007. 伯克利 忙秋阳：AI 做科研，人类做什么？

人工智能正在重塑科研范式，从人类手动设计算法转向 AI 驱动的元自动化。科研的核心重心已由 “如何解决问题” 转移至 “定义重要问题” 与 “验证 AI 输出”。FrontierCS 等基准测试通过引入开放式问题，探索了 AI 在长程任务中的边界，揭示了人类在科研中作为 “问题定义者” 和 “验证者” 的新角色。然而，随着 AI 能力的增强，奖励劫持（reward hacking）成为学术评价体系面临的严峻挑战，传统的同行评审机制也因科研节奏的加速而显得滞后。未来，科研将趋向于大团队协作模式，人类的价值在于审美判断与方向把控，而 AI 则承担起大规模数据合成与复杂任务执行的重任，共同推动科学边界的拓展。