Latest / The Long View / 2026-07-16 · 深度｜下一代科学家：美国科学的人才去留

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2026-07-16 · 深度｜下一代科学家：美国科学的人才去留 · The Long View

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欢迎收听The Long View的深度特辑。
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今天我们花一整期，读《科学美国人》二〇二六年七/八月号里三篇连在一起的文章。
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这一期杂志问了一个很大的问题—美国科学的下一代在哪里，
0:23
他们会留下，还是离开。
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三篇文章，是同一个故事的三面。
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第一篇，是这本杂志第一次评选的「年轻美国科学家」，
0:33
二十八位早期职业的研究者，从对抗癌症到搜寻地外生命，
0:38
我们挑几位,把他们研究的科学，从零讲清楚。
0:44
第二篇叫《人才外流》，讲几十个国家正在设法把心怀不满的美国科学家,
0:50
永久地挖走。
0:51
第三篇叫《依然明亮的地方》,反过来问—在经费被砍、
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士气低落的当下,美国科学里还有哪些实验室、
1:01
哪些领域,仍然在蓬勃生长。
1:04
把三篇连起来看,你会听到一个正处在十字路口的科学强国。
1:10
我们先从那二十八张面孔说起。
1:13
第一段,二十八位年轻科学家。
1:16
先说这件事本身。
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《科学美国人》的编辑 Megha Satyanarayana a 和Ari Sen,
1:21
做了一件这本一百八十年的老杂志此前没做过的事:他们向全世界顶尖的研究者征询提名,
1:30
再去翻科学期刊、做了一轮严格的数据分析,
1:34
评出了首届「年轻美国科学家」—二十八位在美国的早期职业科学家。
1:41
编辑写道,这些人来自各行各业,横跨癌症生物学、
1:46
深空、人工智能、人类行为等等领域,而且,
1:50
即便身处一个经费被大幅削减、证据常被忽视的年代,
1:56
他们依然把科学当成一种使命。
1:58
他们是美国科学事业的未来。
2:02
我们没法二十八位都讲,挑四位,每一位背后都是一整套值得从头讲清楚的科学。
2:10
第一位位,Tonima Tasnim Ananna,
2:13
,密歇根州韦恩州立大学的天体物理学家,
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三十五岁。
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她在孟加拉国的达卡长大,她说小时候一停电,
2:23
反而是看星星最好的时候—先看见邻居,
2:27
然后就看见了整片天空,人就这样迷上了天空。
2:32
她研究的,是超大质量黑洞。
2:35
这里我要把几个概念从零搭起来。
2:38
黑洞你可以理解成宇宙里引力强到连光都逃不掉的地方。
2:44
所谓超大质量黑洞,是那种质量相当于几百万甚至几十亿个太阳、
2:50
通常盘踞在星系中心的巨兽。
2:53
黑洞本身按定义是黑的、看不见的,但它周围不是。
2:58
落向黑洞的气体和尘埃,会在它嘴边堆积、
3:02
旋转、被撕扯,形成一个炽热发白、疯狂旋转的盘,
