诺奖得主安德烈·海姆：AI难创知识却重塑科研与职业格局

10月20日，备受瞩目的“2026可持续全球领导者大会”在上海盛大启幕。2010年诺贝尔物理学奖获得者、英国曼彻斯特大学Regius教授安德烈·海姆（Andre Geim）亲临大会现场，与各界精英共话未来。

在大会上，海姆教授将石墨烯、二维材料与产业的可持续转型紧密相连，并针对当下热门的人工智能话题，提出了一个引人深思的观点——AI（人工智能）虽无法自动创造新知识，但它将深刻改变科研、产业以及职业分工的运行模式；人类应当学会与工具协同合作，而非被工具所取代。

会议间隙，海姆教授在接受《每日经济新闻》记者等媒体联合采访时进一步阐述道，AI的风险并非源自其自身，而是取决于使用AI的人类。是我们操控着程序，如果运行了有风险的程序，必然会得到危险的结果。同时，他坚信AI推动专业学科迎来新发展已是不可阻挡的大势，人类必须积极适应这项新技术。

图片来源：每经记者 涂颖浩 摄

石墨烯：非“魔法”却正融入日常生活

公开资料显示，安德烈·海姆于1958年出生在俄罗斯西南部风景秀丽的城市索契，他被认为是当代物理学界极为罕见的兼具强烈好奇心、卓越实验能力与广泛跨界影响力的杰出科学家。他早年就读于莫斯科物理与技术学院，1987年在俄罗斯科学院固体物理研究所获得博士学位。此后，他辗转于诺丁汉、巴斯、哥本哈根等地开展博士后研究工作，2001年正式加入英国曼彻斯特大学。

海姆教授最为人熟知的成就，当属2004年与学生康斯坦丁·诺沃肖洛夫携手，用普通胶带从石墨中成功机械剥离出单层石墨烯。这一看似简单的“撕胶带”实验，却有着划时代的意义，它彻底推翻了“严格二维原子晶体在常温常压下无法稳定存在”的传统认知，为二维材料研究开辟了全新的领域。2010年，两人凭借“关于二维材料石墨烯的开创性实验”共同荣获诺贝尔物理学奖。

在演讲中，海姆教授着重强调，石墨烯的重要性远不止于其“薄”这一特性。单层石墨烯仅有一个原子厚度，却具备超高导热性、优异导电性、高强度以及高柔韧性等诸多卓越特性。它不仅让二维材料从理论假设变成了真实可研究的对象，还推动了范德瓦尔斯异质结构等新研究方向的发展。

不过，海姆教授也多次提醒公众要理性看待石墨烯。科学突破并非如魔法般能瞬间改变生活，从实验室的发现到实现规模化应用，需要经历漫长而严谨的验证过程。他预测，在未来15年内，将有更多石墨烯相关材料真正走进普通人的日常生活。

他现场以石墨烯改性沥青为例进行了说明。通过在沥青材料中添加少量石墨烯，虽然材料成本可能会上升约30%，但耐用性有望提升至原来的两倍左右，道路重铺周期也能从5年至7年延长到10年至15年。值得一提的是，公开报道显示，近年来有意大利企业合作开发的石墨烯增强沥青添加剂已开展道路试验，其目标正是提升路面耐久性、减少维护频次并提高材料可回收性。

海姆教授在现场还提出了一个颇具趣味性的建议：如果大家手中有闲置的可投资资金，不妨尝试投入基础研究领域。因为基础研究的回报率十分可观，而且研究结果“更容易被人们看见”。

石墨烯本身就是一个典型的成功案例。它最初源于一次“星期五之夜”式的好奇实验，后来逐步拓展至电子器件、复合材料、热管理、能源存储和道路工程等多个领域。这类研究短期内可能不会立刻形成消费品，但一旦突破关键制备、成本或应用场景瓶颈，就极有可能带动整个产业链的全面升级。从产业视角来看，近年来，石墨烯开始走向分层商业化，在诸多场景已经出现了实际应用落地的情况。

AI：不会创造知识，但将重塑科研格局

当谈及对AI的看法时，海姆教授的态度务实且克制。他认为，AI是一种极为有效的工具，AI本身并非风险所在，风险来自于使用AI的人。大语言模型依赖于已有的数据进行训练，无法凭空创造出全新的知识；它的价值主要体现在帮助人们从海量的信息中更快地获得洞见，清晰地厘清已知与未知的边界。

在科研领域，AI已经展现出了明显的效率优势。海姆教授也坦诚地表示，“这改变了科学研究的方式。它也改变了我个人进行研究的方式，一些职业也因此变得过时了”。

他进一步将AI与职业结构的变化联系起来。例如，过去谷歌的出现改变了人们查阅文献的方式，图书馆员的工作场景也随之发生了改变；如今大语言模型正在重演类似的过程。海姆教授举例说明律师行业受到的直接影响，由于AI的助力，案件信息整理变得愈发高效，这导致初级律师几乎面临失业的困境。而银行、医疗体系也是如此，银行助理岗位、部分标准化医疗辅助工作，都可能被AI接管或重塑。但这并不意味着所有岗位都会消失，而是那些流程化、重复性强的工作会率先被工具所替代。

未来的竞争力，更多地取决于能否提出正确的问题、准确判断AI的结果以及有效组织跨学科协作。“我们必须适应现实，无论你身处科学界、医学界还是企业界，都需要开展研究工作，所以我们可以充分利用AI工具来加速自身的转型。”海姆教授强调道。

在海姆教授看来，AI、二维材料和可持续发展并非彼此孤立的议题。AI能够提升科研效率，二维材料为技术发展提供了新的物质基础，而可持续目标则要求技术真正服务于更长寿命、更低能耗和更少资源浪费的目标。