来源标注｜原文：New Scientist（Technology）｜作者：New Scientist 记者｜平台：英文科普周刊｜链接：newscientist.com/subject/technology
每天被厂商通稿包围，难免觉得"AI 无所不能"。New Scientist 科技版的报道角度很不一样——它更像一个冷静的科学家，关心的是AI 到底在科学的哪一步真的帮上了忙，哪一步只是包装。比如蛋白质结构、材料发现、天文数据处理这些领域，它常写清"模型做了什么、人类科学家省了哪部分、还差什么没解决"。
我喜欢它的原因，是既讲能力也讲边界，不站队。它有一篇讲 AI 辅助科研的，把"模型能提假设但验证仍靠人"这件事说得很诚实，没有把工具神化。这种克制，对想看清技术真实水位的人特别有用。一句印象深刻的话：真正改变科学的，往往是模型替人省下的那枯燥一步，而不是它听起来多吓人。
适配人群：理工背景读者、科研工作者、以及想练英文科技阅读的人。纯找"怎么用工具"的实操派，这里偏慢热，更适合当"理解趋势"的长线阅读。
编辑补充：文章里提到的科研绘图、示意图生成，本站收录了不少图像工具可上手练，比如 Midjourney、Stable Diffusion、Recraft，读完报道顺手做一张论文配图，理论和实践一起走。