这是一个很有意思的问题，我结合自己开展科研和带学生的经历来说说个人看法。
首先，随着大模型的快速发展，人工智能技术也在不断刷新人们传统的认知边界，但是智能体（Agent）本身要想能够发现未知的问题，还需要从出发点入手。
从当前人工智能技术的创新和应用情况来看，要想让Agent发现未知的问题，核心在于使用者或者研发者能否提出正确的问题，只有能够提出正确的问题，才能够在借助Agent的情况下来更好地探索未知领域。
大模型本身就是一个知识压缩体，在进行知识释放的过程中依然会产生很多问题，比如大模型幻觉问题等等，另外还存在很多安全性问题，这些问题都是目前科研领域的热门研究方向，在没有解决这些问题的情况下，大模型的应用边界必然会受到一定的影响。
今天由于大模型受到了巨大的关注，很多同学都会高估大模型的应用价值，甚至认为大模型是无所不能的，但实际上当前的大模型还远没有成熟，在脱离科研工作者参与的情况下，大模型在很多场景下的应用效果并不尽如人意。
尤其是对于刚开始开展科研的研究生同学来说，利用大模型是没问题的，我甚至一直在鼓励身边的研究生同学多使用大模型，但是依赖于大模型来找idea并不靠谱，重点还是自己能否提出正确的问题，能否掌握合理的科研方法，以及能否通过实验来完成验证。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。
