这次的 AI，是真要给科学加速器了！
OpenAI 刚刚宣布了一个重磅消息：与美国能源部的9个国家实验室联手，共同组织了一场「1000科学家AI集结」活动！
这次集结不是开开会那么简单，而是要让1000多名顶尖科学家直接上手测试前沿AI模型，包括OpenAI的o3-mini，看看能不能用 AI 来加速科学突破。
而这场科学与 AI 的「联姻」将会碰撞出什么样的火花呢？
美国国家实验室全出动
先来看看这次活动规模有多大。
全美国共有9个国家实验室参与，包括阿贡、伯克利、布鲁克海文、爱达荷、利弗莫尔、洛斯阿拉莫斯、橡树岭、太平洋西北和普林斯顿等离子体物理实验室。
如果你没什么概念，想着只是9个实验室而已。那请先让我来解释一下这9个国家实验室在美国科研体系中的地位：
这并不是随便挑的几个小实验室，而是美国顶尖国家实验室的「豪华阵容」！
美国能源部（DOE）总共管理着17个国家实验室，它们构成了美国科学研究和国家安全的重要支柱。这次参与「1000科学家AI集结」活动的9个实验室包括：
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阿贡国家实验室
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伯克利国家实验室
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布鲁克海文国家实验室
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爱达荷国家实验室
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利弗莫尔国家实验室
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洛斯阿拉莫斯国家实验室
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橡树岭国家实验室
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太平洋西北国家实验室
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普林斯顿等离子体物理实验室
这些实验室代表了美国超过一半的国家实验室资源，而且几乎囊括了所有最具影响力的大型综合研究机构。它们在各自领域都是世界顶尖水平：
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洛斯阿拉莫斯和利弗莫尔：核武器研发和国家安全的核心机构
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橡树岭和阿贡：超级计算和材料科学的重镇
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伯克利和布鲁克海文：基础物理和能源研究的领导者
这些实验室拥有世界上最先进的科研设施，比如粒子加速器、超级计算机、中子源等，每年吸引全球 顶尖科学家前来开展研究。
所以这次活动不仅规模大（1000名科学家），而且质量极高——基本上集结了美国最精英的科研力量，代表了美国在科技创新方面的国家队水平！
而这些实验室的研究员们将用一整天的时间，在各自的科学领域内测试前沿 AI 模型，评估模型响应，并提供反馈，以帮助改进未来的 AI 系统，确保它们能够满足科学家们的需求。
活动结束后，还将发布一份后续报告，详细介绍 AI 模型如何被科学界使用。
美国能源部部长 Chris Wright 也将与 OpenAI 总裁兼联合创始人 Greg Brockman 一起，在橡树岭国家实验室与参与活动的科学家们会面，讨论确保美国继续引领世界科学和技术创新的重要性。
背后的「AI 战役」
Wright 部长毫不掩饰地表示：「像曼哈顿计划一样，AI 发展是美国必须赢得的一场比赛。」
他强调，美国能源部的国家实验室网络是该国最大的资产之一，也是世界羡慕的对象，几十年来一直推动科学技术的突破，加强国家安全，促进美国繁荣。
而今天美国国家实验室与科技公司的合作，是确保美国未来安全的重要一步。
Greg Brockman 也表示：「推进科学研究是AI最有前途的应用之一。我们很自豪能与美国国家实验室合作，将我们的先进技术交到国家顶尖科学家手中。OpenAI 相信，与美国政府密切合作对于释放 AI 的全部潜力至关重要。」
Berkeley Lab Computing Sciences Area(@LBNLcs)表示：
我们很高兴今天在@BerkeleyLab迎接200名科学家参加1000科学家#AI集结！很高兴能与我们的@Energy国家实验室、@OpenAI和@AnthropicAI一起探索AI如何加速发现！
或将掀起一场「科技革命」
而这次活动的意义远或许不止于此。
它延续了美国政府与私营企业合作推动技术进步的悠久传统——从科学到医疗、能源、安全等关键领域。
同时也反映出 OpenAI 对美国 AI 领导地位的持续承诺，以及为专家提供安全有效的 AI 工具的决心——将数据转化为洞察，将洞察转化为现实世界的解决方案。
上个月，OpenAI 宣布与国家实验室达成协议，部署 o 系列推理模型，以加速材料科学、可再生能源、天体物理学等领域的突破。OpenAI 还与洛斯阿拉莫斯国家实验室合作，研究多模态 AI 模型如何在实验室环境中安全地被科学家使用，以推进生物科学研究。
这一项目的启动背后，我们需要思考的是：AI 是否真的能为科学研究带来革命性的变化？
科学研究历来是一个缓慢而严谨的过程，需要大量的数据收集、分析和验证。但 AI 的加入，特别是像 o3-mini 这样的前沿模型，可能会大大加速这一过程。
这次活动引发了科研人员的广泛关注，各种反应也是五花八门：
Shashwat Goel(@ShashwatGoel7) 称：
你们可能想看一下 https://arxiv.org/abs/2502.19414。我们认为，改进在科学发现中的反证能力对 AI 至关重要。o3-mini(high)在我们的新基准 REFUTE 中，只能为 9% 的错误解决方案创建反例，这个基准测试了算法推理能力。
Rethynk AI(@rethynkai)乐观地预测：
1000 名研究人员借助 AI 的力量可以在全球贫困、医疗保健问题、气候变化、自然灾害等重大挑战方面取得许多重大突破。
Tom(@tombombadeel) 则指出数据隐私问题：
不过，在研究和临床领域使用的问题是——你们是否预计会提供一种「锁定」模式，在这种模式下，所有用户提示和输出都受到法律保护和保密？在研究中，我们需要这样做来保护知识产权，在临床中则是为了符合 HIPAA 等规定。目前，对于任何非本地托管的模型，我们都无法保证我们的专有/机密/临床数据不会被 AI 提供商提取，这阻碍了这些工具在科学、工程和医学领域的使用。
当然，也有人表示怀疑，比如viralarchitect(@viralarchitect)直言不讳：
新闻快讯：它做不到。又是浪费钱。
最后，网友NIK(@ns123abc) 或从另一角度揭露了此次行动背后的真相：
“我们实际上不太清楚这个东西有什么用，但我们已经花费了大量的金钱和时间来制造它，而且现在我们正面临着宣布新事物的巨大压力。如果你能想出些什么，我们需要你来帮助我们。”
——自欺欺人的 Saltman。
（文：AGI Hunt）