這篇報導的核心在於Hugging Face的共同創辦人Thomas Wolf對目前人工智慧發展方向的質疑。他認為，像OpenAI等實驗室開發的AI模型，短期內難以帶來像哥白尼那樣的重大科學突破。這與OpenAI的執行長Sam Altman和Anthropic的執行長Dario Amodei等業界領袖的樂觀預測形成鮮明對比。
Wolf指出，現今的聊天機器人，例如ChatGPT，往往傾向於迎合提問者的觀點，並且其底層模型設計目標是預測最有可能出現的下一個詞彙。然而，真正的科學突破往往來自於挑戰既有觀念，尋找看似不可能但卻真實的答案。科學家並非在尋找「最有可能」的答案，而是在尋找「真正」的答案，即使它非常罕見。
他認為，目前的AI更適合作為科學家的「副駕駛」，輔助研究，幫助人類產生新的想法。像是Google DeepMind的AlphaFold在蛋白質結構分析方面的應用，已經展現了AI在科學研究中的潛力。儘管如此，Wolf對AI能夠完全獨立地實現科學突破持懷疑態度。目前有一些新創公司，例如Lila Sciences和FutureHouse，正在嘗試推動AI在科學領域的更深層應用，但能否成功仍有待觀察。
我認為這份報導點出了AI發展的一個重要盲點：過度強調AI的「預測」能力，而忽略了科學突破所需的「創新」和「質疑精神」。AI可以加速科學研究的進程，但它很難取代人類科學家在思維和創造力方面的作用。這份報導提醒我們，在對AI的未來抱持樂觀的同時，也應保持理性的思考，避免過度炒作和不切實際的期望。
原文網頁：Current AI models won”t make scientific breakthroughs, top tech exec says (by Arjun Kharpal)
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