诺贝尔物理学和化学奖都颁给了AI,意味着什么?

学术   2024-10-10 17:53   北京  

来源:综合自钛媒体APP、闻说咸语

作者:林志佳、云上墨点点


北京时间10月9日下午,瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家。

诺奖官网称,今年的三位诺贝尔化学奖得主利用“蛋白质”——生命中精妙的化学工具,破解了蛋白质惊人结构的密码。其中,化学奖得主贝克成功完成了几乎不可能完成的任务,制造出了全新的蛋白质。他的共同获奖者哈萨比斯和乔普开发一种AI模型AlphaFold2来解决一个50年前的问题:以巨大的技术潜力预测蛋白质的复杂结构。

很显然,继诺贝尔物理学奖之后,AI再成诺奖焦点,48岁的谷歌AI大佬哈萨比斯和39岁的乔普获得了诺贝尔化学奖。加上辛顿,AI学者们在2024年诺奖中获得了“大满贯”。

这是AI行业最浓墨重彩的一笔,对于诺奖来说也“实属罕见”,诺贝尔物理学奖、化学奖都给予深度学习、AI模型技术很高的赞誉。钛媒体AGI综合数十位专家分析后认为,这意味着全新的AI诺奖时代已经开启,同时也是AI与学科交叉的胜利。



很高兴你们现在都赶上进度了!”乔普的这句话,让更多人开始思考,到底是诺奖分量降低,还是AI已经革了物理、化学这两大学科的命?


到底是诺奖“水”了,

还是AI革了物理与化学的命?



自1901年以来至2023年诺贝尔化学奖共颁发了115次,没有颁发的8年分别是1916、1917、1919、1924、1933、1940、1941和1942年。共194人次获奖,实际获奖个人为192人,因为英国科学家Frederick Sanger于1958年和1980年两次获奖,美国科学家Barry Sharpless于2001年和2022年两次获奖。

从2024年诺贝尔物理学奖,到今天的化学奖,AI成为了今年诺奖中令人意外的“热门”技术。这其实让很多媒体不管是提前预测“存货”还是可能得到诺奖泄漏信息,成为了流量的焦点,但对于很多物理领域学者和化学家来说,今年的诺奖不仅“无趣”,甚至还有点感到沮丧,因为理论物理和理论化学都得不到学术界圣杯——诺奖的认可。

比如,化学诺奖得主哈萨比斯理论上是昨天获得物理诺奖Hinton(辛顿)的徒孙,哈萨比斯是Peter Dayan的博士后,Peter Dayan是Hinto的博士后,这些都是AI和计算机界的大牛,而非物理和化学界的大家。

因此,有很多人评价认为:诺奖真的变“水”了,物理与化学技术都还不如AI更有用处。

但问题在于,学科交叉已成为学术界公认的事实性趋势,AI技术确实已经在推动物理、化学、生物、医疗、金融等多个学科交叉赋能。

2000年图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学教授姚期智今年9月表示,AI最明显的趋势有两个,一个是从弱智能走向通用智能。另一个是学科间的交叉赋能,使得本来就明显学科交叉的工作,变得更加活跃和重要。

第一个趋势是怎么样从弱智能走向通用智能。20年前,人工智能由人脸识别,到后来下围棋,现在走向更通用的智能,可以处理更多事,比如文生文、文生图、文生视频,甚至给它一个剧本,就能拍出高水平的电影;第二趋势是人工智能的发展,使得本来就已经相当明显的学科交叉的工作,变得更加活跃、更加重要。如具身智能、AI仿生、AI+量子等新技术、新应用将大量涌现。拿具身智能来说,机器人可以因此不依靠提前建模、编程,纯靠自学稳定行走。”姚期智表示。


2000年图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学教授姚期智


姚期智称,目前,从单一学科走向交叉化,AI在生物科技、医疗健康、新能源、新材料等方面都有突破性成果。比如,AI和量子物理的结合,可以通过AI赋能给量子物理。另外,AI在各方面发挥催化作用,包括促进交叉、科学与工程互动,在科学上也创造新的领域、新的契机,前景辽阔,AI使得各领域的交叉加速。

在2024年诺贝尔物理学奖中也提到,物理学为机器学习的发展贡献了工具,同时,物理学作为一个研究领域也受益于人工神经网络,近年来,神经网络技术也开始用于计算和预测分子和材料的特性。

辛顿认为,神经网络发展的前期阶段很大程度上依赖于物理学的想法,他研发的玻尔兹曼机就是在早期阶段帮助AI研究克服了“训练深度神经网络”的障碍。但“最近(AI)这项工作与物理学的关系较少”。

那么,随着AI诺奖时代的来临,如何看待这一AI领域的重要时刻?


