AI正越来越多地渗透进入科研流程，但决定什么问题值得研究目前还很难交给AI。8月24日，2026年科学探索奖获奖名单公布，第一位95后“新星”出现，10位女性获奖人创新高，数学家Joshua Zahl因与王虹合作证明了三维挂谷猜想而位列其中。评审管理委员会接受了媒体采访，讨论了AI对科研的影响。
面对低质量AI科研成果可能冲击学术评审体系和研究选题被AI牵着走的问题，西湖大学副校长邓力表示，科学探索奖在评审过程中特别重视原创性，包括申请者是否拥有独立思想和判断，以及对未来学科方向的把握。他认为，至少目前，AI还没有达到替代这种原创判断的水平。
邓力指出，科学家提出问题的过程不仅仅是高度逻辑化的，还包括很多感性的认知，这种认知建立在长期深厚的学科积累之上。一个科学问题真正出现之前，研究者可能已经围绕悬而未决的问题思考了很长时间。长时间的积累最终形成某种特殊的感觉，甚至带来所谓的“灵光一现”。因此，在判断青年科学家潜力时，除了已有成果，评审还会关注这个人是否勇敢、富有想象力，能否提出真正属于自己的问题。邓力怀疑对于某些学科，AI可能永远达不到这样的水平，但他也认为这是一个仍待研究的问题。
今年科学探索奖的评审过程禁止使用AI。所有参与评审的评委需要签署承诺书，不得将评审材料提交给任何AI平台，也不能使用AI生成的内容作为评审报告。因为科研最核心的原创性始终是人的产物。如何判断一个科学家的工作是否原创？邓力解释说，原创性很难依靠简单指标衡量。如果一个研究能让国际顶尖的小同行“眼前一亮”，提供新知识、新可能性或改变对某个科学问题的认识，都可能意味着新的洞见。原创也可能意味着拓展学科边界或创造新的研究方法和探测手段，让我们看到以前看不到的世界。因此，判断原创性需要找到最接近这个研究方向的同行，甚至是全球最顶尖的同行。今年科学探索奖同行评审阶段的国际评审比例已提高至40%以上。
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