诺贝尔化学奖表彰AI先驱
诺贝尔化学奖授予了DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper，以及华盛顿大学的David Baker。Hassabis和Jumper因其在AlphaFold上的革命性工作而受到认可，AlphaFold是一个基于AI的系统，能够从基因序列预测蛋白质的3D结构。David Baker因其在计算蛋白质设计方面的贡献而获得一半的奖项，这在开发新药物和疫苗中起着关键作用。
AlphaFold于2020年推出，大大缩短了预测蛋白质结构所需的时间，将原本需要数年的过程缩短到仅需几小时。这一突破使研究人员能够覆盖超过2亿种已知蛋白质，为药物发现、疾病诊断和生物工程的新进展打开了大门。Baker的工作通过设计可用于特定医疗目的的新蛋白质，展示了AI如何改变科学家应对生物挑战的方式。
关于AI在诺贝尔奖中日益增长作用的辩论
尽管科学界普遍赞扬AlphaFold的进步，但2024年诺贝尔化学奖和物理奖（授予Geoff Hinton和John Hopfield在AI基础工作中的贡献）引发了一些研究人员的担忧。他们认为，这两个奖项对AI的过度强调可能会掩盖化学和物理等领域的传统贡献。
批评者认为，诺贝尔奖现在更倾向于“热门”话题，如AI，而不是认可这些领域历史上作为基础的科学发现。人们越来越担心，AI在科学认可中的崛起可能会降低对与尖端技术（如机器学习和神经网络）无关的个人科学成就的赞赏。
围绕Hassabis认可的争议
2024年化学奖的一个主要争议点是DeepMind的联合创始人兼CEO Demis Hassabis的认可。尽管John Jumper在AlphaFold的技术研究中发挥了主导作用，并与Hassabis一同获奖，但许多批评者认为Jumper在实际科学突破中发挥了更重要的作用。他们质疑Hassabis是否应该获得同样的认可，因为他更多地参与了DeepMind的管理工作。
这一辩论凸显了诺贝尔奖中的一个更广泛问题：奖励管理领导力与科学贡献之间的平衡。一些人认为Hassabis的认可是管理与商业化日益受到奖励的例子，引发了人们对诺贝尔奖可能正在失去对科学价值的关注，转而倾向于具有企业影响力的人的担忧。
传统化学和物理的终结？
化学和物理诺贝尔奖对AI的强烈关注引发了人们对传统科学领域可能会被更受欢迎和商业上可行的主题所取代的担忧。尽管Hassabis、Jumper、Baker、Hinton和Hopfield的成就不容否认，但批评者担心，对AI的日益关注将掩盖纯化学和物理中的基础研究。
许多研究人员认为，诺贝尔奖历来庆祝基础突破，正在转向高调、热门话题。这种转变可能会削弱对长期、基础发现的认可，这些发现往往被忽视，但对人类知识的进步至关重要。
诺贝尔奖评选过程：呼吁透明度
诺贝尔奖评选过程因其缺乏透明度而受到批评，今年的争议进一步凸显了改革的必要性。评选过程始于前获奖者、教授和专家的提名，他们被邀请提交候选人名单。每个领域（如物理和化学）的小型诺贝尔委员会随后审查这些提名，并咨询外部专家以缩小候选人范围。
然而，最终决定由瑞典皇家科学院的少数专家在幕后投票做出。科学院由约480名瑞典成员和175名外国成员组成。批评者指出，最终评选过程缺乏透明度，因为投票成员的决定在50年内保密，使公众和科学界对决策过程一无所知。
是时候增加透明度了吗？
诺贝尔投票过程的保密性引发了呼吁增加透明度，特别是在今年化学奖的争议之后。一些研究人员认为，使投票过程更加透明将有助于恢复公众对诺贝尔奖的信任，并确保获奖者是基于其科学贡献而不是企业关系或管理角色。
一个建议是发布匿名投票数据或最终决策过程的摘要。这将使公众更好地理解决策过程，同时保持个别投票者的保密性。通过提供更多关于获奖者如何被选出的见解，诺贝尔委员会可以减少对偏见和偏袒的担忧，特别是在管理者的贡献与研究人员的技术工作之间进行权衡的情况下。
AI对科学和诺贝尔奖未来的影响
2024年诺贝尔奖反映了AI对科学的深远影响，但也揭示了在认可技术突破与基础研究之间的紧张关系。随着AI继续革新化学和物理等领域，诺贝尔奖过程必须发展以应对这些挑战。
鉴于今年奖项引发的争议，很明显，诺贝尔委员会面临着越来越大的压力，要求改革其投票过程，并确保奖项保持公平、透明，并专注于认可科学卓越，而不是管理或商业利益。通过接受这些改革，诺贝尔奖可以继续表彰真正的科学先驱，无论他们是推进AI还是揭示自然界的奥秘。
今年的奖项引发了对AI如何重塑科学未来的更广泛讨论，以及诺贝尔奖是否应适应这些变化或重申其对推动进步的核心科学发现的承诺。