發表于2024年6月，卻在當下登上《美國國家科學院院刊》，然后還被硅谷熱議了。

究竟是什么論文？

答案揭曉：中美科技實力大PK，以及得出的結論是——中國正在成為全球科學領導者。

和以往比比論文量、引用數不同，這項研究通過引入機器學習模型，分析了600萬份論文的作者署名模式、通訊作者身份、機構影響力等多重線索，核心評估了“團隊領導者”這一指標。

研究人員表示，通過關注中國科學家在跨國合作中權力地位的變化：

（我們）為研究中國在國際科學領域中的地位提供了一個新視角。

而且他們還帶來了一系列出人意料的發現——截至2023年，中美合作中中國領導者占比升至45%，且預計在2027-2028年達到相同水平。

預計到2030年，中國將在AI、半導體、能源和材料科學等戰略領域實現與美國平起平坐的領導地位。

就是說，比人們預想的更快，中國將在科研力量上超越美國了？

u1s1，雖然經彭博社報道后，外國網友們都在自嘲：西方科學無可爭議的主導地位時代即將終結。

但我們大多數人的反應be like：不好，美國要捧殺了！

咳咳，究竟是客觀結論還是戰略“捧殺”，還是先來看看論文是如何得出上述結論的吧——

用AI模型分析600萬篇論文

通過分析OpenAlex數據庫收錄的近600萬篇、涉及13個全球區域的雙邊合作出版物，研究人員想要弄清：

中國科學家在國際科研團隊中，到底站在什么位置？距離“世界領航者”還有多遠？

而要量化“誰是團隊領導者”，可不是簡單看作者排序那么簡單。

研究團隊用了一套「AI+多維度特征」的組合拳，把這個模糊概念變成了可計算的數字。

具體主要分成三步走：

第一步，給“領導力”下一個可量化的定義。

他們先從Nature、Science、PNAS等頂刊中，扒出8.3萬篇帶作者貢獻聲明的論文，通過聚類分析把科學家的工作分成三類：

• 領導角色：構思研究、設計方案、撰寫論文、監督團隊（關鍵詞為conceive、design、lead、write）；
• 直接支持：收集數據、執行實驗、分析結果（關鍵詞為collect、perform、analyze）；
• 間接支持：參與討論、提供意見、修改文字（關鍵詞為participate、comment、edit）。

隨后給每個角色賦予“領導值”——做領導工作得1分，支持工作得0分，由此構建出訓練AI模型的“標準答案”。

第二步，用9個維度給科學家“領導力打分”。

有了訓練數據，團隊又提煉出9個能預測領導力的關鍵特征，給590萬篇論文的每一位作者“畫像”。

• 作者過往研究被該論文引用的次數（體現學術影響力）；
• 論文關鍵詞與作者過往研究的重合度（體現領域深耕度）；
• 作者自引次數（體現研究延續性）；
• 學術生涯年限（體現經驗積累）；
• 過往發表論文總量；
• 累計被引次數；
• 研究過的獨特關鍵詞數量（體現研究廣度）；
• 作者署名順序（如第一作者、通訊作者）；
• 所屬機構的學術排名（體現平臺資源）。

用這9個特征訓練的AI模型，精準度達69.2%，最終能給每位作者輸出一個領導概率分數（leader probability score）——用于衡量某個作者在一篇論文中的主導程度。

第三步，從領導概率推斷全球科研領導格局變化。

在獲得領導概率后（以0.65為分界線區分領導者和支持者），他們將其應用于全球范圍內的數百萬篇合作論文，進一步構造兩個關鍵指標：

• 領導占比（Leader Share）：衡量某國家或機構作者在跨國合作團隊中擔任領導者的比例；
• 領導溢價（Leader Premium）：領導占比減去支持者占比，反映人均領導力轉化效率，比如同樣100個合作者，中國能出多少領導者，美國能出多少。

通過對多個國家和區域的對比，研究得以量化不同科研體系在全球合作格局中的主導能力、結構變化與未來趨勢。

而他們得出的最核心的一張結論圖如下：

（1）2010年，中美合作中中國占比僅30%，2023年快速升至45%。（2）通過線性回歸預測，中美將于2027-2028年達到同等領導占比。（3）不過中國與美國的領導溢價平等需等到2087年后，說明中國在“人均領導力轉化”上面臨長期挑戰。

老實說，這項研究之所以當下能在西方引起注意，實屬意料之外，情理之中。

不談大道理，就拿最近陶哲軒遭遇經費斷供一事就能窺見一二。

時間回到今年9月，頂尖數學家陶哲軒在接受《華盛頓郵報》采訪時親口表示：

研究所的經費仍然無法發放，連暑期工資都拿不到了。

之所以會如此，是因為美國在今年的7月25日，突然暫停了國家科學基金會（NSF）、國立衛生研究院（NIH）等機構對UCLA的資助，金額高達5億美元之多。

即便后來事態有所好轉，聯邦法院在8月12日決定恢復部分撥款，但直到9月初，資金仍舊沒有到位。

好家伙，連陶哲軒都要被迫給自己和學生籌錢，這下西方學界和網友紛紛坐不住了——當時就有人直言這是“美國科學界的自我毀滅”，認為官僚體系正在扼殺創新。

而現在這篇論文一出，網友們重拾焦慮也在所難免。

作者之一來自武漢大學

有意思的是，這項研究的作者之一也是來自中國（雖是同等貢獻者但排在第一）。

Renli Wu，論文提及的所屬單位為武漢大學信息管理學院&芝加哥大學Knowledge Lab。

不過可能由于相對低調，目前網上公開資料較少（只找到了相關??賬號，且未發布任何動態）。

從已發表的論文推斷，其研究方向偏向科學計量、信息管理、知識系統演化等。

Christopher Esposito，目前為UCLA安德森管理學院（加州大學洛杉磯分校頂尖商學院）博士后研究員。

大約在2021年6月，他獲得了UCLA地理學博士學位。

他主要研究區域經濟發展的成因，特別是技術變革如何塑造區域發展。

James Evans，目前是芝加哥大學Max Palevsky社會學、計算與數據科學教授，同時也是Knowledge Lab的主任。

（注：Max Palevsky社會學是指，以硅谷初創先驅、風險投資奠基人Max Palevsky的人生軌跡和職業生涯為典型范例，來研究“硅谷精英”如何崛起以及影響社會的學科。）

他主要關注“集體知識系統”、創新過程、注意力與認知的分布、科學體系結構、機器學習與大數據在科學研究中的應用等。

One More Thing

說到中國科技力量的崛起，不知道大家有沒有一個共同的感受：

怎么哪哪都有華人？（手動狗頭）

不僅頻頻亮相大廠發布會C位（如OpenAI、馬斯克特斯拉），而且還在硅谷搶人大戰中備受矚目，甚至連老黃也偏愛收購華人創辦的初創公司……

其影響力之大，甚至催生了AI內部梗：“以后Meta開會都是說中文了”…

好家伙，網友誠不欺我，世界真就是一個巨大的中國村唄~

論文：
https://arxiv.org/pdf/2406.05917