AI 破解超級病菌抗藥性，科學家未來該如何與科技共存？

倫敦帝國學院的佩納德斯教授（José R. Penadés）與團隊花費多年研究，才發現某些超級病菌能透過「尾部結構」在不同生物之間傳播，進而獲得抗藥性。然而，當他將這個問題輸入 Google 的 AI 工具「多智慧體科學家」（co-scientist），AI 僅用兩天就得出相同結論，甚至額外提供四個新假設，其中一個讓研究團隊大開眼界。佩納德斯認為，AI 不會取代科學家，但它將成為強大的助手，讓科學研究變得更快、更高效，改變未來的探索方式。

讓「跨學科研究」不再只是喊口號

AI快速解題的驚人效率，帶來的並非單純的技術突破，而是研究流程與科學文化的重大挑戰。過去一項重大科學發現，往往需要經年累月的反覆驗證與推敲，從觀察到假設、從實驗到結論，每一個環節都建立在嚴謹的科學方法論上。然而，當AI只需數日，甚至未來可能只需數小時，就能篩選出最可能的關鍵假設，這是否意味著科學研究流程將被重新檢視？

除了改變科學家的工作模式，AI是否能成為跨學科合作的重要推手，也是值得深思的議題。過去，科學研究高度依賴領域專家之間的逐層溝通與資料轉譯，無論是微生物學家研究病菌特性，還是基因學家分析基因序列，或是環境科學家追蹤病菌如何受外在生態影響，這些專業分工雖然讓研究流程更有系統，卻也往往形成學科之間的知識壁壘與資訊斷層。

而AI的優勢，正是能突破這種學科孤島化的局限，將不同領域的龐大資料庫一併納入分析範圍，並透過演算法快速找出關聯與模式，形成完整且具前瞻性的跨領域推論。這次超級病菌抗藥性研究的突破，便是AI跨學科整合能力的最佳示範。未來，AI甚至可能主動偵測並預警跨領域研究中的知識空白或矛盾點，促成原本毫無交集的領域專家攜手合作，讓「跨學科研究」不再只是喊口號，而是AI驅動下的全新研究常態。

不願與AI協作，將被排除在前沿研究之外

AI促成的跨學科合作，並非只是技術堆疊，更需要科學家自身思維模式的轉變。過去的科學訓練，多半強調單一領域的深度鑽研，並將專業界線視為保障研究品質的重要防線。然而，當AI橫向整合的效率遠高於人類個體時，單打獨鬥的「個人型專家」逐漸被整合成「AI科學家」的協作模式。AI能迅速讀取不同領域的最新文獻、比對全球資料庫的即時數據，並從中提取潛在的關鍵線索，這種能力遠超過任何一位專家單憑自身知識所能掌握。若科學家仍固守傳統領域分界，不願與AI協作、或缺乏跨領域理解與溝通能力，未來不僅難以跟上研究趨勢，更可能逐步被排除在前沿研究之外。

因此，擁抱AI並學會與AI共同思考、解題與決策，已成為科學家自我進化的必然課題。AI並非要取代科學家，而是為科學家打造一個資訊無國界、知識無隔閡的全新研究場域，端看研究者能否善用這項優勢，將個人專長與AI的整合能力無縫結合，才能在未來的科學競技場上，找到最適合的位置。

研究倫理的邊界將更加模糊

AI推動的跨學科合作，也將進一步重塑科學研究的文化與倫理觀。傳統科學強調個人貢獻與原創精神，跨學科合作雖有其價值，但界線清楚、責任分明的研究分工模式，依然是多數學科的主流。然而，AI介入後，研究成果往往是無數資料庫、演算法與專家共同交織的綜合產物，如何界定貢獻比例、如何確保資料來源的合法性與透明度、如何避免AI偏誤影響研究結論，這些問題都將成為未來跨學科合作必須面對的倫理挑戰。

尤其當AI具備自主假設生成能力，甚至能預測不同學科的潛在交集時，研究倫理的邊界將更加模糊。如何在確保科學品質與研究信任的前提下，充分發揮AI跨領域整合的潛力，將考驗每一位科學家的智慧與胸襟。跨學科合作從來都不只是工具的進步，而是整個科學共同體價值觀與運作模式的深層變革。AI已然打開這道門，科學家們是否願意踏出舒適圈，擁抱這場跨學科浪潮，將決定未來科學版圖的樣貌與人類知識的極限。