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AI催生新科研范式,創新生態尤顯重要

新年伊始,DeepSeek成為“熱詞”,其在各領域的應用也引發思考和討論。在科研領域,人工智能驅動科學研究的新科研范式隨之到來,對構建開放創新生態提出了更急迫的要求。

人工智能等新興技術是推動科技和產業創新的重要力量。隨著人工智能技術的興起,利用機器學習等人工智能技術可以分析處理多維度、多模態、多場景下的模擬與實驗數據,解決復雜推演計算問題,加快對自然規律的發現、驗證和應用。人工智能驅動的科學研究在工具和研究方法上都有革新,這種新科研范式更需要利用好全球資源。面對這樣的新趨勢,持續夯實科研數據共享、加強科研設施共建、促進科技倫理共治,既是為開放創新打好根基,也能加速推進科研范式變革。

科研數據便捷共享為新科研范式提供信息支撐。科研活動每天產生大量的數據,這些數據是訓練人工智能大模型的基礎。在海量科研數據“投喂”下,人工智能可以對這些數據進行大量計算,從而產生新發現。因此,暢通科研數據流通共享的渠道,能夠推動國際科技合作向更加包容、高效的方向發展。在這一方面,國際上目前建設形成的一批高水平科學數據中心,如美國的基因銀行(GenBank)、“蛋白質結構數據庫”等,已能為人工智能驅動的科學研究提供重要數據資源。不過,科研數據的共享和跨境流動也會帶來一些安全風險。這同樣值得關注,需要出臺相關措施,在控制風險的前提下加強科研數據開放共享,從而適應新科研范式對數據的需求。

大科學設施的共建開放為新科研范式提供重要工具。當前,科學研究面臨的環境發生了重要變化——需要解決的科學問題復雜度高、研究活動規模大、跨越的學科多、研究設施更加特殊。國際科技合作也越來越倚重重大科技基礎設施的共建與開放。從國際上看,德國近年來陸續通過了一批新建或擴建的大科學設施計劃,希望成為國際大型裝置的集聚地,并鼓勵德國科學家大力參與國外大型裝置的建造和運行。目前,我國也在北京、上海、深圳等地布局了大科學裝置,為了更好發揮這些大科學裝置的作用,仍需進一步提升開放共享水平,實施公平良性的競爭機制,利用大科學設施集聚更多國際資源。

對人工智能所帶來的倫理問題,加強全球共治是新科研范式健康發展的重要保障。當前,人工智能大模型快速發展,深度賦能科研、醫療、金融等多個應用領域,但也帶來了不能忽視的潛在風險,例如,惡意生成和推送虛假信息、侵犯知識產權、黑客攻擊、病毒入侵導致系統癱瘓等。防范這些安全隱患需要全球共同合作,形成完善的全球科技治理體系和治理機制。我國也需要增強科研人員的風險意識與治理能力,積極參與全球科技治理。

新的科研范式呼喚具有全球競爭力的開放創新環境,而構建開放創新的制度能夠加速新科研范式到來。一是探索風險可控的數據共享開放跨境流動機制。健全科研數據資源開放共享、合規使用、安全跨境等方面的制度,制定數據登記、流通、監管等標準及規范。在海南自由貿易港、粵港澳大灣區等重點開放區域探索建設樞紐科研數據中心,建立跨行業部門的數據工作組,完善科研數據托管平臺建設。充分利用項目收入、創新券等激勵手段,鼓勵科研單位共享數據到平臺,激活數據要素潛能。二是以重大科技項目引領大科學裝置開放共享。積極利用國家重大戰略實施和重點領域安全能力建設項目,實施若干國際大科學計劃和大科學工程,建立重大預研項目有組織科研機制,提升項目國際參與度。建立多元投入機制,采用“以獎代補”的激勵措施推動設施面向企業共享開放。重視設施人才隊伍培養和建設,鼓勵人才團隊參與國際重大科研項目。三是完善人工智能等未來科技產業發展的監管機制,提升治理能力。推動更多單位建立科學技術倫理委員會,在相關倫理方法指導下開展“負責任創新”。建立科技創新倫理影響及風險點評估機制,加強敏捷治理,探索實行包容審慎的監管制度。推動完善國際化科技治理體系,推動數字公共基礎設施和相應法律法規建設。

來源:《光明日報》

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