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。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？這成為當前公共衛生領域的重要議題。
人工智慧對傳染病建模的影響
人工智慧的引入為傳染病建模領域帶來了新的可能性。透過機器學習演算法，研究人員可以更快速、更精準地分析大量數據，從而預測疾病的傳播趨勢，並評估不同干預措施的效果。例如，人工智慧可以協助建立更精確的疾病傳播模型，進而優化疫苗接種策略，或更有效地分配醫療資源。
然而，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 認為，人工智慧的應用也可能加劇現有的差距。如果人工智慧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，進而導致決策失誤。
數據偏差與演算法公平性
數據偏差是人工智慧應用中一個重要的挑戰。如果訓練數據中存在偏差，例如某些族群的數據被過度代表，而另一些族群的數據則被低估，那麼人工智慧模型就可能產生偏見，進而導致不公平的結果。例如，如果一個疾病預測模型主要基於特定種族或性別的數據進行訓練，那麼模型在應用於其他種族或性別的人群時，可能無法準確預測疾病的風險。
為了確保人工智慧的公平性，研究人員需要採取措施來減少數據偏差。這包括收集更具代表性的數據，並開發更公平的演算法。此外，還需要建立透明的評估機制，以監測人工智慧模型的表現，並及時發現和糾正偏差。
全球合作與能力建設
要確保人工智慧在全球公共衛生領域的應用能夠促進公平，需要加強全球合作與能力建設。高收入國家需要向低收入國家分享技術和知識，並協助他們建立自己的數據收集和分析能力。此外，還需要建立一個全球性的平台，以促進人工智慧在公共衛生領域的應用，並確保所有國家都能夠從中受益。
Matt Ferrari 強調，人工智慧的發展應該以人為本，並以促進全球健康公平為目標。只有透過全球合作，才能確保人工智慧不會加劇現有的不平等現象，而是成為改善全球健康的強大工具。發布日期為 2026 年 5 月 11 日。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026