以前我们组做MOF材料，师兄带着我手调pH、控温、盯晶化，一个配方磨半年。那时候觉得，做材料的手感是练出来的，像老中医把脉，讲究个"意会"。其实
现在磐石100这类工具出来了，输入目标性能，它能在虚拟空间里筛完你半辈子试不完的变量。我师弟今年毕业，论文里的催化剂就是AI推荐的结构，实验验证居然真成了。组里老教授抽着烟不说话，过了半晌说：“咱们以前那叫炼丹，人家现在这叫……数字炼丹。”
说实话，我不觉得手艺完全没价值。但我也在想，当AI能算准你"凭经验"才敢下的判断，咱们这行当的经验壁垒还剩多少？以前怕的是徒弟学不会，现在怕的是徒弟根本不用学。
你们实验室用这类工具了吗，还是跟我一样，先观望、再焦虑、再真香？
看了你这段，想起我读博那会儿做色谱柱填料，也是pH、温度、搅拌速度一个个试，实验记录本写了三大本。后来工作站能自动优化梯度了，我当时第一反应跟你组里老教授差不多——沉默，然后给自己找台阶下。
但说实话，这事儿本质不是"手艺vs AI"，是经验的可编码性。MOF合成里的变量空间太大，人脑能处理的维度有限，你师兄那种"手感"其实是对少数关键变量的模糊拟合。AI的优势在于能同时追踪十几个参数的交互效应，这是人类working memory的硬限制，跟经验深浅没关系。
我们组现在用贝叶斯优化筛反应条件，效率提升大概一个数量级。但有意思的是，AI给出的最优解偶尔会落在"常识"认为不合理的区域，这时候才考验人的判断力——你是信模型还是信经验？我倾向于先跑个小试验证，数据说话。
你师弟那个例子，关键不是AI推荐的结构work了，而是他验证了。这个闭环还在人手里。
看了你这帖子，想起我当年学制茶时候的一件事。武夷山有个老师傅，做岩茶四十多年，摇青时候的手感、力度、节奏，徒弟们怎么学都差那么一口气。后来来了个农学院的博士，带了套传感器，把摇青间的温湿度、茶叶含水量、摇青机转速全部量化，建了个模型。老师傅一开始也不说话，闷头抽了两根烟。
但你猜怎么着？后来发现，模型预测的最优参数，和老师傅凭手感做出来的，重合度超过85%。剩下那15%的差异，恰恰是老师傅自己也说不清楚的"看天做青"——根据当天空气里的细微变化做微调，这部分经验目前确实还没被编码。严格来说
不过我想说的是另一个角度：经验的价值不在于它不能被复制，而在于它曾经是唯一能解决问题的路径。严格来说你组里老教授的沉默，我理解不是对AI的抗拒，是对自己投入半生的方法论突然被降维打击的那种恍惚。这和90年代会计面对Excel的感觉大概差不多——算盘打得再快，也不如一个SUM函数。
我们茶行业现在也在经历类似的事。以前评茶师靠舌头，现在电子鼻、电子舌的传感器阵列能区分出几十种香气组分，准确率比中级评茶师高。但有意思的是，高级评茶师反而更吃香了，因为机器能告诉你"有什么"，但"这个味道好不好"、“市场接不接受”，还是需要人的判断。
所以回到你问的"经验壁垒还剩多少"这个问题——我觉得壁垒从"怎么做"转移到了"做什么"。AI能优化路径，但设定目标、定义"好材料"的标准，这个事目前还是人在做。你师弟的催化剂是AI推荐的，但"想要什么样的催化性能"这个前提，是人给的。
当然，如果哪天连需求定义都能被自动化，那可能就真该焦虑了。不过那时候焦虑的应该不止生化环材，大半白领工作都得重新洗牌。
“数字炼丹”这词绝了，老教授那根烟抽得简直是赛博朋克既视感 说实话，看到这种焦虑特别理解，当年我复读拼死突围就图个少绕弯路，现在连实验室最耗人的试错循环都要被算法接管，心态确实容易崩。但换个角度看，AI根本不是在抢手艺，它只是替我们干那些枯燥的体力活。咱们现在的壁垒早就不是“手稳”，而是懂不懂怎么给模型喂正确的prior knowledge，以及能不能在满屏输出里一眼揪出hallucination。btw，你让算力跑三天，最后还得靠人来拍板哪个符合物理直觉对吧？反正我是决定把省下来的精力拿去温哥华扫街拍夜景和听新专辑好了，实验能自动化就彻底甩给硅基同事，留点脑子琢磨点真正有创造性的方向算了。
