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新智元报道，OpenAI的奥特曼预测GPT-6可能实现AI创造新科学。呼应此观点，类AI科学家Kosmos问世，能在12小时内阅读1500篇文献、运行4.2万行代码并生成可溯源报告，在材料等领域提出新发现。Kosmos具备持续记忆和自主规划能力，正从科研工具向合作者转变。然而，其研究受限于数据来源和复现性，约20%的结论仍需人工判断。人机协作有望重塑科研模式，加速科学范式演进，前景值得期待。
🚀 科研提速：Kosmos能在12小时内完成相当于人类科学家平均6个月的研究量，大幅缩短科研时间，实现海量文献阅读和数据分析。
🧠 自主规划与记忆：Kosmos具备持续记忆的“世界模型”，能在长达200个步骤中保持研究连贯性，自主形成探索路径、生成并检验科研假设，从工具进化为科研合作者。
💡 独立发现新知：Kosmos在神经保护、材料科学等领域自主产出七项代表性科研成果，部分与人类未发表的成果不谋而合，甚至提出了全新的工程指导规律。
🤝 人机协同的未来：尽管Kosmos展现出巨大潜力，但仍受限于数据、非结构化数据处理和结果复现性，约20%结论需人工判断，预示着人机协同将是未来科研的理想模式。
【新智元导读】奥特曼称GPT-6或让「AI创造新科学」成真。与此呼应，类「AI科学家」Kosmos登场：12小时读1500篇文献、跑4.2万行代码，生成可溯源报告，并在材料等方向提出新发现。它凭持续记忆自主规划，正由工具迈向合作者；但受数据来源与复现性制约，约20%结论仍需人类裁判。人机协作或将重塑科研，科研范式加速演进，前景可期。昨晚发布的YouTube访谈中，OpenAI CEO奥特曼提到了对未来GPT-6的期待。https://www.youtube.com/watch?v=cuSDy0Rmdks他说，GPT-5已经让他第一次看到了「AI正在创造全新的科学」的曙光，而GPT-6可能会真正实现这一点。这番话引发了公众的无限好奇：AI真的能自主创造新的科学知识吗？就在大家对此充满疑问的时候，一位名为Kosmos的「AI科学家」横空出世，用震撼的成果给出了初步的回答。https://arxiv.org/abs/2511.02824闪电般的科研速度一个不眠不休的科研助手，在短短半天时间里读完了上千篇论文，写下数万行代码，最终产出一份有理有据的科学报告。这正是Kosmos实现的场景。在一次运行中，Kosmos花费不到12小时就完成了相当于人类科学家平均6个月的研究工作量！这一单次运行中，Kosmos平行执行了海量任务，总计阅读了约1500篇文献并执行了约42000行代码，几乎相当于一个科研团队半年的努力。更令人惊讶的是，Kosmos在报告中对每一项结论都注明了出处，要么引用相应的代码输出，要么引用原始文献来源，确保所有推理都有迹可循。一个AI系统竟能如此高效且严谨地完成繁重的科研工作，不禁令人瞠目结舌。Kosmos的出现让人们看到了AI助力科研的多重优势：提速：Kosmos可以长时间自主运转，快速完成海量阅读和数据分析工作，大幅压缩科研时长。
广度与深度：它跨越不同学科领域开展研究，并能在数百个步骤中始终围绕既定目标，不跑题、不丢线索。
透明度：每一条结论都有代码或文献佐证，推理链条清晰透明，方便他人核查。 相比人类有时依赖直觉的跳跃式思考，Kosmos的报告更像是一部「可审计」的科研日记。
可扩展性：随着运行周期增加，Kosmos挖掘出有价值发现的数量也线性增长。 投入更多计算时间就能产出更多成果，科研产出不再严格受限于人类精力。
