只见一流学者,不见一流成果

刘益东,中国科学院自然科学史研究所研究员、博士生导师

人才,特别是一流人才至关重要。经过多年努力,我国科技取得了令世人瞩目的成就,但是在科技前沿领域仍然缺乏一流成果和一流人才。

科技史和科技运行规律表明,最有利于创新的科技体制机制就是让人才、特别是让一流人才及时胜出并充分发挥作用的体制机制。

目前我国急需解决的难题是:吸引、保持一流人才,快速建成一流学科,引领科技继续前行

01

四大“科研红利”渐失

只有原创突破才能破解“卡脖子”

国际榜单排名并不能准确反映我国科技的真实水平

例如,2019年10月公布的2020年US News世界大学专业排名中,清华大学蝉联计算机学科排名榜单第1,东南大学、上海交通大学、华中科技大学位列第6、7、8名,力压斯坦福大学、麻省理工学院、加州伯克利等世界顶尖大学。然而,计算机学科科研实力的真实情况如何?可以从计算机界的诺贝尔奖——图灵奖的获奖者分布看出:斯坦福有27位、MIT有25位、伯克利有25位,清华有1位,东南等三所大学没有,可见这种世界排名结果与真实情况尤其是一流人才状况不符。

ESI(“必记本”注:基本科学指标)排名也存在类似的情况。

因为这些排名反映的是学科的平均水平,而非学科真正水平,学科真正水平是由学科的学术带头人和拔尖人才水平决定的。由于世界顶级大学的学科平均水平与学科真正水平一致,ESI排名显得比较合理,当评比那种平均水平较高却缺乏一流人才的学科时,ESI的缺陷就暴露出来

同理,国际专利的数量也不能准确反映技术实力,中兴通讯PCT国际专利申请量在国际上名列前茅,2011、2012、2017年全球排名第一,但是一被美国“卡脖子”就“窒息”。

我国科技发展目前已不再以跟踪、引进为主,而应谋求原始创新、引领发展,但目前在基础前沿、关键技术、新兴科技、交叉科学、学术理论领域仍然缺乏原创性、突破性、引领性成果,集中反映出一流人才的严重缺乏,制约了我国科技的进一步发展和国际竞争力的提升。

人工智能领域最有名望的AI顶级会议是“神经信息处理系统大会(NIPS)”,2018年进入该会议口头报告阶段的作者总数为113人,可视为世界一流AI人才,其中仅有10位中国人,但9位在美国,1位在中国(“必记本”注:后也赴美读书)。这在一定程度上呈现出科技前沿领域严重缺乏世界一流人才的缩影。

目前我国科技界的“四大科研红利”,即引进吸收、国际合作、成果规模、榜单排名,都已经做得很好,红利逐渐消失,接下来科技发展需要原创突破、破解“卡脖子”,需要“啃硬骨头”、打攻坚战。但是目前的人才评价标准却难以适应新形势、新要求,亟待变革

02

“四唯”“五唯”与人才标准错位

是缺乏一流人才的主要原因

近年来,我国出台了多种高端人才计划,但不少高校的“重金引才”效果并不理想,原因是人才标准错位了,把“二流人才”标准误认为“一流人才”标准

以学历履历、成果数量、刊物等级、引用率、头衔等标准,特别是国际期刊发文数量的标准论英雄,这并非“一流人才”标准,只是“二流人才”标准

该标准流行的原因有三:一是“表面上”与国际接轨;二是查找“数数”简单易行,三是可以提高大学和专业的国际排名。

然而,正如2018年诺贝尔生理学或医学奖得主本庶佑强调的“真正一流的工作往往没有在顶级刊物上发表。这是因为,一流的工作往往推翻了定论,因此不受人‘待见’。”

这种“以刊评文”甄选一流人才的做法很不准确,但是由于大学和学科的国际排名也是靠“数数”,所以引进能在顶级期刊发表论文的学者有利于提高大学和专业的国际排名,结果形成恶性的“数数循环”

虽然破“四唯”、破“五唯”文件和陆大道、徐匡迪、徐冠华等科学家强烈呼吁,但收效都不明显。此外,“双一流”是指世界一流,但是目前学科评估结果只反映国内相对水平,不反映国际相对水平,因此出现“只见一流学科,不见一流学者”的情况。

