专访诺贝尔物理学奖得主约翰·克劳泽：科学不惧质疑 AI不可盲从

不是所有重要的科学发现，都能立刻被时代理解。有些真理，需要几十年时间去等待验证；而真正推动科学前进的，往往不是共识，而是对共识的质疑。

2026年年初，在阿联酋迪拜，2022年诺贝尔物理学奖得主约翰·克劳泽（John Clauser）接受南方财经、21世纪经济报道记者独家专访时，分享了自己的科研经历与思考。在这座以高速发展和未来技术叙事著称的城市里，这位已经年过八旬的物理学家，带我们回忆起他半个世纪前的实验室：那里没有成熟的设备，没有稳定的资金，也没有学术界的普遍认可，但正是在这样的条件下，一项后来被证明具有基础性意义的实验在两个年轻人的坚持下被不断推进。

他回顾道，自己获得诺贝尔奖认可的工作，早在五十年前便已完成。彼时，无论是在加州理工学院还是哥伦比亚大学，几乎所有老师都认为这项实验没有研究价值，没有人应该为此花费时间。经费短缺、设备简陋、鲜有人支持……但就是在如此困难的情况下，这项后来被称为“弗里德曼—克劳泽实验”的研究，成功通过实验验证了量子力学关于量子纠缠的关键预测，成为了量子信息科学发展的重要起点，并为后来量子通信、量子密码学和量子计算等技术的发展奠定了基础。2022年，他与阿兰·阿斯佩（Alain Aspect）、安东·蔡林格（Anton Zeilinger）共同获得诺贝尔物理学奖，以表彰他们在纠缠光子实验、验证量子力学基本理论以及开创量子信息科学方面作出的突出贡献。

从某种意义上说，这项实验的重要性并不是立刻显现的，而是在几十年的理论发展与技术演进之后，才逐渐被“看见”。在人类科学史中，这种“时间错位”并不罕见。从伽利略到爱因斯坦，从量子力学到现代信息科学，从基础科学到产业应用，许多改变世界的技术，都源于那些最初看似“毫无用处”的基础研究。而真正的科学突破，也往往诞生于质疑权威、挑战既有认知的过程中。也许这就是科学的意义，不是对共识的重复确认，而是对未知边界的不断探索。

值得注意的是，面对席卷全球的人工智能浪潮，这位“超前”的科学家，并没有表现出外界普遍的乐观情绪。相反，他更关注技术快速发展背后可能带来的认知风险，显得格外克制与谨慎。在他看来，人工智能运算速度极快，却仍无法真正区分事实与虚构，因此更像是一位需要不断核实的助手，而非值得完全信赖的“专家”。他提出，使用人工智能应遵循一个简单原则——“信任，但要核实（Trust,but verify）”。真正重要的，不只是获得答案，更是保持独立判断的能力。

科学的发展史，正是人类不断修正认知边界的历史。无论工具如何进步，科学始终建立在证据、实验与验证之上。当人工智能开始越来越多地参与科研，人类是否还能保持质疑精神？在一个越来越容易获得答案的时代，我们是否依然愿意沉下心来，认真验证答案？

请看南方财经《高端访谈：对话全球科学巨匠》第四期之“对话约翰·克劳泽”。

不被看好的实验和迟来的证明

南方财经：获得诺贝尔奖，几乎意味着一项科研成果得到了国际科学界的最高认可。但很多人或许并不了解，一项研究从开始到最终获得认可，经历了怎样的过程。能否回顾一下这段科研经历，以及这项研究背后的故事？

约翰·克劳泽：我获得诺贝尔奖认可的研究，实际上是在五十年前完成的。诺贝尔委员会用了整整五十年，认可了这项研究的价值。某种程度上，这对我而言是一种迟来的证明。

“弗里德曼—克劳泽实验”是我与当时还是研究生的斯图尔特·弗里德曼（Stuart Freedman）共同完成的。但这项研究在当时几乎不被看好。无论是在我本科就读的加州理工学院，还是在我攻读博士学位的哥伦比亚大学，几乎所有老师，包括我在哥伦比亚大学的论文导师，都认为这个实验“非常愚蠢”。他们认为，这不是一个值得投入时间和资源去研究的问题，也不会产生真正有价值的结果。但事实证明，这项实验如今已经成为量子力学中最重要的基础性实验之一。

那时我还是博士后，我们几乎没有经费，所有设备都要从零搭建。但回过头再看，这一实验在量子力学中的地位极为关键，就如同迈克尔逊—莫雷实验之于狭义相对论那样。后来，人们逐渐开始从中发现各种应用，其中最重要的包括量子密码学和量子计算。这一切都源于一个事实：量子纠缠是真实存在的，并且具有非常惊人的特性。但在此之前，人们普遍没有正视这一点。虽然半个世纪过去了，这项研究能够通过诺贝尔奖获得认可，我依然非常高兴。

