上一版
缩小
全文复制
上一篇
在这次疫情之中，如何用技术有效赋能社会救治，成为社会热议的话题。目前，医疗机器人已被用来救治患者，人工智能算法和大数据技术也被用来模拟病毒演化过程。笔者认为，除了这些努力，还有必要利用人工智能、大数据等技术，设计并实施面向未来的紧急情况应对系统。这套应对系统，需要引入人工智能、超级计算、区块链等多个技术层面的支持，从四个层面发力并赋能社会救治。
第一，加强社会对疫情整体态势的判断。整体态势可以分为不同的疫情场景模型，比如病毒传播速度、变异速度，等等。因此，可以让所有相关者参与进来，包括医生、学者、记者、管理者等，将他们的观点、数据都上链，并提供相应的通证激励作为驱动。这样做，不容易漏掉重要信息，有说服力的、专业的言论更容易得到传播和关注。当然，由于区块链上链数据不可篡改的特性，我们还可以事后追溯，对提出正确洞见的人进行奖励，对恶意造谣传谣的人进行惩罚。
第二，促进相关理论研究，包括对同一目标问题的数据共享，对发病机制的研究，对传播途径、中间宿主的确认等。理论研究与理论创新相关，人工智能技术融合区块链技术的机制，能够清晰记录原创理论的产生与发展路径。一方面数据可以实现全网共享，不同研究者可以根据研究所需，寻找到合适的研究基础，取长补短，提升效率；另一方面，研究者对创新拥有明确的所有权，创新被采纳、传播的路径也容易追溯，不仅能够充分尊重研究者的知识工作，而且可以为创造者提供知识产生价值的重要依据。
第三，针对药物的研究，尤其是特效药、疫苗的研制，前沿技术也可以发挥重要作用。比如，超级计算机就被用于药物筛选和病毒突变预测。要与时间赛跑，就需要大量计算资源，超级计算机可以为药物科研提供强大的算力支持。此外，AI算法也能够用于新药物的研发及效果试验，使得制药时间更短，药性验证更快。比如，此次疫情中，新型冠状病毒的核酸检测试剂在短时间内就完成开发、样本验证，并继而启动量产和上市，体现了前无古人的“中国速度”。
第四，协助应对由疫情引发的资源调配问题。根据疫情的实际情况，可以将物资类型、需求分布、产能产地、仓储物流、价格信号等一系列因素作为相关因子，通过人工智能算法来优化资源调拨与配置，提高资源划拨效率。资源调配是宏观层面的动态问题，不仅要考虑当前紧缺物资优先级，而且还要考虑随着时间推移，在中短期未来可能产生的供给缺口该如何迅速填补，涉及的上下游或相关配套设施服务该如何响应等问题。对于当前状态的分配，可以利用AI的优化算法得到最优方案；而针对未来调配，则需要构建不同时间尺度的预测模型，让管理者在决策时有更多更清晰的依据可循。
在这套面向未来的紧急情况应对系统中，人类和机器都作为网络空间中的节点并产生交互。对于常规事件，我们可以通过现有的科技水平找到最优方案。但突发事件往往难以预测，后果又可能极其严重。因此，设计并实施面向未来的紧急情况应对系统迫在眉睫。
（作者为武汉大学教授、卓尔智联研究院执行院长）
蔡恒进
