2020年7月30日 星期四

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李開復:AI 的抗疫成績 B-

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李開復:AI 的抗疫成績 B-

那福忠

在週前的 Aspen Ideas Festival,李開復把 AI 在疫情中的貢獻給一個 B−,記者問他為什麼給這麼低的分數,他說 B− 已經比及格好多了,當然不夠理想,因為 AI 與流行病有本質上的差距。AI 是累積很多資料重覆的運轉,得以準確的預測,而流行病是很多年才發生一次,沒有建構模型的經驗,也沒有太多資料。不過 AI 在疫情中也的確發揮了一些正面的功效,所以給一個 B−。

記者又問 AI 在抗疫上幫了哪些忙?又有哪些沒使得上力的地方?李開復以他在北京的親身經歷說了幾件事。病情接觸的追蹤,做得很有效,手機上有紅黃綠的信號,告訴我是否接觸過有病情的人,好讓我做進一步檢查。另一件是當我回到北京的兩週隔離,都使用電子商務,包括食物的購買,全以機器人送遞,完全不接觸任何人。所以機器人在結構化的環境像公寓、醫院、商店、辦公室,可以運作的很好。

在疫情中,AI 協助發現治療藥物,發現新的抗體疫苗,更有效的用在庫房,處理電子商務的龐大包裹。早期有一家叫 BlueDot 的公司,預測重大流行病的來臨,當然沒有對外公開,現在我們受到了疫情的傷害,累積了很多的資料作為基礎,如果有下一波、或下一次大流行,這種預測功能就會更為準確。

在疫苗的發展上雖然使用 AI,但效果不如預期,李開復認為是在急迫的情況之下,把技術用在樹下低枝的水果,而沒有能掌握完整的情況。他舉例一家生技公司,用 AI 協助的生成化學,來預測化合物的種類,用來阻擋病毒的傳播。這些類似的作法,都是把 AI 的技術移轉到低枝的水果,這樣的使用 AI,不太會產生驚人的效果。

在健康的照顧上,AI 可以提供很多的個人化服務,如對象化的診斷,更準確的基因排序,以及與 AI 結合的基因編輯技術 Crispr 等等。而同時健康照顧的方式很多效率不完善,像是醫藥保險沒有依照健康資料來設計。如果把這些加到一起,AI 有很大的發展潛力。唯一的因素是個人資料的保護,如果過分保護、期使是匿名,那就很難訓練 AI,AI 需要資料才跑得動。

疫情讓全球十億學童改變了上學的習慣,改在家裡線上學習,突然之間,我們看到了 AI 技術的普及,AI 老師、AI 改正你發音、AI 找出你學習的障礙,當然有時候還需要人與人的互動,像個人化的教學,與精神上的勉勵,但 AI 則用作例行的教學。辦公室也同樣改變,當大家在家裡線上工作,所做的事都會數位化,都成為資料,就給了 AI 的潛力,有事為什麼不用 AI 做決定、要用人來決定?所以疫情會加速 AI 取代人力的工作。

李開復在他兩年前 AI Superpowers 的書裡提到,凡需要創意、以及需要人際互動的工作,不會被 AI 替代,但因為疫情,有些被認為需要人際互動的工作,反而會加速被 AI 替代,原因之一是疫情需要減少人的互動,如醫院照顧病人、餐飲服務。如果醫院能讓機器人移動醫療設備,給病人服務,像包括量血壓,對病人與看護都減少危險。餐廳使用手機點餐與支付、用機器人送餐,可以把人際接觸減到最少。

記者最後問一個隱私與 AI 的問題,AI 所需要的資料,在尊重個人隱私之下就難以取得,為了發展 AI,對過度注重隱私的國家如美國,是否應該放鬆一些?李開復說如果能這樣,值得讚賞鼓勵,大家也開始認識到隱私不是 0 與 1,也不是高於一切,需要與公共健康與社會福利一併考量,而要給每個人選擇的自由。一個國家如果能設立平衡的規則,以匿名的方式取得適量的個人資料,AI 就可以藉此訓練了。

從李開復的敘述,AI 確實支援了許多抗疫工作,特別在減少人際接觸又能維繫正常的活動,尤其在教育上更發揮了 AI 功能。也正如他說的 AI 與流行病在先天上的差異,AI 沒有能深入的介入,像疫苗的發展。但經過這一場硬仗,AI 應該學到了流行病的本質,也累積了有用的資料,下一次遇到類似的情況,戰役的能力即使到不了 A,至少也有 B+。


科AI 萬能?用在抗疫上的分數僅得一個B−。
Photo by Pixabay

 

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