正奇五度AI数字化助手查阅相关资料得悉——
2023年12月，《Nature》揭晓了其年度十大人物，而引人瞩目的是第11位竟然是一位“非人类”成员，即——ChatGPT。
这也说明，生成型人工智能程序带来的数字化发展浪潮，正在深刻地影响着科研人员的工作模式。
1、午休时间内阅读20万篇论文
午休30分钟内，您能阅读多少篇论文呢？大多科研人员在30分钟内可能只能通读1至2篇论文。
谷歌DeepMind前一阵推出了全新的多模态AI模型Gemini。据正奇五度AI数字化助手了解到，Gemini能够在一个午休时间内阅读20万篇论文，并能根据提示筛选出与特定生物学数据库相关的250篇论文，提取更新数据，并将其以表格或图片的形式呈现给使用者。
与此同时，斯坦福大学的TonyWyss-Coray团队也在同一天发表了一项研究论文，介绍了一种基于血浆蛋白质组的人工智能算法LASSO，用于衡量人体器官衰老。这一算法能更好地预测衰老相关的疾病和死亡风险。研究结果对于大众预防衰老相关疾病具有积极意义
这些例子似乎表明，AI数字化正逐渐使基础科研和临床研究变得更加简单。
2、有利于作用在材料预测和科技写作领域
AI数字化已经不再是一项技术工具，它深刻地影响着科学研究的方方面面，包括课题设计、研究操作、数据分析以及论文撰写等多个层面。
为了让人工智能发挥更大潜能，全球出版机构施普林格·自然在2023年10月17日推出了内部研发的人工智能写作助手Curie。Curie通过对学术文献的精心训练，一共涵盖了超过447个研究领域和2000多个特定领域的课题。其训练以已发表论文为基础，进行了一百多万次编辑，试图通过AI数字化提升科研人的科技写作效率与质量。
3、AI数字化会取代科研人吗？
然而，对于AI数字化是否能真正成为科研主力，科研人员的看法各异。有的认为AI数字化可以帮助人类避免重复单一的工作，甚至避开接触有毒物质；帮科研人节省大量时间用在思考问题上……
据正奇五度AI数字化助手了解到，以往的实验过程中，比如不断进行的蛋白提取、PCR操作，曾是耗费时间且反复无常的任务。而有了AI数字化的预测、执行实际操作和数据分析，科研人员能够在更短的时间内得到实验结果，不仅可以节省宝贵的时间，可以把更多时间和精力用于深入思考科学问题上。
然而，也有一些学者持反对意见，认为AI数字化的高效处理能力可能导致科研人员过于依赖算法，从而忽视通过亲身实验和观察发现未知奥秘的机会。
重要的突破性发现有时隐藏在实验细节和非显而易见的数据中，而AI数字化可能无法捕捉到这些潜在的信息，从而可能错过主要的科学创新点。
综上所述，正奇五度AI数字化助手认为——
目前来看，AI数字化在科研中的应用仍处于前沿探索阶段。在实验过程中，AI数字化尚未具备主动思考和创新的能力，仍需依赖人类来引领方向，完成科研中最为关键的分析与思考任务。
