2026世界顶尖科学家论坛开幕：诺奖与菲尔兹奖得主谈AI如何改变科研范式

人工智能与科学研究的深度融合，正在酝酿一场深刻变革。面对AI带来的全新可能，一位诺奖得主正在探索全新工作方式，一位菲尔兹奖获得者则回到数学创造的源头，追问数学家该如何理解“会证明的机器”。 10月31日，以“范式变革：科学突破的下一个十年”为主题的2026世界顶尖科学家论坛在沪开幕。开幕式主论坛上，两位科学大师先后登台分享。他们的观点虽有不同，却点出了一个共同命题：随着AI不断拓展科研的能力边界，人类需要重新思考科学发现的方式与意义。 这样的思想交汇，正是顶科论坛的价值所在——不同学科、不同地区、不同代际的科学家，在一个屋檐下审视科学的未来。而在学术之外，这场顶尖智慧的碰撞还提示我们，无论AI会改变什么，对未知世界的好奇、对科学真理的追求，以及开放合作、造福人类的共同信念，依然是推动科学不断向前的重要力量。 2026顶尖科学家论坛开幕现场。文汇报记者 袁婧 摄 当答案不再稀缺，“选择”成为关键 在漫长的科学史上，发现新事物往往意味着突破了资源与能力的限制。但如今，AI可快速生成海量研究方案，科学家忽然被送到了一个“可能性”空前丰富的世界。但选择越多，就越容易发现未知吗？ 2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉在演讲中表示，科研正从“稀缺”走向“丰裕”，这带来了一个新问题：当可供探索的可能性远远超过人类能够研究的范围，科学家该如何选择？ 亚吉研究的金属有机框架材料是理解这一问题的钥匙。通过精心设计分子结构，科学家能创造出具有不同功能的新材料——比如亚吉团队就聚焦于能从空气中捕集二氧化碳和水的特殊结构材料——但分子构件的潜在组合是天文数字，强大的AI固然可以轻而易举地生成数以万计的候选材料，但哪些值得进一步被验证？ 过去，科学家主要凭知识、经验和直觉，对候选的研究对象作出选择。亚吉则更进一步，提出应该发展一门“选择科学”，让选择本身成为可以系统研究、不断改进的科学问题。 这一构想的意义不止于材料筛选：研究什么问题、开展什么实验，甚至未来如何推动应用，都逃不过“选择”，核心就是借助AI连接更广泛的学科，从中发现新规律和原则，使科学决策有据可循。 亚吉的实验室就在践行这种“选择科学”：在向AI提供必要信息和提示后，大模型很快给出96组潜在新材料的结晶条件，随后就交给机器人和自动化实验平台进行验证。很快，结果被反馈给AI，并用来指导下一轮尝试……就这样，通过几轮迭代，不到一个月，材料结晶性能显著改善，而传统试错往往需要数年甚至更久。 这一变化，正在改变其他与会者的科研体验。纽约科学院院长兼首席执行官杜宁凯说，AI也许是人类有史以来创造的最强大引擎，正在加速医学、材料科学以及基础科学领域的突破与发现。今年顶科奖青年科学家奖得主、上海交通大学教授谢伟迪则感慨，AI使许多过去遥不可及的课题有了探索的可能。目前，他正尝试将AI应用于罕见疾病研究，进一步理解生命机制。 对亚吉而言，他相信在AI时代，“选择科学”有望成为重要的科学方法，判断什么值得探索，将成为科研的关键能力。 2026顶尖科学家论坛开幕现场。文汇报记者 袁婧 摄 当机器学会证明，什么才是创造？ AI带来的震撼，不只发生在实验室。向来以严密逻辑和理性思维著称的数学界普遍面临着新困惑：AI越来越擅长数学，但数学家迄今却仍然无法理解大模型背后的机制。 2002年菲尔兹奖得主洛朗·拉福格回忆，机器翻译的进展曾让许多数学家感到同样意外。他们原以为，要让机器准确翻译，首先得和数学研究一样，建立一套理论和规则；但要用一套理论解释人类异常复杂的语言，几乎不可能，因此数学家认为机器翻译无法成功。但如今，他们不仅要撤回这一判断，大语言模型更是让数学家们目瞪口呆。 这不禁让人追问：如果机器越来越擅长解题，数学家的创造力又该体现在哪里？在拉福格看来，数学创造远不止于解题，它可以有更多维度：比如创造新概念、开辟新的观察角度，甚至将原本分散的知识贯通起来，形成对整个数学领域的全新认识。一个典型的例子就是解析几何的创立——与其说这是解题，不如将它定义为一种全新的数学观念。 2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特也谈到，当AI可以让科学家在一个下午就完成过去可能要一年才能验证的构想，真正稀缺的是能否进行高质量地发问。 事实上，无论是新科学问题的提出，还是新数学概念与理论的创造，科学家们都在强调：当AI让求解变得更加容易，科学研究也需要更加重视问题本身的价值，以及开辟新方向的能力。 拉福格的思考甚至更进一步：既然AI能如此有效地处理语言、攻克数学，那么在纷繁复杂的文本背后，是否隐藏着尚未被充分认识的数学结构？目前，他正在尝试寻找新的数学理论，揭示这些奥秘。这也从一个侧面表明，AI和数学依然还有着相互提升的空间。 2026顶尖科学家论坛现场交流活跃。文汇报记者 袁婧 摄 范式变革时代，科学底色依旧 科研的工具与方法因时而变，但科学为何出发、最终为了什么，或许不会因为AI的出现而改变。对科学精神的阐释，对科学底色的坚持，始终是顶科论坛的一个“隐藏主题”。在人工智能的语境下，科学家对未知的好奇、对真理的坚持，以及对科学秉持的责任感，其价值依然没有变。 今年顶科奖“生命科学或医学奖”得主袁钧瑛在登台领奖时回忆，44年前，正是一个朴素的问题——细胞是如何死亡的，引领她开始了数十年的探索。如今，她仍提醒青年科学家，不要一味追逐热门领域，要永葆好奇心，敢于闯新路，追问那些发自内心的“为什么”。 回顾今年顶科奖各位获奖者的研究历程，莱维特说，无论是小波理论，还是程序性细胞死亡，最初都不是为了开发产品，而是源于科学家对一个有趣问题的探索。几十年后，这些基础研究的应用价值才逐渐显现。“好奇心居于首位，应用成果才会随之而来。” 科学的进步离不开信任与开放。杜宁凯指出，科研新范式不仅意味着新工具、新发现，也包括科研合作的创新。面对AI带来的机遇和风险，这种合作更显迫切。他特别强调，作为推动AI发展的重要力量，中美两国负有特殊责任，应共同探讨技术安全与治理，确保这项卓越技术能服务于人类福祉。 “合作和交流在科学界绝对不能是奢侈品，它们是科学运转的核心方式。”杜宁凯说，这点在人工智能领域尤为迫切。