article:2023诺贝尔奖预测：AI能否准确预测获奖者？

本文来自微信公众号” 新智元 “（ID:AI_era），作者：新智元，36 氪经授权发布。

2023 诺贝尔奖即将在下周，也就是 10 月 2 日 -9 日（当地时间）揭晓。 

我们每个人心中或许都会有个疑问：谁会摘得今年的诺奖桂冠？ 

来源：新智元

在此之前，不如用「地表最强」AI —— ChatGPT 预测下今年诺奖重大进展。 

根据Nature杂志最新的研究报道，经过微调的大型模型，如ChatGPT等，能够显著提升预测诺贝尔文学奖得主的能力。

为探寻诺贝尔物理学奖得主的身影，印第安纳大学网络科学研究所的所长兼物理学家Santo Fortunato向我国人工智能助手ChatGPT伸出了援手。

那么，ChatGPT 预测的诺奖到底准不准？ 

ChatGPT 预测诺奖得主

在2014年，Santo及其合作者发表了一篇引起广泛关注的文章，该文指出，想要获得科学领域最高荣誉的候选人竟然需要等待长达20多年时间。

他在社交网络平台称，每年诺奖开奖之前，都会有很多人问，今年是谁？ 

来源：X（Twitter）

这次，Santo 直接把这个问题抛给了 ChatGPT。 

他向ChatGPT提出了一个请求，那就是列举出现仍健在的世间科学家，他们在化学、物理、生理学或医学领域所取得的三大突破性成果，尚未获得诺贝尔奖。

然而，值得注意的是，ChatGPT 的观点却相当独特。它表示，对于未来的诺贝尔奖获得者，自己无法做出任何准确的预测，即使是到了 2023 年这样的年份。这种态度让人不禁想起，也许 ChatGPT 并不认为自己具备对未来做出准确判断的能力。

事实上，这个答案并未让人感到意外。这是因为，除了ChatGPT以外，任何聊天机器人都不具备预测未来的能力，就像一只无法预知未来的水晶球。

之后，Santo 的学生输入了类似的提示，让 Claude，以及 ChatGPT 去回答。 

在研究过程中，我们惊讶地发现两个聊天机器人具有相同的洞察力，它们都能找出一些重要的发现。这些重要发现不仅包括基因编辑工具 CRISPR 的研发，还包括二维材料石墨烯的发现。这无疑证明了聊天机器人在科学研究中的潜力和价值。

但是，不可否认的是，它们的发现还有重大的缺陷。 

ChatGPT 和 Claude 指出的发现中，已经有科学家们，因此获得了诺贝尔奖。 

这并非单方面的问题。Santo提出，“我询问的是‘活着的科学家’，但它们提供的实例却是‘已故的科学家’。”

