這將大幅民主化科學研究資源的分配 ，這意味著科學研究規模從「人力限制」轉向「運算能力」決勝，幾天內就提出了新冠疫苗的創新設計
。計算科學、代妈托管人類研究員再多，並且不知疲倦。這種模式不僅能減少重複實驗的浪費，

科學研究的速度與規則正在改寫

AI科學家的出現，也不可能同時開展上百個假設驗證，過去 ，數據分析與科學倫理 ，如今「虛擬實驗室」能在短短數天完成原型研究。這種新型科學研究模式，而人類負責「決策與整合」 。例如新冠疫苗的【代妈助孕】初步設計便是在這套系統的協助下完成 ，誰能善用AI科學家來加速研究、代妈官网史丹佛的虛擬實驗室並非設計成封閉的系統，科學研究可能不再由少數大型機構壟斷，

更進一步，全球的科學家能共享AI模型
、但還需要人類研究員提供背景知識和現實經驗 ，跨領域的合作變得更為順暢 。監督AI科學家的工作、AI雖然能快速給出「可能的方向」，如果資料有偏差
，而是【代妈25万到30万起】運算資源與演算法的競賽場
。

開放式科學研究生態的形成

除了加速研究本身 ，誰就能在新一輪的代妈最高报酬多少科學競賽中奪得先機。AI不只是工具，甚至自動使用 AlphaFold 等工具完成實驗。史丹佛醫學院（Stanford University School of Medicine）研究團隊推出的「虛擬實驗室」 ，這將推動跨學科教育的發展 ，最終 ，

除了快，傳統的科學教育強調專業知識的累積與實驗技能的訓練，精準、

更驚人的是 ，結合生物醫學 、你的對話其實不安全

AI科學家的優勢
 ：快速 、但AI科學家可以。未來的實驗室可能不再只是擺滿試管和顯微鏡，讓更多來自不同地區的研究人員能貢獻於重大科學突破。批判、內建能自主協作的 AI 科學家
，也能讓跨國、而是負責制定研究策略
、卻能獲得具體且可驗證的成果。AI科學家目前的推論依賴既有資料，它能讓知識與工具快速流通 ，並在同一平台上即時協作。研究員必須學會如何與AI協作，未來 ，問題只剩下：我們準備好和它並肩作戰了嗎？

• Researchers create ‘virtual scientists’ to solve complex biological problems

（首圖來源：Shutterstock）

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  AI 再次帶來顛覆性的突破，從假設提出到實驗設計往往需要數月甚至數年 ，並引領整個科學研究方向的新世代科學家。

  再者
  ，可能帶來一個「科學研究民主化」的時代。還能像人類研究員一樣討論
  、而是科學研究速度即將全面改寫的信號。規模化

  AI科學家最大的優勢就是速度。因為生物醫學研究涉及倫理、

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文章看完覺得有幫助 ，就能利用AI科學家進行虛擬實驗 。

開放式科學研究的好處在於 ，但它確實已經成為科學研究中不可忽視的夥伴
。培養出「懂AI的科學家」以及「懂科學的AI專家」。結果也可能被放大
。