每年夏天，美國(guó)高校的教職市場(chǎng)都會(huì)迎來(lái)一批新鮮面孔。但今年MIT施瓦茨曼計(jì)算學(xué)院的這批入職，有點(diǎn)不太一樣——11位新教授里，有研究"如何讓市民更好地參與預(yù)算決策"的政治學(xué)家，有琢磨"AI該承擔(dān)什么道德責(zé)任"的哲學(xué)家，還有專門看衛(wèi)星圖像怎么幫農(nóng)民省水的遙感專家。他們的共同點(diǎn)是：手里都握著計(jì)算這把鑰匙，但打開的是完全不同領(lǐng)域的門。

院長(zhǎng)丹·胡滕洛赫爾在歡迎辭里用了個(gè)挺重的詞："前沿"。他說(shuō)這批人的工作"處于計(jì)算及其對(duì)世界更廣泛影響的最前沿"。這話不是客套。如果你仔細(xì)看這份名單，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)清晰的趨勢(shì)：MIT正在把計(jì)算能力像水電一樣接入各個(gè)學(xué)科，而不是讓計(jì)算機(jī)系自己關(guān)起門來(lái)搞研究。

這種"共享教職"的模式，今年又往前邁了一步。胡滕洛赫爾透露，通過(guò)年度聯(lián)合招聘，學(xué)院今年新增了6個(gè)共享職位，總數(shù)達(dá)到20個(gè)。什么意思？就是一個(gè)教授同時(shí)在計(jì)算學(xué)院和另一個(gè)院系掛名，兩邊的學(xué)生和課題都能沾光。對(duì)做跨學(xué)科研究的人來(lái)說(shuō)，這是最理想的配置——不用在行政上被兩邊踢皮球，資源卻能兩邊都拿。

讓我們一個(gè)個(gè)看看這些新面孔到底在研究什么。這不是一份簡(jiǎn)歷羅列，而是一張關(guān)于"計(jì)算還能干什么"的想象地圖。

當(dāng)算法遇上民主

貝利·弗蘭尼根可能是這份名單里最"接地氣"的一位。她的頭銜是政治學(xué)助理教授，共享職位掛在EECS（電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系）。但她的研究對(duì)象不是芯片也不是代碼，而是"審議性小型公民團(tuán)體"和"參與式預(yù)算"——說(shuō)白了，就是怎么讓普通市民真正參與到公共決策里，而不是只在投票日畫個(gè)勾。

她的工具箱很雜：社會(huì)選擇理論、博弈論、算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)、調(diào)查方法。聽起來(lái)抽象，但解決的問(wèn)題很具體。比如，一個(gè)城市有1000萬(wàn)預(yù)算，讓市民來(lái)決定怎么花，怎么保證抽樣公平？怎么設(shè)計(jì)討論流程才能讓少數(shù)派的聲音也被聽到？怎么測(cè)量"民意"才能避免被嗓門大的人帶偏？這些問(wèn)題的背后，都是算法在支撐。

弗蘭尼根在哈佛的數(shù)據(jù)科學(xué)倡議做過(guò)博士后，博士畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)系。她的軌跡本身就很能說(shuō)明問(wèn)題：從硬核CS訓(xùn)練出發(fā)，最終落在了政治方法論這個(gè)交叉點(diǎn)上。這不是"用AI預(yù)測(cè)選舉結(jié)果"那種時(shí)髦課題，而是更底層的基礎(chǔ)設(shè)施——民主參與的質(zhì)量，很大程度上取決于我們?cè)趺丛O(shè)計(jì)這些技術(shù)系統(tǒng)。

哲學(xué)家怎么教AI做人

布萊恩·赫登的職位更有意思：語(yǔ)言學(xué)暨哲學(xué)系教授，共享職位同樣在EECS。他是個(gè)"老MIT"——2012年在這里拿了哲學(xué)博士學(xué)位，中間去澳大利亞國(guó)立大學(xué)、悉尼大學(xué)、牛津大學(xué)轉(zhuǎn)了一圈，現(xiàn)在回來(lái)了。

