科学、AI、哲学交汇处探索疾病与衰老的奥秘｜加州理工单舒瓯教授 x 硅谷徐老师 S8E17
01:00:47 Share

用 声音 碰撞 世界。

生动活泼。

欢迎来到 我是 next 科技 早知道 第八 季， 和 全球 创新 第一 时间同步。 Hello, 大家好， 欢迎来到 我们 今天 的 科技 早知道。 今天 我们的 节目 其实 是 分 两个 部分。 第一 部分 是 我们的 硅谷 徐 老师 和 他的 一位 双重 校友 单说 教授 来 我们 节目组 的 一个 个人 专访。 单教授 其实 是 我们的 华人 之 光， 他 刚刚 获得 了 2024年 的 美国 国家 科学院 的 分子生物学 奖。 我们在 之前 的 节目 当中 其实 多次 聊到 了 alpha 4， 蛋白质 折叠 等等等等 这样的 相关 的 技术 和 科学 的 进展。 单教授 就是 这个 领域 的 专家。

在 第二 部分， 最后的 十分钟 左右 的 时间 里， 我会 和 我的 合伙人 徐涛 来 跟 大家 一起 介绍 一下 我们在 最近 忙 了 很久 的 一个 线下 的 活动。 是在 9月13号 在 香港 举办 的 一个 闭门 的 研讨会。 关于 A I 和 创作 的这 样子 的 一个 方向 的 话题， 就请 大家 留 到 最后 收听 我们 对 这一次 活动 的 一些 预告。

科技 早知道 的 朋友们 大家好。 我 今天 非常 有幸 的 请 到了 我的 双重 校友。 他 也是 斯坦福 的 博士， 也是 我 高中 同一 年 毕业 的 同学 尚书 鸥 教授 来 我们的 节目 做 一个 分享。 几个 月前 他 刚刚 获得 了 一个 比较 大 的 奖， 是一个 2024年 的 美国 国家 科学院 分子生物学 奖。 获奖 感言 当中 他说 了 几句话， 我 觉得 非常 的 让 我 感兴趣。 然后 我 就 reach out， 我 就 跟 他 聊， 我说 到 我们的 节目 来 聊 一 聊。 然后 约 了 几个 月， 今天 终于 有幸 的 请 到 我们的 单教授， 到 这个 科技 早知道 的 节目 来 跟 大家 聊 一 聊。 单教授 先 跟 大家 打 一下 招呼 好吗？

徐浩 你好， 大家好。

单教授 其实 是一个 我们 中学 是一个 很 不错 的 华东师大 二 附中， 是 上海 非常 不 非常 优秀 的 学校， 很多 学霸， 然后 学霸 里面 有 很多 学霸， 然后 尚书 同学 是 我们 学霸 里面 的 学霸 的 学霸。 所以说 今天 能够 有幸 的 跟你聊 一 聊， 其实 从 两个 方面 我想 聊 一 聊。 一个 是从 一个 学习 职场， 因为你 看过 的 看过 的 学生 很多， 对 吧？ 你 自己 一路 走过来 很 优秀。 然后 你 在 加州理工学院 做 教授， 做了 这么多年， 带 了 很多 的 学生。 几年 前 我们在 聊 一些 关于 学生， 不管 是 怎么 去 思考 学校 或者说 研究， 我 觉得 你是 有 很多 洞见 的。 其实我 就 想 跟你聊 一 聊 这 一个 方面 的 问题， 希望 对 大家 有些 帮助。

另外一个 就像 我 刚才 说 的， 你 刚刚 获得 这么 一个 奖， 然后 你 在 那个 获奖 感言 里面 提到 了 一句话， 你说 你 做 的 事情 是 这 是一个 化学、 物理、 数学、 哲学 与 生物学 美妙 交汇 对的 能够 深刻影响 人类 健康 的 科学 问题。 我想 让 你 有一个 机会 给 大家 科普 一下 你 做 的 事情。 还有一个我 觉得 我 至少 对我来说 是一个 比较 有趣 的 一个点， 就是 一个 交叉学科 的 一个 的 一件 事情， 在 今后 的 几年 或者说 几十年 会有 很多 这样的 交叉学科 的 领域 的 研究。 因为 我们 今天 你看 计算机 已经 能够 使得 我们的 不同 的 数据 打通， 能够 做 很多 事情。 那 接下去 可能 说不定 是 计算机领域 对 你们 生物 领域 或者说 反过来 会有 一些 影响。

其实我 这也是 我想 跟 你 了解， 可以 聊 的。 最后一个 就是 今天 是一个 或者说 今后 几年 是一个 AI 时代， 我 也很 想听听 这个 AI 时代 你是 怎么 想 的那 我们 就 从 最简单 的 开始 讲， 就是你 目前 做 的 事情 对 吧？ 就是你 现在 从事 的 工作， 能 不能用 比较 通俗易懂 的 语言 给 大家 解释一下。

其实 首先 是 退一步， 就是说 大 的 框架 生物学 上 最 基本 的 一个 问题 是你 怎么样 解释 基因组 和 环境 的 互相 作用， 然后 产生 你 这个 细胞 或者 生物体 的 各种 现象。 这个 我们 叫做 gentle 到 final type 和 那个 联系。 然后 这 联系 中间 是 其实 有 一系列 的 逻辑 串 的。 这个 逻辑 串 其实 也是 非常 实体 的。 就说 你的 基因 是在 细胞核 里， 是用 脱氧核糖核酸 组成 的那 是 店 内。 然后 这 D N A 里面 的 基因 信息 是 复刻 到 一个 传递 分子 叫做 二类， 就是 核糖核酸。 然后 这种 传递 C 2的小分子 就 从 细胞核 到了 细胞质， 再 翻译成 蛋白质。

然后 大多数 的 人体 功能 其实 都是 蛋白质 来完成 的。 其实 蛋白质 如果 刚 生成 时候， 它 其实 就是 一个 单链， 由 氨基酸 组成。 然后 自然界 有 20种氨基酸， 他们 各种各样 的 不同 的 排列组合， 几百个 一串 就是 一个 蛋白质。 但是 那样 状态 蛋白质 其实 是 不能用 的， 因为 它 没有 三维 的 结构。 还有一个 定理 就是说 结构 产生 功能， 这个 蛋白质 结构 变了 以后， 它的 功能 也会 有 变化。 然后 你 如果 有一个 蛋白质 跟 原先 不太 一样， 然后 结构 不太 一样， 然后 你 就会 产生 新的 功能 蛋白 生成。 这个 问题 其实 就是 这个 链 中间 的那 一 环， 就是说 你 这个 单链 的 一串 氨基酸， 你 怎么能够 达到 这个 三维 体 的 一个 结构， 而且 这个 结构 其实 是对 每一个 蛋白 来说 是 单一 的， 就像 一个 数学公式， 就是说 数学 问题是 有 解， 而且 我们 知道 是 有 唯一 解 的， 每一个 蛋白 的 序列 在 自然 中 他 就有 唯一 解， 因为 它 有一个 比较 单一 的 结构 存在 的。

但是 我 有一个 基础 的 问题， 就是你 解解 出来 了 以后 能够 怎么样 呢？

你可以 预判 很多 功能， 因为 结构 决定 功能， 表 体上 的 它的 不同 氨基酸 的 组成， 然后 你 如果 有 足够 的 化学 生物化学 知识 的话， 你 会 去 可以 去 预判 就说 它的 功能 是 什么样。 比如说 这块 可能 做什么， 那 一块 只能 做什么？ 这边 有一个 洞， 这个 动力 可能 会 发生 什么？ 就是说 其实 这个 蛋白质 从 这 单链 变成 三维 的 结构， 这个 过程 是对 生物体 来说 是一个 很难 很 复杂 的 过程， 不是 那么 容易 的。 我们 刚才 说 了 就是说 其实 对 物理化学 来说， 这也是 一个 puzzle。

