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科技戰“疫”:大數據應用的益處與不足

2022-11-16 03:27:18陳佩君
傳媒評論 2022年9期
關鍵詞:防控人工智能疫情

文_陳佩君 陳 毓 徐 喆

三年來我國抗疫的成功,一方面得益于社會治理結構的優越性,另一方面得益于智能大數據的廣泛應用。人工智能廣泛應用于疫情監測分析、人員管控、醫療救治、復工復產等各個方面,為戰勝疫情提供了強大的科技支撐,特別是疫情防控監測功能在各大平臺的應用和延伸,便于工作人員采取非常明確的防疫緊急應對措施,做到疫情防控寬中有緊、緊中有序,外防輸入、內防反彈,利用大數據把好人們出行的每一關。

一、人工智能疫情監測的大數據來源及益處

移動、聯通、電信等通訊運營商利用手機信號定位數據,提供人員智能跟蹤服務。疫情期間,輸入手機號碼,系統就能給出準確的健康碼,為防控提供了便利。利用手機定位數據,還能幫助防疫機構確認感染路徑,分析傳播鏈條,通過大數據分析精準找到“密切接觸人員”。

(一)交通通信監測保障人們出行安全

疫情監測結果來源于防疫部門所委托的核酸檢測的數據,時空伴隨根據電信部門提供的人們行走軌跡的大數據判斷是否有時空伴隨或交叉。通過監測每個人的核酸檢測結果和行程碼分別分等級形成“綠碼”“黃碼”或“紅碼”,核酸檢測結果在大數據顯示整合中不斷修整和完善,促進規范化、便利化,不斷推進抗疫成果。

交通軌跡與通信軌跡的結合,是大數據運用于抗疫的有效手段。健康碼是人們安全出行的保障碼,這個保障碼是建立在“一圖一碼一指數”精密智控機制之上的。在乘坐鐵路、航空、公路、地鐵、公交等交通工具時,因為實名制,對后臺的大數據進行整合和分析,就能夠準確得知其行動軌跡,對疫情暴發期間重點人員的盯防發揮了重要作用。

(二)人工智能保障企業監測促進復工復產

全國抗疫物資的有效調配,急需物資送達抗疫一線,抗疫成果的保障鞏固,都離不開人工智能的加持。同時,人工智能對于保障各企事業單位恢復正常生產也起到了非常重要的作用。

防疫時利用各種統計工具,通過自我填報及提供健康碼等方式收集疫情大數據并防患于未然。在復工復產上,智能巡邏機器人、無人機通過AI智能化識別分析算法等,對特定目標進行追蹤和深度挖掘疫情防控數據,大大減輕了一線防疫人員現場工作量。

物流運輸方面,有效利用大數據,在各省界及防控區域有效對接,實現物流大規模、全流程運轉,提高物資倉儲運轉工作效率,保障物資供應鏈高效運轉,這都有賴于人工智能的開發和大數據的利用。

二、運用人工智能大數據過程中存在的不足

人工智能給中國抗疫帶來信心和實質性進步的同時,使用過程中亦存在信息泄露、過度采集等問題,科技、智能、算法本身所固有的弊端依然不可輕視,工具理性與價值理性的碰撞不可避免。

(一)誠信填寫難以全民落實

健康通行碼認證存在個別誠信問題。健康碼的認證“首填”需要本人填寫初始數據,例如居住地、途經地、是否密切接觸、是否體溫正常等一系列指標,這些信息是否真實取決于個人的誠信。有些人前期填寫了不實信息,必然導致后臺的大數據不準確。

健康碼的虛假填報,一方面歸因個人的誠信問題,另一方面也反映了人工智能大數據亦存在漏洞。雖然理論上大數據時代一切皆可量化,但哪怕是最高明的算法和最大可能的數據挖掘,都不大可能將多維問題轉成簡單模型,更不可能十全十美。

(二)信息安全難以完全保障

在抗疫過程中,人們是非常關注信息安全問題的。重復采集和過度使用信息及數據,增加了數據保護的難度,甚至存在泄密的可能。打卡、上報、掃碼甚至登陸APP等的信息收集,會導致眾多信息匯集于多個平臺,其背后也存在著個人信息泄露甚至被販賣的風險。杭州市政府曾于2021年1月對西湖區某醫院感染科的一名醫生作出了行政拘留5天的處罰,原因就是他在防疫過程中故意泄露境外輸入復陽無癥狀感染者的流調報告內容,侵犯了他人隱私。總而言之,收集個人信息是為了防控疫情的需要,運用大數據需要繃緊信息安全這根弦。

三、對于提升人工智能大數據應用的建議

如何做到在抗疫過程中做好信息保護,提升大數據應用的可靠性,這是擺在人們面前的一道難題。

(一)嚴格按照法律法規行事

在抗疫過程中,要根據相關法律、法規和政策進行監督,開展檢驗核查,堅持國家和人民利益至上的原則,認識到人工智能大數據發展帶來的便利及存在的挑戰,以及互聯網使用過程中存在泄密等可能帶來的威脅,謹慎使用大數據。

(二)建立數據透明機制,分級管理,保障信息安全

政府部門要建立健全互聯網信息安全管理模式,從技術層面提高數據安全管理水平。

人工智能算法終究是“人工產物”,其本身存在著偏見,包括算法設計者的偏見、輸入數據的偏見以及算法局限的偏見。傳統決策的基礎是“數據—信息—知識”的獲取,而現有的大數據決策是由數據直接驅動的,導致決策不一定可信。因此,大數據透明旨在保護個人數據在其生命周期中的透明性,即保證數據在獲取、共享、存儲和決策過程中對其從屬主體的透明性,也就是說,用戶作為參與主體,能夠獲取與自身相關的全部數據信息,這對算法開發者及數據運營者而言亦是一種規范和約束。[1]

(三)完善相關法律法規,杜絕信息泄露

2021年11月1日,《個人信息保護法》正式實施,這對保障個人信息安全提供了法律依據。政府、組織、企業可以通過不斷創新與完善隱私保護技術的方式,讓所有數據行業從業者都認識到隱私保護的重要性。

(四)健全道德約束機制,提升自我約束

強化社會監督與道德評價功能。在健全法制的前提下,發揮道德評價作用,通過道德約束規范人們的行為,通過輿論引導強化人們的道德意志,增強人們遵循道德規范的主動性與自覺性。

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