科學(xué)研究的核心在于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评磉^(guò)程，科學(xué)家不僅要掌握現(xiàn)有知識(shí)，更要具備提出假設(shè)、驗(yàn)證假設(shè)并跨領(lǐng)域整合思維的能力。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，如何系統(tǒng)評(píng)估AI模型在科學(xué)探索中的深度推理水平，已成為科技界關(guān)注的焦點(diǎn)。近期，科研團(tuán)隊(duì)推出了一項(xiàng)名為FrontierScience的專項(xiàng)評(píng)估體系，專門針對(duì)物理、化學(xué)、生物等基礎(chǔ)學(xué)科設(shè)計(jì)，旨在量化AI模型在專家級(jí)科學(xué)推理任務(wù)中的表現(xiàn)。

在人工智能發(fā)展歷程中，多個(gè)里程碑事件引發(fā)關(guān)注。部分先進(jìn)模型在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽和信息學(xué)奧林匹克競(jìng)賽中展現(xiàn)出接近人類頂尖選手的解題能力，更有GPT-5等系統(tǒng)被應(yīng)用于真實(shí)科研場(chǎng)景。研究人員利用這些工具進(jìn)行跨學(xué)科文獻(xiàn)檢索、復(fù)雜數(shù)學(xué)推導(dǎo)等工作，將原本需要數(shù)天甚至數(shù)周的研究周期壓縮至數(shù)小時(shí)，顯著提升了科研效率。這種技術(shù)賦能正在重塑傳統(tǒng)科研模式，但同時(shí)也暴露出AI在科學(xué)思維中的局限性。

FrontierScience評(píng)估體系包含兩大核心模塊：奧林匹克版聚焦于標(biāo)準(zhǔn)化科學(xué)競(jìng)賽中的推理挑戰(zhàn)，研究版則模擬真實(shí)科研場(chǎng)景中的問(wèn)題解決過(guò)程。該基準(zhǔn)收錄了數(shù)百道經(jīng)學(xué)科專家嚴(yán)格審核的難題，涵蓋從基礎(chǔ)理論推導(dǎo)到跨學(xué)科綜合應(yīng)用的多維度測(cè)試。初步測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，GPT-5.2在兩個(gè)模塊中均取得領(lǐng)先成績(jī)，其中奧林匹克模塊得分率達(dá)77%，研究模塊得分率為25%。這一結(jié)果既印證了AI在結(jié)構(gòu)化推理任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)，也反映出其在開(kāi)放式思維領(lǐng)域的不足。

當(dāng)前AI輔助科研仍存在明顯邊界。盡管模型能夠高效處理文獻(xiàn)分析、數(shù)據(jù)計(jì)算等標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)節(jié)，但在研究問(wèn)題的定義、假設(shè)驗(yàn)證方向等需要?jiǎng)?chuàng)造性思維的環(huán)節(jié)，仍需人類科研人員主導(dǎo)決策。這種"人機(jī)協(xié)作"模式既發(fā)揮了AI的計(jì)算優(yōu)勢(shì)，又保留了人類科學(xué)家的判斷力。研究團(tuán)隊(duì)表示，后續(xù)將通過(guò)持續(xù)優(yōu)化評(píng)估維度、擴(kuò)展學(xué)科覆蓋范圍等方式，推動(dòng)FrontierScience成為衡量AI科學(xué)能力的權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)，助力人工智能真正融入科學(xué)發(fā)現(xiàn)的全流程。

重點(diǎn)聚焦：

? 新推出的FrontierScience基準(zhǔn)構(gòu)建了科學(xué)推理能力的量化評(píng)估框架

? GPT-5.2在標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，但開(kāi)放式思維仍需突破

? AI技術(shù)正在改變科研工作模式，人機(jī)協(xié)作成為主流趨勢(shì)