人工智能（AI）正逐步突破傳統輔助工具的邊界，邁向自主科學發現的新階段。

OpenAI首席科學家雅庫布·帕喬茨基（Jakub Pachocki）近期接受《自然》雜志專訪時，系統闡述了這一變革背后的技術路徑與未來愿景。

當前AI模型仍需人類持續引導，但帕喬茨基指出，OpenAI內部研發的Deep Research工具已能在無人監督狀態下運行10-20分鐘，并產出有效成果。

這種自主性預示著AI將突破現有應用場景，在自動化軟件工程、硬件組件設計等領域率先實現原創性工作。

AI的自主能力源于兩大關鍵技術：

世界模型（World Model）

通過無監督預訓練階段，AI模型吸收海量數據，構建對現實世界的內在表征。這一過程雖不涉及時間順序或自我意識，但為后續能力奠定基礎。

強化學習（Reinforcement Learning, RL）

在預訓練基礎上，AI通過“試錯-獎勵”機制優化策略。帕喬茨基強調，近期推理模型（如GPT-4o、Gemini 2.5 Pro）的突破，正源于對強化學習階段的深化，讓模型不僅提取知識，更能形成獨特的“思考方式”。

雅庫布·帕喬茨基（Jakub Pachocki）

帕喬茨基明確區分了AI與人類思維的差異：AI雖不具備對學習過程的理解能力，但已展現出發現新科學見解的潛力。

例如，模型能通過結構化方式解決復雜問題，這種能力可被視為一種特殊形式的“推理”。

帕喬茨基將“產生可量化經濟價值”視為接近通用人工智能（AGI）的核心標志，特別是AI能否創造全新科研成果。

他預計，未來五年該領域將取得顯著進展，2025年內或實現“近乎自主的軟件開發”。

微軟與OpenAI已建立經濟指標評估體系，目標達成1000億美元投資回報。

盡管OpenAI計劃推出優于現有水平的開源模型以促進研究，帕喬茨基坦言前沿模型全面開源仍面臨安全挑戰。該策略旨在擴大技術普惠性，同時強化責任評估機制。

這場技術演進或將重塑科研范式，開啟人機協作的新篇章。

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