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在当今科研领域，AI 转型已成为不可忽视的趋势。作为一名实验室研究人员，我深刻体会到 AI 技术带来的机遇与挑战。就像我那位在克里克研究所工作的朋友所说，AI 就像一把瑞士军刀，用得好能解决大问题，用不好可能连自己的手指都保不住。
上个月，我们实验室引进了一套 AI 辅助显微镜系统。初期大家都充满期待，认为这将彻底解放科研人员的双手。然而，实际使用过程中我们发现，科研领域的 AI 应用远比想象中复杂。正如詹姆斯·弗莱明所说，在科研中使用 AI 并非简单地套用模型。每次得出结果都需要反复验证，有时甚至让人觉得手动分析反而更有效率。
尽管如此，AI 确实为我们的研究工作带来了显著提升。以癌细胞图像分析为例，过去需要数天才能完成的特征提取工作，现在仅需几个小时即可完成。关键在于如何正确使用这项技术。我的一位从事帕金森病研究的朋友分享了他们的经验：采用 ’ 小步快跑 ’ 策略，从小数据集开始，逐步迭代优化。
一个典型的成功案例是某肾癌研究团队。他们利用 AI 分析病理图像预测肿瘤演变，虽然过程充满挑战，特别是处理染色强度不同的切片时。但通过先训练基础模型，再逐步添加数据优化的方法，最终获得了可靠的研究成果。
在科研领域应用 AI，最重要的是保持务实态度。正如我常对学生强调的，不要被天花乱坠的宣传迷惑。真正有价值的 AI 应用往往始于基础工作。在科研中，可解释性和可重复性才是关键。如果无法清晰解释结果的产生过程，再先进的技术也失去了意义。
