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歷屆諾貝爾獎得主的群體特征似乎表明，我們的政治、教育和科學體系中充滿了固化的壁壘與偏見？

2024年的諾貝爾物理學獎和化學獎第一次授予人工智能領域的大師。

化學獎似乎在致敬“AI賦能科學的變革之力”。

2024年諾貝爾獎化學獎得主大衛(wèi)·貝克(左)、德米斯·哈薩比斯(中)和約翰·江珀(右)

谷歌DeepMind的計算機科學家德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)和約翰·江珀(John Jumper)共享一半殊榮，其開發(fā)的AlphaFold2能根據(jù)氨基酸序列預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，顛覆研究范式，迄今已用于預測近2億種已知蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。另一半獎項歸屬生物化學家大衛(wèi)·貝克(David Baker)，表彰其以計算方式、用AI工具設計出前所未見的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。（詳見）

物理學獎爭議更大，因為傳統(tǒng)不會把人工智能算入物理學范疇。

2024年諾貝爾物理學獎得主杰弗里·辛頓(左)和約翰·霍普菲爾德(右)

計算機科學家杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)與物理學家約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)斬獲此獎。前者擁有心理學背景，長期從事AI研究，其開發(fā)的“反向傳播”技術作為機器學習的關鍵組成部分，使神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自主學習。憑借該項成果，他于2018年獲得計算機協(xié)會頒發(fā)“計算機界諾貝爾獎”圖靈獎?；羝辗茽柕碌呢暙I更加“物理”，其創(chuàng)建的霍普菲爾德網(wǎng)絡和玻爾茲曼機基于統(tǒng)計物理學思想，現(xiàn)已成為人工智能的一大基石。（詳見：）

很多人都在爭論2024年諾獎是否重構(gòu)了物理、化學和AI的學科邊界，生理學或醫(yī)學獎的歸屬則讓一些人重溫老生常談的話題，即在科學突破越發(fā)注重協(xié)作融合的當下，“每項諾貝爾自然科學獎最多只能由三人分享”的規(guī)則是否合理。

2024年諾貝爾生理學或醫(yī)學獎得主維克多·安布羅斯(左)和加里·魯夫昆(右)

獲獎者維克多·安布羅斯(Victor Ambros)和加里·魯夫昆(Gary Ruvku)關于微小RNA的分子發(fā)現(xiàn)與機制闡釋工作絕對值得最高榮譽，但也有人指出：與安布羅斯締結(jié)婚姻的羅莎琳德·李(Rosalind Lee)是被忽視的重要貢獻者，是那篇被引為評獎依據(jù)的1993年論文(《細胞》第75卷第843頁)的第一作者。

當然，我們不能僅憑第一作者身份或與末位作者的婚姻關系就草率判斷她本該分享榮譽(她本人也表達了這種觀點)。但此案例無疑凸顯了科學獎項評選的深層問題，例如怎樣認定團隊貢獻？再如是否默認實驗室負責人必然功勛卓著？

安布羅斯(左)和羅莎琳德·李(右)

另一處使人警覺的人口統(tǒng)計學現(xiàn)象是：2024年的七位自然科學獎得主全是出生或居住于英國、美國或加拿大的白人男性。要知道，這三個國家的白人男性僅占全球總?cè)丝诘?.8%。

2024年，達特茅斯學院經(jīng)濟學家保羅·諾沃薩德(Paul Novosad)與同事發(fā)表文章稱，他們在調(diào)查歷屆諾獎得主父親的收入水平后發(fā)現(xiàn)，超過半數(shù)獲獎者來自財富前5%的家庭，而非均勻分布于各階層。

這種情況是令人擔憂的，結(jié)合其他人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)，甚至可以得出“科學界至高成就似乎只能由不足全球人口1%的群體達成”的結(jié)論——難道有且僅有這一小撮人是先天科研圣體嗎？

諾貝爾獎如棱鏡般折射出科學界的系統(tǒng)性偏見以及平衡競爭環(huán)境所需舉措的缺失。

西方國家的非白人群體一直以來都面對著社會不公，在科學領域被排擠、受挫折的情況屢見不鮮，問題始終得不到解決。

全球北方國家(Global North)只占世界1/4人口，卻擁有80%的財富，并在政治經(jīng)濟領域主導全球南方國家(Global South)，前者持續(xù)通過資源掠奪、剝削壓榨和跨國合作從本就底子薄的國家吸取財富，許多南方國家的學者缺乏設備資源，無法參加學術會議，甚至無力訂閱期刊，當然難以完全發(fā)揮潛力。

上文提到的“全球北方”概念泛指發(fā)達國家和高收入國家，這些國家往往在全球事務中占據(jù)主導地位；“全球南方”則泛指發(fā)展中國家和中低收入國家，它們在全球政治經(jīng)濟格局中常處于相對弱勢地位。

另一方面，諾獎的性別失衡問題一直很嚴重，或者說，科學界的性別不平等現(xiàn)象至今未見改善。

數(shù)據(jù)顯示，男性科研工作者較女性更有可能獲得資助，平均資助金額達到后者的近兩倍；學術機構(gòu)也更傾向于聘用和提拔男性雇員，以歐洲核子研究中心(CERN)為例，其科學相關崗位的女性雇員占比僅15%，要知道，CERN的女性用戶占比就有22%。

人工智能必將在科學領域扮演更深刻而復雜的角色。對于諾貝爾獎主動突破傳統(tǒng)學科邊界，順應科學發(fā)展新潮流，我們當然感到欣喜。但獲獎者群體身份背景的單一化特征，無疑折射出當前政治、教育及科學體系中令人憂心的問題。

我們能否重塑偏向富裕階層的現(xiàn)有體制，更著力幫助年輕人攀登科學高峰，尤其是那些弱勢背景的群體？

試想，當年輕學子看到學術成功并非那1%精英的專利，這不僅將激發(fā)后浪潛能，令科學受益于越發(fā)雄厚的人才儲備，更會對整個社會產(chǎn)生深遠影響。

-本文作者凱特·肖 （Kate Shaw） 在英國薩塞克斯大學和意大利國際理論物理中心從事粒子物理學研究，是一名粒子物理學家-

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