AI拉低知识获取门槛 甄别对错才是AI时代核心竞争力 | 东方卫视
风云之声 2026-11-05 21:38:19
主持人：何婕
袁岚峰 中国科学技术大学副研究员 科技传播系副主任当你向人工智能抛出一个专业到教科书里都找不到答案的量子信息问题，它不仅能给出体系完整的深入解答，还能清晰拆解推理链条、列明参考文献来源；当实验室里的“机器化学家”可以自主读完海量文献、设计实验方案，再24小时不间断地完成精准实验，只用微量试剂就能产出传统方法数倍的成果——我们不得不直面两个时代之问：AI正在给基础研究带来一场怎样的底层变革？当AI的知识储备与解题能力不断逼近专业前沿，我们又该用什么标准，去定义一个真正的科研人才？
10月12日播出的《这就是中国》，主持人何婕与中国科学技术大学副研究员、科技传播系副主任袁岚峰展开深度对谈，从一线科研人员的真实体验出发，横跨个体科研效率、产业研发突破与国家科技战略多个维度，拆解了人工智能为中国基础研究全面赋能的深层逻辑，也道出了AI时代最核心的科研生存法则：人永远是技术的主宰，而驾驭技术的底气，永远来自自身的知识厚度。对于常年深耕科研与科普一线的袁岚峰而言，AI早已不是遥远的概念，而是日常科研工作的“超级助理”。他在节目中分享，自己经常向DeepSeek等AI工具提出各类问题，涵盖科学领域及更多范畴，其中绝大多数都能得到逻辑清晰、内容扎实的回答，极大地加快了文献调研与知识梳理的速度。最让他印象深刻的是，即便在自己最熟悉、研究最深入的量子信息领域，提出很多教科书与现有文献都未曾覆盖的专业问题，AI也能凭借思维链能力，给出极具深度的解答，甚至会清晰说明结论对应的文献依据与推导过程。但技术的红利之下，陷阱同样并存。对话中两人不约而同地提到了AI的“幻觉”问题——AI有时会一本正经地输出错误信息，虚构事实与结论。也正是基于这一特性，袁岚峰抛出了一个极具冲击力的判断：在今天这个时代，判断一个人是不是真正的人才，最根本的标准，就是他能不能识别出AI的错误，他的真实水平究竟是比AI更高，还是更低。何婕对此深以为然。在她看来，用好AI的前提，是使用者本身具备足够扎实的知识储备与完整的知识结构。只有当一个人对所在领域有足够深的理解，具备独立的判断能力，才能把AI当成提升效率的工具；反之，如果自身知识体系存在明显短板，就很容易被AI的错误结论带偏，反而被技术牵着鼻子走。当AI让获取知识的门槛无限降低，甄别信息、判断对错的能力，就成了一个人最核心的竞争力。工具永远只能放大使用者的能力，却无法替代能力本身，这是AI时代最朴素也最深刻的真相。如果说AI对个体科研人员的赋能，是提升了“调研”的速度，那么它在产业级基础研究领域的应用，则正在重构整个研发的“生产方式”。对话中何婕提到，在中国重点布局的先导产业中，生物医药是近年来创新势头最迅猛的领域之一，而中国创新药的快速崛起，恰恰离不开AI技术的深度助力。传统生物医药基础研究高度依赖实验室数据积累与人工分析，研发周期长、试错成本高是全球科研界共同的痛点。而AI的出现彻底改变了这一局面：面对实验室产出的海量数据，AI可以不眠不休地进行高通量分析与规律挖掘；在药物分子筛选、靶点预测等关键环节，AI可以通过模拟计算反复迭代，大幅减少实体实验的次数与资源消耗。这种“人机协同”的模式，把基础研究的整体效率提升到了全新高度，也让研发周期得以大幅缩短，成为中国生物医药创新弯道超车的重要底气。更具颠覆性的突破，来自“机器化学家”的诞生。袁岚峰在节目中介绍，这种集软硬件于一体的化学科研机器人，已经实现了科研全流程的自动化与智能化：给定一个明确的研发目标，比如开发某种新型功能材料，它首先会自主检索海量学术文献，在此基础上制定出完整的实验方案；随后它可以独立操控实验设备完成全部实验操作，24小时不间断运行，彻底突破了人类的生理极限；更重要的是，它的实验用量控制极为精准，只需微量的实验材料就能完成大量平行实验，资源利用率与研发效率远远超越传统人工模式。仅仅两年时间，这类“机器化学家”已经快速产出了一大批科研成果，用实力证明了AI在基础研究领域的巨大潜力。这意味着，基础研究正在从“学者单兵作战+实验室人工试错”的传统范式，转向“AI智能规划+自动化高效验证”的新范式。这种范式升级带来的不仅是速度的提升，更是科研底层逻辑的变革——科研人员得以从繁琐的重复性劳动中解放出来，把更多精力投入到提出科学问题、判断研究方向、构建理论框架这些真正需要人类智慧的环节。
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每周一 22:00
本文2026年10月19日发表于微信公众号 这就是中国 （AI拉低知识获取门槛 甄别对错才是AI时代核心竞争力），风云之声获授权转载。【版权声明】本文内容来源于风云之声，版权归原作者及原媒体所有。本站仅作信息分享，不构成任何商业用途；如涉版权问题，请联系本站删除。
发布时间：2026-11-05 20:03:09
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