Phóng viên Mạnh Tiểu Tiêu

Ông được biết đến là nhà khoa học đã bắt được "con mèo của Schrödinger" trong trò chơi đuổi theo ánh sáng; Ông và các cộng sự của mình đã được trao giải Nobel Vật lý năm 2012 vì "khám phá ra các phương pháp thực nghiệm đột phá để đo lường và điều khiển các hệ lượng tử riêng lẻ".

Gần đây, trong cuộc họp thường niên của Diễn đàn Zhongguancun 81, Serge Haroche, một viện sĩ 0 tuổi của Viện Hàn lâm Khoa học Pháp, đã chấp nhận một cuộc phỏng vấn độc quyền với China Science News. "Tôi đã quá già để bắt kịp với nhóm AI," anh cười. ”

"Trong khoa học cơ bản, chúng ta không nên xây dựng những bức tường cản trở việc chuyển giao và chia sẻ kiến thức", ông Arosh kêu gọi tại cuộc họp. Các loại nghiên cứu phải được thực hiện trên phạm vi quốc tế để các nhà khoa học có thể tự do giao tiếp và chia sẻ. ”

Các nhà nghiên cứu trẻ giống như "doanh nhân" hơn

Tin tức khoa học Trung Quốc: Đã hơn 10 năm kể từ khi ông đoạt giải Nobel Vật lý, ông có nghĩ môi trường nghiên cứu đã thay đổi không?

AroshNgày nay, các nhà nghiên cứu trẻ giống như "doanh nhân", những người phải dành nhiều thời gian để viết đề xuất và đảm bảo tài trợ. Đầu sự nghiệp, những công việc này có thể gây bất lợi cho sự phát triển lành mạnh của khoa học cơ bản.

Trên thực tế, các nhà khoa học trẻ đang bị đẩy vào một môi trường làm việc cạnh tranh cao và được kỳ vọng sẽ có thể đạt được kết quả nhanh chóng ở giai đoạn đầu. Điều này có nghĩa là các nỗ lực nghiên cứu sẽ tập trung nhiều hơn vào các chủ đề ngắn hạn hơn là các dự án dài hạn "đầy tham vọng". Cuộc cạnh tranh này đã khiến các nhà nghiên cứu trẻ háo hức theo đuổi các ấn phẩm, điều này phản tác dụng vì họ có thể phóng đại kết quả nghiên cứu của họ.

Tin tức khoa học Trung Quốc: Làm thế nào để thoát khỏi tình thế tiến thoái lưỡng nan "nếu bạn không xuất bản, bạn sẽ ra ngoài"?

Arosh: Khi tôi còn trẻ, phân tích dữ liệu máy tính không phát triển như ngày nay, và tôi không cần trả lời các câu hỏi về dữ liệu định lượng mà chỉ cần xuất bản một báo cáo định tính về công việc nghiên cứu của mình và cung cấp cho các đồng nghiệp trong các lĩnh vực liên quan. Tình hình hiện nay là một kết quả nghiên cứu khoa học được đánh giá trên cơ sở số liệu định lượng, con số và thứ hạng. Theo tôi, thay vì dựa vào các chỉ số định lượng, tốt hơn hết bạn nên có những đánh giá chuyên sâu của các đồng nghiệp.

Trong khi sự phụ thuộc quá mức của cộng đồng khoa học hiện tại vào số lượng bài báo và hồ sơ xuất bản trên các tạp chí có tác động cao buộc những người trẻ tuổi phải chọn các chủ đề ngắn hạn, rủi ro thấp, thì các số liệu định lượng đã thay thế phán đoán định tính. Để thay đổi hiện trạng, cần thiết lập một cơ chế đánh giá tập trung hơn vào chất lượng nghiên cứu và làm cho các dự án dài hạn trở nên bao trùm hơn.

Nghiên cứu khoa học nên đến từ dưới lên

Tin tức khoa học Trung Quốc: Ông nghĩ thế mạnh và khả năng cải thiện của Trung Quốc trong nghiên cứu cơ bản là gì?

Arosh: Mỗi lần đến thăm một trường đại học hoặc viện nghiên cứu ở Trung Quốc, tôi đều ấn tượng với sự hỗ trợ tài chính và đầu tư vào trang thiết bị. Tiến bộ khoa học của Trung Quốc trong 10 năm qua cũng rất đáng chú ý, đây là một hiện tượng tích cực.