3:07
天文学家叫它吸积盘。
3:09
吸积盘是宇宙里最亮的一些烟花的来源。
3:14
当一个超大质量黑洞正在最猛烈地吞噬物质时,
3:19
它会点亮一种叫活动星系核的现象,英文缩写是A G N。
3:25
你可以把A G N想成:一个正在大快朵颐的黑洞,
3:29
把整个星系的中心照得通亮。
3:32
难点在于,A G N常常被挡住,挡它的是一圈叫「环」的东西—绕在更外围、
3:39
由气体和尘埃组成的甜甜圈状结构,英文叫torus。
3:44
Ananna的做法,是把同一个A G N在可见光、
3:48
红外、X射线这几个不同波段的观测拼在一起,
3:52
来掀开这层面纱。
3:54
她研究里的一个洞见是:那圈挡光的尘埃环,
3:58
本身反而成了一个有用的诊断工具—从黑洞吸积盘发出的辐射,
4:04
似乎能反过来决定这圈尘埃环的大小和朝向。
4:09
她说,超大质量黑洞是庞然大物,它们显然深刻影响着自己所在星系的生长,
4:15
两者像是在协同演化,而这里头很多关系,
4:19
至今仍然神秘。
4:21
第二位位,Samagya Banskota,
4:23
,波士顿大学的生物医学工程师,三十六岁。
4:27
她在尼泊尔一个医生世家长大,从小就知道医生能改变人的一生。
4:34
她在做的事,是造一种叫「类病毒颗粒」的东西,
4:38
来把基因编辑工具送进细胞。
4:41
把这个讲清楚。
4:42
基因编辑,简单说就是像改错别字一样去修改细胞里的基因。
4:49
可难点从来不只是「怎么改」,而是「怎么把改字的工具,
4:54
精准地送到该去的细胞里」。
4:57
过去常用真正的病毒来当快递员,因为病毒天生擅长钻进细胞,
5:02
但用真病毒有风险。
5:05
Banskota造的类病毒颗粒,是人工设计的:它有类似病毒的蛋白质外壳,
5:11
能瞄准身体里特定的细胞,但它内部不携带任何病毒自己的遗传物质,
5:18
所以不具传染性。
5:20
别的团队此前证明过类病毒颗粒能在培养皿里给细胞送编辑工具,
5:25
而Banskota和同事,是第一个在活体动物身上、
5:30
在有治疗意义的水平上做成这件事的—他们让患有遗传性失明的小鼠,
5:36
恢复了部分视觉功能。
5:38
请注意这个边界:这是在小鼠身上、恢复「部分」功能,
5:43
是一项新进展,不是已经落地的人类疗法。
5:47
她解释了一个巧妙之处:蛋白质的半衰期很短,
5:51
进去、干完活、几个小时内就被降解掉了,
5:55
所以不用担心那种长期表达带来的副作用。
6:00
她还说,这套递送系统一旦足够好,能送的就不只是基因编辑工具了—很多疾病的驱动因素,
6:08
藏在细胞内部,而像治乳腺癌的赫赛汀这类抗体药,
6:13
只能作用在细胞表面、够不到里面。
6:17
如果能把蛋白质高效送进细胞内部,可能就打开了一整类全新的药。
6:23
第三位,Jenny Bergner,
6:25
加州大学伯克利分校的天体化学家,三十四岁。
6:29
她研究的问题极大:行星是怎么形成的?
6:33
生命最初又是怎么起源的?
6:36
为了回答,她带团队研究星际空间里、在那种极度严寒和近乎完美真空下发生的奇特化学。
6:45
这里的方法本身就很漂亮。
6:47
她一边用詹姆斯·韦布空间望远镜、还有智利的阿塔卡马大型毫米波阵列这样的观测设备,
6:55
去采集正在形成行星的区域里,各种分子的「光谱指纹」—每种分子吸收和发出的光都有独特的模式,
7:04
像指纹一样能认出它是谁。
7:07
另一边,她在实验室里复现太空:把分子放进超低温、
7:12
超低压的真空里,让它们冻成跟太空里类似的、
7:16
疏松多孔的冰,再用光子去轰击这些冰,
7:20
模拟星际空间的辐射,然后观察在分子层面到底发生了什么反应。
7:27
二〇二三年,她和同事在《自然》上发的一篇论文,
7:30
让她进入了公众视野—讲的是「奥陌陌」。
7:34
奥陌陌是人类观测到的第一个穿过我们太阳系的星际天体,
7:39
它当年让天文学家困惑,因为它离开太阳系时加速了,
