共迎AI时代：全球开放科学从理念走向行动
近日，以“共迎AI（人工智能）应用新时代——开放·包容·合作”为主题的2026中关村论坛年会开放科学国际论坛在京举办。论坛发布的《全球开放科学成熟度指数监测报告》显示，2024年，全球开放获取（OA）论文占比平均达到61.7%，与此同时，193个国家的开放科学成熟度指数平均值增长步伐缓慢。
在这份“喜忧参半”的全球图景面前，开放科学如何“落地”？怎样推动形成“共商、共建、共享”的全球开放科学治理新格局？与会专家认为，要关注AI对科研范式的重构影响，构建开放包容、互利共赢、安全有序的科研创新生态。
加强开放科学基础设施建设共享
作为应对全球性挑战、实现可持续发展目标的关键路径，开放科学日益依赖坚实的信息基础设施支撑。
论坛发布的《北京开放科学发展报告》显示，2019年至2024年，北京开放科学发展指数从66.2提升至124.7，持续稳定增长，年均增速13.5%。其中，实践活力维度对总指数增长的贡献最显著，成为指数增长的核心驱动力。
中国科学院青藏高原研究所副所长、国家青藏高原科学数据中心主任李新指出，中国在开放科学领域的实践已走在世界前列。“20个国家科学数据中心在全球科学数据开放评估中处于前列。”
李新介绍，其中，国家青藏高原科学数据中心不仅服务国内科研，也与尼泊尔国际山地综合发展中心等共建“一带一路”国家的机构建立了深度合作机制，为环喜马拉雅地区乃至全球高山区域的科学研究提供了重要支撑。
从更宏阔的全球视角看，《全球开放科学成熟度指数监测报告》对联合国193个会员国进行了2014年至2024年的系统监测。报告显示，2024年，全球开放获取论文占比平均达到61.7%，114个国家达到这一水平，国际合作论文数量在经历2023年的短暂下降后出现回升。
然而，报告也揭示出不容忽视的结构性问题。“2024年，全球开放科学成熟度指数平均值为0.346，10年间仅从0.332提升到0.346，呈现低位缓增态势。”中国科学院文献情报中心开放科学研究中心执行主任黄金霞介绍，“高成熟度国家持续改善，低成熟度国家基本停滞，两端差距逐渐拉大，约1/4的国家长期处于0.27以下的极低水平。”
中国科学院文献情报中心主任刘细文指出，开放科学信息基础设施已成为开放科学治理的关键，未来国家科技竞争力将在很大程度上体现为拥有数据的体量、质量和可及性。
刘细文表示，2003年至今，从论文开放获取到数据银行建设，从开放科学十年战略到全球开放科学信息基础设施共享网络倡议，中国正从开放科学的参与者、贡献者向规则塑造者迈进。
联合国教科文组织东亚多部门地区办事处主任夏泽翰对中国的实践给予高度评价。他认为，中国将500米口径球面射电望远镜等大科学装置向全球开放，充分体现了中国对全人类科学发展的责任与担当，也为全球开放科学合作树立了典范。
从“原则”到“规则”的艰难跨越
开放科学如何从理念走向行动、从原则走向可落地的实施规则，成为多位专家共同聚焦的问题。
“我们面临的是复杂大系统问题——气候变化、生物多样性丧失、生态系统退化、资源短缺、环境污染加剧，可持续发展面临重大挑战。”中国科学院院士、中国科学院地理科学与资源研究所研究员于贵瑞系统阐述了资源环境领域科学研究的范式变革需求。
于贵瑞认为，传统的分科式研究已不足以应对当前挑战，必须向全要素、跨尺度、智能化、网络化、长期的综合研究范式转变。开放科学为此提供了方法论基础，但真正落地需要基础设施建设、数据标准化、激励机制设计等多方面的系统推进。
针对这一困境，刘细文从信息基础设施角度作出了分析：“当前的问题不是考虑开放不开放，而是考虑如何开放、如何控制、如何治理。”
刘细文提出，开放科学信息基础设施不是单一平台的竞争，而是区域网络、平台设施、国家节点、全球公用网络的协同体系。“需要解决的核心问题不是谁替代谁，而是通过共享机制、互操作机制，建立包容性的制度模式，把分散的节点连接起来。”
南非科学院学术出版项目主任苏珊·维尔德斯曼分享了发展中国家的实践与挑战。她以南非SciELO平台为例，讲述了从2009年加入巴西平台，经历多年培训支持，到逐渐成长为自主运营社区的过程。
她同时坦言，南非仅有百余种期刊，其中只有半数实现互联，资源有限、财务困难仍是现实瓶颈。“我们必须在开放标准、元数据规范、能力建设等方面下功夫，特别是对新兴研究者提供支持。”
AI让开放科学迎来范式转换新机遇
AI正在深刻改变科研范式，重塑开放科学的内涵与路径。论坛嘉宾认为，AI与开放科学的深度融合既是机遇也是责任，将推动科研模式向更高效、更普惠、更透明的方向发展。2021年，联合国教科文组织通过了《开放科学建议书》和《AI伦理建议书》，强调发展AI的价值导向。
“AI取代不了自然科学研究，但理性的科学发现不以AI技术作为助力，是没有智慧的。”于贵瑞认为，AI为解决复杂大系统问题提供了有效工具，也提供了快速整理和利用历史积累的科学知识的工具。他呼吁：“AI和开放科学的研究者要脚踏实地走进自然科学、资源环境科学，共同推进学科发展。”
中国科学学与科技政策研究会名誉理事长穆荣平认为，凝聚全球治理合力，需要将“共商、共建、共享”转化为AI时代的底层运行机制，制定AI科研的全球规则、打造非营利性全球智能科学基础设施、建立更公平的激励网络并跨越数字鸿沟。
李新从地球科学研究实践出发，指出过去科学数据界强调的FAIR原则——可发现、可获取、可互操作、可重用，仍在推进，但到了AI时代，仅靠FAIR原则是不够的。
“现在经常提的一个新原则叫AI Ready，就是AI就绪或者智能就绪。”李新表示，“它与FAIR的区别需要从理论、标准、执行上梳理得更清楚，而且要尽快有一些大规模的实践。”
李新认为，无论是训练基础模型，还是支撑联合国可持续发展目标，都需要真正AI Ready的数据和基础设施。
泰国科学与研究创新办公室（TSRI）开放科学政策项目首席科学家威布尔·皮亚瓦塔纳梅塔则指出了AI数据中的“偏见”问题。
“当前，大多数AI训练数据来自北方国家，这造成了数据偏见。”威布尔表示，“医学领域的例子表明，少数族群、亚洲人群的数据未被充分考虑，这会带来严重问题。”他呼吁通过多边合作平台，帮助发展中国家建立符合自身需求的开放科学标准。
开放科学的未来在于全球协作，而中国正成为这一网络中的重要节点。正如穆荣平所言：“只有建立起互信、互通、互惠的国际协同机制，才能真正驾驭技术洪流，让AI驱动的开放科学成为造福全人类的强大引擎。”
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