10月27日，2024世界顶尖科学家论坛进入最后一天。今年的论坛聚焦生命科学、智能科学和物质科学等关键领域的最新趋势和重大突破。
智能科学大会关注了算法世界中如何推进AI治理框架。中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长、先进计算与关键软件（信创）海河实验室主任龚克教授指出：“今天人工智能的发展已达到前所未有的境界，在这样的形势下，治理能力建设必须跟上节奏。”
2024世界顶尖科学家协会“智能科学或数学奖”得主、康奈尔大学计算机科学和信息科学讲席教授乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg）表示，算法领域的偏见可能具有长期、潜移默化地影响决策的风险。

克莱因伯格是智能科学领域近三十年来的领军人物之一。他的研究跨越了从计算机网络路由到数据挖掘再到生物结构比对等诸多领域。
他对第一财经记者表示：“AI算法的一致性是人类难以达到的，算法可以来进行决策或者配置资源，如果你给它一个目标，它就可以非常有效地去执行。”
然而他同时强调AI算法带来的伦理问题。“首先是算法的公平性，其次是敏感信息的处理，因为机器学习和AI背后是大量的数据。”他说道。
2007年图灵奖得主、国际嵌入式系统研究中心Verimag实验室名誉研究主任约瑟夫·斯发基斯（Joseph Sifakis）则认为，由于人工智能系统缺乏可解释性且依赖于感官或语言数据，它们不能像传统系统那样提供同等水平的可信度保证。
在智能科学大会的案例研讨会上，今年诺贝尔化学奖所授予的蛋白折叠技术再度引发热议。复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏教授表示：“结构生物学家未来基于经验性的实验技术，加上AlphaFold人工智能技术，可以大大提高工作效率，但仅依靠AI是不足以开发出成功的药物的，AI只能辅助药物的开发。”
AI制药的需求正在呈现井喷式增长。深圳计算科学研究院首席科学家樊文飞认为，人工智能需要“两条腿走路”——逻辑推理和机器学习。“结合逻辑推理、机器学习的人工智能已经开始尝试运用到现实中。”樊文飞解释称，“比如药物发现的案例，早期的药物发现，尤其是药物靶点的识别，通常苦于病人数据量的缺少。但使用人工智能的逻辑推理、机器学习的结果已经被专业医药实验室认可。”
国家超级计算无锡中心主任杨广文教授表示，随着人们对算力的认识越来越深刻，计算机辅助药物筛选和设计已经非常普遍，后续还可以发展到临床试验和病理分析等方面，提升药物研发的速度和质量。
“AI的发展离不开算力和软件生态。我国近几年在算力方面提出很多新的需求和政策，包括东数西算、算力平台、智能计算创新平台等，大型央企以及互联网企业都投入到算力中心的建设中，但要真正把算力用起来，还要和生态应用结合。”杨广文说道。
科技富豪马斯克正在将特斯拉打造成一家AI机器人公司，他设想未来所有的特斯拉汽车都将具有自动驾驶的能力。特斯拉已经推出了一款自动驾驶出租车（Robotaxi），并计划于2026年开始生产，最终年产200万辆。
据介绍，特斯拉的自动驾驶出租车Cybercab的运行成本为每英里20美分，使用感应充电器，不需要任何插头。它们还将仅依靠摄像头和人工智能，而不需要自动驾驶出租车玩家使用其他硬件。这可能会大幅降低该公司生产自动驾驶出租车的成本。
国内自动驾驶公司小马智行联合创始人楼天城在研讨会上分享了人工智能在自动驾驶领域的应用。他表示：“Robotaxi是自动驾驶领域最难的挑战，我们为什么还要做？因为AI在出行领域的应用将是有最大发展潜力的应用之一，拥有最大的价值。”
楼天城表示，尽管在外界看来，自动驾驶自2018年以来似乎进入了发展的缓慢期，没有太大的进展，但实际上最关键的进展是很难被人直观感知的。“事实上，在过去的三四年里，自动驾驶的安全性提升了10倍，自动驾驶的无事故率从过去的1000小时增长至1万小时，但外界确实无法看到太大的差别，这是我们做自动驾驶最为痛苦的事情。”他说道。