DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！DeepSeek的诞生标志着人工智能可能迎来了其“爱迪生时刻”。虽然法拉第在1831年发现电磁感应现象，为发电机和电动机提供了理论基础，但直到半个世纪后，爱迪生发明耐用且便宜的电灯，并建立了稳定的珍珠街电站，人类才整体进入电气时代。同样，DeepSeek的独特技术方案预示着人工智能将真正走进千家万户，改变各行各业。

　　一个值得探讨的问题是，为什么DeepSeek没有诞生于那些投入大量资源的互联网大厂或承担国家级课题的大学和研究院，而是出现在一家规模不大、此前默默无闻的小公司——深度求索？这或许可以从现代科学技术的组织制度中找到线索。

　　互联网大厂和传统科研机构性质不同，但在组织特点上却高度相似，都是马克思·韦伯笔下的“科层制”组织。这类组织有两个明确的特点：一是有明确的权威、上下层级和专业分工；二是有明确的规则、流程和绩效考核方式。依靠这些特点，科层制组织能够高效实现特定目标。从古代水利工程到现代高铁5G，从载人航天到人类基因组计划，科层制组织都证明了其巨大的威力和价值。在人工智能领域也是如此，尽管大语言模型最早并非诞生于中国，但在中国科层制组织的推动下，中国机构在大语言模型开发方面取得了显著进展。例如通义千问、豆包、Kimi和智谱清言等都在全球各大榜单上有出色表现。

　　然而，科层制组织发挥威力的前提是目标清晰且路径明确，即项目目标是“工程化”的。只有当目标和路径确定时，才能将任务细化并落实到每个成员。科层制组织无法用于创造从0到1的源头创新，因为源头创新本质上无法事先定义目标和规划路径。例如，人类基因组计划的成功前提是Watson和Crick对基因分子本质的理解；国产大模型的竞争也离不开卷积神经网络、Transformer和Llama的基础。

　　更进一步，科层制组织不仅无法主动孕育源头创新，还可能破坏它。源头创新需要天马行空的探索、对事物本源的狂热追求以及个性和灵光一闪。科层制组织的严格分工和绩效考核会扼杀这些机会。OpenAI的成功案例表明，他们的源头创新来源于意外、热情、大胆设想和勇于试错。

　　打个比方，科层制组织像现代工业，只要目标明确、路径清晰，就能通过严密的分工和考核制度全力推进。但孕育真正的源头创新需要传统的农业视角，撒下种子后只能耐心等待。

　　尽管现代科研活动在全球范围内都是在科层制组织领导下进行的，但我们是否为真正的源头创新留出了足够的弹性空间？谷歌的20%时间政策允许员工自由探索，带来了Gmail和AdSense等重要创新。贝尔实验室的文化也孕育了晶体管这样的伟大发明。然而，在国内科研体制中，这种空间非常有限。

　　我们的科研人员有着复杂的分工和层级。院士们虽脱离研究一线，却掌握巨额资源分配权。年轻研究人员则被困在复杂的职称链条中，更多关注的是如何获得更高头衔。此外，科研活动被量化为各种过程性绩效考核指标，消耗了研究人员大量的时间和精力。

　　类似问题不仅在中国存在。美国mRNA疫苗的发明者Katalin Kariko长期得不到支持，抗癌药物Keytruda也曾被冷落。尽管如此，原始创新仍在中国不断涌现。

　　我们能否进一步松绑科研制度，使资源更高效地用于原始创新？比如，取消复杂的层级和帽子，采用同行评价来评估科研人员的工作。面对目标和路径尚不明确的重要问题，如癌症和衰老的研究，应让科学家们遵从灵感，进行可能失败的探索。

　　科层制组织适合管理目标清晰、路径明确的工程项目，而不适用于充满不确定性的源头科学研究。源头创新需要广泛支持和农业视角，而非工业视角。现代科研制度逐渐走向科层制难以避免，关键在于是否留出足够空间给源头创新。国内科研管理制度需进行强有力的调整，减少科层制的影响，以促进更多的原始创新。

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