还有一个 问题， 分子 折叠 是 会 出错 的， 而且 出错 的 几率 非常 高。 特别是 膜蛋白， 长 在 那个 细胞膜 上 那边 蛋白 有些 跟 疾病 特别 有关的 那些 膜蛋白， 其实 即使 正常 的话， 它 正确 折叠 几率 是 30%， 70% 都 没有 折叠。 对， 然后 这个 细胞 就 等于 take care of， 就是说 把 它 再 消除 掉。 其实 折叠 错误 的 蛋白 是 非常 危险 的 一个 状态。 在 这样的 情况 下面， 这个 细胞 是 怎么 把 这件 事情 做对 的对， 这就 它 牵涉到 另一组 的 蛋白， 我们 叫 把 它 叫做 伴侣蛋白。 就是说 这些 伴侣蛋白 它 最大 的 功能， 就是 在 这个 蛋白质 没有 折叠 好 或者 没有 折叠 对的 情况下， 很快 地 认出来， 这是 一堆 出错 的 蛋白， 然后 就 粘合 上去， 不让 这些 很 坏 的 情况 会 发生。 他们 还 帮助 这些 折叠 错的 蛋白 复原， 复原 到 对的 情况， 或者 就 干脆 让给 细胞 一个 信号， 说 这 是一个 错的 蛋白， 然后 你 把 它 消灭 掉。

其实 很多 疾病 归根结底 都是 是 蛋白 折叠 错的 疾病。 这 里面 最大 一块 其实 是 老年 的 一些 疾病， 老年痴呆症 到 tamas， 它 是因为 一个 阿米 洛 贝塔 蛋白 长 错了， 或者 折叠 错了， 然后 就 变成 一个 聚合体。 帕金森 parking sense 最 主要是 有一个 蛋白 叫 阿弗 森 乌克兰， 它 也是 折叠 错了， 然后 变成 了 很大 的 有毒 的 聚合体， 把 神经元 都 杀掉 了， 然后 就 产生 了 这 一类 的 问题。 对。

这 也 非常 自然而然 的， 就是 年纪 大 了？ 人 有 生老病死， 然后 这些 蛋白质 的 折叠 错误 也是 一个 正常 的那 我们 或者说 你 最近 这么多年 做 的 研究 是 想说 什么 呢？ 是 想 发生 使得 理解 能够 使得 去 把 它 给 correct， 把 它 纠正。 就是说 最终 做了 这些 研究 以后， 给 我们 能够 带来 的 是一个 什么 价值 呢？

我们 要 理解， 我们 才 可以 去 只要 叫做 engine engineering， 或者说 了 只要， 所以 我 很 长时间 其实 都 是在 基础 理解 这 一块， 这些 伴侣蛋白 还有 各种 大分子 机器， 它 怎么样 把 新 生成 的 蛋白 送到 细胞 对的 地方， 然后 折叠 到 对的 结构。 如果 折叠 错了， 他们是 怎么样 把 这些 东西 复原 的。

谢谢你 科普， 我 觉得 我 听懂 是 一大部分， 但是 我是。

希望 你 听懂。 你们 如果 没 听懂 的话， 最终 要 记住 的 就是说 蛋白 需要 折叠 成功。 如果 没有 折叠 成功 是一个 非常 危险 的对 细胞 来说 是一个 危 非常 危险 的 情况。 而且 人类 老是 说 老化 的 问题， 有 一大部分 其实 是 蛋白 折叠 的 问题。

就 比较 好奇， 现在 做了 这么多年， 做了 很多 基础研究， 你 觉得 我们 离 真正 理解 还是 差 很远， 还是 说 我们 已经 看到 了 很多， 已经 理解 了 很多。 因为你 在 这个 领域 做了 很多年， 我 其实 想 就 是从 一个 大大的 方向 来讲。 能不能 给 我们 科普 一下， 我们 最近 十年、 20年 大概是 走了 多少 的 进程？

我 觉得 任重而道远。

任重道远。

对， 我们 应该说 是 很多 大 的 框架 知识点 都 有了。 但是 你 要 看 最近 20、 30年， 其实 细胞生物 和 分子生物 这些 教科书 也 不断 的 在 改。 不像 化学 教科书 或者 物理 教科书， 你 基本上 这 一本 30年 前 可以 用 的， 现在 还 可以 用， 因为 那些 条理 其实都没有 变。

生物 其实 是一个 发展 特别 快 的， 而且 依然 发展 特别 快 的 阶段。 分子生物学 其实 是 最 基础 的那 一块。 从 分子 你 了解 的 分子 状况， 把 它 放在 细胞 的 那个 context 里面， 其实 又有 很多 的 复杂度。 因为 永远 有有 你不知道 的 这个 分子 交合 的 另一个 分子， 你 还没 发现 那种。 然后 你 如果 把 这个 分子 放在 一个 活体 里面， 就是说 小老鼠， 这样 复杂度 就 又 更 进一层 了。 在 分子 这块 做 的 很 好了， 在 细胞 这块 进展 也 很大。 在 我们 叫 organ， organ 到 整个 生物体， 其实 这个 衔接 的 还是 挺 慢 的对 对。

所以说 我们的 长生不老药 还没有 造出来。 但是 对 怎么做 长生不老药 的 那个 方向 这个 framework 有 一定 的 理解， 知道 然后 出错 出 在哪里。

然后 就是说 分子生物， 就是说 我们 大块 的 原理 知道 的 比较清楚 了， 但是 并没有 做到 可以 精准 的 预判 的 这种 程度。 这个 就是说 物理学 就是说 可以 发 火箭， 送 个 卫星 放到 轨道 上去， 那 还是 差 很远 的。 他 这个 预判 没有 那么 多 的 精准度。

我们 稍微 转换 一下， 先 讲 一些 单教授 你是 怎么走 到 这条路， 然后 最近 自己的 求学 还是 工作 聊 一 聊。 然后 我们 待会儿 再会 回到 这 一段， 因为我 相信 AI 时代 对 这 一块 也会 有 比较 大 的 影响。 现在已经 讲 了 跟 我们的 科技 早知道 的 听众、 观众 讲 了 一 讲 你的 最近 做 的 东西， 很 想听听 你是 怎么 走上 这条路 的。 华东师大 二 附中 毕业 以后， 就 马上 就 走到 这条路 了， 还是 怎么样？ 能不能 给 我们 介绍 一下。

我们是 校友 吗？ 不知道 你 当时 记 不记得， 就是说 我 有 很 长时间 不知道 我是 要 学 文科 还是 学理科。 当然 22附中 是一个 理科 特别 强 的。 是 很 幸运， 就是说 我 十四五岁 的 时候， 那时候 还 订 一些 杂志， 包括 青少年 科技 杂志。 然后 我很喜欢 看 里面 的 科技史， 就有 一天 我 就 看到 了 那 一段 科技史， 就是 海王星 发现 的 过程。

哈雷 先生 或者说 是 哈利 他们 在 讨论 为什么 行星 沿着 地球 的 轨道 是 椭圆形 的。 当时 因为 牛顿 很 有名， 但是 是 深居简出 的 一个人。 然后 这个 哈 harvey 就 到了， 牛顿 在 家里 拜访 了 一下， 他 就 问 你 觉得 牛顿 先生， 你 觉得 行星 运行 的 轨道 应该 是 什么样 的？ 牛顿 想也不想 就说 是 椭圆 的， 为什么 我 已经 算 过了， 他 应该 是 椭圆 的。 对， 然后 哈利 马上 问 他， 你 怎么 算 出来 的？ 牛顿 找 了 半天 说 我丢了， 那 也 算了， 只有 了。 然后 哈雷 就是 很 花了 很大 的 力气， 就是说 让 牛顿 把 他 这个 过程 写 出来。 其实 那 就是 Price P M mathematica 微积分 的 教科书 诞生， 也是 现代科学 的 第一步。

当时 另外 还有一个 同时 的 puzzle， 就是说 其实 按照 牛顿 的 这个 理论， 其实 天王星 的 轨道 是 不太 符合 牛顿 的 那个 理 推算 的 理论 的。 他们 假想 的 就是说 可能 外面 还有 一颗 行星， 因为 和 天王星 互相 干扰， 所以 影响 了 他的 轨道。 所以 那 就是 海王星。 所以 海王星 的 轨道 是 两个 数学家 22组 公式 根据 流程 里边 算 出来 的。 天文学家 就是说 把 那 望远镜 对 着 那个 天空 那 一块 的 时候， 就 看到 这个 新的 行星 就 在那。

