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，尤其是在傳染病建模方面。這為建模領域帶來了新契機，但也可能加劇現有的不平等現象。
人工智慧對傳染病建模的影響
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、生物學教授麥特·法拉利（Matt Ferrari）指出，人工智慧在傳染病建模領域的應用，既帶來了前所未有的機會，也潛藏著加劇不平等風險。人工智慧的強大計算能力和數據分析能力，能夠更快速、更精準地預測疾病傳播趨勢，協助決策者制定更有效的防控措施。
然而，這種技術優勢並非毫無代價。人工智慧模型的訓練需要大量的數據，而這些數據往往來自於資源豐富的地區。如果缺乏來自低收入和中等收入國家（Low- and Middle-Income Countries，LMICs）的數據，模型可能會產生偏差，導致對這些地區的預測不準確，進而影響資源分配和政策制定，最終加劇全球健康的不平等。
數據偏差與公平性問題
數據偏差是人工智慧應用中一個重要的挑戰。如果訓練數據不能充分代表不同人群的特徵和經歷，模型就可能對特定群體產生偏見。例如，如果一個疾病預測模型主要基於來自發達國家的數據進行訓練，那麼它可能無法準確預測在發展中國家疾病的傳播模式。
這種數據偏差會導致資源分配的不公平。決策者可能會將更多資源投入到模型預測風險較高的地區，而忽略了那些數據不足但同樣需要幫助的地區。因此，確保人工智慧模型的訓練數據具有代表性，是實現全球健康公平的關鍵。
應對挑戰，促進公平應用
為了確保人工智慧在全球健康領域的應用能夠促進公平，而非加劇不平等，需要採取多方面的措施。首先，必須加強低收入和中等收入國家（LMICs）的數據收集和共享，建立更具代表性的數據庫。這需要國際合作和資金支持，以幫助這些國家建立完善的數據收集系統。
其次，需要開發更具包容性的人工智慧模型，能夠處理數據偏差並提供更準確的預測。這需要跨學科的合作，包括流行病學家、數據科學家和社會科學家，共同研究如何減少數據偏差對模型預測的影響。此外，還需要加強對人工智慧模型的監管，確保其應用符合倫理標準，並能夠促進全球健康公平。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026