新奖项聚焦机器在科学发现中的关键贡献

当瑞典发明家阿尔弗雷德·诺贝尔设立奖项时，他深知人类无法跑得比狮子快，也无法游得比海豚远。我们物种的崛起，并非源于体力或速度，而在于创造力——那种想象、设计与构建的能力。如今，科学突破是否正变得越来越难？答案或许是：我们正通过机器拓展认知的边界。 过去五十年间，几乎所有重大科学发现——从探测引力波到破解人类基因组，再到利用人工智能绘制蛋白质结构——都依赖于超越人类极限的机器：它们能感知更多、测量更准、计算更快。然而，主流科学奖项，尤其是诺贝尔奖，仍主要将成就归功于个人。尽管许多获奖成果的实现离不开尖端技术，但机器本身及其背后的研发团队却极少被视作共同创造者。 若要让最高荣誉真正反映现代科学的真实面貌，就必须承认机器的贡献。这可以通过现有奖项增设类别、设立新奖，或专门打造面向技术系统的荣誉机制来实现。 机器已不仅是工具，更是科学本身。以激光干涉引力波天文台（LIGO）为例，其2015年首次探测到引力波，仅两年后便斩获诺贝尔物理学奖。爱因斯坦仅凭纸笔预言了引力波的存在，但真正实现观测的，是两条四公里长、精密垂直、处于超高真空环境下的隧道，以及能测量质子宽度万分之一级长度变化的激光系统——这是一项工程奇迹。 同样，詹姆斯·韦布空间望远镜重塑了我们对宇宙的认知，大型强子对撞机的建造本身即是一次突破，而冷冻电镜技术彻底革新了生物学研究。 奖项不仅表彰过去，更塑造未来。获奖者会带动更多研究投入，奖项网络也促进跨学科交流，向公众传递什么是真正的科学进步。而如今，AI已能加速药物研发、精准模拟蛋白质折叠，甚至在国际数学奥林匹克中摘金夺银。当谷歌DeepMind的AlphaGo击败人类围棋冠军时，它不仅赢得比赛，更重新定义了游戏本身——人类棋手开始采纳前所未有的策略。 科学正经历类似变革：在高度依赖机器的研究环境中，最能驾驭机器的科学家，正成为推动发现的先锋。是时候让奖项正式承认“人机协同”的科学贡献了。我们应设立标准，奖励那些因专用机器突破人类能力极限而实现的核心发现——无论是大型实验装置、先进传感器，还是强大算法与集成系统。唯有如此，科学的荣誉才能真正属于这个时代。