AI科学家Kosmos：7大突破引领科研自动化新纪元

【导读】OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼兴奋转发！这被视为AI最深远的变革，预示着科学从资源有限走向丰饶时代的来临。

令OpenAI奥特曼振奋的AI里程碑！

「AI科学家」Kosmos实现7项重大发现：

独立复现了神经科学、材料科学、生物学等领域的3项关键成果，

并在遗传流行病学、多组学整合分析、阿尔茨海默症和转录组学上取得4项原创突破。

奥特曼激动地表示：「我预期类似事件将日益增多，而这将成为AI最重要的影响之一。祝贺Future House团队！」

这项突破的背后，OpenAI功不可没——

Future House董事兼首席执行官Sam Rodriques在推文中评论：

这一切的实现，很大程度上归功于OpenAI团队的卓越贡献。

持续前行，未来几年必将更加精彩。

他还推广了Kosmos体验平台。

奥特曼祝贺的「未来之家」（Future House）有何来头？它做了什么让奥特曼如此兴奋？

可以肯定，这次奥特曼并未「眩晕瘫坐」。但无疑，这让他真切看到了「AI加速科学」的ASI曙光！

全球首个AI科学家天团

为AI驱动科学而生

前沿科学正从「稀缺」转向「丰饶」。人类知识呈指数级增长，但人脑容量却停滞不前。

因此，新发现常被遗漏，潜在联系无人洞察。

要推动科学进步，人类亟需一种能与数据增长同步、能在全人类知识库中推理的智能体。

2023年，非营利组织FutureHouse成立，旨在打造一位加速创新的AI科学家。

「未来之家」的使命简洁：为每位科研人员配备一位AI科学家，让跨领域发现加速实现。

「未来之家」堪称全球第一AI科学家天团，可不断查阅资料，验证生化环材等领域的博士级想法；在2.5个月内，该平台找到了治盲新药，震撼医学界。

本月初，FutureHouse的商业分支——爱迪生（Edison），正将这项技术推向全球。

FutureHouse继续专注于基础生物学研究和教育普及，

而Edison（爱迪生）则将AI科学家技术扩展至全球研究人员和各行各业。

Edison由来自物理、生物、化学和人工智能等顶尖机构的科学家与工程师共同打造。

Edison将继续秉持FutureHouse理念，为科研社区提供丰厚的免费服务，同时为需要更高请求速率或额外功能的深度用户提供付费选项。

结构化世界模型

一次性阅读1500篇论文

Kosmos是FutureHouse上一代AI科学家Robin的重大升级。

首先，Kosmos与许多AI工具截然不同。它不是聊天机器人，更像一款「深度科研工具」：需要一定的学习与调试时间，尤其在提示词设计上。

Edison团队强调，Kosmos并非闲聊式「娱乐」工具，而是类似「试剂盒」的科研工具，适合高价值研究任务。

因此，Kosmos定价较高，但学术用户可享免费额度。

作为下一代AI科学家，Kosmos的核心突破在于引入了结构化世界模型。

它能高效整合数百条智能体轨迹中的信息，在千万级token文本中保持研究目标的一致性与连贯性。

此前如Robin等AI科学家，难以处理大规模信息。受限于大语言模型上下文长度，AI科学家在推理路径上「走不远」，无法完成复杂发现。

而一次完整的Kosmos运行，能阅读1500篇论文，执行42,000行分析代码，其能力远超已知任何智能体。

正因如此，Kosmos相比Robin具备更强大的分析能力。

据Beta测试用户反馈，Kosmos能在一天内完成原本需六个月的工作，且结论准确率高达79.4%。

这个「六个月」的等效时长起初令人震惊！

虽然Kosmos常生成相当于数月人力的成果，但它有时也会误入歧途——比如钻入统计显著但科学意义不大的方向。因此，多次运行Kosmos可探索不同路径。

比OpenAI更早的科研AI实习生？

在Kosmos开发中，最惊人发现是：完整运行一次Kosmos，相当于博士生或博士后约六个月的工作量。

更有趣的是，开发团队发现这一「人类等效时间」随运行深度线性增长。

这成为首个与「科研任务复杂度」相关的推理时间缩放定律。

起初，开发团队半信半疑，因此专门验证——

他们邀请Beta测试用户提供研究目标，代为运行Kosmos。然后将结果发回，请用户估算：若无Kosmos，完成发现需多长时间？

在7位科学家反馈中，20步深度的Kosmos运行平均等效6.14个月研究工时。

他们对浅层运行也进行类似评估，并使用盲测控制，最终得出了技术报告中的缩放定律曲线。

尽管「人类节省时间」估算具主观性，开发团队仍认为Kosmos的工作包确实等同于科学家数月研究时间，原因有二：

一是「独立复现」的客观对照验证。

在技术报告中，他们展示Kosmos的三项发现，实际上已被人类科学家独立完成，但在运行Kosmos时：

