10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明。
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10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖分别授予科学家戴维·贝克（David Baker） 、戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·乔普（John M. Jumper），以分别表彰他们在“计算蛋白质设计”和“蛋白质结构预测”方面作出的贡献。
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图1 相关微博话题截图
一时间，围绕诺贝尔物理、化学两个奖项“偏爱AI”、“AI for science ”等的讨论热度攀升，
并于9日达到峰值。
其中，
赞扬情绪以67.31%的比例占据主导，
惊奇情绪次之。
图2 舆论走势图（左）、七种情绪分布图（右）（来源：清博智能）
01
诺奖“花落”AI领域的意义
作为全球知名度最高的奖项之一，每年诺贝尔奖的揭晓都会受到全球广泛关注。此次物理学和化学奖项的颁发，再次将AI推到了全球的聚光灯下，吸引了更多注意力和讨论。对于部分疑惑，专家们也给出了解读。
复旦大学物理学系教授施郁
表示，机器学习的重要研究和发展，与物理学有着千丝万缕的关系。一方面，物理学早已突破传统领域，研究的范围更广；另一方面，随着AI工具被广泛使用，越来越多的科研人员也正使用机器学习，继续拓展着物理、化学、生物等研究边界。
天津大学自然语言处理实验室负责人熊德意
认为，诺贝尔物理学奖颁给两位AI科学家，可能还有两层隐含意义，一是物理规律不仅存在于自然界中，在数字世界中也可能发挥着制约作用；二是AI与物理学等基础科学存在千丝万缕的联系，基础科学不仅为AI筑起了基座，同时其发现和理论也为AI研究提供了启发和灵感。
（配图由ChatGPT生成）
02
AI for Science的双重内涵
关于“AI技术能做什么”的讨论中，其在科学研究等领域的应用成为讨论焦点。科研第五范式、AI for Science等概念被提及。
对此，我们也问了问AI。
ChatGPT
分析
认为，科学研究的第五范式是实验科学、理论科学、计算科学、数据驱动科学之后的“AI驱动的科学发现”，是对前四个范式的延续和扩展。AI驱动的科学范式通过机器学习、神经网络等技术，不仅能够处理海量数据，还能自主发现规律、做出预测，甚至生成新的假设和研究方向。这与AlphaFold和神经网络的应用密切相关。例如，AlphaFold通过AI解决了蛋白质结构预测的难题，这被认为是第五范式的典型例子，因为AI不仅处理了数据，还推动了新发现。
这一趋势的核心在于，AI不仅是科研工具，而是变革了科学发现的方式，带来了更加自动化、智能化的研究模式。
随着AI纵深发展，其对基础科学的反哺作用越来越明显，未来可能推动基础研究实现跨域式发展。
图3 ChatGPT相关问答截图
AI正在改变这个世界，包括科学进步与社会发展。
正如
周鸿祎
所言，这一次诺贝尔物理学奖颁给计算机科学、颁给人工智能，具有标志和代表性的意义。AI for Science代表了未来的一个趋势，可能以后各个科学的突破，都要靠AI来推动。
三联生活周刊
文章
也认为，科学研究的范式正在从过去的推导因果关系进化到研究因果关系不明的复杂系统，与其说今年的诺贝尔奖是人工智能的胜利，不如说是复杂系统的胜利。
但AI技术滥用所带来的科研诚信风险也值得关注。
科技日报文章提到，用AI伪造实验数据、制作虚假图像，生成欺骗性研究论文等问题。而我国《中华人民共和国学位法》《人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）》也明确了AI应用和相关网络信息服务提供规则。
此外，
AI“准确性”的问题也再度被提及。
