公平分配人工智能福利

Russ Altman（美國斯坦福大學生物工程、基因學、醫(yī)學和計算科學教授）

人工智能在加速生物和醫(yī)學領域的科學發(fā)現(xiàn)及改變醫(yī)療衛(wèi)生方面有驚人潛力。人工智能系統(tǒng)有望幫助弄清若干新型數(shù)據(jù)：基因組學、蛋白質組學和新陳代謝組學等“組學”的測量值；電子病歷；健康信號的數(shù)字傳感器監(jiān)控。

聚類分析能判斷新綜合征，分離那些曾被認為是相同的疾病以及統(tǒng)一那些根本缺陷相同的疾病。模式識別技術能將疾病與療法相匹配。例如，我和同事正在識別對調節(jié)免疫系統(tǒng)的藥物可能有響應的患者群體。

在協(xié)商中，內科醫(yī)生可能會使用來自“虛擬群體”的患者數(shù)據(jù)——他們就好像彼此坐在一起，評估診斷、選擇療法和統(tǒng)計結果。他們將可能在一個此類系統(tǒng)中進行醫(yī)療決策，或使用基于患者數(shù)據(jù)的模擬實驗預測結果。

但我有兩個擔憂。首先，人工智能技術將加劇目前的醫(yī)療衛(wèi)生不平衡狀況，除非能發(fā)現(xiàn)一種方式，讓所有病人受益。例如，在美國，失業(yè)人員會經歷各種水平的護理。只有特殊群體或能支付得起的人，才能獲益于先進的診斷技術，這是不公平、不合理的。

第二，我擔憂臨床醫(yī)生理解和解釋高性能人工智能系統(tǒng)所得出的結果的能力。大多數(shù)衛(wèi)生保健提供者不會接受一個來自決策支持系統(tǒng)的沒有明確描述如何和為何能出現(xiàn)效果的復雜治療建議。因此，研究人員需要讓醫(yī)生、護士、患者和其他人明白他們應該如何使用人工智能，并且如何公平地使用。

機器人是人類補充物，而非替代品

Manuela Veloso（美國卡內基·梅隆大學計算機學教授）

我們正使用自己的感覺評估世界狀態(tài)，用我們的大腦思索，選擇達成目標的行動，并用自己的身體執(zhí)行這些行動。我的科研團隊正試著建造能同樣做這些的機器人，它們將擁有人造感應器、算法和制動器。

但自動機器人和人類的能力之間存在極大差別。機器人通常存在知覺、認知和行動限制。它們通常無法充分理解一個場景，認識或操縱物體，理解所有的口頭或書面用語等。我認為，機器人是人類的補充物，而非替代品。但機器人需要知道何時尋求幫助以及如何表達其內部工作原理。

為了更多了解機器人和人類如何共同工作，在過去3年里，我們與4個自己研發(fā)的機器人分享了我們的實驗室和建筑。這些機器人看上去有點像機械講臺。它們擁有全方位車輪，以便平穩(wěn)越過障礙物；照相機和激光雷達系統(tǒng)，以提供深度視力；用于內部處理的計算機；用于交流的屏幕，和攜帶東西的籃子。

之前，我們就已經意識到現(xiàn)實世界對機器人的挑戰(zhàn)。于是，我們引入了“共生自主性”的概念，以便機器人向人類和互聯(lián)網(wǎng)尋求幫助。現(xiàn)在，我們實驗室里的機器人和人類能彼此幫助，共同克服各自的局限性。

不過，人類與機器人能安全、有效共存，還須克服一些障礙。我們正在研究人和機器人如何更簡單地通過語言和動作進行溝通。我們還在探索如何改善機器人外觀，提高其與外界的互動，尤其是指示燈如何向人類揭示機器人的內在狀態(tài)。

盡管我們還有很長的路要走，但我相信，如果人類和機器人能彼此幫助、相互補充，未來將是樂觀的。

文/張章 來源：中國科學報

轉載請注明：北緯40° » “殺手機器人”要來了，人類毫無招架之力