在一个并非不可能的世界里，我们的星球被与超级工厂大小相当的自动驾驶实验室覆盖，我们该如何看待科学？ 我最近在奥斯汀主持了一场与 @cosmos_inst 和 @mbrendan1 的研讨会，主题是“AI与科学共和国”。 阅读清单从亚里士多德到AlphaFold，我们探讨了一个核心问题：在一个拥有AI科学家和自动驾驶实验室的世界中，科学将如何演变。 一些收获： 1. AI科学家可以加速有意义的“科学”信息的产生，但科学关注的是认证知识的扩展。这种认证不仅是暂时的（波普尔），而且深深植根于社会学和规范性（默顿，库恩）。波普尔有力地论证，即使我们能够构建一个“归纳机器”，通过发现以前未注意到的模式来学习表示世界，归纳机器的功能仍然基于人类工程师嵌入的客观函数和世界模型。工程师所认为的“做科学”——什么算是有意义的模式、有效的实验或令人满意的解释——使我们回到科学的目标和边界这一不断演变的问题，这些问题是科学共和国作为一个本质上政治的机构必须回答的。 2. AI可能过于强大，无法仅仅作为工具存在。AI的公民身份问题对我们科学共和国的未来至关重要。波兰尼将科学家社区——科学共和国——建模为哈耶克式的涌现秩序。正如价格是无数个体欲望和市场调整的产物，科学也类似于一个专家的政治体，每个专家都有有限的知识，共同努力拼凑知识的巨大拼图，每一项发现都会调整其他人的努力。在现代，科学共和国要求获得博士学位才能获得公民身份，但这不仅排除了公民科学家，也排除了AI。AI是工具——一个超智能的望远镜——还是科学共和国的合格公民？如果AI成为合格公民，共和国的治理结构可能需要改变。如果它仍然是工具，我们必须问：谁的工具，服务于谁的目的？ 3. AI结束停滞的承诺取决于正确诊断疾病。90%的科学家在历史上曾经生活过的人今天仍然活着（德索拉·普赖斯），但根据许多指标，科学发现的新颖性和重要性正在下降（考恩和科利森）。如果科学的瓶颈是提出正确的问题、扭曲的出版激励和机构硬化，AI需要直接针对这些问题，而不仅仅是发布更多的论文。AI能否帮助我们激励质量而非数量，发布负面结果而不仅仅是公关准备好的成功，并探索发现和培养人才的新模型？ 我们的课程大纲、阅读清单等内容在这里：