颠覆性创新直线下降，科学家开始“谨小慎微”了？

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2023-01-29 22:01

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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。

“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。

“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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来源: qq

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