AI时代,

法学专业是一个好专业吗?



1.不要用太多时间学法学

人文社科类学科的“专业”教育只意味着:你会更容易接触到本专业的老师,需要完成本专业的毕业论文,最后拿一个本专业的学位证书。而要拿到这些东西,认真学四年和认真学两年,其实没有质的区别。

所以“专业”无法阻止你在大学期间研究你感兴趣的东西。比如作为中国政法大学的学生,你尽可以翘掉能翘的法学课程,跑去蹭一大堆哲学、心理学、国学的课程,并选一堆诸如国画、周易、经济学等选修课,去泡图书馆读一堆史学、建筑学、宗教学、道教云游炼丹的著作,还能有时间课外当陶艺店的学徒,从和泥、捏胚、学到上釉、烧制,另外还可以抽空学学推拿按摩。

期末备考两三周,法考准备三四个月,差不多了。

这样的好处是,如果直接去把自己感兴趣的东西当成“专业”学,可能比较容易饿死,且不容易在父母那里过关,但有一个法学专业的学位证,再拿到法考证,各方面来说至少不容易饿死,且不容易脱离社会实践。

法学专业的性价比在于用两年左右的时间搞定本专业知识,把法考过了,然后在饿不死的前提下可劲折腾别的有意思的东西就很舒服。

那为什么现在吐槽法学专业的声音那么多?

很简单,用力过猛。只值得学两年的东西花了四年甚至六七年去学,大量生命消耗在没有意义的机械背书、虚空争辩和dirtywork上,最后进入职场发现真正要用到的能力和学校背的书不能说毫不相干,只能说关系不大。

自然搁谁谁骂娘。

(注意:法学专业学习只值得学两年仅指对于没有法学专业学术兴趣,只是作为一个就业求职的专业去学的普通人而言。

至于重要的对于法体系的思考和法学功底的持续精进、法学素养的积累,笔者浅见即使是在中国政法大学,也仅只有少部分老师的课堂在这方面对学生会有所助益,更多的不如自己看书、自己思考、自己去实践;所以不算在法学专业学习之内。)

2.法学专业知识真的不需要用太多时间去学

关于法学专业学习压力大是最常见的吐槽,正所谓“劝人学法,千刀万剐;劝人学医,天打雷劈。”主要是门类多,需要记忆的多,题量大。

但作为就是不想背书选手,根据个人的亲身实践,法学的学习难度是可以通过调整学习思路来有效降低的。

常规思路:作为法学生,学习法律规定,学习法律的适用效果,能够正确适用法律。学有所成且有余力后再去涉足立法等问题。

由枝叶慢慢到主干,学习中以接收、记忆、刷题为主。主打一个全是真材实料,基础扎实,优点是出错可能性低,缺点是耗时长容易学迷糊。

非常规思路:一开始就把自己带入立法者,先想一想某一部门法领域自己要达到什么目标,相应需要怎么立法,再看看已有的成熟立法是怎么规定的,学习借鉴立法思路和技术,捋法律的脉络。

由主干逐渐生长出枝叶,学习中建构、比较、调整为主。

这个思路下,学的其实不是“法律知识”,而是“考场紧急立法能力”,不是“我知道法律是怎么规定的”,而是“我猜这个情景下法律大概率会怎么规定”。

优点是更容易建立起法体系的理解,考场紧急立法蒙题正确率高,缺点是容易跑偏和在具体细节上翻车。但拿个学业奖学金,过个法考还是蛮轻松的,当然国奖、江奖之类的就很难整。

至于论文,可以专门写一些法院建筑形制中的父权色彩之类的有趣非传统选题,就赌评审老师不懂法院建筑设计,同时又有礼貌。

3.AI时代下法律专业的方向

(1)法律专业对于无心学术或仕途的普通人来说,实质上培养的是一种在纠纷中维护己方权益的能力,是一种直面矛盾纠纷、利益冲突的能力,是一种普通人低成本的有效借用现代国家规则的能力。一种“文明”的斗争艺术,一种有效创设或者利用规则解决问题的能力。

