人工智能会是洪水猛兽吗？

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导言： ……

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这个话题，我之前写过（参见《你的工作会被替代吗？》），不过再写一遍也无妨。

人工智能（以下简称为AI）快速发展，不断蚕食着人类引以为傲的每个领域。象棋、围棋、人脸识别、情景对话、艺术创作……还有什么工作是完全不可能被AI取代的吗？我想，大概已经没有了。任何工作尚未被AI取代的，要么是需要时间再积累多一点数据就能实现，要么就是不经济到完全没有被取代的价值。

为了继续保留一丝仅存的“尊严”，你也许会尝试提名“科学研究”，这种高智力要求的活动，创造完全未知的新知识的活动，应该不太可能被AI取代吧。然而，很不幸的是，这种取代，大概率也是即将发生的。

今天，我就来带大家快速浏览三篇较新的论文，感受下如今这个科幻的时代。这些论文都是开放权限访问的，有兴趣的读者不妨顺着doi，找出原文来仔细研读。

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第一篇，来自《JMIR Research Protocol》杂志：

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（doi: 10.2196/29398）

这篇文章提到，关于循证医学的实践，目前面临的一个重要挑战，来自于快速增加的各种生物医学文献。新证据的积累，需要快速筛选相关领域的文献，以便提炼和总结知识，指导临床实践。然而通常的关键词检索方法，并不能有效地索引出所需内容。于是这项研究工作，通过BERT相关技术方法，帮助改进高质量文章检索的过程。这种质量高低的评定，来自于熟练的研究人员，而AI正是把这种能力，加以学习和复制出来。

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第二篇，来自《bioRxiv》预发表网站：

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（doi: 10.1101/2021.01.08.425887）

如果说上一篇只是黑盒地提供了看起来更精确的检索功能，似乎并不涉及语义的理解，那紧接着而来的这篇，就是大量语义分析技术的成果展示，尤其在到处都是专业术语的生物医学领域，效果也已经开始让人惊叹和期盼了。不多做解释，直接看文章插图的一个截图来感受下吧：

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第三篇，来自《Nature》正刊，出自大名鼎鼎的DeepMind公司：

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(doi: 10.1038/s41586-021-04086-x)

这篇则更进一步，虽然并非生物医学领域，但却是在更加充满智力挑战的数学领域：帮助数学家发现新的猜想和定理。这项研究通过建立一个机器学习的框架，快速验证数学对象中是否存在某些结构或模式。并由此，数学家与AI程序一起合作，发现并证明了一个数学猜想。

虽然这个过程中，人类还参与其中，但完全可以推断，通过构建更加完善的知识图谱表示及探索路径，这项工作是可以做到完全无需人类干预的。就像当年从AlphaGo到AlphaZero的突破那样。

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说了这么多，其实并不是为了制造焦虑。只是想客观陈述，诸如科学研究这种看似难以被AI取代的内容，其实也完全是可以突破的。说到底，AI主要在做的事，就是模仿人类的思维和行为，现在不过是连需要创造力的行为也都开始被包含进来了而已。试想下，坐在你周围的同伴（假设你不知道他或她其实是AI），他或她同样也会干你手上的几乎所有工作，你会感到恐惧或焦虑吗？哦，如果答案仍是“会”，也许你该少一点摸鱼了，仅此而已。

既然大趋势如此，焦虑也解决不了任何问题，那么不如拥抱它，找到更多的应用场景，把它们实现出来，帮助我们更快完成自己想完成的任务，不是更好吗？局限在日常摸鱼的狭隘视野里，我们很容易忽略，这个世界上其实还有很多事情是值得进一步提高效率的。举个例子，翻看癌症治疗的权威依据《NCCN指南》，每年的更新速度越来越快，指南末尾的参考文献列表动辄好几百篇。这些指南的形成，得益于大量临床医生和医学专家的辛苦付出，他们在不停地做着资料的整理和汇总，这几乎全是人工进行的。为什么人工智能就不能对此发挥出更大作用呢？我相信这种取代将是充满价值和希望的。

是的，我正在尝试日更挑战，不知道能坚持多久。这还真不像是人干的，更像是一只学习了我的思维模式和表达习惯的AI干的。或许未来某一天，在你我都浑然不知的情况下，不靠谱颜论被AI接管，我希望那时候它能引用下本篇，因为当下这篇我能肯定还是我自己手工写的。

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注：本文首发表于“不靠谱颜论”公众号，并同步至本站。