記者 黃海華
“很喜歡上海的高能量氛圍，這座城市令人興奮，可以感覺到空氣中振動的能量。”“我們樂在其中。”昨天，2024世界頂尖科學(xué)家協(xié)會獎得主媒體見面會上，兩位獲獎人喬恩·克萊因伯格、杰瑞米·內(nèi)森斯在回答解放日報(bào)·上觀新聞記者“第一次來到上海有何深刻印象”的提問時這樣說。
杰瑞米·內(nèi)森斯：
喜歡實(shí)驗(yàn)臺上的工作
世界頂尖科學(xué)家協(xié)會獎的單項(xiàng)獎金為1千萬元，杰瑞米·內(nèi)森斯已和妻子決定捐贈給和孩子相關(guān)的慈善組織，希望改變他們的生活。內(nèi)森斯特別“點(diǎn)贊”：在中國的鄉(xiāng)村，能力拔尖的孩子也能成為優(yōu)秀科學(xué)家。
內(nèi)森斯的父親丹尼爾·內(nèi)森斯是諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎得主。內(nèi)森斯曾表示，“父親總是選擇那些遠(yuǎn)離主流視角的工作領(lǐng)域，我在很大程度上內(nèi)化了他的這種風(fēng)格。”幾年前，內(nèi)森斯一家曾將丹尼爾·內(nèi)森斯的諾獎獎牌拍賣，把所得款項(xiàng)捐贈給了漢彌爾頓·史密斯獎。
為何對視覺的進(jìn)化如此著迷？內(nèi)森斯前幾天在復(fù)旦大學(xué)出席浦江科學(xué)大師講壇時，曾向記者講述了一個和上海有關(guān)的故事。“讀研究生時，我聽了彭博·斯特雷德教授的一次演講，當(dāng)即決定將研究方向從遺傳學(xué)轉(zhuǎn)向視覺。視覺世界實(shí)在太美、太神奇。”這位深刻影響了他的教授，其父母是20世紀(jì)30年代的歐洲難民，二戰(zhàn)期間他在上海生活。
直到現(xiàn)在，內(nèi)森斯仍堅(jiān)持自己做實(shí)驗(yàn)。“我喜歡在實(shí)驗(yàn)臺上工作，這是一種技能，就像拉小提琴一樣，可以不斷練習(xí)，變得越來越好。”內(nèi)森斯說，這也讓他始終保持著對科學(xué)的謙卑。
記者在采訪現(xiàn)場遇到了兩位內(nèi)森斯曾經(jīng)的學(xué)生，他們至今都是內(nèi)森斯的粉絲。
“他自己養(yǎng)了不少實(shí)驗(yàn)小鼠呢！”北京大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院研究員張勇說。年輕的科研人員在起步階段總是會遭遇很多不順，最讓他感念的是，內(nèi)森斯對學(xué)生始終報(bào)以正向的、熱忱的鼓勵，“只要和他談?wù)撈鹂茖W(xué)，總能感受到他對科學(xué)的激情。”
復(fù)旦大學(xué)腦科學(xué)轉(zhuǎn)化研究院研究員倪金飛告訴記者，內(nèi)森斯是他博士論文的學(xué)術(shù)指導(dǎo)老師之一，嚴(yán)格意義上并不屬于同一實(shí)驗(yàn)室，有一次他嘗試給內(nèi)森斯寫郵件“討”一個試劑，對方不僅“秒回”說“好的”，而且當(dāng)他去拿試劑時，接待他的正是內(nèi)森斯本人。
喬恩·克萊因伯格：
看到算法好處與風(fēng)險
搜索引擎和社交網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在幾乎是上網(wǎng)時的標(biāo)配。“智能科學(xué)或數(shù)學(xué)獎”獲獎人喬恩·克萊因伯格在這兩方面都有卓越貢獻(xiàn)。
今年的諾貝爾物理學(xué)獎授予兩位人工智能先驅(qū)后，有人把獲獎人約翰·霍普菲爾德和杰弗里·辛頓的照片發(fā)給ChatGPT，結(jié)果被告知“物理學(xué)獎不太可能頒給霍普菲爾德和辛頓，這可能是某種誤傳或藝術(shù)性的表達(dá)”。對此，克萊因伯格認(rèn)為，很多科學(xué)領(lǐng)域之間其實(shí)沒有清晰的邊界，最重要的是一些現(xiàn)實(shí)問題能夠在學(xué)科交叉中得到解決。人工智能和很多領(lǐng)域息息相關(guān)，也對這些領(lǐng)域做出了貢獻(xiàn)，“這次諾貝爾物理學(xué)獎的頒發(fā)，也是對這種貢獻(xiàn)的認(rèn)可。”
克萊因伯格的研究橫跨算法、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)、博弈論、法律和網(wǎng)絡(luò)科學(xué)。他非常喜歡跨學(xué)科之間的互動，“我與很多人的合作并不是始于某個具體問題，而是彼此談著談著就有了靈感。”
在他看來，既要看到算法的好處，也要看到它的風(fēng)險。算法作出決策時人們常常不在場，因此需要小心地設(shè)計(jì)和監(jiān)督算法，以確保其作出的選擇符合我們的實(shí)際需求。技術(shù)設(shè)計(jì)和社會政策、法規(guī)之間始終需要對話。
“要盡可能減少算法的偏移，否則亡羊補(bǔ)牢的成本很高。”他認(rèn)為，需要防范算法中隱含的偏見。