Nhưng tôi không nghĩ rằng có đủ tự do cho các nhà nghiên cứu trẻ ở Trung Quốc phát triển các dự án của riêng họ. Những đột phá khoa học lớn thực sự thường đến từ việc khám phá từ dưới lên của các nhà khoa học, những người được tự do lựa chọn các lĩnh vực nghiên cứu chưa được khám phá và tiến hành nghiên cứu mở.

Tin tức khoa học Trung Quốc: Bạn có nhiều kinh nghiệm học tập ở các quốc gia khác nhau, bạn có thể chia sẻ một chút về các quốc gia khác không?

AroshỞ Hoa Kỳ, Israel và một số nước châu Âu, các nhà khoa học trẻ có quyền tự chủ học thuật lớn hơn. Nếu một nhà nghiên cứu trẻ thể hiện tiềm năng vượt trội, họ thường được hoàn toàn tin tưởng và được phép tự do lựa chọn hướng nghiên cứu của mình. Thông thường, năm hoặc sáu năm được đưa ra để đánh giá xem họ đã đạt được điều gì đó hay không và liệu họ có được trao nhiệm kỳ hay không. Tình hình ở Pháp ở đâu đó ở giữa, hệ thống nghiên cứu khoa học của chúng tôi không cho phép tự do như vậy, và chúng tôi có thể tôn trọng thâm niên hơn.

Thận trọng khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Tin tức khoa học Trung Quốc: Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng, bạn đã thử sử dụng các công cụ AI để nghiên cứu chưa?

Arosh: Thực ra tôi không sử dụng trí tuệ nhân tạo để nghiên cứu, tôi nghĩ mình đã quá già.

Trí tuệ nhân tạo như một dịch giả rất hữu ích. Khi đọc một bài báo của Iran, tôi sử dụng trí tuệ nhân tạo để dịch nó; Khi tôi phát biểu tại một hội nghị, AI có thể dịch ngay lập tức. Trí tuệ nhân tạo cũng đóng một vai trò quan trọng trong các lĩnh vực nghiên cứu cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Ví dụ, trong nghiên cứu vật lý máy gia tốc, các nhà nghiên cứu cần phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ; Trong ngành dược phẩm, AI có thể giúp làm sáng tỏ các cấu trúc phân tử hoặc protein phức tạp để đẩy nhanh sự phát triển của các loại thuốc mới.

Tin tức khoa học Trung Quốc: Bạn đã nói chuyện với các học giả trẻ về cách sử dụng các công cụ AI chưa? Ngày nay, một số sinh viên thậm chí còn sử dụng các công cụ AI để viết luận.

Arosh: Chúng tôi phải đảm bảo điều đó không xảy ra. Trong lĩnh vực giáo dục, có những người sử dụng AI để viết luận, và có những người cố gắng sử dụng AI để gian lận trong các kỳ thi, đây là một vấn đề nghiêm trọng. Do đó, chúng ta cần các công cụ để phát hiện xem một bài báo được viết bởi con người hay do trí tuệ nhân tạo tạo ra.

Tôi nghĩ AI là một công cụ tuyệt vời nếu người tiêu dùng có nền tảng vững chắc về chủ đề này và có thể sử dụng nó với tư duy phản biện. Nhưng nếu bạn chỉ sao chép văn bản một cách máy móc hoặc tạo ra thứ gì đó bạn không hiểu, bạn sẽ lãng phí thời gian và không thực sự học hỏi.

Tin tức khoa học Trung Quốc: Bạn có lời khuyên cụ thể nào cho các nhà nghiên cứu mới bắt đầu sự nghiệp học thuật của họ?

Arosh: Các nhà nghiên cứu trẻ nên nhận ra niềm đam mê của họ là gì và suy nghĩ về cách họ muốn đóng góp cho họ. Ngay khi bạn phát hiện ra rằng một lĩnh vực đang trải qua một cuộc cách mạng và có tiềm năng dẫn đến một bước đột phá lớn, bạn không nên ngần ngại nhảy vào đó.

Theo như tôi quan tâm, công nghệ laser đang ở giai đoạn sơ khai khi tôi bắt đầu sự nghiệp nghiên cứu của mình. Tôi ngay lập tức nhận ra rằng công nghệ laser sẽ mở ra những khả năng hoàn toàn mới cho việc nghiên cứu vật lý nguyên tử. Vào thời điểm đó, tôi không có cách nào để lường trước được những thay đổi công nghệ và tác động sẽ xảy ra trong 60 năm tới. Có lẽ, trí tuệ nhân tạo là một trong những công nghệ biến đổi của thời điểm hiện tại và có những đột phá tương tự trong lĩnh vực khoa học đời sống.

(Phóng viên Shen Chunlei cũng đóng góp cho bài viết này)