诺贝尔奖得主克雷格·梅洛教授：人工智能是提问的工具，好奇心推动创新
“人工智能的答案只是下一个问题的起点。” 2006年诺贝尔生理医学奖得主、美国麻省大学医学院教授克雷格·梅洛（Craig C. Mello）用这句话总结了研究者在人工智能时代应有的态度。 国立釜庆大学于9月18日下午在校内大学剧场举办了梅洛教授的邀请讲座，庆祝该校成立80周年。 梅洛教授以“RNAi：信息洪流中的生命调控分子火花”为主题进行了演讲。 此次讲座是与韩国科学技术院和诺贝尔奖外展共同主办的“诺贝尔奖对话首尔2026”系列活动之一，该活动将于20日在首尔举行。 在讲座前的采访中，梅洛教授探讨了人工智能对研究和教育环境带来的变化。 他指出，人工智能最大的优势在于速度和精准度，能够迅速分析海量数据，并捕捉到人眼难以察觉的微小差异。 然而，他强调，这仅仅是帮助研究者提出更尖锐问题的工具，不能盲目相信人工智能得出的结果。他提到，在与人工智能对话的过程中，常常会对回答表示不同意，进而重新提问或反驳。 由于结果中可能存在错误或漏洞，最终的判断和严格的验证仍然是研究者的责任，这是他的哲学。 他反对禁止学生使用人工智能的教育方式，认为“告诉学生不要使用人工智能是一个大错误”，并表示未来与人工智能安全高效地互动将成为研究者的重要能力。 从偶然发现到诺贝尔奖...RNAi改变了基因研究 在当天的讲座中，梅洛教授详细讲述了RNA干扰（RNAi）的发现过程及其在医学领域的扩展历程。 RNAi研究并非一开始就以治疗药物开发为目标。他与安德鲁·法尔（Andrew Fire）博士在利用秀丽隐杆线虫进行实验时，偶然发现双链RNA（dsRNA）能够抑制特定基因的表达。 这一现象被称为“基因沉默”，即阻止特定遗传信息转化为蛋白质的过程。 梅洛教授回忆起当时的研究经历，详细描述了实验的经过。在给动物注入DNA的实验中，意外观察到基因被抑制的现象，而当注入RNA时，抑制效果更为显著。 研究结果于1998年发表在国际学术期刊《自然》（Nature）上，但当时的研究团队甚至未能完全理解其工作原理。 梅洛教授回忆道：“1998年发表论文时，我们并不知道这到底是如何运作的，也不知道涉及哪些基因，具体机制更是无从得知。” 尽管如此，他们并没有忽视意外的实验结果，而是坚持追踪，最终揭示了RNAi的工作原理，并因此于2006年共同获得诺贝尔生理医学奖。 梅洛教授以这一戏剧性的过程为例，强调基础研究和看似没有直接应用的实验在长期内可能会发展为改变医学的创新。 他指出，RNAi对医学的影响最大，能够针对广泛人群的治疗药物以及针对少数患者的罕见遗传病药物，RNA技术的应用范围将不断扩大。 在免疫领域的研究也在继续进行。梅洛教授表示，siRNA相对容易进入免疫细胞，目前正在进行包括癌症免疫在内的免疫系统调节领域的临床和前临床研究。 在医学以外的领域，他以农业为例，指出“RNA干扰现象在植物和所有动物中都存在”，并表示在农业等多个领域相关研究和应用的可能性正在扩大。 在获得诺贝尔奖后，他的研究兴趣并没有发生太大变化。他表示：“我仍然关注生物体如何使用和处理信息这一根本性问题。” 诺贝尔奖后，麻省州为将RNA研究与实际治疗相结合进行了大规模投资，研究团队和基础设施得到了扩展。 他对在首尔和釜山遇到的韩国年轻人的印象非常积极，认为“有很多年轻人对科学充满热情”。 他对希望成为研究者的年轻人的寄语是保持好奇心和勇于挑战。梅洛教授强调：“科学家必须不断激发好奇心，尽管可能会不断失败，但如果勇于挑战，就能找到答案并解决问题。” 此外，梅洛教授于1982年在布朗大学获得生化学学士学位，1990年在哈佛大学获得博士学位，曾在弗雷德·哈钦森癌症研究中心担任博士后研究员，自1995年起担任麻省大学医学院教授。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-09-20 09:04:00
