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2025-10-29 18:23
發表於2024年6月,卻在當下登上《美國國家科學院院刊》,然后還被硅谷熱議了。
究竟是什麼論文?
答案揭曉:中美科技實力大PK,以及得出的結論是——中國正在成為全球科學領導者。
和以往比比論文量、引用數不同,這項研究通過引入機器學習模型,分析了600萬份論文的作者署名模式、通訊作者身份、機構影響力等多重線索,核心評估了「團隊領導者」這一指標。
研究人員表示,通過關注中國科學家在跨國合作中權力地位的變化:
(我們)為研究中國在國際科學領域中的地位提供了一個新視角。
而且他們還帶來了一系列出人意料的發現——截至2023年,中美合作中中國領導者佔比升至45%,且預計在2027-2028年達到相同水平。
預計到2030年,中國將在AI、半導體、能源和材料科學等戰略領域實現與美國平起平坐的領導地位。
就是説,比人們預想的更快,中國將在科研力量上超越美國了?
u1s1,雖然經彭博社報道后,外國網友們都在自嘲:西方科學無可爭議的主導地位時代即將終結。
但我們大多數人的反應be like:不好,美國要捧殺了!
咳咳,究竟是客觀結論還是戰略「捧殺」,還是先來看看論文是如何得出上述結論的吧——
通過分析OpenAlex數據庫收錄的近600萬篇、涉及13個全球區域的雙邊合作出版物,研究人員想要弄清:
中國科學家在國際科研團隊中,到底站在什麼位置?距離「世界領航者」還有多遠?
而要量化「誰是團隊領導者」,可不是簡單看作者排序那麼簡單。
研究團隊用了一套「AI+多維度特徵」的組合拳,把這個模糊概念變成了可計算的數字。
具體主要分成三步走:
第一步,給「領導力」下一個可量化的定義。
他們先從Nature、Science、PNAS等頂刊中,扒出8.3萬篇帶作者貢獻聲明的論文,通過聚類分析把科學家的工作分成三類:
領導角色:構思研究、設計方案、撰寫論文、監督團隊 (關鍵詞為conceive、design、lead、write) ;
直接支持:收集數據、執行實驗、分析結果 (關鍵詞為collect、perform、analyze) ;
間接支持:參與討論、提供意見、修改文字 (關鍵詞為participate、comment、edit) 。
隨后給每個角色賦予「領導值」——做領導工作得1分,支持工作得0分,由此構建出訓練AI模型的「標準答案」。
第二步,用9個維度給科學家「領導力打分」。
有了訓練數據,團隊又提煉出9個能預測領導力的關鍵特徵,給590萬篇論文的每一位作者「畫像」。
作者過往研究被該論文引用的次數 (體現學術影響力) ;
論文關鍵詞與作者過往研究的重合度(體現領域深耕度);
作者自引次數 (體現研究延續性) ;
學術生涯年限 (體現經驗積累) ;
過往發表論文總量;
累計被引次數;
研究過的獨特關鍵詞數量 (體現研究廣度) ;
作者署名順序 (如第一作者、通訊作者) ;
所屬機構的學術排名(體現平臺資源)。
用這9個特徵訓練的AI模型,精準度達69.2%,最終能給每位作者輸出一個領導概率分數(leader probability score)——用於衡量某個作者在一篇論文中的主導程度。
第三步,從領導概率推斷全球科研領導格局變化。
在獲得領導概率后(以0.65為分界線區分領導者和支持者),他們將其應用於全球範圍內的數百萬篇合作論文,進一步構造兩個關鍵指標:
領導佔比(Leader Share):衡量某國家或機構作者在跨國合作團隊中擔任領導者的比例;
領導溢價(Leader Premium):領導佔比減去支持者佔比,反映人均領導力轉化效率,比如同樣100個合作者,中國能出多少領導者,美國能出多少。
通過對多個國家和區域的對比,研究得以量化不同科研體系在全球合作格局中的主導能力、結構變化與未來趨勢。
而他們得出的最核心的一張結論圖如下:
(1)2010年,中美合作中中國佔比僅30%,2023年快速升至45%。(2)通過線性迴歸預測,中美將於2027-2028年達到同等領導佔比。(3)不過中國與美國的領導溢價平等需等到2087年后,説明中國在「人均領導力轉化」上面臨長期挑戰。
老實説,這項研究之所以當下能在西方引起注意,實屬意料之外,情理之中。
不談大道理,就拿最近陶哲軒遭遇經費斷供一事就能窺見一二。
時間回到今年9月,頂尖數學家陶哲軒在接受《華盛頓郵報》採訪時親口表示:
研究所的經費仍然無法發放,連暑期工資都拿不到了。
之所以會如此,是因為美國在今年的7月25日,突然暫停了國家科學基金會(NSF)、國立衞生研究院(NIH)等機構對UCLA的資助,金額高達5億美元之多。
即便后來事態有所好轉,聯邦法院在8月12日決定恢復部分撥款,但直到9月初,資金仍舊沒有到位。
好家伙,連陶哲軒都要被迫給自己和學生籌錢,這下西方學界和網友紛紛坐不住了——當時就有人直言這是「美國科學界的自我毀滅」,認為官僚體系正在扼殺創新。
而現在這篇論文一出,網友們重拾焦慮也在所難免。
有意思的是,這項研究的作者之一也是來自中國(雖是同等貢獻者但排在第一)。
Renli Wu,論文提及的所屬單位為武漢大學信息管理學院&芝加哥大學Knowledge Lab。
不過可能由於相對低調,目前網上公開資料較少(只找到了相關𝕏賬號,且未發佈任何動態)。
從已發表的論文推斷,其研究方向偏向科學計量、信息管理、知識系統演化等。
Christopher Esposito,目前為UCLA安德森管理學院(加州大學洛杉磯分校頂尖商學院)博士后研究員。
大約在2021年6月,他獲得了UCLA地理學博士學位。
他主要研究區域經濟發展的成因,特別是技術變革如何塑造區域發展。
James Evans,目前是芝加哥大學Max Palevsky社會學、計算與數據科學教授,同時也是Knowledge Lab的主任。
(注:Max Palevsky社會學是指,以硅谷初創先驅、風險投資奠基人Max Palevsky的人生軌跡和職業生涯為典型範例,來研究「硅谷精英」如何崛起以及影響社會的學科。)
他主要關注「集體知識系統」、創新過程、注意力與認知的分佈、科學體系結構、機器學習與大數據在科學研究中的應用等。
説到中國科技力量的崛起,不知道大家有沒有一個共同的感受:
怎麼哪哪都有華人?(手動狗頭)
不僅頻頻亮相大廠發佈會C位(如OpenAI、馬斯克特斯拉),而且還在硅谷搶人大戰中備受矚目,甚至連老黃也偏愛收購華人創辦的初創公司……
其影響力之大,甚至催生了AI內部梗:「以后Meta開會都是説中文了」…
好家伙,網友誠不欺我,世界真就是一個巨大的中國村唄~
論文:https://arxiv.org/pdf/2406.05917
參考鏈接:
[1]https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2414893122?download=true
[2]https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-28/china-is-about-to-lead-the-world-in-science-by-a-very-specific-metric?embedded-checkout=true
本文來自微信公眾號「量子位」,作者:一水,36氪經授權發佈。