知识积累率与技术迭代不充分是创新乏力的根源.pdf
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1、28科学与社会(S&S)知识积累率与技术迭代不充分是创新乏力的根源李侠(上海交通大学科学史与科学文化研究院)摘要:通过对Midjourney公司创新成功的案例分析,可以发现决定创新成败的底层逻辑是知识的积累率与技术迭代的充分程度,而技术迭代充分的关键在于前期知识的积累率,而知识积累率的提高需要两个支撑条件:充足时间与余人员。中国整体创新表现不好的原因就在于知识积累率较低,技术迭代不充分,未来改革的路径也在于此。关键词:知识,积累率,迭代,创新中图分类号:N19DOI:10.19524/ki.10-1009/g3.2023.02.028文献标识码:A在宏观政策层面,国家对科技创新的重视已经提高到
2、前所未有的高度,然而在微观实践层面,科技创新的表现却并不令人满意。笔者认为造成这种局面的根本原因是政策与实践之间出现了脱节。现在对宏观层面上的政策的阐释已经很多了,而对微观层面存在问题的关注却严重不足,中国科技发展遇到的底层具有共性的基础性问题就是知识的积累率与技术迭代不充分问题。为此,不妨借鉴美国Midjourney公司的成功经作者简介:李侠,上海交通大学科学史与科学文化研究院教授。研究方向为科技政策、科学社会学、科学哲学。第13 卷第2 期2 0 2 3 年2 9验对该问题进行深入探讨。Midjourney公司创立于2 0 2 1年8 月,2 0 2 2 年7 月12 日进入公测后,不到一
3、年便实现了10 0 0 万用户和1亿美元的营收。它的主营业务是AI绘图应用程序(AIimagegeneration app),已经成为近年来高科技领域里的现象级企业。整个公司的人员只有11人,其中1位是创始人、8 名研发人员、1名法务、1名财务。而作为中坚力量的研发成员,一半人员(4位)是尚未毕业的本科生(3位将于2 0 2 3年6 月份毕业,1位将于2 0 2 4年6 月份毕业)。创始人大卫霍尔茨(DavidHolz)曾获得流体力学博士学位,有着丰富的成功创业经验,其他4位工程师都是具有多年从事相关行业经验的高级软件工程师,就这么简单的人员结构的科技企业却创造出一个神话般的奇迹,不能不令人震
4、惊。坦率地说,就这种人员组成结构,在中国很容易找出与他们的智慧和能力相当的11个人,但我们却很难涌现出这样的高科技创新企业,问题到底出在哪里?透过这份耀眼的光环,我们不妨往回追溯,看看这家公司成功背后所依托的东西到底是什么,这些隐而不显的东西才是我们真正缺乏而且需要学习和培养的。一、中国科技创新乏力的基础性问题众所周知,美国于19 46 年2 月14日在宾夕法尼亚大学制造出世界上第一台通用计算机“ENIAC”,在19 6 6 年设立了图灵奖,再到今天chatGPT的出现,近8 0 年的时间里,计算机科学相关的知识积累得非常丰富,这期间有无数相关人才在该领域深耕,导致美国在计算机领域里的知识存量
5、、研究深度、广度以及规模非常扎实,从而在这个领域的知识积累率非常高,在此基础上形成的技术迭代也非常充分,符合技术进化的常规模式。按照美国技术专家凯文凯利(KevinKelly)的说法就是递增的“专业性”,即随着时间的推移,专业性的程度也提高了,进而朝着更细化的方向迈进。由此,“复杂性就是这样依靠叠加而不是改变其基本结构而累积起来的。”如果说美国计算机发展史只是说明了相关知识的积累率,那么新知识的开拓就是积累中的创新。图灵奖是全球公认的计算机领域的最高奖30科学与社会(S&S)项,代表计算机领域的最杰出创新成就。截至2 0 2 2 年,在7 6 名获奖者中美国有54人荣获图灵奖,占获奖总数的7
6、1%,由此可见,在计算机前沿领域美国实力雄厚。再深挖下去,就会发现每位获奖者周围都有很多同事与团队,这意味着计算机知识在以分布式存在的众多从业者中有很好的交流、吸收、完善与提升,知识本身的内涵、缝隙与短板在这看似平淡的众人缓慢推进中,得到全方位的加强、弥补与推进,从而最大限度夯实了计算机知识的基础,同时也提升了知识吸收与迭代的速度与质量,也许更重要的是,在这个基础上一些计算机领域的真正前沿问题得以逐渐明朗化,从而吸引更多有才华的人进入这个细分领域,进而形成突破。千万不要小瞧这种看似缓慢的累积性进步,它为后续的发展提供了坚实可靠的基础,后来者不用再去逐一试错,这是巨大的成本节省(学习成本与鉴别成
7、本),从宏观来看,这就相当于提高了行业的整体知识水准线以及进步速度。我们再来看一组数据,据中国科学技术信息研究所的数据显示,2021年中国发表的国际高水平期刊论文中计算机科学发文538 2 篇(世界计算机高水平论文总数为12 145篇),中国占了计算机领域国际高水平论文的44.31%,世界排名第一。如果仅从这组数据我们似乎可以说中国在国际计算机领域已经领先,但是现实状况似乎又不是这样,比如今年初由Open AI公司推出的chatGPT引发了整个世界对于新科技革命的期待,随后我国有多家公司开始推出中国的大语言模型,但是,无一例外,现在推出的所有产品跟chatGPT相比都存在明显的代差,这是很吊诡
8、的现象:一方面我们的计算机科学论文在产出方面国际上领先,另一方面,在计算机应用领域的创新表现却远不如美国公司。问题就出在知识累积率与技术迭代的充分性有差异。虽然近年来中国在计算机科学论文产出方面的表现越来越优秀,但毕竞起步较晚,知识存量还不够丰富,仍处于快速跑马圈地阶段,很多基础性知识还没有来得及深耕,仍处于知道阶段,离真正了解和应用还有一段距离。作为对比,中国被世人称作“基建狂魔”,其实哪里有什么狂魔,只要把这个发展进程倒带回放,我们就会看到,建立新中国以来,我国几乎每所大学都有工民建专业(工业与民用建筑专业),经过几十年时间在此领域的持续深耕积累了丰富工民建知识,同时,这几十年下来也第13
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