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，還是會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觀點。
AI 於傳染病建模的潛力與風險
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策略。例如，AI 可以協助識別高風險人群，優化疫苗接種計畫，或預測醫療資源的需求，進而提升整體防疫能力。
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特定地區或人群，那麼模型預測的準確性可能會受到限制，甚至產生偏差。這種偏差可能導致資源分配不均，使得弱勢群體無法獲得及時有效的醫療服務，進而擴大健康差距。
數據偏差與演算法透明度的挑戰
數據偏差是 AI 應用於公共衛生領域的一大挑戰。如果訓練 AI 模型的數據未能充分反映不同地區、不同族群的健康狀況，那麼模型就可能產生系統性的偏差。例如，如果某個 AI 模型主要使用來自富裕國家的數據進行訓練，那麼它在預測發展中國家的疾病傳播趨勢時，可能就會出現誤差。
此外，演算法的透明度也是一個重要的考量因素。許多 AI 模型，特別是深度學習模型，其運作機制複雜，難以理解。這種「黑盒子」效應使得人們難以評估模型的可靠性和公正性，也難以發現和糾正潛在的偏差。因此，提高 AI 演算法的透明度，對於確保其在公共衛生領域的公平應用至關重要。
促進 AI 在公共衛生領域的公平應用
為了確保 AI 在公共衛生領域的應用能夠真正促進公平，而非加劇不平等，需要採取多方面的措施。首先，必須確保 AI 模型的訓練數據具有代表性，能夠充分反映不同地區、不同族群的健康狀況。這需要投入更多的資源，收集更全面、更精確的數據。
其次，需要加強對 AI 演算法的監管，確保其透明度和公正性。這包括建立標準化的評估框架，對 AI 模型的性能進行客觀評估，並公開模型的訓練數據和演算法細節。此外，還需要加強對 AI 開發人員的培訓，提高他們對數據偏差和演算法倫理的認識，從而開發出更公平、更可靠的 AI 應用。
Newsflash | Powered by GeneOnline AI
For any suggestion and feedback, please contact us.
原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026