還有什麽工作不可能被AI取代，什麽工作可以由AI催生👷？
面對這個具有普遍性的困惑，計算機科學領域傑出學者喬恩·克萊因伯格（Jon Kleinberg）坦言，“我不知道”。
“2008年我們不會想到人工智能將會在視覺分析🙀、語言處理上有那麽好的發展🦹🏼，2016年我們也未曾料到人工智能可以和人進行自然的對話。”同樣驚詫於AI的迅猛發展的他始終認為，這些科學活動都是人類功能的延伸，“如果沒有人類的觀察和思考🚗，我們就不可能推進這些工作👨🏻🏭。”
10月21日，第九期浦江科學大師講壇在恒行2平台相輝堂舉行，在搜索引擎算法和社交網絡底層架構等前沿領域取得開創性成就的康奈爾大學計算機科學和信息科學講席教授喬恩·克萊因伯格（Jon Kleinberg）和視覺科學領域卓越的科學家之一、約翰斯·霍普金斯大學醫學院分子生物學與遺傳學、神經科學和眼科學講席教授傑瑞米·內森斯（Jeremy Nathans）聯袂開講💆🏻♂️。
日前，他們在上海被授予2024世界頂尖科學家協會獎。這是2024世界頂尖科學家協會獎獲獎者來滬學術交流活動首場活動，他們將出席10月25日在2024世界頂尖科學家論壇開幕式上舉行的頒獎典禮🚉。
報告前，上海市政協副主席吳信寶為兩位嘉賓頒發浦江科學大師講壇主講科學家的紀念證書，中國科學院院士💇🏻、恒行2平台校長金力主持講壇。市政協各專門委員會、市科技黨委、市科委🦴、市教委💚、市科協、頂科協等單位負責人，上海市各高校、中學師生以及科研人員、校友代表出席活動。
算法與生俱來就有偏見👨🏻🦰，需關註公平性與多元化
算法視角下的人類世界是怎樣的？如何確保算法的公平性？未來人工智能是否會完全替代人類行動😋？克萊因伯格以“算法視角下的世界：計算與高風險決策”為題，對這些問題進行了回答。
克萊因伯格曾對小世界理論和萬維網搜索算法做出開創性工作。他25歲拿下麻省理工學院博士，28歲發表關於“外部網絡的HITS算法”的論文。他和各個學科領域開展合作，希望將人工智能更好、更善、更公平的應用於人類社會。如今，他思考並推動算法公平👨🏻🍳，尤其是當算法輔助人類做出決策時👳🏼♂️，如何定義和實現公平。
算法讓互聯網成為“智能生態系統”
31年前👹，天文學家、康奈爾大學教授卡爾·薩根（Carl Edward Sagan）在一場講座中介紹了1990年12月伽利略探測器的繞地飛行歷程👩⚖️，期間所收集的數據🪥，通過圖像特征揭示了大氣層內存在豐富的氧氣🤽♂️👦🏼。這場講座讓克萊因伯格受益匪淺。
“90年代初，我們開始將互聯網看作是一個巨大的圖書館。”克萊因伯格把計算機科學三十多年的發展史分為三個階段，隨之而來的是社交媒體興起，互聯網被賦予了更多含義——人與人、人與機器在社交網絡的接觸，產生巨量分享🏌🏻♀️、轉發和虛擬社群信息🤜🏿，在互聯網空間形成了囊括各種人類行為的生態系統。
2014年以來，人工智能技術的發展使互聯網的發展進入第三階段🕯🔼。“在這個過程中，算法發揮了至關重要的作用🕡，它們能夠處理海量的信息🏄，並從中提取有價值的部分🐏。”克萊因伯格指出🏝。
然而，算法的應用也產生許多新的問題，比如怎樣通過算法分析獲得更多信息🐵？虛擬信息是否能轉化為可研究👩🏻✈️、可加工的素材✖️？為此，有效利用機器學習和人工智能技術😪，能讓當前以人工智能作為基礎的互聯網生態體系更為健全。
算法視角解碼人類活動“熱點”
數字時代🛷，海量的數據如何改變人類？算法視角下的世界是怎樣的？
克萊因伯格團隊通過分析數百萬用戶的照片、搜索引擎查詢以及移動設備的位置信息🍧🌋，識別地球上人類活動的“熱點”。這些“熱點”不僅是物理空間中的聚集點，更是特定時間段內人們社會活動的中心💁🏿♀️。
