周志华院士直言：大模型并非万能，别用“盲跟风”把人工智能带偏！

周志华建言：别再把“大模型能包治百病”当真，推动交叉学科特区落地

当下全球AI热持续升温，大模型仿佛成了科研界的“万能钥匙”。但中国科学院院士周志华近期直言，这股热度需要降温。他提醒，学界正盛行“靠大模型解决一切”的误判，亟需在AI科研上做更合理的统筹和布局。

他观察到，很多打着“AI赋能科研”的项目，其实更多是做噱头。不少工作只是把工具生搬硬套，甚至指望训练一个通用“科学大模型”就能包打天下。这种只拼算力的思路，使资源过多流向耗算的应用层，真正关键的算法与基础研究却被忽视。

除了方向跑偏，“数据难、标准乱”也成了拦路虎。周志华指出，科学数据获取成本高、规范不统一、共享意愿弱，结果是训练效率低、结果不稳。这不仅带来重复建设与浪费，还让AI在科学发现上的潜能被打折。

针对痛点，他给出“两剂良方”：其一，回到问题本身，重点支持面向具体场景的算法创新；其二，改革人才培养与评价，打造“交叉学科特区”，在学位、职称、考核等环节松绑，让跨学科人才不再陷入“两边都不认可”的尴尬。

这场对AI科研的“正本清源”，不仅是在校准技术路线，更是在修复科研生态。毕竟，通向真理的路，靠的不是盲目堆料，而是扎实深耕的智慧。