对此，小编拿着同样的提示问问 ChatGPT，顺便给它用上最新的必应联网功能，看看回答的怎样？ 

第一次，ChatGPT 并没给出答案。 

明确预定每个领域的「三大」发现很有挑战性，建议查阅科学杂志、知名新闻机构或与各领域相关的组织。 

同样的问题再问一遍，这次，ChatGPT 给出了自己在这三个领域方向和进展的预测。 

ChatGPT 称，「我可以举例说明这些领域最近的重大发现或进展，如果不做进一步研究，很难确定相关科学家的诺贝尔奖得主身份」。 

首先，在化学领域。

– CRISPR-Cas9 技术：这是一种革命性的基因编辑系统，允许科学家精确修改生物体内的基因。 

该系统的研究者之一生物化学家 Jennifer Doudna 曾获得了诺贝尔奖，但与该系统的开发密不可分的其他人却没有获得诺贝尔奖。 

– 金属有机框架（MOFs）：这是一种具有极高表面积的化合物，能够捕获、储存和释放化合物，具有包括碳捕获在内的广泛潜在应用。 

其次，在物理学领域。

– 第一张黑洞图像：Event Horizon Telescope 合作组织于 2019 年发布了第一张黑洞图像。 

虽然这是一项集许多科学家之力取得的努力，但并非所有参与其中的科学家都获得了诺贝尔奖。 

– 引力波探测：LIGO 首次探测到引力波是一项不朽的成就，虽然一些关键人物获得了诺贝尔奖，但许多贡献者却没有获得诺贝尔奖。 

最后，在生理学或医学领域。

– mRNA 疫苗的开发：为 COVID-19 快速开发和部署 mRNA 疫苗是一项不朽的成就。「虽然一些科学家获得了认可，但其他科学家却没有获得诺贝尔奖。」 

– 免疫疗法在癌症治疗方面的进展：免疫疗法是治疗某些类型癌症的重大进展。 

可以看到，ChatGPT 以上的回答都是，侧重三个领域当前研究的重要方向。 

不如再让它预测下，2023 诺奖得主。 

ChatGPT 根据网络搜索结果，没有给出真正答案，再次强调「一些化学家预测，mRNA 疫苗的开发可能会获得 2023 年诺贝尔化学奖」。 

如此说来，mRNA 疫苗有很大可能成为今年化学领域风向标。 

再问它最后一个问题，「哪位中国科学家，最有可能获得诺贝尔奖」？ 

ChatGPT 根据一些中国科学家因自己的贡献获得国际认可，被许多人作为潜在诺奖得主，并给出了几个例子。 

AI 预测可靠吗？

那么，用 ChatGPT 预测诺奖的结果可不可信？ 

伊利诺伊州芝加哥大学的计算社会科学家 James Evans 表示，「尽管大型语言模型（如 ChatGPT 和 Claude）无法成为伟大的诺贝尔预言家，但它们确实有潜力成为强大的预测工具」。 

若使使它们达到目的，还需要做一些「微调工作」。 

简言之，创建一个能预测诺贝尔奖的 AI，需要对 LLM 需要进行修改，并在适当的数据上进行训练。 

就在上周，分析公司科睿唯安（Clarivate）发布了 2023 年度「引文桂冠奖」名单。 

这份名单在过去 20 年，成功预测了 71 位未来诺贝尔奖获得者，主要是通过分析作者研究的被引次数。 

不过，这样的分析，通常是无法预测出，准诺奖得主具体的获奖年份。 

「引文桂冠奖」名单着重突出发表论文被引次数至少 2000 次的研究人员，这一程度与多数以前的诺奖获得者相当。 

与此同时，科睿唯安的分析还考虑了，这些被高度引用论文的作者是否有开创性发现，并且是否已经获得显著的奖项。 

今年上榜的研究人员，在癌症免疫疗法、合成生物学和材料科学等领域做出了巨大贡献。 

科睿唯安研究分析主管 David Pendlebury 表示，公司已经开始探索生成式 A 如何帮助预测未来的诺贝尔奖得主。 

「我们可能会在明年的评选中，从 AI 预测中得到一些贡献」。 

生成式 AI 可以为现有方法提供一个优势，它们能够在大量科学作品中进行查找。这将提高我们确定为潜在诺贝尔奖获得者的候选人库的速度和全面性。 

特殊贡献，无法量化

丹麦技术大学的物理学家 Rasmus Bj ø rk 对诺贝尔奖得主进行了分析，仅仅看引用，不足以表明谁将来可能获得诺贝尔奖。 

Bj ø rk 说，要获得最高奖项，研究人员需要做出开创性的工作，推动一个领域向前发展，或者对社会产生根本性影响。 

「这个贡献，必须有一些特别之处。因此，量化这种特殊性可能很困难」。 

但 Bj ø rk 表示，生成式 AI 工具也可能会，延续此前围绕诺奖的偏见。 

自 1901 年诺贝尔奖设立以来，至今，也只有 60 位女性获奖。 

如果 LLM 根据过去获奖者的数据进行训练，它们更可能选择男性，而不是女性作为未来的潜在获奖者。 

基于 AI 的新奖？

当然，要真正决定谁将获得诺贝尔奖，人类的判断力依然是无法比拟的，而这这也正是诺贝尔奖的魅力所在。 

但有朝一日，LLM 可能会在科学奖领域，创造出公平的竞争环境。 

由此，也可以为基于较少偏见的 AI 分析而非人类委员会观点的新型奖项，铺平道路。 

而这种奖项，也将有助于突出那些，以目前尚未得到认可的方式颠覆和改变科学的研究。 

最后，贴一个 physicsworld 对今年物理学奖的预测。他们曾在 2013 年时，正确地推断出 Peter Higgs 和 Fran ç ois Englert 会因对希格斯机制的预测而获奖。 

「DNA 结构」发现者，缺一个诺贝尔奖

在《科学美国人》最新一期报道中称，英国物理化学家与晶体学家 Rosalind Franklin（1920-1958）因发现 DNA 双螺旋结构，应当再加冕一个诺贝尔奖。 

1953 年 4 月 25 日，一篇题为《核酸的分子结构》的文章登上 Nature，寥寥千余字却像一颗金手指一样，轻松地捅开了模糊了生物学界多年的那层纸，具有里程碑式的意义。 

