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人工智能搅动的诺贝尔奖争议带来怎样的启示？
王元丰
新质生产力50人论坛秘书长
中国发展战略学研究会副理事长
北京交通大学碳中和科技与战略研究中心主任
2024年的诺贝尔物理学奖授予了两位人工智能专家，而2024年的诺贝尔化学奖得主三位中又有两位是人工智能的企业家/专家，这在科学界和社会上引起很大的争议。争议主要来自于像被称为人工智能教父的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）这样的人工智能领军科学家，被授予诺贝尔物理学奖是否合适？连辛顿本人都说自己不是一个物理学家，他更应当获得计算机界的诺贝尔奖。而诺贝尔化学奖授予了两位从事人工智能、曾开发出引起世界轰动战胜人类世界围棋冠军的软件阿尔法围棋（AlphaGo）企业的联合创始人兼首席执行官戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）、总监约翰·乔普（John Jumper）。严格上讲，他们也不是传统的化学家，他们也是人工智能或计算机科学家。
如果说过去像授予鲍勃·迪伦（Bob Dylan）这样一位乡村歌手、作家诺贝尔文学奖，可能是引起争议的个别案例，但是今年却在同时在物理、化学两个学科，都授予了不是传统学科领域的科学家和专家，在诺贝尔奖历史上确实少见。这样的事件对科学研究和科学发展有什么启示呢？
第一、诺贝尔奖越来越多的授予从事交叉学科工作的科学家已经是个大趋势，这反映出来很多科学发现的重要成果都来自于不同学科的交叉之处。有统计表明， 1901至1920年获奖的自然科学领域诺贝尔奖成果中，具有学科交叉研究特征的占比约19%，而进入21世纪，这一比例增至40%以上。所以未来会有越来越多的从事交叉学科研究的科学家获得诺贝尔奖。也就是说现在科学上的重大发现更需要运用不同学科的知识融合来进行解决，很多科学问题也具有不同学科的交叉属性，这是当代科学发展的一个重要特征。
然而，今年授予辛顿这样的人工智能或者计算机科学家诺贝尔物理学奖，与一般的交叉学科科学家意义还不一样。因为，严格讲辛顿不能说是一个物理学家，尽管引起争议之后，也有人说辛顿等人工智能专家的工作用了物理学的原理，但是我们在大学里或在研究单位都知道计算机学科与物理学科差距还是较大的。
这里提出一个问题，诺贝尔奖为什么要把物理学奖和化学奖授予这些与物理化学距离较远的科学家呢？对辛顿以及哈萨比斯持反对意见的人也说，辛顿等人取得的了不起成果令人尊敬，但是他们确实不该得到这个学科的奖励。既然不属于传统的物理化学学科，那么现在的问题是要奖励对人类具有重大贡献的诺贝尔奖还能覆盖到新出现的学科、新出现的科学成果吗？。
120多年前，1895年诺贝尔奖设立的时候，当时的科学学科分类与现在的学科分类有着巨大的不同。计算机学科是在1946年计算机诞生以后，随着计算机的广泛应用才产生的，而人工智能在1956年概念刚刚提出，到现在还不到70年。即令当前，在有的学科分类中，甚至人工智能这个学科还不存在，很多高等学校也只是近几年才开设了人工智能专业，建立了人工智能学院。所以，就导致这样的问题：科学的发展使人类的知识越来越庞大，传统的学科划分难以覆盖到新出现的学科领域，按传统模式设立的诺贝尔奖难以反映当今人类科学的重大进展。
所以，有专家包括笔者也曾提出过建议，诺贝尔奖应设立新的反应当代科学进展的新学科奖项，但是这样的建议没能得到诺贝尔基金会的认可。诺贝尔基金会还是沿着当年设立的物理学、化学、生理学或医学、文学这几个学科来授奖，还有和平奖。而诺贝尔经济学奖是1968年瑞典银行成立300年时这家银行出资设立的，诺贝尔基金会认为不会再有这样增加奖项的例外了。所以，就出现了今年这样的一个尴尬，传统学科难以覆盖当代最新的学科进展，尤其像人工智能这样对人类社会发展、科学发展有重大影响的科学技术。而诺贝尔基金会又想让其奖项有更大的影响力、更接地气，所以才给不是本学科的科学家授奖。应该说这样的改变是值得鼓励的，但是如果不对当初设立的诺贝尔奖的学科（奖项）进行更新，也很难再扩大诺贝尔奖的影响力。
第二，今年这么多的人工智能科学家、企业家获得了诺贝尔奖，这对科学研究还有更深层次的启示。因为人工智能这个刚刚经过60多年的曲折发展，近些年才涌现出具有广泛影响的巨大生命力，它给科学研究带来的影响不仅仅是打破了原来的学科划分，而是未来每个学科都会与人工智能交叉融合。因为，人工智能是一种通用的技术，每个学科的科学家都会用到AI去解决本领域的学术问题。它对科学研究带来的启示，更有方法论的意义和影响。这次获奖后辛顿说，人工智能就像工业革命一样，对人类有重大影响。因为人工智能带来的方法论，对科学研究的影响也是具有革命性的。
