世界頂尖科學家峰會：人工智能能否具備愛因斯坦般的「原始創新」能力？

人工智能或許能在數秒內優化複雜多元的化學合成，同時預測全球的天氣，但它能否複製如愛因斯坦般的直覺思維，仍是未解之謎。這正正是杜拜舉行的世界頂尖科學家論壇（World Laureates Summit）所關注的核心辯題：AI科學。論壇由阿卜杜拉國王科技大學前校長陳繁昌教授主持，旨在回答當前引人深思的問題：「人工智能能否獨立實現科學發現？」

陳繁昌教授以一項思想實驗（Thought Experiment）為會議揭開序幕，為討論奠定基調：對 AI 的能力存懷疑論（Skepticism）。他邀請專家小組思考：假設一台機器輸入了1905年之前的所有可用數據，但缺乏愛因斯坦的人類直覺，它能否推導出廣義相對論（General Relativity）？

「因為這些數據並不在數據庫中，」陳繁昌教授指出，真正的範式轉移（paradigm shifts）需要存在於現有數據集之外的概念飛躍。「如果除了愛因斯坦之外的其他人擁有最強大的人工智能模型……那個人能發現廣義相對論嗎？或是量子力學？」

「彬彬有禮」的協作者

儘管人工智能的理論極限仍有爭議，其在實驗室的實際應用已在重塑發現的速度。

2025年諾貝爾化學獎得主、加州大學柏克萊分校化學教授奧馬爾．亞吉（Omar Yaghi）詳細介紹其團隊如何利用大型語言模型（LLMs）加速金屬有機框架（MOFs）的創造──這是一種用於從沙漠空氣中收集水分的材料。亞吉教授表示，通過將人工智能整合到實驗循環中，其學生在過去十年中取得的結晶成果比學界平均水平高出三倍。

「這將我的整個團隊從單純的實驗團隊轉變為融合人工智能與AI工具的團隊，」亞吉說。他指出，AI智能體（AI agents）讓當代研究人員得以繞過傳統培訓那「地質年代般的漫長過程」，加快他們為高水平科學作出更多貢獻。

然而，印度科學理工學院計算機科學與自動化系資深教授賈揚特·哈里特薩（Jayant Haritsa）博士對人工智能的導師品質/效能提出質疑。他認為，雖然人工智能可以提供廣度──將「T型」研究人員（單一領域深度、多領域廣度）轉變為「π型」學者（多領域深度）──但它缺乏人類導師的批判性鋒芒。

「人工智能永遠無法成功，因為它太客氣了，」哈里特薩博士說。「大多數優秀的研究來自『嚴厲之愛』（tough love）……如果你擁有一個總是彬彬有禮的東西，它會助長你的惰性。」

「AI科學論壇」嘉賓包括希沙姆．奧姆蘭（Hesham Omran）博士、阿米爾．戈哈沙迪（Amir Goharshady）博士及賈揚特．哈里特薩（Jayant Haritsa）博士。

能源消耗與情感缺失

論壇亦強調了區分矽基智能與碳基好奇心的物理及生物限制。

2023年聯合國教科文組織—阿勒福贊STEM青年科學家促進獎（UNESCO–AI Fozan International Prize for the Promotion of Young Scientists in STEM）得主希沙姆·奧姆蘭（Hesham Omran）博士警告，科學界過度轉向人工智能是將「所有雞蛋放在同一個籃子裡」。他對比了現代數據中心的巨大能耗──正在「熔斷我們的電網」──與人類大腦的極高效率。

「人類大腦是上帝創造的奇蹟，僅消耗20瓦的功率，」奧姆蘭博士質疑，如果能源成本變得令人望而卻步，實現通用人工智能（AGI）的可持續性將成疑。

2012年諾貝爾物理學獎得主、法蘭西公學院（Collège de France）量子物理學教授塞爾日．阿羅什（Serge Haroche）補充道，人類大腦擁有機器所缺乏的一個關鍵變量：情感。阿羅什教授認為，科學發現是由理解世界的內在需求所驅動的，這種特質不同於數據處理。

「我看不出人工智能如何能擁有這種特質，」阿羅什說。「作為一種強大的工具，它將有助於做出發現，但你永遠需要背後有某種驅動力。」

超越「矽谷無稽之談」

討論亦對常用於炒作該技術的術語進行了現實檢驗。2022年世界頂尖科學家協會獎（WLA Prize）計算機科學或數學獎得主、加州大學柏克萊分校榮休教授邁克爾．I．喬丹（Michael I. Jordan）回應觀眾席發言，駁斥通用人工智能（AGI）和超級人工智能（ASI）的概念為專為風險投資家設計的「矽谷無稽之談」（Silicon Valley nonsense）。

喬丹教授認為，人工智能的目標不是創造有感知的心智，而是建立可靠、尋求真理的工作程序，並與人類經濟和科學相結合。

「如果你告訴我，我們在10年內沒有達到某種神秘的AGI目標，那會是一種失望嗎？我會說不。」喬丹說。