Agentic AI 如何重塑科学计算
Scientific computing in the age of agentic AI
科学计算长期受困于软件维护难题，许多研究工具因工程经验不足而变得脆弱且难以更新。OpenAI 发布了一份关于八个生命科学项目的实地报告，展示了 Codex 和 Claude Code 等 AI 代理如何大幅降低工程成本。这些案例表明，研究人员正从繁琐的代码实现转向验证与编排，AI 代理能加速原型开发和语言迁移，但人类仍需把控科学方向与质量。尽管效率提升显著，建立清晰的长期维护责任仍是关键挑战，否则今天的现代化重写可能变成明天的废弃代码。
借助代码代理，快速开发变得轻而易举；但要在科学领域走得更远，目前仍需专家的指导、理解、品味与用心。
- hbnfg
这是和 ACM 的公告协调好的吗？
- vouaobrasil
我上学时，一位教授曾对我说过类似这样的话：“小型研究项目的时代已经结束了。现在它越来越像工业界，大规模研究计划才是王道。”在数学等抽象领域，使用 AI 和大规模计算正是这一趋势的延续。
不得不承认，虽然这看起来很令人印象深刻，但我发现这种新范式并不怎么有趣。有些人觉得它很有吸引力，是因为它能立即产生令人印象深刻的结果，或者发现以前不存在的低垂果实。
但我有一种感觉，我们正在变成机器中越来越小、越来越无关紧要的齿轮，而个人正变得日益可被替代。
那些推崇高科技乌托邦的人——在那里我们绝对安全，所有疾病都被治愈，资源取之不尽——无疑会支持这样的未来。但在我看来，这基本上等同于像动物园里的动物一样生活——令人厌恶，也不值得为之奋斗。
所以，毫无疑问，利用这些技术将能开展新的科学研究，但我个人对任何可能发现的成果毫无热情，除非 AI 失控并自我删除。
- krupan
我们能不能别再往 HN 上发新闻稿了？