在学术界，各学科正迅速将人工智能及其潜在能力融入研究、创新和教学；有些学科关注机遇，另一些则关注风险。
在开发和设计人工智能时，我们必须打破阻碍全面理解人工智能和负责任创新的学科壁垒。
我们需要一种方法来设计提示词，将学科间的矛盾纳入其中。
如果我们要求人工智能治愈癌症，而它通过消灭人类来消灭癌症，会怎样？这个思想实验虽然极端，却常被用来凸显人工智能系统目标偏离的风险，以及目标设定不当可能带来的意外后果；这些后果让人工智能对社会可能产生的影响变得切实可感。它也揭示了一个深层挑战。
我们正步入许多人认为可能是人类历史上影响最深远的十年。我们作出的选择，以及关于人工智能所作或未作的决定，都将塑造未来。在学术界，各学科正迅速将人工智能及其潜在能力纳入研究、创新和教学课程。有些学科主要关注机遇，另一些则关注风险。然而，尽管人们怀有良好意愿，也常谈到跨学科思维对于应对快速变化、复杂的世界不可或缺，学术壁垒依然存在。
在开发和设计人工智能时，我们必须应对这个显而易见却常被忽视的挑战：学科壁垒正阻碍人们全面理解人工智能和负责任创新。
世界经济论坛如何为人工智能建立护栏？
人工智能卓越中心汇聚各行业领导者，共同理解人工智能的快速演进及其对经济和社会的影响。该中心支持围绕人工智能应用相关的机遇、风险和权衡开展知情对话。
通过值得信赖的交流空间和协作倡议，该中心助力合作伙伴建立共同认知，并携手探索负责任的人工智能创新和应用方式。
人工智能领域的学科壁垒为何比我们想象的更重要
学科壁垒会导致学科盲点。当单一学科只能局部地看待风险时，就会出现这种情况。一个学科可以应对某一领域的风险，却看不到另一个学科所关注的相关风险和相互影响的风险。例如，医学和气候科学都在研究人工智能。在医学领域，人工智能正在加速突破用于诊断、药物和疫苗发现以及实验室检测，带来了有望改善生活、在全球拯救数百万人生命的新见解。与此同时，在气候科学领域，人工智能及其扩张带来的环境影响正受到关注重点包括二氧化碳排放、水资源和电力消耗。医学进步有望拯救数百万人，而环境影响的后果则可能波及数十亿人。
第二个挑战在于，不同学科对风险以及何为可取结果有着不同甚至相互矛盾的理解。例如，人工智能可以高效地自动完成重复性任务。在教育等一些学科中，其快速批改和反馈的潜力让教育工作者有机会腾出时间，处理教学中需要创造力、细致判断和复杂性的环节。同样，在创意产业中，人工智能工具正在改变生产方式，加快并扩大某些任务的规模。然而，也可以认为，这些被外包和自动化的重复性任务，正是人类创造力和专业能力的重要来源；这些能力通过反复试错、迭代和反思得以形成。矛盾由此产生：推动一个学科发展的能力，也可能削弱另一个学科。失去迭代性的重复任务，可能会切断创造力和专业能力发展的途径。
最后，即使在同一学科内部，矛盾也会显现。气候科学就是一例：人工智能有望推动更完善的环境治理，并助力开发解决方案，以减轻气候变化的影响、促进长期可持续发展。与此同时，正如前文所述，该学科内部也有人关注环境系统承受的压力，这种压力源于人工智能工具使用量的增加。
前进的方向是什么？
人们通常将跨学科思维视为汇集不同知识、解决复杂挑战并取得更好成果的途径。较少有人直面学科间乃至学科内部的冲突。这些冲突并非单纯的学术问题，它们会影响现实世界的结果。
回到治愈癌症的思想实验。借助人工智能工具缓解目标偏离问题，部分答案在于如何撰写提示词。与其提示人工智能“治愈癌症”，不如提示它“设计并实施一系列措施，通过消除癌症来改善和提升人类生活”，这样或许能提供所需的细致考量。这个做法看似简单得令人着迷。然而，我们往往无法以体现多学科视角的方式设定任务，因为我们没有让不同学科展开碰撞。
历史上不乏未能以这种方式跨越学科边界思考而导致失败的例子。想想转基因作物和柴油车。两者都是技术突破。然而，在转基因作物方面，人们未能理解失去公众支持的风险；社会科学家或公共话语分析人士本可以察觉这一点。对于柴油车，人们未能考虑其健康影响，而当时已有关于呼吸系统疾病的证据。更广泛的学科见解本可以避免这些问题。
我们需要一种方法来设计提示词，将学科间的矛盾纳入其中。例如，“在尽量减少对环境影响的同时，打造个性化医疗解决方案”这一指令，可以作为一种提示词，纳入不同学科视角之间的碰撞。当然，这只是一个极其简单的例子。问题越复杂，就越需要细致考量，也越需要学科间的讨论。
然而，单一学科指令式的方法仍深植于我们的学术领域。“找到治愈癌症的方法”是许多医学学者的研究驱动力。“减少人力投入”则推动着许多工程学者。在同一校园里，几百米之外的另一位学者可能得出截然相反的结论。他们会在不同期刊上发表论文，使用不同术语，在不同会议上演讲，并身处各自的回音室中；这些回音室不断印证本学科的研究方法和观点。我们可以做得更好，也应该做得更好。
要做得更好，我们需要三件事
要做得更好，我们需要三件事：
1.为深入且切实的跨学科乃至反学科讨论及最终协商提供空间。这种讨论不能只发生在各学科的边缘，而应成为每个学科构思所要探讨问题的核心环节。
2.营造跨学科的质疑文化，而不只是协作。质疑最终可以着眼于寻找解决方案，但必须保留相互批评的锋芒。
3.培养新的专业力量来组织、管理并推动讨论。不同学科有着不同的词汇体系和价值观。“高效”这样的词在某个学科（例如工程学）中可能承载积极价值，在另一个学科（例如部分人文学科）中却可能更具争议。我们需要新型学术参与者，他们熟悉这些不同的语言，并能在不同学科文化之间进行沟通。
这是一项紧迫的需求。新的人工智能能力所要承担的任务正在被界定，而这些工作往往发生在学科壁垒之内。为了消灭癌症而消灭人类的想法也许听来荒诞。然而，如果我们继续让各学科彼此隔绝，抵御来自其他壁垒的隐性、有时甚至是明确的批评，就有可能真的走到这一步。利害攸关。行动就在当下。
