新冠疫情爆發前，AI 與機器學習就開始滲透各種產業，改變商業模式與生活樣貌；新冠疫情爆發後，AI 被大量用於病例資料分析、疫情追蹤、疫苗開發等領域，成為防疫的關鍵助手。

2020 年再 3 個月就要結束了，歷經新冠疫情的洗禮後，未來 AI 會如何發展？英國商業策略與科技顧問 Bernard Marr 撰文，指出 2021 年的 4 個 AI 應用趨勢。

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醫學研究：更智慧的大數據分析

疫情期間，人類急需疫情的相關資料，因此政府、國際組織、科研單位、企業共同合作，建立資料的蒐集、整合、處理、分析機制。相較於 1918 年的西班牙大流感（3 年間全球死亡人數約 5000 萬），新冠疫情爆發至今 9 個月，全球死亡人數約 100 萬，速度比西班牙流感慢得多。Bernard Marr 認為，AI 數據分析是控制疫情的重要一環。

未來，AI 仍會幫助人類有效率的控制疫情。藉由 AI 即時分析海量資料，能更輕易找出疫情爆發點，追蹤感染者，預測病毒的可能演化方向，並找到更有效的疫苗等等。此外，醫學文獻數量快速成長，光今年四月，就有超過 2.8 萬篇關於新冠肺炎的論文，透過 AI 分析，也能加快研究的速度。當然，AI 也能用於其他領域的醫學研究。

自動化偵測與防疫

目前無人機已經應用於防疫，例如監控人們是否遵行社交距離，以及偵測體溫，所使用的是電腦視覺技術。

此外，臉部辨識也是快速成長的領域。但臉部辨識除了追蹤人群的型態，還能辨識出單一的個體，因此隱私的爭議較大。有跡象顯示，因為疫情的關係，人們比以前更能接受監控等科技；但隨著 AI 監控與執法技術精進，人們的接受度將會受到更大的挑戰。

壓制下一波疫情

「預測」是人類積極開發的 AI 功能。在這次的新冠疫情中，AI 也比人類還要早注意到疫情的爆發。2020 年初，加拿大新創 BlueDot 分析 10 萬筆政府與醫療資料，比 WHO 早一週察覺疫情，並發出新冠肺炎的爆發警示。

未來，AI 仍會被應用於預測疫情的爆發，但 Bernard Marr 認為，預測的成效會受到政治與法規的影響，需要各國政府與企業的合作。因此，醫療資料庫的易得性與各單位間的溝通障礙化解，將是 AI 用於預測疫情的重要課題。

經濟恢復期：預測消費者行為模式的改變

疫情過後，人們的生活、工作、社交模式將會大幅改變。數位化就是疫情帶動的強烈趨勢。以零售為例，Amazon 的 2020 年第二季銷售額就比去年同期成長了 40%；原本沒有線上零售的企業，現在也開始考慮。

而 AI 能協助企業了解消費者行為的改變模式，中小企業也在尋找建立競爭優勢的方式，因此這類工具在 2021 的應用將會增加。

參考資料

《Forbes》

（本文提供合作夥伴轉載；首圖來源：Pixabay CC Licensed）

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