在近日举行的未来科学大奖十周年活动上，中国科学院院士、西湖大学校长施一公的一席话，给正在AI浪潮中摸索的科研工作者和学子们注入了一剂"清醒剂"。这位结构生物学领域的领军人物坦言自己"天天用AI"，却反复强调一个核心观点：无论AI如何强大，科研人员的立身之本永远是扎实的基本功和批判性思维。
施一公毫不避讳地分享了自己的AI使用场景：从日常研究的"豆包、DeepSeek"等轻量级工具，到利用AI辅助课题选择和大规模数据分析。这种开放态度揭示了一个趋势——AI已成为顶尖实验室的"标配"。但他特别指出，工具的价值取决于使用者的能力："就像给小学生和数学家同样的计算器，产出的价值天差地别。"
谈到AI对生命科学的颠覆时，施一公以AlphaFold为例，生动描述了科研范式的转变："现在任何一个蛋白，我们都能快速获得其同源结构预测，数量级可能是几万甚至几十万。"这种"信息过载"反而创造了新机遇——通过对比最差异化的蛋白序列，研究者可能发现前所未有的生物学规律。
他特别强调，这种"从结构反推功能"的逆向研究模式，彻底打破了传统生物学"从现象到机制"的线性思维，使得"从原子细节推导疾病机理"成为可能。这种变革不仅加速了科研进程，更重新定义了科学问题的提出方式。
面对现场学生，施一公的叮嘱显得尤为语重心长："不管AI如何进步，最终比拼的还是你的基本功和批判性思维。"他举例说明，即使AI能预测蛋白结构，但要判断哪些预测结果具有生物学意义，仍需研究者对生物化学原理的深刻理解。
这番论述揭示了一个深层矛盾：当AI降低了技术门槛，真正稀缺的反而是那些需要长期积累的能力——提出关键问题的直觉、甄别数据真伪的判断力，以及跳出算法框架的原创思维。正如施一公所言："AI延展了人类的想象力，但想象的方向盘必须握在人的手中。"
施一公特别呼吁加强"自下而上"的合作：学生之间、导师之间、跨学科团队应当借助AI实现更高效的思维碰撞。这种主张暗含对科研文化的革新——当AI承担了大量技术性工作，人际协作的重点应转向创意激发和交叉验证。
施一公的观点为AI时代的科研教育指明了双重路径：既要拥抱技术变革，像"天天用AI"那样保持工具敏感度；更要坚守科学本源，以扎实训练锻造不可替代的认知能力。在这个算法迭代速度远超教材更新的时代，或许正如他所暗示的——最大的风险不是被AI取代，而是误把工具当成了智慧本身。
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