《科创板日报》9月11日讯（记者 朱凌） 当前，开放科学倡议已成全球共识，作为通往未来的生力军，青年科学家肩负着将倡议变为现实的重要期望。

在正在进行的2023浦江创新论坛上，一场主题为“开放科学：拥抱知识共享与科学合作的未来”的科技创新青年峰会吸引了与会者的目光。

在这场产学研科研工作者思想交锋的峰会上，当下正热的AIGC技术如何与科研结合，帮助科学家走向开放科学，成为嘉宾们议论的焦点。

从事数据相关工作的腾讯SSV数据中心负责人、技术部副总经理张骁认为，核心科研知识和数据共享是人类科技发展的基石，这是生成式AI助力开放科学的要点所在。

张骁谈到，生成式AI是开放科学的助手，它能够立足于海量的科研子垂类的数据，利用大语言模型高效的总结和归纳、理解能力，帮助科研工作者在海量数据中寻找跟自己真正相关，以及最有价值的小部分。如果去研发部署专业的AIGC for science产品，就能帮助大模型在科学上的提升。

蚂蚁集团可信AI“蚁鉴”技术负责人、AI工程基础设施总监孙博文则从AI安全入手。他表示，近些年，AI发展已呈现智慧的曙光，但与之伴随的，是越来越多的风险和挑战。如何从风险管控、安全性评测、成果监测等核心问题着手，建立安全的范式，让AI实现安全、可控、可靠，对人类而言至关重要。优质的分享和开放，是获取知识更为便捷的途径，孙博文举例说到，像甄别AI的内容，可以通过加水印的方式提示公众该内容是AI生成以免被误用，希望AIGC技术是安全可信。

上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院教授金建钢认为，我国交通系统的网络化导致了调度与规划脱节严重，需要通过数据科学和运筹优化的方法来开发新的模型和算法，以辅助交通运输系统运营中关键的决策的制定。

在“平行未来的N次元”的特别版对话环节，新基石科学基金会项目总监马俊珩、复旦大学生命科学学院教授鲁伯埙、北京大学未来技术学院教授、副院长刘颖，分别从抗衰老到线粒子、从神经疾病研究到药物开发、从生物实验到AI辅助，分别畅谈了AI对于开放科学的助力。

鲁伯埙提到，自己在参与一些药物研发时，来自于AI的帮助非常大。他说，药物研发的思路，特别是靶向药物的研发，是要寻找与特定蛋白结合的小分子化合物。在以前AI技术较为缺乏时，他们经常需要通过具体的筛选实验，成本非常大，周期也很长。现在利用AI技术辅助，不用做实验就知道具体是哪些化合物，还可以根据靶点的蛋白质结构，直接设计特定的、甚至是之前不存在的化合物，这可以极大地降低成本和压缩周期。

刘颖则补充了自己的一个小故事，她曾向ChatGPT询问如何延缓人类的衰老，ChatGPT的回答很长，但都基于科学家已有的研究发现。在追问实验设计、研究细节后，她认为，“自己的工作没有丢”——人工智能对科研有很大的辅助作用，但对于很多探索性研究，现阶段仍需要人类原创性、探索性地进行。