OpenAI 执行长 Sam Altman 近日合表示，随着 AI 技术突飞猛进，未来一年内，AI 代理人极有可能成为推动科学发现的重要力量。根据 Altman 的预测，AI 代理人将能自动处理海量数据、模拟复杂现象，进而突破传统科学研究中的瓶颈，解决长期以来困扰技术与工程问题的难题。

根据相关报导指出，现今科研团队在药物筛选、材料研发、气候模拟等领域已开始引入深度学习和强化学习技术。AI 代理人在这一转型过程中具备“自我学习”与“自主决策”能力，能够根据前期数据分析结果，自动优化实验设计和模型叁数，从而大幅提高研究效率。许多专家认为，这种智能化工具的广泛应用，将改变科学家们进行假设验证与试验设计的传统模式，加速发现新知识的速度。

有业内人士表示，未来 AI 代理人的出现将降低因人力成本与时间限制而无法解决某些庞大数据问题的障碍，使得跨领域合作成为常态。以医疗领域为例，利用 AI 代理人处理医学影像、基因数据等大数据，能早期发现疾病迹象，甚至发现新型药物分子。另一面，工程与材料科学方面，AI 代理人能够模拟纳米级反应，优化设计流程，为新能源、环保材料等研究带来革命性突破。

此外，Altman 指出，AI 代理人将透过自主学习，不断调整自己的策略，甚至在多次试验後自行寻找未被注意的新问题，这种“发现未知”的能力将极大提升科学创新效率。与此同时，AI 在解析复杂现象与预测模型精确性方面的优势，可能会促使科研资源更集中地应用於解决全球性挑战，如气候变迁与能源危机。

当然，此预测也引发了部分学者对 AI 代理人自主决策安全性的关注。有观点认为，如何在推动科学发现的同时，确保 AI 代理人在自主学习过程中不脱离人类监控，将成为未来技术应用的重要议题。各方专家普遍认为，构建一个透明且可控的 AI 平台，并加强数据治理与伦理规范，是让 AI 代理人在科学研究中安全发挥作用的前提。