文章核心观点 - 人工智能，特别是大语言模型，已成为神经科学研究中不可或缺的“协作伙伴”，深度融入从数据处理到假设生成的全流程[5] - AI与人类研究者形成“专家在环”的协作模式，AI承担大规模、重复性任务，人类负责验证、纠错与深度决策，共同保障研究的准确性与效率[5] - AI能够突破人类认知与效率局限，发现新脑区、连接被忽视的研究成果、快速处理海量文献与数据，并构建可扩展的跨物种、跨疾病研究平台[5] - 神经科学与AI呈现“双向赋能”新趋势，神经科学成果被用于剖析AI模型机理，这种协同效应推动两个领域共同进步[6] AI在神经科学中的核心应用场景 - **生成无偏大脑细胞图谱**：开发CellTransformer模型，通过自监督学习基于细胞邻域预测细胞状态，创建了全新的、数据驱动的高分辨率大脑细胞图谱，识别出1300个脑区，包括许多之前未编目的精细亚区域[9][10][12] - **辅助非英语母语研究者**：用于润色文稿、调整语气、检查语法，并辅助生成代码片段、调试及头脑风暴，显著提升文本与编码效率[15] - **预测研究结果及复现可能性**：BrainGPT项目显示，在神经科学文献上训练的大模型在预测实验结果方面超越人类专家，具有更高的置信度与准确性，并能发现被忽视的研究成果[19][21][23] - **开发神经数据探索可视化工具**：构建AI智能体系统，自动探索DANDI存档中的复杂神经生理学数据集，生成介绍性Python notebook，使公共数据更易于接近和重复使用[26][28] - **指导疾病相关分子机制实验**：在额叶-颞叶变性研究中，利用大模型查询PubMed并总结文献，识别驱动预测的蛋白质功能及其与神经退行性疾病的关联，指导后续实验室验证[31][32] - **快速提取文献结构化信息**：MetaBeeAI项目使用大模型自动阅读数千篇论文，提取实验设计、受影响脑区和行为结果等结构化数据，以支持元分析或计算模型[35] AI赋能科研的具体方式与优势 - **处理海量数据与重复劳动**：AI能够快速处理大规模空间转录组数据、海量文献和复杂的神经生理学数据集，承担了研究者繁重的初步分析与探索工作[5][9][26][35] - **突破人类认知与效率局限**：CellTransformer无需人工指导即可学习神经解剖学规则，发现未被编目的脑区；BrainGPT能连接不同时期被忽视的研究成果；视觉语言模型可以前所未有的速度自动分析神经元对图像的反应[10][16][23] - **构建可扩展的研究平台**：CellTransformer被设计为与组织无关的工具，可应用于任何具有大规模空间转录组数据的器官系统，为跨物种、跨疾病的研究提供可扩展平台[12] - **增强科研协作与流程效率**：AI工具用于处理会议记录并生成带明确行动项的摘要，节省大量时间；通过“专家在环”的流程设计，使整个分析过程透明、可审计，并能持续优化[16][35][36] 人机协作模式与流程设计 - **明确分工**：AI主要承担大规模数据处理、重复劳动和初步分析；人类研究者负责结果验证、错误纠正、深度解读及关键决策[5] - **流程保障**：通过“专家在环”的设计，研究者在每个阶段验证AI输出、纠正错误、提供反馈并微调提示词，以保障研究的准确性与透明度，并随时间提升工具性能[35][36] - **混合团队优势**：结合人类专家校准的置信度与AI的独特预测能力，人机混合团队可能比任何一方单独工作具有更高的预测准确性[21] AI当前局限性及应对策略 - **存在幻觉与理解偏差**：AI可能虚构不存在的文献或数据，并可能误解发现或错过关键文献[5][32] - **统计陷阱风险**：AI在分析数据时可能产生误导性信息或导致虚假发现[28] - **质量与可解释性权衡**：生成式AI使模型构建变简单，但生成程序的质量和代码元素的功能理解成为挑战[45] - **风险应对策略**：研究者通过限制AI工具的作用边界、手动审查所有输出结果、构建由领域专家精心策划的基准数据集进行评估，以及持续微调提示词等方式来降低风险[5][28][32][36]