我 当时 看到 这个 时候 其实 很 震撼 的。 我们 中学 其实 基础 给 我们 打的 非常 扎实， 我们 学 很多 东西， 但是 他们 其实 没有 系统 讲 过 科学 的 方法 是什么。 所以 我是 读 了 那 一个故事， 那一刻 我 突然 明白 了 科学 方法 是什么。 就说 你 大胆 推向， 但是 要 严格 的 去 推测， 然后 用 实验 去 证明。 不然 你 来说 大自然 的 真理 还是 还好， 怎么样 就 更 近 了 一步。 那时候 我 就 决定 了 我是 要 做 科学。

现在 回想起来， 这 几十年 过来， 现在 我 回想起来， 我应该 这个 人的 性格 是 应该 是 做 科学 的。 对我来说 真实性 这件 事情 对我 特别 重要。 如果 这个 东西 含糊不清 的 或者 是 假的， 我会 本能 的 特别 去 抗拒 它。 在那一刻 我是 看到 科学 的 方法 是 比较 有效 的， 把 你可以 向 真实性 越来越 靠近 的。 所以 我 觉得 应该 从事 这个 行业 应该 是 很 有意思。 对我来说 心理 上 是 非常 下 的 反应。

所以说 对你 来说， 就 那时候 十四五岁 的 时候 看 了 这 篇文章， 想 了 一 想， 觉得 这 是你的 passion， 也是 自己的 强项。 觉得 以后 要 走 的 路 会 沿着 类似的 这条路。 不一定 是 生物学， 或者说 后来 高中毕业 以后， 然后 你 就 来 求学， 马上 就 开始 走 这个 方向 了， 还是 后来 读 博士 了 才 开始。

你 记得 我们 高中 化学课 和 高三 的 时候 叶 老师 到了。 对， 叶 老师 有机化学 其实 就 开始 讲 店 内 对 怎么样 复课 了。 那 也是 很 震撼 的 一件 事情， 就是说 店 内 是 双链 的， 因为 它 有 氢键 的 这个 配对 组合。 然后 你 把 这 氢键 破 的话， 这 两个 单链 每个 就是 一个 样本。 你可以 照着 样本 去 复刻， 然后 你 就可以 有 genetic replication。 所有的 这种 遗传 什么 你 都 可以 用 这个 去 解释。

对我 也是 一个 很 震撼 的 事情。 我 觉得 科学 的 精神 一直 是从 现象 看 本质。 就像 这个 行星 是 椭圆形 运转， 那 是个 现象， 牛顿 的 动力学 的那 是一个 本质。 那 堂 课 的 时候 我 就 明白， 就是说 分子 线 的 之间 的 作用， 而且 是 基于 化学 和 物理 基础上 的， 其实 是 生物 现象 的 本质 这 一块 其实 因为 生物体 的 多样性 和 复杂性， 是 有 很多 空间 去 继续 做 的。

这个 方向 是你 在 上叶 老师 叶 佩玉 老师 课 的 时候 就 已经 定下来 了。 对， 然后 到 美国 来 求学， 也是 就 一直 在 这个 方向 这个 领域。 从 一个 另外一个 角度 就是 工业界 跟 学术界 你是 怎么看 这件 事情 的？ 就是 选择 道路 有 选 工业界 的， 也有 选 学术界 的。 关于 这 一块 分享 一下 大家 应该 怎么 去 思考， 或者 可以 怎么 思考。

我 觉得 学术界 是我 比较 熟悉 的， 我 就 先 从 那儿 展开 说， 学术界 需要 的 量 是 比较 少 的对， 因为 每个 学校 它 有有 的 教师 的 职位 其实 是 固定 的。 除非 他们 每个 学校 有 一大笔 资金 进来， 有一个 新的 initial 量 其实 是 蛮 少 的。 所以 你 如果 很 理性 的 从 数学 的 角度 去 想 一下 的话， 我们 这个 系统 产出 的 大多数 博士生， 大多数 是 没有 终身教授 的 职位 在哪里 的？ 这个 职位 其实 是一个 怎么说呢？ 需要 的 一群 人， 也是 一群 比较 特殊 的 人。 然后 你 要 想想 你是不是 有 一些 这样的 素质， 一个 就是说 你是 一个 特别 喜欢 究根 问 底 的 那种 人， 对 未来 有 一些 很多 的 展望， 而且 特别 想 对 这个 学 也 借 这个 未来 的 展望 是 有 很多 想法， 然后 想要 自己 去做 的 那种 人。

然后 学术界 而且 是 概念性 比较 强 的 人。 因为 我们的 目的 不是 要 了 为了 做 个 药， 我们的 目的 很多 时候 也 不是 为了 产出 人们 可用 的 东西。 我们 大多数 时候 是在 想 一些 比较 抽象 的， 但是 比较 大块 的 框架 性 的 问题。 那样的话 其实 需要 的 人是 那些 就像 我说 比较 喜欢 追根究底 的。 比如说 你 学 的 是 什么 课题， 那你 就要 知道 现在 这个 课题 里 跟 你 相关 的 所有 知识 是什么？ 这些 事实 是 哪里 来 的， 是 根据 哪些 早先 的 实验 构成 的， 这个 领域 里面 最大 的 问题 是什么？ 有些 哪些 问题是 解决 了， 哪些 问题是 还没有 解决？ 如果 没有 解决， 最大 的 障碍 是什么？

在 这 几块 比较 大 的 几块 快， 你 想 然后 想一想， 你 能不能 有 能力 或者 有 想法 去 解决 这块 问题， 一般 是 需要 这 一类 的 人， 因为 高校 而且 是 有 教职 功能 的， 所以 大多数 时候 你 需要 教书 的。 所以 你 需要 喜欢 学生， 你 需要 比较 喜欢 把 你的 知识 还是 想法 跟 学生 去 分享， 你是不是 很 享受 这个 过程， 当然 就 比较 好。 我 觉得 比较 有意思 的 在 高校 里 的 一点， 就是说 自由空间 是 很大 的。 没有 上面 直接 有一个 领导人 来 管着 你说 你 必须 做什么。 所以 你是 有 很大 的 自由 维度 的， 这个 对 我们 来说 是 叫做 学术 自由。

在 这种 情况下， 你 其实 会有 很很 有意思 的 事情。 因为你 和 同样 一群 有 很 有 好奇心， 然后 有 很多 想法。 有些 人的 想法 跟 你 不一样， 有些人 专长 跟 你 不一样。 你 其实 在 学校 的 氛围 里， 你 其实 很 容易 去 跟 他们 互相 碰撞。 然后 碰撞 以后 产生 一些 新的 火花 或者 新的 想法 去 继续 做。 你是不是 很喜欢 这个 过程？ 如果你 很 习惯 这样的 过程 的话， 这种 高效 的 职位 对 你是 比较 适合 的。

在 公司 里 做事， 你的 就 单项 职能 的 责任心 更大。 一件 事情 你 必须 要 完成， 而且 是 定点 定时 的， 必须 要 去 完成 是 吧？ 他 需要 一些 很很 能干 的 人。 最 开始 的 时候 你的 自由度 是 很小 的， 因为 你就是 在 做 一些 指派 给你的 东西。 然后 你 如果 做到 比较 高层 的话， 公司 的 功能性 还是 要 产出 一个 产品。 你 如果 是 特别 喜欢 做 一个 东西， 大家 能 有用的， 而且 为了 做 这个 东西， 你可以 花 很多 时间 去 想 怎么 把 它 一点一点 的 做 的 更好。 公司 对你 来说 是 比较 合适 的。 很多 时候 看 你是 一个 概念性 的 人， 还是 一个 比较 实用性 的 人我。

这里 再问 两个 问题， 就是 关于 个人成长， 关于 你的 经历， 关于 对 教育 的 看法。 一个 问题是 我相信 有 很多人都 很 聪明， 也很 刻苦。 但是 不是 所有的 人 在 一个 领域， 不管 是 像你 做 的 就 也好， 获奖 也好， 或者 深度 也好。 你 觉得 你 身上 的 哪一个 characteristic tics 也是 self reflection 的 一部分， 可能 是对 你的 这条路， 你 觉得 是 非常重要 的。 除了 做事 认真， 除了 那个 I Q 就有 有什么 特征 是你 觉得 不 只是 对你， 而且 你 觉得 是你 在 观察 你的 学生， 你 在 录取 学生 的 时候， 你 觉得 这个 特质 是 特别 重要 的 一点。

