AI正越来越多地渗透进入科研流程，但有一件事，目前还很难交给AI——决定什么问题值得研究。

　　8月24日，2026年科学探索奖获奖名单公布，第一位95后“新星”出现，10位女性获奖人创新高，与王虹合作证明了三维挂谷猜想的数学家Joshua Zahl位列其中。评审管理委员会接受了第一财经等媒体采访，其中AI对科研的影响成为现场一个颇受关注的话题。

　　面对“低质量AI科研成果是否可能冲击学术评审体系”“研究选题会不会被AI牵着走”等问题，西湖大学副校长邓力表示，科学探索奖在评审过程中尤其看重原创性，包括申请者是否拥有自己的独立思想和判断，以及对未来学科方向的把握。

　　在他看来，至少目前，AI还没有达到替代这种原创判断的水平。

　　“大家可能认为，科学家提出问题是一个高度逻辑化、理性的过程，实际上正相反。”邓力说，科学家对于未来研究方向的把握中，很重要的一部分是“感性的认知”，而这种认知建立在长期、深厚的学科积累之上。

　　一个科学问题真正出现之前，研究者可能已经围绕一个悬而未决的问题思考了很长时间。长时间的积累最终形成某种特殊的感觉，甚至带来所谓的“灵光一现”。因此，在判断一名青年科学家的潜力时，除了已有成果，评审还会关注这个人是不是勇敢、是否富有想象力，以及能否提出真正属于自己的问题。

　　邓力甚至提出，对于一些学科而言，他怀疑AI“可能永远达不到”这样的水平。当然，他同时将这一判断保留为一个仍待研究的问题：这种依赖人类感性认知的科学创造究竟有没有边界，未来是否可能交给AI？

　　AI也被挡在了今年科学探索奖的评审过程之外。