来源：TechCrunch 作者：Kyle Wiggers
FutureHouse 是一家由埃里克・施密特（Eric Schmidt）支持的非营利组织，目标是在未来十年内打造出一名 “人工智能科学家”。该组织已推出其首个重要产品：一个搭载人工智能驱动工具的平台及应用程序编程接口（API），旨在为科学研究工作提供支持。
如今，众多初创公司都在竞相开发适用于科学领域的人工智能研究工具，其中一些公司背后还获得了大量风险投资资金的支持。科技巨头们似乎也看好人工智能在科学领域的应用 —— 今年早些时候，谷歌推出了 “人工智能合作科学家”，该公司称其能够协助科学家提出假设并制定实验研究计划。
人工智能公司 OpenAI 和 Anthropic 的首席执行官都曾断言，人工智能工具能够极大地加速科学发现进程，尤其是在医学领域。然而，许多研究人员并不认为如今的人工智能在指导科学研究过程中特别有用，这在很大程度上是因为其可靠性欠佳。
周四，FutureHouse 发布了四款人工智能工具：Crow、Falcon、Owl 和 Phoenix。Crow 可以搜索科学文献并回答与之相关的问题；Falcon 能够进行更深入的文献搜索，包括搜索科学数据库；Owl 会查找特定学科领域内先前的研究成果；而 Phoenix 则利用各种工具来协助规划化学实验。
这家非营利组织在一篇博客文章中写道：“与其他（人工智能）不同，FutureHouse 的人工智能可以访问大量高质量的开放获取论文以及专业的科学工具。它们（还）具备透明的推理过程，并且采用多阶段流程来更深入地考量每一个信息来源…… 通过大规模地将这些（人工智能工具）串联起来，科学家们能够大幅加快科学发现的速度。”
颇具意味的是，FutureHouse 尚未借助其人工智能工具实现任何科学突破或做出新的发现。
开发 “人工智能科学家” 所面临的部分挑战在于，需要考虑到无数可能产生干扰的因素。在需要进行广泛探索的领域，比如从大量可能性中筛选出重点，人工智能或许能派上用场，但它是否能够进行那种带来真正突破的创新性问题解决，目前还不太明确。
到目前为止，为科学研究而设计的人工智能系统所取得的成果大多不尽如人意。2023 年，谷歌称在其名为 GNoME 的人工智能的帮助下，大约合成了 40 种新材料。但一项外部分析发现，实际上这些材料中没有一种是真正意义上的全新材料。
人工智能的技术缺陷和风险，比如其产生幻觉（生成错误或无意义信息）的倾向，也让科学家们对在重要研究工作中采用它心存顾虑。即便是设计精良的研究，也可能最终因表现不佳的人工智能而受到影响，因为人工智能在执行高精度工作时往往力不从心。
的确，FutureHouse 也承认其人工智能工具 —— 尤其是 Phoenix—— 可能会出错。
该公司在博客文章中表示：“我们现在本着快速迭代的精神发布（这些工具）。在使用过程中，请您提供反馈意见。”
本文转载自TechCrunch，本文观点不代表雅典娜AI助手YadiannaAI立场。
