【人工智慧同學,請再接再厲】AI 對肺炎疫情有多少幫助?李開復只打了個 B- 分數

【為什麼我們要編譯這篇文章】此次 Covid-19 對全球造成嚴重影響,疫情仍在世界各地持續延燒,人類能夠寄望人工智慧(AI)拯救我們,免於下一次的大流行病災難嗎?AI 領域的指標性人物:李開復如何看待此議題?(責任編輯:藍立晴)

新冠肺炎疫情不僅改變人類的生活模式,也加速了許多產業的發展與應用,AI 在這次疫情中透過機器人、深度學習技術幫助病毒的預測與擴散,扮演了不可或缺的角色。

雜誌《Wired》主編 Nicholas Thompson 日前在線上舉辦的阿斯本思想節(Aspen Ideas Festival),與全球 AI 領域推動的重要人物、創新工場董事長兼 CEO 李開復進行視訊訪談,李開復也針對 AI 應用對於疫情帶來的幫助與影響、AI 數據隱私對公共醫療的困境與發展,以及機器人是否會取代人力等議題提供了見解。

疫情時代的 AI 應用:為何李開復只給出 B- 分數?

李開復曾在先前的專欄文章中,對 AI 抗疫的表現只給出了 B- 的分數,在阿斯本思想節的視訊訪談中,再次被問到為何如此評價?

他透露,AI 雖在這波疫情的確帶來某些方面的幫助,但還是不夠理想,疫情的爆發了暴露 AI 在公共健康領域的應用的零散與體系的不足,面對一個世紀可能才來一次的病毒大流行,AI 還沒有累積足夠的數據來準確觀察、預測病毒的變化,來因應疫情的快速蔓延。

不過至少也有好的開始,李開復舉例一間加拿大一間 AI 公司 BlueDot,曾在 2020 年元旦前透過機器學習、大數據、定位追蹤等技術,監測到武漢華南海鮮市場的罕見肺炎,並回報給政府部門病毒擴散的狀況, 比世衛公開警示新冠肺炎病毒的時間還要早了 9 天, 在某種程度上帶來了預警的功用。李開復預期,如果面對下一波的流行,AI 預測將會更加準確。

隱私問題將阻礙 AI 在公共醫療領域的貢獻?

AI 訓練需要透過長期的數據模擬來進行判斷與預測,尤其在醫療領域上,若能累積足夠的醫療數據資料,或許能對疾病的治療與預防帶來相當的幫助。

不過近年來個人資料保護的隱私議題興起,成為許多先進國家致力推動的重點項目,例如歐盟的 GDPR(一般資料保護法案)、美國的 HIPAA(健康保險隱私及責任法案)等,讓醫療數據資料的共享、累積更為困難。

對此,李開復認為, 隱私問題並不是二元結果論的議題, 在公共衛生領域中,如何在社會福祉與個人資料安全中找到平衡是值得被討論的。

李開復先前也曾在專欄中表示, 任憑有用的數據各自孤島式的存在,不善加利用,不從中提煉有價值的信息,不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。

他於此次的訪談再強調,當我們希望大數據的資料可以為公共健康帶來解決方案、幫助疫情的防治與安全時,是否能思考釋放一些數據資料的選擇權?

例如,在適當條件允許之下、以及各國制定出相關使用規範的情境下,可以透過收集一些匿名數據幫助 AI 進行訓練,來模擬、預防下次疾病的爆發。

李開復提出, 聯盟學習(Federated Learning)或許能幫這些困境帶來解套 ,原則上在這套學習模式下,資料不需要離開設備端各自在自己的設備訓練模型,並且通過特定的加密的機制在雲上建立一個共有的模型與進行模型的更新, 等於患者的數據不會離開所在的醫療機構、設備中, 進一步確保數據的運算、傳輸、儲存過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。

曾預測機器人將取代勞力 後疫情時代有改變嗎?

李開復曾經在《AI 新世界》中預測,未來有許多缺乏溫度與創意的工作將被 AI 取代,例如全球有 2 千萬個電話客服工作有消失危機,而面對疫情帶來的危機、以及後疫情時代帶來的工作型態轉變,在書中的預測是否會有所改變?

李開復認為,被取代的程度因為疫情發展會更加快速。首先,尤其在當疫情爆發的情況之下,機器人可以取代部分醫療照護人員的工作,例如用機器人提供病患藥物、幫助量血壓等,若能盡可能減少人與人接觸的感染風險,能減少病毒的蔓延。

而在中國,也可以看到許多餐廳可透過手機直接下訂單,並且透過 AI 機器人來進行送餐,因為餐廳是一個固定的場域,非常適合機器人進行移動,而這些例子都能證明,疫情幫助了 AI 驅動的機器人取代部分人力工作的趨勢正在加速當中。

參考資料來源:Wired36 氪Sherry Su

(本文開放合作夥伴轉載,首圖來源:Flickr,CC Licensed。)

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