你是 一个 比较 喜欢 追根究底 的 人， 然后 你的 兴趣 面 也是 比较 广 的， 然后 对 自己 要求 比较高 的。 同样 的 就是说 你可以 想象 一个 研究生 他 需要 做 一片 实验， 导师 告诉他 怎么做， 他 就 怎么 做了。 但是 你 如果 有 这样 一个 学生， 他 听 了 老师 做 的， 然后 他 去 读 文献， 然后 他 就有 了 自己 一些 别的 想法。 这些 想法 就 去 跟 那个 老师老师 去 讨论， 说 是不是 可以 这条路 这样 走。 可能 会 出 一些 意外 的 结果。

从 最 开始 你的 那些 idea 一定 是 大多数 是 不好 的， 但是 这 是一个 不断 的 自我 修炼 的 过程， 自我 提升 的 过程。 因为 你 不断 去 这样 试 的 时候， 你 会 不断 的 提高。 你 就说 对 这个 领域 什么 重要 什么 不重要， 什么 是 可行 的， 什么 不 可行， 你 这个 直觉 就 越来越好。 到 五年 过后， 你就是 成长 成 一个 很 成熟 的 学者， 我们 把 它 叫做 学者 的的 素质。 你 如果 是 做 博士 做 这 一块， 你 必须 是 这 一块 最好的 一个 expert 是 如果。

参加 奥运会 的话， 就是 金牌 或者说 奖牌 获得者。

对， 这 其实 很多 时候 必须 是 学生 自我 能动性 的 问题。 另外 还有 一 实验 当中 有 很大 的 成分， 我们 叫做 serendipity， 就说 是一个 偶然性。 很多 时候 因为 实验 不 成功 是 常态， 成功 的 很少。 而且 还有 很多 时候 他 会给 你 一些 意想不到 的 结果。 你 有没有 能力 抓 到 那些 意想不到 结果， 知道 这 其实 是一个 突破。 那 看你 准备 的 好不好， 你 有没有 平时 花功夫 去 想 那些 更大 的 问题。 因为 很多 时候 这就是 一个 过程， 有一个 领域 一定 有 很多 大 的 问题 没有 解决 的。 我们 其实 很大 很多 时候 并没有 想 出来 怎么样 去 解决 它。

有 很多 时候 都是 偶然 的 机遇 碰到 了， 你 觉得 这 可能 是 又是 一个 突破 的 入口。 在 这个 机遇 出现 的 时候。 你 有没有 准备 好去 抓住 他 呢？

比如说 偶然 的 背后 还是 有一个 必然。

所谓 的 必然 定是 有 积累 的 过程。

有 积累。 对我 另外一个 问题是 我们 那个 科技 早知道 的 制作， 特地 委托 我问 一下。 虽然 说 我们是 也是 在 中国 有 教育， 但 你 可能 就是 本科大学， 本 博士 都在 美国 读。 但是 你 还是 接触 了 一些， 我相信 也 接触 了 一些 从 国内 来 的 学生， 对 吧？ 不管 自己 带 的 还是 怎么样 的， 比较 好奇 的 是你 对 中美 两国 的 教育 有些 什么的 观察 和 思考。 当然 这个 问题 比较 大， 但 我们 不需要 提 一个 很大 的， 就是 有有 想到 有什么 比较 一个 一两个 点 能不能 跟 我们 分享 一下？

笼统 概括 永远是 会 出错 的， 就是说 非常 严。 对对对， 就 因为 其实 很多 每个 人都 是 个体， 你 不能 把 他 完全 这些 人 就 归成 一类。 但是 我是 发现 国内 或者 中国 体制， 或者 亚洲 的 体制 教育 下 的 学生， 他 其实 根底 打 得 非常 好。 他 很 早早 的 就 找到了 一个 他 敢 focus 的 东西， 然后 他 会 根据 你 预先 设定 的 一些 途径， 他 会 很 专心 的 或者 全心全意 的 去做 那些 事情。 当然 就是说 这些 学生 以后 也是 非常 成功 的。

相比之下 我 觉得 西方 或者 美国 或者 德 这些 体制 下面 出来 学生， 你 一开始 其实 跟 他们 接触 是 有 更多 你 所谓 的 麻烦， 就是说 他们 其实 精力 很 旺盛， 想法 特别 多， 很多 想法 当然 是 错的。 但是 他们 其实 是 有 很多 的 自信， 他们 还是 想要 跟 他们 自己的 想法 去 试一试 的。 即使 你 给他 设定 了 一些 题目， 路径 什么， 他 还会 照 他 自己 想法 去 不断 的 去 试。 很多 东西 总是 要 想要 找 一些 别的 途径 的， 这个 也是 有 好处， 也是 有 不 好处。 因为 很多 时候 他们 也是 给你 提到 了 一些 你 原先 没有 想到 的 点， 然后 你可以 根据 其 自己的 经验 去 看 这些 点 是不是 值得 继续 去 追 的。

但是 也有 一些 点 不 靠谱。

这是 大多数 点 都是 不 靠谱 的。 他们 也是 要 不断 的 学习。 每 做 一件 事情 在 科学界 都是 水 很深的， 不是 那么 容易 去做 的。 就是说 你 要 做成 一件 事情， 新的 一件 事情 需要 投入 很多 时间 和 精力 的。

第二个 点 我 觉得 可以 说 一下， 我 觉得 美国 的 学生 他的 团体 参与度 和 社会 参与度 普遍 的 比较高。 比如说 如果 他 一个 实验室 没有 做成， 其实 是因为 实验室 的 某个 仪器 不好 用了， 还是 某个 事迹 出了 问题。 而且 这个 事迹 其实 是 大家 共享 的。 会 发现 这些 学生 很快 就 给 全 实验室 的 通告， 说 这个 东西 出错 了， 大家 要 小心 不要 用。 你 也会 常常 发现， 比如说 他们 试 了 一些 新的 东西， 然后 他们 觉得 很好， 他 很 愿意 跟 你 分享， 就是说 我想 跟 你 分享， 我 最近 做了 一些 这个 东西， 结果 是 这样的， 我 建议 你 下次 可以 用 这个 之类 的。 他们 很 愿意 去 跟 大家 分享 一些 成功 的 消息 和 失败 的 消息。

那你 觉得 是一个 不管 是 中小学 的 教育 体系 下面。

他们 确实 是因为 他们 参与 一些 事情 以后， 确实 会 有效 的 影响 讲 一些 决定， 所以 他们 这个 参与 的 意识 会 比较高。 而且 很多 时候 一个 实验室 的 运行 其实 是一个 团队 的 运行。 每个 实验室 其实 跟 一个 start up 差不多， 就是说 你 需要 有 一些 团队 的 精神 的。 包括 每年 新生 在 招生 的 时候， 需要 每个 实验室 的 学生 去 cos 一些 新的 学生， 给 他们 介绍 实验室 情况。 甚至 就是说 博士生 组成 的 council 委员会 决定 关于 博士生 的 一些 事情。 你可以 看到 这些 事情 参与者， 美国 学生、 亚裔 学生 的 比例 很少。

有没有 一个 角度， 从 一个 女性 的 角度， 就是 不管 是 作为 一个 在 学术界 做 的 很 优秀 的， 还是 各方面 都很 优秀 的， 有什么 可以 跟 我们的 女性 的 听众 跟 和 观众 聊 一 聊， 你的 成长之路， 你的 一些 一点 或者说 怎么样 的 体会 吗？