他的核心問(wèn)題是：我們應(yīng)該如何形成信念、如何做出決策？這聽起來(lái)像純粹的哲學(xué)思辨，但赫登的研究清單里赫然列著"算法公平性"和"AI倫理"。他的兩本書和一系列論文，把認(rèn)識(shí)論、決策理論和倫理學(xué)串在了一起，而AI恰好是這三個(gè)領(lǐng)域碰撞最激烈的地方。

舉個(gè)例子：一個(gè)AI系統(tǒng)在招聘時(shí)歧視了某個(gè)群體，這是技術(shù)故障還是道德失敗？如果AI的決策過(guò)程是人類無(wú)法理解的"黑箱"，我們還能信任它嗎？當(dāng)多個(gè)AI系統(tǒng)互動(dòng)產(chǎn)生意外后果，責(zé)任該怎么分配？赫登的研究不直接寫代碼，但他提供的概念框架——什么是理性、什么是公平、什么是責(zé)任——正是設(shè)計(jì)這些系統(tǒng)時(shí)繞不過(guò)去的地基。

他2015年在牛津大學(xué)出版社出的那本書叫《Reasons without Persons: Rationality, Identity, and Time》（無(wú)個(gè)人的理由：理性、身份與時(shí)間），從書名就能嗅出分析哲學(xué)的味道。但現(xiàn)在，這些抽象討論正在變成實(shí)實(shí)在在的技術(shù)政策問(wèn)題。

生物+計(jì)算：從細(xì)胞里讀信息

黃允荷（Yunha Hwang）的檔案在原文里被截?cái)嗔耍阎牟糠忠呀?jīng)足夠有趣：生物學(xué)助理教授，共享職位在EECS，同時(shí)還是信息與決策系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的成員。這個(gè)組合暗示了她的研究方向——用計(jì)算工具處理生物信息，或者反過(guò)來(lái)，從生物系統(tǒng)中汲取計(jì)算靈感。

MIT的信息與決策系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室（LIDS）是個(gè)老牌強(qiáng)所，橫跨通信、控制、統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)。一個(gè)生物學(xué)家掛名在這里，大概率是在做系統(tǒng)生物學(xué)或者計(jì)算神經(jīng)科學(xué)——用數(shù)學(xué)模型理解細(xì)胞怎么做決定，或者大腦怎么處理信號(hào)。這類研究的共同點(diǎn)是數(shù)據(jù)量極大、變量關(guān)系復(fù)雜，沒(méi)有計(jì)算工具根本無(wú)從下手。

（原文此處中斷，但根據(jù)上下文推斷，黃的研究可能涉及生物信息學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。）

共享職位的完整版圖

除了上面三位，今年還有幾位共享職位的新教授，把計(jì)算的能力輸送到了更多角落：

政治學(xué)、語(yǔ)言學(xué)暨哲學(xué)、歷史系、建筑系——這是原文明確提到的合作院系。加上前面詳細(xì)介紹的EECS和生物學(xué)，一張跨學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)鋪開。歷史系的那位（原文未給出姓名）可能在研究計(jì)算技術(shù)的歷史，或者數(shù)字人文；建筑系的則大概率在探索可持續(xù)設(shè)計(jì)、生成式設(shè)計(jì)，或者城市系統(tǒng)的模擬。

這種布局不是偶然的。MIT施瓦茨曼計(jì)算學(xué)院2019年才成立，初衷就是把AI和計(jì)算從計(jì)算機(jī)系里"解放"出來(lái)，變成全校的基礎(chǔ)設(shè)施。四年過(guò)去，這個(gè)策略正在產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的師資結(jié)構(gòu)變化。20個(gè)共享職位，意味著20條活躍的跨學(xué)科通道。

核心計(jì)算領(lǐng)域的補(bǔ)充

當(dāng)然，計(jì)算學(xué)院也在強(qiáng)化自己的"基本功"。原文提到，新入職的教授還包括在EECS和IDSS（數(shù)據(jù)、系統(tǒng)與社會(huì)研究所）有專任職位的學(xué)者。他們的研究方向覆蓋了：可持續(xù)設(shè)計(jì)、衛(wèi)星遙感、決策理論，以及"聲明式人工智能編程的新算法"。