旅行、度假、家庭、朋友……人們會在社交平臺對這些地點進行標記🍰。在一個城市著名地標周圍，或是大型公共活動期間👶，都會形成顯著的數據密集區。
在克萊因伯格看來🦀，數據表面就能提供很多意義👌🏽𓀛，大模型可以挖掘出更多信息。他們對地理標簽數據進行熱力圖分析，借助大語言模型從紛繁復雜的數據中提煉出有用的信息，分析其中的高頻詞匯☂️、特殊詞匯🦸🏽👋🏿，從而準確定位並描述這些“熱點”👨🏽🌾。
這種基於大數據的研究方法，在兩個不同的尺度上進行：以大約100公裏為半徑的大都市規模🙅🏻♀️，和縮小到僅約100米的地標級精細度。這不僅有助於人們更好地了解大範圍內的人口流動趨勢𓀐，也能對單個地點有更加清晰的認識。“當我們使用算法來分析這些數據時，我們可以發現許多有趣且重要的社會和文化內涵。”
這項研究有助於提升城市規劃、旅遊管理🧏🏿♀️🎒、災害響應等多個領域的工作效率🚈。“隨著越來越多關於人類行為模式的數據積累起來，未來或許能及時有效地應對更復雜多元的社會問題。”
克服算法偏見，需要公平與多元
“算法與生俱來就有偏見🔣。在設計算法時，必須考慮到多元化的公平標準，並開發新的技術方法。”多年來🛟，克萊因伯格一直致力於探索如何定義及實現算法公平，尤其是在算法輔助人類做決定的場景。在他看來🐰，公平不只是是一個單一標準，而是涉及多個維度。“需要考慮不同的度量標準🟢，確保算法在各個層面上都是公平的。”
有聽眾提出隱憂——如何在研究中考慮到沒有移動設備🕺🏽、無法接入互聯網的人？而世界各國人們常用的社交平臺不同，又該如何得到更為客觀準確的數據和分析🦸🏼♀️？克萊因伯格對這一關切表示贊同☀️，認為研究者們可以從政府、非營利組織👩👩👧👧、援助機構等渠道獲得多元類型數據☣️，開展物理世界和數字世界的綜合比對，同時不能只關註某個特定的平臺和地點🐝，要全面關註人類對互聯網的使用。
“我們必須思考算法對人類生活和後代可能產生的影響🧛👩🏻🎓。”克萊因伯格強調，除了偏見，算法還可能存在文化單一問題。“如果我們都使用同一種算法去做決定，是否會導致做出的決定高度趨同，導致我們的文化也是高度趨同？”在他看來，人類在使用算法工具的時候，設計者、使用者、研究者都需要保持一定的多元性🎰。
我通常不是人群中最聰明的，但擅長艱苦的工作
為什麽人們能看見顏色👭？為什麽有的人難以分辨紅色和綠色？為什麽男性比女性更容易患有色盲症……傑瑞米·內森斯（Jeremy Nathans）以“色覺、X染色體失活與女性優勢”為題的分享，對這些有趣的問題進行了回答。
內森斯曾揭示人類顏色視覺的分子基礎，通過基因研究闡明了視網膜發育的機製及其與遺傳性眼病的關系。同時，他還探索了基因治療在視覺系統疾病中的潛力📃，為視覺科學的研究和臨床應用開辟了新的方向🥃，也改變了人類對如何“看”世界的理解🖐。
這兩種氨基酸影響人對顏色的敏感度
顏色視覺在現實生活中不僅具有美學優勢，還具有實用價值👂🏿，是一種重要的信息來源👴🏽。比如對植物而言，顏色能夠幫助其吸引昆蟲和鳥類為其授粉；對動物而言👩🏼🦱，可以利用自身鮮艷的顏色對捕食者發出警告，告訴對方“我有毒”🧑🏼💻。
早在300多年前，人類就已經開始探索顏色視覺的奧秘。1666年，英國科學家艾薩克·牛頓（Isaac Newton）進行了歷史上著名的三棱鏡色散實驗，發現陽光經過三棱鏡折射後，會在墻上被“分解”為多種顏色，證明陽光是由多種顏色的光組成的。內森斯認為，這一發現是“對人類顏色視覺最早✋🏿、最深的洞察”🫃🏻。
