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(fā)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(fā)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(chuàng)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(yī)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(fā)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(chuàng)性工作。他25歲拿下麻省理工學院博士，28歲發(fā)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(tài)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(fā)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(fā)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(tài)系統。
2014年以來，人工智能技術的發(fā)展使互聯網的發(fā)展進入第三階段。“在這個過程中，算法發(fā)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(tài)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(qū)。
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(guī)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(fā)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(guī)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(fā)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。”
