引言：
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）正快速改變全球公共衛生決策的核心工具，例如疾病控制政策、資金籌措和疫苗接種策略，特別是在傳染病建模方面。然而，這項技術的發展，究竟是為全球健康帶來更公平的機會，還是可能加劇現有的不平等現象？賓州州立大學哈克生命科學研究所傳染病動力學中心主任、生物學教授 Matt Ferrari 針對此議題提出了他的看法。
AI 於傳染病建模的潛力與挑戰
人工智慧在傳染病建模領域帶來了前所未有的機會。透過機器學習演算法，研究人員能夠更快速、更精準地分析大量數據，從而預測疾病的傳播趨勢，並制定更有效的應對措施。例如，AI 可以協助識別高風險人群，優化疫苗接種策略，並預測醫療資源的需求，進而提升整體公共衛生應對能力。
然而，Matt Ferrari 教授指出，AI 的應用也可能加劇現有的不平等現象。如果 AI 模型的訓練數據主要來自於高收入國家，那麼模型在應用於低收入國家時，可能無法準確反映當地的實際情況。此外，開發和維護 AI 模型需要大量的資金和技術支持，這對於資源匱乏的國家來說，可能是一個巨大的挑戰。
數據偏差與演算法公平性
數據偏差是影響 AI 模型準確性和公平性的關鍵因素。如果訓練數據中存在偏差，例如缺乏特定族群或地區的數據，那麼 AI 模型可能會產生不公平的預測結果。例如，如果 AI 模型主要基於西方國家的數據進行訓練，那麼在應用於亞洲或非洲國家時，可能無法準確預測當地的疾病傳播情況。
為了確保 AI 模型的公平性，研究人員需要採取措施來減少數據偏差。這包括收集更全面的數據，並使用演算法來檢測和糾正偏差。此外，還需要建立一套透明的 AI 模型開發和評估流程，以確保模型的公平性和可靠性。Matt Ferrari 教授強調，必須謹慎評估 AI 模型的潛在風險，並採取措施來確保其公平性和透明度。
全球合作與能力建設
為了充分發揮 AI 在全球公共衛生領域的潛力，需要加強全球合作與能力建設。高收入國家應該向低收入國家提供技術支持和資金援助，幫助他們建立自己的 AI 模型和數據分析能力。此外，還需要建立一個全球性的 AI 數據共享平台，以便研究人員可以共享數據和知識，共同應對全球性的健康挑戰。
Matt Ferrari 教授認為，透過全球合作與能力建設，可以確保 AI 技術能夠真正地促進全球健康公平。他呼籲各國政府、研究機構和企業共同努力，確保 AI 技術的發展和應用能夠惠及所有人，而不僅僅是少數富裕國家。只有這樣，AI 才能成為改善全球健康的強大工具。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026