Nature：颠覆性科技正在衰落

光子盒研究院出品

在最近发表的一篇《自然》（Nature）论文中[1]，明尼苏达大学副教授Russell Funk领导的研究团队表明，“科技变革理论将发现和发明视为内生过程，其中先前积累的知识使研究人员能够‘站在巨人的肩膀上’，从而推动未来的进步。近几十年来，新科技知识的数量呈指数级增长，从而为重大进步创造了成熟的条件。然而与这种观点相反，研究表明几个主要领域的进展正在放缓。”

图1

尽管过去一个世纪见证了科学和技术知识的空前增长，但人们担心创新活动正在放缓。研究表明，半导体、制药和其他领域的研究生产率正在下降。论文、专利甚至是专利申请与以前的工作相比变得不那么新颖，也不太可能将不同的知识领域联系起来，这两个因素都是创新的先导。成果发现年份与诺贝尔奖颁发之间的差距也增加了，这表明今天的贡献无法与过去相比。这些趋势越来越受到决策者的关注，因为它们对经济增长、人类健康和福祉以及国家安全构成了重大威胁，同时也对全球应对气候变化等重大挑战的努力构成了威胁。

人们对这种放缓提出了多种解释。例如一些人指出缺乏“唾手可得的果实”，因为容易获得的提高生产率的创新已经产生了。另一些人则强调知识负担越来越重；科学家和发明家需要更多的培训才能到达他们领域的前沿，从而减少了推动这些前沿的时间。

研究人员使用来自六个大型数据集的4500万篇论文和390万项专利的数据，对这个问题进行了分析。

科学研究可以分为两类，一类是巩固先前研究的价值，另一类是颠覆现有知识，并推动科学技术朝着新的方向发展。他们使用一种叫做CD指数的指标来量化这种区别。CD指数范围从−1（巩固）到1（颠覆性）。在每篇论文发表五年后衡量CD指数，以CD5表示。

如果一篇论文或专利具有颠覆性，那么引用它的后续工作不太可能也引用其前人；对于未来的研究人员来说，其产生的想法不太相关。如果一篇论文或专利正在巩固先前的知识，那么引用它的后续工作也更有可能引用它的前人；对于未来的研究人员来说，这项工作所依据的知识仍然是相关的（也许更相关）。

颠覆性下降

在各个领域，他们发现科学和技术的颠覆性越来越小。图2绘出了论文(图2a)和专利(图2b)随时间变化的平均CD5。

图2

就论文而言，1945年至2010年间，社会科学平均CD5从1945年的0.52降至2010年的0.04，降幅为91.9%，自然科学平均CD5从1945年的0.36降至2010年的0，降幅为100%。就专利而言，1980年至2010年间，计算机和通信领域的平均CD5从1980年的0.30降至2010年的0.06，降幅为78.7%，药物和医疗领域的平均CD5从1980年的0.38降至2010年的0.03，降幅为91.5%。

对于论文和专利来说，在早期下降速度最大，而对于专利来说，似乎在2000年至2005年之间开始稳定下来。就论文而言，自1980年左右以来，在生命科学和生物医学、物理科学领域，论文数量的下降速度较为温和，而在社会科学和“技术”领域，下降速度最为显著且持续。

个体仍存在高颠覆性

该团队记录的总体趋势掩盖了个别论文和专利的颠覆性的相当大的异质性以及高度颠覆性成果的绝对数量的显著稳定性（图3所示）。具体来说，尽管科学生产力大幅提高，但分布最右端具有CD5值的论文和专利的数量随着时间的推移几乎保持不变。尽管负责产生这些成果的基础领域发生了相当大的变化，但这种对高度颠覆性论文和专利绝对数量的“守恒”仍然存在。这些结果表明，重大突破的持续——例如，引力波的测量和新冠病毒疫苗——与创新活动的放缓并不矛盾。

简而言之，总体颠覆性的下降并不排除个别高度颠覆性的成果。

图3 尽管每年发表的论文和专利数量大幅增加，但极具颠覆性的论文和专利数量几乎没有变化，相对平坦的红色、绿色和橙色线证明了这一点。

是什么造成的颠覆性下降？

该团队报告说，随着时间的推移，颠覆性科学和技术显著下降。他们的分析表明，这种趋势不太可能是由引用惯例或出版作品质量的变化所驱动的。相反，这种下降代表着科学和技术的实质性转变，加剧了人们对创新活动放缓的担忧。

他们将这一趋势部分归因于科学家和发明家对现有知识的依赖。尽管科学哲学家认为知识的增长是一个内生过程——积累的知识促进未来的发现和发明——是正确的，但这一过程的完成需要广泛接触现有知识，随着时间的推移，这一要求似乎变得更加困难。依赖较窄范围的知识有利于个人事业，而不是更普遍的科学进步。

尽管颠覆性成果的流行程度有所下降，但其数量保持稳定。一方面这一结果可能表明，对于高度颠覆性的科学和技术存在一个固定的“承载能力”，在这种情况下，旨在增加此类工作的政策干预可能具有挑战性。另一方面，表明了一些因素的潜在重要性，如资助者和科学家的兴趣转移以及突破性科学和技术知识的“成熟”，在这种情况下，颠覆性工作的产生可能会对政策杠杆做出反应。无论是哪种情况，科学和技术似乎还没有到达“无止境的边界”的尽头。颠覆性的工作有助于科学和技术的进步，这种常规的改变仍有空间。

参考文献：

[1]https://www.nature.com/articles/s41586-022-05543-x

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