比如人工智能缺乏人類直覺和主觀判斷。
“盡管人工智能能夠基于數據和算法做出評判，但它缺乏人類的直覺、經驗和主觀判斷能力，這在科學發現的評價中是不可或缺的。人類評審能夠理解研究背后的復雜性、創造性以及其對人類知識體系的潛在貢獻，ai不可能理解”
比如人工智能是愚蠢的，根本不可能評價跨學科跟前沿研究。
“人工智能在處理高度專業化和嚴密定義的任務中也許能夠表現出色，但對于跨學科和前沿科學研究的評價是不可信的。因為這些領域往往需要非常規的思維和獨特的洞察力，遠遠超出了ai當前處理和評估的能力。”
再比如人工智能同樣可能存在偏見問題。
“我們相信人工智能在設計時，是希望客觀無偏的。但ai系統是基于它們被訓練的數據集來做決策的，這可能導致固有偏見的問題。如果訓練數據集中存在性別、種族、地域或學派的偏見，那么ai的決策同樣會反映這些偏見。”
一篇文章洋洋灑灑寫了近萬字，列舉了十條人工智能不可能替代人類評審，更是在最后進行了情緒飽滿的升華。
“我們承認，身為人類，我們可能犯這樣或者那樣的錯誤，哪怕是科學獎的評審。人類不可能永遠不犯錯，但這種不完美才是人作為這個世界的主人的最大特點。
但人類最可貴的精神之一是我們所擁有著強大的糾錯能力。當意識到錯誤時，我們會努力改正自己的錯誤。并讓一切回到正常的軌道。而人工智能在爭議出現時，責任和決策的歸屬變得模糊。
因此，我們在這里向公眾呼吁請保持科學評價的人性化，保護它免受無情算法的侵蝕。讓我們共同維護科學探索的純粹性和尊嚴，確保科學成就的評價仍然是以人類的智慧、直覺和倫理為基礎。限制人工智能的無序使用，讓人類之光持續閃耀。”
在許多人的推波助瀾之下，這篇文章徹底火了。
不止是在學術圈，甚至蔓延到了普通人領域。
對于豆豆來說，它的目的也達到了。
正如決策樹模擬的結果，一個科學類大獎必須要先在學術界引發極大討論，然后蔓延到普通人的世界才是正常的。畢竟先被普通人討論的那應該是金雞獎又或者奧斯卡獎。
因為想獲得學者的認可遠比征服普通人要難的多。
所以喬澤自然科學獎的熱度必須現在學界內部被炒熱。
經過豆豆的一系列謀劃，目的順利達成。
借助瑞典皇家科學院跟諾貝爾獎在普通人群中間的龐大影響力，許多記者都注意到了這篇文章，并開始紛紛轉載。
而當人們看到這篇文章，必然會激起好奇心，想要深究更多。
誰家搞了個什么獎用ai來評審啊還能讓諾貝爾獎的運營方都感覺這么緊張學術界又發生什么事了
只要有人有了好奇心，在這個誰都可以當媒體的年代，無數人就坐不住了。
不止是那些如同蒼蠅般盯著各種熱點的記者們，還有無數的自媒體人，都開始敏銳的注意到了其中有故事。
如果再加上互聯網上本就有具備意識的人工智能在推波助瀾，幾乎沒用多少時間，近期發生的一系列事情便在普通人的世界都火了起來。
“克拉福德數學獎真有這個獎嗎”
“廢話，傳說中的小諾貝爾獎啊”
“離譜了，這個獎竟然沒給喬澤哦，科學院院長親自改的還能這么玩”
“人工智能評獎沒聽說過啊，之前的科學類大獎都不是推薦制嗎”
“哈，孤陋寡聞了吧去看西林數學研究所的官網，有關于喬澤自然科學獎的鏈接，據說喬澤跟他女朋友捐贈了五十億成立了一個喬澤獎科學基金。獎金要比諾貝爾獎還多一點呢，而且全程由人工智能控制，推薦制還改成了自薦制跟邀請制。”
“那得去瞅瞅，兄弟發個地址唄。”