WAIC特别专访｜北京大学周晓华：开发和推广国际认可的AI伦理和法律框架，促进AI全球治理

生成式人工智能已经在各行各业展现出巨大潜力，为人类带来前所未有的创新体验。今年WAIC期间，大会组委会特别专访产业界和学术界一批业内大咖，探索人工智能的未来之路。

本期专访嘉宾是北京大学公共卫生学院生物统计系系主任、北京大学讲席教授周晓华。周教授除了讲述基础学科和人工智能如何擦出火花，并为AI全球治理、建立有效合作机制建言献策。周教授认为数学、物理、化学、生物等基础学科和人工智能的结合可催生出一系列革命性的应用和技术进步，这些进步不仅可推动学科本身的发展，也将为各行各业带来前所未有的变革。例如新药研发是一个复杂、高成本且耗时的过程，但AI已开始在新药研发中发挥作用，提高研发效率。未来，如果AI可以做因果推断，具有可解释性，任何基于这些AI的应用都会是爆款。

专访嘉宾

周晓华

北京大学公共卫生学院生物统计系系主任、北京大学讲席教授

Q1

您对生成式人工智能的发展趋势有哪些判断？

首先，生成式人工智能具备多模态能力，能更好地整合和处理各种不同类型的数据，包括文本、图像、声音等，从而提供更加丰富和准确的输出结果。

其次，在因果推断方面，利用潜在结果框架整合因果推断和生成式模型，能够提升模型对因果关系的理解，从而生成更为精准和基于因果性而非相关性的结论。这对于AI在医疗诊断、金融分析和复杂系统决策支持等领域的应用将有着巨大的提升效果。

另外，在理解空间结构方面，特别是在涉及图像、视频和其他多维数据处理的应用中，理解输入变量之间的空间结构是至关重要的，这能够帮助生成更准确的输出结果。

最后，对生成模型进行伦理审查和提高透明度的要求将会增加，这可以确保模型的公平性，并减少可能存在的偏见。这些措施可以为AI技术的发展和应用带来更多的信任和可靠性。

Q2

人工智能和数学研究有怎样的关系？

数学，尤其是统计学、概率论、优化理论和代数等方面的理论和方法为人工智能提供了算法和模型的理论基础。同时，人工智能已经被广泛应用于解决一些数学问题和验证数学证明。举例来说，深度学习模型可以帮助数学家探索数据集中的模式，提出新的数学猜想。我认为人工智能实际上是数学（包括统计学）的一个分支，它们之间并不应该被独立看待，而是相互交织、相互促进的关系。

Q3

基础学科和人工智能会擦出怎样的火花？

基础学科，包括但不限于数学、物理、化学、生物等和人工智能的结合可催生出一系列革命性的应用及技术上的进步，这些进步不仅推动了学科本身的发展，也为各行各业带来了前所未有的变革。例如新药研发是一个复杂、成本高昂且耗时的过程，但AI已开始在新药研发中发挥作用，提高研发效率。

比如药物设计与筛选，可以通过AI学习大量的化学信息和生物活性数据，来预测新分子与特定蛋白质的结合能力，从而加速初期的药物筛选过程。

再比如生物标记物的发现，在药物开发早期阶段，确定与疾病相关的生物标记物是关键步骤之一。数据挖掘和模式识别方法可以在基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据中识别出与特定疾病状态相关联的生物标记物。这些标记物随后可用于药物靶点的验证，或作为临床试验的生物指标。

在受试者患者筛选方面，人工智能可以优化临床试验设计，并协助研究人员更准确地筛选符合试验条件的患者。这种方法有助于提高临床试验的成功率，缩短研发周期，从而加速新药的上市进程。

Q4

在大模型+机器人、科研、社交、搜索等领域，爆款级应用会在哪出现？

如果人工智能能够进行因果推断并具有高度可解释性，那么它在各个领域的应用将会受益匪浅，并且可能会成为热门产品。因果推断可以帮助我们更好地理解事件之间的因果关系，而可解释性则可以让我们了解AI模型的决策过程，增加对其结果的信任度。这样的AI应用将能够更准确地解决实际问题，提高决策的准确性和可靠性，从而在市场上引起广泛关注和应用。

Q5

在人工智能这场竞争中，中国应该如何定位自己？上海应从哪些方面实现中国乃至世界高地的打造？

在全球人工智能技术的竞争中，我国的科研人员表现出了强烈的发展意愿，并在近年来取得了一定的进步。尤其在中文翻译、自动驾驶等领域取得了显著成就。虽然在AI基础理论和方法方面与发展较早的国家存在一定差距，但我们不应仅仅是追随者，而应该积极成为创新者和领导者。与国际合作，共同推动人工智能技术的发展，不仅有助于弥补差距，还能够为我国在全球AI领域的地位提升做出贡献。通过开展国际合作，我们可以分享资源、经验和技术，加速人工智能技术的发展，共同推动人工智能技术的创新与进步。

上海作为中国的经济和技术中心之一，我希望它可以在我国在全球AI竞争中扮演关键角色，可以从以下几个方面加强竞争力：

一是建设国际级AI研发中心：通过高水平的政策支持和资金投入，建立世界级的AI研发中心，吸引国内外顶尖人才，促进创新和技术交流。

二是创新政策和法规环境：维持一个相对开放的政策环境。

Q6

本届大会人工智能的全球治理是一个重要话题，如何建立有效合作机制共同应对人工智能带来的全球性问题？为推动全球AI治理的合作与对话，可以贡献哪些中国智慧？

在合作机制方面，我认为，要建立一套共同的国际规范和标准，涵盖AI的发展、部署、监管、隐私和数据保护等，确保在该规范和标准的基础上推进AI技术的应用。要开发和推广国际认可的AI伦理和法律框架，包括数据保护、隐私权、算法透明度和责任归属等问题的指导原则。此外，要进行国际合作研究计划和技术分享计划，促进国际间的技术和经验交流。

我国在AI全球治理中应推广基于共赢战略的国际关系理念，强调国际合作在AI发展中的重要性。通过这种方式，中国可以与其他国家共同探索如何利用AI解决全球性问题，如气候变化、疾病控制和减贫。

Q7

世界人工智能大会已走过六个年头，对于本届大会，您有怎样的期待？

我对人工智能的实际应用落地寄予了一定的期望，希望不仅是有理论和方法的创新，也希望看到实实在在的落地应用成果。尤其希望看到在多个垂直领域行业，例如医疗、自动驾驶等有落地价值