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选自《给科学家的科学思维内容》王大顺著
不能做任何别的事情。相反地，人类具有学习、推理以及机器没有的
创造性思维能力。
诺贝尔物理学奖得主弗兰克。维尔泽克 (Frank Wilczek) 有一个
著名的预测，100年后最好的物理学家将会是机器 。类似于AlphaFold
这样的进展给这一预测带来一丝曙光 。但是这一预测也过于简化了:
科学不仅只是求解明确定义的问题。最令人尊敬的科学家往往是那些
提出新间题和开辟新的研究领域的人，那些意识到工具和知识的累积
已经足以使突破性的发现应运而生的人。这让大众意识到进入这些新
领域并迎接所带来的挑战的时机已经成熟。因此，科学不仅是关于问
ee
领 要
人工智能在求解人类提出的问题方面已经取得巨大进展。它甚至
还有可能在现有知识和范式的框架内形成新的假说。人工智能有一天
是否会发展到这种地步，它感受到了创造一个新理论的必要，比如进
化论或量子力学，然后孜孜不倦地为之奋斗? 目前而言，还看不出人
工智能具有这种能力，许多人工智能专家甚至怀疑人工智能是否存在
这种可能296。因此，我们现在还难以宣称机器会在未来掌握科学的主
导权。未来最为激动人心的发现需要人机之间的战略合作。的确，如
果我们基于各自的能力分配任务，科学家与机器的协同工作有可能极
大推动科学进步，减少人类的盲点，并在此过程中革新科学的实践。
但是，我们需要意识到，当前人工智能的一个主要缺陷在于它是
个黑箱。它确实表现很好，但是没有人知道原因一一这可能是一个大
问题，特别是在科学中。考虑一下亚马逊采用人工智能挑选雇员这个
案例。亚马逊从2014年开始采用计算机算法来评审应聘者的简历。这
一实验性的人工智能工具用1星到5星给应聘者打分，很像消费者给亚
马逊上的商品做星级评价。乍看起来，这像是人力资源部门 的福音 。
你给它100份简历，它立刻告诉你排在前5位的应聘者。但是，公司很
快就意识到这个新算法对女性应聘者的歧视。这个算法是用公司10年
间所收到的简历来训练的，而那些简历绝大部分来自男性。因此，算
法很快就学习到要向男性应聘者倾斜，而对包含“女性”一词的简历
扣分，并降低了两所女子学院毕业生的等级397。这一案例并非意味着人工智能不能正确处理事情，毕竟，人工智
系统严格执行了它受训来完成的工作。我们让它查看数百万份以前
的简历，其中包括了拒掉的和录用的人，并使用这一信息 以发现未来
的雇员。亚马逊的失败其实表明，随着我们的工具的精度和复杂性的
增加，它们会放大并进一步固化人类已有的偏差。这意味着随着科学
学的进展，人们需要更好地理解我们所建立的工具和计量指标中的偏
差以及因果关系。国 e@ 和 全
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The Science of Science
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《给科学家的科学思维内容》信息
书名：给科学家的科学思维内容
作者：瑞·达利欧
出版社：天津科学技术出版社
出版时间：2021-12
ISBN：9787557696856
页数: 408