2024年諾貝爾化學獎部分頒給了人工智慧領域的先驅,特別是為 AlphaFold 軟體的創建者——英國的 Demis Hassabis 和美國的 John Jumper。這個 AI 工具極大地改變了生物化學家的工作方式,讓他們能夠準確預測蛋白質的三維結構。另一半獎項頒給了美國的 David Baker,他在無人工智慧的情況下,早在20年前便針對相同的問題取得了初步進展。
蛋白質的結構與其功能密切相關,但找到這些結構的三維形態一直是個難題。AlphaFold 使用多層人工神經網絡技術,解決了這個困擾科學家數十年的問題,使得預測蛋白質形狀變得更加快速和準確,這對醫學研究和藥物開發具有深遠的影響。此軟件於2021年7月發表,成為蛋白質折疊研究的一大里程碑。
總結來說,這一獎項彰顯了人工智慧對現代科學的深刻影響,特別是在加速生物醫學領域的創新和發展方面。
是真沒想到化學講也頒給了人工智慧的貢獻者阿...與其說人工智慧重要,不如說諾貝爾獎評價貢獻的方式與基準為何,如果是以所謂的為未來研究與生態系統的貢獻為基準,那似乎就是可以被接受的課題。
但如果我們皆以這種方式處理諾貝爾獎的成果,那未來的評價方式似乎就不是以研究,而是取而代之使用貢獻這個基準去衡量,那貢獻的基準衡量則無法脫離盡可能多的使用現代化的工具如人工智慧進行推動與研究,也有可能在這個基礎之上,這次的頒獎為諾貝爾獎的獲得提供了一種「捷徑」與典範的轉移,那是否未來諾貝爾獎的得主都會變成工程師一類的人群,透過積極的工具研發來提供成果往往比專注於研究要來的容易一些,另外在工具的研發在現代如此快速的背景之下,一個工具往往數個月甚至不到就有更快、更好的更新版本,那如何對每個人去標記具體的貢獻與評價?
亦或是我們的文學獎項應該頒給Open AI呢?