近日，2024年諾貝爾獎(jiǎng)科學(xué)類的3個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)——生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)、物理學(xué)獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng)全部揭曉，后兩項(xiàng)均頒發(fā)給AI（人工智能）領(lǐng)域科學(xué)家。不少人驚呼：AI成為2024年諾獎(jiǎng)最大贏家！

諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予美國(guó)科學(xué)家約翰·霍普菲爾德和加拿大科學(xué)家杰弗里·辛頓，表彰他們“通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。兩位人工智能先驅(qū)的工作，為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，對(duì)人工智能如今的蓬勃發(fā)展起到了關(guān)鍵性作用。

諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)中，美國(guó)科學(xué)家大衛(wèi)·貝克因?yàn)樵谟?jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)獲一半獎(jiǎng)項(xiàng)，英國(guó)科學(xué)家德米斯·哈薩比斯和美國(guó)科學(xué)家約翰·江珀因?yàn)樵诘鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面的成就共享另一半獎(jiǎng)項(xiàng)。哈薩比斯和江珀開發(fā)了人工智能模型AlphaFold2，解決了一個(gè)已有50年歷史的難題，能預(yù)測(cè)大約兩億種已知蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，已被全球200多萬人使用，對(duì)藥物研發(fā)等領(lǐng)域具有革命性的意義。

這些獎(jiǎng)項(xiàng)的頒發(fā)，體現(xiàn)了一大科研新趨勢(shì)：AI技術(shù)作為一股不可忽視的力量，正在推動(dòng)科學(xué)研究的范式轉(zhuǎn)變。在物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)藥等多個(gè)領(lǐng)域，AI成為解決長(zhǎng)期存在的復(fù)雜科學(xué)問題的重要工具。它建立了一個(gè)理論上可以解決所有科學(xué)問題的范式：即從實(shí)際問題出發(fā)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)锳I可以處理的輸入數(shù)據(jù)，再經(jīng)過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，最終輸出結(jié)果。很多科學(xué)家認(rèn)為，AI將推動(dòng)科學(xué)研究不斷突破傳統(tǒng)框架，實(shí)現(xiàn)更加深遠(yuǎn)、更加廣泛的創(chuàng)新。

有人因此擔(dān)心：未來科研難題都會(huì)交給AI解決嗎？我們還需要人類科學(xué)家嗎？

從現(xiàn)有AI技術(shù)水平看，AI和人類之間的關(guān)系是互補(bǔ)的，而非替代的。AI可以作為科學(xué)研究的強(qiáng)大工具，幫助人類處理數(shù)據(jù)、模擬實(shí)驗(yàn)、預(yù)測(cè)結(jié)果等，但人類科學(xué)家的直覺、創(chuàng)造性和決策能力尚不可被替代。人類有創(chuàng)造性思維，能夠提出新的問題，進(jìn)行跨學(xué)科思考，并在研究中引入新的視角；科學(xué)研究中有許多決策需要復(fù)雜的判斷，包括對(duì)不確定性的處理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的解釋等，這些通常需要依賴人類的直覺和經(jīng)驗(yàn)；人類在制定研究議程和決定研究方向時(shí)，會(huì)考慮倫理和道德，這也是AI難以完全理解或處理的。

AI用于科研潛力巨大，中國(guó)有相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)，也有不少成功實(shí)踐。今年7月發(fā)布的《世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織生成式人工智能專利態(tài)勢(shì)報(bào)告》顯示，2014年至2023年，中國(guó)生成式人工智能專利申請(qǐng)量超過3.8萬件，占全部專利數(shù)量的70.3%，居世界第一位。中國(guó)科學(xué)家運(yùn)用人工智能算法發(fā)現(xiàn)大量全新RNA病毒，今年10月在《細(xì)胞》（Cell）雜志發(fā)表論文，報(bào)告了全球范圍內(nèi)180個(gè)超群、16萬余種RNA病毒的發(fā)現(xiàn)，大幅擴(kuò)展全球RNA病毒的多樣性。

當(dāng)然，AI輔助科研也帶來了一系列挑戰(zhàn)。一方面，AI輔助設(shè)計(jì)、AI增強(qiáng)檢索、AI輔助研讀、AI輔助創(chuàng)作等服務(wù)，大幅提升了科研工作的研究效率；另一方面，濫用AI技術(shù)也會(huì)帶來侵犯他人知識(shí)產(chǎn)權(quán)、泄露個(gè)人隱私信息、編造虛假實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、快速炮制垃圾論文等諸多問題。興利除弊，需要制定有利于AI輔助科研健康發(fā)展的政策、加大基礎(chǔ)研究投入、建立人才培養(yǎng)和跨學(xué)科合作機(jī)制，也需要對(duì)AI可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行前瞻預(yù)判，對(duì)現(xiàn)有科研倫理法規(guī)進(jìn)一步完善和細(xì)化，同時(shí)加強(qiáng)監(jiān)管和審查。

芳林新葉催陳葉，流水前波讓后波。與新生事物一起成長(zhǎng)，才能跟上時(shí)代前進(jìn)的步伐。在建設(shè)世界科技強(qiáng)國(guó)的征程中，我們既要積極擁抱AI新技術(shù)、搶占世界科技制高點(diǎn)，也要以科技向善驅(qū)動(dòng)AI向前，確保技術(shù)的安全可控。 （作者：佘惠敏 來源：經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)）

責(zé)編：于淼

一審：于淼

二審：張尚武

三審：李偉鋒

來源：經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)