中國科學(xué)院院士周志華近日就人工智能領(lǐng)域科研發(fā)展提出多項建議，強(qiáng)調(diào)需優(yōu)化現(xiàn)有研究布局以突破發(fā)展瓶頸。他指出當(dāng)前存在資源過度集中于應(yīng)用層研究的現(xiàn)象，部分機(jī)構(gòu)盲目追逐算力密集型的大模型開發(fā)，導(dǎo)致基礎(chǔ)理論創(chuàng)新動力不足。這種傾向不僅難以解決復(fù)雜科學(xué)問題，還可能造成技術(shù)路徑的同質(zhì)化競爭。

針對科研實踐中的突出問題，周志華特別提到"科學(xué)大模型"開發(fā)熱潮背后的認(rèn)知偏差。部分研究團(tuán)隊試圖用單一通用模型應(yīng)對所有科學(xué)領(lǐng)域，這種簡單套用人工智能工具的做法，忽視了不同學(xué)科特有的數(shù)據(jù)特征和研究范式。更嚴(yán)峻的是，科學(xué)數(shù)據(jù)體系存在結(jié)構(gòu)性缺陷，數(shù)據(jù)獲取成本高昂、標(biāo)注質(zhì)量參差不齊、跨機(jī)構(gòu)共享機(jī)制缺失等問題，直接制約了模型訓(xùn)練的可靠性和效率。

在基礎(chǔ)研究層面，周志華呼吁建立更合理的資源分配機(jī)制。他建議增加對算法理論創(chuàng)新的投入，培養(yǎng)針對具體問題設(shè)計定制化解決方案的能力。當(dāng)前科研評價體系的學(xué)科壁壘問題也亟待解決，跨學(xué)科人才在職稱評定、項目申報等環(huán)節(jié)常面臨"雙重邊緣化"困境，這需要構(gòu)建適應(yīng)交叉學(xué)科特點的特殊評價通道。

人才培養(yǎng)模式的革新被視為關(guān)鍵突破口。周志華提出要打破傳統(tǒng)學(xué)科界限，構(gòu)建貫通計算機(jī)科學(xué)與專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)合型培養(yǎng)體系。這種變革不僅涉及課程設(shè)置，更需要建立與交叉學(xué)科特性相匹配的考核機(jī)制，為同時掌握AI技術(shù)和專業(yè)知識的創(chuàng)新人才提供發(fā)展空間。

數(shù)據(jù)治理體系的完善同樣緊迫。建立標(biāo)準(zhǔn)化、權(quán)威性的科學(xué)數(shù)據(jù)平臺，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和共享規(guī)范，能夠有效減少重復(fù)建設(shè)造成的資源浪費。通過提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，不僅可以增強(qiáng)模型訓(xùn)練效果，還能為不同領(lǐng)域的AI應(yīng)用提供更可靠的基礎(chǔ)支撐，從根本上改變當(dāng)前"數(shù)據(jù)孤島"與"模型泡沫"并存的現(xiàn)象。