AI与科学家从对抗转向协作：蛋白质设计“合竞”赛制启幕

近日，人工智能与人类科学家在生命科学领域的较量出现新模式。原定斯坦福教授与OpenAI单挑的蛋白质设计竞赛，在首轮前紧急改为“合竞”模式，允许科学家自由组队对抗或联合AI。

赛事突变：从“人机大战”到“合竞”新模式

人工智能与人类科学家之间的较量正从棋盘和数学题延伸至生命科学的核心地带。原计划由斯坦福大学教授Michael Jewett单独对阵OpenAI AI智能体团队的蛋白质设计竞赛，在9月14日首轮对决前夕被紧急叫停。主办方Ginkgo Bioworks随后宣布将赛制从“单挑”改为“合竞”（coopetition），允许任何科学家自由组队参与，既可联合对抗AI，也可独立挑战。

纳维-斯托克斯突破引爆科学界焦虑

此次赛制调整的直接导火索是OpenAI于9月8日宣布其内部AI模型在不到一周内解决了困扰数学界近百年的纳维-斯托克斯方程难题。这一突破被部分数学家称为“卡斯帕罗夫-深蓝时刻”，引发全球对AI取代人类科研能力的广泛担忧。Ginkgo联合创始人兼CEO Jason Kelly坦言：“所有人都害怕输。”为避免加剧紧张情绪，公司决定重塑比赛定位。

新规则：机器人执行实验，蛋白质设计成考题

重组后的竞赛将于10月中旬启动，持续至年底。参赛团队需针对Ginkgo指定的三种蛋白质提交最优化学配方设计，方案将由Ginkgo转化为指令，驱动其波士顿总部15000平方英尺实验室内的机器人自动执行。首关目标为超折叠绿色荧光蛋白（sfGFP），评判标准为最低成本下产出最多蛋白；后续轮次则增加对正确折叠等药物开发关键指标的考核。Ginkgo总裁Reshma Shetty比喻道：“光把蛋糕做出来是不够的，蛋糕还得好看、好吃。”

Ginkgo与OpenAI：从加速器伙伴到科研竞技对手

此次竞赛并非两家公司的首次交集。2014年，Ginkgo成为Y Combinator（时任负责人Sam Altman）旗下首家入选的生物技术公司，获得重要投资。据传，本次竞赛构想起源于Altman 2025年4月生日派对上的一次对话。今年2月，双方已在无细胞蛋白质合成领域合作，将流程成本降低40%，超越Jewett团队此前创下的纪录。Jewett质疑：若人类与AI均能使用机器人，谁的设计更优？这一问题最终催生了本场竞赛。

AI科研竞赛热潮席卷全球

类似赛事正在全球范围内涌现。AI初创公司Edison Scientific正整理AI可解的生物学难题清单；研究机构FutureHouse计划设立现金奖励激励解题者。更大规模的竞赛亦已启动——Anthropic与瑞士Adaptyv Bio于9月28日联合发起“全球最大规模蛋白质设计竞赛”，提供100万美元Claude算力额度，并资助实验室验证获奖设计。Adaptyv CEO Julian Englert表示，纯AI团队赢得挑战在理论上完全可能。

终极考验：何时AI能获“诺贝尔级”发现？

哈佛医学院研究员Marinka Zitnik指出，当前密集出现的AI科研竞赛反映出AI科学家能力的飞速进化。但她强调，真正的里程碑尚未到来——那将是AI系统独立作出被资深科学家认定为“值得诺贝尔奖”的突破性发现之日。