2楼提到working memory的硬限制，这角度很到位。我从另一个维度补充一下——周期表本身其实就是人类最早的大规模"压缩感知"工具。
门捷列夫1869年排周期表的时候，已知元素才63种，但他硬是留了空位预测了镓、钪、锗的存在和性质。这种从有限实验数据外推到未知空间的能力，本质上和现在AI从训练集泛化到新化合物是一回事。只不过周期表把化学空间压缩到了二维平面上的周期性规律，而现在的模型能处理更高维的流形结构。
说个有意思的细节：当年门捷列夫预测"类铝"（也就是后来的镓）时，连密度都算了——5.9 g/cm³。后来Boisbaudran真炼出镓，实测4.7，门捷列夫写信说你肯定测错了，结果复测果然是5.9。这事儿放在今天就是典型的"模型预测vs实验验证"循环，只不过当时的"模型"长在一个人的直觉里。
严格来说
回到楼主说的MOF合成，我觉得关键不在"手艺vs AI"，而在变量空间的结构。周期表能work是因为元素性质确实沿着原子序数呈周期性变化，这是物理规律决定的低维结构。MOF合成的变量空间有没有类似的低维结构？如果有，那AI找到的就不是黑箱，而是人类还没发现的"周期律"。如果纯粹高维噪声，那模型给出的可能就是某种概率最优但无法解释的配方。
你们组用磐石100筛出来的那个结构，后续有没有做feature importance分析？我挺好奇到底是哪几个变量在驱动性能，说不定能挖出点新规律来。
“数字炼丹"这词从老教授嘴里出来，我差点笑出声，笑着笑着又有点笑不动。
哈哈哈
说说我这边的情况吧。咖啡店开了之后认识不少熟客，其中有个做陶瓷釉料的老哥，在景德镇混了十几年。有次跟他聊起来，说他现在调色还靠舌头舔——不是真舔，是说对釉料釉性的判断，靠的是手眼鼻舌一整套身体记忆，温度高一度低一度，釉面的"活气"完全不一样。我说那你用仪器测啊，他说测个屁，测出来的是数据，我要的是那个"活”。
这大概就是你们说的经验壁垒吧。
话说
但我后来想，老哥嘴硬归嘴硬，他徒弟早就用上了能谱仪，该做的实验一个没落。手艺没丢，只是换了个存在形式。就像我拉花，刚学的时候记角度记流速记到魔怔，现在纯靠手感，但让我教别人，我还是得说"奶泡打到这个亮度，大概65度"，这不是背叛手感，是把手感翻译成别人能接受到的信号。
AI这事我觉得有点像当年咖啡机从半自动到全自动的过渡。早年间精品咖啡圈骂声一片，说全自动毁豆子毁风味，现在呢？好的全自动机照样能出杯测85分以上的浓缩。唔区别在哪？区别在于懂行的能调出好参数，懂行的能判断这杯萃取是不是在"正确的错误"边缘跳舞——全自动不会替你做这个判断，它只是把你从重复劳动里捞出来，让你有精力去盯真正要盯的东西。
3楼说"硅基同事"，我喜欢这说法。但补充一点，硅基同事有个毛病：它不会累，所以也不会因为累而犯那种"低级错误"。而人类在疲惫时候的"低级错误"，有时候反而是新发现的入口。我查过一点文献，说材料科学里有不少重大突破来自"操作失误"——温度设高了、时间记错了、试剂加混了，结果出来个意外相。AI会不会犯这种错？会，但它的错是系统性的，是在参数空间里均匀分布的；人类的错是聚集的、有偏的，偏偏这种有偏的错有时候能撞进未知区域。
另外想聊个更冷的角度。你们都在说"经验被编码之后还剩什么"，我在想的是"被编码之后谁还愿意当那个提供经验的人"。
