他被誉为在追光游戏中,捉住那只“薛定谔的猫”的科学家;他和合作者因“发现测量和操控单个量子系统的突破性实验方法”,在2012年获诺贝尔物理学奖。
3月27日,81岁的塞尔日·阿罗什(Serge Haroche)缓步走进2025中关村论坛年会的采访间。在接受《中国科学报》专访时,他笑着说:“我太老了,赶不上人工智能的潮流。”
讲话时,阿罗什微微抿嘴,略带法语口音。在当天举行的2025中关村论坛年会的开幕式演讲中,他呼吁:“在基础科学方面,我们不应该建立高墙,妨碍知识传递和分享。各类研究都必须开展国际合作,科学家应能够自由地交流和分享。”
阿罗什的学术生涯已经走过半个多世纪,他亲历了科学黄金时代的自由探索,也见证着当下学术竞争的异化。他发现,如今的年轻科学家正被高强度竞争、短期绩效考核和“影响因子”所束缚,难以投入长期主义的基础研究。
以下是《中国科学报》对塞尔日·阿罗什的专访。
塞尔日·阿罗什
年轻的科研人员更像是“企业家”
《中国科学报》:在2012年获得诺贝尔物理学奖后,你曾撰文为年轻人发声:“我曾受益的科研环境,如今的年轻科学家难以再得。”10多年过去了,你觉得科研环境是否发生变化?
塞尔日·阿罗什:
我年轻时,从所在研究机构获得资金支持相对容易,而这些年来,获取资金变得越来越困难。如今,年轻的科研人员更像是“企业家”,他们必须花费大量时间撰写提案、争取资金,而且竞争极为激烈。在职业生涯初期,这些工作可能不利于基础科学的良性发展。我希望这种状况能够改变,但是非常困难。
事实上,大家把年轻科学家推向了高度竞争的工作环境,并要求他们早期就能够迅速取得成果。这意味着,科研工作会更多聚焦于短期课题,而非有“野心”的长期项目。这样的竞争让年轻的科研人员急切地追求论文发表,结果反而适得其反,因为他们可能会夸大取得的研究成果。
《中国科学报》:如何改变“不发表,就出局”的困境?
塞尔日·阿罗什:
我年轻时,电脑数据分析还不如今天那么发达,我们不需要回答量化的数据问题,只需要发布一份关于我们研究工作的定性报告,提供给相关领域的同行。现在的状况是,根据定量数据、数字和排名来评判某一科研成果。我认为,与其依赖量化的指标,更应该由同行进行深入评估。
当前的科研界过度依赖论文数量和高影响力期刊的发表记录,这迫使年轻人选择短期、低风险的课题。而现在定量指标也取代了定性判断。要改变现状,必须建立一个更加注重研究质量的评估机制,并给予长期项目更多包容。
《中国科学报》:除了科研环境,你在早期的科研工作中若遇到失败或意外结果,你会如何应对?
塞尔日·阿罗什:
面对失败,你必须坚持不懈,要有耐心,并试着思考问题出在哪里。
团队合作对此会很有帮助。我总是与同事、学生一起工作。他们会帮助我分析失败的原因并找出解决方案,这对我来说是非常宝贵的经历。现在,我尽量与学生们合作。合作,更好地理解失败,并从中汲取教训,这对科研来说至关重要。
科学探索应该自下而上
《中国科学报》:近年来,你多次访问中国,对当下中国的科研环境有何印象?你认为中国在基础研究方面有哪些优势和提升空间?
塞尔日·阿罗什:
每次来到中国,参观大学或研究机构时,我都对这里的资金支持和设备投入印象深刻。中国在过去十年取得的科研进步同样令人瞩目,这是一个积极的现象。
如果要提出一点改进建议,我认为年轻的科研人员在独立发展项目方面的自由度仍显不足。真正的重大科学突破通常来源于科学家自下而上的探索,他们能够自由选择未曾涉足的研究领域,并进行开放式研究。
《中国科学报》:这可能与尊重长者的文化有关。
塞尔日·阿罗什:
在一个讲究资历的社会,年轻人会尊重前辈、服从前辈。但在科学研究中,真正具有创造性和突破性的工作往往由年轻人完成。因此,他们应当拥有更多的自由来选择研究课题,也应当享有更大的思考空间。我相信,如果能朝这个方向发展,中国的科研水平一定会比今天更加出色。
《中国科学报》:你在不同国家都有丰富的学术经历,能否分享一下其他国家的情况?
