·(现在的大学)只有通过系统性变革,才能不断提高高质量研究的成功率。每个教授在科研上不能被学科所限制,要有一定的自由权和判断权。过去我们的教育体系总是偏爱最优秀的人,也许有一天,这种情况会改变,你不一定非得最好的大学,才能接受良好的教育。
一
2023年,我正式担任香港城市大学(港城大)校长至今,我深切地感受到人工智能科技发展的速度非常快。
2010到2020年间,当时正处于大数据时代,人们认为“数据就是财富”。如果说大数据是新型能源,我认为现在的人工智能技术(AI)则远远超过了这一层面,AI的赋能远远超过以往的计算能力,它不只是“更快”而已,而是以一种颠覆性的方式带来了全新的可能。
当计算机工程(computer engineering)、计算机科学(computer science)、技术生态系统(ecosystem)和大数据(big data)汇聚到一起时,技术发展的临界点已经到来。更重要的是,技术变革的时代,人工智能(AI)起到主导的作用,而并非仅仅是辅助作用。
一个最有代表性的例子:在2024年,诺贝尔物理学奖和化学奖中,确实有部分成果与人工智能相关,而且是应用于医学的领域,更引人注意的是,这些获奖者有部分科学家并非来自传统的大学或研究机构,而是来自企业,譬如谷歌旗下的DeepMind公司。
这个细节其实非常值得关注,也值得深入探讨。即当下的大学面临一场系统性的变革,但有趣的是,大学的发展并没有赶上技术发展的速度,技术发展得太快,但大学还没有跟上。
过去,我们对科研学术(scholarship)的理解,认为需要有足够的时间去思考、沉淀,学术研究成果本应该是一个缓慢而沉稳的过程,可能耗时十年、五十年,最终才见成果。但现在,技术的发展已经进入光速的时代,很多技术五个月就能做出来,悠闲的学术环境已经很难保持。
以美国硅谷为例,是什么造就了硅谷这样的科技生态环境?硅谷之所以形成,很大程度上得益于威廉·肖克利(William Shockley),这位集成电路芯片的发明人之一,因为厌倦了美国东海岸的生活,所以搬到西海岸创办公司,而斯坦福大学刚好就在那儿,顺势积极参与其中。
在硅谷模式里,大学的角色负责吸引顶尖人才,顶尖人才能够催生初创企业,随后吸引大型企业进入,最终形成科技创新的良性循环,硅谷也成了半导体产业的象征。
硅谷模式也给我带来不少启发,我在新加坡做了36年的教授,有一半以上的时间担任领导职务,也做基础研究,同时也非常积极地推动创新创业,所以很了解其中的实际情况。
我们经常说,要推动科研成果的转化,这背后涉及系统性的挑战,并不仅仅是简单几个环节的事。我这次来杭州观察到,这座城市的科技创新生态系统已经非常成熟。为什么杭州能取得成功?因为他们跑得更快,就这么简单,这并不是“有没有钱”的问题。
杭州政府干预相对较少,行政审批也更加高效便捷,这种环境,自然而然就会吸引人才。
在我看来,让科技创新速度跑得快,提高行政效率和服务意识是非常重要的,甚至可以说,行政服务的效率和响应速度起到了决定性作用。
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