“AI曼哈顿计划”：美国创世纪背后的科学范式革命与智能体博弈

TL;DR：

美国启动“创世纪计划”，旨在通过国家级“AI曼哈顿计划”部署“AI科学家”加速科研创新，标志着AI赋能科学发现上升为国家战略。此举聚焦神经符号AI与混合模型的融合，以期突破传统AI局限，重塑全球科技竞争格局与人类知识生产范式。

一场名为“美国创世纪计划”（US Genesis Mission）的宏大叙事正在拉开序幕，白宫将其与二战时期的“曼哈顿计划”相提并论，意图将人工智能（AI）打造成驱动科学突破的“最新核武器”¹。这项国家级战略的核心，是培养能够提出科学假设、设计实验、分析数据乃至验证结果的“AI科学家”，以期实现科研生产力数量级的跃迁。这不仅是技术层面的革新，更是对科学范式、产业生态乃至人类认知边界的全面重构。

“创世纪计划”：重塑科学发现的核动力

美国白宫此番部署的“创世纪计划”，被视为继《AI行动计划》后的又一重磅举措，其目标直指利用AI加速科学发现，将科研创新提升至前所未有的速度和规模。该计划由美国能源部主导，旨在动员全国的科研与工业体系，整合国家实验室、顶尖大学、创新企业，并打通现有科研基础设施、数据存储库与算力资源，甚至联动国家安全体系中的数据优势²。

其宏伟愿景是训练“科学基础模型”、打造“科研智能体”，让AI深度嵌入“提出假设 → 设计实验 → 采集数据 → 分析结果”的科研全流程。项目负责人Darío Gil和Kathryn A. Moler在《科学》杂志的社论中强调，AI的真正价值在于生成**“可验证的结果”**，而非仅仅是撰写摘要³。这一战略旨在将AI从辅助工具升级为科学发现的协同者，甚至部分驱动者，带来前所未有的生产力爆发。

AI赋能科研：数据基石与混合智能的范式转移

要让“AI科学家”发挥效能，数据是其燃料。当前的科研数据现状面临巨大挑战：分散性、格式多样性、标准缺失和元数据不足导致大量数据沦为“孤岛”，对AI而言几乎不可用。正如蛋白质数据库（PDB）在蛋白质结构预测领域的成功所昭示的，高质量、结构化的开放获取数据是科学发现的基石⁴。

因此，“创世纪计划”强调，不仅要清洗整理现有数据，更要建立统一标准，让未来的数据从诞生之初就具备**“AI就绪”（AI ready）**的基因。这需要科学家、国家机构及各方利益相关者的通力合作。

在模型层面，此次计划的愿景超越了传统的通用大语言模型（LLMs）。它着重推动**“混合模型”的发展——将神经网络的学习能力与传统物理模拟的精确预测绑定在一个系统中。这种模型的核心在于“辅助”而非“替代”，通过在流程中设置“检查点”，利用已知物理模型和真实数据，时刻校验并纠正AI生成的结果。当这种混合模型与“科学智能体”（Scientific Agents）**结合时，科学发现周期将被大幅压缩，形成自我进化的增强循环⁵。

神经符号AI：通向人类级智能的融合之路

与“创世纪计划”的理念不谋而合，《自然》杂志同日发表的社论则将目光投向了**“神经符号AI”（Neurosymbolic AI），认为这是迈向“接近人类水平智能”**的关键路径之一⁶。这种融合了神经网络的统计学习能力与符号推理、规划模块的新范式，正在打破神经网络在AI研究中的“不健康垄断”。

神经符号AI的优势在于其可解释性和透明度，能够有效缓解神经网络常见的“黑箱综合症”。这对于军事或医疗决策等高风险应用场景而言尤为关键，因为它能让人类更好地理解AI的推理过程。谷歌DeepMind的AlphaGeometry已是神经符号AI成功应用的先例。这种“双头野兽”式的融合，被寄予厚望，有望带领AI突破现有局限，实现通用人工智能（AGI），使AI像人类一样进行推理，并将知识从一种情境迁移推广到另一种情境。

产业生态与全球博弈：一场国家级的生产力竞赛

白宫将AI嵌入科研工作流视为一个国家级生产力问题。研发投入占GDP的3.5%所带来的巨大经济回报，促使美国政府将AI加速科学发现视为驱动经济增长、提升国家竞争力的核心战略。这不仅需要公共资金的注入，更呼吁公私合力，共同投资算力基础设施、搭建数据共享框架，并协同攻克能催生AI新范式的难题⁷。

“AI曼哈顿计划”的启动，无疑将加速全球科研和产业的博弈。中国等其他科技强国亦在AI领域投入巨资，围绕AI科学家、科学智能体以及基础模型的竞争将日益白热化。谁能率先在核聚变、分子与材料科学、量子前沿等“最硬的骨头”上取得突破，谁就可能在全球科技版图中占据战略高地。这是一场技术创新、资本投入、人才争夺以及数据治理的全方位竞赛。

伦理边界与社会重构：AI科学家带来的深层反思

AI作为“科学家搭档”的崛起，也带来了深刻的伦理和社会挑战。正如《科学》社论所警告的：“如果没有可解释性，AI可能放大原有偏见；如果没有责任边界，所谓‘AI科学家’就可能变成危险的黑箱。”⁸ 确保AI产出的结果**“可验证、可追溯、可审视”**成为当务之急，这要求所有数据、方法论、代码和产出都必须公开透明，接受公众审视。

这不仅关乎技术本身，更将引发关于人类与AI在知识生产上的分工的深度讨论。当AI能够自主提出假设、设计实验时，人类科学家的角色将如何演变？科学发现的本质是否会因此改变？我们如何定义创新、责任和原创性？开源模型、标准化工具和“开箱即用”数据的普及，将是构建负责任AI科学生态的关键。AI的介入将迫使我们重新审视科学的社会契约、学术诚信以及人类心智在发现过程中的独特价值。

面对AI加速科学发现的时代，美国“创世纪计划”不仅是技术路线图，更是一份关乎国运的宏伟蓝图。它预示着一个新发现时代的到来，一个由人与AI深度协同、共同塑造未来的时代。然而，随之而来的挑战与机遇并存，需要全球科研界、产业界、政策制定者乃至全社会共同思考，审慎前行，以确保这份“终极科学诺言”能真正造福人类文明。

引用

• AI与科学发现
• 创世纪计划
• AI科学家
• 神经符号AI
• 科学智能体
• 国家战略