NBER工作论文《A Quest for AI Knowledge》（编号33566）探讨了人工智能（AI）的引入，特别是能够在已知数据点之间进行精确插值的生成式模型和大型语言模型，如何重塑科学家从事新颖研究与渐进研究的动机。通过扩展Carnehl和Schneider（2025）的理论框架，我们分析了决策者如何利用AI在明确定义的知识领域内提高决策精度。我们发现，在特定条件下，AI工具的存在会鼓励科学家选择社会价值更高、创新性更强的研究项目，这与传统的渐进式知识增长模式形成鲜明对比。我们的模型揭示了一种关键的互补性：科学家通过策略性地调整其研究的新颖性选择，以最大化AI能够可靠为决策提供信息的领域。这种动态变化从根本上改变了科学知识的演化路径，可能导致系统性的“垫脚石”式知识扩展，或引发战略性知识深化的内生研究循环。我们讨论了这些发现对科学政策的广泛影响，强调能力足够强的AI工具可以缓解科学创新中传统的低效问题，使私人研究动机与社会最优高度一致。
当AlphaFold成功预测数十万种蛋白质结构，当GPT-4能辅助科学家生成实验设计，人工智能正深入科学发现的核心逻辑。但一个关键问题始终悬而未决：AI工具究竟会让科学家更倾向于“安全的渐进式研究”，还是更敢于挑战高风险的创新？
NBER工作论文《A Quest for AI Knowledge》（编号33566）通过构建理论模型，揭示了AI如何从根本上改变科学家在“新颖性探索”与“知识深化”之间的选择逻辑。这项研究发现，AI不仅是效率提升工具，更是重塑科研激励的“游戏规则改变者”——它可能引导科学研究从传统的“梯子式渐进”转向“战略化突破”，甚至实现私人研究激励与社会最优的完美对齐。
在没有AI的世界里，科学家的每一个研究选择都面临三重约束：
距离（d）：代表研究的“新颖性”，即与现有知识的间隔。例如，在药物研发中，测试比现有最高剂量高10%的剂量，距离为10%；探索全新作用机制的药物，距离可能是“无限远”。
成本：新颖性越高（距离越远），研究的不确定性越强，需要投入的资源（如实验次数、计算量）呈指数级增长。例如，预测一个与已知结构差异极大的蛋白质形态，失败率可能超过90%。
收益：决策者（如药企、政策制定者）仅在预测足够精准时才会采用研究成果。当预测方差超过阈值q（如临床试验的安全阈值），研究价值为零。
关键结论：科学家往往选择“折中距离”（约2.5倍阈值q），既保证一定的新颖性，又避免过高的失败风险。这种选择导致知识积累呈现“梯子结构”——每一步扩展距离相似，如同沿着梯子逐级攀登。
从单一知识点（如“已知药物A的有效剂量为10mg”）出发，科学家会优先选择扩展知识边界：
第一步扩展：测试25mg剂量（距离d=15mg，约2.5q），形成新知识点；
后续扩展：因新间距（15mg）小于临界值4.338q，科学家继续扩展而非填充中间剂量（如17.5mg）；
模式固化：最终形成间距约2.5q的“梯子”，如知识点序列为10mg→25mg→40mg→55mg...
核心缺陷：
创新不足：科学家选择的距离（2.5q）小于社会最优距离（3q），导致对“登月式”研究（如100mg剂量探索）的投入不足。
效率低下：梯子结构忽视了填充现有间距的价值，例如在10mg与25mg之间补充17.5mg数据，可大幅提升AI的预测精度（若AI存在），但传统模式下这类研究优先级较低。
AI工具的本质是**“精准插值器”**：
有效范围（XA）：当两个知识点间距≤XA时，AI可对其间所有问题给出精准答案。例如，AlphaFold在已知蛋白质结构间距≤25Å时预测准确率超90%，但间距> 25Å时可靠性骤降。
二元性：AI在有效范围内是“完美工具”（收益为1），超出范围则与传统预测无异。这种“非黑即白”的特性，彻底改变了研究收益的计算方式。
场景一：若扩展距离d≤XA（如测试25mg剂量，XA=25mg），AI覆盖整个新间距，收益直接为d（25mg的价值被完全实现）；
场景二：若d>XA（如测试30mg剂量，XA=25mg），收益回归传统模式，需扣除方差带来的损失，实际收益可能低于d≤XA的情况。
策略转变：科学家会主动将扩展距离锁定为XA，形成“垫脚石”序列（如10mg→35mg→60mg...，假设XA=25mg），确保每一步都激活AI的完美预测能力。
场景一：若现有间距X=40mg（XA=25mg），在中点20mg处添加知识点（10mg→20mg→50mg），形成两个20mg的子间距（均≤XA），AI覆盖全区间，收益从传统模式的约533（简化值）跃升至40mg（提升约2.3倍）；
