過去，我們總習慣將 AI 視為一種「加速器」，幫助我們處理資料分析、加快流程執行，但現在，Microsoft 所推出的全新平台「Microsoft Discovery」重新定義了 AI 在科學研究的角色：不只是助理，而是科學研究員。
所謂的科學實驗，是透過設定一個假設（比如「這個物質能不能冷卻電腦？」）然後用一連串有邏輯的方法測試這個假設是否正確。而AI現在不只幫你記錄數據，它還能跟你一起討論下一步要怎麼做。它能理解知識圖譜（Knowledge Graph），還能與人類團隊互動、主動提出建議、進行模擬甚至提出假說。當AI正式成為實驗室裡的一份子，這場技術與科學的深度整合，正加速推動人類知識的邊界突破。
AI能否改寫實驗流程？
當我們在討論AI於研發領域的角色時，過去的焦點多半落在「如何讓AI協助資料分析」或「用AI優化流程」。但Microsoft Discovery的問世徹底打破這種輔助式框架，它所強調的不是AI幫你做事，而是AI與你「一起思考」。這種角色轉變的關鍵，在於Discovery內建的「AI代理人」架構與「圖譜式知識引擎」。AI代理人不再只是被動執行命令的模組，而是能理解研究脈絡、提出建議、甚至進行研究規劃的「智慧參與者」。
實驗的本質就像是在解一道開放式的謎題，而AI現在就像是一位記憶力超強、推理能力一流的隊友，幫你快速篩選有用資訊並設計出可行的解法。舉例來說，傳統上科學家要進行一項實驗，往往需要花上數週甚至數月的時間查閱文獻、設計流程、進行多輪測試與修正。
但透過Microsoft Discovery的AI代理人，研究者可以設定研究目標，讓代理人團隊依據專業領域如分子模擬、文獻彙整、自動建模等進行分工與協作，甚至能即時根據中途結果進行路徑調整，真正實現動態的研發循環。這樣的設計不只提升效率，更改變了研發的邏輯與節奏。AI不再是工具，而是能與人類專家「對話」與「共創」的研究搭檔。
從數年到數週的突破：AI如何壓縮創新週期？
「時間」在研發領域裡從來都是成本最高的資源。尤其是在化學、藥物、半導體等高門檻產業，一項技術從概念形成到成果落地，往往動輒數年。而Microsoft Discovery最引人注目的亮點之一，就是其展現出的「週期壓縮能力」。以新型冷卻劑的研發為例，Microsoft 研究團隊利用Discovery平台的高性能運算（HPC）與生成式AI模型，從資料蒐集到模擬測試、再到候選分子的挑選，僅花費約200小時，便找到具潛力且不含PFAS（永久化學物）的環保冷卻劑原型。這個時間，遠遠快於傳統實驗室流程所需的數月乃至數年。
但這背後的價值，不只是時間縮短而已。AI的參與讓研究不再只能靠經驗與直覺來引導，而是透過大量模擬與邏輯推演來探索更多可能性。在平台架構中，研究者透過Copilot進行互動，Copilot則能調度不同專長的AI代理人進行協作，例如文獻審閱、模擬建模、甚至提出下一步實驗建議。
這樣的互動模式不再要求每位研究人員都懂程式碼或數學建模，而是讓他們以自然語言定義目標、分配任務、分析結果。這種以使用者為中心的設計，使得AI的門檻大幅降低，真正讓「人人都有AI研究團隊」。
AI + 科學 = 超越人類極限的創新加速器
回到最初的問題：「AI能否成為科學研究研的主角？」從Microsoft Discovery的實踐經驗來看，答案已經不再是未來式，而是進行式。當AI不再只是背後的推手，而是能與科學家一同思考、決策、實驗的智慧實體，科學研發的速度與範式都將徹底被重塑。而最終的影響，不只會發生在實驗室，而將滲透到整個產業鏈與人類生活之中。
過去的科學實驗仰賴人力逐步進行試誤（trial and error），如今有了AI這位夥伴，不僅能預測失敗點，更能預先排除不可行的選項，讓知識的成長少走彎路、效率翻倍。這樣的未來，已經到來。
（首圖為示意圖，來源：Unsplash）
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