Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf（托马斯・沃尔夫）近期表示，当前由 OpenAI 等机构开发的 AI 模型，难以实现真正意义上的重大科学突破——他特指那些可媲美“诺贝尔奖级别”的原创性科研成果。
沃尔夫指出，目前主流的聊天机器人存在两个显著缺陷。其一，像 ChatGPT 这类系统倾向于迎合用户的观点，例如在回应时常称赞问题“非常有趣”或“很棒”，从而可能掩盖了批判性思维的缺失。其二，这些模型的核心机制是基于“预测下一个最可能出现的词”来生成文本，这种设计本质上是在模仿已有知识模式，而非创造全新发现。
他认为，真正的科学家具备两项关键素质：一是敢于质疑主流观点甚至持相反立场，二是致力于探索极小概率但真实存在的现象。“科学研究不是去预测最可能出现的下一个词，而是去发现那些前所未有、令人惊讶却真实存在的答案。”
沃尔夫之所以关注这一议题，是因为 Anthropic 前研究员 Dario Amodei 最近提出一个激进观点：借助人工智能推动生物学与医学发展，有望把人类生物学家原本需要 50 到 100 年才能完成的进展压缩至短短 5 到 10 年。
对此，沃尔夫并不认同。他表示，以现有 AI 模型的能力来看，这种设想尚不现实。更可能的情况是，AI 将作为“科研副驾驶”辅助科学家工作，帮助激发灵感、整理文献或提出假设。事实上，这样的应用已在发生。例如，DeepMind 推出的 AlphaFold 能够高效解析蛋白质三维结构，该公司也相信这项技术将助力新药研发和基础生命科学研究。
