青年科学家要拥抱AI，打好科研基本功，在AI辅助下走得更远

施一公呼吁青年科学家拥抱AI：在变革中重塑科研范式

2025年7月8日，西湖大学校长、结构生物学家施一公在未来科学大奖十周年庆典上发出振聋发聩的呼吁：“青年科学家要拥抱AI，打好科研基本功，在AI辅助下走得更远。”这一观点不仅回应了人工智能（AI）对生命科学的颠覆性影响，更揭示了未来科研范式的深刻变革。

AI如何颠覆传统生物学研究？

施一公以AlphaFold和AlphaGenome为例，指出AI技术正在重塑科学研究的基本逻辑。

1. 从“粗到细”到“从近到远”
   传统生物学研究遵循从遗传学到细胞生物学、生物化学再到生物物理的线性路径。而AI的出现（尤其是蛋白质结构预测工具AlphaFold）打破了这一顺序：科学家可以直接从三维结构出发，倒推生物学功能。例如，通过预测数万个同源蛋白的结构，研究人员能发现新的细胞生物学现象、疾病机理甚至遗传规律——这在AI时代前是“不可思议”的突破。

2. AI工具的日常化应用
   施一公坦言，自己“天天用豆包、DeepSeek”，并利用AI辅助选题和研究。例如，通过分析基因序列与蛋白结构的关联，AI能快速生成数十万组数据，帮助科学家发现潜在的药物靶点或疾病机制。这种“数据驱动+人类洞察”的模式，大幅提升了科研效率。

3. 结构生物学的“失业危机”与新生机
   AlphaFold的诞生曾引发担忧：结构生物学家是否会被AI取代？施一公的回答是：“只要科学家具备批判性思维和扎实的基本功，就能立于不败之地。”他认为，AI无法替代人类的创造力和对复杂问题的判断力。例如，AI可以预测蛋白结构，但如何将这些结构转化为可解释的生物学规律，仍需科学家的深度参与。

青年科学家的应对之道：基础为本，AI为翼

施一公的呼吁并非单纯推崇AI技术，而是强调“以人为本的AI融合”。

1. 夯实科研基本功

• 批判性思维：施一公反复强调，AI的输出依赖历史数据和算法逻辑，科学家必须具备独立思考能力，才能辨别AI结果的合理性。

• 跨学科训练：生物学、计算机科学、数学等学科的交叉将成为常态。例如，理解AI模型的底层原理（如深度学习架构）能帮助科学家更高效地利用工具。

  

2. 善用AI，而非依赖AI

• 工具化思维：AI是科研的“加速器”，而非“替代者”。施一公建议青年科学家将AI视为“助手”，用于处理数据、生成假设，但最终的科学验证仍需实验和逻辑推导。

• 主动拥抱变化：他鼓励学生“脑洞大开”，利用AI探索传统方法难以触及的领域。例如，通过比较同源蛋白的结构差异，发现新的进化规律或疾病治疗路径。

3. 跨学科合作与生态构建
   施一公认为，AI时代的科研将更依赖协作。例如，生物学家与计算机科学家共同开发算法，临床医生与工程师合作设计智能医疗设备。他呼吁青年科学家“打破学科壁垒，推动自下而上的合作”，让AI成为连接不同领域的桥梁。

AI革命下的挑战与机遇

尽管AI为科研带来前所未有的机遇，但挑战同样显著：

1. 技术门槛与资源分配

• AI工具的开发和训练需要大量算力与数据，而中小实验室可能面临资源不足。施一公建议通过开源社区和跨机构合作降低门槛。

• 伦理与隐私问题：生物医学数据的AI分析需平衡创新与伦理风险，例如基因隐私保护和算法偏见。

2. 教育体系的适应性

• 当前高校科研培训仍以传统方法为主，如何将AI技能融入课程？施一公提议增设“AI+科学”专项课程，培养“既懂生物学，又懂数字化”的复合型人才。

  

3. 全球竞争与本土化创新

• 中国在AI制药、基因组学等领域已取得进展，但高端芯片、算法框架仍依赖国外。施一公呼吁青年科学家“立足本土需求”，开发适应中国医疗和产业场景的AI解决方案。

未来展望：AI与科学的共生进化

施一公的呼吁不仅是对青年科学家的勉励，更是对科研生态的预言：

• AI将成为科研的“基础设施”：正如显微镜、PCR仪曾改变生物学，AI将彻底重构研究流程。未来的论文可能包含“AI辅助设计的实验方案”或“基于百万组数据的预测模型”。

• 科学发现的民主化：AI降低了科研的入门门槛，更多非顶尖实验室的科学家也能参与前沿研究。例如，一名本科生可通过AI工具分析全球公开的基因数据库，提出创新假说。

• 人机协作的新范式：科学家的角色将从“数据采集者”转向“问题定义者”和“结果解释者”。AI负责“计算”，人类负责“提问”——这种分工将释放更大的创造力。

结语：在AI浪潮中锚定方向

施一公的发言为青年科学家指明了方向：拥抱AI，但不迷失自我。在技术狂飙的时代，唯有夯实基础、保持批判性思维，并勇于跨界合作，才能在AI的助力下实现科学的“指数级突破”。正如他所说：“AI可以帮助我们想得更好，但最终的答案，仍由人类书写。”

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