新冠疫情之下的人工智能

王盈婧

新冠疫情之下的人工智能

王盈婧

（廈門大學嘉庚學院，福建 廈門 363105）

2020年的新冠疫情促使人工智能在各個場景被廣泛應用。從公共場所的無接觸體溫檢測到醫院里的AI輔助診斷，AI的應用場景逐漸廣泛；人工智能、大數據技術的集中大范圍應用，成為本次疫情防控中的一大亮點，但人工智能仍然存在一些問題。

人工智能；新冠疫情；輔助診斷；大數據技術

1 引言

2020年的春節格外漫長，新型冠狀病毒疫情席卷了全國甚至全世界，到目前為止，中國國內的疫情已經基本得到控制，之所以取得如此大的成就，有來自五湖四海的醫護人員馳援武漢付出的巨大努力，更有全社會各行各業的大力支持和鼎力相助。而在此次疫情中，在中國發展快有10年之久的人工智能也發揮了不容小覷的作用，各個人工智能企業持續賦能，充分運用AI技術，為疫情期間人們生活的方方面面提供了便利。

2 人工智能在此次疫情下的賦能

2.1 利用平臺及時發布疫情信息

在疫情火速蔓延的同時，阿里巴巴及時開發出了新冠肺炎聯防聯控平臺，并且首先在疫情嚴重的湖北、浙江實行，在該平臺上可以上報疫情防控情況、密切接觸者信息、日常消耗品需求，同時市民也在該平臺上進行線上問診，降低了出行感染的概率，并且該平臺還會實時更新新冠肺炎感染人數的最新信息、病例移動的軌跡，做到信息公開、及時并且透明，讓百姓可以及時了解新冠肺炎的最新信息，同時也可以及時在線上尋求幫助。

2.2 人工智能AI與醫療結合

此次新冠疫情中，人工智能在醫療方面發揮了獨有的作用。阿里云也在全球醫院免費開放新冠肺炎AI診療技術，20 s即可完成病例的檢測，提高了新冠肺炎檢測的效率；同時還有阿里云推出的新冠肺炎CT影像，這是一套全新的AI診療技術，AI可以在20 s內準確地對新冠肺炎疑似病例CT報告進行診斷，分析結果的正確率高達96%，縮短了診療時間。從診斷環節來說，AI醫療影像技術已經可以很好地完成前期的CT閱片工作；在分子診斷中，深度學習可以提升蛋白質組學研究和序列關聯性研究的效率；新藥研究領域，結合大數據與算力支持，AI可以從海量文獻、實驗等數據中完成篩選；在流行病學史追蹤方面，廣泛調用交通、支付、旅行等方面的大數據進行分析，也能夠對傳染模型的建立、分析甚至預測提供幫助。

2.3 人工智能機器人助力防疫隔離

由于人工智能像人但卻不是人類，不會受到病毒的侵害，因此可以代替人類完成很多工作，例如在武漢的部分醫院中出現了不少送餐、送藥、消毒的機器人，以及在火神山醫院中使用肺部影像輔助診斷、合理用藥系統、遠程會診；AI技術在此次疫情中的充分利用大大降低了人員交叉感染的概率，減少了醫護人員日常的工作，讓他們有了更多的時間去救助更多的病人。

2.4 5G紅外熱成像測溫提升防疫精度

由于新冠肺炎來勢洶洶，因此國務院發出通告，百姓日常出門都應該佩戴口罩，進出室內場所均需要測量體溫，阿里集團研發出了“AI防疫師”系統，該系統具備實時精準測體溫、佩戴口罩識別、預警和追蹤高危人群等功能，可在園區、辦公室、商場、地鐵站、機場等人群密集的公共場所快速部署；熱成像測溫技術、紅外線技術和可見光多源信息技術，可以多途徑監測人群數據，并確保監測數據的正確率；同時在人員密集的場所工作時，測到體溫高于37.3 ℃、沒戴口罩、出現高危特征的人員時，便會在后臺發出警報，并通知管理人員。降低了人們受到感染的風險，同時由于機器往往比人更精準，也提高了疫情防控的水平。

2.5 人工智能在出行、工作與學習上的運用

此次疫情迅速推出的疫情防控健康碼系統，讓市民們可以手持個人獨一無二的健康碼出行；學習方面，各種釘釘等軟件，用AI直播課的方式來解決學生在家上課的問題。百度地圖利用AI技術為用戶提供所在地區人口密度以及最近的發熱門診位置；京東無人配送車出現在武漢街頭，滿足武漢人民的日常供給。

