人工智能正经历一场超乎想象的快速演进，从单纯的执行工具蜕变为具备评估能力，并潜在地走向领导地位的智能体。随着AI系统开始掌握复杂的推理能力，我们必须直面一个深刻的问题：下一步会是什么？文章将探讨AI作为领导者的前瞻性可能性，例如担任经理、协调员、首席执行官，甚至国家元首。在讨论AI构建一个乌托邦式、超高效、数据驱动、公正无偏社会的巨大潜力的同时，也将审视算法偏见、无节制监控以及人类问责制被侵蚀等固有的危险。最终，一个更平衡的系统有望浮现，即AI与去中心化的人类治理结构共同集思广益，以最大程度地平衡进步与审慎。
人工智能正在快速且持续地发展演进，这已不是什么新鲜事。然而，值得我们深入思考其细节。目前，AI的发展已经远远超越了聊天机器人和图像生成器的初期热潮，更复杂的AI系统已渗透到科学、技术和娱乐等各个领域。我们正步入一个对AI在复杂决策中扮演的角色进行深入探讨的阶段。自去年以来，已有许多先进系统被提出并持续开发，它们能够评估极其复杂的课题，包括高难度科学研究、工程问题和编码的质量。这仅仅是冰山一角。随着AI能力的不断增长，不难想象这些系统将在各个领域承担项目经理、协调员，甚至“管理者”的角色——极端情况下，甚至可能成为首席执行官、总统等职位。尽管这听起来令人不安，但这正是我们现在需要深入讨论的原因！
AI在实验室：一场新的科学革命
文章作者深耕学术界，尤其专注于分子生物学领域，涵盖计算生物学和湿实验室研究。因此，可以亲身见证学术界如何感受AI和自动化带来的深远影响。例如，在DeepMind推出AlphaFold模型时，曾作为CASP评估员参与其中，目睹了蛋白质结构预测领域的革命性突破，该突破也延伸到了蛋白质设计（参见《自然-通讯生物学》上关于相关诺贝尔奖的评论）。
新兴的初创公司如今正致力于推广自动化实验室，尽管目前仍需大量依赖人类专家，但其规模化测试新分子的能力令人瞩目，甚至催生了蛋白质设计师之间的竞赛——其中大多数都基于某种AI分子系统。AI在信息总结、头脑风暴、获取和处理信息以及编码等方面也展现出强大效用。
同样引人注目的是AI排行榜上不断提升的推理能力、多模态AI系统以及层出不穷的新技术，其中许多都可应用于项目规划、执行，甚至管理——管理能力正是本文探讨的关键。
一个非常具体且近期的例子是，2025年Agents4Science大会将展出完全由AI智能体撰写和评审的论文和评论。这种“沙盒”环境将使研究人员能够比较AI驱动的科学与人类主导的研究，并深入理解这些系统的优势与劣势。这与一些人所设想的未来愿景完全一致，即AI不再仅仅是助手或专业代理，而是真正的规划者，甚至可能是（共同）领导者。
这并非仅仅是理论上的探讨。像QED这样的新兴初创公司正在开发利用“批判性思维AI”评估科学手稿的平台，它们能够将手稿拆解为各项主张，并揭示其潜在逻辑以识别弱点。据观察，该系统在部分手稿上的表现令人印象深刻，尽管目前尚不完美——但其改进潜力巨大。这种自动化方法有望减轻人类审稿人的巨大压力，并加速科学发现的进程。正如QED的创始人Oded Rechavi所言，当前的出版系统常以延迟和任意评审为特征，亟需替代方案。而QED等工具正能提供急需的速度和客观性。
谷歌与其他科技巨头一样（尽管苹果的动向仍有待观察），也在不断拓展AI的边界，开发出能够演进和改进科学软件的AI系统，在某些情况下甚至超越了人类创造的顶尖工具。据了解，谷歌搜索的新AI模式及其结果跟进功能已推出，使用者对其高效与便捷性赞叹不已。
这些来自学术界的观察，以及其他读者可能在各自领域所经历的现象，共同预示着一个未来：AI不仅能够评估科学（以及其他人类活动或世界发展），更能积极地推动其进步。进一步证明这一点的是，能够发现“自身”学习算法的AI系统正在发展，这些系统能在从未遇到过的任务上实现最先进的性能。
