要栽培诺贝尔奖得主,世界各地的政府不仅仅是增加大学科研拨款,而是必须在整个教育制度和科研资助体制进行改革,同时也必须给予科研人员免于政治恐惧的学术自由,才能带来更美好的世界。
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今年的诺贝尔科学奖(物理、生物医药、化学)由美国、英国和加拿大包办,再度凸显英美两国在基本科学领域“遥遥领先”全球其他国家。除了生物医药奖所涉及的小分子核糖核酸,化学和物理奖得主的科研工作都是与人工智能有关。化学奖的其中两名得主并非大学执教,而是在英国伦敦谷歌深脑企业内就职。
历史上几乎每年诺贝尔奖都会有至少一名美国科学家获奖。今年的得奖者中其中三人(1名物理学家和2名化学家)曾经在英国剑桥大学就读。
诺贝尔科学奖的标准其实不简单,除了要有深厚扎实和广受同僚接受的理论,还要有实验证实,更重要的是能够证明该重大发现如何影响和改变人类的生活。在过去,整个过程往往需要超过十年或以上。例如今年的得奖者早在1980年代已经开始人工神经网络科研工作。而化学奖得奖者之一的深脑科研人员也是在开发人工智能技术预测蛋白质结构也有超过十年的历程。当然石墨烯则是完全不一样,2003年被曼彻斯特大学科学家发现,2010年即获得诺贝尔物理奖。
近几年,包括马来西亚在内,也有越来越多亚洲国家政府提出栽培诺贝尔奖科学家的愿景。但是其方式不外是增加科研款项或是通过大学聘请更多科学家,却不知道这只是东施效颦。
欧美国家在诺贝尔奖的成功并非侥幸,而是一直以来在整个教育制度上注重基础科学。没有良好的基础科学教育,就不可能在应用科学上寻得突破。这就像我们在小学时学习加减乘除一样,没有扎实的基础,就不可能在中学的数学获得佳绩。我曾经告诉我的博士生,当你发现你越学越多越懂越多,却发现你还有更多不懂不明白的那一刻开始,你才是一名真正的科学家。
但是除了日本以外,亚洲国家注重基础基本科学都远远不及欧美。这可能是因为日本是亚洲最先接受西方教育体制的国家之一。
接下来则是很多发展中国家所面对的问题,包括拨款不足没有高端仪器。例如在进行有关蛋白质的研究往往不止需要一个团队,更需要一些数百万令吉的仪器。
很多国家也往往不重视资助科研项目的连贯性。例如我国高教部有不明文规定,当一名研究人员完成高教部的基础科研(FRGS)资助项目后,高教部会“假设”科研已经获得成果,因此有关科研人员应该转向申请应用科研资金,并非再次申请基础科研基金。但这是非常可笑。
FRGS拨款只有几万令吉且为期两年,这笔钱连聘请一名研究助理都捉襟见肘,怎么有可能解决一些有深度的基本科学问题?而且很多基础科学的问题往往并不是一个科研项目或是两年里面可以解决的问题。
换句话说,我国的这种科研拨款机制是不可能培养出诺贝尔奖级科学家。
此外,很多政府在法律框架下限制了学者的学术自由,例如某些地方的学者被迫签署与国家安全有关联的文件,宣誓效忠等等。在英国大学,外国学者或科学家并不需要宣誓效忠英国。
此外,许多亚洲国家政府都注重专利权所能带来的经济效益。其中一个例子就是许多国家的拨款机制要求申请者列出所可能申请的专利权,但是基础科学所能申请的专利权可能性非常小。
另一个原因则是亚洲企业对基础科学研究缺乏兴趣,毕竟基础科学所可能带来的投资回报率几乎是等于零。而根据美国国家科学与工程统计中心,在2017年,美国政府所资助的基本科学研究项目达到总数的40%,而私人企业则是37%。
总的来说,要栽培诺贝尔奖得主,世界各地的政府不仅仅是增加大学科研拨款,而是必须在整个教育制度和科研资助体制进行改革,同时也必须给予科研人员免于政治恐惧的学术自由,才能带来更美好的世界。
(此文由区域策略研究所CROSS提供)



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重构SOP:从传统流程到LLMOps的转型之路
从传统流程到LLMOps的转型之路
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❷LLMOps:推动流程再造的智能解决方案
在新经济环境下,企业需要利用停下来反思和重构的“沉淀期”,通过引入LLMOps(大语言模型运营)的理念,重新定义和优化SOP。LLMOps强调的是借助大型语言模型的强大分析与自我优化能力,实现企业流程的全自动化管理与动态调整。具体而言,可以从以下几个方面入手:
数据治理与实时监控
现代企业应构建完善的数据治理体系,利用Manus AI这样的自主智能代理,对业务流程中的每个环节进行实时监控与数据分析。通过对数据的清洗与整合,及时发现流程中的低效和重复环节,为后续优化提供精准依据。
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持续学习与流程迭代
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❸实施路径与未来展望
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