南方财经：你觉得当前的量子研究发展到哪个阶段了？

约翰·克劳泽：我认为量子计算和量子密码学可能还远未成熟，至少在我有生之年，或我朋友们的有生之年里，都看不到真正的量子计算机被制造出来。现在很多人都押注2045年会成为一个奇迹之年，我实在搞不懂这个说法从何而来，但所有人都在猜测届时会发生颠覆性突破。让我们拭目以待。

国际合作具备极高价值

南方财经：当前，国际科学合作面临不少新的挑战，但与此同时，人们常说科学应该是全球性的，不应受到国界的限制。你怎么看国际科学合作的重要性？

约翰·克劳泽：国际科学合作具备极高价值，我自身就有很多愉快的跨国科研合作经历。我在加州大学伯克利分校研发干涉仪期间，曾和一位中国同事并肩开展研究，我们相处融洽、合作顺利，如今对方也是我最亲密的好友之一。在劳伦斯利弗莫尔国家实验室任职时，我也和来自世界各地的多位科学家开展过科研协作。

不过，我也经历过失败的国际合作。比如，我曾参与的“国际热核聚变实验堆”项目，这就是一个彻底的灾难。因为美国和所有分摊成本的欧洲国家之间争执不断，在谁该做什么、谁拥有什么等问题上分歧严重，最终导致合作破裂，陷入全面管理混乱的泥潭。在我看来，这次项目终止是一个成本高昂、十分不明智的决定。

人工智能时代 更要保持独立判断

南方财经：如今几乎所有人都在谈论人工智能。从科研到产业，从教育到生活，AI正在快速渗透各个领域。你如何看待这一轮人工智能浪潮？你更倾向于乐观，还是保持谨慎？为什么？

约翰·克劳泽：我认为，人工智能目前存在太多严重且难以解决的问题。我经历了计算机从无到有的发展过程。高中时期，我接触过世界上最早的电子游戏计算机，并凭借相关项目赢得了国家科学展览奖。那是一种电子管模拟计算机，用来控制电视屏幕上的两个光点。如今，仅凭桌上的一台个人电脑，人们就可以处理大量复杂问题。可以说，我亲眼见证了数字计算机从萌芽阶段发展到成熟形态。

传统计算机有两个非常重要的特征：第一，运算速度非常快；第二，结果极其精确。人工智能同样很快，但它的准确性仍然存在很大问题。你可以向智能助手提出这样一个问题：“如果我向你提出任意一个问题，平均而言，你给出正确答案的概率是多少？”它往往会给出类似百分之五十、百分之六十这样的数字。换句话说，它在相当多的时候都会犯错。

原因在于，当前所谓的通用人工智能仍然是一种“幻想”。它无法分辨事实与虚构。它的训练数据库不仅包括美国国会图书馆（世界最大的图书馆之一，代指大量的公开知识资源）的全部内容，还包括互联网上曾被说过、写下的海量内容，而这些数据中充斥着大量虚构信息，人工智能无法有效辨别其中差异。

所以当你去问人工智能光速是否有可能被超越时，它可能会联想到《星际迷航》的情节——柯克船长依靠锂晶体，驾驶企业号星舰突破光速限制。但影视中的设定终究只是虚构，狭义相对论早已明确，光速是现实世界无法逾越的物理极限。

再比如，我是一个帆船竞速爱好者，帆船赛事里有一套简易的让分计算公式：每艘参赛船都有对应的让分系数，需要结合赛事各项参数，核算出时间补偿值。我有个朋友之前试着写一段程序。他把这个计算需求输入ChatGPT这类人工智能系统，AI很快就生成了对应的计算机代码。他原本打算用这段代码统计赛事成绩，录入每位选手的完赛用时后却发现，最终只有大约三分之二的成绩计算结果是正确的。哪怕AI写出的代码本身没有错误，可它没办法自主把录入的数据代入代码完成运算，除非它之前在互联网上见过完全相同的计算案例。

因此，人工智能的训练数据库里充斥着大量虚构内容，数据早已被各类虚构素材严重污染。这就导致AI的认知水平永远只能停留在大众平均水准，它所吸纳的所谓普遍常识质量其实非常糟糕，很难做出超越现有普遍认知的精准、前沿判断。

试问，如果一个系统在相当多的情况下连加法都可能算错，并给出错误结果，你是否愿意让它来帮你对账，做细致的计算？这就是我对它持谨慎态度的原因。

南方财经：但人工智能仍然可以作为一种工具，对科研和日常工作产生帮助。在你看来，它更适合扮演什么角色？

约翰·克劳泽：基本原则是“信任，但要核实”。举例来说，在大学里，教授通常具备较强的科学直觉，因此他们在查看人工智能生成的结果时，往往能够很快发现其中明显的错误。但学生还没有形成那样的科学直觉，因此他们未必知道哪些内容应该舍弃。这是使用人工智能时需要特别注意的问题。