稀缺的不是“验证”，而是提问
前不久，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）一次性发布722篇AI生成的数学手稿，数学界瞬间炸了锅。人类数学协会呼吁数学家停止与其合作，他们认为，AI正在攻陷数学殿堂。
这场沸沸扬扬的争议，把科研界一个更深的问题推到台前。当AI能不断压缩科研领域猜想的验证成本，科研领域里真正稀缺的到底是什么？11月1日在上海落幕的世界顶尖科学家论坛上，多位科学家认为，AI时代的科研，稀缺的不是证明，是提出问题。
2013年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学教授迈克尔·莱维特说，过去几年，他眼看着AI从新奇玩物，发展为处理简单工作的帮手，再到水平堪比博士后、研究员。如今，对他而言，AI已相当于一整个科研小组。
上海交通大学人工智能学院副教授谢伟迪认为，做科研需要“taste”，也就是品味、兴趣点，敢于挑战未知的难题。谢伟迪说，面试学生时，他看的不是论文数量，而是请对方把科研项目从头到尾讲清楚，重点考察问题怎么提出、思路怎么形成、关键难点怎么突破。
当AI能高效完成验证与推演，决定科研高度的，是什么？
AI再强，也站在人类的肩膀上。英国剑桥MRC分子生物学实验室名誉课题组负责人丹妮拉·罗兹说，提出问题的是科学家，判断答案是否成立的也必须是科学家。
在丹妮拉·罗兹看来，AI能设计药物，是因为它掌握了人类积累的化学知识。她反复提醒年轻人，别让AI包办一切，要锻炼自己的大脑，别在技术的便利里弄丢科学最珍贵的好奇心，以及提出正确问题所需的知识。
当验证不再是瓶颈，评价导向必须跟着转身。复旦大学高分子科学系长聘教授陈培宁认为，高校和企业做科研有相通之处，高校的优势很大程度上在于能做更多自由探索。他培养学生，最看重“能带走的能力”——综合素养、创新意识、多学科交叉思维、解决真问题的本领。
陈培宁说，他希望学生带着浓厚的好奇心做研究，成为创造者而非执行者。评价科研成果，最终要看它能否解决真问题，能否推动科技发展、人类进步。评价体系也应该更注重长周期考核，给有内在动力和创造力的年轻人更大空间，让他们敢闯“少人区”“无人区”。
作为世界顶尖科学家论坛的核心奖项，顶科奖从设立之初就锚定基础科学原创突破，引导科研回归初心。红杉中国是顶科奖的独家捐赠方，其创始及执行合伙人沈南鹏说，科学探索从来道阻且长、不进则退，每一次微小的进步，都离不开一代代科学工作者的接续奋斗。
“让科学的价值被认可，让研究的成果被褒奖，让探索的精神被传承，这是红杉永久支持顶科奖的初心，也是面向未来不变的长期承诺。”沈南鹏说。
AI在改写科研的成本结构，把人类从繁重的验证、计算、推演里解放出来，这本是科学进步的福音。真正该警惕的是，工具越来越强，而科研体系还停留在“以验证产出论英雄”的旧轨道，用论文数量、影响因子丈量科研价值，却冷落了对本质问题的追问、对颠覆性方向的探索。
世界顶尖科学家论坛上的声音，指向同一个答案。AI时代科研最稀缺的资源，不是算力、验证速度、论文篇数，而是能提出好问题的头脑。伟大的科学进步，往往始于一个石破天惊的问题。提出问题的能力，永远是人类最不可替代的天赋。
（新华每日电讯）
