金磊 从上海发来报道
量子位 | 公众号 QbitAI
谁能想到，哲学这门素来不受重视的学科，如今竟成了AI领域的宠儿。
这事儿还得说起今年参加WAIC的经历——哲学的分量，真的不轻。
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比如在WAIC科学智能开放论坛的《心智与智能·青年生态论坛》上，第一位上台发言的，便是来自复旦哲学学院的孙宁教授；而在科学智能开放论坛主论坛讨论《AI原生时代的原始创新》时，孙向晨教授也出现在了圆桌对话席上。
事儿还不止这一桩，在WAIC期间，由复旦国家发展与智能治理综合实验室发布的《2026人文社会科学智能发展蓝皮书》，也将深度思考、科研可信和AI治理推到了台前。
话虽如此，但说回这股哲学热潮，并非空穴来风。
回想几年前的AI大会，讨论最多的还是参数、算力还有榜单排名；可如今，AI不仅能写论文、做数学证明、生成蛋白质构象，还能用众多智能体来模拟社会运行。
虽然AI的能力在持续提升，但随之而来的问题，却越来越具哲学意味。
孙宁教授在她的演讲《智能之前，先有世界》里，把话题引向了本源。
早在上世纪90年代，认知科学家Stevan Harnad就提出了符号奠基问题，探究符号系统如何通过感知和交互来获取真实意义。差不多同时期，机器人工程学家Rodney Brooks又提出了物理奠基假说，并留下了一句极富启发性的话——世界就是最好的模型。
△复旦大学哲学学院教授 孙宁
遵循这样的思路，孙宁教授进一步阐述，一种深植于世界的智能，至少需要四个要素：身体、环境、他者和历史。身体让行动付出代价，环境给予反馈，他者施加规范，历史则将失败转化为经验。
她最后用两句简洁的话总结了核心观点：
智能之前，先有世界。
心智之前，先有关系。
这番话也为当天的讨论定了调子。
这次青年论坛由复旦大学国家发展与智能治理综合实验室、上海科学智能研究院、复旦大学哲学学院、上海市青浦复旦未来技术研究院以及Datawhale共同承办。
台上的嘉宾囊括了青年科学家、哲学家、社会科学家和创业者。话题从自进化模型聊到了数学证明，从蛋白质动态模拟谈到了社会仿真，最终落脚点还是治理和产业。
看似分属不同学科范畴的问题，就这样被巧妙地联系在了一起。
AI也开始自己搞科研了
哲学家们刚还在琢磨“智能究竟是什么”，超衍智能的创始人陈勇超便抛出了一个新的疑问——AI能否担当起科学家的角色？
△超衍智能创始人 陈勇超
以往的通用大模型主要从互联网数据中学习人类已积累的知识。陈勇超所说的自进化模型，则打算直接投身真实任务，通过科研过程和环境反馈来不断学习。
具体操作上，模型可以独自产生想法、编写代码、执行实验、分析数据，并把成功与失败的轨迹记录下来，用以优化数据、模型和Harness。
陈勇超在会上还展示了一组相当亮眼的数据。
其团队研发的Apex Search生成了34篇论文，并将这些论文提交给ACL、ARR等学术评审机构。按照他在现场披露的信息，其中大约10篇有机会进入Findings或主会，有两篇获得3.67分，这个得分超过了约95%的人类投稿。
部分审稿人还给出了诸如“领域内首项研究”、“实验设计严谨”、“选题精准”之类的正面评价。
由此可见，AI生成的科研作品，已经通过了人类审稿人的初步审核。
随即而来的挑战也不小。
在后续的《社会之变》圆桌会上，复旦大学大数据学院教授魏忠钰提出了一个关键问题：如果AI能一次性生成并投稿几十篇论文，最终有几篇获得高分，我们究竟该如何评估它的科研水平？这表明系统达到了顶级会议发表的顶尖水准，还是仅仅依靠了现有同行评议机制的薄弱之处？
当论文生成的速度越来越快，评估工作的难度可能更大。
就连陈勇超本人也留下了一系列值得深思的问题：AI能否掀起Transformer级别的技术革命？海量的科学成果又该如何进行合理评价？AI在科研领域的潜力究竟究竟如何？
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