释放全球人类专业知识的潜力

在全球范围内解决社会问题需要收集和处理来自不同国际专家群体的想法和方法。随着人类专家数量和多样性的增加，这些集体知识中的元素被组合和提炼以发现新颖且更优解决方案的可能性也随之增加。然而，在日益庞大和多样化的知识库中识别、组合和提炼互补信息是困难的。本文认为，人工智能（AI）可以在此过程中发挥关键作用。一个名为RHEA的进化AI框架通过将人类专家创建的多样化模型中的知识蒸馏为等效的神经网络，然后在基于种群的搜索中对这些网络进行重组和精炼，从而扮演了这一角色。该框架在一个形式化的合成领域中得到实现，证明了其透明性和系统性。随后，它被应用于XPRIZE疫情响应挑战赛的结果，在该挑战赛中，来自23个国家的100多支专家团队提交了基于不同方法的模型，以预测COVID-19病例并为全球235个国家、州和地区提出非药物干预政策。基于这些专家知识，通过重组和精炼得到的169个政策建议模型，RHEA发现了一套比单独使用AI或人类专家更广泛、更有效的政策，这一点已基于真实世界数据进行了评估。因此，结果表明，AI可以在全球问题解决中发挥关键作用，实现人类专业知识的潜力。