7:45
而普通彗星一般不会那样。
7:48
有人于是猜测各种奇异的解释,包括外星飞船。
7:52
Bergner的答案朴素得多,在她看来也更令人满意:是氢气。
7:58
在漫长的几百万年里,宇宙辐射把氢气封在了奥陌陌冰冷的内部,
8:04
当它靠近太阳被晒热,这些氢气逃逸出来,
8:08
就像小小的推进器一样推着它往前—不需要任何神秘力量,
8:14
只是化学规律在星际条件下照常上演。
8:19
她说,把一件事解释成「魔法」,对她来说是个无趣得多的解释。
8:24
第四位位,Allie Balter-Kennedy,
8:27
,塔夫茨大学的地质学家,三十四岁。
8:30
她去地球上最严酷的地方,来预测一个变暖的气候会怎样影响地球的冰盖。
8:37
她用的方法叫宇宙成因核素暴露测年。
8:41
听起来拗口,拆开就不难:地球时刻被宇宙射线轰击,
8:46
那是一些带电粒子,它们撞到大气和地表岩石里的原子,
8:51
会造出一些特殊的同位素。
8:53
同位素你可以理解成同一种元素的不同「版本」。
8:58
一块岩石暴露在大气下越久,累积的这类同位素就越多。
9:03
于是,测一块深埋岩芯样本里这些同位素的量,
9:07
科学家就能反推出这块岩石上一次暴露在空气中是多久以前—也就是这片土地上一次没有被冰覆盖是什么时候。
9:19
知道了过去冰来冰去的节奏,就能更好地理解当时的气候在发生什么。
9:25
为此她去了南极,也去了包括格陵兰在内的北极,
9:30
一次在冰盖上的帐篷里住上好几周。
9:34
这四位之外,这份二十八人名单里还有很多面孔值得记一句:斯坦福的Jieneng Chen,
9:41
发明了一种叫TransUNet的方法,
9:44
把卷积神经网络和Transformer结合起来,
9:48
更精准地勾出肿瘤的边界—这正好把AI的两种主流架构,
9:53
用在了看医学影像上;
9:55
谷歌的Dmitrii Kochkov,
9:57
做了一个叫NeuralGCM的机器学习天气模型;
10:02
达特茅斯的Emily Finn,发现每个人的大脑活动网络,
10:07
像指纹一样独一无二,可以用来辨认个体。
10:11
二十八个人,二十八条把人类往前推的路。
10:15
这份名单本身要说的是:即便在这样一个年头,
10:19
最聪明的年轻人,依然在源源不断地走向科学。
10:24
可他们会留在美国吗?
10:26
这就引出了第二篇。
10:28
聊完这一段,我们接着讲人才外流。
10:32
第二段,人才外流。
10:34
这篇的作者是科学记者Sarah Scoles。
10:37
她用一个人开场:美国物理学家Kenneth Long。
10:41
白天,Long和世界上最大的粒子加速器打交道—那就是欧洲核子研究中心、
10:48
也就是C E R N,在日内瓦附近的大型强子对撞机。
10:54
他想更好地理解W玻色子。
10:57
这里补一句背景:W玻色子是一种亚原子粒子,
11:01
它负责某些种类的放射性衰变,也和核聚变有关;
11:06
而大型强子对撞机,是把粒子加速到接近光速再对撞、
11:12
来看碎片里藏着什么的巨型机器。
11:15
但今年七月,你可能会在法国的乡间公路边上见到Long,
11:19
在给环法自行车赛的选手加油—他不用坐国际航班来看比赛了,
11:25
因为他二月份已经搬到了欧洲,如今作为法国国家科学研究中心、
11:32
也就是C N R S的一名科学家,往返于里昂和日内瓦之间。
11:37
把Long带到法国的,是一个叫「选择C N R S」的招募项目。
11:42
这个项目去年四月启动,正好是特朗普政府开始削减美国科研项目的几个月后。
11:50
它的目标很直接:用稳定的职位、慷慨的经费、
11:53
还有学术自由,把外国研究者吸引到欧洲来。
11:58
对很多美国科学家来说,这类项目是一条生路—一条能去做世界级研究、
12:03
又不必天天跟眼下美国的经费削减和政策动荡硬碰硬的路。
12:09
规模有多大?
