｜AI并不能憑空創造新的范式
AI是一種非常有用的工具，但它并不能憑空創造新的范式。當被問及AI與科學的關系時，世界頂尖科學家們都給出了相似的判斷。
不久前，諾貝爾物理學獎頒給了機器學習領域的奠基性發現和發明，諾貝爾化學獎也花落蛋白質設計和蛋白質結構預測領域。這是否意味著諾貝爾獎將全面進入“AI時代”？
塞爾日·阿羅什以諾貝爾獎數量為例總結了激光技術的巨大影響力。他談到，在歷史上總共有18個諾貝爾獎頒發給了與激光技術相關的43位科學家，并且在過去十年，有一半的諾貝爾物理學獎都與激光技術有關。從精密測量到引力波探測，再到量子信息處理，激光技術將科學的邊界不斷向前推進。隨著技術的不斷進步，未來激光技術還將帶來更多的科學突破和創新應用。
“物理學不存在了？”“化學的盡頭是計算機嗎？”同學們問。
余金權答道，“AI代表趨勢，但要謹慎看待當下的AI。從我的工作的內容看，AI不可能創造新分子”。“AI只能學習現有的數據，這一情況可能在50年后改變，但現在確實如此。”在他看來，AI是一個非常有用的工具，但目前來講AI的工作是基于人類發現的基礎之上的，如果沒有科學家們發現的基礎，AI并不能憑空創造新的范式。
“我不認為AI能取代科學家的想象力和創造力，它更多的是一種分析與處理數據的有力工具，就像激光也是一種工具，人們可以利用它以新的方式認識世界。”塞爾日·阿羅什同樣認可了“工具說”，“與此同時，需要對人工智能在科學以外的應用加強監管，避免對社會產生負面影響。”
在回答同學提問的“對大眾傳播和AIGC關系的看法”時，喬恩·克萊因伯格教授表示，傳統的大眾傳播是固定的，同一個信源輸送給每個人的信息基本一致，而在AIGC時代，信息是根據建模出的用戶偏好生成的，因此每個人看到的信息都可能是經過個性化處理的，傳播可以實現“千人千面”，“算法如何處理用戶的‘矛盾偏好’，這都是值得研究的問題”。
｜四十年前，化學夢在麗娃河畔萌芽
“我最初的夢想，是想要學醫并幫助別人。”余金權1987年本科畢業于華東師范大學。他坦言，學醫的想法在他走進大學的課堂，聆聽了許多高質量的課程和講座后改變了。
余金權逐漸意識到研制藥物實際上是化學家的責任，夢想也就隨之漸漸清晰而堅定。“到了大學三年級時，我意識到研制新藥是化學家的事情，貢獻不比醫生小。”
“那時，書里唯一讀到的以中國人名命名的化學反應是‘黃鳴龍反應’，雖然只是一個反應的改進，但也足夠令人驚嘆。這是我第一次在文獻中看到中文名字。我希望有一天會有余氏反應，這就是我畢業時的夢想。現在已經有了以我的名字命名的轉化了，但我希望還會有更多的‘余氏反應’。”
“而我現在最大的夢想，”余金權補充道，“是為人類帶來更多有用的藥物。”
菲爾·巴蘭在著名的斯克利普斯研究所拿下終身教授職位時，僅28歲。作為一個發表了130余篇頂刊文章的“高被引科學家”，僅靠“天才”光環絕不可能取得這樣的成就。
“除了喜歡化學之外，我并沒有什么特別之處”，巴蘭并不認為自己是天才。他還舉了著名籃球運動員邁克爾·喬丹的例子，來激勵同學們。“如果你讀過邁克爾·喬丹的自傳，就會發現：天才并沒什么特別之處，他只是一直在努力而已。”
“人們熱愛一件事，驅動力往往來自于金錢。但是如果沒有任何收入，你會做嗎？會熱愛它么？”在他看來，“生活中的終極財富，就是找到沒有任何回報，你依然會做的事。它可能蘊藏于任何事情中。”
