英国预测上海80万感染者实际仅341个，疾控女侠吴凡：人工智能为何算错？

耐薇的霖飞

在今天的世界人工智能大会 " 健康云峰会 " 上，有一个 " 战疫双侠 " 对话，即 " 疾控女侠 " ——复旦大学上海医学院副院长吴凡，以及 " 硬核医生 " ——复旦大学附属华山医院教授张文宏之间的对话。


双侠对话中，吴凡首先肯定人工智能在此次战 " 疫 " 中，在关联分析、叠加其他大数据进行深度挖掘以及预警方面发挥重要作用，而且在不断数据 " 喂料 " 之下，机器还有自学习功能，变得越来越聪明。
但吴凡话锋一转，" 即便有了这些数据，机器是否就能解决所有问题了呢？那还要人干嘛？" 她认为，人和机器、大数据是一个互动关系。
她说，最典型案例，这次新冠疫情，大家都知道，英国帝国理工学院就给上海预测，说上海这个城市，按照人口密度和人员流量，新冠疫情应该是 80 万感染者。但实际上，上海本土病例只有 341 个（截至 6 月 27 日 24 时，上海累计报告本地确诊病例 341 例），预测和实际出现几个数量级的差异。英国帝国理工学院为什么会算错？大家用的都是传染病动力模型，为什么能差这么多？
吴凡说，差别就在于人，就在人的脑袋上。" 模型虽是一样的，但传染病在不同地区，有不同的流行态势和不同参数，而这些参数的估计是靠人来估计，要不然要专家干什么？" 上海不仅用传染病动力模型去预测，还加入了人的社会交往的神经网络模型。同样是 2000 万人口的城市，你是在家里各归各种地，还是聚集性交往，人的行为模型决定了传染病的传播动力和模式的不同。" 所以这些模式的设定和参数的给定、设置，都需要人基于科学和经验，给出不同的参考值，机器才能算得准。"
栏目主编：张奕 本文作者：李晔 文字编辑：李晔