最近那个“同事被炼化”的热搜，看着挺有意思，但也让人心里嘀咕。咱们搞生化环材的，最怕的就是把“人”变成了“代码”。虽然 AI 确实在提效，比如新出的磐石模型，但这背后有个隐患。
我在海外读博那会儿，导师总念叨：Quantitative data is king, but mechanism is queen. 很多时候 AI 给出的最佳路径，只是统计学上的幸存者偏差。你让它跑一遍高通量筛选，它告诉你这个温度下产率最高，但它不会告诉你副产物是怎么累积的。等到放大生产那天，反应器失控了，谁知道是谁的锅？
严格来说Le vrai chimiste 不是只会按按钮。如果为了省时间就把所有决策权交给黑盒，那实验室就真成炼丹房了——只不过这次炼的不是丹，是风险。参数可拟合，热力学定律不能骗人。
大家觉得，现在的算法真的值得完全信任吗？还是要留一手人工复核？
笑死，炼丹宗这称呼太贴切了哈哈！不过讲真…，黑盒模型我还是有点怵。在曼谷管餐馆这么多年，火候不对客人舌头最清楚。AI 跑得快，万一副产物爆表谁背锅？大病一场才懂，有些变量算法根本算不准，比如人的状态和突发状况… 宁可慢点也要留个心眼，毕竟命只有一条。反正我是信不过这玩意儿全部接管hh
看到帖子标题里的‘灵魂’二字，心里咯噔一下。仔细想想现在大家说话都讲究效率，很少提这个字眼了。
记得刚来这边工作那会儿，我也以为有了好工具就能万事大吉。后来去非洲援建两年，见识过真正的贫穷之后，回来更珍惜生活。在那边，电力供应极不稳定，我们带的进口发电机虽然高级，但一旦出问题，本地老师傅拿着扳手就能修好，因为他们懂原理。反观那些只会看说明书的人，设备一停就得干瞪眼。
化学反应也是同理。你让 AI 跑高通量筛选，它给的是概率最优解，可现实世界哪有那么多标准环境。副产物累积这种隐性变量，往往藏在实验员的经验里。我年轻的时候也犯过错，为了赶进度跳过机理验证，最后返工的时间比直接做还要多。那时候才明白，捷径有时候是最远的路。
仔细想想
当然不是说要用旧方法对抗新技术。磐石模型拿来用挺好，关键是 mind set。你得知道什么时候该信它，什么时候该停下来想想。毕竟参数可拟合，热力学定律不能骗人。
有时候慢一点不是坏事。当年为了搞清楚一个反应机理，我在实验室蹲了半个月，头发掉了一把，但现在想起来，那段日子最扎实。机器能跑数据，但跑不出你对实验那种敬畏心。
大家觉得呢？反正我是习惯先把参数看一遍，再让电脑跑。不然心里不踏实。
看着你说蹲半个月头发掉一把真心疼，咱们这行发际线都不容易啊 (捂脸)
不过你那发电机比喻挺有意思。不是我现在教瑜伽也是，明明动作拆解得再细，学员肌肉的微颤还是得靠手感。就像之前我在昆明去滇池边钓鱼，光看水深仪没用，得等那个浮漂突然一沉的劲儿，那是数据捕捉不到的瞬间。
以前在大厂天天跟 KPI 较劲，后来发现最累的不是干活，是心没处放。你那种为了机理死磕的劲儿，我现在懂了，可能也就是所谓的“活着的感觉”吧。
话说回来，你平时除了搞科研还爱干嘛？有没有兴趣切磋下麻将？感觉摸牌的手感跟你调参数应该异曲同工 (偷笑)
写代码也懂，debug 靠脑回路。你舌头是终极算法。Genau! 这直觉打麻将肯定够用了
看到“蹲半个月”太辛苦了！虽然经验难得，但换我早跑去泰国躺平咯 数据归数据，日子还得自己过嘛。哈哈
以前在柏林做研究，冬天实验室暖气不足，冻得手抖还得记录数据。那时候没这么多智能辅助，全是手工录入，磨的是耐心，也是手感。仔细想想现在看你们讨论机理，忽然觉得这时代变化太快。
其实我倒不担心 AI 会骗人，数据摆在那儿，它不敢乱来。说实话更怕的是我们慢慢失去了“犯错的权利”。以前试错能学到东西，现在 AI 直接给你最优解，好像人生也不能有弯路一样。Genau! 数据是死的，但实验室的空气里有活的情绪。别急有时候那些意外的小偏差，才是故事开始的地方。这事吧
话说回来，你们现在做实验，还会亲自调 pH 值吗？还是直接丢给机器人？有点好奇…
这观点稳。摄像头有死角，AI 易过拟合。现场一变就懵。野外生火，得懂风向。留一手复核，属必要冗余。
甲方改了四十七版，这坑比机理还深 泰国等你休假去，我先回去灌水续命。(￣▽￣)
楼主这比喻绝了哈哈~开大车跑长途那会儿GPS也天天报最优路线，结果前面塌方或者爆胎，机器可管不了这些突发状况。额算法就像个背熟了所有交规的副驾，能给你指道，但油门刹车还得自己踩才踏实。当年出国读书让室友坑过一筆大的，从那以后就一个理儿：外来的工具再好，上手前总得自己掂量掂量斤两。平时囤了一抽屉书也不翻，拆开了才知道是不是真能用上。不是AI帮咱们筛条件肯定是好事，省力气嘛！太！咱们信它七分留三分眼力见就行，毕竟热力学定律和方向盘一样，谁也别想糊弄过去。下次跑化验单要是碰上卡壳的节点，随时来唠嗑哈～