引言：科研经费削减对国家竞争力的潜在威胁
近期，美国国内对基础科学研究经费的削减提议引发了广泛关注。作为一名科技领域的观察者，我深感忧虑。开放的科学研究是国家进步的基石，尤其是在人工智能（AI）和其他高科技领域。削减科研经费不仅会损害美国的国家竞争力，更可能危及国家安全。本文将深入探讨科研经费削减的潜在风险，并从创新扩散、人才培养和国际竞争等多个角度，阐述加大科研投入对国家发展的战略意义。
科研经费投入：创新扩散与国家竞争力
科研经费的投入，对于一个国家的创新生态系统至关重要。以深度学习为例，美国国家科学基金会（NSF）和国防高级研究计划局（DARPA）对早期深度学习研究的资助，直接推动了我在该领域的探索。正是这些早期的投入，使得我能够发现深度学习中的扩展规律，并最终促成了Google Brain的成立。如果基础科学研究的经费被削减，美国乃至全球，都将可能错失下一波科技浪潮。
科学研究的成果，往往最先惠及研究所在的国家。这是因为，新的知识和技术在本土扩散的速度更快，而且研究过程本身就能为国家培养大量科技人才。以生成式AI为例，为什么这项技术的大部分创新仍然集中在硅谷？原因在于，transformer网络的发明者Google Brain和将其规模化的OpenAI都位于这里。这些团队的成员随后流向其他公司，创办新的企业，或者与当地大学合作，使得知识在硅谷的社交网络中迅速传播。这种知识的扩散，通过非正式的交流，如咖啡会议、本地研讨会，甚至父母间的交流，比其他地区更为迅速。
开放共享：科研的加速器
美国的基础研究成果，能够更快地扩散到国内的其他地区。尤其当研究成果以论文或开源代码的形式开放共享时，知识的传播速度将大大提升。开放性使得研究人员能够更自由地交流思想，分享技术诀窍，并迅速找到能够解答他们问题的人。学术环境中的知识扩散尤为迅速，因为学生和教授通常可以自由地讨论他们的研究，而不像许多公司的员工那样受到限制。
因此，对美国基础研究的资助，不仅能够使美国受益，也能帮助我们的盟友。诚然，开放性也可能使我们的对手受益。但正如美国众议院科学、空间和技术委员会的一个小组委员会所指出的，开放地共享基础研究并非没有风险，但对于国家竞争力和安全来说，开放性的重要性值得我们承担这一风险。在生成式AI快速发展的今天，保持技术的前沿性至关重要。即使现在许多团队已经能够训练出具有GPT-3.5甚至GPT-4水平的模型，OpenAI仍然能够通过不断推出新的技术，如o4、Codex和GPT-4.1，保持其领先地位。抢先发明一项技术的优势在于能够率先将其商业化，而在一个快速发展的领域中，最前沿的技术才是最有价值的。
中国的科技追赶：开放生态系统的启示
2022年ChatGPT发布之初，中国在生成式AI领域明显落后于美国。然而，中国开放的科技生态系统帮助它在过去两年里迅速赶上：
- 中国对开放的学术研究投入了大量资金。
- 中国的企业，如DeepSeek和阿里巴巴，发布了前沿的开源模型。这种公司层面的开放性加速了知识的扩散。
- 中国的劳动法使得竞业禁止协议难以执行，而其工作文化鼓励不同公司员工之间的思想交流，这使得思想的传播相对高效。
尽管中国的某些方面并不值得效仿，但其科技生态系统的开放性确实帮助它实现了快速发展。
Vannevar Bush报告的启示：重塑美国科技领导力
1945年，Vannevar Bush的报告《科学：无尽的前沿》为美国公共资助研究和人才培养奠定了关键原则。这些原则使美国在几十年里主导了科学进步。美国联邦政府对科学的资助带来了无数突破，不仅使美国受益匪浅，也使世界受益，同时培养了一代又一代的国内科学家和移民科学家。
现在，这一模式已被广泛认知。我希望更多的国家能够效仿它，并大力投资于科学和人才。同时，我也希望美国，作为这一成功模式的先驱，不会通过大幅削减科研经费而背离它。
结论：投资科研，赢得未来
在科技日新月异的今天，削减科研经费无疑是一种短视行为。只有持续投入基础研究，才能确保国家在人工智能和其他关键技术领域保持领先地位。借鉴历史经验，学习他国长处，美国应继续坚持开放的科研政策，加大对科技人才的培养力度，为国家的长期繁荣和安全奠定坚实基础。作为科技领域的一份子，我呼吁决策者们重新审视科研经费的战略意义，为国家的未来投资。