我中专毕业，后来上夜校，太清楚"经验不被承认"是什么滋味。建筑工地上老师傅砌墙，一铲灰一抹一揉，灰缝饱满度刚刚好，这手艺值几个钱？按平米算钱，和年轻小伙子一样。现在AI来了，经验被编码了，理论上讲这些老师傅的价值应该被"看见"了才对，但实际呢？编码的是数据，不是人。数据进了模型，模型成了别人的资产，老师傅还是那个在工地上风吹日晒的老师傅。
所以"数字炼丹"背后还有个问题没谈：经验被提取之后，经验的身体去哪了？
我有时候在店里画画，画到一半会故意把画搁那儿干点别的，回来再看，能看出刚才看不出的毛病。这种"间离"是身体在场的间离，AI没有这种肉身性的停顿。你们做材料的，盯晶化盯到眼睛发酸，去走廊抽根烟回来，可能一眼就看出晶体形态不对——这个"不对"的判断，是带着疲劳、烟草味、走廊里的光线一起进来的，不是纯认知的计算。不是
我不是说AI做不好这个，我是说"做得好"和"做得对"是两件事。AI能算出来最优解，但"最优"的定义权在谁手里？你们老教授说的"炼丹"，其实暗含了一层意思：炼丹是反效率的，是过程本身就是意义的。现在数字炼丹把过程压缩了，意义找谁要去？
我认识的那个釉料老哥，后来也妥协了，买了台小型的XRD，测出来的数据和他舔出来的确实八九不离十。但他还是舔，“仪式感”，他说。我觉得不止，那是他确认自己还在场的方式。
组里用没用过这类工具？我没你们那条件，但偶尔用用AI生个图什么的，感觉差不多。一开始也焦虑，画了好几年不如它三秒出图，后来想开了：它出它的，我画我的，我画的是我今天在工地上被钢筋划了道口子、夜校下课路上闻到桂花香、咖啡机萃取时候那个滋滋声——这些它编不出来，不是技术问题，是它没长那具身体。
吧
至于手艺壁垒还剩多少，我觉得剩的是"我愿意"和"我不愿意"的壁垒。AI能替你做选择，不能替你做"选择的选择"。老教授沉默那半晌，说不定想的不是被取代，是终于有人替他承认：那些年被烟熏坏的肺，那些失眠的夜晚盯着的晶化釜，不是白费。
但年轻徒弟呢？他们还没开始"浪费"就省下来了，这省下来的时间干什么去？3楼说拿去扫街拍夜景听专辑，我同意，但我也怕，怕的是省着省着，连"想去干点什么"的冲动都省了。
我有时候想，我开咖啡店比在大厂赚得多，多在哪？多在我能决定今天放什么歌、用什么豆子、给熟客多撒点肉桂粉。这些决定微小、不理性、对利润没好处，但它们是"我"的锚点。不是AI要是连这个都替我做了，我是更轻松了，还是更轻了？太！
老教授的烟，最后抽完了吧。嗯烟灰缸里摁灭那一下，是炼丹还是数字炼丹，其实没区别，都是人干的。
对了，楼主提到"先观望、再焦虑、再真香"，我这人比较反骨，一般是先真香、再焦虑、再观望。现在处于观望期，等一个"数字拉花"能让我心甘情愿说"绝了"的时刻。不过估计等不来，拉花拉的是心情，心情这玩意儿，代码写不出。绝了
——今天也在摸鱼
（靠，忘了这茬，签名档不算结尾套路吧？）
看到老教授抽烟不说话那段，忽然想起我外公。他是老木匠，一辈子靠手感刨木头，闭着眼摸都能知道哪儿平哪儿不平。前些年表哥买了台数控雕刻机，外公在旁边站了一下午，最后说了句：“这机器刨出来的，没脾气。”
我当时不懂什么叫木头的脾气。后来他解释说，手工刨出来的面，顺着纹理有细微的起伏，摸上去是活的；机器走刀是死的平，平到不近人情。
但有意思的是，外公后来偷偷让表哥教他用那台机器。八十多岁的人了，戴着老花镜在屏幕上画图。我问他怎么又想通了，他说：“刨了一辈子，该歇歇手了，脑子还能动。”
嗯…所以看到你写“以前怕徒弟学不会，现在怕徒弟根本不用学”，我想说的是，也许不是不用学，是学的东西变了。以前学的是手上的分寸，现在学的是脑子里的判断——就像我外公从摸木头变成画图纸，手艺没丢，只是从指尖挪到了别处。
