10月9日，2024年诺贝尔化学奖揭晓。戴维·贝克、戴密斯·哈萨比斯和约翰·乔普共享这一奖项。戴维·贝克在“计算蛋白质设计”领域贡献突出，其余两人则在“蛋白质结构预测”方面成就斐然。这也是继物理学奖之后，今年诺贝尔奖再一次授予人工智能的相关成果及科学家，除了是对获奖者的表彰，也是对人工智能在基础科学研究领域深入应用的重要认可。

清华大学生命科学学院教授杨茂君认为，这项技术更重要的是定义了一个理论上可以解决所有科学问题的范式，即从实际问题出发，将其转变为AI可以处理的输入数据，再经过深度学习网络，最终输出结果。在所有通过输入得出输出的问题上，AI理论上都可以作为有力的工具，这反映了AI在科学研究领域的广阔潜力。这一技术的应用范围并不限于生物、化学、物理等领域，其应用范围主要取决于如何将客观世界的问题(或数据)抽象成AI可以学习和处理的形式，以及现实世界是否有足够多的真实数据，训练和构建深度学习网络。

清华大学生物医学交叉研究院助理教授、北京生命科学研究所研究员徐纯福表示，AI一方面在生物、化学、医药等健康领域的潜力才刚刚崭露一角，未来还大有发展空间。另一方面要意识到AI的局限性，AI不是万能的，科学家们需要扬长避短，推动AI在基础科研更有效应用。同时提醒，科学家要更负责任地应用AI，不用AI做违背科学伦理、有害人类健康的科学研究。