如此亮眼的效率提升，预示着科研工作正迎来数量级的飞跃。过去也许要几个月才能跑完的实验、读完的文献、验证的假设，如今AI在一天之内就能跑个遍。这种「快进式」科学带来的冲击，不亚于工业革命时期机器大生产对手工劳动的颠覆。从工具到科研合作者Kosmos并非一个被动执行指令的简单自动化工具，而更像是一位有主动性的科研合作者。它的使用方式很特别，人类科学家只需要给出一个开放性的研究目标和相应的数据集，Kosmos就会接手并自主展开后续的研究流程。在最长约12小时的运行时间里，它会不断循环以下过程：规划若干小任务（例如对数据进行分析或去文献库中检索相关资料），并行执行这些任务，将获得的发现更新到共享的「世界模型」中，然后基于最新的知识再规划下一轮探索。这个「世界模型」可以理解为Kosmos内部的一本结构化科研笔记，记录着所有中间结果和线索，保证它在长达200个连续行动步骤后仍然头脑清晰、不偏离研究方向。正是有了这种持续的记忆与上下文共享能力，Kosmos才能在没有人为干预的情况下自主形成探索路径、生成并检验科研假设，完成一系列连贯的实验和分析。相比之下，此前的科研AI工具往往只能执行预设的流水线，一旦步骤过多就容易「晕头转向」失去连贯性。Kosmos的出现标志着AI正在从科研工具进化为科研伙伴。它不再只是人类的一个高级工具箱，而是在一定程度上具备了科学探究的主动性与策略思维。正如一位评论者所言，过去我们的工具「只是工具」，用于完成我们交代的任务；而现在，AI可以加入我们的推理过程，帮助我们思考新的问题、发现我们自己都未察觉的模式，有时甚至会给出让我们费解的创新思路。这种转变意味着，在实验室里，AI开始以合作者的身份与我们并肩作战。当然，称Kosmos为「AI科学家」也并不意味着它已经能够完全取代人类科学家的创造力与判断力。它更像是一位不知疲倦的合作者，可以提出源源不断的思路并完成繁杂的验证，但依然需要人类的智慧去监督方向、判断结果的重要性。正如数学家蒂莫西·高尔斯（Sir William Timothy Gowers）在亲身使用GPT-5辅助证明后所感慨的：「我们已经进入这样一个有趣时期：研究被AI大大加速了，但AI仍然需要我们。」AI在科研中日益崛起为强大的合力，而不是要单独取代人类。同样在Kosmos项目中，研究人员也强调人类依旧扮演着至关重要的裁判角色。Kosmos给出的报告中，有约20%内容是不够准确或有待商榷的，「AI科学家」的洞见也需要经验丰富的研究者来甄别真伪、提炼价值。机器的严谨与速度，加上人类的洞察与创造力，两者协同，或许才是未来科学研究的理想模式。独立发现与首创成果Kosmos最令人称道的一点，是它已经展现出自主产出新科研发现的潜力。论文作者团队特意列举了Kosmos在不同行业领域中取得的七个代表性科研成果，其中有些颇具戏剧性。神经保护在一个神经保护机制的研究中（研究低温如何保护小鼠大脑），Kosmos分析大量代谢组学数据后指出：细胞中的「核苷酸再生通路」被显著激活，这是细胞在低温下节能的一种保护性机制。令人惊讶的是，这一结论恰好与人类科学家的一篇未发表论文结果高度一致，而Kosmos在运行时并未接触过该论文。也就是说，AI完全凭借数据自行得出了和人类科研者相同的洞见。材料科学在材料科学领域，Kosmos被赋予的目标是提高钙钛矿太阳能电池的制造效率。它通过机器学习分析实验数据，发现了一个关键因素：原来在电池制造过程中，「热退火」步骤的环境湿度至关重要——湿度稍高就可能导致器件性能严重下降。更绝的是，Kosmos进一步提出了一个简单定量关系：在旋涂过程中，溶剂DMF的蒸气压越高，电池的短路电流性能就呈线性下降。这一全新的规律后来被人类研究者实验验证属实。这意味着Kosmos不仅重复印证了已知经验，还自主提出了全新的工程指导规律。Kosmos的七项发现中，有三项后来被证实与人类科研团队独立得出的未发表成果不谋而合——AI等于「自主重复」了那些人类尚未公开的发现；而另外四项则是完全首次提出的原创贡献，推进了相关领域知识前沿。