AI 分析像一位手脚很快的助手：它能从大量数据里找出模式，也能根据旧数据预测新结果。但算得快、说得通，不等于已经发现了科学真相。两个现象同时变化，只能说明相关；要证明一个导致另一个，还得回到现实中测量和验证。
Ying Xu、Weishi Zhang 和 Yitong Han 在《Nature》的一封读者通信中强调，AI 工具可以加快分析，科学结论却必须锚定现实。这里的关键门槛是“经验验证”——用真实观测或实验检验一个说法，而不是只看模型内部是否自洽。换句话说，模型预测可以告诉研究者下一步去哪里找，却不能代替实际测量。
这封通信刊于《Nature》第 656 卷第 532 页，公开材料未披露具体案例或实验数据。页面还显示，8 月 11 日的更正补上了最初遗漏的两位作者 Weishi Zhang 和 Yitong Han。