生成式人工智能已經(jīng)在各行各業(yè)展現(xiàn)出巨大潛力，為人類帶來前所未有的創(chuàng)新體驗。今年WAIC期間，大會組委會特別專訪產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界一批業(yè)內(nèi)大咖，探索人工智能的未來之路。

本期專訪嘉賓是北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計系系主任、北京大學(xué)講席教授周曉華。周教授除了講述基礎(chǔ)學(xué)科和人工智能如何擦出火花，并為AI全球治理、建立有效合作機制建言獻策。周教授認為數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物等基礎(chǔ)學(xué)科和人工智能的結(jié)合可催生出一系列革命性的應(yīng)用和技術(shù)進步，這些進步不僅可推動學(xué)科本身的發(fā)展，也將為各行各業(yè)帶來前所未有的變革。例如新藥研發(fā)是一個復(fù)雜、高成本且耗時的過程，但AI已開始在新藥研發(fā)中發(fā)揮作用，提高研發(fā)效率。未來，如果AI可以做因果推斷，具有可解釋性，任何基于這些AI的應(yīng)用都會是爆款。

專訪嘉賓

周曉華

北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計系系主任、北京大學(xué)講席教授

Q1：您對生成式人工智能的發(fā)展趨勢有哪些判斷?

首先，生成式人工智能具備多模態(tài)能力，能更好地整合和處理各種不同類型的數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、聲音等，從而提供更加豐富和準(zhǔn)確的輸出結(jié)果。

其次，在因果推斷方面，利用潛在結(jié)果框架整合因果推斷和生成式模型，能夠提升模型對因果關(guān)系的理解，從而生成更為精準(zhǔn)和基于因果性而非相關(guān)性的結(jié)論。這對于AI在醫(yī)療診斷、金融分析和復(fù)雜系統(tǒng)決策支持等領(lǐng)域的應(yīng)用將有著巨大的提升效果。

另外，在理解空間結(jié)構(gòu)方面，特別是在涉及圖像、視頻和其他多維數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用中，理解輸入變量之間的空間結(jié)構(gòu)是至關(guān)重要的，這能夠幫助生成更準(zhǔn)確的輸出結(jié)果。

最后，對生成模型進行倫理審查和提高透明度的要求將會增加，這可以確保模型的公平性，并減少可能存在的偏見。這些措施可以為AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用帶來更多的信任和可靠性。

Q2：人工智能和數(shù)學(xué)研究有怎樣的關(guān)系?

數(shù)學(xué)，尤其是統(tǒng)計學(xué)、概率論、優(yōu)化理論和代數(shù)等方面的理論和方法為人工智能提供了算法和模型的理論基礎(chǔ)。同時，人工智能已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于解決一些數(shù)學(xué)問題和驗證數(shù)學(xué)證明。舉例來說，深度學(xué)習(xí)模型可以幫助數(shù)學(xué)家探索數(shù)據(jù)集中的模式，提出新的數(shù)學(xué)猜想。我認為人工智能實際上是數(shù)學(xué)(包括統(tǒng)計學(xué))的一個分支，它們之間并不應(yīng)該被獨立看待，而是相互交織、相互促進的關(guān)系。

Q3：基礎(chǔ)學(xué)科和人工智能會擦出怎樣的火花?

基礎(chǔ)學(xué)科，包括但不限于數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物等和人工智能的結(jié)合可催生出一系列革命性的應(yīng)用及技術(shù)上的進步，這些進步不僅推動了學(xué)科本身的發(fā)展，也為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革。例如新藥研發(fā)是一個復(fù)雜、成本高昂且耗時的過程，但AI已開始在新藥研發(fā)中發(fā)揮作用，提高研發(fā)效率。

比如藥物設(shè)計與篩選，可以通過AI學(xué)習(xí)大量的化學(xué)信息和生物活性數(shù)據(jù)，來預(yù)測新分子與特定蛋白質(zhì)的結(jié)合能力，從而加速初期的藥物篩選過程。

再比如生物標(biāo)記物的發(fā)現(xiàn)，在藥物開發(fā)早期階段，確定與疾病相關(guān)的生物標(biāo)記物是關(guān)鍵步驟之一。數(shù)據(jù)挖掘和模式識別方法可以在基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)數(shù)據(jù)中識別出與特定疾病狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的生物標(biāo)記物。這些標(biāo)記物隨后可用于藥物靶點的驗證，或作為臨床試驗的生物指標(biāo)。

在受試者患者篩選方面，人工智能可以優(yōu)化臨床試驗設(shè)計，并協(xié)助研究人員更準(zhǔn)確地篩選符合試驗條件的患者。這種方法有助于提高臨床試驗的成功率，縮短研發(fā)周期，從而加速新藥的上市進程。

Q4：在大模型+機器人、科研、社交、搜索等領(lǐng)域，爆款級應(yīng)用會在哪出現(xiàn)?

