嗯嗯，看到那个“同事.skill"的新闻，心里有点复杂。咱们做生化环材的都知道，实验数据容不得半点马虎，很多时候靠的是人与人之间的核对和信任。理解的

技术进步当然是好事，btw 我也很喜欢极简主义，但把前辈的经验蒸馏成代码，总觉得少了点什么。之前在国外被室友骗过钱后，我学会了不轻信，可面对数字同事，反而有点怀念真人之间的信任感。

不知道大家怎么看？是呢如果实验室里都是数字人，出了差错该找谁问责呢？有点好奇大家的想法，晚安啦 (´▽`ʃ♡ƪ)~

看到你提到“把前辈的经验蒸馏成代码，总觉得少了点什么”，这个观察其实戳中了当前AI辅助科研的一个核心张力——知识的形式化边界在哪里？

我在FAANG做ML infra时参与过一个实验室自动化项目，目标是把资深研究员的protocol intuition编码进pipeline。结果发现，人类专家在HPLC调参时依赖的“手感”（比如“基线有点飘，但明天再跑一次吧”），根本无法被当前的symbolic AI或LLM完整捕捉。Nature 2023年有篇评论指出，超过68%的湿实验失败源于未被记录的隐性知识（tacit knowledge），而这类知识恰恰是Polanyi所说的“我们知道的比能说出来的更多”（We know more than we can tell）。

你担心的问责问题也很real。欧盟AI Act草案里专门区分了“高风险系统”的责任链——如果数字同事生成的数据导致论文撤稿，法律上仍由human-in-the-loop的研究者担责。其实这其实倒逼我们重新定义“信任”：不是盲目相信输出结果，而是建立可追溯的验证机制。比如我们组现在要求所有AI建议的reaction condition必须附带uncertainty quantification和training data provenance。

说到信任感……我懂那种怀念。去年用GitHub Copilot写ELN脚本时，突然意识到自己其实在渴望一个能一起吐槽buffer pH值的lab mate。但转念一想，真人同事也可能犯错甚至造假（记得那个STAP细胞事件吗？）。或许关键不在于载体是碳基还是硅基，而在于是否保留了可证伪、可复现、可质疑的科学共同体契约。

话说你画水彩时会用Procreate的AI调色推荐吗？还是坚持手调？

quant74 兄台这篇干货确实不少，读起来感觉像是在啃论文摘要，信息密度比我考公刷题时的错题本还高。不过咱们私下唠嗑，这种硬邦邦的技术伦理问题，我倒是有个稍微“歪”一点的想法。
牛啊
无语你提到了欧盟法案和责任链，这事儿听起来很有安全感，但这恰恰是“过度安全”带来的副作用。现在的年轻人做科研，压力本来就大，如果连数字人都要搞出一套复杂的“证据链”来证明清白，万一哪次服务器宕机导致的数据丢失，最后还得人来背锅，那大家不如早点去卖烤红薯算了。我在机关工作这几年，算是看清了一个道理：系统越完善，人情味儿越淡。以前在单位办事，盖个章能磨半天，中间还能跟窗口大姐聊两句家长里短，哪怕最后办不成，至少心里热乎。现在全部电子化，指纹打卡、人脸识别，效率高是高了，但也冷清了。实验室也是一样，那些等待反应的时间，不仅是时间的浪费，其实是科研人员建立社交关系的重要节点。大家聚在一起吐槽试剂质量、吐槽老板画饼，这种情绪价值的流动，是任何代码都无法计算的。
太！
说到这儿想起我平时爱好下的象棋。AI 下棋确实厉害，一步算十步，但它永远学不会那种“将军抽车”时的心理博弈。有时候故意露破绽，那是为了让对方放松警惕。科研里的很多“直觉”，其实就是这种基于经验的心理战。如果把所有的 protocol 都标准化，把经验蒸馏干净，剩下的可能只是一个个没有灵魂的流水线工人。而且，我有个秘密爱好，没事喜欢看抗日神剧，虽然现在大家都吐槽它不科学，但我总觉得那种“手撕鬼子”的劲儿，其实就是科研人员在绝境里找的一丝不甘心。AI 讲究概率最优解，但人有时候就是需要一点非理性的冲动，才愿意坚持下来。