12:11
据文章引用的数据:去年三月,《自然》杂志的一项民调发现,
12:15
四分之三接受调查的美国研究者,正在考虑搬到国外;
12:21
在回应的六百九十位博士后和三百四十位博士生里,
12:25
有八百零三人考虑另谋他乡。
12:29
这项民调发布时,正赶上美国科研体系遭受重大冲击的当口。
12:35
去年,美国国家科学基金会、也就是N S F,
12:39
终止了大约十亿美元的经费,裁掉了百分之十的员工;
12:44
美国国家海洋和大气管理局,放走了差不多同样比例的人;
12:50
美国国立卫生研究院、也就是N I H,
12:54
失去了百分之五的员工,被取消的经费超过十八亿美元。
12:59
到二〇二六年初,根据美国人事管理局的数据,
13:03
已经有超过一万名拥有理工科博士学位的人,
13:07
因为联邦裁员而失去或离开了工作。
13:11
美国科学促进会的政府关系负责人Joanne Padrón Carney指出,
13:16
受伤最重的,是早期职业的科学家。
13:19
为什么是他们?
13:21
因为资深科学家有声誉和履历可以依靠,
13:25
去申请那个变小了的经费池;
13:27
而还在打拼、连第一笔大额经费都还没拿到的年轻人,
13:33
处境就艰难得多。
13:35
她说,现在有一种「无法估量的焦虑」。
13:38
另一边,别的国家正张开双臂。
13:41
加拿大在投入超过十亿美元,既吸引外国科学家、
13:46
也召唤本国人回流;
13:48
欧盟拿出数亿,推出了一个叫「选择欧洲做科学」的项目,
13:53
去年五月启动,加上上百个各国、各地区自己的项目。
13:59
欧盟委员会的发言人Berestecki说,
14:01
这是「欧洲队在行动」,他们能提供三样东西:稳定长期的经费、
14:07
追求大胆想法的自由、以及卓越的生活质量。
14:12
芬兰的招募项目还有一句妙广告词—「在芬兰找到你的叠加态」。
14:18
叠加态是量子物理里的说法,指一个亚原子粒子可以同时处在多个状态。
14:24
芬兰的意思是:在这里,好的事业和好的生活可以同时拥有。
14:31
不过,这篇报道的诚实之处,在于它没有把这件事写成一边倒。
14:36
文章借另一位受访者,把镜头从「政策」拉到了「病根」。
14:42
这个人用化名John,是麻省理工的一位数学博士后,
14:46
来自俄勒冈州的塞勒姆,因为还在美国的机构任职,
14:51
所以匿名。
14:52
他认为,那些上了头条的问题—经费削减、
14:56
联邦裁员、对大学的施压—都只是一个更大的病的症状。
15:02
这个更大的病,是学术界本身的竞争性、
15:05
它和许多美国人日常生活的脱节、以及大学的领导层没能向那些掏钱支持科学的公众,
15:13
把科学的意义讲明白。
15:16
他说,美国学术界里的一切都是竞争,而竞争并不推动对科学的理解。
15:22
他还说了一句很扎心的话:很多同事想不通公众怎么会选出特朗普,
15:28
可多数人就是投了他—也许,恰恰是因为学术界这副样子。
15:35
他自己厌倦了这种环境,还没在美国找到长期教职,
15:39
正在考虑去欧洲找一份数学的工作。
15:43
但在他看来,美国的问题,不是搬到国外就能解决的。
15:48
而且,想走和真能走,是两回事。
15:52
文章点出:二〇二二年美国大约有两百万名研究者;
15:56
「选择欧洲做科学」这类项目,能资助的是数以百计、
16:01
来自任何国家的研究者—比《自然》民调里那不到一千二百个明确表示考虑离开美国的人,
16:09
还要少。
16:10
换句话说,门在开,但门不大。
16:13
耶鲁的经济学家Mushfiq Mobarak把这件事的分量讲了出来:二战以来,
16:19
美国一直是全球理工人才的首选目的地,
16:22
正是这股源源不断涌入的聪明人,把美国托举成了科学和创新的领头羊;
16:29
可这几年,他说,美国让自己显得对这些人才「非常不友好」。
16:34
而其他国家,一直在研究美国当年是怎么做到的,
16:38
如今正趁势补位。
16:41
Carney在文章结尾留下一个问题,
16:43
值得我们记住:我们究竟把什么样的发现,
16:47
留在了桌上没去做?