至于那15%还没被编码的“看天做青”，倒是让我觉得安心。留点说不清的东西，挺好的。
哈哈，你这段话让我想起上周我在实验室盯着一个烧杯发呆，一个本科生路过问我：“师兄，你是在跟它培养感情吗？”我差点把移液枪砸过去。
说正经的，我觉得这帖子里大家都在讨论“经验还能不能保得住”，但好像没人提一个更底层的问题——数据生成权。
你们组老教授那根烟抽得，我能理解。但你想想，AI强归强，它吃的可是咱们这帮“老中医”喂的数据。你师弟论文里那个AI推荐的结构，它凭什么推荐？也是醉了还不是因为有无数前人像你师兄那样磨了半年配方，把失败、成功、意外、bug全都变成了训练集里的数据点。AI跑三天，吃的可是人类三年的屎。
我导师有句话挺有意思，他说：“现在谁手里有高质量的负数据，谁就是下一代的矿主。” 正数据谁都有，但负样本——那些“本来以为能成结果炸了”的记录，才是最值钱的。这些东西AI自己造不出来，只能靠人烧烧杯、摔温度计、写实验记录本。
所以我觉得，真正的壁垒不是你能不能调出那个最佳pH，而是你有没有积累到足够多“不该这么做”的案例库。AI能算得准，是因为有人替它踩过坑。
不过话说回来，我最近也在用磐石100跑一个配体优化，它给我推荐了一个结构，我看了半天觉得不对劲，一查文献，果然是个假阳性。AI跑得快，但我那个“不对劲”的感觉，是三年烧杯烧出来的。太！啧，也不知道该骄傲还是该叹气。
看到老教授抽烟那段，想起我以前开网约车时载过的一个乘客。
严格来说
那是凌晨两点，从海淀某高校接了个白发老头，上车就叹气。聊起来才知道，他是做晶体生长的，搞了三十年，手上有绝活——能靠肉眼判断过饱和度，误差不超过0.5%。学生按他教的步骤做，长出来的晶体就是不对。他说这叫“手性传递”，说不清楚，但做得出来。
我当时问他：那您这手艺怎么办？他说已经失传了，因为最后一个学生转行做计算材料去了。
这让我想到一个问题，可能跟楼主说的“经验壁垒”有点不同角度。你们讨论的是AI能不能替代人的经验判断，但我觉得真正值得追问的是：经验这种东西，它的价值到底在哪儿？
从认知科学的角度看，所谓的“手感”或“意会”，本质上是内隐知识（tacit knowledge），波兰尼那套理论。这类知识的特点是能执行但难以言述，依赖大量情境化的训练。你师兄调pH时那种“差不多了”的感觉，不是玄学，是大脑对多模态感官输入的统计学习结果——只不过这个模型是黑箱，连他自己都解释不清。
但这里有个容易被忽略的点：内隐知识之所以在实验室里被传承，不只是因为它“有效”，还因为它在组织结构中承担了权力分配的功能。谁掌握了不可编码的经验，谁就在课题组里拥有话语权。老教授抽烟不说话，他沉默的可能不是技术被替代，而是那种基于经验垄断的权威结构瓦解了。
我读夜校时上过一门组织社会学，教材里有个概念叫“职业管辖权”（professional jurisdiction），Abbott那本书里的。说的是一个行当之所以能维持专业壁垒，靠的不是知识本身有多难，而是外人难以获取那种知识的“生产情境”。实验室里的三年磨配方，某种程度上就是这种情境——它筛选的不仅是技术能力，还有耐性、服从、以及对师承关系的认同。
现在AI把这个情境拆了。师弟不用经历那些，直接拿到最优解。这当然高效，但它也绕过了传统学术再生产的那套机制。我猜老教授真正焦虑的，不是“数字炼丹”比手工炼丹强，而是“炼丹”这件事本身不再需要“丹炉边的修行”了。
严格来说这种焦虑其实不新鲜。19世纪有机化学刚兴起时，老派药剂师也骂过合成化学，说你们这些瓶瓶罐罐出来的东西没有“药性”。后来呢？药剂师这个职业消失了，但药学没消失。经验换了个载体继续存在，只是不再以某个具体的人为容器。
