到底是终末的黑暗，还是无限的起点？——AI对未知的挑战
当人们还在惊叹AlphaFold对蛋白质结构预测的“一骑绝尘”时，更多人已在思考：如果把科研这件事交给AI，未来会走向何方？资源有限，欲望无穷，这是整个历史长河里，人类一直在上演的悖论式命题。就像爱因斯坦描绘的那个圆：圈子越大，周围的未知也越明显。我们一边渴望快点扩大这个“已知”之圆，一边又对无尽的未知怀有敬畏与焦虑。也有人问：有没有可能，我们只是加快了撞上宇宙尽头的速度？
乍看起来，这似乎是一个“人力（或资源）终有尽头 VS 无限探索欲望”的博弈。从某种程度上说，人类文明的每一次显著跃升，都在追赶或者拓宽我们自认为的“极限”。在最初，神话与宗教给出了对未知的解释；如今，各路科学技术的迭代似乎更直截了当——就像许多科幻作品预测的一样，人类一步步用“工具”去探寻边界。最新的“工具”之一，就是AI。
从爱因斯坦的圈子谈起：知道得越多，不知道得越多
很多人都听过那个生动比喻：人的知识是圆内之地，未知是圆外的海洋；圆越大，接壤的未知也就越广。所以随着人类对世界的认知不断拓展，会同时意识到更多我们还不明白的东西。这是一个十分有趣的悖论：我们越勤奋探索，就越清晰地看到自己尚未触及的领域。
施一公曾用AI在蛋白质结构分析上的速度来说明，人类已经看到科学加速的一个缩影。从AlphaFold到ChatGPT，人们惊艳于AI的“不可思议”，也许下一步就是AGI（通用人工智能）的崛起。但“快速扩大知识圈”的背后，也存在一些让人皱眉的问题：
资源是否足以支撑下一个量级的需求？
AI真的能突破瓶颈，还是只是把研究者引到一个更宽阔但仍有限的空间？
以AI为利剑，还是饮鸩止渴？
如果你翻看许多硬科幻，可能会发现几乎所有悲观命题都能归结到“资源终究匮乏”上。比如有人会严肃地说：“宇宙如此浩瀚，地球资源始终有限，终究我们还是得面对末路。”正如他们所说的，人类对未知的渴望无比强烈，却无法弥补有限资源的现实。那么当下AI取得的各种突破，会不会只是加速燃烧，我们会不会最终被困在一个更大的牢笼里？
“要用魔法打败魔法。”当别人和你谈末世、谈忧虑，不妨先谈谈那些改变生活的好事。回想一下短短几十年，我们经历了拨号上网到5G网络的飞跃，感受过智能手机替代PC的浪潮……每一轮技术浪潮，总能给人意想不到的惊喜。纵使我们无法确认AI能否带领人类跨过真正的终极边界，也许它至少能让我们多些底气，减缓在探索道路上的疲态。就像X世代、Z世代那样，更乐于拥抱新技术带来的变化，因为谁不想在有生之年体验更多“黑科技”呢？
具身智能与自组织：AI走向科研前线
说回AI对科研的影响，近年有个热门方向叫“具身智能”（Embodied AI），让AI不仅处理数据，还能与物理世界进行交互。换句话说，AI不只是在显卡集群中建模，而是可以驱动实验设备，甚至根据实验结果自我调整下一步研究方案。这样一来，很多人力成本高、迭代缓慢的科研流程或许会得到大幅度升级。
你可以想象一个高度自动化的实验室：AI扫描大量文献，制定实验方案，操控机器人完成实验，并实时修正下一步策略。在这样高度自组织的系统里，科研速度会空前提升。当然，我们也必须严肃讨论“可解释性”与“信任”问题：当机器的运算逻辑变得越来越复杂，我们要如何确保AI在做出正确决策？如何向科学家和公众展示其合理性与准确性？
在《Thinking, Fast and Slow》[1]（Daniel Kahneman, 2011）中，人类会用快速直觉和慢速理性两种思维模式来认知世界。AI也在尝试结合这两种模式：快速信息检索和“慢思考”般的推理与规划。如果真的成熟应用于科研，或许会激发出新的研究范式——“AI4Sci”已经是许多顶尖团队聚焦的前沿热词。
反抗天理？AI究竟给了我们什么？
从某种角度来说，AI似乎让人类的“斗争欲”达到了一个新高度：我们看到了有限资源的“瓶颈”，却想用另一种力量去打破常规，乃至获得突破性的发现。可以把AI当作一把弑神的利剑，让我们更快地斩开通往真理的迷雾；也可以将之视为在“饮鸩止渴”，加速把资源烧光。谁也不确定最后的结果。
但或许正因为未知无比宽广，我们才更需要这样的“利剑”。与其坐在原地感慨宇宙的终极尽头，不如继续推动那些更高效的科研模式落地，寻找各种可能性。毕竟，即使最后证明这条路走不通，也能为后来者留下关键的经验和教训，下一波技术革新就有更多概率成功。
结语：新型体力劳动者？下一步的思考
回到文章的标题——“知道得越多，不知道得越多”。不管是人力推动，还是AI加持，人类所能挖掘的知识永远不会穷尽。能做的，就是在这个无边界的探索中，让我们的科研更有效率、更具创意。在人力有限、资源有限的大环境下，AI或许就是那个“无限”与“有限”之间的关键纽带。
这里也留下一个悬念：在AI时代，科学家或者科研工作者会不会成为某种“新型体力劳动者”？当AI能替我们做越来越多、越来越深的研究，我们又该如何定义自己的存在价值？欢迎在评论区留下你的思考，也请把这篇文章分享给更多对AI与科研话题感兴趣的朋友，让我们的探讨延伸到更多人群中。下一期，我们就继续深入聊聊科研人的角色转变，看一看AI革命之下，人的尊严与智慧能否获得新的定义。
参考文献：
[1] D. Kahneman, Thinking, Fast and Slow, Farrar, Straus and Giroux, 2011.
（如需补充其他文献或数据，可在文内标注来源链接。）
