Фундаментальные модели для научных открытий: от улучшения парадигмы к смене парадигмы

Foundation Models for Scientific Discovery: From Paradigm Enhancement to Paradigm Transition

October 17, 2025

Авторы: Fan Liu, Jindong Han, Tengfei Lyu, Weijia Zhang, Zhe-Rui Yang, Lu Dai, Cancheng Liu, Hao Liu

cs.AI

Аннотация

Фундаментальные модели (Foundation Models, FMs), такие как GPT-4 и AlphaFold, трансформируют ландшафт научных исследований. Помимо ускорения таких задач, как генерация гипотез, проектирование экспериментов и интерпретация результатов, они поднимают более фундаментальный вопрос: ограничиваются ли FMs улучшением существующих научных методологий или они переопределяют сам способ ведения науки? В данной статье мы утверждаем, что FMs способствуют переходу к новой научной парадигме. Мы представляем трехэтапную структуру для описания этой эволюции: (1) Мета-научная интеграция, где FMs улучшают рабочие процессы в рамках традиционных парадигм; (2) Гибридное со-творчество человека и ИИ, где FMs становятся активными соавторами в формулировании проблем, рассуждении и открытиях; и (3) Автономное научное открытие, где FMs функционируют как независимые агенты, способные генерировать новое научное знание с минимальным вмешательством человека. Через эту призму мы рассматриваем текущие применения и развивающиеся возможности FMs в существующих научных парадигмах. Мы также выделяем риски и будущие направления для научных открытий, основанных на FMs. Эта позиционная статья призвана помочь научному сообществу понять трансформационную роль FMs и стимулировать размышления о будущем научных открытий. Наш проект доступен по адресу https://github.com/usail-hkust/Awesome-Foundation-Models-for-Scientific-Discovery.

English

Foundation models (FMs), such as GPT-4 and AlphaFold, are reshaping the landscape of scientific research. Beyond accelerating tasks such as hypothesis generation, experimental design, and result interpretation, they prompt a more fundamental question: Are FMs merely enhancing existing scientific methodologies, or are they redefining the way science is conducted? In this paper, we argue that FMs are catalyzing a transition toward a new scientific paradigm. We introduce a three-stage framework to describe this evolution: (1) Meta-Scientific Integration, where FMs enhance workflows within traditional paradigms; (2) Hybrid Human-AI Co-Creation, where FMs become active collaborators in problem formulation, reasoning, and discovery; and (3) Autonomous Scientific Discovery, where FMs operate as independent agents capable of generating new scientific knowledge with minimal human intervention. Through this lens, we review current applications and emerging capabilities of FMs across existing scientific paradigms. We further identify risks and future directions for FM-enabled scientific discovery. This position paper aims to support the scientific community in understanding the transformative role of FMs and to foster reflection on the future of scientific discovery. Our project is available at https://github.com/usail-hkust/Awesome-Foundation-Models-for-Scientific-Discovery.