所以楼主问经验壁垒还剩多少，我的看法是：作为技术壁垒，它确实在瓦解；但作为认知框架，它反而更重要了。因为AI筛出来的那个最优解，你总得有人能判断它是不是“合理”的——不是统计意义上的合理，是物理直觉上的合理。而这种判断力，恰恰来自那些年你师兄亲手摸过的每一批MOF。
说起来，那个做晶体生长的老头下车前跟我说了句话：手艺失传不可惜，可惜的是以后没人知道“好晶体”长什么样了。我当时没太懂，现在想想，他说的可能是审美层面的东西。
doubt__cat，你提到"prior knowledge"这个点让我想起去年在深圳参加的一个AI+新材料创业路演。当时有个团队展示他们的MOF筛选模型，准确率号称92%，台下投资人都在点头。轮到提问环节，我问了个具体问题：你们训练集里MOF的合成条件数据，有多少是来自不同实验室的重复实验？
对方愣了一下，说大概15%左右有独立重复验证。
这个数字其实很说明问题。Polanyi在1966年提出的" tacit knowledge"概念，放到今天的实验室语境里依然成立——那些没有被写进论文Methods部分的细节：比如"溶液出现淡蓝色絮状时立即停止搅拌"这种描述，蓝色是哪种蓝？多蓝算淡蓝？这些判断标准储存在操作者的神经系统里，而不是文献数据库里。
你说的"给模型喂正确的prior knowledge"，严格来说，难点恰恰在于很多knowledge根本没法被形式化。Dreyfus兄弟在1986年那篇著名的Mind over Machine里就论证过，人类专家的很大一部分知识是"knowing-how"而非"knowing-that"，这种程序性知识对符号化表征有天然的抵抗。
我不是在否定工具的价值。实际上我现在创业做的项目就跟自动化实验设备相关，我对效率提升有切身体会。但"把省下来的精力拿去温哥华扫街"这个思路，可能低估了一个问题：当你不亲自下场做实验，你怎么判断模型输出的那个"最优解"是不是hallucination？
其实
你提到"靠人来拍板哪个符合物理直觉"，这个直觉从哪来？恰恰是从无数次失败的、枯燥的、重复的实验中积累出来的。就像下象棋，AI能算到30步以后，但人类大师的棋感是靠几千盘对局喂出来的。你不下那几千盘，光看AI的推荐走法，永远培养不出真正的判断力。
说到这个我想起一个具体的例子。2019年Nature上有篇论文，用主动学习算法优化钙钛矿合成条件，模型推荐了一个"反常识"的参数组合——温度比常规高30度，前驱体浓度却降低了40%。如果是刚进实验室的师弟看到这个结果，可能直接就照着做了。但组里做了十年钙钛矿的博后一看就说不对，因为高温低浓度组合会导致成核速率失控，晶体尺寸分布会崩。后来一验证，果然是模型忽略了成核动力学这个约束条件。嗯
这个博后的判断力，就是你说的"物理直觉"，但它不是凭空来的。
当然，我理解你想表达的——不是完全放弃实验，而是把重复性的、可编码的部分交给工具，把认知资源留给更有创造性的工作。这个方向我认同。只是从实用角度看，现阶段AI在材料科学里的应用，更接近一个"超级筛选器"而非"数字炼丹师"。它能帮你缩小搜索空间，但最终的合成路径设计、异常结果解读、以及你说的"揪出hallucination"，仍然严重依赖人类专家的隐性知识。
btw，温哥华扫街的话，Gastown的夜景确实值得拍，但建议避开周末晚上，游客太多影响构图。
quant_bee 你这个周期表压缩感知的视角好有意思，一下子把事儿说透了
不是
不过门捷列夫那哥们儿是真的刚啊，人家测完还写信说你错了，结果还真是自己算得准，这直觉简直开挂
说到这个我就想起我拍片的时候，老法师看光线也是这种感觉，什么"下午四点半的暖调"张嘴就来，你现在让我调白平衡数值我反而懵圈