我 性格 不是 一个 特别 女性化 的 人， 你知道吗？ 跟 我 长得很 不像， 跟 我 说出 话 来 也很 不像。 比如说 我 性格 是一个 比较 大条， 不太 敏感， 不 太在乎 别人 说 我 什么的 人， 这方面 我 就 少了 很多 的 困惑， 或者 你说 干扰， 或者 是 比如说 什么 不要 太 在意 别人 说 你 什么， 自己 做自己， 即使 没有人 特别 除了 你的 家人， 没有人 特别 在乎你 做什么。 但是 女性 常常 会 遇到 问题， 其实 是 家庭 和 工作 的 矛盾， 特别是 做 这 academic， 其实 时间 精力 投入 是要 非常 多 的这 只能 说 我 unlucky， 就是说 家里 很多 事情 我 父母 承担 了 很多。 我的 sports 当然 很多 他们 我 一直 都是 有 他们 很多 的 支持 的。 在 普遍 当 全社会 来说， 有 大多数 家庭 女性 分担 的 家务 比较 多， 有 孩子 以后 就是 分担 的 小孩 的 责任 女性 比较 多， 所以 就 很 容易 产生 男女 力 不 均衡 的 情况。 不过 现在 就是 新 一代人， 家庭 观念 越来越 进步 了， 有 更多 的 男性 愿意 在 家里 撑起 很多 的 责任， 这方面 我 觉得 应该 是 越来越好。

还有 的 一方面 我 觉得 就是我 自己的 问题 了。 因为 不光是 女性， 我是 个 亚裔 女性， 而且 是 长 得 特别 小的 一个。 我 很多 时候 这 困扰 的 是我 去 开会， 我 即使 是 不 正式 工作 以后 还是 被 当成 学生。 我 得 不断 的 跟人 去 解释 我是 请来 的 那个 speaker 这个 事情 其实 是 一直 伴随 我的。 只能 说 我 觉得 最后 还是 你 自己 做出来 的 东西 最 重要， 大家 最后 承认 的 还是 你的 工作。

对， 所以说 肯定 有 一些 每个 人都 有 一些 自己 unique 的 一些， 不管 挑战 或者 怎么样 但是 从 你 最 开始 说 的 少一点， 患得患失 可能 就 会好 很多。

对， 然后 还有 一点 就是说 我不是 是我 受 困扰 的， 但是 我 觉得 很多 女生 确实 是 受 困扰 的。 我 觉得 女生 普遍 来说 自信 度 没有 男生 高， 至少 是 外面 表现出来 的 自信 度 没有 男生 高。 这个 其实 没有 系统 的 调查， 但是 你可以 看到 身边 就是说 每个 人都 看到 身边 有 很多 这样的 例子。

这个 其实 有 好处 也有 不 好处。 大多数 女生 因为 她 不 那么 自信， 她 做 一件 事情 会 做 更多 的 准备。 所以 其实 他 这件 事情 或者 这个 工作 是 做 的 更好 的， 因为他 有 足够 的 准备。 但是 我想要 提醒 的 一点 就是说， 你 如果 一件 事情 做 失败 了， 你 需要 再去 试 的。 很多 时候 和 心理学家 跟 自信 度 有 另一种 变， 就说 比较 自信 的 人是 失败 了 以后 还会 去 继续 做， 他 把 失败 当成 一个 学习 的 经验。 不太 自信 人是 他 失败 了 以后， 他 就 不敢 再去 做了， 觉得 自己 不行。 其实 很多 时候 你 能不能 在 网上 尽快， 其实 就在 这个 点 上， 你 就 事情 失败 以后， 你 愿意 不愿意 再去 试对。

这个 自信心 的 问题。 其实 不 只是 女性， 其实 男性 也是。 但是 就像 你说的， 可能 你 观察 到 的 相对 来讲 就是 女性 不自信 的， 或者说 不自信 的 degree 可能 更加 多一点。 这个 如果说 能够 克服 那个 障碍， 也会 对 大家 的 不管 是 学业、 职场 各方面 都 会有 不错 的 帮助。

我们 最后 再 回到 学术 或者说 是 研究 方面 的那 现在 是一个 A I 时代， 在 A I 时代 盛 教授 你 有没有 觉得 有些 什么 特别 需要 可以 跟 大家 分享 的， 比如说 应该 更多 的 学 些 什么， 或者说 是 更 注意 什么？ 这是我 一个 想想 分。 另外一个 也是 最近 一段时间 很 红火 的 alpha ford。 我知道你 也是 走 在 前沿 的， 我们 可以 也 给 我们 科普 一下， 这是我 两个 比较 比 比较 讨论 的 问题， 挑 一个 方向 我们 可以 先聊， 对。

我们 先聊， 好吧。 然后 我们 再 回来 说 那个 A I 时代 想 做什么 of food。 其实 还是 回到 我们 开始 说 的 学 分子生物学 上 一个 比较 大 的 问题 就是说 蛋白质 的 一个 一串 序列号。 你知道 这个 序列 以后， 你 能不能 推测 他的 三维 结构 是什么？ 就是 我们 不管 他 中间 会 出 什么 问题， 你 就 想 最后 他 达到 这个 三维 结构 应该 是什么？ 然后 有了 结构 你 就有 了 功能， 整个 一串 逻辑 链 就 串 起来 了。 这 其实 是一个 很多年 是一个 computational biology 里面 一个 比较 大 的， 而且 是 比较 难 的 命题， 就是 叫做 蛋白 折叠 预测。 其实 每年 都 有一个 比赛 的 各个 实验室， 有 他 各 他们 各自 的 gorizia， 每年 还没有 公布出来 的 一个 新的 蛋白 的 结构， 结构性 藏 着 蛋白 序列 公布出来， 然后 所有的 实验室 看 谁 算 对了， 谁谁 预测 对了。

然后 F4 的 其实 就是 google deep mind 那边 根据 machine learning 的 运作 方式 来 重新 做 这个 问题。 因为 一般 machine learning 其实 就是说 你 有一个 input， 一个 output。 进出 产出 这个 问题 其实 是一个 非常 定义 的， 非常 好的 一个 进出 产出 的 问题。 进出 是 sequence， 产出 是 结构。 第二个 要不是 machine lean， 你 需要 大量 的 数据。 其实 生物学 界 这 一块 几十年 来 做到 了。 就是说 一个 是 有 human gene project， 我们 现在 就有 很多很多 的 蛋白 的 基因 序列， 而且 每个 蛋白 不是 只有 一个 序列， 是 这个 蛋白 所有的 在 所有的 不同 的 生物体 的 稍微 变化 一点 的 序列 都有 做做 的 非常 多。

另一个 大 的 数据库 就是 蛋白 结构 数据库， 这也是 科学 结构 科学家 几十年 来 做 的 非常 好的 一块。 就是说 有 几十万 的 结构 已经 结 过了， 而且 结构 这个 结构 不是 在 internet 上 的 那个 数据。 这是 所有 都是 发表 过， 有 别的 科学家 验证 过， 非常 规范 的， 非常 可信度 非常 大 的。 即使 这个 结构 上 有些 结构 是 可信度 更大， 有些 结构 它的 信心 度 更 少， 其实 结构 学家 也是 给你 很 明白 的 标出来。 这 两边 都 是一个 curated 特别 好的 两个 数据库。 那 deep mind 其实 就是 take 就 a take advantage 这 两个 大 的 数据库。

你 如果 有一个 新的 蛋白， 你 还没有 解 数据 的， 你可以 去 跟 他的 他在 别的 就 生物体 里 的 相应 的 那个 蛋白 序列 去 对你 去 找 那些 哪些 别的 蛋白 序列 跟 这个 是 相似度 非常 高 的。 而且 它 可以 做到 就是说 如 其实 蛋白 可以 分成 好 几段， 每 一段 其实 可能 它 有一个 不同 的 结构， 它 可能 跟 别的 蛋白 的 相似度 非常 高。 你 有了 相似度， 然后 你 就可以 去 对 结构 的 相似度 有 多少， 大致 就说 这个 afford 就是这样 产生 的。 然后 up for 的 产生 以后， 他 就 开始 赢 这些 competition 就是说 每年 的 这个 预测 的 competition。 而且 确实 他 从 2021年 上市 以后， 大家 发觉 他的 预测 出来 结构 可信度 是 相当 高 的。