人工智能以及与它相伴随的大数据带来新的科学研究方法论。有学者总结过去人类社会发现科学知识依靠三种科学研究的范式或者方法论。科学研究的第一范式来自于最早从阿基米德开始到伽利略使其更加完善的实验方法，人们通过实验观察获得科学知识。而在牛顿、麦克斯维尔通过建立数学方程，用数学的公式来表达自然规律，通过逻辑推理能够得到新的科学知识，这是第二科研范式：理论科研范式。而上世纪六七十年代之后，由于计算机的出现，人们通过计算模拟自然界，可以获得新的科学知识，出现了第三科研范式：计算科研范式。当前，由于大数据的出现，人们不再依靠实验、理论推导和计算模拟，通过数据之间的相关性也可以获得新知识，这个被称为第四科研范式。进一步，基于大数据的人工智能推理又可以获得新的知识，这被称为第五科研范式。这次哈萨比斯和乔普带来的DeepFold团队所建立的蛋白质折叠人工智能平台AlphaFold，可以基于科学家们的工作，对蛋白质结构进行分析预测，就是为了科学的人工智能（AI for Science）的第五科学范式的有力体现。
这种大数据、人工智能带来的第四、第五科研范式，是对原来科研范式的革命性改变。AlphaFold在2020年首次推出时就震惊了科研界，该系统不仅能够快速生成预测结果，还可以与已知蛋白质数据库进行比对，从而不断优化和提升预测的准确性。该系统已经进化到了AlphaFold3，极大丰富了结构生物学的研究内容。因为有了新的科学工具和科研范式，未来基于人工智能和大数据得到的科学知识、科学成果会越来越多。也就是基于人工智能和大数据的科学研究成果，未来在人类历史上还会有更多的重大影响。因此，有科学家说，未来的诺贝尔奖获得者一定是一个AI科学家。
这里面就反映出另一个值得思考的深刻问题，怎样的科学家才能更好的用好人工智能和大数据这样的方法论和工具呢？首先，你要拥有良好的大数据、人工智能工具和平台。然而，就像这次AlphaFold的CEO和其伙伴获得化学奖一样，未来这种人工智能大数据的平台，更多的是掌握在领军的企业，来自于更具有这种做出重大科学发现能力的企业研发人员。也就是说，未来诺贝尔奖级的成果，更多的不是来自于财力、数据、计算能力都不是很强的大学或科研机构，大数据、人工智能领军企业的科学家甚至CEO更能够做出具有世界影响的科研成果。
所以，人工智能、大数据对科学研究带来的科学范式改变对未来诺贝尔奖的影响，很值得诺贝尔奖基金会思考，该怎样跟上这样的范式变革？当然，还有人提出这样的问题，如果更多的是依靠人工智能工具和平台获得科学发现和科技成果，那么，这样具有重大影响的科技成果，该有多少属于人类，又有多少应归功于平台呢？这也是未来摆在诺贝尔奖面前的一个问题，也是人类未来科学发现、科学研究需要思考的重要问题。
最后一个问题是诺贝尔奖该怎样跟上时代？今年诺贝尔奖把两个重要奖项的成果都授予了人工智能相关的科学家。然而，未来，对人类有重大影响的不仅仅是人工智能，还有比如气候变化，这是人类当前面临的最大的可持续挑战。2018年诺贝尔经济学奖授予了气候变化经济学家威廉·诺德豪斯（William Nordhaus），而2021年诺贝尔物理学奖授予了大气物理科学家、日籍美国学者真锅淑郎(Syukuro Manabe)等。可是与气候变化相关的学科，还有能源、环境、生态等非常多的领域和学科。诺贝尔奖在传统的物理、化学、生理或医学学科中，奖励得了不断改变疆域的科学成果吗？
诺贝尔奖如果不大力改革，跟上时代的变化，很难像过去那样影响卓著！说些很多人不喜欢的真话，今年诺贝尔奖奖励了人工智能科学家和企业家，世界才对其这么关注，你能记得起去年诺贝尔化学奖的得主是谁吗？诺贝尔文学奖这个本应该离人们生活最近、最能反映人类情感的奖项，你能说出几个过去十年这个奖项的得主，还有其作品？诺贝尔奖该怎样更好关注这个时代的最大问题，以最现代的方式关注人类的社会，这是诺贝尔奖需要思考的问题！
或许人类有新的奖项，比如关于气候变化的奖项、比如关于可再生能源的奖项、比如关于生物多样性保护的诺贝尔奖外的世界新奖项设立，这是现实的解决办法。那样的话，可以预测这样的奖项，其影响力可能会越来越大。因为这些奖项链接的问题就像人工智能一样，与人类的生活更息息相关，与人类的未来更息息相关。而如果诺贝尔奖仍然坚守过去的模式和框架，仅靠在旧瓶中装一些新酒，可能就会被新的其他的奖项所淹没。
《环球时报》2024年10月14日
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