諾獎得主阿里耶·瓦謝爾：AI正在重新定義科學(xué)發(fā)現(xiàn)邊界

在2026世界人工智能大會（WAIC 2026）現(xiàn)場，86歲的諾貝爾化學(xué)獎得主阿里耶·瓦謝爾（Arieh Warshel）談起人工智能時，既不像急于擁抱新技術(shù)的樂觀派，也不像擔(dān)憂技術(shù)替代的保守派。他更像是一名經(jīng)歷過技術(shù)變革周期的觀察者。

阿里耶·瓦謝爾（Arieh Warshel）白巖冰/攝

40多年前，瓦謝爾推動計算化學(xué)進入復(fù)雜分子研究領(lǐng)域，讓過去無法直接觀察的化學(xué)過程可以通過計算模型模擬；2013年，他與另兩位學(xué)者馬丁·卡普拉斯（Martin Karplus）、邁克爾·萊維特（Michael Levitt）共同獲得諾貝爾化學(xué)獎，以表彰他們“為復(fù)雜化學(xué)系統(tǒng)建立多尺度模型”的貢獻。

計算機曾經(jīng)改變了科學(xué)研究方式，如今AI正在推動下一輪變化——不同的是，這一次機器不只是幫科學(xué)家計算，還在嘗試參與發(fā)現(xiàn)。

“有人可能會擔(dān)心AI會取代科學(xué)家，但至少就目前而言，是優(yōu)秀的科學(xué)家在引領(lǐng)AI，而不是AI在引領(lǐng)他們。”這是瓦謝爾對AI與科學(xué)關(guān)系的判斷。

在他看來，人工智能正在改變科學(xué)研究的方式，但距離完全替代人類科學(xué)家，還有很長距離。“你必須有能力去評估AI告訴你的東西。在這一點上，目前人類似乎做得更好”。

從計算模擬到人工智能預(yù)測

瓦謝爾的科學(xué)生涯，本身就是計算技術(shù)改變科研方式的案例。

在傳統(tǒng)化學(xué)研究中，科學(xué)家主要依靠實驗觀察分子反應(yīng)。但面對復(fù)雜生命體系，僅靠實驗往往難以解釋分子內(nèi)部發(fā)生的過程。

計算模擬提供了一條新的路徑：建立數(shù)學(xué)模型，通過計算機模擬分子運動，從而理解化學(xué)反應(yīng)機制。這也是瓦謝爾等人獲得諾貝爾獎的重要原因。

但人工智能正在帶來另一種研究方式。

“這是顯然不同的東西。”在談到計算模擬與AI的區(qū)別時，瓦謝爾說：“我們過去做模擬科學(xué)，是去還原一個生物分子實際的運作方式，從模擬中理解到底什么才是真正重要的東西——這是受物理啟發(fā)的模型。”

而人工智能更多依靠數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，“它看到某類序列會導(dǎo)致某種操作，于是它能告訴你序列改變會帶來什么結(jié)果”。

在他看來，兩者并不是替代關(guān)系。“一個更致力于‘理解’，另一個更致力于‘預(yù)測’”。

這種區(qū)分，也解釋了他對不同AI應(yīng)用場景判斷的分化。他認為，AI在疾病分類上潛力最大，比如通過識別大量病例判斷白血病類型。但對藥物設(shè)計，他更謹慎——“如果AI所做的只是觀察大量已有藥物再做插值推斷，那也許算不上真正的突破”。

瓦謝爾提到不久前迪拜一場會議上曾討論過的一個問題：AI有沒有可能自己發(fā)現(xiàn)量子力學(xué)？瓦謝爾的答案是“也許可以”——通過擬合大量方程，AI或許能夠推導(dǎo)出類似薛定諤方程這樣的理論。

但他隨即指出：“問題其實在于‘理解’到底意味著什么。如果我擁有描述這個過程的方程，那是我在‘理解’。如果AI只是告訴我這個過程會發(fā)生什么，我不確定這算不算‘理解’。”這是AI進入基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域后，尚待回答的問題。

瓦謝爾沒有回避自己對AI態(tài)度的轉(zhuǎn)變。“6年前，我對AI是非常悲觀的，現(xiàn)在我更多是在‘使用’它了。”但他隨即強調(diào)，這個轉(zhuǎn)變本身并不重要——重要的是，他開始懷疑自己過去信奉的那套邏輯。

他說，自己從小接受的是這樣一種科學(xué)訓(xùn)練：只有理解原理，才能知道該怎么做。但人工智能正在改變這一邏輯。“現(xiàn)在我不再那么確定了。也許僅憑AI，你就能知道答案，甚至比一個真正理解問題的人得到答案還要快得多”。

人類的判斷仍是稀缺資源

對于AI是否會取代科研人員，瓦謝爾保持謹慎：“你必須有能力去評估AI告訴你的東西，在這一點上，目前人類似乎做得更好。當(dāng)然AI也有它的‘經(jīng)驗’，但人類的判斷對于AI能否被恰當(dāng)?shù)丶せ睢⑹褂茫欠浅Ｖ匾摹！彼o出了具體的時間窗口：“在未來3年內(nèi)，人類的判斷仍然非常重要。”

這種判斷能力，也將成為未來科研人才的重要競爭力。

瓦謝爾長期與中國高校保持交流，現(xiàn)在擔(dān)任香港中文大學(xué)（深圳）瓦謝爾計算生物研究院主任。“每一次到訪不同大學(xué)，體驗都非常正面。”

他認為，高校與企業(yè)圍繞人工智能展開合作，將為年輕科研人員提供更多機會。“這可能會推動那些優(yōu)秀的、有一定AI經(jīng)驗的學(xué)生去爭取企業(yè)的青睞”。

對于人工智能未來的演變，瓦謝爾沒有給出明確預(yù)測：“我完全沒有頭緒。它可能超越人類，也可能仍然處于人類控制范圍內(nèi)。”

但他認為，人工智能對科學(xué)發(fā)展的幫助是確定的。“AI對科學(xué)會有巨大的幫助，這是肯定的”。

對于AI治理，瓦謝爾認為，全球仍處于探索階段。在他看來，推動AI發(fā)展的力量不僅來自技術(shù)，也來自資本和競爭。“目前有巨大的資金壓力和其他各種壓力在推動AI盡快發(fā)展”。