叶盛：人工智能的崛起导致了“新手村”的消失#2025年终特辑02

本文来自微信公众号： 信睿周报 ，作者：叶盛，原文标题：《叶盛：人工智能的崛起导致了“新手村”的消失 #2025年终特辑02》

首先想请您谈谈今年投入精力最大的事是什么，以及为什么想去推动这件事。

今年我最主要的精力都放在了AI生物学研究当中。事实上，不仅是今年，过去四五年的时间都是这样度过的。具体来说，我们在开发一些AI模型，让它们能够设计蛋白质、核酸、药物。今天，几乎人人都对AI有所了解，大家想象中的“AI+生物学”或许是让通用大模型去学习生物学论文，然后代替科学家去研究生物学。但事实并非如此。让通用大模型去替代人类工作，目标是让AI达到甚至超越人类的水平，然而生物学领域的AI从一开始就是超越人类的！它们学习了海量的生物学数据后，能够从中获得人类无法得到的认知。比如，人类研究蛋白质结构有半个多世纪了，积累了20多万套蛋白质结构数据，但是仍旧没有掌握蛋白质折叠成为三维结构的科学规律。而AI模型AlphaFold却从这些结构数据中学习到了蛋白质的折叠规律，并能应用这样的规律准确计算蛋白质结构。生物学的海量数据与AI大模型之间因此有了完美的契合点。这就是我努力去研究AI生物学的原因，我们不是要让AI取代谁，而是要让AI成为一种远超人类智能的计算工具，帮助人类学习生物学数据，拓展人类对于生物学的认知。

长期以来，公众对您所在的研究领域有哪些误解？

蛋白质科学与其他生物学领域的最大区别在于：蛋白质是我们看不见的。即便是细胞生物学研究的细胞，也可以实实在在地在各种光学显微镜下观察到。而蛋白质比可见光的波长尺度还小1—2个数量级，完全无法直接观察到。所以我们研究蛋白质结构的时候用的都是X射线晶体衍射、冷冻电镜三维重构等间接方法。因此，蛋白质的结构研究虽然对于生物学而言非常重要，但是很难为公众所理解，也很少为公众所知。如此一来，也就谈不上什么误解了。

但是，对于“蛋白质”这个概念本身，公众的确存在很深的误解，很有必要澄清一下。“蛋白质”这个名词据说源于日本科学界对protein一词的翻译，但也有人认为它是清代从中国传到日本的。无论如何，这个翻译只体现了这种物质最容易获取的一个来源——从蛋清中提取，却丧失了它的本质含义。Protein与Proton（质子）有同样的词根，其希腊语词源有着“首要的”含义。事实上，地球上任何一种生命的细胞去除水分子后，剩下的干重当中最主要的成分就是蛋白质分子。它们既是生命的一砖一瓦，构筑了生命，也是生命的机器零件，推动着生命的运转。如今被人们广泛谈论的基因，其主要使命正是编码生产生物体自己的蛋白质。研究蛋白质是人类彻底理解生命机器的必由之路，蛋白质是几乎所有生物医药科技的核心研究对象，而不仅只是营养品。

AI对您的研究产生了哪些影响？

AI对我而言是一种强有力的工具，但我有必要再次说明，这里的AI指的不是通用大模型或语言大模型——虽然这类常见的AI对我的工作也有帮助，但不过是节省了一定的人力劳动，并不是创造性的。AI真正让我的研究领域产生变革，在于它让曾经的不可能变为了现在的可能。我的主要研究对象是蛋白质的三维结构，通过测定蛋白质结构来揭示它们的功能机制，但一个更重要的应用领域是设计蛋白质来实现某种特定的功能，进而指导药物研发等。由于人类对于蛋白质三维结构的规律认知非常有限，蛋白质设计曾经是一个极其困难的领域，全世界从事这方面研究的研究组屈指可数。可是今天，由于有了AI的辅助，蛋白质设计的难度大大降低，成功率大大提升。我们有理由相信，一个能够自由设计任意功能蛋白质的时代即将来临。

据您观察，人类社会有哪些新近的发展或变化值得被深入研究？

当前人类社会最显著的变化很多都与AI的崛起有关。我注意到一个现象，可以将其比喻为“新手村的消失”。很多人都知道，AI已经开始取代一部分人的工作了，比如设计公司不再需要大量年轻的画师，而只需要几个资深的美术总监对AI生成的图片进行调整。但实际上，AI仍未能替代人的全部工作，与AI配合工作的往往是对其领域有着丰富经验和深刻理解的人。在生物学领域也是一样，往往是对生物学问题有着深刻认知的学者才能用好AI，而年轻的学生很难理解AI的输出以及其中揭示的生物学规律。

这种现象看似没什么不合理，但是大家要知道，美术总监也是从小画师成长起来的，学者也曾是没有什么洞见的研究生。AI的广泛应用相当于在游戏中抹除了用来练级成长的“新手村”，那么等到10年、20年后，谁又能成为未来那个时代应用AI的“高级玩家”呢？这个问题很可能会越来越严重，甚至成为系统性的问题，应该得到足够的关注与研究。

您是否愿意分享一下未来3—5年的研究计划？

我希望在未来5年内让AI蛋白质设计和AI核酸设计等技术得以普及，变得更成熟、更便宜、更易用，最终变革蛋白质等生物大分子设计领域，大大提升生物药的研制速度，使之成为一种可以标准化、流程化开发的药物。如果我们有了这样的“利器”，那么人类在面对下一次新发病原体大流行时，就能够在很短的时间内设计得到有效的生物药，遏制危害严重的全球大爆发。

（原载于《信睿周报》第160期）

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