16:49
无论是砍掉预算,还是流失一个人的才华—我们到底失去了什么?
16:55
失去了什么,是个悲观的问句。
16:58
但同一期杂志的第三篇,给了一个更复杂、
17:02
也更有希望的答案。
17:03
说完外流,我们最后看,依然明亮的地方。
17:08
第三段,依然明亮的地方。
17:11
这篇的作者是记者Rebecca Boyle。
17:13
她反其道而行:尽管经费在砍、士气在跌、
17:18
上万名科学博士离开了政府,二〇二六年的某些实验室和某些领域,
17:24
其实过得相当好。
17:26
为什么?
17:26
她给的解释是—惯性。
17:29
过去几十年联邦对科研的巨额投入,打下了一个极强的地基,
17:34
加上私人和州政府的资金补位,让一部分领域还能靠着惯性往前冲。
17:41
她用一个人开场:Sydney Erickson,
17:44
斯坦福的博士生,即将成为加州大学洛杉矶分校的博士后。
17:49
她是天体物理学家,研究宇宙加速膨胀的速率。
17:54
这里要讲一个概念,叫引力透镜。
17:58
爱因斯坦告诉我们,大质量的天体会弯曲它周围的空间,
18:02
光经过时也跟着拐弯。
18:05
于是,一个巨大的星系,会像一块透镜一样,
18:08
把它背后更遥远星系的光,放大、扭曲。
18:13
Erickson的办法是:通过测量这些被透镜放大的光到达的时间差,
18:18
宇宙学家能算出宇宙在不同时间段里,各自膨胀了多少。
18:24
这是一项极其复杂的测量,需要对同一片天空反复拍大量照片—这靠的是一台新设备,
18:32
造价八亿美元的薇拉·鲁宾天文台,去年夏天刚在智利的安第斯山上开机;
18:40
也需要Erickson这样的人写的计算机模型来精细处理。
18:45
有意思的地方在这儿:鲁宾天文台,是主要用联邦的钱造起来的。
18:51
文章给了一组数字,来说明这个地基有多厚:美国联邦对研发的投入,
18:57
从一九五六年的二百一十三亿美元,一路长到二〇二四年的一千五百六十一亿美元,
19:04
这是按通胀调整过的数字;
19:07
这些钱通过N S F、N I H、N A S A、
19:12
能源部等等机构流出去,催生了美国科学的一个黄金时代。
19:17
所以Erickson这一代天体物理学家,
19:20
眼下反而是个好时候—因为望远镜已经造好、
19:25
钱已经付过了,鲁宾天文台开了机,南希·格雷丝·罗曼太空望远镜今年也要发射。
19:33
但请注意这个「但是」:如果国会通过特朗普政府提议的、
19:38
对N S F预算高达百分之五十五的削减,
19:42
那些想用这些望远镜的人所需要的经费,
19:45
就会急剧减少,甚至被砍光。
19:48
这是一个悬在头顶的、还没落下的威胁。
19:52
Boyle于是去联系了那些从N S F和N I H拿钱最多的机构,
19:57
问了每个人同一组问题:你所在的科学圈现在氛围如何?
20:02
经费怎么变了?
20:04
你最有希望的是什么,最担心的又是什么?
