他们干了“上帝干的事”！诺奖颁给首位“80后”

《中国科学报》：今年诺贝尔化学奖备受关注，有人说AI 起了重要的作用，对此你怎么看？

上海交通大学药学院长聘副教授沈琦：我认为AI的加成非常关键，甚至说，如果戴维·贝克当初没有拥抱AI、进军AI，他可能拿不了这个奖。

戴维·贝克一直都在做蛋白质结构预测的工作，之前也取得了不错的成果。但在引入了AI之后，这个领域才突飞猛进，戴维·贝克的RoseTTAFold才真正强大起来。据我所知，戴维·贝克应该不是最早提出蛋白质设计的人，但是前人没赶上AI崛起，也就和今天的诺奖无缘。

北京大学化学与分子工程学院教授王初：AI的确是给我们整个科学研究带来了变化。我是做化学和生物学的，有了AI 的助力，能帮我们去做更多的事情，实现更多的想法。

我们近期的一个工作是金属蛋白预测，也得到了AlphaFold模型的启发，目前正跟合作的老师一起尝试用AI 做一些工具的改造，让这些工具变得更强大。

设计和预测蛋白质结构，本该是“上帝干的事”

《中国科学报》：AI对蛋白质结构预测和蛋白质设计的颠覆性到底在哪里？

沈琦：蛋白质结构预测和蛋白质设计其实是一枚硬币的两面。我在2007~2013年都在做蛋白质设计，那时的蛋白质预测和设计的最基础逻辑，就是根据氨基酸序列来预测蛋白质的三维结构。靠什么？靠的是蛋白质相互作用力。包括最初代的RoseTTAFold都是基于力场参数来设计蛋白。

当年我做一个蛋白质设计，加上我的导师、合作者，一堆人做了整整六年才做出来一个东西。所以那个年代设计蛋白质真的很痛苦，非常难。开玩笑地讲，可以说那时候科学家是在做造物主应该做的一件事——毕竟自然界进化了几十亿年才有了生命体。

现在这个周期大大加快，可能2~3个月就能干成这件事。可以说，在AI加持下，算得更准了、效率更高了，蛋白质的预测和设计实现了阶段性的突破。

《中国科学报》：有了AI，蛋白质预测和设计的成本可以降低多少？

林世贤：很难去计算成本。比如说蛋白质结构解析，用常规的方法解析蛋白质结构一般需要好几年的时间，不仅需要专业的研究人员，更需要昂贵的仪器设备。现在计算机几分钟就可以帮我们预测蛋白质的结构，节省的时间成本可能是无穷大。

张翼：我是AlphaFold的用户。我自己在做一些多肽的凝胶实验时，通常需要用到冷冻电镜，而这个过程成本极高。此外，在进行分子结构的计算时，计算量也非常大。然而，AlphaFold 的出现改变了这一切。它让一些资金有限、缺少资源的科学家也有机会参与到高水平的科研中。

《中国科学报》：应怎样看待AI在科学领域的影响力？我们会对它形成依赖、变成“懒汉”吗？

华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，AI已经成为人类在这个时代最核心的研究工具之一。实际上，我们每一次的科学进步都是利用工具来实现的，制造和使用工具也是人类和动物的本质区别，人类就是通过不断改进工具推动自身向前进的。

化学研究也是如此。宏观可见，微观难定，化学家就是运用AI去探究肉眼不可见的微观世界。因此，每一个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。

从历年的诺贝尔化学奖可以看出，我们人类现在遇到的问题越来越复杂，除了使用工具，我们还需要具备学科交叉和产业调动的能力，因此未来我们需要综合考虑科学与产业、科学与资本、科学与社会之间的关系。

林世贤：尽管现在AlphaFold、大语言模型等AI模型非常受关注，但AI的水准还处于非常起步的阶段，能做的事情也非常有限。虽然它能够对一些复杂问题作出判断，但认知程度依然有限。从现在到可以预见的未来，对我们来说，AI都将是非常好的工具，不会陷入到这些让人们担心的问题中。

一个“科学怪咖”和两个“神童”

《中国科学报》：在你眼中，戴维·贝克是什么样子的人？

王初：我于2001年来到华盛顿大学生物化学系攻读博士学位，当时也是机缘巧合通过实验室的轮转来到戴维·贝克实验室，一直待到2008年博士后项目结束。

在跟戴维·贝克的接触过程中，我感觉到他是一个天生的、非常纯粹的科学家，并且他把自己的全部精力都倾注于科学研究中，他总会有很多原创的想法，并能够将这些想法付诸实施。

我们一直都保持着很密切的联系，去年我还邀请他在我们学院做了精彩的“兴大学术报告”。最近的一次，我们还一起去爬了长城，他很喜欢爬山，也非常喜欢长城。

大卫不仅专注科学本身，他还做了一个特别有趣的蛋白质折叠和设计的在线游戏，叫“Foldit”。当时我问他为什么要做这款游戏，他的回答是，研究不应该只由科研人员来做，也可以让普通大众参与其中，还可能收获更多有趣的想法和发现。

沈琦：我觉得戴维·贝克就是一个眼睛会放光的人，顶着一个爆炸头，两眼放光。有点像什么？像个科学怪人或者叫科学怪咖，一眼看上去就觉得他有很多想象力和创造力。

在跟他的接触中，除了觉得他非常风趣幽默之外，能深切感到他就是那种会玩、会干，又能把玩的东西变得很有意义的人，能真正做到“Research for Fun”。另外，他的精力非常旺盛。你可能想象不到，他的实验室有一百多位博士后，这在其他美国实验室是不可想象的。有的诺奖得主的实验室，也就十几个博士后。

《中国科学报》：你对其他两位获奖者熟悉吗？

林世贤：德米斯·哈萨比斯跟华人有一定的渊源，他的母亲是新加坡裔华人。他4岁学国际象棋，13岁拿到国际象棋的大师标准称号，17岁就利用计算机天赋编写了一款畅销数百万份的游戏软件，所以很早就被周围的人冠以“神童”的称号。他创立的公司Deepmind，早期因为研究出了AlphaGo围棋软件震惊了全世界，一举成名。

2018年Deepmind成立研究组对蛋白质结构进行预测，并吸引到年轻的约翰·江珀的加入（约翰·江珀是AlphaFold的第一作者，也是一位“神童”）。他们的第一个作品AlphaFold1，首次参加CASP大赛就拿到了60多分的好成绩（满分100分），是这个比赛第一次有人拿到及格成绩。

《中国科学报》：你怎么看今年的诺贝尔化学奖颁给了年轻的科学家？

姜雪峰：这正是诺奖的魅力，科学突破不论资历不排位，谁可以解决问题谁就能获得认可。这不是简单的技术积累，也不是谁的研究时间长，而是谁更有创新性思维，谁可以突破重围、解决问题。科学的多元性给了每一个探索未知的人以机会，不论出身、年龄、国界，这就是科学的魅力。

文 ｜ 《中国科学报》 记者 赵广立 冯丽妃 沈春蕾 王一鸣

（来源：中国科学报）