综上所述,目前国家对一流人才既有巨大需求、迫切需求,又有充足经费和科研条件,但却无法及时解决一流人才匮乏问题,陷入僵局。

原因有三:一是人才评价标准僵化,把“二流人才”标准误认为是“一流人才”标准,过分崇尚国际排名,陷入“数数循环陷阱”;二是“四唯”“五唯”标准长期流行,受惠者众多,困局难破;三是缺乏高效合理的新标准、新方法,以解决一流人才甄选难题

03

利用“互联网+代表作”甄别一流人才

建立前沿学者工作室,快速建成一流学科

一流人才包括成名的和未成名的,未成名的可称之为“潜一流人才”。成名的一流人才不需要甄别(“必记本”注:当然也要考虑是否名副其实),但是人数非常有限,也不容易吸引和保持。我国应该把重点放在甄别、吸引和保持“潜一流人才”方面,他们不仅“人美价廉”,而且往往是新思想的策源地,可能比已经成名者有更大的发展潜力和引领效应。

“何谓一流人才、如何甄别一流人才?”是学术难题,因为一流人才概念比较模糊。

哈佛大学第24任校长普希指出:“是否具有创造力,是一流人才和‘三流人才’的分水岭。”此定义被学界广为接受,解决了此难题的上半部分。

笔者提出以是否做出突破性成果来衡量人才的创造力,并对其突破点四要素进行规范展示和开放评价,以确认是否完成了突破性工作,而做出突破性成果者即为一流人才,这解决了此难题的下半部分。

具体而言,就是笔者提出开放评价法及其简明版“互联网+代表作”的评价方法,对一流人才和“潜一流人才”加以甄别和评价。“互联网+代表作”评价法包括五点:

(1)一流人才的代表作是突破性成果。

(2)网上规范展示突破性成果及突破点四要素。

①突破什么(学术定论/主流共识/思维定式/研究范式/现行做法/权宜之计/学术僵局等。突破其中之一或几个。);

②怎么突破的(通过提出和解决什么问题实现突破);

③突破的创见(主要结论);

④突破的前景及其意义(开辟新的研究领域)。突破性成果包括原创,也包括原创与集成创新等综合情况,开辟新的研究领域就是原创。突破有大有小,细分领域很多,所以突破性成果并不少。

(3)查新和同行挑颠覆性错误进行把关确认。

(4)用一句话凸显其突破性成果的核心贡献。

(5)将突破点录入“主题-前沿”数据库。数据库可作为查询并确立突破者前沿地位、进行盘点和同类比较的基本工具,进而快速甄别一流人才。

科技史表明,水平越高的学者越能用一项代表性成果来体现其学术水平,如诺贝尔科学奖、菲尔兹数学奖、陈嘉庚科学奖;而没有突出成就的普通学者则只能用成果数量、头衔等综合因素来体现价值。美国科学院院士选举标准中就要求必须有一项非常突出的成果。

“互联网+代表作”要求代表作是突破性成果并用突破点四要素规范展示,通过同类成果盘点比较,水平高低一目了然,具有识才奇效

只有原创突破才能更好地实施国家创新驱动战略,实现高质量发展。为此应该加快实施我国政府推行的代表作评价制度,“互联网+代表作”方法就是一个简单易行、高效合理的落实方案。

为了顺利实施该方案,笔者认为应建立学术特区,比如在北京、上海、深圳等发达城市或者在某些“双一流”大学成立学术特区,新人新办法,尽快实施“互联网+代表作”评价。还应结合第五轮学科评估,设立前沿学者工作室,快速建成一流学科

一流人才不是数顶级期刊论文篇数数出来的,而是做出突破性成果、与世界一流成果一流人才公开比较比出来的。

一流人才是国家最宝贵的资源,无论对于引领学科发展,还是解决国家社会的难题,一流人才都可能提供意想不到的新方案,破解难题,出奇制胜,而不是精致的人云亦云。对一流人才和“潜一流人才”应该给予最充分的重视。

版权声明

本文首发中国人民大学评价研究中心,

为传播而发,特此注明!

标签: 人工智能

最新资讯

文档百科

CopyRight © 2000~2023 一和一学习网 Inc.All Rights Reserved.
一和一学习网:让父母和孩子一起爱上学习