在日前举行的第26届中国科协年会系列专题论坛之一“多组学大数据与医学发展论坛”上，杨维才作为中国科协生命科学学会联合体主席出席并致辞，却称自己对论坛探讨的话题不够专业，就是来学习自己以前不了解的知识的。

杨维才致辞。图片来源：中国科协

在接受《中国科学报》专访时，谈及大数据、人工智能技术在科研和教育中的应用，杨维才表现出既谨慎又乐观的态度。

科学高效的生物育种对于粮食安全及经济效益意义重大，然而由于生物育种涉及生物学、遗传学、气象学、土壤学等多学科交叉，专业人员在从事育种工作时，不得不跨越众多领域的文献、数据，甚至需要编写代码进行数据访问，工作效率受到极大限制。

杨维才以近日发布的全球首个种业大语言模型“丰登”（SeedLLM）为例解释，希望青年科研人员能够有效利用新技术，降低育种学习门槛，提升研究和实践效率。

他认为，大语言模型可以成为学生很好的学习和科研工具。“人工智能可以用极短的时间读完科学家几十年所学内容。新技术的出现和发展，是阻挡不了的。”

“我是持很开放的态度。只要你的使用和创新是符合学术规范的。”杨维才强调，“在科研当中运用新技术，如何确保科研数据的真实性和学术规范的遵守，这些问题都要在讨论当中推进。”

关于人工智能时代的青年应该具备哪些素质，杨维才认为，获取知识的能力对未来人才来说已经不是最重要的了，更重要的是要有活跃的创新思维，以及整合技术和资源的能力。

他提到，像埃隆·马斯克这样的创新企业家，之所以能够成功，很大程度上得益于他们能够将不同的技术和理念整合在一起，创造出全新的产品或服务。

杨维才尤其建议新时代青年应当培养自己整合金融的能力。毕竟，史蒂夫·乔布斯、埃隆·马斯克们的创新模式，如果没有资金支持也是不可能实现的。

由此，他更进一步表达了自己从20世纪末在新加坡工作时就开始思考的问题：因为“怕输”的文化传统，亚洲的教育普遍过早地给孩童拉起了“起跑线”，或者送上既定“轨道”拼命往前“跑”，导致一些学生还没读到大学就消耗完了创新的动力，甚至缺乏创新的能力。

“当下的教育理念，影响着未来20年社会的状态。”因此，他建议教育工作者在培养学生的过程中，要注重激发想象力和创造力，鼓励他们敢于尝试、勇于创新，并学会整合技术、资源去实现目标，为国家抢占科技制高点，加快实现高水平科技自立自强添砖加瓦。