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还有什么工作不可能被AI取代?世界顶尖科学家说……

发布时间:2024-10-22 16:57:03来源: 13041198719

还有什么工作不可能被AI取代,什么工作可以由AI催生?

面对这个具有普遍性的困惑,计算机科学领域杰出学者乔恩·克莱因伯格(Jon Kleinberg)坦言,“我不知道”。

“2008年我们不会想到人工智能将会在视觉分析、语言处理上有那么好的发展,2016年我们也未曾料到人工智能可以和人进行自然的对话。”同样惊诧于AI的迅猛发展的他始终认为,这些科学活动都是人类功能的延伸,“如果没有人类的观察和思考,我们就不可能推进这些工作。”

今天(10月21日),第九期浦江科学大师讲坛在复旦大学相辉堂举行,在搜索引擎算法和社交网络底层架构等前沿领域取得开创性成就的康奈尔大学计算机科学和信息科学讲席教授乔恩·克莱因伯格(Jon Kleinberg)和视觉科学领域卓越的科学家之一、约翰斯·霍普金斯大学医学院分子生物学与遗传学、神经科学和眼科学讲席教授杰瑞米·内森斯(Jeremy Nathans)联袂开讲。

日前,他们在上海被授予2024世界顶尖科学家协会奖。这是2024世界顶尖科学家协会奖获奖者来沪学术交流活动首场活动,他们将出席10月25日在2024世界顶尖科学家论坛开幕式上举行的颁奖典礼。

报告前,上海市政协副主席吴信宝为两位嘉宾颁发浦江科学大师讲坛主讲科学家的纪念证书,中国科学院院士、复旦大学校长金力主持讲坛。市政协各专门委员会、市科技党委、市科委、市教委、市科协、顶科协等单位负责人,上海市各高校、中学师生以及科研人员、校友代表出席活动。

算法与生俱来就有偏见

需关注公平性与多元化

算法视角下的人类世界是怎样的?如何确保算法的公平性?未来人工智能是否会完全替代人类行动?克莱因伯格以“算法视角下的世界:计算与高风险决策”为题,对这些问题进行了回答。

克莱因伯格曾对小世界理论和万维网搜索算法做出开创性工作。他25岁拿下麻省理工学院博士,28岁发表关于“外部网络的HITS算法”的论文。他和各个学科领域开展合作,希望将人工智能更好、更善、更公平的应用于人类社会。如今,他思考并推动算法公平,尤其是当算法辅助人类做出决策时,如何定义和实现公平。

算法让互联网

成为“智能生态系统”

31年前,天文学家、康奈尔大学教授卡尔·萨根(Carl Edward Sagan)在一场讲座中介绍了1990年12月伽利略探测器的绕地飞行历程,期间所收集的数据,通过图像特征揭示了大气层内存在丰富的氧气。这场讲座让克莱因伯格受益匪浅。

“90年代初,我们开始将互联网看作是一个巨大的图书馆。”克莱因伯格把计算机科学三十多年的发展史分为三个阶段,随之而来的是社交媒体兴起,互联网被赋予了更多含义——人与人、人与机器在社交网络的接触,产生巨量分享、转发和虚拟社群信息,在互联网空间形成了囊括各种人类行为的生态系统。

2014年以来,人工智能技术的发展使互联网的发展进入第三阶段。“在这个过程中,算法发挥了至关重要的作用,它们能够处理海量的信息,并从中提取有价值的部分。”克莱因伯格指出。

然而,算法的应用也产生许多新的问题,比如怎样通过算法分析获得更多信息?虚拟信息是否能转化为可研究、可加工的素材?为此,有效利用机器学习和人工智能技术,能让当前以人工智能作为基础的互联网生态体系更为健全。

算法视角

解码人类活动“热点”

数字时代,海量的数据如何改变人类?算法视角下的世界是怎样的?

克莱因伯格团队通过分析数百万用户的照片、搜索引擎查询以及移动设备的位置信息,识别地球上人类活动的“热点”。这些“热点”不仅是物理空间中的聚集点,更是特定时间段内人们社会活动的中心。

旅行、度假、家庭、朋友……人们会在社交平台对这些地点进行标记。在一个城市著名地标周围,或是大型公共活动期间,都会形成显著的数据密集区。

在克莱因伯格看来,数据表面就能提供很多意义,大模型可以挖掘出更多信息。他们对地理标签数据进行热力图分析,借助大语言模型从纷繁复杂的数据中提炼出有用的信息,分析其中的高频词汇、特殊词汇,从而准确定位并描述这些“热点”。

这种基于大数据的研究方法,在两个不同的尺度上进行:以大约100公里为半径的大都市规模,和缩小到仅约100米的地标级精细度。这不仅有助于人们更好地了解大范围内的人口流动趋势,也能对单个地点有更加清晰的认识。“当我们使用算法来分析这些数据时,我们可以发现许多有趣且重要的社会和文化内涵。”

这项研究有助于提升城市规划、旅游管理、灾害响应等多个领域的工作效率。“随着越来越多关于人类行为模式的数据积累起来,未来或许能及时有效地应对更复杂多元的社会问题。”

克服算法偏见

需要公平与多元

“算法与生俱来就有偏见。在设计算法时,必须考虑到多元化的公平标准,并开发新的技术方法。”多年来,克莱因伯格一直致力于探索如何定义及实现算法公平,尤其是在算法辅助人类做决定的场景。在他看来,公平不只是是一个单一标准,而是涉及多个维度。“需要考虑不同的度量标准,确保算法在各个层面上都是公平的。”

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