本文探讨了STEM博士创业率下降38%的现象，指出其背后的原因是知识负担带来的。当代科学家需要掌握的知识量呈爆炸式增长，使得年轻科学家在科研和创业方面都处于不利地位。文章还讨论了生物学领域的特点，如非技术性、启发式方法的运用等，以及AI如何帮助减轻知识负担和提高工作效率。哈佛和沃顿商学院的研究发现，个人与AI合作可以媲美一个两人团队，AI能够节省时间，产出更详尽的方案，且让工作更有趣。
由于当代科学家需要掌握的知识量过多，使得年轻科学家在科研和创业方面面临困境，知识负担过重阻碍了他们的创新和发展。
个人与AI合作可以媲美一个两人团队，AI能够节省时间，产出更详尽的方案，改善工作体验。此外，AI还能够帮助人们消化更多信息、推动技术突破。
【新智元导读】
过去20年，STEM博士创业率狂跌38%。这背后，是知识负担带来的结果。当代科学家需要掌握的知识量呈爆炸式增长，做出科研成果的年龄被拉长到40多岁。AI会是下一个出路吗？
硅谷天使投资人Peter Thiel曾说过，「生物学领域缺乏进展，部分原因是人才不足」。
计算生物学博士Douglas Yao对此表示极大地赞同。他认为，生物学本身「技术性」不够强，那些没有实验室和博士学位的普通人，几乎无法上手尝试。
正是因为这些限制，那些最聪明、最有创造力的人选择了其他的领域。
生物学界大佬Jose Luis，AI初创Retro Biosciences理论负责人表示，「你是不是对『非技术性』有什么误解」？（值得一提的是，这家公司已获OpenAI投资，致力于将人类寿命延长十年。）
其实，这里的非技术性，本质上是「整个生物学领域，基本是建立在启发式方法上的」。
它不像物理那样有深层的底层逻辑，这使得它对聪明人来说不那么有吸引力。
这一观点，却遭到了沃顿商学院教授Ethan Mollick的反对。
他揭示了所有STEM领域的一个广泛存在的现象：
研究发现，「知识负担」越来越重——我们学到的东西太多，反而更难精通一个领域，这使得年轻科学家在科研和创业方面都处于不利地位。
举个例子来说：可以看看Roche绘制的细胞过程图谱。
这个信息的密集程度，恐怕每个人得装上AI大脑才可以学完，而且这也仅仅是生物学的冰山一角。
有些人可能认为，科学研究进展越来越快，资料越来越多，下一代年轻人学起来应该更容易。
但实际上，情况是相反的。对于新人来说，入门门槛只会变得更高。
年轻科学家往往要花很多年才能把已有的知识掌握透彻，还没来得及做出自己的创新，就已经花了太多时间在「追赶进度」上。
而且，越到后面越难出成果。
罗氏（Roche）绘制的细胞过程图谱就是一个典型的例子。它证明了生物学知识已经多到令人生畏的程度，若是年轻人要学完这些才能入行，难度很大。
Ethan Mollick教授表示，同样地，科学家或创新者取得突破性成果的年龄也在上升。
如今，科学领域一半具有开创性的实验性贡献，都是在40岁之后才发生的。部分原因正是因为需要掌握的「知识负担」越来越重。
西北大学、俄亥俄州立大学研究人员在2014年的一篇论文中，特意调研了一些科学家的年龄和产出之间的关系。
论文地址：https://www.nber.org/papers/w19866
他们得出的结论是，伟大的科学产出通常在中年达到高峰。自20世纪初以来，伟大科学贡献的平均年龄显著上升。
从下图4中可以看出，所有领域（A）不论是理论，还是实验成果，科学家几乎在30-40岁产出最高。
化学（B）和医学（C）几乎均在40岁左右，而物理学领域（D）的科学家，做出理论的年龄相较其他领域会早一些。
再来看科学天才年龄分布的变化，20世纪诺贝尔奖获奖发现与重大技术贡献年龄均在30-40岁之间。
另外，2020年马里兰大学等机构研究发现，过去20年里，STEM（科学、技术、工程和数学）博士的创业率下降了38%，原因正是「知识负担」带来的影响。