例如在脑连接组学研究中，Kosmos得出不同物种神经元连结数遵循对数正态分布的规律，并提出了可能的生成机制，这与人类此前的一篇预印本结论一致且更进一步；又如在遗传学中，它预测出一种抗心脏纤维化的关键蛋白（超氧化物歧化酶SOD2）并给出了推测的作用机制，为医学研究提供了新线索。这些案例表明，Kosmos并非只会机械地「照葫芦画瓢」，它真的能从数据和文献中嗅探到有价值的新模式、新假说，有些甚至连人类自己都未曾意识到。Kosmos让我们初次领略了AI作为科研「发现者」的风采。它自主产出的新知与洞见，虽仍需人为确认，但已足以证明人工智能在创造知识方面的巨大潜力。过去，人类科学家要阅读海量文献、尝试各种分析方法、经历无数失败，才能偶得灵光一现的发现；而现在，一台AI或许在漫长夜晚的运算之后，就能递交一份让人眼前一亮的成果清单。这种场景在几年前几乎难以想象，却真实地发生了。科研的未来挑战与遐想尽管Kosmos取得了令人瞩目的成就，目前的AI科学家仍然有明显的局限与挑战。第一，Kosmos并不会自行去搜集新数据。它需要研究人员预先提供数据集，在给定资料的范围内展开分析。如果缺乏高质量的数据，Kosmos再聪明也「巧妇难为无米之炊」。它也无法像人类那样临机决策去开启全新的实验或爬取互联网上最新的数据——这一点在当前既是技术限制，也是出于安全与伦理的考量。第二，Kosmos尚不能直接处理原始的图像等非结构化数据。在本次工作中，它主要分析的是表格化的实验结果、基因序列、神经连接矩阵等结构化数据，以及论文文本。如果研究涉及显微镜图像、医学影像等视觉信息，Kosmos还无能为力，需要借助其他图像识别AI先行处理。这意味着它的自主发现范围目前仍局限于「读得懂」的数据类型和「看得懂」的问题。第三，Kosmos的一些分析过程存在随机性，重复运行未必每次都得出完全相同的结果，这对科研的可复现性提出了新的要求。它对复杂任务的表现也依赖于人类提供的初始问题设定是否清晰、一致——如果研究目标表述不明确，AI可能会发散到无关方向上去。这些限制提醒我们，当前的AI科学家还处在早期阶段，离真正完全自主的科研革命尚有距离。不过，展望未来，Kosmos已经让人看到了诸多令人兴奋的潜能。可以想见，随着技术进步，下一代AI科学家或许将克服数据源的限制，拥有自主搜集和整合信息的能力。也许将来某个AI系统接到研究任务后，会自主地去查找公开数据库、实时抓取新发表的相关数据，真正成为一名「全能」研究员。未来的Kosmos可能会融合多模态感知能力，直接解读图像、视频等丰富的数据形式，把实验室显微镜下的所见所闻都纳入其分析范畴。更大胆地畅想，如果将这样的AI与物理实验设备连接起来，让它指导机器人去完成实验操作，那么科学研究的整个循环——从提出假设、查询文献、设计实验、收集数据、分析验证，再到得出结论——都可能在人类几乎不干预的情况下自动闭合运行。那将是科研范式的真正飞跃：实验室昼夜不息地产出新发现，新知识喷涌而出，人类研究者的角色也将转变为高屋建瓴的指导者和监督者，在宏观上把控方向、伦理和意义。面对这一切，我们不禁要问：当AI在实验室里与人类肩并肩工作，甚至开始独立探索未知时，科学发现的定义是否将被改写？或许未来最伟大的突破，将来自人类与人工智能携手共创的智慧结晶，而「科学家」一词的含义也将因此焕然一新。Kosmos给我们带来的，不仅是科研效率的惊人提升，更是一种全新的可能性——一个人与智能机器共创知识的时代正悄然启幕。当这一幕彻底到来之时，我们准备好拥抱这样的未来了吗？https://arxiv.org/abs/2511.02824https://www.youtube.com/watch?v=cuSDy0Rmdks 文章原文