最后這個(gè)值得展開一下。"聲明式編程"是相對(duì)于"命令式編程"而言的。寫傳統(tǒng)代碼時(shí)，你要一步步告訴計(jì)算機(jī)"做什么、怎么做"；而在聲明式編程里，你只需要描述"想要什么結(jié)果"，讓系統(tǒng)自己推導(dǎo)出實(shí)現(xiàn)路徑。SQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、HTML網(wǎng)頁(yè)標(biāo)記都是聲明式的例子。但在AI領(lǐng)域，聲明式編程還有更大的野心：讓非專家也能用自然語(yǔ)言描述問(wèn)題，由AI自動(dòng)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的解決方案。

如果這個(gè)方向取得突破，編程的門檻會(huì)被大幅降低——不是讓每個(gè)人都學(xué)會(huì)寫Python，而是讓每個(gè)人都能指揮AI完成復(fù)雜任務(wù)。這背后的算法挑戰(zhàn)，正是某位新教授（原文未給出姓名）的研究重點(diǎn)。

衛(wèi)星遙感：從天上看見(jiàn)地上的水

衛(wèi)星遙感專家（原文未給出具體姓名）的加入，則把計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景拉到了地球系統(tǒng)科學(xué)。現(xiàn)代遙感衛(wèi)星每天產(chǎn)生PB級(jí)的圖像數(shù)據(jù)，從中提取有用信息——比如農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)、森林覆蓋變化、城市熱島效應(yīng)——全靠機(jī)器學(xué)習(xí)算法。但這里有個(gè)陷阱：衛(wèi)星圖像和地面真實(shí)情況之間，隔著大氣、云層、地形起伏，還有傳感器本身的誤差。如何把"像素"翻譯成"事實(shí)"，需要物理模型和統(tǒng)計(jì)方法的精密配合。

更實(shí)際的問(wèn)題是：這些信息怎么用？一個(gè)農(nóng)民能不能根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)決定這周澆多少水？一個(gè)城市能不能提前兩周預(yù)測(cè)熱應(yīng)激死亡率？這些"最后一公里"的問(wèn)題，需要研究者既懂信號(hào)處理，又懂應(yīng)用場(chǎng)景。MIT把這樣的人招進(jìn)來(lái)，顯然不只是為了發(fā)論文。

可持續(xù)設(shè)計(jì)：計(jì)算的碳足跡

可持續(xù)設(shè)計(jì)方向的新教授（原文未給出姓名），則指向了一個(gè)越來(lái)越緊迫的議題：計(jì)算本身的環(huán)境代價(jià)。訓(xùn)練一個(gè)大語(yǔ)言模型的碳排放，相當(dāng)于一輛汽車開一輩子；數(shù)據(jù)中心的耗電量，已經(jīng)超過(guò)一些國(guó)家的總用電。怎么設(shè)計(jì)更高效的算法、更節(jié)能的硬件、更合理的系統(tǒng)架構(gòu)，正在成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心問(wèn)題之一，而不是邊緣的"綠色計(jì)算"口號(hào)。

這個(gè)方向的研究，需要同時(shí)理解材料科學(xué)、熱力學(xué)、系統(tǒng)優(yōu)化，還有政策和經(jīng)濟(jì)因素。MIT把它放在計(jì)算學(xué)院的招聘優(yōu)先級(jí)里，說(shuō)明學(xué)院在定義"前沿"時(shí)，已經(jīng)把可持續(xù)性納入了核心考量。

決策理論：不確定世界里的理性

決策理論專家（原文未給出姓名）的研究，聽起來(lái)比弗蘭尼根更數(shù)學(xué)化。這個(gè)領(lǐng)域關(guān)心的是：在信息不完全、時(shí)間有限、后果不確定的情況下，如何做出"理性"的選擇。經(jīng)典框架包括期望效用理論、博弈論、多目標(biāo)優(yōu)化，但現(xiàn)實(shí)世界往往違反這些理論的假設(shè)——人們不是完全理性的，信息不是對(duì)稱的，偏好不是穩(wěn)定的。

