源自东西方多地的多款人工智能系统，其聪慧程度实际如何？德国之声特地邀请这些系统对今年诺贝尔奖的获奖情况做出判断。有些预测不约而同地指向同一个方向。不过，这些系统的表现目前仍为零分。它们在前日的推测已然落空。
— DW 中文- 德国之声 (@dw_chinese) October 6, 2026
伴随着人工智能技术的快速演进，这些系统能否真正洞察未来？德国之声邀请了九款对话式AI软件，向它们提出了同一问题：2026年的诺贝尔奖谁能得到手？作为科学界的顶级殊荣，这个奖项代表着学术的最高成就，又意味着约一百万欧元的奖励以及一枚画有诺贝尔肖像的黄金奖章。
医学奖的热门已成定数
诺贝尔奖的原始设置包含五个类别：生理或医学奖、物理学奖、化学奖、文学奖与和平奖。除此之外，还有一个常被提及的”经济学诺贝尔纪念奖”。然而，这个奖项并非诺贝尔本人当年所设定。
这九款AI系统看中的诺奖候选都是什么人？为什么会选中他们？虽说这些系统的原籍各不相同——跨越中国、美国、欧洲、非洲——但在部分学科的判断上，它们却显示出了惊人的共识。
以医学奖为例，多数聊天机器人不谋而合地将目光投向GLP-1的开发领域，认为该领域的研究者最有获奖希望。
GLP-1乃人体肠道分泌的一种激素。其功能是向身体传递「吃饱了」的信号。对这一领域的深入研究已催生出了多种疾病治疗手段——包括用于控制糖尿病和肥胖症的药物。其中，减肥针剂Ozempic曾一度在全球蔚然成风。
接受提问的九款机器人中，六款认可GLP-1领域的研究者应该获奖。在这六款中，五款进一步预测，奖项会落到三位科学家身上：多伦多大学的德鲁克（Daniel J. Drucker）、哥本哈根大学的霍斯特（Jens Juul Holst）和纽约洛克菲勒大学的莫伊索夫（Svetlana Mojsov）。
某个AI系统评论称：「继mRNA免疫技术之后，这会是最不存在异议的获奖选择。终究，肥胖症和二型糖尿病的死亡人数已超越许多战争的伤亡。」还有一款程序补充道，这三位研究者「多年来都是获奖的最大概率」。
文学奖与化学奖的候选人浮出水面
虽然有些诺贝尔奖可由三人共享，但文学奖自来就是个人专属。五款人工智能一致认为，今届文学奖非邓小华莫属——这位中国作家笔名为「残雪」。她生于1953年，此前一年也曾入选获奖热门名单。
化学奖方面，五款AI同声看好哈佛大学的刘如谦（David R. Liu）。这名53岁的研究者和其课题组研制出了一套精准编辑DNA的方法。利用被称为「碱基编辑」和「先导编辑」的手段，有朝一日可以修正植物甚至人类的遗传密码。
涉及物理学奖，各款AI的判断出现了分歧。尽管如此，苏黎世联邦理工学院的英籍女科学家斯帕尔丁（Nicola A. Spaldin）仍获四款AI的看好。她专注于「多铁性材料」的基础探索。这种物质能够同时展现磁的和电的性质。
AI的预测能信得过吗？
关于和平奖，各款AI的观点各异其趣。它们提名的候选包括「国际废除核武器运动」、「纪念」这一俄罗斯人权机构，还有气候倡导者格蕾塔·通贝里，可谓众说纷纭。
这足以揭示AI系统的局限之处。真相是，「国际废除核武器运动」和「纪念」皆已获过诺贝尔奖，通贝里也早已是「诺贝尔替代奖」的得主。
上面的案例已充分证明了AI搜寻答案的方式，以及为何有时会偏离得很远。在给出回答时，AI系统通常依靠可获取的公开数据——如论文的被引用次数、业界荣誉、新闻报导或预测清单。
可是，关乎和平奖的资讯寥寥可数，科学类奖项的信息却大量存在。比如，科睿唯安（Clarivate）就充当了重要的数据源头。该公司每年列举被频繁引用的学者，作为诺贝尔奖的可能人选。AI所看好的人物，往往与之相符。
AI也会栽跟头：低级错误频出
不同的AI聊天机器人各自都有犯错的时候。ChatGPT坚称某位学者必然会摘取今年的诺贝尔数学奖——殊不知，诺贝尔奖的设置中根本不包括数学这一科目。
Copilot则有所不同，它把诺贝尔奖的桂冠加在了一位离世的研究者头上。根据诺贝尔奖的规定，这仅当某人在入选后、颁奖前才离开人世时方才允许。
这足以说明，诺贝尔奖仍需真人去评定才更加保险。至于今年的最终赢家，诺奖委员会将在10月5日之后逐一宣布。
德国人能否榜上有名？仅法国AI系统Mistral作出了此般预测：免疫学专家阿布拉斯尔（Andrea Ablasser）将获生理或医学奖。这位43岁的学者若能如愿，将刷新获奖者年龄纪录——诺贝尔奖得主的平均年龄是60岁。
