3月7日下午，中国人民政治协商会议第十四届全国委员会第四次全体会议举行，多位委员发表讲话。活动期间，全国政协委员、南京大学副校长、中国科学院院士周志华代表两党发表题为《人工智能引领科学研究范式变革》的演讲。周志华表示，“人工智能驱动科学研究”正在推动科学研究范式发生历史性转变，被认为是继实证范式、理论范式、计算范式、数据范式之后的“科学研究第五范式”。它不仅有望加速解决长期悬而未决的重大科学问题，还将重塑科学发现和意义的根本路径。独特创新效率不断提高。 2025年8月，国务院印发《关于全面实施‘人工智能+’行动的意见》，明确将“人工智能+”科技作为加快实施的重点行动之一。目前，一些“人工智能科学研究”的科学研究仅限于工具的简单应用，或者试图盲目地训练一个通用的“大规模科学模型”来解决所有问题。同时，科学数据获取成本高、标准不统一、共享意愿不高、数据标注质量参差不齐，缺乏可靠、标准化的大规模科学数据集，导致人工智能模型训练效率低下，可靠性难以保障，重复建设、资源浪费现象突出。为此，建议： 一、加强政治建设定位，强化基础创新能力。优化人工智能领域科研总体设计，避免资源过度集中在消耗算力的应用层，纠正盲目追随“大模型解决一切”潮流的误区，加强对人工智能算法基础研究的支持，提高针对具体问题设计算法解决方案的创新能力。鼓励科研人员开展原创性研究，重点支持一批先进性、战略性基础研究项目。同时，鼓励企业和社会资本参与人工智能算法的研究基础，形成多种投资机制。建立科学合理的科研评价体系，营造鼓励探索、宽容失败的科研氛围。 2.改变你的训练模式创建混合型人才团队。从源头构建由“人工智能科学研究”组成的创新人才培养体系，帮助高水平研究型大学试点设立“博士+硕士”双学位项目，边读边读人工智能博士。支持博士生跨学科攻读硕士学位，探索构建跨学科研究生培养新模式，系统培养精通学科知识、掌握人工智能前沿技术的“双语”科学家。同时，为解决传统评价体系中交叉学科人才“不偏不倚”的困境，将在学位获得、职称晋升、绩效评价等方面打造“交叉学科特别区”。 三、注重科学双向传播，促进交叉学科发展。消除主题障碍。建立协作、跨学科的“双向翻译”机制。另一方面，学者们为人工智能研究人员抽象地翻译科学问题，用人工智能学者理解并能具体解决的语言表达该领域最前沿的重要问题。另一方面，人工智能科学家向传统领域的学术界传播科学，通过具体事例阐明技术的局限性，消除人们对A.恐惧和盲目神化的疑虑，凸显了人工智能作为支持科学发现的工具的真实本质。我们鼓励定期举办跨境沙龙，促进不同背景学者之间的交流，促进从理念传播到实质性合作的跨越。 4.加强数据治理，构建科学数据生态系统。各国相关部委牵头建设国家科学数据交换与服务平台。依托领先实验室等关键科技平台，建立标准化科学数据仓库，制定各领域数据采集、标注、存储和共享标准，引入数据质量反馈机制，持续优化数据资产。通过项目资助、绩效评估等政策工具，科研机构和研究人员可以公开共享科学数据，形成良性生态系统，鼓励最大化利用效率。同时，我们将加强对技术研发和法律法规颁布的支持，有效保护数据共享过程中的机密信息和知识产权。
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