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摘要： 从柏林到北京，北京大学星球健康坐标系统（PHAS）展现了一场关于AI保护人类文明的深刻叙事。这个追踪48,000个变量的AI大模型，首次让机器学会从四个整体性的视角审视地球——人类健康、物种健康、环境健康、社会健康。当我们还在讨论AI是否会取代人类时，北京大学全球健康发展研究院院长、大陆成人直播-成人直播中文 博雅特聘教授、中国医学科学院学部委员刘国恩及其团队已经让AI开始思考：人类的繁荣如何与地球乃至未来可能登陆的其他星球的健康共存。这不仅是一个技术突破的故事，也包含了关于AI责任的考量。

引言：柏林的提问，北京的回答

2025年10月12日，柏林世界健康峰会的会场里，当北京大学全球健康发展研究院院长刘国恩展示PHAS系统时，屏幕上流动的不是常见的增长曲线或疾病地图，而是一个四维坐标系——人类健康、物种健康、环境健康、社会健康，四条轴线在AI算力的驱动下，实时演绎着人类文明与星球边界的时空距离。

这是人类第一次让AI不仅为人类的短期利益服务，更为星球的长期安全思考。

28天后，11月9日，北京大学百年纪念讲堂，PHAS的北京发布会成为了行业内的焦点。从柏林到北京，这不仅是一场技术的跨洋旅行，更是AI从人类的短期利益向星球共同体的深刻转向。在ChatGPT掀起生成式AI狂潮两年后，在全球还在争论AI对齐（Alignment）应该对齐谁的价值观时，中国科学家给出了一个更宏大的答案：让AI对齐地球的健康。

一、突破人类滤镜：应用AI尝试从宏观视角促进人类文明

传统AI伦理的关键挑战之一是“AI为谁的利益服务？”从自动驾驶的电车难题到算法推荐的信息茧房，我们习惯于将AI的决策框定在人类短期利益的天平上。但PHAS工程的诞生，构建了一个四维评估体系——人类健康只是其中一轴，物种存续、生态韧性、代际公平都成为AI需要兼顾的目标，这重构了AI伦理的评估边界。"

刘国恩团队历时两年，整合了48,000多个变量，覆盖从微生物种群到大气碳循环、从个体健康到社会健康等全链条数据。这个庞大的系统并非简单的数据堆砌，其核心创新在于构建了一个去中心化的评估框架——人类的短期利益不再是唯一的度量标准，物种灭绝速率、生态系统韧性、代际公平性都成为AI需要平衡的目标函数。

中国工程院院士詹启敏教授将其比喻为观测人类活动与地球健康关系的数字罗盘。这个比喻意味深长：罗盘不预设目的地，但标示方向；PHAS不替人类做决策，但揭示边界。当系统测算出减少20%化石燃料使用可延缓全球健康下滑时，它传递的不是一个技术方案，而是一个警示——人类的繁荣正在逼近行星的承载极限。

二、从训练数据标注到Human-in-the-loop的范式革命

PHAS的技术架构中，有一个特别的设计：基于human-in-the-loop的专家反馈训练模块。但这里的human不是传统AI训练中的数据标注员，而是来自生态学、流行病学、经济学、社会学等众多交叉学科的专家。他们的职责不仅是让AI更聪明，也让AI更克制——确保算法不会为了某一维度的局部最优而大幅牺牲其他维度的表现。

这种克制源于对AI能力边界的清醒认知。PHAS系统采用长目标随机控制的动态经济学模块，直指人类文明福祉的长期时间平均；基于图深度学习的动态关联网络，可以捕捉变量间数千万种非线性关联。在谈到这个系统时，刘国恩向记者反复强调：PHAS不是预言机，而是一面镜子。它映照出的是人类选择的结果，而非命运的必然。

值得一提的是，当硅谷的大模型竞相追求AGI（通用人工智能）的终极智能，PHAS选择了一条更稳健的路——让AI成为地球的诊断系统而非控制系统。系统识别出增加20%全球创新投入就可能扭转星球健康下滑趋势，这个洞察的价值不在于开出了一张处方，而在于量化了希望的成本。它告诉决策者：拯救地球不是不可能，但需要前所未有的资源重新配置和全球协作。

