前言

由 Eric Schmidt 支持的非營利組織 FutureHouse 推出了一套新的 AI 工具，旨在推動科學研究。隨著開發 AI 驅動研究工具的競爭升溫，眾多初創公司和科技巨頭紛紛大力投資，科學界充滿期待。谷歌早些時候曾推出名為「AI 共科學家」的工具，意圖協助科學家制定假設和研究計畫。同樣，AI 公司如 OpenAI 和 Anthropic 的領導者相信 AI 能革新科學發現，尤其是在醫學領域。然而，對 AI 的當前可靠性來真正指導科學過程的質疑依然存在。

懶人包

FutureHouse 介紹四大 AI 工具： Crow、Falcon、Owl 和 Phoenix，目標是加速科學工作。然而，社群對 AI 解決複雜問題的能力提出質疑。

主體內容

FutureHouse 以其最新的 AI 產品設立雄心勃勃的目標，計劃在本世紀結束前打造一名「AI 科學家」。這項倡議相對較新，其第一項重大產品在本周剛剛揭曉——一個強大的平台和應用程式介面（API），包括 AI 驅動的工具，旨在革新科學工作。隨著新競爭者和技術巨頭迅速投資於 AI 研究能力，促使產出具體科學成果的壓力增加。尤其是谷歌推出了「AI 共科學家」作為現實世界研究者的夥伴。同時，像 OpenAI 和 Anthropic 這樣的 AI 驅動公司 CEO 熱情論述 AI 整合可以促使各學科更快速的突破，特別是在以醫學為首要目標的領域。

FutureHouse 推出的工具——Crow、Falcon、Owl 和 Phoenix，旨在鑽研科學研究的不同層面。Crow 專注於高效搜尋和分析海量科學文獻，而 Falcon 提供深入搜尋功能，包括專業資料庫。Owl 則設計用來發現特定主題領域的先前研究，Phoenix 則為實驗化學計畫提供協助。這些工具具有廣泛的高品質開放獲取論文的訪問權限，承諾對每個數據來源進行詳細檢查。

FutureHouse 認為將這些AI連結使用時，發現的速度毋庸置疑，即便承認迄今尚無驚人的科學突破出現。這種現實突顯出開發能預測科學詢問中多種變量的「AI 科學家」的持續挑戰。目前的 AI 角色似乎最適合探索性工作，辨識眾多選擇中的可能性。然而，其突破傳統界限並激發重大突破的能力仍需驗證。

例如，在2023年，谷歌的 AI GNoME 協助合成了40種新材料，然而獨立評估顯示無一屬於真正的新穎材料。這一結果支持了許多科學家感到的猶豫；AI 的缺陷，包括出現「幻覺」或產生誤導結果的傾向，削弱了對其用於嚴肅科學研究的信心。此外，即便最精心設計的實驗也可能因AI在執行需要高度精確的任務上遇到困難而受挫。

即便是FutureHouse也指出，其工具特別是 Phoenix 可能會出錯，因其可能會有失誤。該組織旨在快速迭代，邀請用戶反饋以改善這些工具的可靠性和可用性。

關鍵洞察表