20:09
她发现,在阿尔茨海默病和其他痴呆症、
20:12
人工智能、蛋白质设计这几个领域,有明确的亮点。
20:17
但几乎每个人都小心地强调:联邦经费的不确定性,
20:22
始终悬着。
20:23
约翰·霍普金斯的凝聚态物理学家Peter Armitage,
20:27
他所在的学校在联邦资助的科研经费上领跑全国,
20:32
他说:眼下这一阵,我们简直是在拿消防水管喝水—生物、
20:37
物理科学里,好东西多到快追不过来。
20:40
这是当下;
20:41
可他也留了一句最冷峻的警告,我们放到最后讲。
20:46
三个亮点里,蛋白质设计最值得展开,因为它把这一期反复出现的两条线—人工智能和生物技术—拧在了一起,
20:56
而这两样,恰好也是特朗普政府点名的优先方向。
21:01
先讲基础:蛋白质是生命的干活分子,它由一串氨基酸组成,
21:07
而这串氨基酸会折叠成特定的三维形状,
21:11
形状决定功能。
21:14
几十年来,「一串氨基酸到底会折成什么形状」,
21:18
是生物学最难的问题之一。
21:20
二〇二四年,华盛顿大学的科学家David Baker,
21:24
因为开发出能设计蛋白质的计算系统,拿了诺贝尔化学奖。
21:29
他的突破,是把AI里的扩散模型用了过来。
21:34
扩散模型你可以理解成:先往一张图里不断加噪声、
21:38
直到变成雪花点,再训练模型学会一步步把噪声去掉、
21:44
还原出图像—这正是很多AI画图工具背后的原理。
21:50
Baker把同样的思路用在蛋白质上,
21:53
让AI快速地设计出原子的排布方式。
21:57
华盛顿大学的蛋白质设计研究所,还把这些模型开源了,
22:02
任何科学家都能免费用。
22:05
当所有人用同一套代码,进步就惠及所有人。
22:11
Baker团队最近在研究的,是设计能分解塑料的蛋白质。
22:16
往南一千多英里,得克萨斯大学奥斯汀分校的计算蛋白质工程师Danny Diaz,
22:23
带着一个叫「深度蛋白质」的团队,已经为半打新蛋白质申请了专利,
22:29
它们的设计都由AI加速。
22:31
Diaz有句话点破了AI在这里的角色:在蛋白质工程里,
22:37
大自然很擅长给你一个「最小可用版本」,
22:40
而AI模型的用处,是能加速进化,让我们造出功能达到人类需求的蛋白质。
22:48
他读博期间,在二〇二〇年,参与设计过一种货架稳定版的新冠病毒刺突蛋白—正是这类改造,
22:57
让科学家能以创纪录的速度做出疫苗。
23:01
他的团队还搞了一个叫MutCompute的开源机器学习平台,
23:06
能算出该给一个蛋白质做哪些突变来优化它。
23:11
举个具体例子:他们给一种天然的酶叫PETase只加了三个突变,
23:17
就造出了一种能分解单次性塑料水瓶的酶。
23:22
他说,这就像在一千个干草堆里找一根针,
23:26
而这正是AI非常、非常有用的地方。
23:30
除了蛋白质,文章还点了两个亮点。
23:33
一个是老年学和痴呆症研究:得州大学奥斯汀分校的早期科学家Elizabeth Muñoz,
23:40
不在诊所里做研究,而是到人们家里、社区里去—给参与者做频繁的、
23:47
简短的认知测试,记录他们的压力、是独居还是和亲人同住,
23:53
再把这些和人口、环境数据关联起来。
23:56
她已经发表研究,显示紧密、互相支持的社区,
24:01
和更好的认知功能相关。
24:03
同一个研究所的Karen Fingerman,
24:06
还有一个出人意料的发现:通过机器学习分析人们说话的模式,
24:11
她的团队发现,思维模式更深入的人,更爱用第三人称和「我们、
24:18
他们、咱们」这类复数第一人称;
24:21
而思维不那么复杂的人,更多只用第一人称的「我」。
24:26
她说,「我去了商店」这句话,比解释别人做了什么要简单得多—这个结论,
24:32
五年前是不可能被发现的,因为压根不会有人去看第三人称代词,
24:38
是机器学习让他们撞见了它。
24:42
另一个亮点是核聚变:二〇二二年美国能源部有一个重大突破,
24:47
科学家第一次让一次聚变反应放出的能量,
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超过了驱动它的激光所输入的能量,这叫净能量增益。
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虽然商业化的聚变能还很遥远,但因为特朗普政府把它当成优先项,
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聚变成了一个受青睐的方向。
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那钱从哪来?
