前一段时间针对大模型与环境化学的关系写过一些想法，这里再整理一下近期的思考。这一变革的核心实施主体是身处研究一线的工作者，其研究惯性、认知偏好与应对策略，直接决定了新范式能否真正渗透进发现的全过程。既往的实践信号表明，若忽视科学研究中的人性规律，简单将大模型视作高级统计工具，环境化学的发现模式很可能陷入“新瓶装旧酒”的困境，而将大模型从验证者转向生成式探索引擎，或许是破解这一困局的关键路径。在实际推进中，首先要直面的就是研究者的行为选择。作为学科知识的建构者，环境化学家不仅承载着严谨推导的职责，也受限于认知的普遍规律，也就是面对极度复杂的环境体系和海量异构数据，其潜意识里往往会寻找降低认知负荷、规避不确定性的路径，甚至不自觉地退回到熟悉的、可解释的归纳推理老路上。

环境化学发现的核心目标之一，是揭示化学物质在真实环境中迁移、转化与效应的深层规律，这与学科理解复杂系统、预判未知风险的使命高度契合。若此时固守传统的观察—假设—归纳范式，一种可预见的局限便会出现，比如研究者为了逻辑自洽、减少发表争议，往往倾向于聚焦已知污染物、已知路径的精细刻画，使研究产出锁定在若干安全的因果链条中。这种点状深耕的方式，看似严谨，实则可能消解了发现全新现象和反直觉关联的核心价值。我们原本期望通过跨介质、多因素交叉研究来捕获环境行为的全貌，目标却极易落空，分散的因果片断无法区分哪些副反应路径在真实世界中成为主导、哪些看似微弱的相互作用实际上催生了毒性更大的转化产物。更关键的是，环境化学当前已进入新污染物、复合暴露与气候变化叠加的复杂系统层面。传统归纳将导致大量宝贵的数据沉积在论文的补充材料中，难以被重新激活，无论单个实验设计得多么精美，都无法实现从已知到未知的跨越式发现，最终让学科进步长期处在缓慢的增量修补状态，与传统试错模式并无本质区别。

破解这一困局的一个基本思路，在于重构发现的核心逻辑，将单纯依赖人类归纳的路径，转向大模型驱动的高阶模式识别与生成式探索。针对海量、异构、跨尺度的环境化学数据，让模型围绕反应路径、隐藏关联、转化概率等维度进行跨越式的关联挖掘，而不是替代人类去逐一验证已有假说，这种方式可能更符合数据本身的复杂特性，也更能弥补人脑在非线性高维空间中的天然局限。从环境化学的实践来看，大模型对污染物结构、归趋、效应靶点之间深层映射的相对趋势判断，往往比人类通过有限实验做出的精确外推更富有启发性，也更高效。替研究者着想，做模型擅长的事情。从难以直觉穿透的复杂数据中提炼候选规律与意外关联，而把巧妙的实验设计与机理验证留给我们人的智慧。

这里讨论了大模型重塑发现的若干合理性，接下来需要思考的是它与传统归纳的衔接，即如何将大模型的海量假设生成，转化为可检验、可理解的新知识，并合理设定其在研究全流程中的角色。这一环节是范式转换的核心枢纽，直接决定了生成式探索的最终价值。从实践来看，模型辅助发现的介入程度至少有几种路径，而大模型的主动探索能力与人类机理解释的结合，可能会让这一过程更加深刻、更有前瞻性。

第一种路径是可以将大模型作为一个超级归纳器，也就是强化传统路径。它从已有实验数据和文献中提炼出人工难以察觉的统计规律，帮助研究者更快地构建环境归趋模型和定量构效关系。这种方式的优势是门槛低、易于验证，能与当前的研究习惯无缝对接，但弊端也很明显，它仍然受限于既有知识的边界，难以跳出已知去窥见真正的未知，本质上是一种更高效的经验总结。

  第二种路径是采用一种相对激进，但具有更大颠覆潜力的反直觉挖掘器这个模式。这里我们可以让大模型直接学习跨领域的海量异构数据，包括化学反应网络、环境监测、毒理学乃至气候数据，主动推荐出超越常规假设的新污染物、新转化路径和新效应关联。它的优势是可能率先触达那些被集体忽略的科学盲区，几乎可以重现一个不需先验规则的发现逻辑。它的挑战则在于，推荐结果可能暂时难以被现有知识体系所解释，但恰恰是这种“难以解释”，指向了真正的前沿。

最后一种路径我还是想说一下，是现在大行其道的生成式探索引擎模式，也就是借助大模型反向设计环境友好的化学过程与材料。我们不只追问“污染物去哪了、怎么变的”，而是去提问“什么样的化学结构在环境中既高效又安全”。这种方式理念上需要将化学合成、环境行为预测与效应评估融为一体，让模型直接跨越学科分界进行逆向创造。我们要有信心，甚至要客观地审视人脑因果推理与认知大模型在化学空间探索能力上的差异，哪一种更擅长发现未知，哪些效果更接近我们对原始创新的渴望。

这里只是谈一下大模型重塑环境化学发现之路的初步思考。最后我有一个感觉，搞好这个看似宏大的范式转变，真正让数据智能与机理洞察深度融合，可能会迎来环境化学从被动解释走向主动设计的新一轮爆发期，以及整个学科研究理念的深刻重塑。

支持单位：