即使 很多 时候 我们在 解 结构 的 时候， 有些 地方 数据 不太好。 其实 你可以 去 借助 f four 的 预测， 看 跟 那个 实验 数据 相符 不 相符， 而 不需要 去 每每 一个 去 应对？ 他 确实 到了 你 如果 拿 一个 自然界 发生 的 蛋白， 它 可以 有 非常 多 的 预判 性， 非常 高。 而且 现在 可以 做到 就是说 它 可以 预判 两个 蛋白 之间 是不是 可以 互相 结合， 一个 蛋白 是不是 可以 跟 小分子 结合， 这个 就 可能 跟 制药 离 得 比较 近 了。 因为 很多 药 其实 就是 小分子 想要 去 和 一个 蛋白 去 复合， 或者 是 和 蛋白 比较 重要 的 点 去 复合。 如果 有了 f four 的 这个 程序 的话， 你 就可以 在 用 运算 来 对 非常 大量 的 小分子 去 看 哪个 是 那个 对的， 那个 是 想要的。

那 现在 怎么 去 思考 还有 多远 的 路？ 就 比如说 A I 领域 去哪里， 我们 那个 哪里 我要 做 药 制药。

你 要 做 药 你可以 用 f for 做 一些 viral screen， 就 比如说 原先 你 手工 只能 做 几百个， 你 在 computer 里 你可以 做 几百万个 是 吧？ 先 筛选 到 几百个 是 可以 实验 做 的， 然后 你 再去 实验 验证。 你 如果 做 药 的话， 你 一定 还是 需要 实验 验证 的。 其实 有 好多 几步 afford 的 模型 还是 分子 模型， 但是 它 不能 保证 你 在 细胞 里 没有 别的 东西 干扰， 细胞 里 有 几万个 别的 蛋白 在那里， 你 不能 保证 你 这个 小分子 和 这个 蛋白 的 运作 在 细胞 里 没有 别的 干扰。 然后 细胞 这块 做 完 后， 还是 要 做到 从 实验 动物 上去 做 的那 时候 你 就有 另 层 的 生物 的 复杂性。

所以说 我们 要 用 F4 的 技术 去 很快 的 做 药 或者 怎么样， 这个 还 很远。

所以 其实 大多数 时候 做 药 其实 最长的 一步 是 patient 的。

对对对。

那个那个 逃不掉 的， 你 afford 也是 逃不掉 的。 然后 那是 其实 最 冗长 的 一步， 也是 大多数 医药 费用 的。

但 并 不是说 长生不老 就是你 much longer， 或者说 老的 很烂 的 药， 你 觉得 离 我们 有多远， 还是 说 遥遥无期 的 远。

回到 一个 哲学问题。

我 其实 这是我 最后 最后的问题。 因为你 提 了 很多 都是 化学、 物理、 数学， 我还没 听到 哲学， 不过 可能 现在 这 是一个 哲学问题。

先回到 科学 来说， 人 衰老 的 过程 有 很大 一部分 是 蛋白 折叠 的 问题。 为什么？ 其实 是 这个 基因学 其实 说 的 很 清楚 了。 我们 每个 生物体 到了 性成熟 那个 时候， 他 就有 一些 基因 线路 被 激活。 然后 这个 基因 线路 最终 的 达到 的 那个 把 其实 是一个 控制 所有 这些 伴侣蛋白 的 把 这个 打开 了， 这些 伴侣蛋白 就 生成 的 比较 多。 然后 你的 蛋白 折叠 就 比较 好， 把 那个 把关 上了， 弹力 蛋白 就 低 了， 蛋白 折叠 就 出问题。

性成熟 以后 这个 把 就 开始 是 慢慢的 关上 了。 到 你 比较 老的 时候， 就说 你 细胞 里 的 伴侣蛋白 越来越少， 保证 蛋白 折叠 能 成功 的 越来越少。 所以 你 蛋白 折叠 就 出现了 大量 的 问题。

但是 在 在 小动物 里 做 的 很多 实验， 我们 能不能 把 这个 把 它 激活， 或者 用 各种 办法 都 会有 一个 结果， 你 影响 了 分开 去 你 去 思考 这个 问题。 现在 可以在 一些 比较简单 的 动物， 比如说 这些 虫 你可以 把 基因 打掉 或者 打 到 比较 低， 这个 虫 可以 活 五倍 长， 而且 老了 也很 健康。 非常 active， but they are not photo.

其实 就是说 生物界 已经 进化 的 时候， 已经 做了 一些 对 生命周期 的 一些 把 控。 保证 你 活 到 足够 长， 可以 繁衍 后代， 足够 长 可以 到 照顾。 不 带 把 就 关上 了。

那你 生育 好了， 看不出 这个 把 给 再 打开。

这个 效果 就 比较 少。 越早 打开 这个 把， 就说 越 效果 越好。 但是 越早 当然 会 就 会影响到 别人 的 问题。

对， 但是 如果 有些人 他 觉得 fatlings 不是 问题， 对他 来说， 那 理论上 来讲。

但是 我 现在 比较 朴素 的 想法， 其实 就是说 这些 老年痴呆症， 还有 各种各样 老年 的 疾病， 它 对 社会 的 影响， 对 每个人 生活 质量 的 影响， 包括 对他 所属 家庭 生活 质量 影响 都是 特别 大 的。 所以 我们的 目标 其实 是 尽量 提高 他们 最后 几年 生活 质量。 我们 不可能 每个人 在 年轻 的 时候 就 开始 去 给你 做 一些 engineering， 去 让 你 活 得很 长。 但是 当你 开始 出现 症状 或者 问题， 第一 是 越早 诊断 越好。 第二 是 我们 尽量 把 这个 循环 恶化 的 这个 过程 给 终止 掉， 让 这个 事情 不要 恶化 的 那么 快。 所以 就说 是 保证 大家 最后 几年 活 得 健康 有 尊严。

所以说 关于 这 一个 topic 是 属于 什么？ 是 属于 我们 今天 的 基础研究 可能 会 起 一些 作用 的， 还是 怎么？

我 这个 parking sense 到 现在 还是 没有 药 的。 Altima 最近 是 有 药 了， 这些 药都 是 F D A。 就是说 过去 几年 精准 的 专 对于 造成 altima 的 折叠 蛋白 聚合， 针对 把 作为 靶向 去 打的， 而且 这些 都是 不能 算 效果 特别 好。 但是 他们的 有 一些 成功 就 说明 这个 路 走 的 是 对的。 所以 大家 其实 都 是在 想， 就是说 我们 能不能 做出 更 有效 的 药物 来。 现在 F D A 批准 的 那些 药， 其实 都 是以 抗体 为基础 的。 我是 根据 我们的 实验 结果， 觉得 我们 可以 试一试 用 伴侣蛋白 去做。 因为 伴侣蛋白 其实 是 他 天生 就是 干 这个 事儿 的， 其实 应该 比 抗体 的 效果 更好 一些， 大家 都 是在 想办法。

好的， 很 期待。 最后 我们 讲一讲 未来 这个 浪潮 对于 比如说 今天 的 年轻人 对 他的 影响 应该 是什么？ 他 应该 比如说 更多 的 选 一些 什么东西 学习， 或者说 我们 未来 的 教育会 是 怎么样。 就是 从不 只是 你 这个 领域， 而是 更加 广 的 那个 你 有什么 思考 吗？

我说 几句 就说 老学究 的话， 我 觉得 很多 的 教育 或者 很多 学生 走过 这个 教育 的 程序 是 有 一些 功利性 的。 现在 其实 是 应该 想一想 教育 的 最 根本 的 几个 事情。 我 一直 觉得 教育 最大 的 priority 是要 养成 一个人 学习 的 习惯 和 态度。 世界上 是 有 很多 的 好奇心， 觉得 你 去 想 这些 事情 为什么 发生， 对你 来说 是 一件 很 快乐的 事情。 这样 你 不是 觉得 学习 是一种 负担， 或者 是 一件 很苦 的 事情。 如果 这样的话， 你是 你 一辈子 都是 有 不断 的 学习 的 机会 的 和 上进 的 机会 的。 你 也可以 更好 的 去 适应 这个 社会 很多很多 的 变化。 因为 现在 有 I A I， 下一次 还 不知道 有什么 很多 问题 都会 发生 的。

