從 1901 年至今，諾貝爾獎這座科研界最高獎項已經被頒發給了數百位影響人類文明發展的偉大科學家。而每年的獲獎名單也引起了不少人的關注，預測諾貝爾獎的得主，也是許多媒體的固定節目。
而随着 AI 大模型技術的爆發，我們或許可以通過大模型技術來預測下，諾貝爾獎究竟會花落誰家。
用 AI 預測諾獎得主，這靠譜嗎？
印第安納大學盧明頓分校網絡科學家 Santo Fortunato 在近期發表了這項研究，他向免費版本的 ChatGPT 提問，詢問他是否能夠預測今年的諾貝爾獎将會由誰獲得。但 ChatGPT 并不是占蔔家的水晶球，它隻會回答：" 我無法預測未來，包括 2023 年或其他任何年份的諾貝爾獎獲得者。" 除了 ChatGPT， Fortunato 的學生還向 Claude 等 AI 聊天機器人提出相同的問題，也得到了類似的答案。
Fortunato 不得不退而求其次的要求大語言模型找出那些有突破性成果的研究成果，這次 AI 的表現還不錯，他們幾乎都認爲基因組編輯工具 CRISPR、2D 材料石墨烯等相關研究是突破性的研究，但僅僅是這些研究，還不能确定諾貝爾獎究竟會花落誰家，因爲這些 AI 機器人并不能指定在該研究領域符合要求的科學家。
科學家 James Evans 表示，要創建一個能預測諾貝爾獎的人工智能，目前的大模型需要進行一定的調整，并在适當的數據上進行訓練。在現階段讓他們預測諾獎得主，是一件難以完成的事情。
諾貝爾獎的特殊性
諾貝爾獎并不是一個容易預測的獎項，不管是人類還是 AI ，都難以對這個獎項做出準确的預測。
分析公司 Clarivate 每年發布的年度 " 引文桂冠獎 " 名單算是準确率比較高的預測名單，這份名單曾在過去 20 年裏成功預測了七十多位未來的諾貝爾獎獲得者，他的主要工作原理是通過分析論文的被引用次數來得出結論，不過這種分析往往無法預測他們實際獲獎的年份。
引文桂冠獎名單重點關注那些發表的論文被引用至少 2000 次的研究人員，他們的受關注程度與之前大多數諾貝爾科學獎得主相當。Clarivate 的分析還考慮了這些論文經常被引用的作者是否得到了開創性的發現，以及是否已經獲得過其他獎項。今年上榜的研究人員在癌症免疫療法、合成生物學和材料科學等領域做出了重大貢獻。
這項工作目前還是由人類完成，但随着 AI 技術的發展，Clarivate 也計劃讓 AI 參與這項工作。Clarivate 科學信息研究所研究分析主管 David Pendlebury 表示，Clarivate 已經開始探索生成式 AI 如何幫助預測未來的諾貝爾獎獲得者。 Pendlebury 表示，生成式 AI 具備一個優勢，它們能夠對海量科學著作進行檢索，提高檢索的速度和全面性。
但即使是引文桂冠獎，也無法做到準确預測諾貝爾獎的得獎名單，而這一切都是由于諾貝爾獎的特殊性。
位于哥本哈根的丹麥技術大學物理學家 Rasmus Bj ø rk 也曾對諾貝爾獎得主進行過分析。Bj ø rk 表示，僅憑借論文被引用次數并不足以說明誰可能獲得諾貝爾獎。Bj ø rk 認爲，想要獲得諾獎，研究者必須有突破性的發現，需要能夠推動某一領域的發展，或是對社會做出根本性的影響。Bj ø rk 表示：" 獲獎的發現必須有特别之處，當然，想要量化這種特殊性很難。"
這種難以量化的特殊性加大了諾貝爾獎預測的困難。哪怕是在同一個領域，很多人也無法在研究階段就判斷哪項研究可以爲人類帶來更大的改變。更何況，是在缺少轟動世界的研究的現代。
越來越難獲得的諾貝爾獎
《Nature》發表的一項研究表示在過去的 60 年裏，從發表研究成果到獲得諾貝爾獎的平均時間幾乎翻了一番。在三大科學獎中，化學獎的 " 諾貝爾獎滞後期 " 最長，過去十年平均爲 30 年，而生理學或醫學獎的滞後期最短，爲 26 年。
按照諾貝爾的遺囑，諾貝爾獎應該頒發給在 " 前一年中給人類帶來最大利益的研究者 "。這個條件其實并不容易滿足，上百年來，這種情況隻發生過幾次。Santo Fortunato 曾在 2014 年發表過一份報告，他的研究顯示，獲獎者的獲獎研究與其獲得諾貝爾獎之間的時間間隔多年來一直在緩慢增加，20 世紀 60 年代以後的獲獎率比諾貝爾獎設立初期要大。
來自康納爾大學的科學家 Yian Yin 表示，這種趨勢可能有多種原因。一個原因可能是因爲取得突破的總體數量每年都在增加，因此獎項跟不上值得表彰的人數。還有一種情況是，一些研究的重要性要到幾年甚至幾十年後才被意識到。當然，這也可能是因爲颠覆性的研究有所減少，這也讓諾貝爾獎開始更加關注過去的研究成果。
Fortunato 的研究結果表示，如果研究發表和獲獎的時間差距持續性拉大，可能會導緻得獎者和獎項失之交臂，因爲諾貝爾獎是禁止追授的。一些研究者還沒有獲獎，就已經去世，即使他們的研究真的給人類文明帶來巨大的改變，也無法因此獲得諾貝爾獎這一殊榮。這對于很多研究者來說，是件令人沮喪的事情。
人類的參與爲諾貝爾獎的最後名單增加了不少的不确定性。這也讓 James Evans 等科學家熱切期盼能有一項完全由 AI 評判的獎項，鼓勵那些以目前尚未得到認可的方式颠覆和改變科學的研究。
但不管 AI 技術能否幫助人類找到那些真正影響人類社會發展的研究，至少這屆的諾貝爾獎仍将由人類評定。此前諾貝爾基金會曾透露，今年的諾貝爾獎的獎金爲 1100 萬瑞典克朗，折合約 98.9 萬美元。而究竟哪些發現能夠在今年獲得這項殊榮，将會在下周一一揭曉。
詳細的頒獎日期爲：
生理學或醫學獎将于 10 月 2 日公布。
物理學獎将于 10 月 3 日公布。
化學獎将于 10 月 4 日公布。
文學獎将于 10 月 5 日公布。
和平獎将于 10 月 6 日公布。
經濟學獎将于 10 月 9 日公布。
參考資料：
《Scientists are waiting longer than ever to receive a Nobel》
https://www.nature.com/articles/d41586-023-03086-3
《Can AI predict who will win a Nobel Prize?》
https://www.nature.com/articles/d41586-023-03074-7