20世紀中期🆘🧛🏻♂️，哈佛大學生物學家如特·哈勃（Ruth Hubbard）和喬治·沃爾（George Wald）發現所有動物的視覺都遵循順反異構的規則。視黃醛11-12位的化學鍵有順式和反式兩種狀態❤️，兩個狀態之間轉換的過程，就是所有視覺產生的過程🫎🐸。所有有視覺的動物都通過光異構化反應獲得視覺👆🏽，前提是在視覺光感受器細胞上具有光受體🛀，才能夠將光轉化為大腦可處理的信息。
人體具有紅、藍和綠三類不同的色覺基因，不同基因對多個波長的光敏感程度不同，但對某一組特定波長的光的敏感度最佳。內森斯發現👮🏻♂️，人類感知紅和綠的過程中，有三個關鍵位置的氨基酸起到非常重要的作用🏋️🧑🏼🍳，攜帶不同氨基酸會導致人們對不同的顏色的敏感度不同🤚🏿。
他舉了一個有趣的例子，同樣是對紅色敏感的視蛋白👨🏻🦽➡️，如果180位的氨基酸是絲氨酸或丙氨酸，會導致人們有4nm的色覺偏差👰。而這個微小的偏差則會因性別不同而擴大，因為這個基因在X染色體上，使得男性和女性在長波長光譜的感知上有一些差異🦓。
色覺障礙如何產生？他在分子層面闡明原因
從分子基礎出發🈹，內森斯開始探究視覺基因的相關疾病。
1794年，英國化學家約翰·道爾頓（John Dalton）第一次發現了色盲症。正常情況下，人類是“三色視者”🚶♂️➡️，其視網膜上的視錐細胞存在三種感光色素，分別能夠識別紅、綠、藍三原色。色盲患者則通常缺失或異常表達其中一種或多種色素，不能辨別某種或某幾種顏色，包括人們所熟知的紅色盲、綠色盲和較少見的藍黃色盲。
“我相信聽眾中一定有人色覺跟其他大多數人不一樣🤷🏿♀️，這種色覺不一樣是由基因來決定的。”內森斯表示👷🏿♀️🌀，基因決定了人們對長波和中波光線的接收情況。在進化的過程中，編碼紅色和綠色色覺的基因到了一條染色體上，這一基因重組事件🏄🏼♀️，也是人類色覺變異的根源👷♂️🧎🏻♂️。
內森斯表示，他對自己的DNA進行了測序，發現他的染色體上就有1個紅色和2個綠色的色覺基因，這也是人類物種中最常見的組合。而基因內部的混合重組會導致異常色覺，紅綠色盲的分子基礎是在染色體上串聯排布的紅綠感光色素基因異常重組或者基因缺失。
X染色體失活☄️，為女性視覺系統帶來了新的可能
一只具有黑色、橘色、白色毛發的花色母貓看似尋常，但卻反映了遺傳學中一種特殊的現象👱：X染色體失活。在正常雌性哺乳動物的細胞中🔇，兩條X染色體中的一條會失去活性🍬，導致X連鎖基因得到劑量補償，保證雌雄個體在功能上具有相同的基因表達水平。
X染色體失活，正是色盲症男女有別的奧秘3️⃣。內森斯介紹🙎🏽♂️，人類大部分色覺受體位於X染色體上，如果發生基因突變，就會導致色盲症。女性有兩條X染色體，如果其一發生失活，另一條X染色體就會進行代償⚅，而男性只有一條X染色體🤶🏽，一旦發生病變，無法得到代償☝🏼，只能“認栽”。這就是男性比女性患色盲症比例高的原因。
在了解人類顏色視覺基因層面工作機製的基礎上，內森斯和合作者進一步探索創新，在一項小鼠遺傳和行為研究中，對具有基因缺陷的小鼠進行了基因改造，使得本來只具有長波、中波、短波色素基因中的一部分的二色視覺小鼠能夠看到原來看不到的色彩🏄🏼，通過三色視覺測試➰。
這一驚人發現凸顯了視覺系統的非凡可塑性。有聽眾提問：“X染色體失活能夠應用於基因治療之中嗎8️⃣？”內森斯表示，雌性動物X染色體失活機製有望在基因缺陷疾病診療方面解決一些問題🚆，理論上，人們可以通過讓讓失活的基因重新表達，將突變的基因沉默🦸🏻，但如果一條染色體失活，可能會影響其他疾病的表達。“科學問題就像洋蔥👵，揭開一層還有一層，”他強調，“盡管我們做了多年研究，但還是不了解具體機製，仍然需要做更多工作。”
