기자 Meng Xiaoxiao

그는 빛을 쫓는 게임에서 "슈뢰딩거의 고양이"를 잡은 과학자로 알려져 있습니다. 그와 그의 동료들은 "개별 양자 시스템을 측정하고 제어하기 위한 획기적인 실험 방법을 발견"한 공로로 2012년 노벨 물리학상을 수상했습니다.

최근 81 Zhongguancun Forum의 연례 회의에서 프랑스 과학 아카데미의 0 세 학자 인 Serge Haroche는 China Science News와의 독점 인터뷰를 수락했습니다. "저는 AI의 시류를 따라잡기에는 너무 늙었어요." 그가 웃으며 말합니다. ”

"기초 과학에서 우리는 지식의 전달과 공유를 방해하는 벽을 세워서는 안 된다"고 아로쉬는 회의에서 촉구했다. 과학자들이 자유롭게 소통하고 공유할 수 있도록 모든 종류의 연구가 국제적으로 수행되어야 합니다. ”

젊은 연구자들은 "기업가"에 더 가깝습니다.

중국 과학 뉴스: 노벨 물리학상을 수상한 지 10년이 넘었는데, 연구 환경이 바뀌었다고 생각하시나요?

아로쉬요즘 젊은 연구자들은 제안서를 작성하고 자금을 확보하는 데 많은 시간을 할애해야 하는 "기업가"에 가깝습니다. 경력 초기에 이러한 직업은 기초 과학의 건전한 발전에 해로울 수 있습니다.

실제로 젊은 과학자들은 경쟁이 치열한 작업 환경으로 내몰리고 있으며 초기 단계에서 빠르게 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대됩니다. 이는 연구 노력이 "야심차고" 장기 프로젝트보다 단기 주제에 더 집중될 것임을 의미합니다. 이 경쟁으로 인해 젊은 연구자들은 출판물을 열심히 추구하게 되었는데, 이는 연구 결과를 과장할 수 있기 때문에 역효과를 낳습니다.

중국 과학 뉴스: "출판하지 않으면 탈락한다"는 딜레마에서 어떻게 벗어날 수 있을까요?

아로쉬: 제가 어렸을 때는 컴퓨터 데이터 분석이 지금처럼 발전하지 않았기 때문에 정량적 데이터 질문에 답할 필요가 없었고, 제 연구 작업에 대한 질적 보고서를 발행하여 관련 분야의 동료들에게 제공하기만 하면 되었습니다. 현재 상황은 과학적 연구 결과가 정량적 데이터, 숫자 및 순위를 기준으로 판단된다는 것입니다. 제 생각에는 정량적 지표에 의존하는 것보다 동료들에 의한 심층적인 평가를 받는 것이 좋습니다.

현재 과학계는 영향력이 큰 저널의 논문 수와 출판 기록에 과도하게 의존하여 젊은이들이 단기적이고 위험이 낮은 주제를 선택하도록 강요하는 반면, 정량적 지표가 정성적 판단을 대체했습니다. 현 상태를 바꾸기 위해서는 연구의 질에 더 초점을 맞춘 평가 메커니즘을 구축하고 장기 프로젝트를 보다 포괄적으로 만들 필요가 있습니다.

과학적 탐구는 아래에서 위로 이루어져야 합니다

중국 과학 뉴스: 기초 연구에서 중국의 강점과 개선의 여지가 무엇이라고 생각하십니까?

아로쉬: 중국의 대학이나 연구소를 방문할 때마다 재정적 지원과 장비에 대한 투자에 깊은 인상을 받습니다. 지난 10년간 중국의 과학적 발전도 괄목할 만한데, 이는 긍정적인 현상이다.

하지만 중국의 젊은 연구자들이 자신의 프로젝트를 개발할 수 있는 충분한 자유는 없다고 생각합니다. 진정한 큰 과학적 돌파구는 종종 과학자들의 상향식 탐구에서 나오는데, 과학자들은 자유롭게 미개척 연구 분야를 선택하고 개방형 연구를 수행할 수 있습니다.

