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颠覆性创新直线下降,科学家开始“谨小慎微”了?

颠覆性创新直线下降,科学家开始“谨小慎微”了?

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来源:深究科学

作者:李晓韦


图片来自wyss.harvard.edu


导读


近日,《自然》杂志发表论文,提出一个有意思的现象:随着信息洪流越发磅礴,科学发现变得不再那么地具有“突破性”,更多的属于“渐进式”科学


“对科学的本质提出问题,并对答案进行反思,这是一件好事。”《自然》另一篇社论如是评价。


论文及专利“突破性”直线下降的现象,引发了科学界的激烈辩论。颠覆性创新下降从什么时候开始?业界专家是如何看待的?


近年火热的人工智能,或许能提供帮助,让科学家从平庸的重复中解放出来,有更多时间和精力思考更重要的问题。




在过去的几十年里,全球学者发表的科学研究论文数量激增——但与之背离的是,这些论文的“突破性”,也就是创新性正在大幅下降。

随着科学发展的速度与日俱增,新的科学知识几乎呈指数级增长,这为后人在研究中取得重大科学进展创造了成熟的先决条件。用牛顿的话来说,学者们可以“站在巨人的肩膀上”进行研究,使未来的进步成为可能。

但随之而来的,并不没有让“牛顿们”变得越来越多,科学的发展有些平淡无奇、波澜不惊。

01

“突破性”科学的衰退



技术的进步和信息流动的加速,科学的高速发展似乎也不可避免地成为了一把“双刃剑”。

这是因为随着信息洪流愈加磅礴,加之人的理解能力和速度有限,人们很难在短时间内成为某个领域的专才,推动这个领域的发展,因此尽管科研投入在不断地增加,但像牛顿、伽利略、爱因斯坦等世之罕见的天才非常少见。

这个现象最近引发了科学界的广泛关注。

2023年1月4日,美国明尼苏达大学社会学家拉塞尔·芬克(Russell Funk)等人在《自然》(Nature)上发表了一项数据分析的研究,他们通过对论文和专利进行的深入分析,探究了近几十年来的论文和专利是否形成了新的方向,即“突破性”。

论文题图

论文的作者推断,如果某一项研究具有高度突破性,那么后续的研究就不太可能引用该研究的参考文献,而是会引用该研究本身。

为了量化某篇论文对一个领域的影响,该研究分析了4500万份研究的论文手稿以及390万项专利的引用数据。研究人员还制定了一种衡量“突破性”的指标,称之为CD指数,CD值的范围从突破性最小的-1到最具突破性的1。

CD值的测量方法示意图,图源自论文

结果表明,从1945年到2010年,研究论文的平均CD指数下降了90%以上,从1980年到2010年,专利的平均CD指数也下降了78%以上。

并且在所有被分析的研究领域和专利类型中,即使研究人员考虑到其他因素的潜在差异性,论文和专利的突破性也有所下降。

论文与专利的CD值随年份的变化趋势,图源自论文

除此之外,研究人员还发现,随着论文和专利的突破性下降,论文中的单词多样性、新词汇的数量也在随之下降。研究者分析后,论文与专利的语言多样性变化趋势与“突破性”的变化趋势几乎相同。
02

“突破性”下降是坏事吗?


在意识到近几十年来的科学研究“突破性”逐渐下降时,许多专家展开了激烈的讨论。

针对这一话题,《自然》杂志连续刊发了相关的社论与新闻。

社论主题,图源自Nature


Nature新闻题图

接下来我们简要梳理一下科学家不同的观点。

伊利诺伊州埃文斯顿西北大学(Northwestern University in Evanston)的计算社会科学家王大顺(Dashun Wang)认为,对这些数据的研究是很有意义的,他表示,“颠覆性科学在本质上不一定是好的,渐进式科学也不一定就是坏的”

比如,对引力波的首次直接观测既是革命性的,也是渐进科学的产物,对后续该领域的研究产生了很大的影响。

亚特兰大佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)科技政策专家约翰·沃尔什(John Walsh)则认为,当前比较理想的情况是渐进式和破坏性研究的健康组合,了解这种变化趋势产生的原因很重要。

他认为,现在全球的研究人员比1940年代多得多,这就创造了更具竞争力的环境,也提高了发表研究论文和申请专利的风险。这种风险的提升,反过来又影响了研究人员开展研究工作的动机。当大型研究团队变得越来越普遍时,更有可能产生渐进式科学,而不是颠覆性科学。

也有科学家认为这种现象需要引起学界警惕。它引发了一个更深层次的思考——将科学划分为越来越窄的知识单元,是否有利于我们去发现新的成果。

同时他们指出,当下某项研究的评估指标和出版的激励政策,使得科学家不得不“谨慎”向前——他们会采取更加安全的方式做研究,来保证“资助-发表-引用”的车轮能不断向前转动。

另一方面,在诸多研究领域中,面对知识信息的泛滥,科学家缺乏思考的情况越来越明显。

对此,有专家认为,人工智能(AI)或许能提供帮助,它能帮助人类以有意义和有益的方式筛选和整理信息,比如总结某一学科的前沿知识,或者确定哪些研究项目更有突破的潜力,比如最近大火的Chat GPT。

如果使用得当,AI很有可能为科学家腾出更多时间来推进有意思的研究,无论是颠覆性的还是渐进的。

参考资料
1. Papers and patents are becoming less disruptive over time | Nature
2. ‘Disruptive’ science has declined — and no one knows why (nature.com)
3. Is science really getting less disruptive — and does it matter if it is? (nature.com)






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