顏寧在2018年世界生命科學(xué)大會(huì)留影。新京報(bào)資料圖

這兩天，著名科學(xué)家顏寧宣布回國(guó)的消息引發(fā)廣泛關(guān)注。11月1日，在出席“2022深圳全球創(chuàng)新人才論壇”演講時(shí)，顏寧宣布即將辭去美國(guó)教職回國(guó)。這個(gè)決定不亞于顏寧2017年到美國(guó)任教時(shí)掀起的輿論熱度，因此，不少人對(duì)她的回國(guó)任職動(dòng)機(jī)有了一些推測(cè)。

(資料圖片)

這其中，傳播最廣泛的觀點(diǎn)認(rèn)為，由于顏寧所從事的結(jié)構(gòu)生物學(xué)遭遇AI技術(shù)的“橫刀奪愛”，人算比不過AI算，工作機(jī)會(huì)和成果會(huì)日漸減少，因此只能回國(guó)。

有的版本還給出了詳細(xì)的“猜測(cè)依據(jù)”：本來(lái)顏寧他們一年能解析幾十個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但谷歌旗下的英國(guó)DeepMind公司憑借AlphaFold2模型一次解析上億個(gè)蛋白，這些年，幾萬(wàn)個(gè)生物結(jié)構(gòu)學(xué)家才解析幾十萬(wàn)個(gè)蛋白，在AI（人工智能）的碾壓之下，結(jié)構(gòu)生物學(xué)家即將失業(yè)。

AI介入科研是正常趨勢(shì)

評(píng)價(jià)科研人員最重要的標(biāo)尺當(dāng)然是成果，顏寧是研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的，因此，這成為目前猜測(cè)最多也是傳播最廣的一個(gè)動(dòng)機(jī)論。但是，就目前來(lái)看，這些觀點(diǎn)也僅僅是猜測(cè)而已，事實(shí)究竟如何，需要時(shí)間和結(jié)果來(lái)回答和檢驗(yàn)。

無(wú)論是科研人員還是其他職業(yè)，職業(yè)的流動(dòng)和環(huán)境選擇都是正常的。相比而言，科學(xué)家當(dāng)然愿意流向那些能出成果的環(huán)境，而且，最終也只有成果才能說(shuō)明一個(gè)人的選擇是否正確，但是，出成果需要時(shí)間，所以，現(xiàn)在來(lái)評(píng)判顏寧的回國(guó)任職，其實(shí)為時(shí)過早。

隨著技術(shù)的發(fā)展，AI介入科研，是一種正常的發(fā)展趨勢(shì)，而且也不僅僅是解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)需要AI幫助，將來(lái)很多行業(yè)都需要AI，因此，從總體趨勢(shì)看，AI將要取代不少人的工作。

尤其是在分析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面，2022年8月，AlphaFold2公布了大約 2.2 億種蛋白質(zhì)的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，幾乎涵蓋了 DNA 數(shù)據(jù)庫(kù)中已知生物體的所有蛋白質(zhì)。

與此同時(shí)，另一家科技巨頭Meta（前身為Facebook）也不甘落后，借助人工智能ESMFold（“宏基因組”數(shù)據(jù)庫(kù)）在兩周內(nèi)預(yù)測(cè)了來(lái)自細(xì)菌、病毒和其他微生物的6億多種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

按此進(jìn)展，不只是結(jié)構(gòu)生物學(xué)家的工作會(huì)受到挑戰(zhàn)甚至受到威脅，就連其他領(lǐng)域的研究人員，如生物化學(xué)、藥物研發(fā)、基因測(cè)序和臨床醫(yī)生、農(nóng)業(yè)和植物學(xué)的分子育種等，都可能受到挑戰(zhàn)。所以，如果說(shuō)要受到影響，不只是顏寧一個(gè)人，所有人都會(huì)面臨這樣的境況。

況且，顏寧身為行業(yè)佼佼者，未來(lái)的選擇空間其實(shí)更大，說(shuō)“顏寧是因?yàn)槭艿紸I的挑戰(zhàn)才選擇回國(guó)”，其實(shí)有些立不住腳。

顏寧回國(guó)工作，是其個(gè)人選擇。圖/IC photo

AI并不能包攬所有的研究

就科學(xué)層面而言，盡管AI正在挑戰(zhàn)人工解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但是，在準(zhǔn)確性上還需要檢驗(yàn)，而且產(chǎn)品更需要?jiǎng)游锖团R床試驗(yàn)的檢驗(yàn)。因?yàn)锳I只是模擬蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和其他分子、化合物的結(jié)構(gòu)，而非真實(shí)地測(cè)出了物質(zhì)結(jié)構(gòu)，更何況有些分子和化合物結(jié)構(gòu)在一定條件下會(huì)產(chǎn)生變化，需要在實(shí)踐中結(jié)合產(chǎn)品的使用才能獲得準(zhǔn)確認(rèn)知。

即便AI能解析一些分子結(jié)構(gòu)，也還需要?jiǎng)游镌囼?yàn)和臨床試驗(yàn)才能準(zhǔn)確獲得不同分子、化合物的反應(yīng)條件、功能和作用。因此，AI解析蛋白質(zhì)和其他生物分子結(jié)構(gòu)只是研究的開端，并不能包攬所有的研究和工作。

從這些情況看，AI讓傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)生物學(xué)家和其他生物醫(yī)學(xué)研究人員“失業(yè)”，還為時(shí)過早。這也是不必以此猜測(cè)顏寧回國(guó)的理由之一。

從人類的發(fā)展歷史看，技術(shù)的進(jìn)步永遠(yuǎn)伴隨人類，與時(shí)俱進(jìn)的人善于適應(yīng)和利用技術(shù)的進(jìn)步。當(dāng)生物醫(yī)學(xué)和其他學(xué)科面臨AI浪潮時(shí)，絕大部分人都會(huì)學(xué)習(xí)并應(yīng)用這樣的先進(jìn)技術(shù)來(lái)進(jìn)行科研和工作，只要能學(xué)習(xí)、善于學(xué)習(xí)，適應(yīng)和使用AI等工具，他們面臨的不會(huì)是失業(yè)，反而有可能是更多的工作機(jī)會(huì)，并提升待遇和工資。

顏寧的回國(guó)也許只是挑選工作環(huán)境的一個(gè)選擇。顏寧回國(guó)任深圳醫(yī)學(xué)科學(xué)院院長(zhǎng)，能夠獲得的資金和資源應(yīng)該遠(yuǎn)比在美國(guó)做一名教授要豐富得多，而祖國(guó)也需要這樣的人才。

并且，有了人事權(quán)和充裕的資金，顏寧還可以組建更多的科研團(tuán)隊(duì)和實(shí)驗(yàn)室，帶動(dòng)更多的研究人員一起工作和研究，或許獲得的成果比自己?jiǎn)螛屍ヱR單打獨(dú)斗還要多。在此情況下，顏寧能做什么樣的選擇，一般人想必也理解。

說(shuō)到底，顏寧回國(guó)工作，是其個(gè)人選擇，也是對(duì)自己能否出更多成果在分析和預(yù)判之后的決定。外界不必對(duì)顏寧“說(shuō)三道四”，讓其安心工作科研，未來(lái)或許她能以更多的成果來(lái)回應(yīng)大家。

撰稿 / 張?zhí)锟保▽谧髡撸?/p>

編輯 / 馬小龍

校對(duì) / 李立軍

關(guān)鍵詞： 生物學(xué)家