AI赋能研究全景解读:从创意到执行,从工具到协作

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作者：微信文章
引言：AI科研从“想象”走向“工程现实”

很多人谈AI科研，喜欢用一句话下结论：要么“AI科学家来了，人类研究员要失业了”，要么“AI for research都是噱头”。对这种“一句话判断”我们要警惕，因为真正发生的变化，不在于AI是不是“科学家”，而在于科研这件事的若干关键环节——创意、检索、执行、验证、写作、评审——正在被重新组织。它不是AI对人类的线性替代，而是深层赋能。

我们用2023—2025年的九篇论文，拼成一条AI for Research的完整链条。FutureHouse和OpenScholar把文献综述从“写得像”推到“证据链可追溯”；斯坦福两项规模化研究把“创意—执行”鸿沟钉死；港大AI-Researcher尝试把科研拆成可协调的多阶段过程；CMU的Coscientist把LLM接到真实实验链路；；Sakana AI把端到端系统推入真实workshop评审场景；Google的co-scientist明确提出“协作范式”，把人放回流程中心。

下面我们按“科研链条”的顺序走一遍，看看AI for Research的前沿进展。

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一、创意：Can LLMs Generate Novel Research Ideas?（Stanford）

2024年，斯坦福的Si等人做了一项对照实验，标题很直白：《Can LLMs Generate Novel Research Ideas?》。这篇论文最可贵的地方在于：它不是挑几个漂亮demo，而是把人类研究者和LLM放在同一套规则里盲评。



他们招募了100多位NLP研究者参与，其中49位写创意，79位做盲评。创意的主题并不是随便选，而是从近年顶会征稿主题里抽出七个方向（Bias、Coding、Safety、Multilingual、Factuality、Math、Uncertainty）。创意写作也不是随便写，而是统一用类似基金申请的模板，把问题、动机、方法、实验计划、测试案例、备选方案都写出来。最后再用LLM把文风统一一下，尽量避免评审靠“语气”猜来源。

评审结果很“上头”：AI创意在新颖性（Novelty）上显著高于人类创意，在兴奋度（Excitement）上也更高。与此同时，一个细节很关键：AI在可行性（Feasibility）上略弱于人类——差距不显著，但方向一致。

更值得注意的是他们的工程策略：AI不是靠“灵感”，而是靠“规模化搜索”。每个主题生成4000个候选创意，先用Sentence-Transformers做语义去重（相似度阈值0.8），最后只剩下大约5%的非重复创意；再用基于ICLR投稿/评审数据训练的排序器，用瑞士赛制多轮两两比较，把“更像论文”的方案顶上来。

这篇论文揭示的不是AI更具创新能力，而是当你把创意当作可搜索空间时，LLM更像一个高吞吐探索器——用算力换覆盖面，通过大力出奇迹确实能筛选出让人类折服、眼前一亮的学术idea。
二、执行：The Ideation–Execution Gap（Stanford）

但科研不是只看创意，别光审idea，还要看能不能落地。

2025年，还是这批斯坦福作者，把第二篇论文干脆命名为《The Ideation–Execution Gap》。它做的事只有一件：把AI和人类的创意拿去执行。



他们招募43位研究者执行创意，随机分配执行19个人类创意、24个AI创意。每个项目平均投入100小时以上，最后交付的是一个可复现项目和一篇4页论文草稿，然后再盲评。

这一步的意义非常大：很多关于AI科研的争论，卡在“创意阶段”——因为创意阶段天生容易陷入“如果成功就很美”的条件式评分。执行阶段不一样：你必须面对真实数据、真实基线、真实成本、真实失败。

结果也非常干脆：AI创意在执行后的评分下降幅度显著大于人类创意。作者把这种现象称为“理想—执行鸿沟”。

为什么会出现鸿沟？论文里有一个非常典型的模式：AI创意更喜欢提出依赖昂贵人类评估的实验设计（比如招募母语者、专家标注等），执行时为了省钱省时间往往被迫替换成自动评估（例如LLM-as-judge），结果方法论争议立刻出现；再加上算力、数据、评测、复现成本等工程摩擦在执行阶段集中爆发，创意阶段的“漂亮假设”被现实逐个清算。

所以这篇论文给出的“硬结论”是：

新颖性≠有效性。
更难的是可落地的创新：在真实约束下能跑通、能复现、能优于强基线。

AI也好，人类也好，不仅要提出创新性idea，还要实施验证达到真实的预期效果。

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三、编排：科研工作流（HKU）

如果创意与执行之间存在断层，那么下一步自然是：能不能用系统把断层“衔接”起来？

2025年，香港大学Tang等人的《AI-Researcher》给出一种回答：把科研当作多阶段过程来设计——文献理解、概念抽象、实现迭代、实验验证、论文写作——每一步由专门Agent负责，通过反馈闭环保持对齐。



他们提出Scientist-Bench作为评估载体，覆盖扩散模型、向量量化、图神经网络、推荐系统等多个AI子领域，共22篇论文。任务分两档：Level-1给明确研究指令考执行能力；Level-2只给参考文献与数据考自主探索；并且做匿名化处理，尽量减少“背答案”的可能。

AI-Researcher最值得关注的不是具体分数，而是它对科研过程的“拆解方式”：它把幻觉当作系统风险，把执行失败当作流程问题，把写作一致性当作工程挑战。你能明显感觉到，讨论已经从“模型能力”转向“过程治理”。

科研不只是灵感，而是一组可被拆解、协调、反馈、迭代的过程环节；AI参与的，是这种过程组织。

注意，这不是说科研变成流水线。科研的探索性依然存在，只是其中有相当部分工作是结构化的：资料搜集、概念对齐、实现调试、实验记录、写作一致性——这些本来就可以被组织得更好。