如果人工智能能夠進行因果推斷并具有高度可解釋性，那么它在各個領(lǐng)域的應(yīng)用將會受益匪淺，并且可能會成為熱門產(chǎn)品。因果推斷可以幫助我們更好地理解事件之間的因果關(guān)系，而可解釋性則可以讓我們了解AI模型的決策過程，增加對其結(jié)果的信任度。這樣的AI應(yīng)用將能夠更準(zhǔn)確地解決實際問題，提高決策的準(zhǔn)確性和可靠性，從而在市場上引起廣泛關(guān)注和應(yīng)用。

Q5：在人工智能這場競爭中，中國應(yīng)該如何定位自己?上海應(yīng)從哪些方面實現(xiàn)中國乃至世界高地的打造?

在全球人工智能技術(shù)的競爭中，我國的科研人員表現(xiàn)出了強烈的發(fā)展意愿，并在近年來取得了一定的進步。尤其在中文翻譯、自動駕駛等領(lǐng)域取得了顯著成就。雖然在AI基礎(chǔ)理論和方法方面與發(fā)展較早的國家存在一定差距，但我們不應(yīng)僅僅是追隨者，而應(yīng)該積極成為創(chuàng)新者和領(lǐng)導(dǎo)者。與國際合作，共同推動人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅有助于彌補差距，還能夠為我國在全球AI領(lǐng)域的地位提升做出貢獻。通過開展國際合作，我們可以分享資源、經(jīng)驗和技術(shù)，加速人工智能技術(shù)的發(fā)展，共同推動人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與進步。

上海作為中國的經(jīng)濟和技術(shù)中心之一，我希望它可以在我國在全球AI競爭中扮演關(guān)鍵角色，可以從以下幾個方面加強競爭力：

一是建設(shè)國際級AI研發(fā)中心：通過高水平的政策支持和資金投入，建立世界級的AI研發(fā)中心，吸引國內(nèi)外頂尖人才，促進創(chuàng)新和技術(shù)交流。

二是創(chuàng)新政策和法規(guī)環(huán)境：維持一個相對開放的政策環(huán)境。

Q6：本屆大會人工智能的全球治理是一個重要話題，如何建立有效合作機制共同應(yīng)對人工智能帶來的全球性問題?為推動全球AI治理的合作與對話，可以貢獻哪些中國智慧?

在合作機制方面，我認為，要建立一套共同的國際規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋AI的發(fā)展、部署、監(jiān)管、隱私和數(shù)據(jù)保護等，確保在該規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上推進AI技術(shù)的應(yīng)用。要開發(fā)和推廣國際認可的AI倫理和法律框架，包括數(shù)據(jù)保護、隱私權(quán)、算法透明度和責(zé)任歸屬等問題的指導(dǎo)原則。此外，要進行國際合作研究計劃和技術(shù)分享計劃，促進國際間的技術(shù)和經(jīng)驗交流。

我國在AI全球治理中應(yīng)推廣基于共贏戰(zhàn)略的國際關(guān)系理念，強調(diào)國際合作在AI發(fā)展中的重要性。通過這種方式，中國可以與其他國家共同探索如何利用AI解決全球性問題，如氣候變化、疾病控制和減貧。

Q7：世界人工智能大會已走過六個年頭，對于本屆大會，您有怎樣的期待?

我對人工智能的實際應(yīng)用落地寄予了一定的期望，希望不僅是有理論和方法的創(chuàng)新，也希望看到實實在在的落地應(yīng)用成果。尤其希望看到在多個垂直領(lǐng)域行業(yè)，例如醫(yī)療、自動駕駛等有落地價值。

（來源：世界人工智能大會）