(2)除非对斗争艺术特别热爱,不然其实没必要花费太多时间精力在斗争能力的锻炼上,更多的资源、时间更值得投注于协作、分享能力的提升——即使是律师行业,真正决定收入的关键因素也非专业能力,而是案源能力,案源能力本质上则是与他人达成合作、有效合作的能力和分享输出能力。

(3)AI时代则意味着知识进一步不值钱了,真实解决问题的能力,斗争与协作的能力的重要性则进一步凸显出来。法律专业需要卷的不是【法律知识专家】,而是【法治社会框架下的问题解决专家】,是更有创造力的利用AI降低问题解决的成本和效率。

(4)任何人类之间的活动都会同时包含斗争和协作的部分,而现代社会关系的调整则以法律为基础,所以法律其实是非常好的切入点——正如律师是最适合干副业,也最适合当副业干的职业。

4.一些没有根据的个人预测

只懂法律的法律人会越来越不值钱,因为人懂不过AI,这个不值钱的过程不是平均的,而是从新人底层开始,慢慢往上蔓延。

懂餐饮、懂医药、懂直播、懂文创……当然最火的是懂AI的法律人会获得更多更大的发展空间。而选择法律之外再去研究哪一行,对于法律人来说非常关键,但不论“懂什么”,知识管理、快速学习会是未来所有人一生的课题。

非法律行业的朋友可以不懂法律,但需要做好支付大量合规成本的准备,人在江湖,多了解些法律斗争艺术很关键。遇到事不要只会上网吐槽抱怨自己遭遇不公,却一直闭着眼睛签自己的名字。

所以如果你抱着对于前二十年黄金时代幻梦的憧憬进入法学专业,抱着某种对精英感的追寻以苦行僧式的方式学习法学,我会告诉你你憧憬的一切都无法得到,这是一个金玉其外败絮其内的专业,别来,肯定后悔。

如果你只想找一个专业两年就能搞定从业需要的知识量,通过职业技术资格门槛,起个饿不死的托底作用,大好生命用来钻研那些一不留神容易饿死的爱好,我会告诉你这个专业确实性价比还蛮高的,而且比开拖拉机、烹饪、美发看起来要体面(当然相应挣得可能没那么多)。

如果你确实对这一整套现代社会赖以维持的体系感兴趣,能够get到这种十几亿素不相识的陌生人在一套大致统一,时常矛盾的文字系统下合作共存的美感,并愿意努力去实现一些公平正义之类的东西,我会告诉你路很长但很有意思,而你需要更多的行动、实践。

徒法不能以自行,这恰是法律最有意思的地方。

过去10年诺贝尔化学奖得主名单:

2023年——美国科学家Moungi G. Bawendi、Louis E. Brus,俄罗斯科学家Alexei I. Ekimov ,获奖理由是“他们对量子点的发现和合成”。

2022年——美国和丹麦3位科学家Carolyn R. Bertozzi、Morten Meldal和K. Barry Sharpless获奖,获奖理由是“在点击化学和生物正交化学方面的发展”。

2021年——德国和美国科学家Benjamin List和David W.C. MacMillan获奖,获奖理由是“在不对称有机催化方面的发展”。

2020年——法国和美国科学家Emmanuelle Charpentier、Jennifer A. Doudna获奖,获奖理由是“开发出一种基因组编辑方法”。

2019年——美国和日本3位科学家John B Goodenough、M. Stanley Whittlingham和Akira Yoshino获奖,获奖理由是“在锂离子电池的发展方面作出的贡献”。

2018年——美国科学家Frances H. Arnoid获奖,获奖理由是“研究酶的定向进化”;另外两位获奖者是美国的George P. Smith和英国的Sir Gregory P. Winter,获奖理由是“研究缩氨酸和抗体的噬菌体展示技术”。

2017年——瑞士、美国和英国3位科学家Jacques Dubochet、Joachim Frank和Richard Henderson获奖,获奖理由是“研发出冷冻电镜,用于溶液中生物分子结构的高分辨率测定”。

2016年——法国、美国、荷兰3位科学家Jean-Pierre Sauvage、J. Fraser Stoddart和Bernard L. Feringa获奖,获奖理由是“分子机器的设计与合成”。

2015年——瑞典、美国、土耳其3位科学家Tomas Lindahl、Paul Modrich和Aziz Sancar获奖,获奖理由是“DNA修复的机制研究”。

2014年——美国及德国三位科学家Eric Betzig、Stefan W. Hell和William E. Moerner获奖。获奖理由是“研制出超分辨率荧光显微镜”。



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