1953年3月底的一个周末，剑桥大学卡文迪许实验室。詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克把一篇仅900个单词的文稿交给临时打字员，也就是沃森的姐姐，并告诉她：她正在参与的，将是生物学领域中自达尔文进化论以来最为轰动的事件。不久后，4月25日，《自然》杂志刊出了这篇文章，该文开头写道：“我们拟提出一种脱氧核糖核酸（DNA）盐的结构，这种崭新的结构具有相当大的生物学意义。
”这篇论文便是DNA双螺旋结构的正式发布。该文由沃森和克里克联手发表，题为《核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构》。
1953年4月25日发表的《自然》杂志论文，该文全文仅900字。文中这幅著名的DNA双螺旋示意图出自克里克妻子奥黛尔·克里克之手。此前的相关历史文献已经汗牛充栋，那么如何纪念这个70周年呢？我提出了切合当下的3个关键词：年轻人、跨学科和人工智能。
我想知道，今天的年轻人如何像25岁的沃森在70年前那样一鸣惊人？我想知道，科学知识碎片化加剧，如何面对更宽视野的跨学科要求？我想知道，人工智能尤其是ChatGPT汹涌来袭后，人类的创新能力该如何挖掘？我们的教育受到了怎样的挑战？
为此，我给超过80位诺奖得主写信求解，迄今收到了4位诺奖获得者的有效答案。
他们分别是：1993年诺贝尔生理学或医学奖获得者理查德·罗伯茨，他在1970年代发现了真核生物基因中的内含子和外显子；2019年诺贝尔生理学或医学奖获得者彼得·拉特克利夫，他研究了细胞感知、适应氧气的变化机制；2017年诺贝尔化学奖获得者约阿希姆·弗兰克和理查德·亨德森，二人均因冷冻显微技术领域的贡献而获奖。从左至右依次为：理查德·罗伯茨、彼得·拉特克利夫、约阿希姆·弗兰克和理查德·亨德森。
关键词1：年轻人。年少成名的沃森还是低估了年轻人的创造力。1972年，44岁的沃森正在尝试对一种名为SV40的病毒进行DNA测序。作为冷泉港实验室（CSHL）主任，他需要招聘新生力量进来，29岁的罗伯茨就进入了他的视野。这时候的化学博士罗伯茨已经通过哈佛的博士后训练，成功转型为分子生物学家。他在从事RNA测序工作中用到了化学家弗雷德里克·桑格开创的测序技术，并发表了两篇《自然》论文。
他本来打算完成博士后工作后回到英国。面试仅用了10分钟，并且这10分钟里绝大部分都是沃森在说。有大名鼎鼎的沃森，加上高薪、实验室支持以及所有必要的创建资金，让罗伯茨无法拒绝这一职位。沃森希望他继续用桑格的测序技术对SV40进行DNA测序，即在DNA复制成RNA后，对RNA进行测序。
关键词2：跨学科。沃森和克里克正是一对跨学科的黄金搭档。
1951年，沃森在看到其他化学家得到的蛋白质和DNA的X射线衍射数据后，便坚定认为，DNA具有可以阐明的明确分子结构。于是他申请了英国卡文迪许实验室的博士后项目。克里克在一篇回忆文章中称，如果没有生物学出身的沃森对DNA研究的执着，物理学出身的他不能单独解决DNA结构问题。同时克里克认识到，既然物理学已经取得成功，生物学也应该取得巨大进步，这促使他比传统的生物学家更为大胆。
罗伯茨的研究经历一样如此。他早期的研究发现，单个基因可以作为分离的片段存在于较长的DNA链中，但这只有生化证据。在进行了约一年的生化实验后，罗伯茨在1977年找到两位电子显微镜专家设计了新的验证实验，于是他们直接观察到了分裂的基因。罗伯茨说，“这时候每个人才相信我们的结果……一张图片往往胜过千言万语。”
关键词3：人工智能。
令人惊讶的是，4位诺奖得主对人工智能的态度远远比不上国内舆论的追捧，其评价甚至偏负面。最先受到人工智能冲击的正是弗兰克和亨德森所研究的结构生物学领域。搅局者是DeepMind开发的蛋白质结构预测程序AlphaFold，后者在2021年7月22日发布的第一个版本，一举预测了超过35万个蛋白质结构，这个数据在一年后达到了2亿。
而过去60年里，科学家通过X射线晶体学、低温电子显微镜和核磁共振等技术才确定了17万个蛋白质结构。结构生物学家要失业了吗？弗兰克给出了坚决的否定：这种荒谬的想法是对科学作为一种真实世界探究方式的根本误解，科学是通过假设构建和实验的循环过程来获取知识，而不是通过基于现有（有限）知识的模拟。
尽管ChatGPT未得到这几位诺奖得主青睐，但我仍然好奇：ChatGPT会颠覆我们的教育体系吗？
知识获取还是教育的首要目标吗？2019年诺贝尔生理学或医学奖得主拉特克利夫在关注这个问题。他说，知识是以出乎意料的方式相互建构的，“因此我预计人类思维仍将在连接不同知识领域、解决问题或者定义问题方面扮演重要角色”。
不过，拉特克利夫指出，随着知识体量的剧增，教育（以及孩子们）的压力也将增加，他对许多国家疏于更新教育系统和忽视教育行业的投资感到惊讶，“我认为必须修改我们的教学内容，以激发发现的热情，即进一步获取知识。”