塞尔日·阿罗什:
在美国、以色列、部分欧洲国家等地,年轻科学家会拥有更大的学术自主权。如果一位年轻的科研人员展现出卓越的潜力,他们往往能够获得充分的信任,被允许自由选择研究方向。通常,会给予五到六年的时间,再评估他们是否有所成就,以及是否授予他们终身职位。法国的情况介于两者之间,我们的科研体系不会给予这样的自由,我们可能更尊重资历。
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2012年诺奖得主合照,塞尔日·阿罗什(后排左一)与莫言(前排右一)同框。图源诺贝尔奖官网
谨慎对待人工智能的应用
《中国科学报》:近年来,人工智能发展迅猛,你是否尝试过使用人工智能工具进行研究?
塞尔日·阿罗什:
事实上,我不使用人工智能进行研究,我想我已经太老了(笑)。
我知道人工智能作为翻译是非常有用的。当我阅读一篇伊朗的论文时,我会用人工智能来翻译;当我参加会议讲话时,人工智能可以立即进行翻译。这太棒了。
在需要处理海量数据的研究领域,人工智能无疑发挥着重要作用。例如,在加速器物理研究方面,科研人员需要分析庞大的数据集;在制药行业,人工智能能够帮助解析复杂的分子或蛋白质结构,从而加速新药的研发。
另外,在我的研究方向中,人工智能对高精度控制实验也极具价值。我了解到,我的一些学生们已经在使用人工智能辅助研究,但就我个人而言,我已经太老了,赶不上这一潮流。(笑)
《中国科学报》:你是否与年轻学者交流过他们如何使用人工智能工具?如今,一些学生甚至用人工智能工具撰写论文。
塞尔日·阿罗什:
我们必须确保这种情况不会发生。在教育领域,有人用人工智能写论文,有人试图用人工智能在考试中作弊,这是一个严重的问题。因此,我们需要相应的工具来检测论文是由人类撰写的,还是由人工智能生成的。由于人工智能已被广泛应用于教育领域,教师与学生之间必须建立良好的合作关系和信任,否则可能会引发一系列问题。这不仅适用于大学,现在高中的年轻学生也在使用人工智能。我们必须谨慎对待。
我认为人工智能是一个极好的工具,前提是使用者具备扎实的学科背景,并能够带着批判性思维去使用。但如果只是机械地复制文本,或者生成自己并不了解的内容,最终只会浪费时间,无法真正学到东西。
《中国科学报》:你强调在使用人工智能时,需要批判性思维,你认为应该如何更好地培养年轻研究者的批判精神?
塞尔日·阿罗什:
批判性思维至关重要,必须从小学和中学阶段开始培养。这不仅适用于科学研究,更关乎社会生活的方方面面。这种批判精神可追溯至17、18世纪的欧洲启蒙运动。当时的哲学家、科学家等一致认为,一个 民主制度要成功运行,公民必须接受良好的教育,因此,批判精神不仅关乎科学研究,还关乎一个人是否能够成为负责任的公民。
《中国科学报》:对于刚开启学术生涯的研究者,你有哪些具体建议?
塞尔日·阿罗什:
我对年轻研究者的建议是,认清什么是自身的激情所在,并思考希望在其中作出怎样的贡献。一旦发现某个领域正在经历变革,并且有可能产生重大突破,就应毫不犹豫地投身其中。
就我而言,当我开启科研生涯时,激光技术正处于起步阶段。我立刻意识到,激光技术将为原子物理研究提供全新的可能。当时,我完全无法预见之后60年里的技术变革及其影响。或许,人工智能正是当下的变革性技术之一,生命科学领域也存在类似的突破点。
(本报记者沈春蕾对此文亦有贡献)
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