因此，企业高管提出一个合理的疑问：如果AI能写出一篇令人信服的研究论文，或者模拟一场技术对话，为什么不能开展科学实验?在某些圈子里，甚至流传着一种说法：科学家可能很快会像旅行社代理人或电影放映员一样，被“颠覆”到无关紧要。

作为在AI创新、科学研发和企业级产品开发交叉领域深耕二十余年的从业者，我可以明确地说：这种说法既危险又具有误导性。

是的，LLM具有颠覆性，但它们无法取代科学实验的过程——而误解这一边界，可能会破坏你的创新战略，尤其是在快速消费品(CPG)等行业，产品的成功高度依赖于严格、可重复、真实世界中的验证。

为什么这对CPG行业领导者至关重要

在CPG行业，尤其是食品、饮料和个护领域，竞争优势越来越依赖于更快的创新周期、突破性的配方和可持续的产品设计。

大量依赖LLM的诱惑可以理解：速度意味着洞察力，但问题在于——配方是科学，而科学不是语言游戏。

一个LLM可以描述出“完美的无奶冰淇淋基底”，但它无法证明该配方能否在9个月的保质期内保持质地稳定、是否能经受住运输，或者能否符合30个市场的监管要求。

这些验证只能来自实证实验。

LLM无法完成科学实验的5个根本原因

1. LLM缺乏因果推理能力

科学的本质是因果关系。

你调整一个输入变量——成分浓度、pH值、温度——然后观察结果的变化。你据此修正假设、建立模型并再次测试。

但LLM无法触及物理世界的因果机制。它从文本的统计模式中学习，而不是通过与现实互动来理解。问它预测某种新型乳化液的粘度时，它可能给出“听上去合理”的答案，但本质上只是模仿已有数据模式，对分子动力学一无所知。

案例：一项大规模研究对比了AI生成的研究想法与人类提出的想法。表面上看，AI的创意更新颖、更令人兴奋，但在实际实验中?效果明显更差。看似有前景与现实有效之间的因果鸿沟依然巨大。

在CPG研发中，依赖这种“无根因果”的预测，不只是技术缺陷，更可能带来品牌与安全风险。

2. LLM无法与物理世界交互

科学是一项“接触性运动”。

要混合化学物质、烘焙原型、运行机械、观察结果。需要传感器测量属性，设备记录条件，分析师验证发现。

但LLM做不到，它不能运行色谱分析，不能测量货架期稳定性，不能试吃产品、检测微生物增长，也不能观察配方在灌装线上失效。

它生成的只是“二手知识”——基于过往实验文本的语言模拟，这对启发与规划有用，但缺乏与实证反馈的直接联系，就无法进行科学验证。

案例：在医疗领域，风险更为严峻。《Nature Medicine》的一项研究结论是，LLM尚不适合临床决策，因为它们常常误解指令，对输入格式的微小变化高度敏感。医学与CPG科学一样，要求有真实的物理数据支撑，否则只能停留在“猜测”。

3. LLM难以处理全新现象

科学中最有价值的发现，往往发生在“未知的边缘”——数据稀缺甚至不存在的地方。

例如CRISPR基因编辑的出现，并不是已有文献里等待被“重组”的概念，而是科学家在实验室中对细菌免疫系统的操作所取得的突破。

LLM是插值引擎，只能重组已有模式。遇到没人记录过的现象，它无法产出真实的底层规律。

案例：即便在历史学这样资料丰富的领域，模型也常常失误。在Hist-LLM基准测试(基于Seshat全球历史数据库)中，GPT-4 Turbo在高阶历史推理任务上的准确率仅46%，刚刚高于随机水平，且充满事实性错误。既然它在已知历史事实的推理上都表现不佳，又如何应对未知的科学前沿?

