人工智能自行提出假设并实现新发现……诺贝尔奖该授予谁[记录诺贝尔奖125年时代]②

2024年诺贝尔化学奖的3位获奖者中，有2位是借助人工智能（AI）攻克科学界长期难题的研究人员。谷歌深度思维首席执行官Demis Hassabis与时任首席研究员兼副总裁John Jumper开发的“AlphaFold2”，仅凭氨基酸序列便能精准预测蛋白质的三维结构。这是科学界苦苦攻关逾半个世纪的难题。瑞典皇家科学院将诺贝尔化学奖授予开发AlphaFold2的研究人员。因利用计算机进行蛋白质设计作出贡献的美国华盛顿大学教授David Baker也共同获奖。

2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis（左）与John Jumper于2024年12月7日出席在瑞典斯德哥尔摩皇家科学院举行的诺贝尔奖记者会。两人因开发人工智能模型AlphaFold2、预测蛋白质复杂的三维结构，共同获得诺贝尔化学奖。图片由Jennifer 8. Lee/Wikimedia Commons提供

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迄今为止，人工智能是人类使用的“工具”，诺贝尔奖也授予借助这一工具取得突破性成果的人类。然而，随着人工智能开始自主构建假设、设计实验并寻找解决方案，主体与工具之间的界限正在消解。如何区分人工智能开发者、使用人工智能的科学家以及通过实验验证结果的研究人员各自的贡献，成为新的问题。当科学研究从科学家提出问题、人工智能寻找答案的阶段，迈向人工智能同时生成问题与答案的阶段后，125年来以人类为前提的“发现者”概念也面临考验。

多项迹象显示，人工智能已超越辅助人类研究活动的工具角色，深度参与到新发现的过程中。发表于国际学术期刊《自然》（Nature）的人工智能系统“Robin”便是代表性案例。由多个人工智能代理协作的Robin能够检索论文、构建假设、提出验证实验，并通过数据分析进一步提出后续研究方向。

英国利物浦大学运营的自主化学实验室（Autonomous Chemistry Laboratory）。结合人工智能与机器人开展实验、分析结果并探索新物质的“自主实验室”研究正在推进。随着人工智能超越数据分析进入实际实验过程，在科学发现中如何界定人类与人工智能的角色，也成为新课题。利物浦大学供图

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研究团队让Robin寻找治疗干性年龄相关性黄斑变性的新方法。Robin提出治疗策略和候选药物，分析实验结果后还给出了后续实验方案。在这一过程中，它还发现了此前未被提议用于治疗该疾病的新候选药物。不过，实际实验仍由人类研究人员完成。这意味着人工智能不再仅仅计算人类生成的数据，而是开始参与连接假设、实验与分析的研究过程。

美国西北大学教授Dashun Wang在接受阿视亚经济采访时分析称：“人工智能正在探索人类单独无法涉足的广阔领域，已超越单纯工具的角色。”他将未来科学定义为并非人工智能取代人类，而是“人机合作伙伴关系（human-machine partnership）”。他预测，人类与人工智能共享各自不同能力、共同实现一项发现的模式将逐步普及。

Wang指出：“如果机器的贡献对某项科学突破不可或缺，那么应如何认可这种贡献，正成为新的课题。”他的意思是，现有科学认可体系以作出智力贡献的主体仅限于“人类”为前提进行设计，因此未能反映新时代的变化。

他解释称：“数千名研究人员参与的大型合作研究提出了如何在人类之间分配发现功劳的问题，而人工智能则将这一问题进一步推向更深层面。如今，问题已不止于如何在人类之间分配功劳，连智力贡献主体必须是人类这一既有前提也正在受到动摇。”

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当然，专家表示，即使人工智能能够提出假设并开展实验，也很难立即将其视为独立的“发现者”。这是因为，科学的重要发现并非总是源自寻找预先设定问题答案的过程。

德国马克斯·普朗克陆地微生物学研究所所长Tobias Erb关注到，如1928年Alexander Fleming发现青霉素一样，许多伟大发现并非出于既定目标，而是始于“偶然与纯粹的好奇心”。Fleming发现，在培养葡萄球菌的培养皿中长出霉菌后，周围细菌消失了。从原本的实验目的来看，被污染的培养皿接近于应当丢弃的失败品。但他没有忽视这一意料之外的现象。人类从偶然现象中发现意义的洞察力，后来成为开启抗生素时代的起点。

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Erb称：“许多基础性发现始于纯粹的好奇心。”他关注的是在不知道某种现象会通向何方的情况下依然追随问题的能力。他认为，人工智能能否超越既定目标、从意外现象中发现意义并实现“科学好奇心”，仍是未知数。

随着人工智能创造出越来越多的可能性，人类判断何为发现的作用反而可能愈发重要。韩国科学技术翰林院院长Jeong Jinho强调：“人工智能产出数千项结果时，人类从中甄别珍宝的眼光将更加重要。定义何为对人类有价值的发现，并以自身名义为结果负责的主体，最终必须是人类。”

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诺贝尔化学委员会秘书长、斯德哥尔摩大学教授Peter Brzezinski也将现阶段的人工智能界定为研究人员使用的多种“工具”之一。他表示，评估实现符合诺贝尔奖标准的发现、发明或创新的研究人员时，标准与研究人员使用何种工具无关。这意味着，相较于人工智能本身，更重要的是研究人员如何利用它创造洞察与成果。

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