## 648｜两周顶三年：西湖大学推出“首席AI科学家”，正在改变科研速度

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最近看到一项研究，它引起了我的兴趣。简单来说，西湖大学AI研究团队开发了一个名为DeepScientist的AI系统。这个系统在两周内验证了1000多个研究假设，取得的进展相当于人类科研团队三年的工作量，可以说是打造了一个AI版本的“首席科学家”。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025102416/1891177484587452864/102416.png)

两周就能顶三年？我的第一反应是：这数据靠谱吗？于是我仔细看了看相关资料，发现这个团队确实有实打实的成果——在AI文本检测任务中，DeepScientist将检测准确率，专业指标叫AUROC，整整提升了7.9%，同时还把推理速度提高了一倍。

听到这里，你可能还是对7.9%这个数字没什么概念。我换个方式解释下，你就懂了：这个领域竞争非常激烈，人类研究者曾花费三年时间、通过多篇论文才实现同等幅度的提升，而AI系统仅用两周就完成了这段过程。

我不知道你是什么感受，反正我很好奇的是：AI在其中到底扮演了什么角色？它难道已经不只是那种帮人查资料、润色文字、或者是把中文论文翻译成英文的辅助工具，而是能真正提出新想法、设计实验、撰写论文的“科学家”了？

这到底是怎么实现的？我看了看他们在GitHub上的开源项目，接下来就给你拆解一下这个系统到底怎么干活的——其实原理并不复杂。我给你打个比方，这个项目的运作模式，很像咱们常见的综艺选秀节目。

第一轮是“海选”。比如在AI文本检测这一热门研究课题上，DeepScientist会自己先琢磨出2472个研究想法——说实话，单论这个想法数量，就是AI远远比人强的地方。毕竟在电力和算力充足的情况下，它能24小时不间断地思考、探索，既不用吃饭睡觉，也不会因情绪波动觉得今天不想干活，而且一个人类科学家或许一辈子都想不出这么多点子。然后，它会让另一个AI评审模块快速过一遍，筛掉明显不靠谱的想法。这个阶段成本极低，本质就是AI内部的“自我对话”，核心是判断想法是否具备基本可行性。

第二轮是“复赛”。AI系统会从海选剩余的想法中，自己挑出600个最具潜力的想法，然后真正写代码、跑实验来验证。这个阶段就要花真金白银了，必须依靠GPU算力才能测试这些想法到底行不行。不过你看，从最初的2472个想法筛选到600个，能进入这一轮的已经是非常宝贵的“种子选手”了。

第三轮是“决赛”。在600个实验里，最终只有21个真正带来了可衡量的进展——换算下来，成功率只有3.5%左右。但这21个突破的含金量极高，每一个都实打实超越了此前人类的最好成绩。

这套机制最聪明的地方，就在于它自带一个“经验库”。每次实验无论成功与否，结果都会被记录下来，成为下一轮决策的参考依据。这一点和人类科学家很像——研究做得越多经验越丰富，知道哪些坑要避开，哪些路值得走。DeepScientist也是这个道理，它也在持续不断地学习，比如下一次再生成第一轮的2000多个研究想法时，会直接规避掉前一次实验中明显走不通的点子。

如果还用选秀来类比，这就好比某个选手前两届都报名参赛，却都在海选阶段被淘汰，那么说明他可能根本不适合吃这碗饭，那么到第三届时，或许连报名审核这一关都过不了。

说白了，DeepScientist干的事情，就是把人类科学家可能要花好几年才能试完的方案，在短时间内大规模地试一遍。它既不怕失败，也不会疲惫，能24小时不间断地探索。但人类科学家不一样——往往因为时间、资源有限，只能挑选少数几个方向去尝试。一旦方向选错，可能好几年的努力就全白费了。

说到这儿，你可能会好奇：这系统，到底是谁做出来的？

我查了一下，DeepScientist来自西湖大学自然语言处理实验室，核心作者是翁诣轩和朱敏郡。我特意去翻了一下两位作者以前发表的论文，发现这可不是突然冒出来的项目，人家是有技术积累的。他们的研究路线就很清晰：先做了DeepReviewer，解决的是论文自动评审的问题；然后做了CycleResearcher，实现了从文献综述到论文撰写、同行评审、论文修订的完整科研循环；现在的DeepScientist，则是在此基础上更进一步，让AI不只是执行科研任务，而是能主动思考"什么值得研究"。

其实我去做这个研究来源的追溯，原因也很简单：现在AI技术发展太快，想搞出一篇抓眼球的论文并不难。但关键不在于论文本身，而在于作者或团队到底有没有在这个项目或方向上持续深耕。这个时候，就能看出他们是扎根一个领域长期研究，还是看AI这个领域比较火，来蹭一把热度。

