一篇立场论文(arXiv:2608.23642)指出,当前 AI 智能体的设计与部署方式不仅妨碍有效的人类监督,长期使用 AI 系统还会削弱监督者所需的认知能力。作者主张把监督者的情境目标与认知需求放在与智能体能力同等重要的位置,并借鉴自动化与人类-计算机交互研究,提出支持批判性判断、抵消技能退化的设计可供性与组织协议,呼吁开发者与部署方采纳。
论文提出为 AI for Science 构建"科学智能体经济、市场与制度"基础设施,以在推理能力提升之外补齐资源管理这一科学发现的关键瓶颈。该基础设施旨在让 AI 智能体与人类科学家协作确定研究优先级、分配贡献归属、追踪问责与责任,并防范恶意使用与信息安全风险。文章还讨论了(半)自主科学发现的宏观社会影响,以支撑治理政策制定,确保 AI 驱动发现及其衍生技术的公平分配。