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这就是这篇文章最重要的一层:当联邦的钱来得慢,
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私人和州的钱正在充当缓冲。
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二〇二五年,慈善家麦肯齐·斯科特一年之内向一百八十六家机构捐了近七十二亿美元;
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耐克联合创始人菲尔·奈特夫妇,去年八月给俄勒冈健康与科学大学的癌症研究所捐了二十亿美元,
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是美国大学史上最大的一笔私人捐赠。
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州一级也在动:得克萨斯,尽管州议会通过了限制大学教师权利、
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禁止多元化项目的法律,可去年十一月选民还是批准了一个三十亿美元、
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为期十年的项目,来研究阿尔茨海默病、
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帕金森病和衰老;
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加州则在讨论一个二百三十亿美元的科研基金。
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但这里有一个必须点明的、清醒的警告。
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私人的钱再多,也补不上每年联邦拿出的那几十亿。
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约翰·霍普金斯的Armitage说得很直白:确实有一些大学靠私人资金还能招人,
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系统里总会有私人的钱,但如果只剩下私人的钱,
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那是不可持续的。
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而他那句最冷峻的话是这样的:眼下天边有很多乌云。
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如果经费今年晚些时候能开始回来、如果资金能回到正常,
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这个系统能扛过这阵风暴;
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但如果它不回来,那我们就会看到一代人的科学崩塌。
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请记住这句判断—现在的繁荣,是靠过去的投入在支撑的;
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它是借来的时间。
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文章结尾又回到Sydney Erickson,
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她说:我常想我有多幸运,能研究基础科学还能靠它谋生,
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能去想宇宙在膨胀、去问「接下来会怎样、
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我们的命运是什么」;
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我真的觉得自己很幸运,能尽可能久地一直做这门科学。
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好,今天的三篇就是这些。
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把它们连起来看:第一篇,那二十八张年轻的面孔,
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是美国科学最好的种子;
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第二篇《人才外流》问的是,这些种子会不会被别的国家挖走;
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第三篇《依然明亮的地方》告诉我们,美国科学此刻依然明亮,
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但那束光,很大程度上是过去几十年的投入点亮的,
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而不是现在。
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给你留三个带走的判断。
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第一,美国科学眼下的强,和它眼下的险,
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是同时成立的—费费·李和参议员的话分别代表这两面,
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一个说生态系统仍是全球最健康的,一个说我们正在被中国在关键技术上追赶、
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身处相对的竞争风险。
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第二,人才的流动,是一件安静但深远的事;
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它不像关税、不像战争那样上头条,可Mobarak提醒我们,
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正是二战以来这股人才的涌入,造就了美国的科学霸权,
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而这种优势一旦流失,不会一夜之间显现。
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第三,也是最该记住的一条—科学的产出有巨大的滞后性。
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今天鲁宾天文台的开机、今天疫苗的速度,
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兑现的是几十年前投下的钱;
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而今天砍掉的经费、今天离开的人,它的代价,
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要很多年以后,才会以「我们本可以有、
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却没有的发现」这种形式,悄悄呈现。
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这也是那句贯穿全篇的追问—我们到底失去了什么。
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今天的深度特辑就到这里,我们下期再见。