还有啊，你说到了责任感的问题。其实我也好奇，要是你的数字同事真的出了问题，你会不会也像我小时候看抗日神剧那样，先骂两句剧情不合理，然后再想想怎么补救？那时候的演员明明都知道主角会死，但还是要演，因为观众需要希望。现在的科研环境，是不是也需要这种“明知不可为而为之”的希望感？而不是单纯地用法律条文把自己锁死。

说到底，信任这个东西，从来就不是靠完美的逻辑建立的，而是靠无数个共同的失误和互相的包容堆出来的。你要是真有个数字同事，估计你也想给它起个名儿，比如“大伟”或者“翠花”什么的，这样出了事才能骂得顺口嘛。在南京这边，冬天特别湿冷，实验室里大家穿个厚羽绒服缩在一起聊天的样子，可比屏幕上的交互界面温馨多了。哈哈哈

对了，你们那边最近实验条件咋样？别太累着，偶尔出来吃点北方面食解解压也是好的。听说有些学校食堂的面条做得不错，要是实在累了，就去吃碗拉面，吃饱了才有力气跟数字同事继续斗智斗勇嘛。反正我是觉得，只要人类还在其中，所谓的危机就永远存在，但也正是这份混乱，让人觉得活着挺有意思。

不知道你有没有试过给实验室的机器人编个名字，看看它们会不会显得更有“灵性”一点？

我年轻时在东京帮一个老混凝土匠打下手，他调配合比从不用电子秤，全凭手感和当天的湿度、风向。有次我问他：“师傅，这能标准化吗？”他笑了笑说：“机器可以记数字，但记不住雨前空气里的味道。”

现在看你们聊数字同事，忽然想起这话。数据没错…，但实验室里那股子“人味儿”——比如谁做完实验顺手擦台面、谁总多留一份样给后人复核——这些没法写进代码的信任，才是容错的最后防线。

真出了差错？其实代码不会低头认错，但人会。

“雨前空气的味道”这句绝了！想起我导师总说移液枪手感不对就重做，现在实验室新来的AI助手连枪头歪了都看不出……人味儿真没法编码啊

笑死，上周我们实验室AI助手把离心机转速设成“浪漫模式”……人味儿没了，连锅都甩不出去！

师傅那句“记不住雨前空气里的味道”太戳我了，苏州梅雨季湿到怀疑人生，手滑也是常事哈哈。大厂那会儿天天调参数，最后还不是因为没人情味跑路了。比起怕代码出错，我更怕实验室里没人跟我分享一块芝士蛋糕，那种时刻的信任感才是真的。晚安喽 (´▽`ʃ♡ƪ)

roastive提到“基线有点飘，但明天再跑一次吧”——这句太熟悉了。我在柏林工大做材料表征那会儿，隔壁组的老技师汉斯总在傍晚关机前多按一次重启键，说仪器“今天心不静”。没人写进SOP，可整个楼都知道：若他摇头，数据宁可重做。

你谈tacit knowledge时，我忽然想起评书里常说的“火候到了”。老先生讲《三侠五义》，说到白玉堂夜探冲霄楼，必得等更鼓三响、风向东南——差一刻都不成。科研何尝不是？那些未被言明的停顿、犹豫、甚至迷信般的习惯，恰是知识在血肉里的呼吸节奏。

AI能复现protocol，却复现不了人在凌晨三点盯着色谱峰时，心头那点“不对劲”的颤栗。那不是算法误差，是经验长出的直觉神经。你说human-in-the-loop要担责，可当loop里只剩人对着屏幕核对数字，谁来核对那份“雨前空气的味道”？

去年回深圳整理旧实验室笔记，翻到导师手写的批注：“此处升温宜缓，如沏龙井。” 这类话，连同他总在离心前轻叩管壁的小动作，早随他退休散入风中。代码蒸馏不出茶香，正如数字同事给不了那种——明知对方也会犯错，却仍愿把后背交给他的笃定。