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四、落地：文献综合、实验自动化与协作式共研

“AI赋能科研”有三条清晰路径：文献综合、实验自动化、协作式共研。
1）文献综合：PaperQA2（FutureHouse 2024）与 OpenScholar（Nature, 2025接收）

FutureHouse的PaperQA2聚焦“科学文献工作流”：检索、证据聚合、引用追踪、生成答案。它把RAG拆成工具链（Paper Search、Gather Evidence、Citation Traversal、Generate Answer），让系统能迭代搜索与更新证据状态，而不是“一次检索、一次生成”。



OpenScholar则进一步把“文献综合”工程化成一个可评测、可校验的系统：提出专用数据存储与基准（ScholarQABench），强调从海量开放论文语料检索证据、生成长回答、并做引用校验。论文中也非常尖锐地指出：在要求引用的场景里，纯参数模型会出现大量“编造引用”，而结构化检索与校验能显著改善引用可靠性与覆盖度。

如果要用一句话总结这条路径：AI写综述已经从“写得像”进化为“证据链可追溯”。
2）实验自动化：Coscientist（CMU, Nature 2023）

Coscientist把LLM接到真实实验链路上：Planner（GPT-4）负责任务规划与工具调用，配合网络搜索、文档检索、Python代码执行，以及通过API驱动云实验室或液体处理机器人完成实验操作。



它展示的关键点不是“化学推理开挂”，而是一个非常工程化的事实：当你把搜索、文档检索、代码执行、实验自动化作为可调用工具，并让LLM学会在这些工具之间组织流程时，实验科学中一部分可流程化环节确实可以被端到端串起来。尤其是“搜索增强”对降低合成规划幻觉的价值，在论文里有具体对比与案例。


3）协作式共研：AI co-scientist（Google 2025）

Co-scientist的核心定位很清楚：AI不是替代科学家，而是作为协作者增强人类的假设生成与研究计划构建。系统采用多Agent框架（Generation、Reflection、Ranking、Evolution、Meta-review等），强调通过辩论、锦标赛排序、迭代演化提升假设质量，并配合检索等工具增强落地性。它强调“scientist-in-the-loop”：目标与约束由科学家给出，AI在约束内扩大搜索与推理空间。

这条路径更像未来的主流形态：把科研中最耗散的探索、检索、组合、候选生成规模化，让人类把精力集中在高价值判断、关键实验设计与伦理责任上。

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五、端到端自动科研：从“能跑通”到“敢进评审”的压力测试

The AI Scientist（Sakana AI, 2024）与 The AI Scientist v2（2025）

Sakana AI的两篇工作代表了“端到端自动科研流水线”的探索：从想法、实验、分析、作图、写作到评审。v2论文报告他们把自动生成稿件送入真实ICLR 2025 workshop评审流程，其中有稿件在评审分数上达到了workshop接收阈值水平；同时与组织者约定在评审后撤回，以避免未经充分共识就进入正式学术记录。

它们的意义更像一次“压力测试”：不是宣告“AI已经会做科研”，而是证明“端到端流水线”正在逼近可提交门槛，同时把引用幻觉、实验严谨性、论证深度、评审偏差等问题摊开。

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结语：AI尚无法替代研究员，但已经重构科研流程结构

把这些研究串起来，会得到一个比“AI科学家来了”更靠谱的结论：

创意可以规模化生产，但执行的成本和挑战不容小觑；科研不是单点能力，而是一个包含调研、假说、实现、验证、修订的多阶段认知过程，其中存在可被结构化组织与协同优化的环节；最先落地的形态不是“替代科学家”，而是文献综合工具链、实验自动化工具链、协作式共研系统；端到端自动科研正在做真实评审压力测试，但离“稳态高质量”仍有距离。

所以短期图景可能是：

AI不会替代科学家，但会把科学家从大量重复、耗散、低回报的环节中解放出来，推动科研过程变得更可组织、更可协作、更可追溯。

真正改变科研格局的，未必是一个“万能AI科学家”，而更可能是一整套多Agent协作系统：有代理负责检索与证据组织，有代理负责概念拆解与实现对齐，有代理负责实验迭代与自动化验证，有代理负责写作一致性与引用校验，而人类则站在整个流程的核心环节：想象、假说、编排、把关。AI短期难以取代人类，但不会使用AI赋能的人类研究员将必然低效、面临失去科研竞争力的风险。

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参考文献

Si, C., Yang, D., & Hashimoto, T. (2024). Can LLMs Generate Novel Research Ideas? arXiv:2409.04109.

Si, C., Hashimoto, T., & Yang, D. (2025). The Ideation–Execution Gap arXiv:2506.20803.

Tang, J., Xia, L., Li, Z., & Huang, C. (2025). AI-Researcher arXiv:2505.18705.

Boiko, D. A., et al. (2023). Autonomous chemical research with large language models. Nature.

Skarlinski, M. D., et al. (2024). Language Agents Achieve Superhuman Synthesis of Scientific Knowledge. arXiv:2409.13740.

Asai, A., et al. (Accepted 2025). Synthesizing scientific literature with retrieval-augmented language models. Nature, doi:10.1038/s41586-025-10072-4.

Lu, C., et al. (2024).  The AI Scientist arXiv:2408.06292.

Yamada, Y., et al. (2025). The AI Scientist-v2 arXiv:2504.08066.

Gottweis, J., et al. (2025). Towards an AI co-scientist arXiv:2502.18864.