书生·星河智能体模型发布，研发场景AI辅助使用率达96.5%，关键决策仍由人类主导

上海人工智能实验室联合复旦大学、中国科学院软件所、华东师范大学等机构近日发布书生·星河智能体模型（Atria Dawn Preview）。该模型可约20分钟搭建MiniOS操作系统，依托AI4AI范式训练的超4亿参数气象模型可在1分钟内预测全球一周天气。

为量化新科研范式下的人机分工，团队采集56名研发人员的769条任务记录及智能体运行日志开展实证分析。结果显示，研发场景的AI辅助使用率高达96.5%，其中33.2%的任务在既定资源与质量标准下完全依赖AI能力方能落地。

高频AI辅助并不等于AI主导科研。64.6%的技术方案由AI生成，但85.5%的技术路线选择、93.4%的研究目标界定和81.9%的验收标准制定，均由人类完成最终决策。

在智能体运行受阻的588项卡点任务中，仅0.7%需要人类全盘接管，76.0%的困境可在人类补充场景背景、澄清需求、诊断问题或优化技术路径后由AI继续自动推进。

另有56.5%的AI产出成果需迭代优化，其中75.4%的优化工作依托人类反馈并由AI落地实现。这些数据表明，人类的判断力、创造力与场景洞察力仍是AI自动化研发的核心支撑。

团队结合“科学研究是下一个编程”的论断，探索出递归自我改进（RSI）的可控落地范式。其核心逻辑为：AI自主参与模型研发迭代并实现能力升级，升级后的模型反向赋能新一轮研发，形成持续自我优化的正向循环。

此次人机分工观测还提出，科研自动化不等于AI自主决策。真正安全、可控、可持续的RSI，须以人类高阶研判为核心约束。一方面建立全流程校验追溯体系以适配AI高速迭代节奏，另一方面赋予智能体主动求助能力以补齐自主迭代短板。

市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。