普林斯頓教授王夢迪：AI 尚未在基礎科學產生原創發現，團隊推 LabOS 與石墨烯實驗 API 解決驗證瓶頸

9 月 10 日，據報導，普林斯頓大學人工智慧創新中心主任王夢迪在 2026 Inclusion·外灘大會指出，AI 大模型尚未在物理、化學、生物等基礎科學領域產生原創發現。 王夢迪團隊與社會學教授謝宇合作，使用 ChatGPT 與 Claude 進行「模擬人生」實驗（如模擬 1930 年出生的英國人），發現大模型傾向高估最常見情況（如 24 歲結婚），低估長尾分佈。她指出，大模型本質上是尋找最大似然（Mode Seeking），而真正的創新往往發生在長尾。 相較之下，數學與 Coding 領域進展迅速，是因為具備明確的「驗證器」（如編譯器、Unit Test 及 Lean 形式化證明系統），而現實科學研究缺乏此類驗證機制。據調查，高達 70% 的科學實驗無法重現，其中 50% 連科學家本人也無法重現。 為解決物理世界的驗證瓶頸，王夢迪團隊在量子材料研究中搭建了自動化實驗平台，將原本需數月完成的雙層石墨烯實驗流程自動化，並將設備與能力封裝成 API 供其他機構調用，相關軟硬體 Kit 已開源。 此外，團隊正在開發跨學科科研實驗室智能操作系統 LabOS。該系統引入多模態 AI，透過智慧眼鏡與科學家互動並輔助實驗操作，實測顯示可讓大一實習生達到具十幾年經驗科學家的精確科研水準。