公平分配人工智能福利

Russ Altman（美国斯坦福大学生物工程、基因学、医学和计算科学教授）

人工智能在加速生物和医学领域的科学发现及改变医疗卫生方面有惊人潜力。人工智能系统有望帮助弄清若干新型数据：基因组学、蛋白质组学和新陈代谢组学等“组学”的测量值；电子病历；健康信号的数字传感器监控。

聚类分析能判断新综合征，分离那些曾被认为是相同的疾病以及统一那些根本缺陷相同的疾病。模式识别技术能将疾病与疗法相匹配。例如，我和同事正在识别对调节免疫系统的药物可能有响应的患者群体。

在协商中，内科医生可能会使用来自“虚拟群体”的患者数据——他们就好像彼此坐在一起，评估诊断、选择疗法和统计结果。他们将可能在一个此类系统中进行医疗决策，或使用基于患者数据的模拟实验预测结果。

但我有两个担忧。首先，人工智能技术将加剧目前的医疗卫生不平衡状况，除非能发现一种方式，让所有病人受益。例如，在美国，失业人员会经历各种水平的护理。只有特殊群体或能支付得起的人，才能获益于先进的诊断技术，这是不公平、不合理的。

第二，我担忧临床医生理解和解释高性能人工智能系统所得出的结果的能力。大多数卫生保健提供者不会接受一个来自决策支持系统的没有明确描述如何和为何能出现效果的复杂治疗建议。因此，研究人员需要让医生、护士、患者和其他人明白他们应该如何使用人工智能，并且如何公平地使用。

机器人是人类补充物，而非替代品

Manuela Veloso（美国卡内基·梅隆大学计算机学教授）

我们正使用自己的感觉评估世界状态，用我们的大脑思索，选择达成目标的行动，并用自己的身体执行这些行动。我的科研团队正试着建造能同样做这些的机器人，它们将拥有人造感应器、算法和制动器。

但自动机器人和人类的能力之间存在极大差别。机器人通常存在知觉、认知和行动限制。它们通常无法充分理解一个场景，认识或操纵物体，理解所有的口头或书面用语等。我认为，机器人是人类的补充物，而非替代品。但机器人需要知道何时寻求帮助以及如何表达其内部工作原理。

为了更多了解机器人和人类如何共同工作，在过去3年里，我们与4个自己研发的机器人分享了我们的实验室和建筑。这些机器人看上去有点像机械讲台。它们拥有全方位车轮，以便平稳越过障碍物；照相机和激光雷达系统，以提供深度视力；用于内部处理的计算机；用于交流的屏幕，和携带东西的篮子。

之前，我们就已经意识到现实世界对机器人的挑战。于是，我们引入了“共生自主性”的概念，以便机器人向人类和互联网寻求帮助。现在，我们实验室里的机器人和人类能彼此帮助，共同克服各自的局限性。

不过，人类与机器人能安全、有效共存，还须克服一些障碍。我们正在研究人和机器人如何更简单地通过语言和动作进行沟通。我们还在探索如何改善机器人外观，提高其与外界的互动，尤其是指示灯如何向人类揭示机器人的内在状态。

尽管我们还有很长的路要走，但我相信，如果人类和机器人能彼此帮助、相互补充，未来将是乐观的。

文/张章 来源：中国科学报

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