第二件 其实我 觉得 其实 AI 其实 是 简化 了 很多 事情。 因为 原先 比如说 你 人 需要 去 花 很大 力气 去做 的 事情， 现在 就是说 你 push sult comes up something like that。 我们 其实 人类 历史上 或者 最近 几十年 其实 发生 很多 了。 先是 有 计算器， 最 开始 比如说 这些 结构 都是 大家 手 解 的， 就是说 结构 学家 靠 运算 给 算 出来 的， 然后 就 有人 写 了 这种 package。 然后 现在 大家 其实 把 实验 数据 直接 输入 这个 package， 然后 就 出来 了。 我 觉得 在 很大程度 上， 一个 是 做什么 事情 都 方便 了 很多。

第二 其实 是 有 一些 危险 的。 因为你 没有 经过 这个 过程， 你 并没有 明白 进入 和 产出 这个 过程 是什么。 其实 对 这个 事情 没有 很 深入 的 了解， 这样 是 会 影响 你 以后 再 接着 往 下去 去 走 的。 比如说 现在 的 结构， 做 结构 的 学生， 有些 学生 还是 很 认真 的 自己 手写 一遍 结构。 即使 他 大多数 接下去 的 时候， 他 都 是用 计算机 解 了， 他 对 这 一行 的 很多 的 认知 要 比 不去 花 这个 时间 的 学生 要 多 要 要 高 很多， 对 吧？ 然后 他 也有 足够 的 深度 可以 让 他 往 继续 往下走。 到 现在 为止， 大多数 A I 还是 特殊 AI 不是 generalize ai 你 有没有 这个 感想？

你的 generalize 是什么 定义？

很多 时候 我们 人的 能力 最 主要 一点， 它是 一种 综合 能力 最强 的 一项 是 我们 碰到 没有 碰见 过 事情， 我们会 会 根据 过去 的 一些 经验， 或者 是你 再去 预判， 就说 做 一些 决定。 这个 其实 和 计算机 现在 的 A I 情况 还是 很 不一样的。 那就是说 学习 的 时候， 我 觉得 还是 要 不要 把 学习 当成 一个 输入 产出 的 过程。 这个 题 来了， 我 把 这 题解 了 就 完了。 仔细 的 想 这个 更多 的 是 这个 是 我们 对 中国人 有 很多 语言 去 说 这件 事情 叫做 融会贯通， 举一反三， 触类旁通， 说 的 就是 都是 一样的 道理。 比如说 就是说 你 如果 完全 理解 了 这个 原理 的话， 你是 可以 去 推 很多很多 东西 的。 于是 现在 of four 之类 的 A I 现在 做 的， 然后 尽量 不要 把 自己 就学 的 变成 一个 A I 那样的。

不要 把 自己 真的 变成， 我 觉得 这。

句 话 这个 题下来 就是 做题， 然后 去 搞。

去 考试。 刚才 单教授 你说的 两个 大 的 点， 一个 就是 学习 的 本身 就是 一个 过程、 一个 态度、 一个 方法。 另外一个 就是 能够 在学 某些 方面， 某 一个 学科 的 时候， 能够 举一反三， 融会贯通。 如果 能够 把 这 其实 这个 是 我们 学习 的 本质， 不要 学成 一个 AI 进去 输入输出 这 样子。 对。

因为 很多 时候 在 学生 在 学校 里 他 要 考试， 然后 你 要 做作业， 尽量 的 做作业。 希望 你 做 的 作业 跟 考试 差不多， 然后 你 考出来 也 差不多， 是 吧？ 这 我 很多 时候 觉得 这个 很 可怕 的， 因为 这 其实 就 像是 个 machine 专业 的 过程。 作业 是个 data， 然后 考试 那那。

这个 考试。

的 东西 是个 产出， 多一些 好奇心， 就是说 你 要 你 你 要有 这个 态度， 就是说 你 做作业 是 为了 老师， 你 学习 是 为了你 自己。 对你 要 想要 学到 多 透彻 多 深， 其实 都是你 自己的 选择。

我 特别 喜欢你 那句话， 就是 不要 学成 ai， 至少 是 我们 今天 知道 的 A I 我 觉得 是 非常 有 感触。 对， 反正 从 一个 大 的 方向 上 来讲， 我就是 想听 这个 叫 高等教育？ College education 会不会 因为 A I 教 的 东西 很 不一样， 或者 是 教授 的 方法 非常 很 不一样？ 这 是我的 一个 最 想听 你的 一个 看法。

其实 这个 是 我们 都 没有 想 完 的 问题。 就是说 在 A I 的 状况 下， 那个 学生 可以 去 学 A I 的 课， 这个 是 没有 问题 的。 但是 别的 课 是不是 要 做 一些 调整， 然后 调整 方向 是 什么样？ 其实 这个 大家 其实 都是 还没有 想 完 想 清楚 的 一件 事情。

一方面 你可以 说 因为 有 A I 了， 其实 学生 什么 都 不需要 去 特别 去 记， 进入 产出 就可以 了。 但是 你 不 觉得 那样 出来 的 学生 他是 没有 竞争力 的 吗？ 另一种 其实 是 要求 对 学生 的 要求 更高 一些。 就是说 你 不要 既然 有 A I 可以 做 输入 产出， 你 就 不要 要 人工 去做 这么 多 书 产出， 你 学 的 更深 一些。 你 要 弄懂 这个 为什么 是 这样的， 原理 是 这样的。 这样 可以 帮助 你 以后 知道 怎么样 更 有效 的 运用 这些 知识。

知其所以然 的 学生 可能 或者说 同学 以后 会 更有 竞争力。 如果你 只是 机器人 的话， A I 也能 支持。 你好 的， 今天 也 跟你聊 了 很久， 非常高兴 有 机会 跟 单教授 聊 一 聊。 不管 是你 做 的 学科 也好， 精力 求学 然后 带 博士。 我 之所以 就像 我说 的， 几个 月前 我 想到 要 来 采访， 其实我 两三年 前 就 想到。 因为 当时 我们 采访 了 我们的 同学 任宇翔 同学， 我在 想 我们 还有 一位 学霸， 当然 学霸 需要 跟 他 聊 一 聊。 所以说 非常 谢谢 你的 时间。

谢谢 你好。

谢谢 我们的 科长 的 听众 观众， 拜拜。

好， 这次 其实 想 跟 大家 来 聊 一个 我们 最近 忙 了 好 长 一段时间， 在 香港 举办 的 一个 闭门 的 研讨会。 其实 这个 会 我们 筹划 了 大概 有 三四个 月 的 时间 了。 因为 在 从 chat P T 出来 到 现在， 其实 整个 的 AIGC 行业 其实 经过 了 很多 的 up and dance。 在 最近 我 感觉 是 经历 了 一个 特别 一个 低谷 的 一个 状态。

我 跟 很多 硅谷 的 朋友 聊天 的 时候， 大家 都 觉得 很多 的 应用 其实 是 没有 落地。 很多 产品 其实 是 没有 商业化 的。 但是 我 同时 又 发现， 其实 有 很多 的 创作者 对 这些 工具 还是 不太 了解。 然后 反过来， 很多 的 科技 行业 的 从业者， 或者 是 A I 产品 的 产品 经理， 他们 其实 对 创作者 他们的 诉求， 或者 他们的 一般 的 这种 workflow 其实 是 知之甚少 的。 所以 我们 想说， 比如 在 一个 合适 的 时间， 合适 的 地点， 我们 把 大家 放到 一起。 然后 我们 看看 能不能 让 大家一起来 迸发出 很多 的 新鲜 的 idea， 创意 的 火花 等等。 所以 我们 就 办 了 这样的 一个 闭门 的 讨论会。

对 我们的 合作伙伴 ultra 他是 美国 迈阿密 的 一个 非常 年轻化 的 电 音节， 然后 深受 美国 的 年轻人 喜欢。 这一次 也是 在 香港 第一次 落地， 面向 大众 来 举办 这样的 音乐节。 所以 我们 还是 挺 幸运 的， 能够 在 电影节 的 前一天 我们 来 开 闭门 讨论会。 所以 可能 在 这样 一个 场合， 我们 去 聊 A I 它 究竟 会对 未来 我们的 内容 创作， 包括 音乐、 包括 文字、 包括 影像 的 制作 会 发生 什么样 的 影响？ 我 觉得 都 是一个 特别 好的 契机。 所以 在 9月13号 这 半天 的 活动 当中， 我们是 邀请 非常 有限 的， 已经 在 这个 领域 当中 比较 前瞻性 的 创作者， 科技 从业者， 还有 是 投资人 一起来 讨论 这个 话题。 希望能够 讨论 的 比较 深入。

