不必猜測和質疑顏寧回國的動機 | 新京報快評

2022年11月03日20:11:02 科學 1468
不必猜測和質疑顏寧回國的動機 | 新京報快評 - 天天要聞

顏寧在2018年世界生命科學大會留影。新京報資料圖

這兩天,著名科學家顏寧宣布回國的消息引發廣泛關注。11月1日,在出席“2022深圳全球創新人才論壇”演講時,顏寧宣布即將辭去美國教職回國。這個決定不亞於顏寧2017年到美國任教時掀起的輿論熱度,因此,不少人對她的回國任職動機有了一些推測。

這其中,傳播最廣泛的觀點認為,由於顏寧所從事的結構生物學遭遇AI技術的“橫刀奪愛”,人算比不過AI算,工作機會和成果會日漸減少,因此只能回國。

有的版本還給出了詳細的“猜測依據”:本來顏寧他們一年能解析幾十個蛋白質結構,但谷歌旗下的英國DeepMind公司憑藉AlphaFold2模型一次解析上億個蛋白,這些年,幾萬個生物結構學家才解析幾十萬個蛋白,在AI(人工智能)的碾壓之下,結構生物學家即將失業。

AI介入科研是正常趨勢

評價科研人員最重要的標尺當然是成果,顏寧是研究蛋白質結構的,因此,這成為目前猜測最多也是傳播最廣的一個動機論。但是,就目前來看,這些觀點也僅僅是猜測而已,事實究竟如何,需要時間和結果來回答和檢驗。

無論是科研人員還是其他職業,職業的流動和環境選擇都是正常的。相比而言,科學家當然願意流向那些能出成果的環境,而且,最終也只有成果才能說明一個人的選擇是否正確,但是,出成果需要時間,所以,現在來評判顏寧的回國任職,其實為時過早。

隨着技術的發展,AI介入科研,是一種正常的發展趨勢,而且也不僅僅是解析蛋白質結構需要AI幫助,將來很多行業都需要AI,因此,從總體趨勢看,AI將要取代不少人的工作。

尤其是在分析蛋白質結構方面,2022年8月,AlphaFold2公布了大約 2.2 億種蛋白質的預測結構,幾乎涵蓋了 DNA 數據庫中已知生物體的所有蛋白質。

與此同時,另一家科技巨頭Meta(前身為Facebook)也不甘落後,藉助人工智能ESMFold(“宏基因組”數據庫)在兩周內預測了來自細菌、病毒和其他微生物的6億多種蛋白質的結構。

按此進展,不只是結構生物學家的工作會受到挑戰甚至受到威脅,就連其他領域的研究人員,如生物化學、藥物研發、基因測序和臨床醫生、農業和植物學的分子育種等,都可能受到挑戰。所以,如果說要受到影響,不只是顏寧一個人,所有人都會面臨這樣的境況。

況且,顏寧身為行業佼佼者,未來的選擇空間其實更大,說“顏寧是因為受到AI的挑戰才選擇回國”,其實有些立不住腳。

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顏寧回國工作,是其個人選擇。圖/IC photo

AI並不能包攬所有的研究

就科學層面而言,儘管AI正在挑戰人工解析蛋白質結構,但是,在準確性上還需要檢驗,而且產品更需要動物和臨床試驗的檢驗。因為AI只是模擬蛋白質結構和其他分子、化合物的結構,而非真實地測出了物質結構,更何況有些分子和化合物結構在一定條件下會產生變化,需要在實踐中結合產品的使用才能獲得準確認知。

即便AI能解析一些分子結構,也還需要動物試驗和臨床試驗才能準確獲得不同分子、化合物的反應條件、功能和作用。因此,AI解析蛋白質和其他生物分子結構只是研究的開端,並不能包攬所有的研究和工作。

從這些情況看,AI讓傳統結構生物學家和其他生物醫學研究人員“失業”,還為時過早。這也是不必以此猜測顏寧回國的理由之一。

從人類的發展歷史看,技術的進步永遠伴隨人類,與時俱進的人善於適應和利用技術的進步。當生物醫學和其他學科面臨AI浪潮時,絕大部分人都會學習並應用這樣的先進技術來進行科研和工作,只要能學習、善於學習,適應和使用AI等工具,他們面臨的不會是失業,反而有可能是更多的工作機會,並提升待遇和工資。

顏寧的回國也許只是挑選工作環境的一個選擇。顏寧回國任深圳醫學科學院院長,能夠獲得的資金和資源應該遠比在美國做一名教授要豐富得多,而祖國也需要這樣的人才。

並且,有了人事權和充裕的資金,顏寧還可以組建更多的科研團隊和實驗室,帶動更多的研究人員一起工作和研究,或許獲得的成果比自己單槍匹馬單打獨鬥還要多。在此情況下,顏寧能做什麼樣的選擇,一般人想必也理解。

說到底,顏寧回國工作,是其個人選擇,也是對自己能否出更多成果在分析和預判之後的決定。外界不必對顏寧“說三道四”,讓其安心工作科研,未來或許她能以更多的成果來回應大家。

撰稿 / 張田勘(專欄作者)

編輯 / 馬小龍

校對 / 李立軍

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