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《大家論壇》受益視角：AI不再為特權服務 直接幫助最有需要的人
漢娜
● 美國MIT Solve執行主任
達爾
● 麥高文基金會理事
人工智慧（AI）如今已越來越多地出現在企業和政府的決策之中。儘管各類人工智慧工具仍然主要掌握在那些將利潤置於目的之上的機構手中，但這些新技術也可以在促進社會公益方面發揮同樣強大的作用。
為此，麻省理工學院Solve計畫和麥高文基金會（Patrick J. McGovern Foundation）共同努力，展現了如何使用AI應用程式來將讓那些在經濟上處於邊緣境地的群體也能發達。
企業家已在探索如何使用AI以體貼、創新、以往被視作不可能的方式來應對世界上諸多最棘手的挑戰。
AI最令人興奮之處在於：能吸收大量資料並識別出更精確的相關性（診斷），同時又可以將因果關係結論和最終的決策留給人類來完成。
這種人機互動對於那些具有社會影響力的政策動議尤為重要，因為這些動議包含較高的倫理道德考量，對邊緣人群的生活改善程度則是衡量其成功與否的標準。
此外演算法的優良程度取決於訓練它們的資料，將哪些資料涵蓋在AI模型中的選擇則自然存在偏差，或者正如俗諺云：「上樑不正下樑歪（bias in, bias out）」。
接著以金融兼蓄性（financial inclusion）和信用問題為例。
對那些沒有銀行帳戶的人來說，獲得貸款或信用卡幾乎是不可能的，但許多沒有銀行帳戶的人可以透過其他方式來證明信用，例如透過按時支付水電費和電話費。
目前為智利、墨西哥兩國共130萬民眾提供服務的Destácame，便是一個基於AI的平臺，利用某種演算法來運用一般不會提供給徵信機構的資料，藉此創建一個替代性信用評分，同時證明客戶的還貸能力，這個平臺有助於減少民眾向金融機構貸款時遇上的各類障礙。
若運用在教育和衛生領域，AI可以顯著降低提供優質服務的成本並提升成果。
比如Century Tech的教育平臺就透過將背誦任務和行政事務自動化來提高教師的生產力，在瞭解每個學生的學習方式後，還能提供旨在提高學生在校表現的個人學習計畫。
同樣，Ada Health可同時為患者和醫護人員提供服務。
平臺對話介面以自然語言處理為基礎，可為患者提供即時的個性化醫學建議，幫助確定下一步行動，AI引擎和經過甄選的醫學知識庫同時可為社區衛生工作者、藥劑師，護士和助產士等準專業醫療衛生人員提供臨床決策支援工具，在人手嚴重短缺的衛生服務前線單位，這種支援可使病人轉危為安。
但機器人可做的事情依然是有限的。
儘管AI工具可以分流客戶服務請求，甚至為更多人提供心理支援，但要建立真正的深度聯繫還需是要人類親身交流。
ISeeChange平臺是另一個例子。將自然語言處理、使用者生成資料、感測器網路相結合，為城市提供了關鍵資料，用以改善對氣候的反應能力，基礎設施設計乃至公共安全，居民將社區相關的詳細事件、資料提交到平臺，然後平臺會將這些個人經驗匯集到氣候模型中。
與此同時，Crisis Text Line使用機器學習來透過文本分析、處於危機中年輕人相關的名詞和短語，並對消息進行分級以確保有風險的用戶能夠快速獲得幫助。
透過對海量資料進行處理，Crisis Text Line已確定了最可能與緊急事件需求相關的預測因素。比如它發現「布洛芬（ibuprofen）」一詞與自殘企圖間存在高度相關性。
如今可透過AI在序列中對包含這個名詞的文本進行優先排序，但是對外聯繫還是要仰賴心理諮詢的義工來完成，由他們去接觸那些飽受困擾的發訊者。
前述案例均說明，新的業務模型可如何協助從大資料和AI技術中提取更多價值，從而使那些以往被資料經濟所排斥的人們受益。
這就是為何麻省理工學院Solve和麥高文基金會聯手支持科技企業家解決全球問題的原因。
我們將在早期階段繼續尋找有前途的企業，使它們具備成長、擴展和多樣化的能力；宣傳事蹟以促進更多將AI用於社會公益的活動。
對此，Solve的評審團會在即將到來的Solve挑戰賽決賽中選拔一批新的科技企業家。
AI有潛力改善數十億人的生活，但前提是它必須直接為最需要幫助的人創造並傳達價值，而非提升本已為特權階層服務的業務。
透過利用這些技術來實現社會公益，當今的新型企業家可創造持久且具變革性的改革。
（原標題為《How AI Can Promote Social Good》文章未經授權，請勿任意轉載）
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