諾貝爾獎 | 首位亞洲女性得主 韓女作家韓江獲文學獎

擔任《素食者》翻譯的狄波拉·史密斯評價說，韓江非常多產，每年寫一本書，這在韓國小說家中很不尋常。“她的每一部作品都不同，但又都屬於同一個方向的寫作。所有的作品都來自同一個寫作動力：在一個暴力橫行的世界，探索創造一個純真世界的可能性。她建立了獨特的自我風格：她筆下的角色可以無比殘暴，同時無比善良。她的筆法很自控，但不是紀實報道式的冷漠。”

諾貝爾文學獎自1901年設獎至2023年以來，120位得獎者中僅17人為女性；若以語文區分，英文作品得主共30位、法文共16位，阿拉伯得主僅1人，獲獎者多半為歐洲男性作家。

候選人名單受高度關注

和平獎熱門名單難脫戰火

（斯德哥爾摩10日綜合電) 2024年的諾貝爾和平獎即將在週五揭曉，但在全球戰火頻仍的背景下，今年的和平獎頒發顯得更具挑戰，其中可能獲獎的候選人名單受到高度關注，當中包含聯合國秘書長古特雷斯、聯合國近東巴勒斯坦難民救濟工作署（UNRWA）以及國際法院（ICJ）等。

法新社報道，今年俄烏戰爭、中東衝突以及蘇丹內戰引發的饑荒持續延燒，加上氣候危機加劇，全球局勢陰雨連綿。今年的諾貝爾和平獎候選人都與全球各地的人道救援和和平推動密切相關。

全球局勢突出“人道精神”

專家學者們認為，2024年的全球局勢使“人道精神”更加突出，因此在這些領域有所貢獻的個人或組織成為獲獎呼聲最高的群體。

諾貝爾獎專家兼歷史學家史文表示，和平獎應該頒給聯合國秘書長古特雷斯，並稱他可能和某個聯合國機構共同獲獎。

史文說：“聯合國需要儘可能爭取支持和關注，在對抗那些主張‘強權即公理’的勢力時才站得住腳…頒發和平獎給古特雷斯將賦予他一次獨特的機會…警告人們力抗那些讓聯合國和世界秩序變得無關緊要的危險。”

斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）所長史密斯此前曾表示，考慮到世界局勢的嚴峻，今年或許不應頒發和平獎。

從缺可能性被認為不大

但“和平獎從缺”的可能性被認為不大，尤其是自1972年以來，諾貝爾和平獎已經52年沒有懸缺過，諾貝爾委員會秘書長紐爾斯塔特告訴法新社：“我相信今年也會有一個實至名歸的和平獎得主。”

其他可能的獲獎者包括國際刑事法院（ICC）、制止殺手機器人運動、歐洲安全暨合作組織（OSCE）的民主體制與人權辦公室（ODIHR）、蘇丹的應急應變室以及阿富汗女權活動人士塞拉伊。

286候選人角逐和平獎

據悉，今年共有286個候選人角逐和平獎，其中包括197名個人以及89個組織。獲提名的候選人名單將由挪威諾貝爾委員會保密50年，但具提名資格者可透露他們提名的對象。

非政府組織“挪威和平理事會”預測，今年諾貝爾和平獎有望頒給聯合國近東巴勒斯坦難民救濟工作署（UNRWA）。

挪威和平理事會說：“對UNRWA而言，和平獎將是對他們在政治和經濟困境中所做工作的有力肯定。”

不過，以色列當局曾指控UNRWA與哈馬斯勾結，若表彰他們的所作所為必將激怒以色列。

UNRWA若獲獎，其瑞士-意大利籍負責人拉扎里尼可能同獲殊榮。

另一種解決中東衝突和俄烏戰爭的方式，可能是表彰國際法院（ICJ），他們的任務是在法庭上解決國與國之間的衝突，而非兵戎相見。

身為聯合國設於荷蘭海牙的最高司法機關，國際法院已下令要求俄羅斯停止入侵烏克蘭，今年稍早也命令以色列立即停止在加沙地帶南部巴勒斯坦城市拉法的軍事行動。

俄羅斯與以色列雖未聽令於國際法院，但讓兩國在尊重國際法上備感壓力。

二度奪諾貝爾獎

AI走入科學界

（巴黎10日法新電）在很長一段時間裡，人工智能（AI）一直潛伏在科學的腹地，往往不受人關注，也不受到財主的青睞。但一週內AI科技界兩次獲得諾貝爾獎表明，AI的時代終於到來了。

週二，來自加拿大稱為“AI教父”的辛頓和美國的霍普菲爾德因其為現代AI奠定基礎的開創性工作，榮獲諾貝爾物理學獎。

週三，貝克、谷歌DeepMind公司執行長哈薩比斯和資深研究科學家瓊珀共享諾貝爾化學獎，以表彰他們通過AI揭示蛋白質秘密的工作。

奪物理學獎出乎意料

貝克、瓊珀和哈薩比斯是化學獎的熱門人選，但物理學獎得主卻出乎意料。

當辛頓被告知獲獎時，他說：“我大吃一驚。”“我不知道會發生這種事。我很驚訝。”

