最近...嗯，好像很多人在聊 Google 那個新的 AI，叫做 AI Co-Scientist。名字聽起來很厲害，但說真的，AI 工具這麼多，到底又新在哪？
我自己是覺得，這次好像...有點不一樣。不是那種幫你寫email或畫圖的AI，而是真的能跟科學家一起「想」東西的夥伴。
重點一句話
簡單講，它就是一個基於 Gemini 模型開發的 AI 研究助理，但它的強項不是整理資料，而是像真人一樣「提出假說」、設計實驗，甚至跟自己辯論來找出最好的研究方向。
那個解決10年謎團的故事是真的嗎？
對，這大概是這件事會爆紅的主因。說真的，一開始我看到標題也覺得很誇張，「AI 在 48 小時內解決了科學家花 10 年研究的難題」，聽起來就很像那種內容農場文。
但稍微查了一下，發現這是真的。主角是倫敦帝國學院（Imperial College London）的一位教授，叫 José R. Penadés。他的團隊花了差不多十年，在研究一種超級細菌是怎麼產生抗藥性的。這過程超級複雜，很像在茫茫大海裡撈一根針。
結果，他們把這個問題餵給 AI Co-Scientist... 然後，大概兩天吧，AI 不只重現了他們團隊花了十年才找到的機制，還額外多給了四個「從來沒人想過」的可能路徑。
那個教授的原話，我記得是說他看到結果的時候正在買東西，然後...他就嚇到直接停下來，找地方坐下。「太驚人了」，他說。
這件事的重點不在於 AI 取代了十年研究，老實說，沒有那十年的基礎數據和研究方向，AI 也是無米之炊。關鍵是，它把一個需要大量時間、人力、運氣去「試錯」的過程，壓縮到一個週末就能完成。這才是最可怕的地方。
不只這樣，它在其他領域也已經有成果了：
- 藥物再利用： 它會去分析現有的藥物，然後建議說「欸，那個A藥，搞不好可以拿來治白血病喔」。結果實驗室一測，發現它建議的幾種藥物，真的能在安全劑量下殺死癌細胞。
- 肝纖維化治療： 也是一樣的邏輯，它找出了一些新的潛在治療標靶，經過初步驗證，看起來很有希望。
所以，這不是空談，是已經有實例在發生了。很酷。
這東西...到底是怎麼運作的？
好，這部分就比較...嗯，技術一點。但我覺得蠻有趣的。
它跟我們平常玩的 ChatGPT 或 Gemini 不太一樣。你可以把它想像成... 它內部其實不是「一個」AI，而是一個「AI 研究團隊」。這個團隊裡有好幾個角色，分工合作。
- 點子王 (Generator): 這個 AI 專門負責腦力激盪，讀了一堆科學文獻之後，就開始天馬行空地提出各種假說。「我覺得問題可能出在A」、「會不會是B蛋白造成的？」之類的。
- 吐槽役 (Refiner/Debater): 接著，另一個 AI 會來唱反調。它會用現有的知識、甚至是上網搜尋來的最新研究，去挑戰「點子王」的想法。「你說A，但你有沒有想過C論文的結果跟你矛盾？」、「你的假說聽起來不錯，但要怎麼設計實驗證明？」它們會自己「辯論」。
- 裁判 (Ranker): 最後有個像裁判的 AI，它會用一個叫 Elo 等級分的系統（對，就是棋類比賽那個 Elo）來評估哪一個假說在辯論中勝出，哪個看起來最可信、最值得投入資源去驗證。
這個過程會一直重複、一直演進。有點像達爾文的演化論，好的點子留下來，壞的點子被淘汰。最後篩選出來的，就是最精華、成功率最高的幾個研究提案。
我自己是覺得，這整個設計最妙的地方，就是它模仿了「科學進步」的真實過程：提出想法 → 接受同儕審查與質疑 → 修正或放棄 → 找出最好的版本。只是它把這個過程從幾個月甚至幾年，縮短到了幾小時。
所以，跟傳統研究差在哪？
這樣講可能還是有點抽象，我弄個簡單的比較表，可能會更清楚一點。這是我自己的理解啦，不一定百分之百精確，但大概是那種感覺。
| 環節 | 傳統研究方式 | AI Co-Scientist 協作方式 |
|---|---|---|
| 提出假說 | 主要靠研究員的靈光一閃、長期經驗累積，或是...嗯，運氣。讀幾百篇論文可能才有一個模糊的想法。 | AI 讀完幾萬篇論文，直接給你 10 個可能的方向，還附帶初步的理由。雖然裡面可能有廢話，但省下超多時間。 |