对CPG而言，这意味着——市场赢家往往需要前所未有的新配方，而LLM无从借鉴。

4. LLM无法通过可重复性测试

科学的黄金标准是可重复性。若结果无法复现，就不成立。

而LLM的输出，即便输入完全相同，也可能每次不同，还会“幻觉”——自信且具体地给出毫无依据的说法。更糟的是，它的“来源”是数十亿参数的混合，没有实验记录本、没有元数据、没有条件日志。

案例：在GSM-IC测试中，简单的小学数学题被加上无关信息后，模型的准确率大幅下降。输入中微小的干扰就足以破坏稳定性——这与科学的可重复性原则完全相悖。

在高度监管的行业，你需要从假设到结果的全程可追溯。就目前而言，LLM做不到。

5. LLM将相关性误判为因果性

LLM擅长发现相关性，但科学中最危险的陷阱就是将相关性误认为因果关系。

典型的“冰淇淋销量与鲨鱼袭击”问题：两者都在夏季上升，但彼此并无因果关系。

在CPG创新中，这种风险尤为突出。

LLM可能会发现某些乳化剂常见于保质期较长的植物基乳制品中，但这并不意味着在你的配方里加入该乳化剂就一定能延长保质期。

案例：在一个涵盖近5000篇科学论文摘要的对比研究中，AI生成的摘要有26%至73%出现“过度泛化”——即把尚不确定的相关性包装成了“看似确定的结论”，而科学家恰恰被训练去避免这种逻辑跳跃。

只有精心设计的实验，才能真正揭示因果关系。

LLM能为科学与CPG带来什么

如果LLM不能真正“做科学”，那它们能为科学带来什么价值呢?

其实很多——前提是我们精准使用。LLM可以：

• 加速文献综述：能够在几分钟内综合数百篇论文和专利，挖掘出人类团队可能需要数周才能发现的模式与知识。

• 辅助假设生成：基于已有成果与类比领域，提出值得测试的潜在变量。

• 支持实验设计：帮助勾勒实验方案，供科学家进一步完善，从而节省规划阶段的宝贵时间。

• 自动化文档：实验报告撰写、结果总结、合规申报准备等流程，都能被显著简化。

• 提升跨学科协作：可以将复杂的技术结论转化为市场、供应链或高管团队也能理解的语言。

在合理使用的前提下，LLM会成为科学家的“倍增器”，而不是替代者。

战略性风险：误用的代价

高管面临的最大风险在于：如果团队把LLM的输出当作与实验数据等价的依据，就会带来大规模“伪科学”。糟糕的配方、合规障碍、产品召回——这些都可能源于过度依赖未经验证的AI生成“事实”。

另一个极端也同样危险：完全忽视AI。那些学会利用LLM加速创意生成、文档处理与知识传递的竞争对手，会远远超越拒绝使用的人。

制胜之道在于找到中间路径：AI增强的实验模式——把LLM的速度与覆盖面，与实证科学的严谨性和可靠性结合起来。

CPG研发中负责任使用AI的蓝图

要实现这种平衡，我建议CPG领导者采用结构化框架：

1. 区分创意生成与验证

• 允许LLM用于生成想法、假设与设计选项。

• 要求所有实验性主张必须经过实验室验证才能采用。

2. 建立AI溯源规则

• 记录所有AI辅助工作，包括提示词与所用版本。

• 确保从AI建议到验证的完整链路清晰可追溯。

3. 提升研发团队的AI素养

• 培训科学家和工程师，理解LLM的优势与局限。

• 确保他们能分辨“语言上的合理性”与“物理上的真实”。

4. 与数字化研发平台集成

• 将LLM工具连接到实验室数据管理系统，实现可追踪性。

• 避免与实验记录脱节的“独立聊天机器人”式使用。

5. 负责任地衡量影响

• 追踪LLM对研发速度、成本和质量的影响——而不仅仅是产出数量。

为什么这是高管层必须关注的话题

LLM能否“做科学”，不仅是技术问题，更是战略问题。

未来十年，主导CPG市场的公司将是那些能够把AI的速度与科学的完整性结合起来的企业。

这需要高层领导发挥作用。作为企业高管，你的职责是设定使用规范、投资合适的基础设施，并赋能团队在安全与高效的前提下进行创新。

结论

LLM非常强大，但它们不是实验科学家。若将其当作科学家的替代品，风险不仅会伤害你的品牌和产品管线，还会损害消费者信任。

CPG创新的未来在于AI赋能的人类实验——LLM放大人类的洞察力，但绝不能取代科学所要求的物理测试与验证。

如果你正在构建下一代研发战略，请牢记：利用LLM加速科学，而不是取代科学， 这其中的差别，可能决定你未来十年的竞争地位。

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