回到今天聊的这个AI首席科学家系统，有个小插曲很有意思。我在GitHub上看到，项目作者翁诣轩在交流区回答网友问题时提到，他原本想给项目命名为“DeepResearcher”，结果这个名字后来被OpenAI占用了，他只好改成现在的“DeepScientist”。你看，连起名字都要和OpenAI“撞车”，足以见得这个领域的竞争有多激烈。

刚才我已经介绍了这项研究的运行原理，除了证明这个系统能跑通之外，研究中还有不少有意思的小洞察。他们做了一组实验：当GPU资源从1个扩展到16个的时候，DeepScientist每周能找到的突破性发现，直接从0项增长到了11项。这几乎是线性增长的关系——投入的计算资源越多，产出的科研成果就越多。

这个发现还挺颠覆认知的。以前我们总觉得，科研突破要靠天才的灵光一闪，是件很“玄学”的事——今天可能有灵感，明天可能就卡壳了。但DeepScientist展现了另一种可能：通过大规模智能试错，创新成果完全能以相对稳定的速度涌现出来。

这对科研人员来说意味着什么？说实话，我认为它最大的价值不是“AI要替代科学家”，而是“AI能把科学家从重复性的试错工作中解放出来”。

你想想，一个科研人员最宝贵的是什么？是那些需要创造性思考的时刻——提出一个全新的研究问题、设计一个巧妙的实验思路，或是从看似无关的现象中发现规律。但现实里，他们大量时间都耗在了什么地方？查文献、跑实验、调参数、写代码、分析数据……这些工作固然重要，可说实话，很多都是机械性重复劳动，就像富士康流水线上拧螺丝一样。

DeepScientist的出现，就是要把这些“苦力活”接过去。它能帮你把几百上千种可能性都试一遍，筛掉明显行不通的方向，再把有潜力的结果整理好。而科研人员要做的，是在这些结果之上，判断哪个方向真正有价值，思考发现背后的深层原因，去提出下一个更有意义的问题。

从“人力密集型”到“计算密集型”，这或许是科研模式的一次重大转变。以前做科研，拼的是谁能熬夜、谁能坚持、谁的团队规模大；现在有了AI助力，拼的则是谁能提出更优质的问题、谁能更精准地判断哪些发现值得深挖。

当然，目前受限于高校计算资源，他们也只测试了GPU资源从1个到16个的情况。要是算力能无限供应，比如增加到1600个，甚至16000个，这套系统会产生怎样的效果，连研究者们也无法预料。不过我能肯定，要是真有这么多算力，他们恐怕做梦都会笑醒。

说到AI做科研，我突然想起一件事。2024年8月，咱们快刀广播站第218期介绍过Sakana AI，当时它的AI Scientist系统就够震撼了——每篇论文成本仅15美元，一周能生成几百篇，而且质量还能达到顶级会议ICLR的入选标准。

但你肯定好奇，DeepScientist和之前说的Sakana AI有啥不一样？我琢磨了下，两者的定位其实完全不同。

Sakana AI更像一个“科研助手”。你得先给它明确的研究方向，告诉它要在哪个领域探索，它才能启动工作。它的核心优势是实现科研流程自动化——从构思、实验到写论文，整套流程能自主完成。这已经很厉害，相当于给每个科研人员配了个不知疲倦的专属助理。

那DeepScientist呢？它更像一个“首席科学家”。它不只是被动执行你给出的任务，而是会主动思考“什么值得研究”。它能自主分析现有研究的局限在哪里，然后提出创新方案，设计实验验证，最后还能把成果写成论文。整个过程完全不需要人工干预。

这个区别听起来微妙，但其实挺关键的。Sakana AI解决的是“效率”问题，核心是让既定的科研流程跑得更快；而DeepScientist解决的是“方向”问题，核心是帮你找到值得探索的全新路径。

从成本和效率上看，两者也各有特点。Sakana AI的优势是性价比高、速度快——15美元一篇论文，这个成本恐怕连本科生毕业论文的知网查重费都不够。DeepScientist虽然没公布具体成本，但从“两周顶三年”的效率来看，投入产出比同样可观。要知道，人类科研团队三年的人力成本，本就是一笔不小的开支。

更重要的是，DeepScientist还展示了一种关键可能性：AI不只是在“批量生产论文”，而是真的能推动科研前沿进步。比如在AI文本检测任务中，它把准确率提升7.9%，这是实打实超越了人类之前的最好成绩；在“智能体失败归因”这一前沿课题上，它提出的A2P方法，性能更是比人类最佳方案提高183.7%。这些成果绝非简单重组已有知识，而是真正意义上的创新突破。

当然，DeepScientist目前还处于起步阶段，也有它的局限性。目前它主要在计算机科学和人工智能领域展示威力，因为这些领域的实验能在计算机上完成。要是让一个计算机学者去研究生物医学这类跨领域课题，就显得不伦不类了——毕竟隔行如隔山，AI再智能，也得先“懂”那个领域的门道才行。不过我相信，随着技术持续发展和迭代，这个问题会慢慢得到解决。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> GitHub地址：
> https://github.com/ResearAI/DeepScientist

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