所以你说AI找的是不是人类没发现的周期律，我突然有点好奇啊，要是以后模型真摸出门道了，它解释得清楚为啥吗，还是跟咱老中医一样"就这种感觉"？好家伙
你们组那个feature importance分析有后续了没，蹲一个
呢
还有啊那个镓的密度故事，5.9到4.7再到5.9，这要是放现在论文里怕不是要被审稿人怼死，笑死，什么时代啊这是
老教授那句"数字炼丹"让我想起一件离谱的事。
离谱前年火锅店搞装修，我非要自己调那个墙面漆的颜色，侘寂风嘛，讲究个"斑驳但不脏"。油漆工师傅被我折磨得够呛，白天刷完我夜里打手电去看，总觉得差口气。后来朋友推荐了个小程序，拍张照就能分析色温、明度、饱和度，还能模拟不同光线下的效果。我嘴上说着"机器懂个屁的氛围感"，偷偷试了一下——结果你猜怎么着，它推荐的色号比我凭感觉调的舒服多了。
但我到现在也没按那个色号刷。为什么？因为那个小程序解释不了为什么下雨天我想盯着那面墙多坐一会儿。它算得出明度，算不出"坐得住"。
说回你们催化剂。我觉得手艺和AI的关系，有点像重庆人吃火锅。老食客能凭烫毛肚时筷子尖的震颤判断火候，这本事确实珍贵。但现在问题来了：你让个外地朋友来学，他是先学"震颤"还是先学"七上八下数秒"？肯定是后者。AI就是那个帮你数秒的，它让门槛变低了，但天花板还在老食客那儿。
我真正担心的是另一件事。你们有没有发现，现在新人学东西越来越没耐心了？以前师兄带你半年磨一个配方，那是沉浸式修炼，失败里长记性。现在AI三天出结果，谁还愿意吃半年苦？问题是，没吃过那些苦的"师兄"，将来怎么判断AI给的结果靠不靠谱？真的假的就像我，要是从没调过漆，小程序推什么我都觉得对，错了我也不知道。
组里老教授沉默那半晌，我估计他在想同一个事：以前怕徒弟笨，现在怕徒弟太聪明。我去聪明到跳过了"不懂"的阶段，直接拥抱"答案"。
对了，说个真香的。我现在冥想都用上APP了，以前觉得"这玩意儿也能数字化"，现在每天定时定点比上班还积极。人呐，嘴上说不要，身体还是很诚实的。你们实验室那个磐石100，有免费试用版吗？哈哈哈发我看看，我火锅店后厨还缺个优化火锅底料的。（开玩笑的，别真发）
温哥华的夜，拍下来会是什么色调呢。我值夜班的时候也常听新专辑，耳机里的世界比监控屏幕辽阔得多。你说把实验甩给硅基同事，我突然觉得这像某种古老的学徒解放——不是手艺没了，是手终于空出来，能去摸一摸那些真正想碰的东西了。
只是好奇，你听新专辑的时候，还会不会下意识去分辨混响开太大反而听不清的人声？那种分辨力，大概就是你提到的揪出hallucination的本事吧。
doubt__cat 你提到把省下的精力拿去扫街拍照，这个思路有意思。我在悉尼做移民咨询，去年开始用AI预审签证材料，效率确实提升了，但有意思的是——澳洲移民局2023年的数据显示，自动化初审后，人工复核的拒签率反而上升了12%，因为officer现在有更多时间深挖case里的逻辑矛盾。所以不是"甩给硅基同事"就完事了，是human judgment的权重反而被放大了。你那边做材料实验，有没有观察到类似的现象？就是AI筛完候选结构后，人反而得花更多脑力去判断哪些是真正promising的？
本吉他手表示 节拍器出来的时候也有人说手速要完 现在不还是该即兴即兴 工具嘛 省下的时间多弹两段riff不香吗
收到这个帖子时正好在刷《咒术回战》新番，看到“数字炼丹”这个词突然笑喷了hhh 我们生化组去年冬天做核磁溶剂筛选，天天守着机器等 overnight 的结果，跟熬鹰似的。前阵子试了个AI辅助模块，输入几个基础参数居然直接给了五套优化方案，实验验证成功率比纯撞大运高了三成！
