中科院劉益東：只見一流學者，不見一流成果
2022-12-15 15:14:06
作者：AEIC學術交流中心 來源：AEIC學術交流中心
分享至：
劉益東，中國科學院自然科學史研究所研究員、博士生導師
人才，特別是一流人才至關重要。經過多年努力，我國科技取得了令世人矚目的成就，但是在科技前沿領域仍然缺乏一流成果和一流人才。科技史和科技運行規律表明，最有利于創新的科技體制機制就是讓人才、特別是讓一流人才及時勝出并充分發揮作用的體制機制。目前我國急需解決的難題是：吸引、保持一流人才，快速建成一流學科，引領科技繼續前行。
四大“科研紅利”漸失
只有原創突破才能破解“卡脖子”
例如，2019年10月公布的2020年US News世界大學專業排名中，清華大學蟬聯計算機學科排名榜單第1，東南大學、上海交通大學、華中科技大學位列第6、7、8名，力壓斯坦福大學、麻省理工學院、加州伯克利等世界頂尖大學。然而，計算機學科科研實力的真實情況如何？可以從計算機界的諾貝爾獎——圖靈獎的獲獎者分布看出：斯坦福有27位、MIT有25位、伯克利有25位，清華有1位，東南等三所大學沒有，可見這種世界排名結果與真實情況尤其是一流人才狀況不符。因為這些排名反映的是學科的平均水平，而非學科真正水平，學科真正水平是由學科的學術帶頭人和拔尖人才水平決定的。由于世界頂級大學的學科平均水平與學科真正水平一致，ESI排名顯得比較合理，當評比那種平均水平較高卻缺乏一流人才的學科時，ESI的缺陷就暴露出來。同理，國際專利的數量也不能準確反映技術實力，中興通訊PCT國際專利申請量在國際上名列前茅，2011、2012、2017年全球排名第一，但是一被美國“卡脖子”就“窒息”。我國科技發展目前已不再以跟蹤、引進為主，而應謀求原始創新、引領發展，但目前在基礎前沿、關鍵技術、新興科技、交叉科學、學術理論領域仍然缺乏原創性、突破性、引領性成果，集中反映出一流人才的嚴重缺乏，制約了我國科技的進一步發展和國際競爭力的提升。人工智能領域最有名望的AI頂級會議是“神經信息處理系統大會（NIPS）”，2018年進入該會議口頭報告階段的作者總數為113人，可視為世界一流AI人才，其中僅有10位中國人，但9位在美國，1位在中國（“必記本”注：后也赴美讀書）。這在一定程度上呈現出科技前沿領域嚴重缺乏世界一流人才的縮影。目前我國科技界的“四大科研紅利”，即引進吸收、國際合作、成果規模、榜單排名，都已經做得很好，紅利逐漸消失，接下來科技發展需要原創突破、破解“卡脖子”，需要“啃硬骨頭”、打攻堅戰。但是目前的人才評價標準卻難以適應新形勢、新要求，亟待變革。
“四唯”“五唯”與人才標準錯位
是缺乏一流人才的主要原因
近年來，我國出臺了多種高端人才計劃，但不少高校的“重金引才”效果并不理想，原因是人才標準錯位了，把“二流人才”標準誤認為“一流人才”標準。以學歷履歷、成果數量、刊物等級、引用率、頭銜等標準，特別是國際期刊發文數量的標準論英雄，這并非“一流人才”標準，只是“二流人才”標準。該標準流行的原因有三：一是“表面上”與國際接軌；二是查找“數數”簡單易行，三是可以提高大學和專業的國際排名。然而，正如2018年諾貝爾生理學或醫學獎得主本庶佑強調的“真正一流的工作往往沒有在頂級刊物上發表。這是因為，一流的工作往往推翻了定論，因此不受人‘待見’。”這種“以刊評文”甄選一流人才的做法很不準確，但是由于大學和學科的國際排名也是靠“數數”，所以引進能在頂級期刊發表論文的學者有利于提高大學和專業的國際排名，結果形成惡性的“數數循環”。