在人工智能（AI）领域，技术的飞速发展正以前所未有的规模重塑着科研合作的模式。最近，一篇关于谷歌 Gemini AI 助手技术核心的研究论文，因其署名作者数量高达 3295 人而引发了广泛关注。这不仅刷新了人们对 AI 研究团队规模的认知，也引发了关于现代 AI 开发模式、作者署名标准以及科研合作未来的深刻讨论。
隐藏在作者名单中的彩蛋
这篇名为《Gemini 2.5：通过高级推理、多模态、长上下文和下一代 Agentic 能力推动前沿》的论文，详细介绍了谷歌 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash AI 模型。这些大型语言模型具备模拟推理能力，在生成最终回复前，会先“大声思考”，展示一系列中间步骤，以解决更复杂的问题。这种能力也体现在作者名单中隐藏的彩蛋里。有研究者发现，如果按作者署名顺序排列，前 43 位作者名字的首字母可以组成一句秘密信息：“GEMINI MODELS CAN THINK AND GET BACK TO YOU IN A FLASH.” （Gemini 模型能够思考并迅速回复你。）
AI 开发：一场大型团队运动
尽管这个彩蛋颇具巧思，但真正引人深思的是作者名单的庞大规模。3295 位作者，这在学术界实属罕见。虽然这一数字尚未打破学术作者人数的最高纪录（一项关于 COVIDSurg 和 GlobalSurg 合作的研究拥有 15,025 位作者），但在 AI 领域，如此大规模的合作实属罕见。
以谷歌 DeepMind 的 Gemini 开发为例，构建一个 AI 模型家族需要跨越多个学科的专业知识。这不仅包括机器学习研究人员，还包括构建基础设施的软件工程师、为特定处理器进行优化的硬件专家、评估安全影响的伦理学家、协调各项工作的产品经理，以及确保模型在不同应用和语言中都能有效运行的领域专家。每一个环节都至关重要，共同促成了 AI 模型的最终成型。
AI 模型开发的复杂性在短时间内迅速增加。2023 年，谷歌最初的 Gemini 论文署名作者为 1350 人。这意味着在不到两年的时间里，作者人数增加了 144%。这种增长速度反映了 AI 技术研发的难度和对专业人才的需求。
署名之争：谁该被署名？
那么，Gemini 2.5 论文是否表明现代 AI 研究已经成为一场大型团队运动？在这种模式下，传统的作者署名方式是否难以准确反映推动技术前沿的集体努力？或者，谷歌仅仅是在署名方面格外慷慨？
为了进行比较，我们可以看看谷歌的竞争对手 OpenAI。OpenAI 的 o1 系统卡列出了 260 位作者，其 GPT-4o 系统卡列出了 417 位作者。这些数字虽然也不小，但与谷歌的数千位作者相比，仍有很大差距。这种差异可能源于 OpenAI 的公司规模较小，但也可能与管理层关于谁应该署名的决策有关。显然，谷歌采取了非常包容的作者署名标准。
如此多的作者署名一篇论文，可能会对学术过程的某些方面产生影响。例如，论文是否应该包括所有参与者，甚至是服务器机房里拖地的人？如此庞大的作者名单可能会模糊核心贡献者和边缘参与者之间的区别，从而难以评估个人的贡献。此外，由于有 3295 位作者可能会在他们未来的工作中引用这篇论文，因此存在夸大引用次数的风险，而这可能无法准确反映该论文的科学影响力。
正如一位科学博主所指出的那样，对于大型物理学合作项目，“论文根本没有 5000 位‘作者’。事实上，我敢打赌，在破纪录的论文上列出的‘作者’中，甚至没有几个人读过这篇文章，更不用说写过任何内容了。”
AI 的未来：协作与挑战并存
我们并不是说这 3295 人都不应该获得署名，但这个数字确实过于庞大，难以理解。与此同时，AI 项目的复杂性也在不断增加。事实上，如果我们继续看到作者人数每两年增加 144%，那么到 2040 年，谷歌的 AI 论文可能将有超过 265 万位作者。届时，我们可能需要 AI 模型来阅读作者名单。
AI 领域的发展正在以前所未有的速度推进，而这种进步离不开大规模的团队协作。然而，随着合作规模的扩大，如何合理地进行作者署名、如何评估个人贡献，以及如何确保科研成果的质量，都将成为我们需要认真思考的问题。在未来的 AI 研究中，协作与挑战将并存，而我们需要在不断探索中找到平衡。