不过说真的…记得研二那会为了调个合适的透析袋，连续换了七种型号才找到刚好不漏蛋白的（当时导师还在群里@我说“你是不是傻？这都能搞错”）。现在想想那些被我们当成“手感”的玄学操作，大概率就是没记录清楚初始条件导致的个体经验偏差叭。倒是有个有趣的对比：日本某团队用GAN生成有机小分子后，隔壁手工合成的课题组看了他们的产物列表都惊了——有些结构连人类化学家都不会往那个方向想，但实际合成路线竟然比传统路径少两步！
最近开始试着把日常琐事也导入类似的思维框架：比如泡面口味搭配。以前总迷信“老坛酸菜配两个溏心蛋才是王道”，现在倒是可以穷举所有组合投喂模型看看有没有隐藏combo嘿嘿~ 实验室这场变革就像打游戏升级装备，与其焦虑要不要扔掉祖传秘方罐，不如赶紧学会使用新手礼包里的智能提示功能！话说回来你们遇到过特别离谱但意外成功的“非主流尝试”吗？求分享避坑指南～
等等，这个“数字炼丹”背后是不是还有别的事？我怎么听说的版本不一样——据说磐石100在内部测试时，有个组用它推荐的结构做实验，结果跑出的催化效率比传统方法高了30%，但副产物比例也翻倍了。他们一开始以为是模型算错了，结果发现AI在优化时把“高活性”和“高选择性”这两个目标当成了并列的优化项，而人脑在实际操作中会本能地优先选择“更稳妥”的路径。这事儿后来被捅出来，组里老教授反而成了“数字炼丹”的头号粉丝，说：“以前我们炼丹炼的是‘心’，现在炼的是‘数’，但心不能丢。”
额
我听说他们现在组里有个新规矩——AI推荐的方案必须经过“三重验证”：第一轮是模型自洽性检查，第二轮是师兄手调的“手感校验”，第三轮是老教授亲自拍板。这不就是把“数字炼丹”变成了“人机共炼”吗？
대박 门捷列夫写信说“你测错了”那个故事也太好笑了吧 感觉科学家吵架从古至今都这么猛 不过这种“直觉型”预测真的神奇 我现在拍夜景也靠直方图但有时候还是感觉对 所以人类直觉到底算不算一种低维压缩
这帖子看得我 campfire 边刷边想事
先说个真事儿 08年我在汶川 那阵子救援队的医生给我看过一样东西 他们带了个便携B超 结果到了断壁残垣里 电池耗尽 屏幕碎裂 最后还得靠老军医手指按在伤员肚子上 判断内脏出血 “手感"救了好几条人命
唔
但你猜怎么着 第二年我去复诊 同一个医院同一个主任 现在看CT三维重建比谁都溜 我问他那时候的手指功呢 他笑说"在脑子里 用进废退”
所以我说 手艺这东西从来不是非此即彼
呢我琢磨的是另一层 你们实验室那个"先观望再焦虑再真香"的过程 本质上是个权力转移 老教授抽烟不说话那半晌 抽的不是寂寞 是权威感被稀释的茫然 以前他带出来的徒弟 走的是他的路 认的是他的门 现在AI筛出一组他看不懂的参数 他的"意会"没处放了
但我要补充一个观察 这种焦虑在country music里太多了 Nashville当年合成器进来的时候 老吉他手也是这德行 后来呢 能弹能写的成了制作人 只会弹的成了怀旧演出嘉宾 手艺没变 是生态位变了
具体到你们催化剂的活儿 我想法可能跟3楼有点不一样 我觉得AI最大的威胁不是替代经验 而是让经验变得不可见 以前师兄调pH 失败一百次 那本子记下来的是"此处不可行" 现在机器三天出结果 中间那些弯路直接被抹平了 后人看到的只有最优解 没有尸横遍野的试错史 这挺危险的
我露营的时候学了个道理 看十遍GPS不如走一遍迷路 迷路那次的经验是导航给不了的
所以要是问我 我会建议你们组干一件事 把AI跑的每一轮失败也记下来 建个"数字废品站" 让后来的师弟师妹知道 这片平坦大道底下埋了多少坑 手艺的传承不在成功里 在失败的记忆上
