AI 推理可以显著自动化科学研究的部分工作，尽管它不能完全取代人类科学家。通过利用机器学习、模式识别和数据分析，AI 系统可以处理重复性任务、处理大规模数据集并生成假说。例如，AlphaFold 等 AI 工具已自动化蛋白质结构预测，这项任务过去需要多年的实验工作。类似地，AI 驱动的平台可以分析基因组数据以识别潜在的疾病标志物，或模拟化学反应以预测新材料。这些应用减少了手动计算所花费的时间，使研究人员能够专注于更高层次的问题解决。
然而，AI 自动化研究的能力受到其对现有数据和预定义规则的依赖的限制。尽管 AI 可以识别模式和提出假说，但它缺乏进行突破性发现所需的上下文理解和创造力。例如，AI 可能会分析气候数据来预测温度趋势，但无法独立设计一项新颖的实验来检验关于碳捕获的激进理论。人类科学家对于提出研究问题、解释模糊结果和适应意外发现仍然至关重要。在药物发现中，AI 可能生成候选分子，但研究人员必须通过实验室测试验证其安全性和有效性——这个过程需要人类判断。
AI 在研究领域的未来在于协作，而非完全自动化。诸如 IBM Watson 用于文献综述或 AI 辅助实验室设备（例如机器人移液器）等工具可以简化工作流程，但依赖于人类监督。例如，在天文学领域，AI 算法处理望远镜数据以标记不寻常的天体，但由天文学家决定哪些发现值得进一步研究。开发人员可以构建集成 AI 的系统，用于数据预处理、统计分析甚至起草研究论文等任务，而研究人员则指导科学过程。这种混合方法可以在最大化效率的同时，不牺牲推动科学进步所需的批判性思维和适应性。