香港理工大學計算機及數學科學學院副院長楊紅霞：大模型可在傳染病預測等場景發揮優勢

21世紀經濟報道記者 孫遲悅 香港報道

“如果科技對世界沒有影響，那麼香港理工大學也就沒有存在的必要了。” 5 月 28 日，國家傳染病醫學中心主任張文宏在香港理工大學舉辦的“傳染病演變與人類科技的博弈”演講中表示，如今，科技的發展爲人類提供了更強大的工具和手段，使人類能夠更好地應對各種傳染病的挑戰。

在回顧人類與傳染病鬥爭的歷史時，張文宏提到，傳染病的產生與人類社會的發展密切相關。例如，農業革命和工業革命促使人類聚集形成城市，爲傳染病的傳播創造了條件。他進一步表示：“我們的未來將面臨許多重大疾病的挑戰，如老齡化社會中老年人的健康問題、免疫系統功能下降等，我們需要更快、更多的技術來應對這些挑戰。”

張文宏着重強調了科技在傳染病防控中的重要作用。以 2013 年出現的 H7N9 病毒爲例，當時通過先進的基因測序技術，科研人員迅速確定了病毒的來源和傳播途徑，爲疫情防控提供了關鍵數據支持。

同時，張文宏教授也指出了科技在傳染病防控中面臨的挑戰。例如，病毒的變異速度非常快，留給人的應對時間窗口非常小。“我們現在面對的一些病毒複製速度非常快，變異速度也像水一樣迅速，這使得我們的應對時間窗口非常有限。”

香港理工大學計算機及數學科學學院副院長楊紅霞對人工智能的發展歷程進行了簡要回顧。她指出，從 1956 年達特茅斯會議（Dartmouth Conference）上“人工智能”這個詞第一次出現，到 20 世紀 90 年代 IBM 的深藍（Deep Blue）計算機的出現，再到深度學習和互聯網的興起，以及 2017 年 Transformer 模型的出現，直至 2022 年 10 月這一波 AI 熱潮，大模型展現出了巨大的能力。

楊紅霞進一步補充道，大模型的主要能力體現在幾點：一是數據量非常大，例如，如今的 GPT 等大模型，幾乎能夠“吃掉”互聯網上的所有數據，因此數據量不再是問題；二是它可以解決足夠複雜的任務，“以前可能是一個模型解決一個任務，現在是一個模型解決所有任務，因爲大模型的哲學就是‘一個模型解決所有問題’。”

在楊紅霞教授看來，傳染病預測是一個能夠充分發揮大模型優勢的場景，但這一場景也對香港理工大學提出了相應的要求：一是數據量要極大；二是任務要極其複雜。此外，她還指出，傳染病預測是一個多模態的問題，其中包括各種圖像數據、人員流動數據等的處理。

楊紅霞教授認爲，目前無論是 OpenAI 還是 DeepSeek，其在大語言模型上的突破，已經在各個方面給我們的生活帶來了巨大的影響。她表示，如果未來有更多合作機會，香港理工大學有可能在一些高精尖的、與人類生命息息相關的領域，通過大模型取得特別大的突破。

面向未來，張文宏教授認爲，香港理工大學正在籌建的香港第三所醫學院需要從多個方面做好準備以應對新發傳染病，包括加強科技研發、建立完善的公共衛生體系、開展國際合作以及提高公衆健康素養等。