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還有什么工作不可能被AI取代?世界頂尖科學家說……

發布時間:2024-10-22 16:57:03來源: 13041198719

還有什么工作不可能被AI取代,什么工作可以由AI催生?

面對這個具有普遍性的困惑,計算機科學領域杰出學者喬恩·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、語言處理上有那么好的發展,2016年我們也未曾料到人工智能可以和人進行自然的對話。”同樣驚詫于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。”

今天(10月21日),第九期浦江科學大師講壇在復旦大學相輝堂舉行,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杰瑞米·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、復旦大學校長金力主持講壇。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

需關注公平性與多元化

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歲發表關于“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、更公平的應用于人類社會。如今,他思考并推動算法公平,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,并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,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,從而準確定位并描述這些“熱點”。

這種基于大數據的研究方法,在兩個不同的尺度上進行:以大約100公里為半徑的大都市規模,和縮小到僅約100米的地標級精細度。這不僅有助于人們更好地了解大范圍內的人口流動趨勢,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。”

這項研究有助于提升城市規劃、旅游管理、災害響應等多個領域的工作效率。“隨著越來越多關于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,并開發新的技術方法。”多年來,克萊因伯格一直致力于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。”

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