张双南

　　哲学家说，世界上没有两片完全相同的树叶。可这个道理并不适用于微观世界。

　　物理学有一个基本前提——粒子全同性：宇宙中所有质子都一样，所有电子都一样，所有中子也都一样。没有哪个电子与众不同到值得人们去收藏，它们比乐高积木更完美一致，完全可以相互替换。喜马拉雅山上一块石头中的电子和太平洋深处一滴海水中的电子，毫无区别。于是，统一带来了简洁，简洁构建了规律，规律使得这个世界拥有可预测性。

　　《前方“高能”！：天体物理学家的科学人文课》：张双南著；人民邮电出版社出版。

　　然而，如果宏观世界的人也像电子、质子那样完全相同，那么世界也许会很整齐，却不会产生真正的创造力，更不会有今天的一切。因为科学的发展、文明的演进，恰恰是建立在“人与人并不一样”之上。有人更善于执行，有人更习惯思考，有人擅长歌舞，有人喜欢科研……美好的世界就是在丰富性里生长出来的。

　　从某种意义上说，微观世界的稳定性，依赖于粒子的全同性；而宏观世界，尤其是人类社会的活力，则依赖于多样与协作。

　　如今，进入AI时代，在大模型面前，不管你是学界专家，还是普通网友，在知识上似乎都被“拉平”了，也有人担忧，人类的多样化是否正在消解？

　　AI当然会改变很多东西，但它并不会真正抹平人与人之间最深层的差异。我觉得其中最重要的，便是好奇心和想象力。

　　好奇心，科学探索的原生和持久动力

　　刘慈欣在科幻小说《朝闻道》里写过一个很有意思的情节：外星文明判断地球文明突破了“警戒阈值”，并不是在工业革命或者其他科技爆发的节点，而是在第一个原始人开始仰望星空的时候。人类真正伟大的地方，不在于我们已经知道了什么，而在于人类总会忍不住去问那些还不知道的东西到底是什么。

　　科学史上，很多重要发现，起点都不是宏大的计划，而是人们多看了一眼，多问了一句，多想了一层。

　　在伦琴之前，并不是没有人接触过类似的实验装置，也不是没有人看到那些奇怪的现象。只有伦琴停下来思考：既然光已经被挡住了，那到底是什么让荧光屏发亮了呢？这才有了X光的发现和应用。牛顿观察到苹果坠落，这本来司空见惯，却引发他深入思考：苹果为何垂直落向地面？月球为何不会落向地面？后来牛顿通过严密的数学推导，提出了万有引力定律，为工业革命奠定了基础。

　　推动一系列科学革命发生的，往往不是既有知识的简单累积，而是对既有认识的质疑。很多关键性进展最初都来自一些看似“多余”的追问：为什么会这样？有没有别的可能？这些问题未必立刻有答案，却把研究一步步推向更深处。换句话说，好奇心是科学的起点。

　　好奇心的本质，是对未知保持张力，是对未知进行解释的冲动。正如爱因斯坦曾说：“我没有特殊的才能，我只是充满好奇心。”这种非功利、纯粹的好奇，使科学探索超越现实束缚与功利动机，成为文明演进的持久动力。

　　今天，获得答案越来越容易，如果人们失去了好奇心，就很可能满足于现成答案，满足于标准路径，满足于别人已经给出的解释。而真正新的问题，真正重要的发现，肯定不会诞生在这种满足里。

　　想象力，突破认知边界的关键一跃

　　好奇心是在问“为什么是这样”，想象力则在追问“为什么不能是那样”。如果说好奇心提出问题，想象力则为回答问题提供蓝图。

　　科学并不是被动地等待现实自己开口。面对同样的事实，真正拉开人与人距离的，是有人能够在现有经验之外，再往前跨出一步，在头脑中构造出一种新的可能。没有这一步，很多科学史上的突破根本不会发生。

　　伽利略以思想实验突破亚里士多德物理学的长期束缚。自由落体思想实验，成为广义相对论等效原理的思想雏形；斜坡滚球的思想实验，则揭示了惯性运动的基本规律，为牛顿第一定律奠定基础。他不是靠“看见了什么新现象”才前进了一步，而是靠想象力，在头脑中先搭出一个情境，再用逻辑把旧观念逼到矛盾之中。

　　科学的想象力，很多时候就是这样工作的。它不是脱离现实的幻想，而是在现实还没有直接展开之前，先在思想中开辟一条路。这种以想象构建理想场景进行严谨的逻辑推演，成为现代科学研究的重要范式。

　　爱因斯坦16岁时反复想过一个问题：如果我追着一束光一起跑，会看到什么？按经典物理学，这束光在他眼里似乎应该“静止”下来；可麦克斯韦方程又不允许出现这种情况。这便是他提出狭义相对论的起点。1907年，爱因斯坦又拓展了他的想象力：一个人在密闭房间里，究竟怎么区分自己是站在地球上，还是在太空中被加速“往上推”？这便是等效性原理的引子，成为广义相对论的关键入口。

　　想象力在科学发展中的作用，不是让科学“更浪漫一点”，而是让科学能够真正跨过旧框架的边界。

　　科技竞争不仅是成果之争，更是土壤之争

　　AI时代，对以统一化、标准化为特征的工业时代教育模式提出了挑战。

　　工业时代教育模式起源于19世纪下半叶，它将教育过程设计为类似工厂的标准化生产流程，强调知识的单元化、标准化传递，倾向于把差异看成“噪声”，把个性看成“问题”，把不按标准路径成长看成“需要纠正的对象”。

　　这样的教育体系有助于提高效率，也在无形中压缩了提问和试探的空间。学生惯于寻找标准答案，不愿意追问问题本身是否成立。长此以往，好奇心与想象力得不到充分发育，一定程度上削弱了创新创造的潜力。

　　人类社会中，差异和协作才是常态。不同背景、不同经验、不同兴趣之间的碰撞，更容易产生新的想法。人工智能可以在既有数据中寻找最优解，但真正改变问题本身的，往往还是那些不完全按既有路径思考和探索的人。

　　我更倾向于把教育理解为提供条件，而非规定路径。有些学生擅长抽象思考，有些对实际问题更敏感；有人喜欢跨领域联想，也有人适合在一个方向上深耕。这些差异，本身就是未来创新的重要来源。我们不必用单一尺度去衡量人才，而是要为个性化、多样化成长提供空间，保护每个人不同的禀赋、才华与原创思维。

　　从更长的时间尺度来看，一个国家的科技潜力，既取决于当下的技术水平，也取决于是否为好奇心和想象力提供了持续生长的空间。人工智能可以提高效率，但难以替代人类提出新问题、开辟新方向的能力。如何在提升体系效率的同时，留出更多探索余地，是摆在当今教育面前的一项课题。

　　归根结底，科技竞争不仅是成果之争，更是土壤之争。让不同禀赋的人各展其长，让探索精神得到更多尊重与弘扬，将在更深层次上拓展创新的边界与发展的天地。

　　（作者为中国科学院高能物理研究所粒子天体物理中心主任、粒子天体物理重点实验室主任，“慧眼”天文卫星首席科学家）