用 AI 加速科研：如何评估大模型在实验决策中的信息增益
nathanbenaich · x · 2026-08-13
投资人 Nathan Benaich 提出了一套评估 AI 在科研决策中实际价值的思路。核心痛点在于：实验室在面临多个潜在实验路径时，通常只能选择一条执行，而未被选择的路径就成了无法观测的“反事实”。
仅仅记录“失败”意义不大，因为无法区分是检测能力不足、试剂降解还是假设本身错误。他建议：
- 实验设计：对比只给模型论文 vs 同时提供决策历史，让模型预测下一步实验。
- 评估指标：衡量每 Token 的信息增益、校准情况以及放弃无效路径的速度。
- 资金机制：研究资助方可以预留部分资金，专门用于验证那些被放弃的实验路径，否则不同实验室会不断重复踩同一个坑。
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