在今天上午舉行的2020世界人工智慧健康雲峰會專題論壇上，復旦大學上海醫學院副院長吳凡和華山醫院教授張文宏，就“AI如何應對全球性公共衛生突發事件”展開了一場精彩對話。兩位專家結合上海抗擊疫情的經驗，認為，人工智慧和大資料的發展是在做增量，而不是取代人類。請聽記者趙宏輝、劉婷發來的報道。
"人吧，不能什麼事都不做的，全讓機器做，這個不是什麼好事。所以大資料將來的發展，你一定要揪準，有哪些東西會給我們做增量的，而不是來取代我們，我覺得取代毫無意義。"
聽上去，張文宏似乎又給人工智慧及大資料的發展潑了一盆“冷水”。但實際上，他強調的是，發展人工智慧，不應以“取代和盈利”為目標，要正確理解人類與人工智慧之間的關係：
"大資料的發展必須跟人類的長遠的發展的方向一致。你現在就每一個大資料出來把人給取代掉，然後讓我來掙錢，這種做法全部是錯的。"
吳凡對此表示認同。她說，在上海抗疫的過程中，充分運用了人工智慧和大資料技術，第一時間去追蹤病例和密切接觸者，在感染者和民眾之間挖出了一條安全帶。但同時，人的主觀能動性，依然起到至關重要的作用。
"帝國理工就給上海預測了新冠疫情應該是80萬感染者，那本土病例只有341個。差別就在腦袋上，要不然要專家幹什麼呢？比如說上海，不僅用了傳染病動力模型來預測，我們還加了人的社會交往的神經網路模型。所以這些模式的界定，它是需要科學、經驗。"
人類要充分利用技術，但不能迷信技術。張文宏認為，上海乃至全國很多省市抗疫的成功經驗，就在於一個“快”字：
"平臺期一過掉以後，人為的再去做追蹤，事實上你已經沒有機會了。這次防控的核心，它就是快。就像北京這一次一樣的，在早期使用大資料，提供了一個可以操作的時間視窗。"
在談及人工智慧在臨床醫學上的實際應用時，張文宏坦言，目前還存在較多障礙：
"Top的醫生，對你大資料裡面出現的例外情況，按照自己的經驗和邏輯，在自己的腦子裡產生新的資料；現在人工智慧，它只能不斷地學習，但是它很難產生新的一些資料。用為一種輔助診斷。"
兩位專家都表示，未來，人工智慧發展的潛力無限，期盼看到人工智慧、大資料等技術和人類醫生的深度融合，繼而打造一個更完整、更智慧、更高效的公共衛生體系，為全民服務。