大数据和人工智能时代为改善医疗服务带来了巨大希望。
人脑MRI扫描的图像数量已从约2,000张增至超过20,000张。
效率、伦理与协作将决定我们能否成功运用技术。
“我愿意这样设想：
（必须如此！）
一种控制论生态，
在那里，我们摆脱劳作，
重新回归自然，
回到我们的哺乳动物
兄弟姐妹身边，
并由
仁爱机器守护。”
1967年，美国作家理查德·布劳蒂根写下诗作中的这些诗句时，《仁爱机器守护一切》，他正在加州理工学院担任驻校诗人。
就在两年前，同为该校毕业生、英特尔（INTEL）联合创始人的戈登·摩尔，首次提出了如今广为人知的“摩尔定律”。根据他的预测，能够容纳在微芯片上的晶体管数量每两年就会翻一番。数十年来，这也带来了计算机速度和效率的相应提升。
半个多世纪以来，摩尔定律所描述的芯片持续微型化一直是计算进步的典范，如今终于逼近极限。与此同时，布劳蒂根在那首含义模糊的诗中提出的问题，在今天比以往任何时候都更加切合时宜。《仁爱机器守护一切》——这个标题并置了人机互动辩论中的两个基本面向：未来技术带来的非凡希望与难以捉摸的威胁。
颠覆性技术，重大突破
单看医疗保健领域，毫无疑问，颠覆性创新能够推动人类取得前所未有的进步。结合从生物技术、基因组编辑到基因疗法和细胞疗法等医学突破，人工智能和大数据可以彻底改变我们诊断、治疗和监测患者的方式；通过以治疗效果为导向的医疗体系提升整体效率，并让偏远社区也能获得医疗服务。
医疗保健也是一个鲜明例证，说明把握这些机遇需要多么强大的计算能力。
预计2020年全球产生的医疗保健数据量将达到2013年的15倍。在诊断成像日益精准的背景下，人脑MRI扫描的图像数量已从约2,000张增至超过20,000张。推进大数据和人工智能应用所需的深度学习，将把计算需求推向全新的量级。如今，顶级超级计算机的速度已经超过高端笔记本电脑的一百万倍。能够推动个性化医疗、碳捕集或天体物理学等领域未来取得重大进展的超级计算能力，速度还将再提升1,000倍。这表明，尽管有关数字化转型的讨论大多聚焦于软件，硬件正日益成为其中至关重要的一环。许多与人工智能相关的数学概念早在20世纪60年代就已存在，但当时显然还不具备相应的计算能力和存储容量。
把这一被低估的事实纳入考量，再回到布劳蒂根诗中提出的问题：我们如何确保技术的未来从根本上服务于人类进步？要让颠覆性创新的未来造福每一个人，我们至少必须在全球范围内、由多方利益相关者共同应对三项重大挑战。
三大挑战
首先是效率问题——既包括计算能力，也包括能源消耗。专家估算，训练一个人工智能模型所产生的碳排放量，可能相当于五辆汽车在整个使用寿命期间的排放量（包括汽车制造过程本身）。信息与通信技术目前已占全球排放量的2%以上。根据最令人担忧的估算，大约十年后，该行业的用电量占比可能超过全球总量的20%。这意味着，在智能应用和产品的整个价值链中，我们必须开发相关材料和技术，在大幅提升计算性能的同时提高能源效率。
世界经济论坛如何帮助领导者将前沿技术与现实挑战联系起来
前沿技术与创新中心汇聚科学家、政策制定者和商界领袖，共同认识新兴技术及其对现实世界的影响。
通过促进协作与试验，该中心帮助合作伙伴将创新从研究转化为实际应用，以应对共同的全球挑战。
业界为实现这一目标付出了巨大努力，但目前仍主要采取渐进式改进，使用新材料来提升处理器、存储器、传感器和显示技术的效率。随着摩尔定律逼近极限，技术进步将需要全新的材料解决方案，为神经形态计算和量子计算等下一代技术提供动力。此外，效率的探索已超越信息技术，转向自然界和DNA——这一拥有38亿年历史的数据来源，自格雷戈尔·孟德尔的开创性研究以来，已为科学开辟了全新的天地。孟德尔发现如今所称的遗传规律约160年后，科学家正努力让DNA成为未来的数据存储工具。DNA惊人的存储密度意味着，只需一个鞋盒大小的空间，就能存储互联网目前可获取的所有信息；其半衰期约为500年，且维护时几乎不消耗能源。
在这一前景广阔的工具成为可行方案之前，仍有许多障碍需要克服。为此，DNA技术面临至少一项与数字颠覆同样严峻的重大挑战：技术进步迫切需要伦理准则。从将医疗决策交给人工智能，到把自身安全托付给自动驾驶汽车，颠覆性技术的力量可能强大到足以改变人类境况。与此同时，包括数据安全与保障在内的伦理标准仍远远滞后。在这一背景下，日益受到关注且理应受到讨论的一个问题是人类偏见。用于训练人工智能系统的数据或所采用的算法，本质上都会反映此类偏见，包括对性别或种族的歧视性假设。此外，我们都知道，在数字世界中，大规模操纵很容易发生。如果不解决这些问题，人工智能不仅可能加剧不平等，还可能使其大幅扩大。
毫无疑问，健全的伦理规范需要明确的法律框架。同时，我们需要全球协调一致的标准，以推动创新并确保全球公平竞争。学术界和业界的创新者也必须尽到自己的责任：制定并遵循严格的自身伦理标准，并与外部公认的专家讨论关键伦理问题，例如设立专门的伦理委员会。
伦理问题是第三项也是最后一项重大挑战的诸多缘由之一：加强全球范围的跨学科协作。从纯粹的市场逻辑来看，为满足全球庞大的计算需求而扩大规模，意味着仅在国家层面、甚至欧洲层面展开监管讨论都将徒劳无功。市场通常会奖励专注于核心竞争力的参与者，而政治机构应鼓励研究人员汇聚跨行业、跨学科的专业知识，探索DNA存储等新兴创新领域。此外，鉴于技术可能对社会产生根本性影响，我们必须确保世界主要工业国家采取协作方式，并以明确的国际准则为基础——尽管存在地缘政治竞争，理想情况下应在联合国层面推进。
效率、伦理、协作——三个简单的词，也是我们让颠覆性技术实现其初衷所面临的三大挑战：它们不应成为监视我们的“机器”（无论多么“仁爱”），而应成为帮助我们推动人类进步、造福社会的工具。技术颠覆所带来的风险依然重大，但我们不应冒险让它的机遇白白流失。