三、全球数据协作的考验：48,000多个变量背后的复杂均衡

当PHAS取得技术创新的成果之时，我们也必须直面一个尖锐问题：谁来定义这48,000多个变量？谁来决定物种健康与经济增长的权重关系？

这不是单纯的自然科学，更不是AI可以自行决定的核心问题。长期以来，全球健康监测系统始终存在一定的国家与地区的主观性、片面性，一些环境成本与健康代价常未被纳入科学考量。PHAS联合中外知名院所的多学科专家共同构建，这本身就是一次对星球健康评估视角的再平衡。

据悉，系统纳入了覆盖全球绝大多数国家和地区的历史数据。在目标选择上，团队引入了无折现的人类福祉长期时间平均，这些重要概念有助于更好促进国家间、代际间、要素间长期呼吁但难以兼顾的资源配置和可持续发展机会。

但挑战依然存在。系统依赖的庞大数据基础设施，意味着算力资源、专家网络、政策影响力的高度集中。如何确保在集中式运算与分布式参与之间找到平衡？据报道，PHAS将根据算力等技术条件的许可逐步开放API接口，为全球相关研究人员提供应用通道与技术支持，这种开放系统结构也是保证AI星球监测进行全球协作的关键路径。

四、AI伦理的终极拷问：当算法说应该让步时

PHAS最具挑战性的能力，是它可能揭示出一些难以回避的取舍关系。例如，系统可能测算出：为保持生物多样性在安全边界内，某些地块应该停止农业开垦；为实现碳中和目标，满足什么条件的群体的人均能耗需要削减40%；为缩小全球健康不平等，哪些医药专利应该调整开放共享策略。

这些量化结果将抽象的伦理讨论转化为具体的政策参考。AI的计算逻辑追求系统最优，但人类社会的决策充满妥协与博弈。当PHAS的情景模拟涉及要求当代人为未来世代做出牺牲时，如何在科学洞察与现实可行性之间找到平衡，成为真正的考验。

更深层的问题是：我们是否应该让AI参与这种关乎人类命运的决策？PHAS的设计哲学给出了一个中间路径——系统提供情景模拟而非最优决策。它可以计算任意种不同政策组合下的星球健康轨迹分布，但选择权仍然在人类手中。这种设计体现了对算法治理边界的审慎把握：AI可以扩展人类理性的边界，但不能替代人类意志的行使。

刘国恩在柏林峰会上的一段采访内容值得铭记：PHAS不是为了告诉人类该做什么，而是为了让人类看清自己在做什么。当我们终于拥有了透视星球健康的全景地图，无知不再是借口，理性选择本身就成了一种立场。

结语：从柏林到北京，从技术到文明

2025年11月9日，当PHAS系统在北京正式发布时，它所承载的意义已经超越了一个科研项目。这是中国科学界在全球AI发展中贡献的一个独特样本——不以更快的速度更大的参数争胜，而是以更负责任的方向领跑。

在AI重塑信息产业、具身智能进军物理世界的今天，PHAS提醒我们：AI最重要的进化方向，不是更像人类，而是帮助人类超越局限——超越短视的利益计算、狭隘的物种立场、线性的因果思维。当机器学会从星球尺度思考，人类或许也能以更长远的智慧重新定义自己的角色——不仅是文明的创造者，也是星球的守护者。

从柏林到北京，一个AI应用系统展现了一场文明叙事的转换。它告诉世界：技术的进步可以实现对齐人类共同体的生存边界。这或许才是AI时代最深刻的智慧——让机器帮助人类，学会敬畏地球，学会克制欲望，学会为未曾谋面的物种和未曾降生的后代，留下选择的可能。

在满屏参数与算力的时代，PHAS用48,000多个变量编织的，是一张关于定位、风险与希望的网。这张网提醒我们：真正先进的AI系统不是帮人类征服世界，而是帮人类拯救世界——包括我们自己。（孙晶）