網上評論人士對電腦機科學家獲得物理學獎感到費解。

隨著OpenAI的ChatGPT等項目主導著圍繞AI的文化對話，對許多人來說，這種技術值得獲得諾貝爾獎的想法似乎很奇怪。

但對於科學家來說，這個消息並不令人驚訝。

學者：AI在改變科學研究方式

倫敦國王學院信息系教授辛珀爾告訴法新社：“AI在改變我們的科學研究方式方面的作用不容低估。”

“諾貝爾獎的頒發承認了這一點，同時也承認跨學科方法在推動計算機發展方面所發揮的作用。”

如今被統稱為AI的這門科學有著悠久的歷史，在上世紀五六十年代出現了基本的聊天機器人、翻譯機器和簡單的算法。

但許多早期實驗未能成功，研究人員難以獲得資金，尤其是在上世紀70年代和90年代，這段時期被稱為“AI冬天”。

在2022年ChatGPT引發的最新興趣爆發之前，人工智能只有少數幾個時刻突破了公眾的想象。

2016年，由哈薩比斯的DeepMind創建的AlphaGo程序在圍棋比賽中擊敗了韓國特級大師李世石。

近十年前，IBM開發的超級電腦“深藍”擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。

辛珀爾說，看到AI先驅獲得諾貝爾獎並沒有什麼問題，而是應該受到鼓勵。

建議諾獎是時候設新類別

她說：“也許是時候設立一個新的諾貝爾獎類別了。”

“在我看來，AI科學家獲得諾貝爾獎科學類別的認可沒有問題，這僅僅是對現代科學如何在今天發揮作用的一種承認。”

她補充說，軟件工程和網絡安全等學科對社會的貢獻也應該得到認可。

週三的獎項公佈後，網上迅速出現了一些表情包，暗示ChatGPT製造商OpenAI的老闆阿爾特曼可能是下一個獲獎者。

劍橋大學AI：未來與責任項目主任奧海格爾塔伊在社交媒體平臺X上寫道：“事情好像不僅僅這樣。”

“聽說諾貝爾文學獎將授予‘OpenAI非營利治理結構’的作者，以表彰他們對創造性小說的傑出貢獻。”

哈薩比斯：AI加速生物科學研究

AlphaFold預測蛋白質結構

哈薩比斯在獲獎感言中指出，AlphaGo和AlphaFold之間存在直接聯繫，後者因預測蛋白質結構而為他們贏得諾貝爾獎。

他說：“在DeepMind的早期階段，我們用遊戲來進行訓練，作為我們早期算法的試驗場，這些算法後來發展成了我們最終在現代程序中使用的一些技術。”

他還鼓勵孩子們玩遊戲，說這“真的很有趣”。

“這是深入瞭解電腦工作原理的好方法。”

AlphaFold 2預測2億種蛋白質結構

2020年，哈薩比斯和瓊珀提出了名為AlphaFold 2的AI模型。藉助這個模型，他們成功預測了科學家已知的幾乎所有2億種蛋白質的結構。

自這項突破以來，AlphaFold 2已被全球190個國家的超過200萬人使用。此外，研究人員還能更深入瞭解抗生素抗藥性，並創造出能夠分解塑膠的酵素的圖像。

AlphaFold 3提高50%預測準確率

今年5月，谷歌推出革命性的模型AlphaFold 3登上國際頂刊《自然》

（Nature）雜誌。AlphaFold 3能夠預測所有生命分子的結構和交互作用。在預測蛋白質與其他分子的相互作用上，AlphaFold 3相比現有方法至少提高了50%的準確率，針對一部分相互作用類別甚至提高了1倍。

AlphaFold 3是基於其2020年推出的AlphaFold 2研發而來。至今，全球已有數百萬研究人員使用AlphaFold 2在瘧疾疫苗、癌症治療和酵素設計等領域取得了重要發現，AlphaFold已被引用超過2萬次。

這使得AlphaFold 3成為首個超越基於真實生物分子結構預測工具的AI系統。

AlphaFold 3不僅限於蛋白質，將探索更廣泛的生物分子。這項飛躍可能影響從開發生物可再生材料和更具彈性的作物，到加速藥物設計和基因組學研究，帶來生物科學研究的變革。

諾獎得主：從疫苗到分解塑料

蛋白質工程 可解決棘手問題

無論是治療腫瘤或是分解塑料，今年諾貝爾化學獎的共同獲得者、美國科學家貝克都給出了答案：設計出自然界不存在的蛋白質。這一概念曾被視為“瘋狂”。

如今，具有新功能的蛋白質正源源不斷地從他的實驗室流出，潛在的應用範圍從超靶向治療到新疫苗的開發，數不勝數。

在得知自己與另兩位科學家一起獲得諾貝爾化學獎的幾小時後，貝克在西雅圖通過視頻電話告訴法新社：“在我們今天在醫學和健康、可持續性、能源和技術方面面臨的一系列問題中，我認為蛋白質設計的潛力是巨大的。”

