人工智能在解決大流行方面不是很有幫助

2020年4月22日-隨著人工智能在日常生活的各個領域(從交通，雜貨店購物到Alexa和Siri)的興起越來越頻繁，人們很自然地會認為該技術將有助于解決。

亞歷克斯·恩格勒

布魯金斯學會(Brookings Institution)政府研究研究員(表示：“至少到目前為止，事實并非如此。”

很少有救濟的地方，其中AI在幫助方面有所幫助，例如協(xié)助某些疾病傳播模型的構建。

并有一些可能有用的假想項目，例如結合CT掃描和模型化病毒蛋白結構來提高測試的準確性。

但是，大多數(shù)情況下，媒體充斥著誤導性或不準確的說法(英格勒稱它們?yōu)?ldquo;蛇油”)，這些言論都是關于AI解決危機的能力。

恩格勒談到AI和熱傳感器可以感知個人中的存在的說法，這是媒體中錯誤信息的一個例子。

米歇爾·理查森

當民主黨和技術中心數(shù)據(jù)與隱私項目負責人，專家小組成員(引用一篇文章聲稱使用AI來告訴人們是否戴著口罩時，他嘆了口氣。

然后，小組討論了聯(lián)系人跟蹤及其熱門的表親：接近跟蹤。

小組成員Engler和Richardson討論了Apple和Google提出的“接近性跟蹤”應用程序的可行性，在這種應用程序中，疾病的傳播不是通過單個位置來跟蹤，而是通過彼此之間一定距離內的設備上的藍牙激活來跟蹤。

然后，對該病毒測試呈陽性的個人可以向與感染者的設備接觸的每臺設備發(fā)送警報，并告知他們可能已經(jīng)暴露于。

英格勒提出了以下障礙：要進行接近跟蹤工作：人將不得不更新操作系統(tǒng)，下載應用程序并同意其隱私政策。

然后他列出了數(shù)字：據(jù)皮尤(Pew)稱，81%的人擁有智能手機。