導(dǎo)讀

今年的諾獎(jiǎng)周，人工智能（AI）研究領(lǐng)域迎來了一個(gè)里程碑式的時(shí)刻。Demis Hassabis、John Jumper以及David Baker因在AI與化學(xué)領(lǐng)域的卓越貢獻(xiàn)，榮獲諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)；與此同時(shí)，被譽(yù)為“AI教父”之一的Geoffrey Hinton則與普林斯頓大學(xué)的John J. Hopfield共同摘得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的桂冠。

這兩大獎(jiǎng)項(xiàng)的揭曉，不僅是對(duì)這幾位科學(xué)家及其團(tuán)隊(duì)多年研究的肯定，更是對(duì)AI在科學(xué)研究中地位的重大認(rèn)可。

然而，AI獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)對(duì)許多科研人員來說是非常意外的，似乎偏離了化學(xué)與物理學(xué)的主領(lǐng)域，此次AI獲科研領(lǐng)域的最高獎(jiǎng)項(xiàng)，是否會(huì)改變這兩個(gè)領(lǐng)域的科研研究方向和研究重點(diǎn)，這不禁引起研究人員對(duì)未來的隱憂。

齊 萱 | 編譯

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AI斬獲諾獎(jiǎng)，整個(gè)科研領(lǐng)域感到驚訝

在接到諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的通知前，Hassabis對(duì)此一無所知，甚至他的妻子在Skype上不斷接到瑞典號(hào)碼的來電時(shí)，還有些困惑。

這一突如其來的榮譽(yù)，無疑是對(duì)他及其團(tuán)隊(duì)在AI與化學(xué)交叉領(lǐng)域研究成果的最高贊譽(yù)。而此前Hinton與Hopfield的獲獎(jiǎng)，證明了AI在物理學(xué)領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響。這兩位科學(xué)家的成就，無疑為AI在科學(xué)界的地位奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

AI的崛起已成為了一個(gè)不爭的事實(shí)。通過AI為其他領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)，并獲得諾貝爾獎(jiǎng)，更是對(duì)這一事實(shí)的有力證明。然而，這一變革是否意味著科研焦點(diǎn)的轉(zhuǎn)變，以及這種轉(zhuǎn)變將如何影響未來的研究方向？

劍橋大學(xué)利弗休姆未來智能研究中心的高級(jí)研究員Eleanor Drage表示，“毫無疑問，這是一個(gè)巨大的“人工智能在科學(xué)”時(shí)刻。看到如此杰出和著名的計(jì)算機(jī)科學(xué)家獲得化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)，我們同事都在猜測(cè)誰將獲得和平獎(jiǎng)。”

AI獲諾獎(jiǎng)不僅反映了AI在科學(xué)界的廣泛影響力，也揭示了人們對(duì)AI未來發(fā)展的無限期待。

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諾獎(jiǎng)授予AI所存在的隱憂

不過，Drage也表達(dá)了對(duì)這一變革可能帶來的學(xué)科界限模糊和過度崇拜計(jì)算機(jī)科學(xué)家的擔(dān)憂。她補(bǔ)充道，“將物理和化學(xué)獎(jiǎng)授予人工智能研究人員是一場重大論戰(zhàn)，不僅在這些學(xué)科內(nèi)部，而且從外部看也是如此。”

事實(shí)上，這種擔(dān)憂并非空穴來風(fēng)。諾貝爾獎(jiǎng)評(píng)審委員會(huì)對(duì)AI領(lǐng)域研究者的認(rèn)可，無疑會(huì)激發(fā)更多人的興趣，引發(fā)他們涌入該領(lǐng)域。然而，這種熱潮是否會(huì)產(chǎn)生質(zhì)量參差不齊的研究成果，卻是一個(gè)值得警惕的問題。

正如英國研究誠信辦公室前研究誠信經(jīng)理、獨(dú)立科研誠信專家Matt Hodgkinson所言，當(dāng)科研人員試圖逆向工程解析這些科學(xué)家為何能斬獲諾貝爾獎(jiǎng)時(shí)，他們可能會(huì)過分關(guān)注技術(shù)本身，而非科學(xué)本質(zhì)。這種傾向不僅可能導(dǎo)致不當(dāng)使用AI工具，還可能抑制創(chuàng)新思維的涌現(xiàn)。

此外，媒體和公眾對(duì)AI的關(guān)注也在一定程度上影響了學(xué)術(shù)界的研究方向。據(jù)斯坦福大學(xué)的研究顯示，近年來關(guān)于AI的出版物數(shù)量急劇增加，這一趨勢(shì)在ChatGPT發(fā)布后更為明顯。然而，這種熱潮是否真正推動(dòng)了科學(xué)的進(jìn)步，卻是一個(gè)值得商榷的問題。

紐約大學(xué)坦頓工程學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授Julian Togelius指出，科學(xué)家通常會(huì)選擇阻力最小、性價(jià)比最高的路徑。在資金日益稀缺且直接與研究人員的職業(yè)前景掛鉤的背景下，這一熱門話題有可能為杰出人才贏得諾貝爾獎(jiǎng)的誘惑似乎難以抗拒。然而，這可能抑制了從自然界中獲取更基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并提出新理論的努力。

更為嚴(yán)重的是，過度自信的計(jì)算機(jī)科學(xué)家可能侵占其他研究領(lǐng)域，導(dǎo)致學(xué)科界限的進(jìn)一步模糊。他們可能會(huì)看到AI在其他科學(xué)領(lǐng)域獲得諾貝爾獎(jiǎng)后，決定效仿并侵占他人的研究領(lǐng)域。

盡管存在這些擔(dān)憂，我們也不能否認(rèn)AI在科學(xué)研究中的重要作用。Hassabis等科學(xué)家的成就，正是AI推動(dòng)科學(xué)發(fā)展的典范。他們利用AI技術(shù)解決了許多傳統(tǒng)方法難以解決的問題，為科學(xué)進(jìn)步做出了巨大貢獻(xiàn)。

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們需要建立更加完善的科研激勵(lì)機(jī)制和評(píng)價(jià)體系，鼓勵(lì)科研人員深入探索科學(xué)本質(zhì)，而不僅僅是追求技術(shù)上的突破。同時(shí)，我們也需要加強(qiáng)跨學(xué)科合作與交流，促進(jìn)不同學(xué)科之間的融合與創(chuàng)新。只有這樣，我們才能在充分利用AI技術(shù)的同時(shí)，保持科學(xué)的獨(dú)立性和創(chuàng)新性。

參考資料

The AI Nobel Prizes Could Change the Focus of Research

https://www.wired.com/story/how-the-ai-nobel-prizes-could-change-the-focus-of-research/

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