雖然破“四唯”、破“五唯”文件和陸大道、徐匡迪、徐冠華等科學家強烈呼吁，但收效都不明顯。此外，“雙一流”是指世界一流，但是目前學科評估結果只反映國內相對水平，不反映國際相對水平，因此出現“只見一流學科，不見一流學者”的情況。綜上所述，目前國家對一流人才既有巨大需求、迫切需求，又有充足經費和科研條件，但卻無法及時解決一流人才匱乏問題，陷入僵局。原因有三：一是人才評價標準僵化，把“二流人才”標準誤認為是“一流人才”標準，過分崇尚國際排名，陷入“數數循環陷阱”；二是“四唯”“五唯”標準長期流行，受惠者眾多，困局難破；三是缺乏高效合理的新標準、新方法，以解決一流人才甄選難題。
利用“互聯網+代表作”甄別一流人才
建立前沿學者工作室，快速建成一流學科
一流人才包括成名的和未成名的，未成名的可稱之為“潛一流人才”。成名的一流人才不需要甄別（“必記本”注：當然也要考慮是否名副其實），但是人數非常有限，也不容易吸引和保持。我國應該把重點放在甄別、吸引和保持“潛一流人才”方面，他們不僅“人美價廉”，而且往往是新思想的策源地，可能比已經成名者有更大的發展潛力和引領效應。“何謂一流人才、如何甄別一流人才？”是學術難題，因為一流人才概念比較模糊。哈佛大學第24任校長普希指出：“是否具有創造力，是一流人才和‘三流人才’的分水嶺。”此定義被學界廣為接受，解決了此難題的上半部分。筆者提出以是否做出突破性成果來衡量人才的創造力，并對其突破點四要素進行規范展示和開放評價，以確認是否完成了突破性工作，而做出突破性成果者即為一流人才，這解決了此難題的下半部分。具體而言，就是筆者提出開放評價法及其簡明版“互聯網+代表作”的評價方法，對一流人才和“潛一流人才”加以甄別和評價。“互聯網+代表作”評價法包括五點：
- ①突破什么（學術定論/主流共識/思維定式/研究范式/現行做法/權宜之計/學術僵局等。突破其中之一或幾個。）；
- ④突破的前景及其意義（開辟新的研究領域）。突破性成果包括原創，也包括原創與集成創新等綜合情況，開辟新的研究領域就是原創。突破有大有小，細分領域很多，所以突破性成果并不少。
（5）將突破點錄入“主題-前沿”數據庫。數據庫可作為查詢并確立突破者前沿地位、進行盤點和同類比較的基本工具，進而快速甄別一流人才。科技史表明，水平越高的學者越能用一項代表性成果來體現其學術水平，如諾貝爾科學獎、菲爾茲數學獎、陳嘉庚科學獎；而沒有突出成就的普通學者則只能用成果數量、頭銜等綜合因素來體現價值。美國科學院院士選舉標準中就要求必須有一項非常突出的成果。“互聯網+代表作”要求代表作是突破性成果并用突破點四要素規范展示，通過同類成果盤點比較，水平高低一目了然，具有識才奇效。只有原創突破才能更好地實施國家創新驅動戰略，實現高質量發展。為此應該加快實施我國政府推行的代表作評價制度，“互聯網+代表作”方法就是一個簡單易行、高效合理的落實方案。為了順利實施該方案，筆者認為應建立學術特區，比如在北京、上海、深圳等發達城市或者在某些“雙一流”大學成立學術特區，新人新辦法，盡快實施“互聯網+代表作”評價。還應結合第五輪學科評估，設立前沿學者工作室，快速建成一流學科。一流人才不是數頂級期刊論文篇數數出來的，而是做出突破性成果、與世界一流成果一流人才公開比較比出來的。一流人才是國家最寶貴的資源，無論對于引領學科發展，還是解決國家社會的難題，一流人才都可能提供意想不到的新方案，破解難題，出奇制勝，而不是精致的人云亦云。對一流人才和“潛一流人才”應該給予最充分的重視。
免責聲明：本網站所轉載的文字、圖片與視頻資料版權歸原創作者所有，如果涉及侵權，請第一時間聯系本網刪除。