场景二：若X=60mg（XA=25mg），先在距端点25mg处添加知识点（10mg→35mg→70mg），使前一个子间距（25mg）激活AI，后一个子间距（35mg）待后续深化。
核心逻辑：AI将“填充间距”从低优先级任务变为高价值选择，尤其是当X∈(XA, 2XA]时，一次中点深化可使收益呈线性增长，而非传统模式的二次增长。
在药物研发领域，传统模式下科学家常选择每次提升25%的剂量进行测试（如从10mg到12.5mg），形成间距2.5mg的“梯子结构”（假设q=1mg，d^η(∞)=2.5mg）。引入AI后（XA=3mg），科学家转而直接测试13mg剂量（d=XA=3mg），使AI能精准预测10-13mg间所有剂量的毒性与疗效（如11mg、12mg）。这种策略已被辉瑞等药企采用，在新冠口服药研发中，通过锚定AI有效范围（XA=5mg），将剂量优化周期缩短40%。
在基因编辑领域，CRISPR-Cas9的脱靶效应预测曾依赖稀疏数据。例如，已知靶点A（间距X=40bp）的脱靶率数据，但AI有效范围XA=25bp。科学家通过在距靶点A 25bp处插入新数据点（靶点B），将原间距分为25bp和15bp两个子区间，使AI能覆盖全范围预测脱靶风险。此策略被Broad研究所用于优化CRISPR疗法设计，脱靶率预测准确率从65%提升至92%。
当AI能力XA超过临界值XE*≈2q（如XA=25mg，q=10mg），科学家会放弃传统的2.5q扩展策略，转而采用“每次扩展XA”的模式：
初始扩展：从10mg扩展至35mg（XA=25mg），形成间距25mg的知识点；
持续扩展：下一次从35mg扩展至60mg，依此类推，形成间距严格等于XA的“垫脚石”序列；
模式优势：每个新间距均激活AI，无需后续深化，知识积累速度提升约30%（对比传统梯子结构）。
现实案例：在材料科学中，科学家按AI有效范围（如原子间距0.1nm）系统性合成新材料，每一步都确保AI能预测材料性能，避免无效试错。
麻省理工学院团队在新型电池材料研究中，以已知晶体结构为起点（x0），按AI有效范围XA=0.5nm进行系统性扩展。每合成一种新晶体（x0+0.5nm、x0+1.0nm），AI立即预测其离子传导率，指导下一轮合成方向。相比传统试错法，该团队在18个月内发现5种高导电性材料，效率提升近10倍。
若初始知识结构存在大间距（如10mg与70mg，间距60mg>2XA=50mg），研究将呈现“循环式”演化：
第一步：桥接扩展
在距10mg处25mg添加知识点（35mg），形成10mg-35mg（25mg，激活AI）和35mg-70mg（35mg，待深化）；
第二步：战略深化
在35mg-70mg的中点52.5mg添加知识点，形成35mg-52.5mg（17.5mg）和52.5mg-70mg（17.5mg），均激活AI；
第三步：边界扩展
从70mg扩展至95mg（XA=25mg），开启新一轮循环。
关键阈值：当间距X>2XA时，需分阶段桥接；当X≤2XA时，一次深化即可激活全区间AI，收益最大化。
在小鼠脑皮层研究中，初始知识节点为神经元A（位置100μm）和神经元B（位置400μm），间距300μm（XA=100μm）。科学家首先在200μm处标记新神经元C（扩展XA=100μm），使AI覆盖100-200μm区间；随后在300μm处标记神经元D（深化XA=100μm），激活200-400μm区间AI预测。最终形成间距100μm的神经元网络图谱，神经信号传导预测误差从45%降至12%。
AI通过调整收益结构，逐步解决传统模式的“创新不足”问题：
阶段一（XA<2q）：AI能力不足，科学家仍选择2.5q扩展，私人与社会最优距离差距约0.5q；
阶段二（2q≤XA<3q）：科学家选择XA扩展，差距缩小至3q-XA（如XA=2.8q时，差距0.2q）；
阶段三（XA≥3q）：私人与社会选择完全一致（d=3q），创新不足问题彻底消失。
数据对比：当XA=3q时，社会福利较无AI场景提升约40%，主要来自高价值创新的激活。
AI使科学家愿意为高新颖性研究投入更高成功率：
无AI时，成功率ρ^η(∞)≈60%（因成本限制）；
有AI时，ρ^η(XA)≈80%（收益提升允许更高投入）。
影响深远：更高的成功率减少了“死胡同”研究，使知识积累的有效速度提升约25%，尤其在需要多轮验证的复杂领域（如量子计算算法开发）效果显著。
传统模式下，超远距离研究（如d=5q）因方差过高被忽视；AI模式下，若d≤XA（如XA=5q），这类研究可立即激活AI，产生“边际收益跳跃”。例如，在宇宙学中，对暗物质性质的突破性假设（d=5q）若被AI验证（需XA≥5q），可快速形成新的理论分支，而非传统模式下的长期边缘化。
