GPT-4与AlphaFold如何重塑科学发现：从工具到自主探索的范式演进

基础模型（FMs）如 GPT-4 和 AlphaFold 的出现，不仅仅是在加速科学研究的流程，更引发了一个根本性的追问：它们究竟是在强化我们已有的科研方法，还是在悄然重新定义“科学研究”这件事本身？本文试图梳理这一转变的脉络及其对科学未来的深远影响。

研究背景

科学发现的历程本身就是一部范式转型史。从伽利略、玻意耳强调的实证观察，到牛顿、爱因斯坦构建的理论大厦，科学逐步确立了一套将观察转化为系统知识的严谨方法。近年来，计算模拟与数据驱动科学的兴起，进一步拓宽了人类探索未知的边界。然而，面对诸如意识本质、蛋白质折叠等高度复杂的“不可简约”现象时，传统范式的局限性日益凸显。基础模型作为一种新兴的通用工具，已展现出渗透科研全流程的潜力，它是否足以撬动科学运作的根基？这值得我们深入探讨。

研究方法与框架

为了系统分析基础模型的影响，文章构建了一个三阶段的分析框架：

1. 元科学整合：FMs 充当传统科研范式的效率工具，优化工作流。
2. 混合人机共创：FMs 转变为积极的合作者，参与问题构思与假设生成。
3. 自主科学发现：FMs 成为独立的科学智能体，自主产生科学知识。

通过这个透镜，我们可以审视 FMs 在不同科研范式下的应用，并识别其中的挑战与未来方向。

图1：基础模型赋能的科学范式演变。第一阶段，元科学整合，FMs 通过自动化文献检索、数据分析、代码生成等方式提升传统科研流程的效率，但其目标完全由人类设定。第二阶段，混合人机共创，FMs 开始作为协作者，介入研究问题生成、实验设计等环节，借助其强大的信息整合与多步推理能力辅助科学家，但最终决策权仍在人类手中。第三阶段，自治科学发现，FMs 能够自主提出问题、设计方法、执行实验并解释结果，这预示着科学研究的主体可能发生根本性扩展。

表1：不同FM参与范式在各维度的比较，清晰展示了其从辅助工具到潜在发现主体的演变路径。

结论与展望

基础模型正在深刻地重塑科学发现的图景——从优化工作流到开启自主探索，这可能标志着科学迎来了它的“第五范式”。本文的三阶段框架阐明，FMs 的角色正从被动的工具演变为主动的认知参与者。这一转变迫使我们重新思考科学的主体性、成果的作者权以及知识的本质等基础性命题。未来的研究需要在探索 FMs 能力边界、建立负责任的治理机制、以及深化相关科学哲学理解上共同努力，以引导这股强大的力量，它或许将重新划定科学与发现的疆界。

文献信息

• 文献作者：Fan Liu, Jindong Han, Tengfei Lyu, Weijia Zhang, Zhe-Rui Yang, Lu Dai, Cancheng Liu, Hao Liu
• 发表时间：2025-10-16
• 访问链接：https://arxiv.org/abs/2510.15280