·基因療法有可能治愈遺傳性眼病嗎？內森斯向澎湃科技表示，「我認為藥品審評專家仍然不知道它們（基因療法）的效果究竟有多大。在效果最好的例子中，致病的細胞仍然存在。那些接受了治療的人，在經過多年隨訪後，看到的效果不如最初1-2年那樣好，他們的病情有所進展。成本也是一個問題。基因治療非常昂貴，目前尚不清楚如何以具有成本效益的方式將其擴充套件到更大的人群。」
「你會不會擔心人工智能在未來完全替代人類的功能？人有哪些方面是不可能被人工智能替代的？什麽樣的工作或職業、研究領域可以由AI催生？」2024年10月21日，由復旦大學主辦的「浦江科學大師講壇」第九期開講，有觀眾向2024年世界頂尖科學家協會獎（以下簡稱「頂科協獎」）「智能科學或數學獎」得主——美國康奈爾大學（Cornell University）電腦科學和資訊科學講席教授喬恩·基利因伯格（Jon Kleinberg）提問。
「我不知道。」基利因伯格回答，「我非常理解你這個問題，人們對於人工智能的發展有些擔心，也有些期待。2008年夏天，我們不會想到人工智能在視覺分析、語言分析上有那麽好的發展；2016年，我們不會想到人工智能可以跟人進行自然的對話。雖然如此，這些科學活動也是我們人類功能的一種延伸。很多科學都是基於人類對世界的認識不斷發展才進行下去的，如果沒有人類的觀察、思考，這些科學活動不可能推進，而人類科學家要做的事情，就是要讓其他人能理解科學界發生的一些變化、進步。」
當天活動的另一位講者是2024年頂科協獎「生命科學或醫學獎」得主——美國約翰斯·霍普金斯大學（Johns Hopkins University）醫學院分子生物學與遺傳學、神經科學和眼科學講席教授，霍華德·休斯醫學研究所（Howard Hughes Medical Institute）研究員傑瑞米·內森斯（Jeremy Nathans）。他在接受媒體采訪時說：「我通常不是人群中最聰明的那個人。三種品質有助於在科學領域取得成功，分別是天賦、努力和運氣。天賦完全由不得人，而我特別擅長艱苦的工作，我覺得自己非常努力，所以才有了一些幸運的突破。」
AI真的可以預測人類想說的話嗎？
基利因伯格在回答觀眾提問。圖片來源：復旦大學
基利因伯格是智能科學領域近三十年來的領軍人物之一。他的研究跨越了從電腦網絡路由到資料探勘、生物結構比對等領域。他的主要成就包括在小世界理論和萬維網搜尋演算法方面的開創性工作，特別是，他設計的HITS演算法對搜尋引擎技術產生了深遠影響。該演算法的相關研究工作啟發了Google的PageRank演算法的誕生。此外，他在演算法設計與分析、跨學科研究以及社會網絡分析方面也取得了顯著成果，他與匈牙利數學家伊娃·塔多斯（éva Tardos）合著的【演算法設計】（Algorithm Design）被廣泛認為是演算法領域的經典教材。
「現在我們已經用AI幫助我們處理很多工作，用AI支持工作顯然已經成了一種陳詞濫調。」基利因伯格在題為【演算法如何看待世界？計算與高風險決策】的演講中說，「比如你可以問AI一個問題：我想要針對一群聽眾，做有關計算科學的講座，ChatGPT會回復我很多，例如給你十個題目，都是你可以選擇在講壇上講的。這值得我們深思，它的確可以預測人類想說的話，還是只是透過自己的演算法做了改進，做出單向的陳述和傳遞？這是我要研究的話題。」
基利因伯格說，算力的升級和海量數據的「餵養」使演算法變得強大，推動很多現象級套用的產生。當人們上網搜尋、社交時，演算法會提供相應的搜尋結果或建議、內容的推薦等。一個有趣的問題是，這種預測是否可以套用到線下？他展示了康奈爾大學的招聘網站頁面，並介紹說，如果你要申請康奈爾大學的學位，需要在網站上輸入一些數據、送出申請，招生委員會也許會根據這些數據，基於已有的演算法來預測你究竟能否成為一個成功的學生。在這個過程中，開發者對人類決策過程進行數碼化處理，使其形成一種樣版。
這看似合理，但基利因伯格反思道：「我們要問自己一個問題：是否可以把這些數據用於人類決策的過程，並且改變演算法的指向，支持未來的預測？如果搜尋引擎在獲得搜尋需求和指令以後，排出來的第一位不是你需要的，那可能影響之後所有的就業決定。有一些案例中，答案是肯定的，比如某些國家或地區的醫療資源有限，看醫生很難，可以用大數據或預測性演算法來給出建議。」