2.6 人工智能算法尋找病毒宿主

對于這種新型冠狀病毒，快速找到其自然宿主、中間宿主，弄清傳播途徑，對于切斷傳播途徑具有至關重要意義。蘇格蘭格拉斯哥大學等研究機構利用AI算法根據病毒的基因序列推算出可能的自然宿主，其中RNA病毒是最常見的從病毒跳躍到人類中的病毒群體[1]。由此可見，AI技術的發展可以幫助人們更快了解病毒的來源、傳播方式以及行為習慣等，從而可以改善防疫措施，及時阻止病毒的傳播，最大程度避免群眾受到病毒的威脅。

2.7 人工智能助力疫苗的研發

NEC曾發布的關于人工智能預測病毒的基因結果顯示，該項技術可以用于促進全球新冠肺炎病毒疫苗的研發[2]。而在2020-05，百度研究院重磅推出全球首個mRNA疫苗基因序列設計算法LinearDesign，該算法能夠推算出最為穩定的mRNA序列，并且時間僅需要90 min。因此該算法的提出為新冠肺炎疫苗的研制成功打下了較好的基礎。盡管如今國內的新冠疫情已經有所好轉，但在西方的其他國家，尤其是美國，疫情還很嚴重，同時由于新型冠狀病毒不懼高溫和嚴寒，因此即使是在夏季也無法像SARA病毒一樣自己消亡，因此疫苗研發對于全球疫情的控制至關重要。

3 人工智能存在的問題

3.1 人臉識別的應用仍處于發展初期

由于人工智能發展的時間相對較短，而此次疫情是一個特殊且突發情況，因此在一些地方的使用相對來說效果較差。例如視頻中的人臉識別，如果是側臉或者光線較差的情況下，它的識別能力還是顯得不足，或者是一些對話式的人工智能客服，AI客服往往根據程序設定來回答用戶的問題，往往會導致用戶問題無法被有針對性地解決，從而還是需要人工服務的環節。因此目前的AI客服，無法像人類一樣根據實際的問題，做出有針對性的回答。如果把AI分為五級的話，它可能處于第二級，并且短期內很難發展到第三、第四階段。

3.2 機器人的應用尚需優化升級

對于機器人行業而言，在一些實際應用場景中也遇到的一些困難。以醫院的醫療配送為例，由于運營在醫院的核心區域，機器人在不同科室之間來回穿梭，這對機器人本身導航、電池的安全性、配送物品的安全性要求極高，同時若遇到一些緊急情況，例如急救場景，機器人能否緊急避讓，為醫護人員讓出通道等一系列問題也不容小覷。

3.3 人工智能是否存在“偏見”問題

眾所周知，人工智能技術的掌握需要至少精通計算機技術，但日常中的普通人很難明白其開發的過程運用的原理以及算法的應用，因此由于該技術本身技術條件要求極高，將會導致有一部分的弱勢群體始可能由于上層人士的“偏見”而始終處于被剝削和壓迫的地位。

正如谷歌人工智能副總裁所說，對人類的直接威脅不是殺手機器人，而是有偏見的算法，他還以某個可以決定重罪犯的判決的人工智能程序為例，指出此程序已經被證明對非裔美國人和西班牙裔重罪犯有偏見[3]。同時一部分機器人在被開發時，輸入的程序就帶有程序員自身的歧視和偏見，在微軟Kinect開發初期，其運動跟蹤和計算機視覺算法便存在偏見，直接表現為軟件應用在膚色較深的人身上的效果不如應用在膚色較淺的人身上的效果[3]。因此人工智能的開發確實在一定程度上也會加劇種族之間的歧視問題，加劇種族矛盾沖突，因此在對于人工智能開發者個人的情感偏見方面的管理和控制也需慎重考慮。

4 結論

在此次新冠疫情中，人工智能發揮了自己獨有的優勢，一定程度上解決了人們日常出行需求的問題，及時公開疫情信息并且緩解了醫療設施緊張的狀況，同時在科技、信息等方面發揮積極作用。相信經過這次疫情，并且伴隨著5G時代的到來，中國的人工智能產業將迎來發展新機遇，AI技術也將會進行智能化升級，與此同時，也應該注意人工智能所會帶來的問題，趨利避害，最大程度減少人工智能所帶來的問題。

［1］MARK W.Sources of human viruses［J］.Science，2018，362（6414）：524-525.

［2］NEC發布基于人工智能的新型冠狀病毒疫苗設計基因分析結果［J］.醫學信息學雜志，2020，41（5）：93.

［3］方偉.人工智能鴻溝：問題現狀與治理思路［J］.今日科苑，2020（3）：81-87.

2095－6835（2020）20－0135－02

TP18

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.20.058

王盈婧（1998—），女，福建廈門人，本科，研究方向為電子商務。

〔編輯：嚴麗琴〕