当然，这条道路并非一帆风顺。例如，Meta的Galactica系统在发布后不久便被撤下，原因在于其倾向于生成看似合理但大多不准确的信息——与当今LLM系统的“幻觉”现象类似，但程度更为严重！这无疑是一场真正的灾难，也为我们敲响了警钟，提醒在将AI融入科学流程时，必须进行严谨的验证和人类监督，尤其是在我们对其寄予越来越高信任度的情况下。
从AI编码助手到AI管理者
当然，对于从事编程工作的人而言，AI驱动的编码助手对软件开发领域带来了颠覆性变革，这方面可能会让读者感同身受。这些工具能够生成代码、识别并修复错误，甚至用自然语言解释复杂的代码片段。这不仅加快了开发过程，也使得编程对更广泛人群而言变得触手可及。
AI驱动的评估和任务执行原则也正被广泛应用于商业和管理领域。AI赋能的项目管理工具日益普及，能够自动化任务调度、资源分配和进度跟踪。这些系统能提供人类经理单独无法实现的效率和监督水平。AI可以分析历史项目数据，创建优化排程，甚至在潜在障碍出现之前进行预测。有观点认为，到2030年，随着AI承担数据收集、跟踪和报告等传统职能，当前项目管理工作中80%的任务将被取代。
用AI算法进行治理？
“自动化治理”的理念既引人入胜又充满争议。然而，如果AI能够很快管理复杂的项目并助力科学发现，那么它能否在治理社会中也扮演一席之地呢？
一方面，AI能为治理带来前所未有的效率和数据驱动的决策。它能够分析海量数据集，制定更有效的政策，消除人为偏见和腐败，并提供个性化服务。AI驱动的系统甚至可以帮助预测和预防危机，例如疾病爆发或基础设施故障。这些实践案例已然浮现，新加坡正利用AI聊天机器人提供公民服务，日本则运用AI系统进行地震预测。爱沙尼亚在数字治理方面也一直走在前列，利用AI改进医疗保健和交通领域的公共服务。
然而，随之而来的风险也同样巨大。算法偏见、“黑箱”系统缺乏透明度以及大规模监控的潜在可能性，都是亟待解决的严重问题。例如，一家大银行的AI驱动信用卡审批系统被发现给予女性的信用额度低于拥有相似财务背景的男性，这清楚地表明有偏见的历史数据可能导致歧视性结果。此外，问责制也是一个核心问题：当AI系统犯错时，谁应为此负责？
混合未来：去中心化的人机共治
或许，最现实且理想的未来是“增强智能”的形态，即AI支持人类决策者而非取代他们。我们可以从现有的政治体系中汲取灵感，例如瑞士的集体国家元首模式。瑞士由一个七人联邦委员会治理，主席职位每年轮换，这一制度旨在防止权力集中，并鼓励基于共识的决策。可以设想，在人机共治的未来，也将采用类似的模式：一个由人类专家组成的委员会与一系列AI“管理者”协同工作，每个AI管理者都拥有各自的专业领域。这将实现更平衡、更稳健的决策过程，由人类提供AI目前所缺乏的伦理指导和情境理解。具体而言，人类可以作为董事会的一部分，在咨询专业AI系统后集体做出决策，随后由AI系统规划、执行并管理这些决策的实施。
去中心化治理的理念已在区块链世界中通过去中心化自治组织（DAOs）得以探索。这些组织基于区块链协议运行，规则编码在智能合约中。决策由社区成员通过拥有投票权的治理代币共同做出。这种模式消除了对中心化机构的需求，并实现了更透明、更民主的治理形式。
这种系统的去中心化特性也将有助于减轻将过多权力集中于单一实体（无论是人类还是机器）所带来的风险。
通往这一未来的道路依然漫长，但其基石正在当下奠定——正因如此，现在就开展此类头脑风暴会议显得尤为重要。随着AI的持续演进，我们就AI在生活中应扮演的角色进行开放而真诚的对话至关重要。其潜在益处巨大，但风险也同样不容忽视。通过审慎前行，并设计那些增强而非取代人类智能的系统，我们可以确保AI成为世界向善的力量。
参考文献与延伸阅读
AI机器人撰写和评审了本次会议的所有论文。Nature 2025