像就業、求學、看病這樣的決策，基利因伯格稱作「高風險決策」，「因為每一個決策做出來以後，對一個個體、機構來說，都非常重要。因此我們在做決定的每一個步驟，都會告訴你風險如何管控。」他說，過去幾年，風險管控得到了很好的提升。但他也坦言，即使把公眾看法如何改變個體選擇等因素統統放進去統計，也不見得能規避所有的問題。
「在做人類判斷和演算法知識判斷的時候，都要考慮風險偏見問題。」他說，以研究地球上的熱點為例，可以透過演算法統計Facebook上2015年到2016年間的熱點。但所得出的熱點很有可能只是人類偏見或算力偏見的結果，不見得是實際的熱點。「演算法不是人，與生俱來帶有偏見。它有不直接展現偏見的能力，所以需要人主動分析算力，從而辨識並且提取算力當中所隱含的偏見。這樣的話算力給我們帶來的幫助會更大，指向性更強。」
女性色盲發病率為何低於男性？
內森斯在回答觀眾提問。圖片來源：復旦大學
傑瑞米·內森斯在視覺科學領域取得了卓越的學術成就。他揭示了人類顏色視覺的分子基礎，透過基因研究闡明了視網膜發育的機制及其與遺傳性眼病的關系，同時，他還探索了基因治療在視覺系統疾病中的潛力，為視覺科學的研究和臨床套用開辟了新的方向，也改變了我們對「人類如何看世界」的理解。
在題為【色覺、X染色體失活與女性優勢】的演講中，內森斯介紹，1794年，英國化學家約翰·道爾頓（John Dalton）意識到自己的色覺和大多數人不同，「其他人看到的紅色，對我來說可能更像一種帶有陰影的光，橙色、黃色、綠色看起來就像一種顏色。」並據此發現了色盲癥。正常情況下，人類是「三色視者」，其視網膜上的視錐細胞存在三種感光色素，分別能夠辨識紅、綠、藍三原色。色盲患者則通常缺失或異常表達其中一種或多種色素，不能辨別某種或某幾種顏色。
「色覺的不同是由基因決定的，基因決定了我們對長波和中波光的接收情況。編碼紅色和綠色色覺的基因在DNA上前後排列，這是遠古一次基因重組產生的結果。」內森斯說。
內森斯向大家展示了一張花色母貓的圖片。他介紹，雌性哺乳動物有兩個X染色體，雄性哺乳動物則只有一個X染色體。色盲癥或單色、雙色的色盲問題集中發生在X染色體的失活上，在雌性哺乳動物身上，一條X染色體失活後，另一條X染色體會代償，而雄性哺乳動物沒有其他X染色體進行代償，因此，色盲癥在男性中的發病率高於女性。
內森斯團隊還對只具有長波、中波、短波色素基因中的一部份的小鼠進行基因編輯，修復它們的基因缺陷，使其透過了三色視覺測試。
現場有觀眾提問，X染色體失活未來是否有可能被套用到基因治療中？內森斯說，如果女性或雌性哺乳動物染色體上有相關的疾病，理論上說，如果能讓失活的染色體重新變得有活力，或讓正常的染色體失活，可以治療和基因相關的疾病。但如果對一個染色體進行失活處理，也可能會抑制這個染色體上其他正常基因的表達。「盡管我們對這個問題已經研究了30年，但還沒有完全了解X染色體失活的真正機理。我們需要做更多的工作。」
遺傳性眼病是基因治療的熱門領域。例如2017年，用於治療LCA2（先天性黑矇Ⅱ型，遺傳性視網膜變性的一種）的首個AAV基因治療藥物LUXTURNA相繼在美國、歐盟、加拿大和日本被批準上市。2024年5月，由基因編輯明星公司Editas Medicine研發的基因編輯療法EDIT-101初步顯示修復先天性黑蒙患者視力的療效。
基因療法有可能治愈遺傳性眼病嗎？內森斯向澎湃科技表示，「我認為藥品審評專家仍然不知道它們（基因療法）的效果究竟有多大。在效果最好的例子中，致病的細胞仍然存在。那些接受了治療的人，在經過多年隨訪後，看到的效果不如最初1-2年那樣好，他們的病情有所進展。成本也是一個問題。基因治療非常昂貴，目前尚不清楚如何以具有成本效益的方式將其擴充套件到更大的人群。」
澎湃新聞記者 曹年潤
(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載「澎湃新聞」APP)
