人道主義工程項目將工程師、決策者、非營利組織和當?shù)厣鐓^(qū)聚集在一起，利用技術為人類造福。

技術、社區(qū)和可持續(xù)性的結合提供了大量的創(chuàng)新機會。我們仍然生活在這樣一個時代：數(shù)百萬人處于極端貧困之中，無法獲得清潔水、基本衛(wèi)生設施、電力、互聯(lián)網(wǎng)、高質量教育和醫(yī)療保劍

顯然，我們需要全球性的解決方案來應對我們星球面臨的最嚴峻的挑戰(zhàn)。人工智能如何幫助應對關鍵的人道主義和可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)？

首先，聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標代表了17個全球目標的集合，這些目標旨在應對緊迫的全球挑戰(zhàn)，實現(xiàn)包容性發(fā)展，并在2030年前以可持續(xù)的方式促進和平與繁榮。人工智能使構建模仿人類智能的智能系統(tǒng)成為可能，從而解決現(xiàn)實世界的問題。

人工智能領域最近的進步已經(jīng)從根本上改變了我們思考、生活和合作的方式。我們的日常生活圍繞著人工智能驅動的解決方案展開，智能揚聲器播放喚醒警報，智能手表跟蹤我們早上的行走步數(shù)，智能冰箱推薦早餐食譜，智能電視提供個性化內容推薦，導航移動應用根據(jù)實時交通情況推薦最佳路線。很明顯，人工智能時代已經(jīng)到來。我們如何利用這一變革性技術來擴大對社會公益的影響？

加速人工智能驅動的社會創(chuàng)新

人工智能的核心能力，如機器學習、計算機視覺、自然語言理解和語音識別，為應對人道主義挑戰(zhàn)和擴大對服務不足社區(qū)的積極影響提供了新方法。ML使機器能夠處理大量數(shù)據(jù)，連接底層模式，并為決策制定獲得有意義的見解。像深度學習這樣的ML技術提供了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)建復雜人工智能模型的強大能力。

人工智能模型可用于許多實際情況，如流行病預測。人工智能工具可以利用最近的疫情趨勢、治療數(shù)據(jù)和旅行歷史，在資源匱乏的環(huán)境下對新冠等疫情的傳播進行建模和預測。這有助政府和醫(yī)療機構識別高風險地區(qū)、管理基本醫(yī)療用品的供求，以及制定局部的補救措施，以控制疫情。

計算機視覺技術處理數(shù)字圖像和視頻中的視覺信息，以產(chǎn)生有價值的推論。經(jīng)過訓練的人工智能模型幫助醫(yī)生檢查臨床圖像和識別隱藏的惡性腫瘤模式，支持快速的決策和患者的治療計劃。最近，智能揚聲器將其對話AI功能擴展到醫(yī)療用例中，如慢性疾病管理、處方訂購和緊急護理預約。

這一進展為推動衛(wèi)生保健創(chuàng)新提供了可能性，從而打破準入障礙，為邊緣化人口提供高質量的衛(wèi)生保劍類似地，旨在連接數(shù)字未連接的人的全球教育項目可以利用衛(wèi)星圖像和ML算法來繪制學校位置地圖。以人工智能為動力的學習產(chǎn)品越來越多地推出，以提供個性化的體驗，培訓幼兒的數(shù)學和科學。

人工智能與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的融合有助于快速開發(fā)有意義的農(nóng)業(yè)解決方案，以監(jiān)測土壤健康、評估作物損害和優(yōu)化農(nóng)藥使用。這使當?shù)剞r(nóng)民能夠模擬不同的情景，選擇可能使質量和產(chǎn)量最大化的正確作物，并有助于實現(xiàn)零饑餓和經(jīng)濟賦權的可持續(xù)發(fā)展目標。

解碼最佳程序實踐

為了提供高社會影響，人工智能驅動的人道主義項目應該遵循“自下而上”的方法。一個人應該總是從最終用戶的需求出發(fā)，明確目標社區(qū)/用戶、他們的主要痛點、創(chuàng)新機會和預期的用戶體驗。

最重要的是，總是檢查AI是否與手邊的問題相關，或者調查是否存在有意義的替代方法。了解人工智能解決方案如何為相關各方提供價值，并為當?shù)厣鐓^(qū)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標做出積極貢獻。定義一套度量程序成功的不同維度的度量標準。數(shù)據(jù)采集是構建健壯的人工智能模型的核心，這些模型需要訪問有意義和高質量的數(shù)據(jù)。

為人道主義領域提供有效的人工智能解決方案，需要明確了解所需的數(shù)據(jù)和獲取這些數(shù)據(jù)的相關來源。例如，衛(wèi)星圖像、電子健康記錄、人口普查數(shù)據(jù)、教育記錄和公共數(shù)據(jù)集用于解決教育、醫(yī)療保健和氣候變化方面的問題。與關鍵領域參與者的伙伴關系對于解決數(shù)據(jù)稀缺領域的數(shù)據(jù)差距非常重要。

在人道主義項目中負責任地使用人工智能可以通過執(zhí)行標準和最佳實踐來實現(xiàn)公平、包容性、安全和隱私控制。經(jīng)常檢查模型和數(shù)據(jù)集的偏差和負面經(jīng)驗。像數(shù)據(jù)可視化和聚類這樣的技術可以評估數(shù)據(jù)集的分布，以公平地表示不同利益相關者的維度。定期更新訓練和測試數(shù)據(jù)集是必要的，以公平地考慮用戶不斷增長的需求和使用模式的多樣性。通過實現(xiàn)隱私控制來保護敏感的用戶信息，比如加密靜止和傳輸中的用戶數(shù)據(jù)，基于最小權限訪問控制限制對用戶數(shù)據(jù)和關鍵生產(chǎn)系統(tǒng)的訪問，以及對用戶數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)據(jù)保留和刪除策略。建立健全的威脅模型，以應付可能出現(xiàn)的系統(tǒng)攻擊及定期檢查基礎設施保安漏洞。

總而言之，人工智能推動的人道主義項目提供了一個變革性機會，推動社會創(chuàng)新，為人類建設一個更美好的明天。
責任編輯：YYX