我 觉得 这 先 跟 大家 剧 透 一下， 我们 邀请 了 一些 什么样 的 人。 我自己 还是 有 几个 嘉宾， 我 还 蛮 兴奋 的 想 跟 他们 一起 聊聊天 的。 比如说 是 Simon marine， 他是 一个 英国 的 编剧 以及 制作人， 可能 这个 名字 大家 不太熟悉， 如果 提到 这个 犯罪心理， 可能 大家 就 知道 他是谁 了。

在 创作 领域 还有 我们 国内 还是 挺 熟悉 的 科幻 作家 陈 楸 帆， 他 也是 我们的 好朋友 了， 所以 也会 过来。

还有 一位 嘉宾， 他 叫 珍妮， 她是 唯一 一个 获得 了 国际 的 A I 电影 节目， 叫做 A I F F by broadway 制作 了 不少 的 一个 A I 的 M V， 包括 在 去年 年底 的 刘德华 的 一部 电影 叫做 潜行。 然后 他 就 把 刘德华 和 林子祥 他们 两个 一起 合唱 了 一个 广东 的 经典歌曲， 叫做 南威 政协 定 分界 这样的 一首 歌曲。 然后 他 制作 了 一个 A I 的 M V 当然了 还有 我们的 一些 参会 的 朋友， 在 科技领域 的 一些 大厂， 像是 google， 然后 还有 一些 中场， 像 美图， 对 微软， 还有 一些 惊奇 之 秀， 像是 mini max， 还有 像 剪 映 这 样子 的 工具。

也是 与此同时 我们 也会 有 一些 相关 的 学者， 因为 这个 领域 非常 的 前沿， 所以 学者 们 究竟 是 怎么 考 他， 可能 会对 我们 个人 还有 整个 社会 带来 的 影响， 我 觉得 这 一部分 也 挺 重要 的。 所以 我们 请 到 的 学者 有 包括 经常 做客 我们 声东击西 的 方可 成 老师， 香港大学 的 马 金星 老师， 香港浸会大学 负责 media lab 的 负责人， 也是 一位 教授， 是 Jenny pn。 我们 把 这些 非常 前沿 的， 而且 是 属于 各个 行业 的 人 聚集 到 一起。 其实 我们 也是 希望 有一个 跨行业 的 讨论。 因为 我们 觉得 AI 对 整个 内容 生产 的 影响， 它 不 只是 停留 在 技术 领域， 它 也不 只是 停留 在 内容 领域。 它 其实 是一个 会 发生 一个 非常 混搭 的 奇妙 的 化学反应 的 一个 趋势。

相当于 是在 这 一部分 我们 又会 分成 三个 方向 来 谈。 当然 最最 直接 的 就是 我们会 让 这些 已经 在 使用 A I 的 创作者 们 去 聊 他们 已经 开始 怎么 创作。 他们 创作 了 之后 会 发现自己 跟 A I 的 关系 究竟 是 怎么样。 因为 的确 我也 听到 一些 技术 领域 的 工程师 也好， 前沿 的 创业者 也好。 他们 其实 会 困惑 说 创作者 想要 怎么 去 运用 AI， 或者 是 创作者 说 我 究竟 应该 怎么 运用 AI。 我 感觉 这 一部分 可能 我 或者 是 我们 普普通通 很多人都 可以 从 这 一部分 受到 启发。

第二 部分 其实我 更加 想要 讨论 的 是 这 整个 行业， 就 内容 生产 的 整个 产业链 以及 它的 商业模式 必定 是 会 被 颠覆 的。 我们会 看到 很多 的 平台 可能 会 被 A I 这种 互动 的 界面 被 跳过去。 可能 用户 是 直接 可以 去 获得 非常 个性化 的 内容。 那 是不是 背后 的 这种 整个 的 内容 生产 的 产业链 会 发生 一个 巨大 的 变化， 商业模式 也会 发生 巨大 的 变化。 所以 这个 也是 我 非常 想要 去 了解 的。 所以 在 这 一部分 我们 也会 有 产业界， 也会 有 学界， 然后 有 内容 上下游 的 人 来 讨论 这 一个 部分。

第三个 部分 其实 是 可能 会 略微 有 一点点 上升到 了 哲学 层面 的 一个 探讨。 是因为 我们会 发现 大家 已经 跟 AI 会有 类似 于 跟 ChatGPT 的 demo 模式 在 谈恋爱， 或者 在 character A I 上 跟 自己 喜欢 的 虚拟 人物 在 聊天。 而且 这种 感觉 是 非常 真实的。 当 generated A I 它 涉及到 这个 部分， 它 是不是 会 产生 更大 的 共鸣？ 它 会 让 我们 怎么 去 认知 我们 跟 A I 之间 的 关系。 同时 反过来 这些 内容 怎么 让 我们 重新 去 认识 我们 之所以 为人 的 自我 的 认知。 我 觉得 这个 部分 其实 是 非常 有意思 的， 可能 这个 部分 会 稍微 的 大而无当， 但 同时 也会 非常 的 会 具有 启发性。

对我 觉得 大而无当 其实 也是 必要 的。 你 想想 我们 现在 有 多少 的 已经 有了 科技， 我们 享受到 的 这些 产品 是 来源于 我们的 几十年 前， 甚至 是 更 早 的 一些 科幻 作品。 所以 我 觉得 我们 现在 这个 讨论 是 非常 有意义 和 非常重要 的。 所以 我们 也 期待 着 我们的 听众 朋友们 能够 如果你 有 特别 想要 讨论 的 议题， 我们 也会 在 活动 现场 后续 持续的 跟 这些 嘉宾 和 我们的 采会 的 这些 朋友们 一起来 讨论。 如果你 想要 提交 议题 的话， 请 大家 来 移步 到 我们的 show no 里面， 然后 看 提交 议题 的 链接。

我们 还 挺 希望 听众 能够 参与 进来。 虽然 我们 这 是一个 闭门 会议， 是因为 这个 领域 的确 非常 新。 而且 我们 有限 的 个体， 他 对 这个 领域 的 好奇 和 想象力， 肯定 是 受到 我们 过往 的 经验 的 约束 的。 它 还是 一片 旷野， 它 还没有 非常 成型 的 东西。 所以 听众 们 可能 想到 的 任何 的 问题 都会 非常 的 有 启发性、 有 价值， 甚至 是 启发 到 我们在 现场 讨论 的 各个 嘉宾。 我们 也会 进一步 的 做成 播客， 说不定 也会 在北京 或者 上海 有 线下 活动。 我们 就 接着 来 讨论 某个 更 深入 的 话题。

当然 这次 这 所有 讨论 其实 都 是用 英文 来 沟通 的。 所以 到时候 我们 也 看 怎么样 能够 以 更好 的 形式 来 把 这个 内容 传递 给 大家。 这次 其实 也是 特别感谢 我们的 两个 赞助商。 一个 是 合作 了 蛮 久 的 创新 高品质 的 3C数码 品牌 图拉斯， 以及 新的 朋友 是 金牌 花旗参， 他们 也是 一个 非常 老的 品牌 了。 还有 我们的 国内 的 有 一些 一线 的 A I 媒体 朋友们， 然后 包括 founder park 虎 嗅 和 十字路口 等等。 也 谢谢 大家 的 支持。

好， 大家 就在 我们的 胸中 点击 链接， 然后 抛出 你们的 问题， 谢谢 大家。 我们 下次 节目 再见再见。

这就是 我们 今天 的 whats next 科技 早知道。 欢迎 大家 在 评论 区 和 我们 留言 互动， 加入到 科技 和 创新 的 下一步 讨论 中 来。 另外 如果你 想 支持 我们在 播客 内容 上 的 探索 和 创新， 欢迎 大家 加入 我们的 生动 胡同 会员 计划。 详细 的 加入 方式 和 信息 请 查看 本期 节目 的 so no， 我们 下期 再见。