参考消息网1月13日报道 《日本经济新闻》1月11日刊登题为《人工智能大语言模型在自主研发领域的进步值得关注》的文章，作者为岩井淳哉，内容编译如下：

　　科学进步日新月异。每年都有新的发现揭开宇宙和自然的奥秘，富足我们的生活。基于近期的研究进展，我们将重点聚焦2026年三大值得关注的科学领域，它们是人工智能(AI)、医学和天文学。

　　AI的飞速发展正在改变科学研究的面貌。它不仅使化学和药物研发过程不再需要重复测试，而且还能主动从事研究工作。我们或许正步入一个AI能够像人类科学家一样自主开展研究并不断取得成果的时代。

　　在AI领域，大语言模型(LLM)取得了尤为显著的进展，并得到了广泛应用，主要用于收集和整理来自互联网和文献的信息，以服务于工作和日常生活。

　　现在LLM也开始应用于科学研究，以创造新的知识。中国上海交通大学对美国元宇宙平台公司开发的LLM进行了改进，以用于化学合成研究。

　　传统上，寻找能够高效推进复杂化学反应的条件需要数百次重复实验。而利用专门的LLM，研究团队仅进行了15次测试就找到了这些条件。他们的论文于2025年发表在科学期刊《自然-机器智能》上。

　　在化学合成领域，传统研究依赖于计算机模拟，即通过计算来重现化学反应。与这种方法不同，LLM能够从海量数据中学习，包括人类用自然语言撰写的论文和数值数据，从而解答未知问题。它就像研究人员一样，能基于论文和其他数据提出假说。

　　在医学研究中，LLM开始发挥重要作用。谷歌的AI部门谷歌深层思维公司与美国斯坦福大学合作，从现有药物中筛选出可用于治疗肝纤维化的候选物质。肝纤维化是一种导致肝硬化的疾病。

　　LLM分析了大量包含肝细胞实验数据的论文，并从中筛选出三种可能预防肝硬化的候选药物。其中两种药物在细胞实验中被证实能有效阻止病情恶化。2025年，相关论文发表于学术期刊《先进科学》。

　　药物研发和化学实验耗时耗力且成本高昂。为了提高效率，科学家正在积极研发搭载LLM的机器人。2024年，加拿大多伦多大学发布了一款机器人，可将研究人员的工作时间缩短80%。该机器人可用于评估电池材料的性能等应用。

　　东京科学大学教授冈崎直观表示：“LLM可以应付科学研究的各个阶段，包括提出假设、从事实验和进行结果分析。”他进一步预测：“未来将出现能够自主(无需人类指令)进行科学研究的AI。”

　　世界各国政府都致力于利用AI来加速科学进步。日本文部科学省在其2026财年的初始预算案中为此拨款193亿日元(约合1.22亿美元)。鉴于科学研究与一个国家的经济和安全息息相关，人们对AI应用的期望越来越高。（编译/刘林）