被「AI for Science」的炒作骗了？有位科学家遭遇了惨痛的教训

主要观点总结

本文讲述了作者在人工智能在科学研究领域应用中的经历和反思，对人工智能是否真的能够促进科学的进步表示了怀疑。作者指出人工智能在科学研究中可能存在的一些问题，如方法论陷阱、报告偏差和幸存者偏差等，这些问题可能导致我们对人工智能在科学研究中的影响过于乐观。作者还提到了科学文献并不是评估人工智能在科学领域成就的可靠来源，并鼓励人们以对待其他领域令人惊讶的结果的方式对待人工智能科学领域的结果持怀疑态度。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能在科学研究中的应用存在一些问题，如方法论陷阱、报告偏差和幸存者偏差等。

这些问题可能导致我们对人工智能在科学研究中的影响过于乐观。

关键观点2: 科学文献并不是评估人工智能在科学领域成就的可靠来源。

因为存在报告偏差和幸存者偏差等问题，研究人员往往只报告人工智能的成功案例，而忽视了失败的结果。

关键观点3: 人工智能在科学领域的应用可能存在利益冲突。

评估人工智能模型的人也可能从这些评估中获益，这可能导致过度乐观的结论。

关键观点4: 对人工智能在科学领域的应用应持怀疑态度。

应像对待其他领域令人惊讶的结果一样，本能地持怀疑态度来对待人工智能科学领域的结果。