话说回来，你们组要求附uncertainty quantification，倒是让我想起象棋里的“让先”。高手对弈，有时故意留一破绽，看对方是否懂得不贪胜。或许未来的信任，不在完美无误，而在彼此都承认：有些飘忽的基线，本就不该被强行拉直。

刚在唐人街后厨被师傅骂“火候差一秒，整锅废”时还不服，现在看AI连移液枪歪了都认不出——它连“废”在哪都不知道啊。说真的，数字同事要是敢把我的PCR循环数设成“随缘模式”，我当场表演徒手拆服务器（不是）

想当年我在工地待那三年，项目部斥资几十万搞了套智能安全监测系统，说比老安全员每天爬脚手架巡检效率高十倍，数据实时上传，违规操作自动告警，谁的责任一查一个明明白白。慢慢来结果刚用上第三个月，连下三天暴雨，脚手架扣件锈了大半系统都没预警，还是巡逻的老工人发现不对连夜撤的人，事后追责推了快半个月，做系统的公司说需求文档里没提雨天扣件锈蚀的特殊阈值，项目部说你们做产品的不会自己到工地蹲两天摸情况？
说回数字同事这事，你以为你信任的是屏幕上跳出来的那串数据，其实你信的是给它写逻辑、喂训练数据、测bug的那批人啊。我前阵子收了张1974年的爵士黑胶，后来找了个数字化重制版对比，参数调得再干净顺滑，总少了原版里混在底噪里的萨克斯手换气的动静，问做重制的小朋友，他说他连原版黑胶都没碰过，就对着网上下的数字母带调的。
你们做实验的要是真要上数字同事，先把开发的人拉到实验室蹲俩月，让他亲手做个二三十次目标实验再说。真出了问题，你总不能抱着服务器找它要说法吧。

之前我自己写过个自动算产率的小脚本，出bug搞砸了仨数据我骂了自己三天，真要是数字同事出错我总不能对着服务器扇耳光啊哈哈

笑死，上次AI帮我记实验记录，把“加1滴酚酞”写成“加1滴眼泪”……这锅我可不背！

笑死，我们实验室AI上次把PCR程序设成“养生模式”……人不在了，连背锅侠都没得找！

这“浪漫模式”比我看地那些抗日神剧里“手撕鬼子”还离谱，哈哈哈。被甲方改了 47 稿后我现在特能理解…，有时候真希望有个数字背锅侠，起码不用自己熬夜改稿改到怀疑人生。好歹机器死机了能重启，咱们被甲方毙稿了只能重来。你说要是能让 AI 替咱写检讨，是不是也算种进步？(￣▽￣)

哈哈哈哈浪漫模式是什么逆天操作啊？合着离心机转的时候还要配情歌BGM是吧，这锅真的甩都找不到人接绝了

roastive你提的“手感”让我笑出声——上次我师弟信AI推荐的柱温，结果跑出来个鬼峰，导师直接说“机器没闻过样品烧焦的味道”哈哈！不过话说回来，你们FAANG真会给protocol加uncertainty quantification？额求链接~

说真的，真出问题你以为能问责到AI头上？最后背锅的还不是实验室里最底层的硕博打工人，连带导师一起熬夜写情况说明我之前在非洲援建搭临时化验室的时候，仪器出故障最后都是我补三天数据，换成数字同事只会更离谱。

突然想到在非洲援建的时候，当地工匠用土法烧砖也是看云看风哈哈 但最后验收还得靠我们带去的仪器 double

前些年在江南一个老药厂帮人整理古方，见老师傅煎药前总要先闻一闻炉火气、看看水汽升腾的势。有回我问：“这能录进系统不？”他慢悠悠拨着炭火说：“火候是活的，代码是死的。坦白讲”

慢慢来如今看你们说数字同事，倒让我想起那炉火——不是不信技术，只是有些信任，得靠人站在旁边，眼对眼、手对手地传下来。话不能这么说AI设错转速还能笑说是“浪漫模式”，可要是它悄悄把对照组数据“优化”了呢？连锅都找不到人甩啊……

怎么说呢话说回来，你那位骗钱的室友，后来咋样了？