中新網(wǎng)3月7日電 全國(guó)政協(xié)十四屆四次會(huì)議7日下午舉行第二次全體會(huì)議，委員進(jìn)行大會(huì)發(fā)言。

　　南京大學(xué)副校長(zhǎng)，中國(guó)科學(xué)院院士 周志華：

　　各位委員，我代表無黨派人士界發(fā)言的題目是：以人工智能引領(lǐng)科研范式變革。

　　“人工智能賦能科學(xué)研究”正推動(dòng)科學(xué)研究范式發(fā)生歷史性變革，被視為繼經(jīng)驗(yàn)、理論、計(jì)算和數(shù)據(jù)范式之后的“第五科研范式”，不僅能加速求解長(zhǎng)期懸而未決的重大科學(xué)難題，還有望重構(gòu)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的基本路徑，大幅提升原始創(chuàng)新效能。2025年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》，明確將“人工智能+”科學(xué)技術(shù)列為加快實(shí)施重點(diǎn)行動(dòng)之一。目前，部分科研工作對(duì)“人工智能賦能科學(xué)研究”停留在對(duì)工具的簡(jiǎn)單套用，或盲目嘗試訓(xùn)練通用“科學(xué)大模型”以應(yīng)對(duì)所有問題。同時(shí)，科學(xué)數(shù)據(jù)獲取成本高、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、共享意愿低，數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量參差不齊，缺乏權(quán)威、標(biāo)準(zhǔn)化、大規(guī)模的科學(xué)數(shù)據(jù)集，導(dǎo)致AI模型訓(xùn)練效率不高、可靠性難以保障，重復(fù)建設(shè)與資源浪費(fèi)現(xiàn)象突出。

　　為此，建議：

　　一、加強(qiáng)政策引導(dǎo)，提升基礎(chǔ)創(chuàng)新能力。優(yōu)化人工智能領(lǐng)域科學(xué)研究的統(tǒng)籌布局，避免資源過度集中于算力消耗型的應(yīng)用層，糾正盲目跟風(fēng)“大模型解決一切”的誤區(qū)，加大對(duì)AI算法基礎(chǔ)研究的支持力度，提高針對(duì)具體問題設(shè)計(jì)算法解決方案的創(chuàng)新能力。重點(diǎn)支持一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的基礎(chǔ)研究項(xiàng)目，鼓勵(lì)科研人員開展原創(chuàng)性研究。同時(shí)，引導(dǎo)企業(yè)和社會(huì)資本參與AI算法基礎(chǔ)研究，形成多元化的投入機(jī)制。建立科學(xué)合理的科研評(píng)價(jià)體系，營(yíng)造鼓勵(lì)探索、寬容失敗的科研氛圍。

　　二、變革培養(yǎng)模式，打造復(fù)合型人才隊(duì)伍。從源頭構(gòu)建“人工智能賦能科學(xué)研究”復(fù)合型創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，支持高水平研究型大學(xué)試點(diǎn)設(shè)立“博士+碩士”雙學(xué)位項(xiàng)目，支持博士研究生在攻讀AI專業(yè)博士學(xué)位期間，跨學(xué)科攻讀一個(gè)科學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位，探索構(gòu)建跨學(xué)科融合的研究生培養(yǎng)新模式，系統(tǒng)化培養(yǎng)既深諳領(lǐng)域知識(shí)又掌握前沿AI技術(shù)的“雙語”科學(xué)家。同時(shí)在學(xué)位獲取、職稱晉升、績(jī)效考核等環(huán)節(jié)中建立“交叉學(xué)科特區(qū)”，解決跨學(xué)科人才在傳統(tǒng)評(píng)價(jià)體系中“兩頭不靠”的困境。

　　三、注重雙向科普，推動(dòng)消除學(xué)科壁壘。構(gòu)建跨學(xué)科的“雙向翻譯”與協(xié)作機(jī)制。一方面，由科學(xué)領(lǐng)域?qū)W者向AI研究者進(jìn)行科學(xué)問題的抽象翻譯，將領(lǐng)域前沿關(guān)鍵問題表述為AI學(xué)者可理解的語言，便于其進(jìn)行針對(duì)性的求解。另一方面，由AI科學(xué)家面向傳統(tǒng)領(lǐng)域?qū)W者開展科普，通過具體案例厘清技術(shù)邊界，消除對(duì)AI的恐懼或盲目神化，闡明AI作為輔助科學(xué)發(fā)現(xiàn)的工具本質(zhì)。鼓勵(lì)定期舉辦跨界沙龍，促進(jìn)不同背景的學(xué)者進(jìn)行交流，推動(dòng)從概念普及到實(shí)質(zhì)性協(xié)作的跨越。

　　四、強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理，構(gòu)建科學(xué)數(shù)據(jù)生態(tài)。由國(guó)家相關(guān)部委牽頭，構(gòu)建國(guó)家級(jí)科學(xué)數(shù)據(jù)共享與服務(wù)平臺(tái)。依托重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等重大科技平臺(tái)，建立標(biāo)準(zhǔn)化的科學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)，制定各學(xué)科數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注、存儲(chǔ)和共享標(biāo)準(zhǔn)，引入數(shù)據(jù)質(zhì)量反饋機(jī)制，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過項(xiàng)目資助、成果評(píng)價(jià)等政策杠桿，鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)與研究人員開放共享科學(xué)數(shù)據(jù)，形成良好生態(tài)，最大化利用效率。同時(shí)加強(qiáng)支撐技術(shù)研發(fā)和法律法規(guī)制定，有效保護(hù)數(shù)據(jù)共享過程中的敏感信息和知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

　　(根據(jù)網(wǎng)絡(luò)文字直播整理)