2018年，我正帶領團隊攻關一個困擾泌尿外科多年的難題——前列腺癌的早期精准診斷。傳統篩查假陽性率過高，大量不必要的穿刺活檢讓患者白白承受痛苦。那時，我們開始嘗試與法國科研團隊合作，希望借助拉曼光譜技術，在血液和尿液裡捕捉腫瘤釋放的“蛛絲馬跡”。

理想很豐滿，現實卻給了我們一記悶棍。拉曼光譜產生的數據極其龐大復雜，每個樣本包含數千個光譜特征，人眼幾乎不可能從中有效識別屬於腫瘤外泌體的微弱信號。那些年，團隊每天面對密密麻麻的光譜曲線，反復比對、人工標注，效率低得像在沙裡淘金。

轉機出現在2024年。AI技術的日趨成熟讓我們重新出發，決定將機器學習引入整個研究框架。這一次，AI成了我們的“探幽慧眼”。它能從海量光譜數據中自動提取特征、識別模式，把原本耗時數周的人工分析壓縮到幾分鐘。依托這一突破，團隊聚焦多模態特征融合算法與壓電調制拉曼光譜，攻關前列腺癌早診機理與關鍵技術創新。AI顯著提升了科研效率，讓我們在早期診斷這條路上邁出了關鍵一步。

但AI帶來的，不隻有驚喜。隨著使用深入，它的短板同樣十分突出。面對SERS（表面增強拉曼光譜學）圖譜，AI可以完成高速計算和精准分類，卻不能自主解讀光譜背后對應的生物分子學與臨床病理意義，時常出現分類結果和真實臨床現象相悖的情況。如果全盤採信AI輸出結論，很容易出現邏輯漏洞和事實偏差，脫離臨床實際。更根本的症結在於，AI無法自主完成從光譜數據到臨床意義的邏輯閉環——它能告訴你“是什麼”，卻回答不了“意味著什麼”﹔它能精准識別信號，卻判斷不出某個異常峰究竟是無意義的噪聲干擾，還是某種新型腫瘤標志物的雛形。而這些恰恰是醫學研究的核心。所有AI參與的研究，最終的終審、核驗、糾錯與倫理把關，都必須由研究者本人完成。

隱憂不僅於此。過度依賴AI，還可能弱化研究者對基礎科學問題的直覺與判斷力。當算法替你完成了數據分析甚至思路推演，你還有多少精力去追問那個最根本的“為什麼”？有研究顯示，長期使用AI可能導致認知能力的下降。也有學者指出，AI的文字生產只是對已有材料的整合加工，難以真正形成知識和思想的增量，甚至可能抑制原創性觀點與理論的突破。我們真正需要警惕的，是在這個過程中滋生出對人工智能的過度信任與依賴，任由AI代替人進行思考和決策。

如今，每次讓AI介入數據分析之前，我都會提醒自己和團隊：它是助手，不是替代者。那些從光譜曲線裡跳出來的異常信號，最終要經過實驗室裡的反復驗証﹔那些算法推薦的潛在標志物，必須回到臨床樣本中去接受檢驗。AI的使用必須恪守學術規范，以促進學術創新為目標，而不應成為“偷懶”的手段。（記者 陳海波）