引言：
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）正快速改變全球健康決策的核心工具，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，根據賓州州立大學哈克生命科學研究院傳染病動力學中心主任、生物學教授 Matt Ferrari 的觀點，這項技術在為建模領域帶來新機會的同時，也可能加劇現有的不平等現象。
AI 於傳染病建模的潛力與挑戰
人工智慧（AI）在傳染病建模領域的應用，無疑開啟了全新的可能性。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，進而預測疾病傳播趨勢、評估干預措施的有效性，並制定更具針對性的公共衛生政策。例如，AI 可以協助識別高風險人群，優化疫苗接種策略，或預測醫療資源的需求，從而提升整體防疫效率。
然而，Matt Ferrari 教授指出，AI 的應用並非毫無風險。其中一個主要挑戰在於數據的偏差性。如果用於訓練 AI 模型的數據本身就存在偏頗，例如過度代表特定族群或地區，那麼 AI 的預測結果也可能帶有偏差，進而導致資源分配的不公平。此外，AI 模型的透明度也是一個問題。如果決策者不了解 AI 模型的運作機制，就難以判斷其預測結果的可靠性，甚至可能盲目信任 AI 的建議，導致錯誤的決策。
數據獲取與模型透明度的重要性
要確保 AI 在全球健康領域的應用能夠真正促進公平，而非加劇不平等，關鍵在於數據的獲取和模型的透明度。首先，必須努力收集更全面、更具代表性的數據，以減少數據偏差。這需要投入更多資源，加強與各國政府、醫療機構和社區的合作，建立更完善的數據收集和共享機制。
其次，必須提高 AI 模型的透明度，讓決策者能夠理解模型的運作原理和預測結果的局限性。這需要開發更易於解釋的 AI 模型，並提供詳細的文檔和解釋，說明模型的輸入、輸出和假設。此外，還需要建立一套完善的監管機制，確保 AI 模型的開發和應用符合倫理標準，並接受公眾的監督。
國際合作與能力建設的必要性
為了充分發揮 AI 在全球健康領域的潛力，同時避免其可能帶來的風險，國際合作與能力建設至關重要。發達國家應積極分享 AI 技術和經驗，協助發展中國家建立自己的 AI 建模能力。這包括提供技術培訓、資金支持和數據資源，幫助發展中國家培養自己的 AI 人才，並建立適合自身國情的 AI 模型。
此外，還需要加強國際合作，共同應對全球性的健康挑戰。例如，可以建立一個全球性的 AI 建模平台，匯集各國的數據和模型，共同預測和應對新興傳染病的威脅。透過國際合作，我們可以更好地利用 AI 技術，促進全球健康公平，共同應對未來的健康挑戰。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026