采访对象供图

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。”

昨天，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。

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。

“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。

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”。

为什么人们能看见颜色？为什么有的人难以分辨红色和绿色？为什么男性比女性更容易患有色盲症？杰瑞米·内森斯（Jeremy Nathans）以“色觉、X染色体失活与女性优势”为题分享。

内森斯曾揭示人类颜色视觉的分子基础，通过基因研究阐明了视网膜发育的机制及其与遗传性眼病的关系。

早在300多年前，人类就已经开始探索颜色视觉的奥秘。1666年，英国科学家艾萨克·牛顿（Isaac Newton）进行了历史上著名的三棱镜色散实验，发现阳光经过三棱镜折射后，会在墙上被“分解”为多种颜色，证明阳光是由多种颜色的光组成的。内森斯认为，这一发现是“对人类颜色视觉最早、最深的洞察”。

人体具有红、蓝和绿三类不同的色觉基因，不同基因对多个波长的光敏感程度不同，但对某一组特定波长的光的敏感度最佳。内森斯发现，人类感知红和绿的过程中，有三个关键位置的氨基酸起到非常重要的作用，携带不同氨基酸会导致人们对不同的颜色的敏感度不同。他举了一个有趣的例子，同样是对红色敏感的视蛋白，如果180位的氨基酸是丝氨酸或丙氨酸，会导致人们有4nm的色觉偏差。而这个微小的偏差则会因性别不同而扩大，因为这个基因在X染色体上，使得男性和女性在长波长光谱的感知上有一些差异。

X染色体失活，正是色盲症男女有别的奥秘。内森斯介绍，人类大部分色觉受体位于X染色体上，如果发生基因突变，就会导致色盲症。女性有两条X染色体，如果其一发生失活，另一条X染色体就会进行代偿，而男性只有一条X染色体，一旦发生病变，无法得到代偿，只能“认栽”。这就是男性比女性患色盲症比例高的原因。

在了解人类颜色视觉基因层面工作机制的基础上，内森斯和合作者进一步探索创新，在一项小鼠遗传和行为研究中，对具有基因缺陷的小鼠进行了基因改造，使得本来只具有长波、中波、短波色素基因中的一部分的二色视觉小鼠能够看到原来看不到的色彩，通过三色视觉测试。

这一惊人发现凸显了视觉系统的非凡可塑性。有听众提问：“X染色体失活能够应用于基因治疗之中吗？”内森斯表示，雌性动物X染色体失活机制有望在基因缺陷疾病诊疗方面解决一些问题，理论上，人们可以通过让失活的基因重新表达，将突变的基因沉默，但如果一条染色体失活，可能会影响其他疾病的表达。“科学问题就像洋葱，揭开一层还有一层，”他强调，“尽管我们做了多年研究，但还是不了解具体机制，仍然需要做更多工作。”

新民晚报记者 张炯强