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1.媒体来源:科学人 科学快讯
2.记者署名: 郭毓璞 2025.03.18
3.完整新闻标题:
AI破解超级细菌难题！科学家十年磨一剑，AI仅需两天？
4.完整新闻内文:
https://www.scitw.cc/posts/20250318-18014
随着AI技术的再突破，科学家们过去需耗费数十年才能解决的难题，现在能在短短几天内获
得解答，简直是精神时光屋。
热爱科学的你我应该都会同意，一个重要的科学发现和研究需要很多时间，有些诺贝尔奖的
难题甚至是科学家皓首穷经、花上数十年实验和研究才会有成果。但现在，科技进步的进展
飞快，有如高铁挂turbo。继去年10月夺下诺贝尔化学奖、改变蛋白质折叠研究的AlphaFold
后，Google今年二月又推出了一个超乎想像的“共同科学家”（co-scientist）AI 系统，
在短短两天内，就破解了一个让科学家们苦思了十年的超级细菌难题！此消息一出，在科学
界投下了一颗震撼弹，将澈底改变科学研究的样貌！
科学家的“AI神队友”登场
“共同科学家”可不仅是一个和你聊天或生成各种图片的生成式AI，它被定位为科学家的协
作工具，目的是协助专家们提出新的科学假说和研究计画，加速科学和生物医学的发现进程
，而不是要取代科学研究。
这个“共同科学家”的运作过程就像一个实验室的研究团队，系统中有数个不同专业的“AI
代理人”（AI agent），每个代理人都负责模拟科学研究过程中的不同环节，负责假说生
成、反思验证、结果排序与推理等关键步骤。当研究人员用自然语言输入他们的研究目标，
例如“我想更好地了解会引起疾病之微生物的传播链”，这个AI就会扮演起科学家开始运作
。在众多AI代理人中最值得一题的是“监督”（Supervisor）代理人，它会将研究目标拆解
成具体的计画，将不同的AI代理人分配到工作流程中，有效地分配资源。这个系统会反复运
算，持续推理、演进与优化结果。更厉害的是，“共同科学家”还能连结公开科学论文、专
家数据库和其他工具（例如AlphaFold），在其中搜寻资讯或进行分析，最后为研究人员提
供一系列附有解释和来源参照的假说，让科学家可以进一步完善这些想法，并着手进行实验
。
“超级细菌”来势汹汹，数百万人因此丧命！
让我们回头谈谈本次研究的主角，也就是让科学家们搏斗了数十年的超级细菌（superbug）
到底是什么吧？超级细菌是由于人类滥用和误用抗生素，而产生对多种抗生素抗药性（anti
microbial resistance, AMR）的突变病菌（大多是细菌，但也有可能是病毒或其他的微生
物），对人类而言是个魔王般的角色，但换个角度看可能是从微生物界的超级英雄。
当人类遭到超级细菌感染而致病，我们现有的抗生素几乎拿它没辙，简直就像拿水枪去扑灭
森林大火一样无力。根据美国疾病防制中心（CDC）2019 年的报告，超级细菌在当年在全球
就直接导致了至少 127 万人死亡，对人类健康构成了极大的威胁。因此，科学家们一直努
力想找出让这些病菌产生抗药性的机制，以及它们是如何在不同细菌种类之间传播的。
这次，“共同科学家”挑战的，正是困扰了英国伦敦帝国学院（Imperial College London
）佩纳德斯（José R Penadés）教授及其团队长达十年的难题。他们一直在研究一种名为cf
-PICI的病毒，尤其想了解它们如何获得感染多种细菌物种的能力。这个问题非常复杂，牵
涉到基因转移的机制以及细菌如何演化出抗药性。佩纳德斯教授的团队花了整整十年时间，
才透过实验证明他们的假设是正确的：这些病毒能够从不同的病毒那里获取“尾巴”，这些
尾巴就像是进入不同宿主细菌的“钥匙”，让它们能够在不同物种之间传播。这个突破揭示
了一种先前科学界未曾了解的“水平基因转移”（horizontal gene transfer）机制，水平
基因转移指的是基因在不同细菌、病毒或微生物间的非亲代传递过程，这一过程可能加速抗
药性基因的扩散。
不过在他们公开发表研究结果之前，研究团队决定用这个他们独有的、尚未公开的难题来测
试 Google 的“共同科学家”。他们给 AI 系统输入了一个简短的提示，询问关于他们一直
在研究的核心课题。结果令人难以置信——仅仅过了两天，“共同科学家”就提供了一些建
议，其中排序最前的答案之一，竟然与他们耗费十年才得出的结论完全一致！
佩纳德斯对此相当震惊，他甚至写信给Google确认他们是否取得了他电脑中的研究资料，但
Google否认此事。他事后回忆当时的心情：“当时我正和某人一起购物，我说，‘请给我
一小时，让我一个人静一静，我需要消化一下这件事。’”目前，研究团队将这个令人震惊
的结果发表在预印本平台《bioRxiv》上，吸引了全球科学界的目光。
对于AI竟能在如此短的时间内解决一个复杂的科学难题，当事研究者除了惊讶，也表达出对
AI在科学研究中潜力的肯定。佩纳德斯说：“这实际上意味着这个算法能够查看所有现有
证据、分析可能性、提问、设计实验并提出与我们经过多年艰苦科学研究得出的相同假设，
但所需时间简直凤毛麟角。”他的同事达科斯塔（Tiago Dias da Costa）也表示：“我们
的研究结果显示，人工智能具有整合所有可用证据并引导我们关注最重要的问题和实验设计
的潜力。如果这个系统能像我们希望的那样运作良好，将改变所有研究流程：排除所有‘死
路’，有效地使科学家以非凡的速度前进”。
难道科学家们要失业了吗？
佩纳德斯提醒，即使有了共同科学家的帮助，实际进行实验验证仍然是必要的，但AI可以帮
助他们更快地提出正确的假设，从而节省多年的研究工作。他甚至兴奋地说：“我觉得这绝
对会改变科学，我站在一个雄伟无比的奇观之前，能成为其中的一部份我感到非常高兴。这
就像你有机会参加欧洲冠军联赛一样。”
当然，“共同科学家”展现的威力也引发了一些讨论。有人担心 AI 可能会取代科学家的工
作，也有人关注 AI 辅助研究的准确性和可重复性，将之视为一个极其强大的工具，帮助科
学家们加速研究进程。
Google也表示，他们会负责任地探索“共同科学家”作为科学家辅助工具的潜力，并将透过
“信任测试计画”（Trusted Tester Program）开放给研究机构体验，以便更广泛地评估其
优势和侷限。无论AI是否真的会取代科学家的工作，带来全新的典范转移，都将是未来科学
界必须面对的重大问题。
5.资料来源：
Penades, J. R., Gottweis, J., He, L., Patkowski, J. B., Shurick, A., Weng, W. H.
, ... & Costa, T. R. (2025). AI mirrors experimental science to uncover a novel
mechanism of gene transfer crucial to bacterial evolution. bioRxiv, 2025-02. doi
: https://doi.org/10.1101/2025.02.19.639094
Google's AI 'co-scientist' cracked 10-year superbug problem in just 2 days
AI cracks superbug problem in two days that took scientists years
Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist
Google 推出“co-scientist”系统，由 AI 代理人生成科学假说、研究计画
6.备注:
10年的研究，现在AI两天就帮你算出来了，只剩下实验验证需要你自己做而已，这前进的幅
度还是令人难以想像