人工智能会取代“张文宏”们吗？张文宏硬核回应：运用技术但不迷信数据，人不能什么都不做

人工智能和大数据

在这次抗疫中到底发挥了多大的作用

在今天的2020世界人工智能大会上

李兰娟院士、张文宏、吴凡分别发表了自己的看法

人工智能什么该做，什么不该做

张文宏可以说是此次2020世界人工智能大会上的红人。

7月9日，在和前微软高管沈向洋等科学家的论坛讨论中，张文宏就曾感慨：“人工智能如果在去年12月初就看到了大量肺部CT图片，数据会提出警报。”

在今早战“疫”双侠高峰对话中，张文宏再一次提出，“要给人工智能定边界，什么该做，什么不该做。”

对于大数据在疫情防控过程中起到的作用，张文宏表示赞同。

他坦言，对于传染性疾病，其防控核心便是快。上海自新冠肺炎疫情早期就使用大数据，为疫情防控提供了一个可以操作的时间窗口，取得了良好效果。但他同时指出，要充分地利用技术，但是不能迷信技术。

“传染病防控的核心就是快，在早期使用大数据进行防控时，效果很好。但病例一旦指数级上升，到了一个超平台期，就像现在有些国家，每天新增那么多感染者时，此时大数据即便追踪到了，也没有那么多人可以做事了。因此通过大数据，给我们人类提供了一个可以操作的时间窗口。这次上海抗疫的成功也是中国的成功，就是源于运用了许多科技和大数据模型，在合适的窗口里面利用了这些技术，我觉得这非常关键。”

当大数据和人工智能不断发展

医生会不会被AI取代呢？

张文宏说出大实话，他认为医生不会被取代，他说：“大家要充分运用技术，但不能迷信数据，其中要发挥人的作用。”

大数据临床应用还存在比较多的障碍，不像流行病学领域的应用。在临床上，很多特殊案例都超出了人工智能的算法边界。AI在影像学领域发展很快，但面对新冠肺炎这一新发传染病，当没有足够数据“喂”给AI，甚至无法正确读片，最终还是只能依靠医生的经验判断。

张文宏说出大实话。他指出，现在有不少医院，医生在正式接诊前，已经有机器人对病人的基础信息进行简单问诊，把电子病历都打印了出来。

“但说句实话，我在临床上，不太主张用大数据来替代简单的问诊。我宁可多一个工作岗位给我们的护士或者年轻人。你老是把所有的工作岗位都取代掉，你想干什么？”

“所有的电子病例都是有价值的，比如从北京到上海可以拿到所有的病例，现在人可以被取代掉吗？不可能。人不能什么事都不做的，全让机器做，这不是什么好事，所以大数据将来的发展，我个人认为一定要精准，哪些东西能给我们做增量，不是取代我们，取代毫无意义。”他称。

张文宏表示：“人吧，不能什么事情都让机器做，这不是什么好事，我觉得取代毫无意义。到共产主义社会的时候，马克思说过，劳动成为人的需要。你在剥夺一种需要你知不知道？所以我觉得大数据的产生不是剥夺人类的需要，而是要给我们人类做增量。所以现在的技术发展有点‘歪’了。”

张文宏同时强调：“大数据的发展必须跟人类的长远发展方向一致，这样是有盈利的；大数据把人取代掉，用机器取代人成本更低，这是错的。大数据发展一定要跟人类使命、人类命运共同体保持一致，如果不一致，大数据只追逐利润，我个人觉得会失败。”

张爸的核心观点就是，人工智能要辅助人做事。

 “人工智能发展绝对是一把双刃剑，我们要用好它，但千万别伤了自己。人工智能是新的科技革命，它究竟能走到哪里，我们根本无法预测。现在已经有人开始做人机互动了，将来人都会有一个储存器，未来你的躯体可能不在了，但你的思想将永存，而且这个思想永远可以跟别人对话，我都很难想象为什么要这样。但至少提出一点，我们要保持敬畏之心。”

机器算得准源于人的经验

“疾控女侠”吴凡也认为，虽然机器变得越来越聪明，但是人与机器、大数据应当是相互辅助的。

吴凡首先肯定人工智能在此次战“疫”中，在关联分析、叠加其他大数据进行深度挖掘以及预警方面发挥重要作用，而且在不断数据“喂料”之下，机器还有自学习功能，变得越来越聪明。

但吴凡话锋一转，“即便有了这些数据，机器是否就能解决所有问题了呢？那还要人干嘛？”她认为，人和机器、大数据是一个互动关系。

她说，最典型案例，这次新冠疫情，大家都知道，英国帝国理工学院就给上海预测，说上海这个城市，按照人口密度和人员流量，新冠疫情应该是80万感染者。但实际上，上海本土病例只有341个（截至6月27日24时，上海累计报告本地确诊病例341例），预测和实际出现几个数量级的差异。英国帝国理工学院为什么会算错？大家用的都是传染病动力模型，为什么能差这么多？

吴凡说，差别就在于人，就在人的脑袋上。“模型虽是一样的，但传染病在不同地区，有不同的流行态势和不同参数，而这些参数的估计是靠人来估计，要不然要专家干什么？”上海不仅用传染病动力模型去预测，还加入了人的社会交往的神经网络模型。同样是2000万人口的城市，你是在家里各归各种地，还是聚集性交往，人的行为模型决定了传染病的传播动力和模式的不同。“所以这些模式的设定和参数的给定、设置，都需要人基于科学和经验，给出不同的参考值，机器才能算得准。”

大数据研判对高危人员排查起到重要作用

2020世界人工智能健康云峰会·AI+公共卫生专题论坛上，中国工程院院士李兰娟指出，AI在疫情防控中发挥了非常重要的作用，包括公共卫生、疫情研判、情绪管理、地图服务、基因检测、药物研发、互联网医院等方面。

她提及疫情防控中的大数据研判，“这对高危人员的排查起到非常重要的作用，尤其是防控的模型、智慧抗疫APP工具来筛查高危人群，提出就医指南，对于甄别、控制传染病发挥了非常重要的作用。”

李兰娟还指出，在智能诊断方面，通过对病毒样本自动化的基因组分析，能够在短时间内把病毒的基因分析出来。

李兰娟院士团队基于机器学习技术的新冠肺炎早期自筛APP，仅通过10个专家制定的参数就能实现新冠智能筛查，准确率可达91%。

而AI对于肺部病灶快速识别、精准测量，准确率已达到79.3%，可以更好地助力病例筛查；智能社区防疫方面，通过采用语音识别、语义理解等随访系统，用AI设计疫情感染地图查询功能，提高了防控的效率。

而在药物研发方面，通过人工智能算法，151种上市的老的药物中分析出了5种对病毒可能有效的药物，再在实验室里用药物抑制病毒，选择一些较为有效的抗病毒药物，这对病人减少重症的发生十分重要。

此外，李兰娟还指出，疫情期间，通过远程门诊、远程咨询、远程服务等方式，互联网医院得到了发展和推广，这对今后的医疗改革起到非常重要的推动作用。

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本文综合自上观新闻、澎湃新闻 等

相关作者：李晔

微信编辑：胡雨松

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