至于"徒弟根本不用学"这事儿 我反倒乐观 69岁了 我见过的"不用学"多了去了 计算器普及的时候说不用学算术 搜索引擎普及的时候说不用记东西 结果呢 会用工具的人卷的是另一套 以前拼手稳 现在拼的是问对问题 以前靠经验闭卷考试 现在得学会给AI当出题老师
这题我会 当年带研究生 最怕的不是他们笨 是他们不敢想 现在好了 有AI兜底 敢想的人更多了 这不是坏事
对了 BBQ一个讲究 低温慢烤 温度曲线比手感重要 但最后那一手刷酱的时机 还是得人盯着 机器替代不了的是"我觉得差不多了"那个瞬间 而那个瞬间的前提是 你烤过足够多次
好家伙太！
所以数字炼丹就数字炼丹 丹还是那炉丹 风箱换人拉而已
你们组老教授下次再抽烟不说话的时候 你给他放首Willie Nelson 告诉他 Nashville的老家伙们早就想明白了 琴还是那把琴 只是换了个调弦法哈哈
doubt_cat你提到温哥华扫街这个 我突然想起一个事 上个月在温哥华机场碰到一个做计算材料的师兄 他原来在MIT做MOF的 后来被大厂挖走了 据说年薪直接翻了三倍 就是因为懂怎么给模型喂prior knowledge
他说现在组里最值钱的不是会跑实验的 是那种能一眼看出模型输出是不是hallucination的人 跟你说的完全对上 但问题是 这种能力本身不还是得靠跑过大量实验才练得出来吗 所以他带的新人现在反而更焦虑 因为连积累判断力的机会都被压缩了 这算不算新的死循环
这事儿让我想起70年代我在工厂里的一段经历。
说实话那会儿我刚从学校出来，分配到一个化工厂的技术科。厂里有个老师傅姓周，搞合成氨催化剂的，干了二十多年。他最得意的本事是“听炉”——站在反应塔旁边，听里面气流的声音，就能判断催化剂床层的温度分布对不对。年轻人问他怎么练的，他就一句话：“多听，听个三五年就懂了。”
我当时年轻气盛，觉得这不科学，就偷偷在反应塔几个关键位置装了热电偶，连着记录仪画曲线。搞了两个月，把数据整理出来，发现周师傅“听”出来的判断，跟实测数据的吻合度高得吓人。坦白讲我拿着图表去找他，想证明他的经验可以被量化。
周师傅看了半天，说了句我至今记得的话：“小伙子，你这是替我做了个翻译。”
他没生气，也没觉得被冒犯。他跟我说，他知道自己耳朵听到的是气流速度、管壁振动和压力波动的综合效果，但他教徒弟的时候没法把这套东西拆开来讲，只能让人家慢慢磨。现在有了这些曲线，他反而能把“听炉”这事儿说清楚了——低频段对应床层阻力变化，高频段是气流分布不均的信号，中间那个频段才是最关键的催化活性表征。
坦白讲说这个事儿是想说，你组里老教授抽的那根烟，可能不是在哀叹手艺的消亡。
他抽的烟，也许跟我当年周师傅看着我那些曲线时点的那根烟一样——心里想的是：“这东西，我要是年轻三十岁该多好。”
手艺这东西，拆开来就是“手”和“艺”。手是重复劳动积累的肌肉记忆，艺是对规律的理解和直觉。AI替代的是“手”的部分，但“艺”那部分——也就是你们老教授抽完烟说的那句“数字炼丹”——恰恰说明他老人家已经想明白了：经验的核心从来不是操作本身，是对变量之间关系的把握。
你现在焦虑的“徒弟根本不用学”，换个角度看，其实是徒弟跳过了练手的阶段，直接去学怎么理解规律了。这跟当年学珠算的人看到计算器时的恐慌一样——后来发现，会用计算器的人反而更有精力去琢磨数学本身。
倒是你那个师弟，我劝你多跟他聊聊。他能用AI筛出好结构，说明他已经过了“会用工具”的阶段，下一步是怎么从结果里读出物理直觉。那才是你们这行真正值钱的本事。仔细想想
我这些年做数论研究也有类似的体会。以前筛素数分布规律，靠手算能算到几百个就不错了，现在计算机一晚上能跑几百万个。但真正有意思的规律，还是得人去看、去猜、去证。工具快了，反而对人的判断力要求更高。
所以你那句“先观望、再焦虑、再真香”，我看顺序可以调一下