중국 과학 뉴스: 다른 나라에서 풍부한 학업 경험을 가지고 계시는데, 다른 나라에 대해 조금 말씀해 주시겠습니까?

아로쉬미국, 이스라엘 및 일부 유럽 국가에서는 젊은 과학자들이 더 큰 학문적 자율성을 가지고 있습니다. 젊은 연구자가 뛰어난 잠재력을 보이면 전폭적인 신뢰를 받고 연구 방향을 자유롭게 선택할 수 있는 경우가 많습니다. 보통 5년 또는 6년의 기간이 주어지는데, 이는 그들이 무엇인가를 성취했는지, 그리고 그들이 종신재직권을 부여받았는지를 평가하기 위해서이다. 프랑스의 상황은 그 사이 어딘가에 있으며, 우리의 과학적 연구 시스템은 그러한 자유를 주지 않으며, 우리는 연공서열을 더 존중할 수 있습니다.

인공 지능 적용에 주의하십시오.

중국 과학 뉴스: 최근 몇 년 동안 인공지능이 빠르게 발전하고 있는데, 연구에 인공지능 도구를 사용해 보신 적이 있으신가요?

아로쉬: 사실 저는 인공지능을 연구에 활용하지 않아요, 제가 너무 늙었다고 생각해요.

번역가로서의 인공 지능은 매우 유용합니다. 이란 논문을 읽을 때, 저는 인공 지능을 사용하여 번역합니다. 컨퍼런스에서 연설하면 AI가 즉시 번역할 수 있습니다. 인공 지능은 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 연구 분야에서도 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 가속기 물리학 연구에서 연구원은 방대한 데이터 세트를 분석해야 합니다. 제약 산업에서 AI는 복잡한 분자 또는 단백질 구조를 규명하여 신약 개발을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

중국 과학 뉴스: 젊은 학자들과 AI 도구를 사용하는 방법에 대해 이야기한 적이 있나요? 요즘 일부 학생들은 AI 도구를 사용하여 에세이를 작성하기도 합니다.

아로쉬: 우리는 그런 일이 일어나지 않도록 해야 합니다. 교육 분야에서는 AI를 사용하여 에세이를 작성하는 사람들이 있고, AI를 사용하여 시험을 부정 행위하려는 사람들이 있는데, 이는 심각한 문제입니다. 따라서 논문이 사람에 의해 작성되었는지 아니면 인공 지능에 의해 생성되었는지 감지할 수 있는 도구가 필요합니다.

AI는 소비자가 해당 주제에 대한 탄탄한 배경 지식을 가지고 있고 비판적 사고를 가지고 사용할 수 있다면 훌륭한 도구라고 생각합니다. 그러나 기계적으로 텍스트를 복사하거나 이해하지 못하는 것을 생성하면 시간을 낭비하고 실제로 배우지 못하게 될 것입니다.

중국 과학 뉴스: 이제 막 학문적 경력을 쌓기 시작한 연구자들에게 구체적으로 어떤 조언을 해주고 싶으신가요?

아로쉬: 젊은 연구자들은 자신의 열정이 무엇인지 인식하고 어떻게 기여하고 싶은지 생각해야 합니다. 어떤 분야가 혁명을 겪고 있고 주요 돌파구로 이어질 잠재력이 있다는 것을 알게 되자마자 주저하지 말고 뛰어들어야 합니다.

제가 아는 한, 제가 연구 경력을 시작했을 때 레이저 기술은 초기 단계였습니다. 저는 즉시 레이저 기술이 원자 물리학 연구에 완전히 새로운 가능성을 열어줄 것이라는 것을 깨달았습니다. 당시에는 기술적 변화와 향후 60년 동안 뒤따를 영향을 예측할 수 있는 방법이 없었습니다. 어쩌면 인공 지능은 현재 변혁적인 기술 중 하나이며 생명 과학 분야에서도 유사한 돌파구가 있을 것입니다.

(Shen Chunlei 기자도 이 기사에 기고했습니다)