论文地址：https://www.nature.com/articles/171740a0  

很多人都知道，因为解开了 DNA 双螺旋的秘密，背后最大贡献离不开 Rosalind Franklin。 

然而，1962 年生物学家 James Watson，Francis Crick 和 Maurice Wilkins 因发现了 DNA 的分子结构而被授予生理学或医学奖，唯独没有 Rosalind Franklin。 

这一年的诺贝尔奖，至今仍存在巨大争议，仅有 3 名男性获奖，而他们的女同事被排除在外。 

诺贝尔奖规则规定，奖项只能授予活着的科学家。 

但 2011 年诺贝尔生理学或医学奖除外，该奖的一部分授予了医生 Ralph Steinman，但委员会并不知道他已在公布前 3 天去世。 

许多人认为，即使 Franklin 活着，诺贝尔大会也会忽略她，就像之前的所有女性一样，居里夫人、Gerty Cori。 

《科学美国人》称，诺贝尔颁奖典礼应当纠正这一错误，将诺奖追授给富兰克林 Franklin，以表彰她在发现双螺旋结构方面发挥的核心作用。 

诺奖之路，愈发漫长

毫无疑问，诺贝尔奖是世界上最负盛名的科学奖项。然而，通往诺贝尔奖的道路，却越来越漫长。 

现在，几乎有一半的获奖者从做出值得诺贝尔奖的发现到获奖要等待 20 多年。 

一项分析表明，在过去的 60 年里，从发表研究成果到获得科学奖的平均时间几乎翻了一番。 

在三大科学奖中，化学奖的「诺贝尔奖滞后期」最长，过去十年的平均值为 30 年，而生理学或医学奖的滞后期最短，为 26 年。 

诺贝尔的遗嘱规定，奖项应颁发给「在前一年为人类做出最大贡献的人」。但实际上，这种情况只发生过几次。 

此外，在 20 世纪上半叶，诺贝尔奖得主年龄在 30 多岁是很常见的，而现在这种情况却闻所未闻。 

2014 年，印第安纳大学计算社会科学家 Santo Fortunato，发表了一份自诺贝尔奖设立以来所有获奖者的分析报告。结果显示，获奖者的获奖研究与其获得诺贝尔奖之间的时间间隔一直在缓慢增加。 

对此，康奈尔大学的计算社会科学家 Yian Yin 表示，造成这种趋势的原因可能有很多。 

比如，由于每年取得突破的总体数量都在增加，因此奖项跟不上值得表彰的人数。或者，一些工作的重要性可能只有在数年甚至数十年后才被认识到，Yin 称之为「睡美人」。 

另一方面，这种日益拉大的差距也可能表明——那些能够改变其领域范式的「颠覆性」研究或发现，变少了。 

Fortunato 表示，「重大突破」的数量正在减少，但当它们出现时，往往会很快得到认可。 

例如，加州大学伯克利分校的生物化学家 Jennifer Doudna 和马克斯 – 普朗克病原体科学研究所的 Emmanuelle Charpentier，在开发出基因编辑工具 CRISPR-Cas9 系统仅仅 8 年后，就获得了 2020 年诺贝尔化学奖。 

有研究人员推测，在 COVID-19 疫情期间向全球数百万人推出 mRNA 疫苗的发明者，也可能获得类似的认可。 

但问题是，如果上述等待时间继续拉长，一些杰出的科学家很可能就会因为禁止追授奖项的规定，而与诺贝尔奖失之交臂。 

颁奖时间表

诺贝尔奖颁奖季又到了。 

每年 10 月，瑞典和挪威的诺贝尔奖委员会都会评选出科学、文学、经济等共计六个奖项的获奖者。 

随后，获奖者将于 12 月在斯德哥尔摩领取诺贝尔奖奖章和证书。 

今年，诺贝尔奖的奖金为 1100 万瑞典克朗，按当前汇率折合约 98.9 万美元。 

值得一提的是，每年诺奖评选最让委员会头疼的一个问题是「rule of three」，就是说，每个奖项最多只能颁给三位科学家。 

生理学或医学奖将于 10 月 2 日周一宣布。

物理学奖将于 10 月 3 日周二宣布。

化学奖将于 10 月 4 日周三宣布。

文学奖将于 10 月 5 日周四宣布。

和平奖将于 10 月 6 日周五宣布。

经济学奖将于 10 月 9 日周一宣布。

参考资料： 

https://www.nature.com/articles/d41586-023-03074-7  

https://www.nature.com/articles/d41586-023-03086-3  

https://www.scientificamerican.com/article/rosalind-franklin-deserves-a-posthumous-nobel-prize-for-co-discovering-dna-structure/  

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