广东
深圳商报·读创客户端首席记者 袁静娴
“将来我会不会被AI替代掉？”9月19日，在深圳举行的第六届新基石50²论坛上，芝加哥大学教授、美国科学院院士何川抛出了这样一个问题。
当天，在“平方对话：走向原始创新之路”环节，中国科学院院士、中国科协名誉主席韩启德，与中国科学院院士、中国科学技术大学常务副校长潘建伟、何川围绕“什么是原始创新”“好问题从哪里来”“AI会不会改变科研范式”等话题展开对话。
韩启德（左一）、潘建伟（中间）、何川（右一）开展对话。（主办方供图）
在整场对话中，AI是最常出现的高频词之一。对话中，科学家不谈公众熟悉的AI应用，而是AI更深一层的影响：它究竟只是科研助手，还是可能重塑科学研究本身，甚至改变科学家的角色。
何川坦言，今年3月以来，自己越来越认真地思考AI对科研的影响，“越想越害怕”。在他看来，生命科学并不是一个完全定量的学科，很多数据和结论都带有模糊性，因此现阶段科学家的判断力仍然至关重要。未来AI真正进入生命科学，关键在于两点：一是能否获得大量高质量数据，二是能否逐渐接近顶尖科学家的判断能力。
潘建伟则给出了另一种观察。他提到，过去自己会建议学生每天浏览《Nature》《Science》等期刊网站，关注最新论文，如今学生已经写出AI程序，自动筛选、排序当天值得关注的研究进展。在更复杂的科研场景中，AI还能够帮助解决中性原子量子计算中的路径规划等问题，大幅提升效率。
在潘建伟看来，AI不仅能帮科学家节省时间，某种意义上，甚至可以“延长科研工作者的学术生命”。他说，随着年龄增长，科研人员的计算能力可能会下降，但对科学问题的理解往往更深入。如果借助AI完成繁重计算，一些年长科学家依然可以继续推进研究。
不过，两位科学家都提到了另一层担忧：如果年轻人从学习阶段就过度依赖AI，是否还能够成长为真正有创造力的科学家？
何川表示，科研能力很大程度上来自长期训练和不断“踩坑”的过程，许多判断力正是在一次次失败中积累出来的。如果从一开始就用AI替代这一过程，未来是否还能够培养出一批真正具备原创能力的科研人才，是教育界必须认真面对的问题。
潘建伟也表达了类似担忧。他认为，AI带来的应该是帮助，而不是让人的大脑“变得懒惰之后变蠢”。特别是在青少年阶段，大脑仍处于高度可塑时期，如果过早把思考过程交给AI，未来真正需要创新时，能力反而可能变弱。
围绕“什么是原始创新”，两位科学家也给出了颇有启发的理解。潘建伟认为，原始创新并不一定都来自纯理论的“灵光一现”，很多重大突破恰恰源于实践需求，或是把一项技术不断推向极致之后，意外打开新的科学边界。
何川则认为，原创工作大致有两类：一种是打开一扇新的“知识之门”，让人们获得此前不知道的认知；另一种则是创造出一种新的工具，使更多科学家能够由此进入新的研究领域。
谈到科研环境时，几位科学家还把话题引向长期主义与自由探索。潘建伟表示，基础研究最需要的是让科学家静下心来，少一些短周期考核，多一些长期支持；何川则认为，真正重要的是形成良好的学术环境和同行评价体系，让研究者能够围绕有意义的问题自由生长。
面对“如何突破原创边界”这一问题，潘建伟的回答是：“选准自己的方向之后，过一阵子要回过头来看一看，觉得是对的话一直坚持原来的方向走下去。”
何川则说得更加直接：“胆子要大一点，敢于去想，敢于去做。”
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