不必猜测和质疑颜宁回国的动机

张田勘新京报

AI解析蛋白质和其他生物分子结构只是研究的开端，并不能包揽所有的研究和工作。

全文1825字，阅读约需3.5分钟

撰稿/张田勘（专栏作者）编辑/马小龙校对/李立军

▲颜宁在2018年世界生命科学大会留影。新京报资料图

这两天，著名科学家颜宁宣布回国的消息引发广泛关注。11月1日，在出席“2022深圳全球创新人才论坛”演讲时，颜宁宣布即将辞去美国教职回国。这个决定不亚于颜宁2017年到美国任教时掀起的舆论热度，因此，不少人对她的回国任职动机有了一些推测。

这其中，传播最广泛的观点认为，由于颜宁所从事的结构生物学遭遇AI技术的“横刀夺爱”，人算比不过AI算，工作机会和成果会日渐减少，因此只能回国。

有的版本还给出了详细的“猜测依据”：本来颜宁他们一年能解析几十个蛋白质结构，但谷歌旗下的英国DeepMind公司凭借AlphaFold2模型一次解析上亿个蛋白，这些年，几万个生物结构学家才解析几十万个蛋白，在AI（人工智能）的碾压之下，结构生物学家即将失业。

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AI介入科研是正常趋势

评价科研人员最重要的标尺当然是成果，颜宁是研究蛋白质结构的，因此，这成为目前猜测最多也是传播最广的一个动机论。但是，就目前来看，这些观点也仅仅是猜测而已，事实究竟如何，需要时间和结果来回答和检验。

无论是科研人员还是其他职业，职业的流动和环境选择都是正常的。相比而言，科学家当然愿意流向那些能出成果的环境，而且，最终也只有成果才能说明一个人的选择是否正确，但是，出成果需要时间，所以，现在来评判颜宁的回国任职，其实为时过早。

随着技术的发展，AI介入科研，是一种正常的发展趋势，而且也不仅仅是解析蛋白质结构需要AI帮助，将来很多行业都需要AI，因此，从总体趋势看，AI将要取代不少人的工作。

尤其是在分析蛋白质结构方面，2022年8月，AlphaFold2公布了大约 2.2 亿种蛋白质的预测结构，几乎涵盖了 DNA 数据库中已知生物体的所有蛋白质。

与此同时，另一家科技巨头Meta（前身为Facebook）也不甘落后，借助人工智能ESMFold（“宏基因组”数据库）在两周内预测了来自细菌、病毒和其他微生物的6亿多种蛋白质的结构。

按此进展，不只是结构生物学家的工作会受到挑战甚至受到威胁，就连其他领域的研究人员，如生物化学、药物研发、基因测序和临床医生、农业和植物学的分子育种等，都可能受到挑战。所以，如果说要受到影响，不只是颜宁一个人，所有人都会面临这样的境况。

况且，颜宁身为行业佼佼者，未来的选择空间其实更大，说“颜宁是因为受到AI的挑战才选择回国”，其实有些立不住脚。

▲颜宁回国工作，是其个人选择。图/IC photo

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AI并不能包揽所有的研究

就科学层面而言，尽管AI正在挑战人工解析蛋白质结构，但是，在准确性上还需要检验，而且产品更需要动物和临床试验的检验。因为AI只是模拟蛋白质结构和其他分子、化合物的结构，而非真实地测出了物质结构，更何况有些分子和化合物结构在一定条件下会产生变化，需要在实践中结合产品的使用才能获得准确认知。

即便AI能解析一些分子结构，也还需要动物试验和临床试验才能准确获得不同分子、化合物的反应条件、功能和作用。因此，AI解析蛋白质和其他生物分子结构只是研究的开端，并不能包揽所有的研究和工作。

从这些情况看，AI让传统结构生物学家和其他生物医学研究人员“失业”，还为时过早。这也是不必以此猜测颜宁回国的理由之一。

从人类的发展历史看，技术的进步永远伴随人类，与时俱进的人善于适应和利用技术的进步。当生物医学和其他学科面临AI浪潮时，绝大部分人都会学习并应用这样的先进技术来进行科研和工作，只要能学习、善于学习，适应和使用AI等工具，他们面临的不会是失业，反而有可能是更多的工作机会，并提升待遇和工资。

颜宁的回国也许只是挑选工作环境的一个选择。颜宁回国任深圳医学科学院院长，能够获得的资金和资源应该远比在美国做一名教授要丰富得多，而祖国也需要这样的人才。

并且，有了人事权和充裕的资金，颜宁还可以组建更多的科研团队和实验室，带动更多的研究人员一起工作和研究，或许获得的成果比自己单枪匹马单打独斗还要多。在此情况下，颜宁能做什么样的选择，一般人想必也理解。

说到底，颜宁回国工作，是其个人选择，也是对自己能否出更多成果在分析和预判之后的决定。外界不必对颜宁“说三道四”，让其安心工作科研，未来或许她能以更多的成果来回应大家。

值班编辑康嘻嘻

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本文部分内容首发自新京报公号“新京报评论”

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