| 驗證想法 | 跟同事開會、找不同領域專家諮詢、做初步的文獻回顧。這過程可能就要花幾週甚至幾個月。 | AI 自己內部就先「吵」過一輪了。把最明顯的錯誤跟矛盾都排除了，你拿到的是已經經過初步篩選的「高勝率」版本。 |
| 設計實驗 | 又要花很多時間設計實驗流程，思考要用什麼方法、控制哪些變因...很燒腦。 | AI 會直接給你一份實驗計畫草案。「如果你想證明這個，你可以試試看 1/2/3 這幾個步驟。」當然不能照單全收，但當草稿來改，超快。 |
| 跨領域整合 | 很難。一個生物學家可能不太懂最新的材料科學進展。知識壁壘很高。 | 它的強項。因為 AI 沒有學科偏見，它能把肝臟研究的論文跟材料科學的論文連結起來，找到人類專家很難發現的關聯。 |
| 時間成本 | 從幾個月到幾十年...都很正常。科學就是這樣，很慢。 | 從幾小時到幾天。這...真的有點破壞行情。 |
好，那...我可以用嗎？怎麼用？
這大概是最多人想問的。答案是有點複雜，不是那種下載 App 就能用的東西。
目前 Google 是透過一個叫做「Trusted Tester Program」（可信測試者計畫）的方式，小規模開放給一些特定的研究機構。說白了，就是還在測試階段，他們也想知道這東西在真實世界的研究中效果到底如何。
所以，如果你是個獨立研究者或學生，短期內大概是沒機會直接玩到。主要還是鎖定在做生物醫學、藥物開發這類需要大量假說驗證的領域的研究單位。
不過呢，這也點出了一個有趣的方向。以前我們在台灣的實驗室，比如在中研院、國衛院或是一些大學的生科系，很多時候是跟著國外頂尖期刊的腳步走。但美國那邊的 Google 推出的這個工具，可能會改變遊戲規則。
可以想像，如果台灣的頂尖研究團隊，像是我們在半導體或生醫領域很強的那些，未來能爭取到使用這類工具的機會... 那就不只是追趕，而是有機會跟國外團隊站在同一個起跑線上，甚至在某些點上超車。因為我們的研究底子很好，缺的常常就是這種能加速「試錯」的催化劑。
所以，就算現在用不到，我覺得所有做研究的人，都應該開始思考：如果我有了這樣的工具，我的研究方法會怎麼改變？我該問什麼樣的「大問題」，而不是只做小規模的改良？
使用它的方式，也不是把它當成一個指令機器，更像是跟一個... 超級聰明但不食人間煙火的同事合作。你需要：
- 用白話文跟它定義你的研究目標。
- 丟一些「種子想法」給它，讓它有方向去發展。
- 審核它產出的東西，用你的專業知識去判斷哪些是胡說八道，哪些是寶藏。
- 把它當成一個腦力激盪的夥伴，而不是答案產生器。
說真的，事情有這麼美好嗎？
當然沒有。任何強大的工具都有它的風險，我覺得至少有幾個點需要注意。
第一，研究的「同質化」。如果全世界頂尖的團隊都用同一個 AI 來找點子，會不會最後大家的研究方向都變得很像？那些冷門、但可能藏著重大突破的「怪點子」，會不會因為不符合 AI 的評分標準而被扼殺在搖籃裡？
第二，人類的「惰性」。這太好用了，真的。但會不會讓新一代的研究員變得太依賴 AI 給出的方向，而失去了獨立思考、批判性思考的能力？就像現在很多人沒了導航就不會看地圖一樣。當 AI 給不出答案的時候，我們還會自己找路嗎？
第三，演算法的偏見。AI 是讀現有的論文來學習的，如果過去的研究本身就存在某些偏見（例如，研究對象多為特定人種、或是某些領域的經費特別多），那 AI 產出的建議也可能會放大這些偏見，導致我們錯過了更重要的問題。
所以，我自己是覺得，它是一個超級強大的「加速器」，但方向盤還是要握在人類手上。它能幫你把車開到時速三百，但開去哪裡、路上要不要停下來看看風景，還是得由人來決定。
聊了這麼多...老實說，我對這東西的感覺蠻複雜的。一方面是興奮，覺得很多以前覺得遙不可及的科學難題，像是癌症、氣候變遷、新能源，好像真的有了被加速解決的可能。
但另一方面，也有一點...嗯，敬畏吧。它改變的不只是研究的速度，而是整個「發現」的本質。這對整個科學社群，甚至是我們每個人，都是個需要重新適應的巨大挑戰。
我們準備好了嗎？我也不知道。
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對了，那你怎麼看？你覺得這種超級 AI 對科學家來說，長期來看是助力比較大，還是可能帶來更多意想不到的挑戰？在下面留言分享你的看法吧！
