AI是否构成真实的模拟实验?

综合来看，AI正在推动科学经历一场深刻的范式转移：

• 从 基于第一性原理的“白箱模拟”，走向 数据驱动的“黑箱预测”，并最终迈向 因果约束下的“灰箱创造”。

• 从 假设—实验—验证 的传统路径，走向 数据—模式—假设—验证 的新路径。

未来，当AI不仅能回答“是什么”，还能稳健地回答“为什么”和“如果…会怎样”时，它将不再只是科学的辅助工具，而是成为一个能够自主生成假设、探索未知规律、甚至创造全新实体的革命性引擎。

因此，AI能否成为科学的“第三支柱”，关键不在于它的计算速度或预测精度，而在于它能否跨越 从相关到因果 的鸿沟。只有当AI在科学光谱中不断上升，并在因果阶梯上不断攀登，它才可能真正与理论和实验并列，重新定义我们所理解的“科学”。