从不同角度和参与者（从公共资助者到私人高科技机构）批判性地审视人工智能（AI）对科学的影响，揭示了对创建更加以人为本的方法缺乏透明度和合作的共同担忧兑现科学作为全球公共利益的承诺。
'问题不再是 if 人工智能正在改变科学，但是 形成一种”，Mathieu Denis 在今年的会议上致辞 有目的的数字化全球峰会 用 关于人工智能影响的小组会议 关于科学是如何进行和组织的。
自 ChatGPT 4 首次公开发布以来不到一年，人们对人工智能主题及其在整个科学生产周期中的应用的兴趣激增。法国国家研究局 (ANR) 数字和数学部主任亚明·艾特-阿穆尔 (Yamine Ait-Ameur) 认为，这种兴趣几乎遍及所有学科。尽管该机构没有使用人工智能工具来评估研究提案，但他们很清楚，他们不可能在其科学工作中对其他人施加类似的人工智能使用限制。
虽然人工智能在科学中的应用引起了许多问题，有时甚至是怀疑，但它的前景也令人兴奋。如果我们建立适当的结构，潜力就存在。人工智能健康研究合作机构 I-DAIR 的首席执行官里卡多·巴蒂斯塔·莱特 (Ricardo Batista Leite) 讲述了过去的教训：颠覆性技术应用于破碎的系统，会造成更多的破碎。人工智能技术可以为公众福祉做出贡献——如果我们从一开始就专门设计它们的话。
然而，当前的人工智能发展浪潮几乎完全由私营部门推动，其资源远远超过任何公共投资。如果不弥合公共和私人在研发方面的分歧，就不可能谈论共同设计一个更负责任、更具包容性的人工智能。
元界研究院首席执行官张彦是科技领域公私合作的坚定拥护者。她同意人类福祉必须成为技术发展的核心。在当前的科学体系中，研究人员被迫追求期刊引用等指标，而不是真正的影响力。
亚明·艾特-阿穆尔补充道，事情不仅如此。在科学中使用人工智能还面临另一个关键挑战。人工智能工具通常可以产生比人类更好的结果和结果。例如，AlphaFold 是一种经过训练可预测蛋白质结构的人工智能深度学习系统，其性能已经超越了人类方法。但我们无法可靠地复制、验证和解释其结果。只要我们无法理解人工智能“黑匣子”中发生的过程，人工智能在科学中的应用就会引发巨大的技术和伦理问题。
小组会议上的观众都认为，我们现在在科学领域看到的巨大转变只是一个开始：“现在是 19 世纪中叶，工业革命刚刚开始。我们是在尝试适应封建制度，还是在分析新兴时期？”
里卡多·巴蒂斯塔·雷特对此表示同意。 “我们会及时回顾这一刻，问问自己我们是否做了正确的事情。我们有机会扭转局势，”他总结道。