現(xiàn)代AI系統(tǒng)面臨的正是這樣的環(huán)境。自動(dòng)駕駛汽車要在毫秒間判斷行人會(huì)不會(huì)突然橫穿馬路；推薦系統(tǒng)要在用戶的短期點(diǎn)擊和長(zhǎng)期滿意度之間權(quán)衡；金融交易算法要在市場(chǎng)崩潰的邊緣決定是否止損。這些場(chǎng)景的共同點(diǎn)，是"最優(yōu)解"往往不存在，或者計(jì)算成本極高。決策理論提供的是一套思考框架，幫助設(shè)計(jì)者明確自己到底在優(yōu)化什么、愿意承擔(dān)什么風(fēng)險(xiǎn)。

IDSS：數(shù)據(jù)、系統(tǒng)與社會(huì)的三角

幾位新教授入職的IDSS，是MIT一個(gè)相對(duì)年輕的跨學(xué)科單位。它的獨(dú)特之處在于同時(shí)強(qiáng)調(diào)三個(gè)維度：數(shù)據(jù)科學(xué)的方法論、復(fù)雜系統(tǒng)的分析，以及社會(huì)影響的評(píng)估。這個(gè)"三角"結(jié)構(gòu)，讓它成為連接技術(shù)開發(fā)和政策制定的天然樞紐。

IDSS的教授通常同時(shí)有工程和社科的背景，或者至少是與兩邊都能對(duì)話。這種配置在傳統(tǒng)的院系結(jié)構(gòu)里很難維持——工程系嫌你數(shù)學(xué)不夠硬，社科系嫌你理論不夠深。但I(xiàn)DSS的存在，證明了這種"兩邊都不靠"的位置，恰恰最適合處理真實(shí)世界的問(wèn)題。

一個(gè)觀察：招聘即戰(zhàn)略

把這11個(gè)人的研究興趣拼在一起，能看出MIT施瓦茨曼計(jì)算學(xué)院的清晰意圖。他們不是在做"計(jì)算機(jī)科學(xué)+X"的表面文章，而是在重新定義計(jì)算的核心議程。AI倫理、民主參與、氣候適應(yīng)、健康信息學(xué)——這些主題的共同點(diǎn)是，計(jì)算技術(shù)已經(jīng)深度嵌入社會(huì)，但社會(huì)還沒(méi)有準(zhǔn)備好應(yīng)對(duì)它帶來(lái)的變化。

胡滕洛赫爾說(shuō)的"更廣泛影響"，就是這個(gè)意思。計(jì)算不再只是關(guān)于更快的服務(wù)器和更聰明的算法，而是關(guān)于這些技術(shù)如何被設(shè)計(jì)、如何被部署、如何被治理。這需要一批既懂技術(shù)又懂語(yǔ)境的人，而今年的招聘，正是在為這種需求儲(chǔ)備人才。

還能想想什么

這份名單里有一個(gè)明顯的缺席：沒(méi)有提到任何一位專注于基礎(chǔ)理論研究的數(shù)學(xué)家或理論計(jì)算機(jī)科學(xué)家。當(dāng)然，這可能是原文節(jié)選造成的遺漏，但也可能反映了當(dāng)下的資源分配優(yōu)先級(jí)。應(yīng)用導(dǎo)向、社會(huì)影響、跨學(xué)科合作——這些關(guān)鍵詞在招聘中的權(quán)重，似乎正在超過(guò)傳統(tǒng)的理論深度。

這種傾斜是明智的還是短視的？五年后也許會(huì)有答案。但有一點(diǎn)是確定的：當(dāng)弗蘭尼根在政治系教研究生怎么用算法設(shè)計(jì)公民參與流程，當(dāng)赫登在哲學(xué)課上討論AI的道德主體地位，當(dāng)遙感專家在建筑系展示怎么用衛(wèi)星圖像優(yōu)化城市綠化——這些場(chǎng)景本身就是對(duì)"計(jì)算教育"的重新定義。MIT賭的是，未來(lái)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，需要在這種交叉地帶受過(guò)訓(xùn)練。

至于賭得對(duì)不對(duì)，時(shí)間會(huì)給分。但至少，他們正在把籌碼押在一張足夠大的桌子上。