蛋白質是有機分子，從肌肉收縮、食物消化到神經元激活等，幾乎在生物體的每一個功能中都起著重要作用。

超越自然界進化

這位62歲的華盛頓大學教授解釋說：“自然界的進化是為了解決自然選擇過程中面臨的所有問題。”

這位生物化學家和計算生物學家補充道：“但人類今天面臨著新的問題。”

“人類正在導致地球暖化，所以我們需要生態和可持續性方面的新解決方案。我們的壽命更長了，所以會有新的疾病與之相關，比如阿爾茨海默病。有新的病原體，比如冠狀病毒。”

他說，與其把這些問題留給進化，不如“用新的蛋白質，我們可以在很短的時間內解決這些問題”。

氨基酸鏈序列可設計

所有的蛋白質都是由氨基酸鏈組成的，氨基酸鏈的序列決定了它們的形狀，並最終決定了其功能。

幾十年來，科學家們一直試圖根據這些氨基酸序列來確定蛋白質結構。

2003年，貝克發表了他的突破性發現——創造了第一個在自然界中沒有發現的蛋白質——儘管它仍然缺乏明確的功能。

貝克憶述：“然後我們開始嘗試設計真正有用的蛋白質。我想，那就是人們真正開始覺得這很瘋狂的時候。”

融入AI設計蛋白質

他說，但是“在過去的20年裡，實際上在過去的5年裡，我們已經能夠製造出具有各種神奇功能的蛋白質。”與此同時，Rosetta已逐步改進，並融入了AI。

那麼，科學家要如何決定一種新蛋白質需要什麼樣的形狀才能達到預期的功能呢?

貝克舉了一個腫瘤的例子：“我們知道腫瘤表面的一些蛋白質，我們知道它的形狀。我們所做的就是設計一種蛋白質，它的作用就像一把鑰匙可以鎖住一把鎖。”

另一個應用——分解塑料，在這種情況下，一種蛋白質被設計成附著在塑料分子上，伴隨著化合物來“切割”它。

在醫學領域，這項技術已經被用於韓國批准的一種冠病疫苗。目前研究人員還在探索其創造新材料的潛力。

辛頓談OpenAI逼宮風波

“很自豪門生解僱阿特曼”

（華盛頓10日綜合電）被業界喻為“AI教父”的2024諾貝爾物理獎新科得主辛頓，不斷呼籲世界關注他催生的人工智慧（AI）技術對人類帶來之風險，也絲毫不掩飾對當今業界龍頭OpenAI執行長阿特曼領導能力有意見。

辛頓日前獲獎後談及樂見阿特曼去年一度遭“逼宮”開除事件，他對於昔日得意門生在此風波發揮關鍵作用而感到自豪。

辛頓對於人工神經網絡的開創性研究，為OpenAI開發的聊天機器人ChatGPT等人工智能（AI）系統鋪平了道路，因而10月8日獲共同授予諾貝爾物理獎。

稱阿特曼更重視利潤

根據美國新聞網站《新聞內幕》報道，辛頓獲獎當天發表談話時，稱阿特曼更重視利潤而不是安全，更說：“我特別自豪的是，我的一名學生曾開除阿特曼。”

報道指，辛頓所指的是其門徒、OpenAI共同創辦人暨首席科學家蘇茨克維。蘇茨克維2013年獲得多倫多大學的電腦科學博士學位，辛頓則是他的指導教授。

談到昔日風波，辛頓8日說：“OpenAI成立時重點強調安全，其主要目標是開發‘通用人工智能’，並確保其（使用上對人類）安全。”但之後的發展卻不如外界預期，辛頓指稱“隨著時間推移，事實證明阿特曼更關心利潤，而不是安全。我認為這是很不幸的事。”

阿特曼去年11月一度遭董事會解職，據悉就是由辛頓門徒蘇茨克維率先發難，因不滿阿特曼急於推出AI產品卻忽視技術安全性；兩人先前曾就AI的發展速度起內訌。

雖然蘇茨克維在逼宮事件後隨即改變想法，與其他員工一起說服董事會促成阿特曼返回經營團隊，但此風波也種下蘇茨克分道揚鑣的因子，蘇茨克5月14日宣佈離開待了近10年的公司，6月宣佈創辦新的人工智慧公司Safe Superintelligence Inc.。

辛頓重視AI風險

2013月3月，辛頓所創辦研究深度學習技術應用的DNNresearch公司被谷歌收購後，他便加入Google，而這家網絡搜尋龍頭在其帶領下，圖像識別和安卓系統音檔識別的性能大幅度提升，把深度學習從冷門課題變成各科技巨頭仰賴的核心技術。

然而2023年5月傳出他離開了谷歌。辛頓後來澄清是為了能更自由談論AI帶來的風險。