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2026世界人工智能大会:关于科学数据“进化”,失败样本也很重要


速读:中新网 上海7月22日电 (记者 郑莹莹)在刚结束不久的2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上,AI4S(Artificial Intelligence for Science,人工智能驱动的科学研究)领域备受关注,“科学数据的未来”引发行业人士深思。 2026世界人工智能大会:关于科学数据“进化”,失败样本也很重要分享到:。
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2026世界人工智能大会:关于科学数据“进化”,失败样本也很重要

2026-07-22 16:45:47

2026年07月22日 16:45

   中新网 上海7月22日电 (记者 郑莹莹)在刚结束不久的2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上,AI4S(Artificial Intelligence for Science,人工智能驱动的科学研究)领域备受关注,“科学数据的未来”引发行业人士深思。

近日,在2026世界人工智能大会“语料筑基 智生时代”语料创新论坛圆桌环节,业界热议数据“进化”。 中新网 记者 郑莹莹 摄

  在“语料筑基 智生时代”语料创新论坛上,上海库帕思科技有限公司首席运营官施佳樑指出,数据是AI的粮食,AI4S的“数据粮食”不仅要多,更要真、细、全、可闭环,还需要业界共同探索如何把原始湿数据转变成可训练、可验证、可流通的数据要素。

  上海创智学院青年研究员唐波昊从另一个视角看“数据进化”。他指出,这一年来人们开始重视实验过程内容的收集和处理,而痛点体现在负样本的收集上。“现在模型训练主要来源于公开的数据集以及公开文献,这些文献都是经过精心处理的,很少有人把失败的实验放进去。而科学发展是不断试错的过程,科研过程中的失败样本或异常样本非常重要。”

  唐波昊还表示,现在科研主要是以人为中心,人把任务拆分给AI,这个过程还需要人不断介入,效率并没有很高。如果科研范式发生转变、未来以AI为中心的话,人的角色将转为判断AI研究方向的可行性。

  上海人工智能实验室青年研究员赵润锴称,目前智能体欠缺自我反思和自我纠错的能力。“如果智能体不具备这样的能力,需要人来纠错,从人工成本维度考量,可能还不如靠人从头开始去执行科学实验。”

  在上海科学智能研究院AI科学家魏龙看来,大模型的生成能力已经比较强,瓶颈在验证层面。“也就是说,难以验证结果是否有科学价值,甚至是否正确。这就好比导师带学生,导师提供的评估信号非常关键,好的信号才能引导学生往更高价值的方向去探索。事实上,目前这样的信号还难以提供。”

  在论坛的尾声,魏龙提到一个特别令人兴奋的现象——出现一种比较通用的科研范式,AI有望让文科生都能便捷涉足自然科学研究。他提到最近的一场赛事,一名本职是律师的选手通过智能体交互等方式,同时参与两个赛道的角逐,还拿到不错的成绩。“评委们都非常震惊。我觉得这意味着一个新(科研)时代的到来。到明年这样的趋势可能会更明显。”(完)

主题:数据|2026世界人工智能大会|失败样本