應對新冠肺炎疫情，需要全人類加緊合作，尤其是在利用新的技術應對疫情方面。在中國的疫情防控中，人工智能技術發揮了不小的作用，中國從政府機構到產業界在這方面也做出了不少努力，有一些創新成果和經驗可以供其他國家參考。

首先，包括大數據分析在內的人工智能技術可以被用于預測新冠肺炎疫情的潛在暴發。新冠肺炎疫情暴發之初，北京大學建造了一個傳染病動態模型，以此來評估預防和管控措施，并提供進一步的建議和早期預警。中國科學院和上海的一家科技公司也提供了有關不同省份、城市感染病例增長的預測，這給那些面臨大量春節返鄉人群的城市提供了重要參考。同時，交通運輸部和中國移動等電信公司提供了人群運行軌跡的相關信息，為大規模管理和控制人群移動提供了重要的數據基礎，同樣的策略其他國家也可以參考借鑒。

第二，在對新冠病毒和其他冠狀病毒基因序列分析的基礎上，可以利用深度學習模型預測病毒的潛在宿主。百度研究院發布了線性時間算法和服務，可以用于新冠病毒的全基因組二級結構預測，這種算法可以將速度提高到現在的120倍。在了解了新冠病毒及其亞類的結構性質之后，追蹤新冠病毒的變異仍然是一個持續的挑戰，深度學習模型的應用有助于我們的追蹤研究。

第三，藥物研發，尤其是新藥篩選的過程，需要人工智能的巨大支持，尤其是機器學習、知識表示以及大數據分析。與新冠病毒相關的潛在藥物資源將通過全球健康藥物研發中心和清華大學的合作項目開放供科研使用。華中科技大學正在和華為云開展合作，對市場上或臨床試驗中的8506種藥物進行篩選，華為云可以向生物制藥機構提供相關服務。英國的BenevolentAI也推出了基于知識抽取與推理的類似舉措。

第四，人工智能還被廣泛應用于新冠病毒的診斷支持，尤其是CT圖像自動識別和病毒檢測。截至2月底，阿里巴巴達摩院已經完成超過3萬例新冠肺炎疑似病例的CT影像判讀，準確率達到96%，而且用時僅為20秒鐘。上海巴斯德研究所、中國科學院和華為云共同研發的病毒基因組自動化鑒定云平臺可以被用于檢測包括新冠病毒在內的多種病毒。上海深蘭科技每天可以自動執行2000例新冠病毒核酸檢測。

第五，通過智能自動對話系統，機器人能夠減少病人和醫護工作者之間面對面的接觸。阿里巴巴達摩院發布了一款智能問答系統，有報道稱，問題的解決率能夠達到92%。百度發布了一款智能外呼平臺，在北京、西安、上海等地外呼總量已達百萬次，用于采集數據并向社區居民或需要額外照顧的特定人群發布通知和指導。在許多接收新冠肺炎病患的醫院，機器人被廣泛應用于藥品分發、餐食和家居用品分發，治療記錄，甚至是實時記錄消毒滅菌等。

最后，以人工智能技術為基礎的自動監控被廣泛部署于不同場景，尋找并控制潛在風險。自動溫度監控器和追蹤應用程序在地鐵、火車站、機場、社會服務中心等地安裝和部署，以確認并追蹤發燒人群，為采取必要措施提供支持。鑒于自動系統的能力(如曠視科技的系統每分鐘能夠測試300人，商湯科技等公司的系統能夠自動甄別沒有戴口罩的人)，它們將會為人群篩查提供很大助力。通過監控系統來追蹤隔離人群很高效，也很安全。在北京市海淀區青龍橋街道，監控系統被用來自動識別那些依然處于隔離階段的人群的戶外活動。對于整體人群評估和篩選而言，從杭州開始，健康二維碼已經在全國大多數省市廣泛應用，目前，通過“互通互認”，全國絕大部分地區“健康碼”已可實現“一碼通行”。

不過，盡管人工智能在許多場景下都是十分高效的支持科技，一些潛在的技術和倫理風險也在出現，比如隱私、偏見、安全、責任。疫情防控屬于特殊情況，出于生物和社會安全的原因，需要收集更多的個人信息，但獲取和發布這些信息需要得到更好的監管。

今年2月，一些武漢居民的個人信息被發布在互聯網和微信群里，引發了一些偏見和孤立行為，對一些人的個人聲譽造成了非常負面的影響。針對杭州推出的健康二維碼，也有人反映，他們的二維碼顏色有問題，人工智能做出的決定并不完全公平，考慮也不全面。一些基于人工智能的自動推薦服務通過手機應用程序向大眾推送了有關新冠肺炎疫情的不準確信息，甚至是假新聞，加劇了恐慌，一些專家將這種情況稱為“信息疫情”。此外，還有一些技術安全風險值得注意，有的人工智能模式技術目前還不太成熟，存在安全和穩定性風險，利用它們進行藥物研發、病毒檢測、健康狀況決策等需要更謹慎。上述情況表明，我們還需要就人工智能技術的運用進行更加廣泛的討論，讓這些技術得到負責任的應用。

推廣人工智能技術來應對新冠肺炎疫情十分必要，出臺相應的政策加強對人工智能技術應用的監管同樣重要，比如日前科學技術部、工業和信息化部聯合發文指出要推廣人工智能技術來抗擊新冠肺炎疫情，國家網信辦發布了個人信息保護的相關政策。當然，不僅僅是收集和使用個人信息需要被監管，人工智能技術使用中的責任劃分和倫理問題也應盡快在廣泛討論的基礎上出臺相應政策。這些努力不僅對于中國而言十分必要，同時也會給其他國家提供有益參考，為全球合作提供方向。
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