有两项未发表，

另一项虽发布，但时间晚于Kosmos模型训练数据截止日期，

他们还确保Kosmos无法访问这些文献或相关研究。

即便如此，Kosmos在一次运行中成功复现了这些核心发现，而根据原作者记录，人类完成这些发现通常需数月。

当然，时间存在不确定性（如研究人员投入度），但相比基于主观问卷的「用户反馈法」，这种「已有成果对照法」更客观，支持Kosmos工作成果达「数月级」。

二是「计算工时」的独立估算模型。

他们还构建了更量化评估模型：假设科学家平均阅读一篇论文需15分钟，执行一次完整数据分析路径约2小时（与METR对当前AI智能体在软件工程任务中的估算一致）。

据此统计，Kosmos在一次平均运行中阅读的论文数量与分析路径总和，换算为人类科研时间约4.1个月（按每周40小时工作制计算）。

在OpenAI宣布「千亿美元股改」直播中，奥特曼阐述OpenAI的「科学家愿景」：

到2026年9月，打造一位实习级别的研究助理AI；

到2028年，实现一位全自动的「真正AI科学家」。

如果Kosmos的自动研究已达「月级别时长」，它是否已是OpenAI的「实习级别的研究助理AI」？

如果Kosmos已做到，OpenAI2026年的目标还有何难度？

难怪奥特曼发推表示激动。

而且在技术报告中，Kosmos已在生物、化学、材料科学等学科中发现新结果。

Kosmos报告中的所有结论均配有明确出处——要么引用原始文献，要么标明生成结论的代码位置，确保推理链条完全可溯源。

经独立科学家验证，Kosmos报告中79.4%的陈述准确。

7大新发现

拯救生化环材博士生！

技术报告详细列出了Kosmos的七项科研发现。

其中三项是对人类科学家此前成果的独立复现。

第一项发现：Kosmos利用代谢组学数据，复现了一篇未发表手稿的核心结论——在低温条件下，小鼠大脑中核苷酸代谢是变化最显著的通路。

关键是，在Kosmos完成运行后，这项研究的预印本才在BioRxiv发布。即AI和人类几乎同时独立发现了相同结果。

第二项发现：Kosmos成功复现了一篇预印本的关键观点，而该预印本发布时间晚于其所用大语言模型（LLM）的训练数据截止日期，且Kosmos运行时未访问该文献。

这一发现出自材料科学领域，表明Kosmos具备跨学科研究能力。

具体来说，Kosmos再现了结论：在热退火过程中，绝对湿度是决定钙钛矿太阳能电池效率的主导因素，关键阈值约60g/m³——一旦湿度超过此值，器件将彻底失效。

第三项发现：Kosmos与Piazza等人研究报告结论一致——跨物种的神经元连接模式可由一套通用数学规则描述。

预印本链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.27.640551v1

需说明的是，虽然Kosmos运行时未访问该研究，但该文预印本发布时间早于模型训练数据截止日期，无法完全排除训练中接触的可能。

除了上述「复现性发现」，Kosmos还独立作出四项原创科学贡献。

第四项发现：Kosmos结合公开GWAS（全基因组关联分析）与pQTL（蛋白质数量性状位点）数据，进行孟德尔随机化分析，提供统计学证据支持：血液中超氧化物歧化酶2（SOD2）浓度升高可能因果性地降低心肌T1时间，并减少心肌纤维化风险。

尽管该机制在小鼠中已有研究，但这一发现进一步证实了其在人类中的潜在意义。

第五项发现：Kosmos基于多组学和统计遗传学公开数据，提出了一个全新分子机制，解释某一单核苷酸多态性（SNP）如何可能降低2型糖尿病患病风险。

第六项发现：Kosmos创新设计了一种新型分析方法，利用阿尔茨海默病（AD）患者蛋白质组数据，推演出导致神经元中Tau蛋白积聚的分子事件序列。

第七项发现，具备明确临床相关性。

在「衰老过程中神经元易损性」开放性课题中，Kosmos对年轻与年老小鼠单细胞核转录组数据进行大规模、无偏探索，发现内嗅皮层神经元（AD中最早出现Tau蛋白积累的区域）随年龄增长，其flippase（翻转酶）基因表达水平显著下降。

该下降可能导致磷脂酰丝氨酸暴露于细胞膜表面，向小胶质细胞释放「吃掉我」信号，从而诱发免疫吞噬反应，导致神经元退化。

更关键的是，在另一组人类AD患者单细胞RNA测序数据中验证了这一发现。在Braak病理阶段II样本中，内嗅皮层上颗粒层神经元中flippase表达量明显低于Braak 0阶段（即尚未出现病理变化阶段），与Tau病变首次出现时间点完全吻合。

从独立复现到原创发现，Kosmos标志着AI科研能力进入可验证、可复用新阶段。

自动化科学正在形成，科研模式正迎来结构性变化。

参考资料：

https://edisonscientific.com/articles/announcing-kosmos