“世界上有兩種化學家，一種是為了生存而做化學，一種是為了做化學而生存，你應該選擇后者。”
同樣談及科研規劃這一問題，余金權給出了兩個關鍵詞“好奇心”和“責任感”。他強調，“作為化學家，我們需要記住對社會的責任感，‘我能為社會做什么’這個問題能激勵你做得更好。”
｜接受失敗：讓你的研究成功的關鍵
如何面對科研中的失敗和困難？“在人類歷史中，沒有一件好事不是伴隨著失敗而來的。”巴蘭期待同學們學會“悅納”困難，“一次失敗就像一枚經驗的貨幣，失敗得越多，你擁有的‘財富’也就越多。”
對此，阿羅什認為團隊對于實驗物理學家是有幫助的，在團隊中保持良好的合作意識，與同事和學生建立友誼，處理問題可能會更為輕松。其次，他認為“教學對研究很有幫助”。他表示，教學過程會改變學習的思維角度，幫助學者更加深入了解自己想做的事情。
當被問及如何應對科研工作中的無聊與枯燥時，巴蘭強調應當明確人生目標來激勵自己。“如果你想要造福社會，沒有比追求真正有用的科學更容易的方法了。”
余金權為同學們支招：科研工作者要學會分解你的任務。“要把宏大的目標分解為小步驟，著眼于每周、每天能實現的小目標，這樣即使是一個小小的進步也能讓你歡欣雀躍”。
他勸誡同學們，不需要過分追求從0到1，這樣的突破并不會每天發生。“從1到2也同樣重要。在科研道路上我們更多需要問自己的是，我是否解決了一個讓其他人每天都能從中受益的問題。”
菲爾·巴蘭與余金權
除了與同學們現場問答交流，五位科學家都分享了重要研究發現。華東師范大學副校長施國躍主持活動。
杰瑞米·內森斯回顧了人類對顏色奧秘的探索，之后研究發現人類光受體基因序列高度保守，僅通過微小的編碼序列差異來感知不同的顏色。更重要的是，紅色和綠色兩個基因位置相鄰，容易發生重組，因此容易出現色盲和色弱，尤其多發于男性。杰瑞米·內森斯教授通過將色彩基因插入小鼠基因組，讓色盲小鼠看到了多種顏色，這為糾正人類色盲提供了可能。
喬恩·克萊因伯格在報告中認為，現代社交媒體的創新之處在于它是真正的算法媒體，算法基于我們過去的行為來調整我們看到的內容。在使用社交媒體時，用戶心理實際是矛盾的，如何定義用戶使用社交媒體后的滿意程度？首先要分清“想要”和“應該”。算法是如何滿足用戶偏好？他通過建模進一步分析基于用戶行為設計算法的社交媒體無法讓用戶滿意的原因，并進一步通過解釋用戶數據、問卷調查用戶興趣、強制用戶休息等方式去改進。
菲爾·巴蘭介紹了其課題組發展的新一代電化學反應。該研究不僅解決了傳統合成方法的局限性，提高了合成效率和適用性，還推動了操作簡便性和降低成本、保護環境目標的實現。“好的化學應該能夠讓化學家像搭樂高積木一樣去合成一個分子”，他們的研究突破了傳統合成思維，實現了更加簡潔和高效的合成設計。
余金權則分享了課題組近期發展了一系列基于碳氫鍵活化的反應，成功地實現不對稱氟化，發展了不對稱脫氫化反應，這些反應為化學合成提供了更為多樣和高效的手段。余金權特別強調了配體在碳氫鍵活化反應中的關鍵作用，在面對羧酸這一類極具挑戰性的底物時，他通過改變配體設計影響過渡態中的環張力，獲得了新的活性。其研究已經在實際應用中展現出了巨大的價值，并在與著名藥企的藥物合成中得到了實際應用。
塞爾日·阿羅什介紹了激光在量子科學中扮演著重要角色以及在過去幾十年中帶來了巨大的科學突破，特別是激光技術在時間精度與引力波的精密測量、原子操控、量子計算等領域發揮著重要作用。
與同學們現場問答交流