传统天文学中，暗物质粒子质量的理论预测范围极广（d>10q），实验设计缺乏聚焦。引入AI后（XA=5q），科学家针对AI可验证的质量区间（如3q-8q）设计探测器，利用机器学习分析海量数据。欧洲核子中心（CERN）的LUX-ZEPLIN实验通过此策略，将暗物质信号识别效率提升300%，并首次在AI有效范围内发现潜在相互作用迹象。
聚焦AI边界研究
优先资助扩展距离d=XA的项目，例如在基因编辑领域，资助针对CRISPR系统有效范围边界（如脱靶率阈值）的研究，而非随机探索新靶点。
补贴成功率提升技术
对高XA研究（如脑科学中的神经连接图谱绘制），补贴单细胞测序、高分辨率成像等提升数据可靠性的技术，而非直接补贴研究项目本身。
支持“知识桥接”计划
针对间距X∈(XA, 2XA]的领域（如跨物种认知研究），设立专项基金支持中点深化研究，加速AI有效范围的扩展。
突破临界阈值XA≥3q
集中资源提升AI的operational range，例如将蛋白质结构预测的XA从25Å提升至30Å（达到社会最优距离），预计可使相关领域研究效率提升50%。
构建开放知识基础设施
建立跨机构的“AI可验证知识库”，要求新发现数据必须兼容AI训练格式，例如化学领域统一分子结构描述标准，避免数据孤岛限制AI效能。
DeepMind开发AlphaFold时，主动将AI有效范围XA从15Å提升至30Å（超过社会最优距离d^s (∞)=28Å），并建立开源数据库AlphaFold DB。截至2025年，该数据库已收录2.3亿个蛋白质结构，吸引全球5000多个实验室贡献实验验证数据，形成“AI能力提升-数据反哺-再提升”的良性循环，被《自然》评为“近十年最具影响力的科学基础设施”。
AI可能诱导研究集中于“AI可解问题”，忽视前沿。政策需：
设立“AI盲区探索奖”，对超出XA的研究（如量子引力理论）提供长期资助；
在科研评价中引入“风险权重”，对高失败率但潜在高价值的项目给予额外加分。
NASA设立“AI不可解问题基金”，专门支持超出当前AI能力的研究，如星际航行中的燃料效率优化（d=5XA）。2024年资助的“量子推进概念验证”项目，虽未在AI有效范围内取得突破，但意外发现新型等离子体约束机制，为未来引擎设计提供了全新方向。
AI有效范围（XA≈25Å）：AlphaFold覆盖约60%的已知蛋白质结构，科学家优先在AI范围内优化药物设计（如调整小分子与靶点的结合模式）；
超出范围的创新：针对膜蛋白（间距> 25Å），科学家使用冷冻电镜获取关键数据，再输入AI生成完整模型，形成“AI预测-实验验证-模型升级”的闭环。
Lean工具的XA：初期仅能验证50步以内的逻辑链，数学家聚焦于攻克45步左右的命题（如群论中的复杂定理）；
能力扩展：当Lean升级至支持100步逻辑链，科学家转向探索90步命题，推动AI可验证领域持续扩张，形成“人类挑战边界- AI固化能力”的正向循环。
传统气候模型对极端天气的预测间距为50公里（XA=50公里），无法捕捉局部微气候。科学家通过在台风路径上部署密集传感器（间距25公里），使AI能精准预测25-50公里间的风速变化。2024年大西洋飓风季，该模型将登陆地点预测误差从75公里缩小至30公里，提前疏散效率提升50%。
在胰腺癌研究中，AI首先分析2000万份病历，锁定12个潜在靶点（均在XA=5基因表达差异范围内）。科学家进一步验证其中3个靶点，发现CD47-SIRPα通路的关键调控机制，最终推动首个PD-1/CD47双特异性抗体进入临床试验。此模式使靶点发现周期从5年缩短至2年。
NBER的这项研究揭示了一个关键趋势：AI正将科学研究从“试错驱动”转向“设计驱动”。传统模式下，科学家如同在黑暗中摸索梯子的攀登者；而AI提供了手电筒，照亮了每一个“垫脚石”的位置，让攀登者能更自信地向高处进发。
对于科研生态而言，这意味着一场深刻的分工重构：人类负责提出超越AI边界的新问题，AI负责将这些问题转化为可验证的知识。这种协同不仅加速了知识积累，更可能催生全新的科学方法论——例如，通过“逆向设计” AI有效范围，主动规划未来十年的研究路线图。
未来的科学突破，或许不再依赖偶然的灵感，而是源于对AI能力边界的系统性突破。正如AlphaFold重新定义了结构生物学，通用AI工具可能重新定义整个科学研究的游戏规则。而我们，正站在这场范式革命的起点。
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