获得诺贝尔奖的AI建立在开放科学之上，对利润的追求会压制合作吗？

2024年的诺贝尔奖注定成为人工智能领域的一个里程碑。今年的物理学奖和化学奖均授予了推动人工智能发展的科学家，他们的研究深刻影响了机器学习、蛋白质结构预测以及新药物设计。然而，随着这些突破性研究逐渐进入商业化阶段，曾经推动这些进展的开放科学精神可能面临着严峻的挑战。

在2024年诺贝尔化学奖的颁奖典礼上，瑞典皇家科学院化学委员会主席海纳·林克（Heiner Linke）为大家介绍了获奖者的贡献。华盛顿大学的戴维·贝克（David Baker）以及Alphabet旗下DeepMind公司的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·杰珀（John Jumper）因其在人工智能模型预测蛋白质结构及其设计上的突破性工作获此殊荣。

这一成就不仅仅是生物结构领域的伟大进步，它还为药物研发带来了革命性的变化。贝克、哈萨比斯和杰珀的研究基于之前物理学奖获得者——约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在机器学习领域奠定的基础，他们的贡献为今天的人工智能科学铺平了道路。

开放科学的力量

结构生物学领域的科学家们赞扬了这三位化学奖得主的贡献，认为这些发现极大地推动了药物研发和基础生物学的进步。然而，更广泛的科学社区看到了背后的一个关键因素：开放科学。这些科学成果之所以能够取得，归功于研究人员之间自由共享的合作氛围，以及公开发表和共享数据的传统。

在这一框架下，AI工具如AlphaFold（DeepMind开发的预测蛋白质结构的AI工具）被视为集体研究的结晶。这一模型的成功不仅依赖于前沿技术的突破，也依赖于研究者们自愿分享数据和工具，促进了全球科学家的协作。

商业化的压力

尽管这一合作的精神推动了科学的快速进展，问题在于，随着研究成果日益接近商业化，开放科学的理念是否能够继续维持？如今，像DeepMind这样的公司逐渐开始对其最新的研究成果持保留态度，以保护其商业利益。这种保留趋势可能威胁到开放合作的模式，而这正是这些重要突破能够实现的基础。

科学界对此表示担忧，随着AI技术的商业潜力日益凸显，企业可能会减少其研究数据和技术的公开共享，从而阻碍未来的科学合作。

未来的科学方向

虽然商业化带来的利益不可忽视，但科学家们仍然呼吁维持开放科学的精神。他们认为，继续支持合作、共享研究成果，是确保科学快速进展的关键因素。正如2024年诺贝尔奖所证明的那样，开放合作能够加速技术突破，并解决当代科学的重大难题。

2024年诺贝尔奖不仅表彰了这些人工智能研究的先驱者，还为全球科学界提供了一个思考的契机：在未来，科学如何平衡开放合作与商业化的利益？这一问题的答案，或将决定AI和其他前沿技术的未来发展方向。