王梦迪，14岁进入清华大学，29岁获得普林斯顿大学终身教职，本次会议她以一身运动装，素颜上台分享。她在讨论AI对科学影响时，提出与普遍看法相悖的观点：AI未能推动科学进步，甚至可能让科学研究变得更慢。王梦迪指出，自“ChatGPT时代”以来，虽然大模型的出现使论文数量激增，但实际有效信息并未相应增加。因为科学研究的真正进展需要原始的观察和创新，而大模型存在的局限使得这些长尾创新难以实现。她引用同事的研究，认为AI的引入或许造成了研究的信息噪声过大，导致科学家难以从中提取有价值的信息。
在对AI模拟人类生活的实验中，王梦迪发现模型倾向于高估常见情况。这种现象也反映了AI在科学研究中的问题，尤其是在实验科学领域，因为实验的不确定性和复杂性使得AI难以有效应用。她强调，与编程和数学不同，科学实验的可重复性和人类的判断能力至关重要，许多实验甚至连亲自操作的科学家都无法复现。
然而，王梦迪并不只是批评现状。作为普林斯顿大学电子工程系和计算机系的教授，她也在推动AI在工程创新中的应用。她开发的全自动实验平台大大简化了寻求新材料的过程，使研究变得更加高效。她还介绍了一个多模态智能实验室操作系统，该系统能与实验人员直接互动，从而提升实验的准确性和效率。
在讨论AI的未来时，王梦迪认为，AI的训练方式主要侧重于“似然性”，而真正的科学发现则需要探寻更广泛的可能性。为此，需要在基础设施和研究投入上进行更多探索，以缩小这两者之间的差距。
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