中国科大招了批全能机器人，能设计课题、做实验，饭碗要保不住了

说到做实验，大家一定会想到那些身着白色实验服的科学家。然而，在中国科学技术大学的机器化学家实验室里，却几乎找不到一个人类的身影，取而代之的是在实验台间自由移动的机器人。

这不是科幻场景中的机器人，而是全球首款整合了文献阅读、实验设计、自我优化等多项功能，覆盖化学品研发全过程的「机器化学家」——不仅能够独立完成实验操作，还能自行规划实验流程和策略，不仅高能还全能。

据实验室负责人介绍：

在数以百万计的材料组合中寻找最佳方案，对于科研人员来说可能是一生的追求，而借助机器化学家的力量，这一过程可能仅需一至两周即可完成。

开发专门针对科研领域的，整合了硬件算力与AI算法的专用平台后，这个系统能进行高复杂度的模拟、预测和优化工作，这才是帮助科学家的高端玩法！

如果再搭载用于记录操作和接受命令的AI语音助手和人体动作识别，并提供融合AR/VR技术的智能眼镜，岂不就相当于拥有一个《钢铁侠》中贾维斯的初阶版嘛。

那个挥挥手便能搞出个科学新发现的时代，似乎离我们越来越近了。

显而易见，当下AI已经强大到几乎可以参与到科研的各个过程中，就连实验操作这一短板现在也在慢慢补齐了。

尽管AI辅助科研不断爆出令人啼笑皆非的论文撤稿，但拥抱AI的大趋势已经在学术界形成共识。

在不远的未来，使用AI或许会跟使用ChemOffice等专业科研软件一样，成为每个科研打工人的必备技能，再不拥抱就说不过去了，各大学术机构也都坐不住了。

知名学术出版商开发出ScopusAI

一起来看看国际头部学术出版商Elsevier开发的一款AI工具——ScopusAI。

ScopusAI并不是文本生成工具，而是一个强大的生成式检索工具，这显然能够规避很多AIGC的问题。

根据官方介绍，ScopusAI的检索能力能够让研究者快速掌握新领域的知识，并帮助研究者找到跨学科的合作伙伴进行交叉研究。

背靠Elsevier丰富的学术资源，ScopusAI调用的数据库包括论文、书籍、书籍的章节、数据论文、评审和简短调查，但不包括会议评审、勘误表和撤回的项目。

为保证文献检索的时效性，ScopusAI只对2013年以后发表的内容进行检索。

与传统检索工具不同的是，ScopusAI能够利用论文的关键词为每次查询生成概念图（Conceptmap）。

这是一个开放的知识图谱，能提供基于主题的全面鸟瞰图，帮助研究者更完整地了解自己的研究方向和关联领域，直至超出原本熟悉的领域。

如果研究者在ScopusAI的指引下发现了新的交叉领域，想找合作者共同研究的话，ScopusAI也能提供帮助。

Scopus原本就储存了1960多万个研究者的个人资料，ScopusAI的主题专家功能能够查找出一个研究领域内顶尖的科研人员，并就他们的学术成果和贡献生成摘要。这能快速地帮助研究者找到最合适的合作者。

你可能会担心自己的隐私被Elsevier采集用来作为ScopusAI检索的元数据。就此，ScopusAI专门声明，其开发遵循Elsevier的五大负责任人工智能原则，其中包括：尊重隐私，支持稳健的数据治理。

ScopusAI有大出版集团背书，官方描绘的还特别好，最重要的是不生成任何能直接用于论文的文字或图片，所以看上去特别「安全」。进入AI时代，除了学术出版商，各大高校也纷纷做了尝试和体验。

国内各个高校纷纷开通试用AI工具

一个月前，清华大学率先开通ScopusAI的试用，试用期1个月。

随后，四川大学、同济大学、浙江大学、南方科技大学、南京大学等国内高校也先后开通试用，连国防科技大学也于本月开通了试用，学术界拥抱AI的潮流势不可挡。对于科研人而言，真正关心的还是AI真能帮我们写论文吗？

AI真能帮我们写论文吗？

ScopusAI不会给研究者任何能直接应用于论文的文本或图片，但其他AI显然可以，这成为很多人撰写论文的捷径。

去年底，Nature照例公布了能够在新的一年里塑造科学的2023年度十大人物。与往年不同的是，这次专门额外增加了一个「非人类」成员——ChatGPT。

Nature注意到，ChatGPT以及其他生成型人工智能AI正在深刻地改变科学家的工作模式。

AI不再仅仅是一项技术或一个工具，而是作为科研的参与者，深刻地影响到从课题设计直至论文撰写的各个环节。

自2011年至今，深度学习技术的突破让AI技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了重大进展，加之大数据的普及，AI在某些方面，对科研人员形成了降维打击。

一个合格的研究者，在半小时能通读一两篇学术论文。

而去年年底，谷歌的DeepMind宣布推出全新多模态AI模型Gemini，在相同时间内能阅读20万篇论文。

并且，AI的阅读非常高效，不仅仅是观其大略的不求甚解，而是能自动从大量论文的文本中提取关键信息并生成摘要，甚至还能从文档中提取结构化的数据，通过知识归纳引擎生成论文观点，呈现关键概念。

如今，Gemini已经从1.0升级为1.5，处理能力更强大，也更加智能。

AI既然能这么快速地读文献，还能提取关键信息并生成摘要，又能提取结构化数据输出观点，更别说本来就有的撰写文本功能——那用它来写文献综述，岂不是水到渠成？

国内很多网站都有如何用ChatGPT撰写综述的教程，国外的论坛和科研博客也有这类教程。

其实，早在去年7月，就已经有人发表论文，介绍如何用ChatGPT撰写综述和荟萃分析（meta-analysis）。

写论文能行，那论文图片AI能搞定吗？

已经有人尝试了。

实事求是地讲，论文里的图片基本上审美在线。但从学术角度看，图片的槽点就太多了。

比如身体和器官严重比例失调的老鼠，竟然还多出几个蛋蛋？！

仔细看的话，图片里单词的拼写错误也不少，专业词汇先不说，stemcell的拼法就错了两回，还出现了火星文。

看来，用AI做学术图片这条路有点难，连最起码的拼写错误也难以避免，但不代表这条路走不通。

AI参与到科研中，极大地提升了效率，有硬件的帮助更加如虎添翼。与此同时，这必然会引发不少科研人的焦虑：自己会被AI取代吗？

再这样下去，自己的饭碗在哪里？

其实大可不必过早担心，就现在情况而言，科研的主体还是人。

但人与人的差别很大。

能将科研发挥到极致的，一定是那些能牢牢把握住AI技术和智能化硬件的人。唯有如此，才能让科研人员尽快摆脱「996」甚至「007」的内卷，让科研变得轻松高效又有趣。

参考资料：

1.从「试错」到「智能创造」机器化学家来了

2.ScopusAI.

3.Nature’sTen.

4.ApplicationChatGPTinconductingsystematicreviewsandmeta-analyses.

5.CellularfunctionsofspermatogonialstemcellsinrelationtoJAK/STATsignalingpathway.