摘要：
隨著人工智慧（AI）在各學科的廣泛應用，從生物學、物理學到數學和社會科學等領域，AI正迅速改變科學研究的方式。AI工具，如機器學習技術和生成式AI，正在加速研究進程，並為科學探索提供新的方向。這些工具的應用範圍從數據模式識別到生成逼真的合成輸出，顯著提升了科學研究的效率和創新潛力。
背景介紹： 在2010年代，機器學習算法主要集中於幫助辨識複雜數據中的模式，而2020年代則進入了生成式AI的時代，這些AI算法基於神經網絡，能夠從大量數據中生成逼真的合成內容。AI的發展速度令人驚嘆，但也使人感到困惑，因此需要冷靜地評估這些工具已經取得的成就以及未來可能達到的成果。
AI在科學中的應用： AI正在革新科學家進行研究的方式，從設計蛋白質、構建數學理論，到加速文獻綜述的撰寫和協助撰寫研究論文，AI工具正在改變科學家能夠完成的工作。然而，AI在不同科學領域的發展和應用存在差異，各領域的趨勢展示了AI推動科學發展的潛力及其可能的挑戰。
AI面臨的挑戰及應對方法： 儘管AI在加速科學發現方面具有巨大的潛力，但對其應用的擔憂也在增長。這些擔憂與更廣泛社會中的問題相似，包括透明性、問責制、可重複性以及AI訓練數據的可靠性和偏見等問題。
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內容為編者看法且藉助ChatGPT工具整理報導