科學研究的核心是探索未知，而 AI 正在加速這個過程。傳統上，研究人員需要花費大量時間蒐集數據、整理資料與進行重複實驗，如今這些工作 AI 都能部分接手。舉例來說，在生物學中，AI 已經能協助分析基因序列，甚至像 AlphaFold 這樣的系統能夠預測蛋白質的三維結構，為藥物研發與疾病研究帶來革命性的突破；在物理與天文領域，AI 被用來分析龐大的實驗數據，例如粒子對撞機或深空望遠鏡傳回的資料，幫助科學家更快找到有價值的訊號；甚至在社會科學與人文研究中，AI 也能處理大規模文本，找出歷史語料中的隱藏模式，提供新的詮釋角度。當然，AI 的應用也引發質疑，像是研究結果是否會過度依賴模型的推論，而忽略了科學中「驗證」的重要性；或者，AI 找到的模式雖然準確，卻不一定能被人類理解，這讓科學知識可能變成一種「能用但難以解釋」的黑箱工具。在我看來，AI 並不會取代科學家，而是成為一種強大的助力，幫助他們更快提出假設、更快找到方向，真正的突破仍然需要人類的洞察與批判思維。