谷歌DeepMind与MIT联合报告：专业科学AI模型已覆盖83%子领域

谷歌DeepMind与麻省理工学院未来技术实验室联合发布《科学中的人工智能：早期洞察》研究报告，基于ATLAS项目约1500万次经过去标识化处理的Gemini交互数据，并结合对美国和英国637名活跃科学家的调查，梳理出2690个专业科学AI模型。报告显示，这些模型已覆盖83%的科学子领域；剔除教学、行政等任务后，约24.3%的实质科研任务已有专业AI模型覆盖。

报告披露，近一半受访科学家每天使用AI，AI每周可为每位科学家节省约7小时。但“验证税”正在消耗部分时间红利：在认为AI确实节省了时间的科学家中，89%会拿出超过10%的已节省时间检查AI输出，46%会拿出超过25%的节省时间。

同时，约41%的受访科学家表示，手中未验证假设的积压正在增加。报告认为，AI加速生成假设和计算预测的速度，已远快于物理实验设施执行实验并验证假设的速度，也快于科学家验证AI输出的速度。

在报告发布同期，Anthropic与OpenAI也在推进AI与实验室结合的布局。Anthropic在旧金山设立湿实验室，探索让Claude直接指挥机器人单元；OpenAI今年2月与合成生物学公司Ginkgo Bioworks合作，将GPT-5接入实验室，由机器人完成实验操作并反馈数据。