《自然》封面故事：可能加速科学发现的AI研究助手 | 2026年7月9日刊

封面图片：Carl De Torres/Optics Lab。

科学发现本质上是一个迭代的过程，遵循着提出假设、设计实验检验假设以及分析所收集数据的循环。该过程的一个关键制约因素——尤其在当今日益跨学科的研究环境中——在于人类研究者能运用于特定问题的知识深度和广度，毕竟人类学习和吸收知识的速度和容量有限。本期《自然》的两篇论文独立提出了两套多智能体AI系统，旨在帮助研究者加快实验室研究周期。两个系统都能提出假设、设计实验以检验想法、解读实验结果，并基于所得数据进一步优化假设。Google DeepMind基于其大语言模型Gemini 2.0打造了一个实验室助手，称为Co-Scientist，并借助它寻找治疗急性髓系白血病的潜在候选药物。FutureHouse的助手称为Robin，基于OpenAI o4-mini和Anthropic Claude 3.7。它也能辅助药物发现，在此案例中，它协助识别了干性年龄相关性黄斑变性的潜在治疗方案。两个团队都强调，他们的系统设计旨在与研究者协作，主导权仍掌握在人类科学家手中。