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，這項技術的發展，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。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 近日針對此議題發表看法，引發學界關注。
人工智慧於傳染病建模的潛力與挑戰
Matt Ferrari 教授指出，人工智慧在傳染病建模領域具有巨大的潛力。透過機器學習演算法，AI 能夠處理大量的數據，從而更精準地預測疾病的傳播趨勢，協助制定更有效的防控措施。例如，AI 可以分析人口流動數據、氣候變化資訊以及病毒基因序列等，建立更全面的傳染病模型，為決策者提供更可靠的依據。
然而，他也強調，AI 的應用並非毫無風險。如果數據的收集和使用存在偏差，或者演算法的設計未能充分考慮到不同地區和人群的特殊性，那麼 AI 的模型可能會產生誤導性的結果，甚至加劇現有的健康不平等。因此，在使用 AI 進行傳染病建模時，必須謹慎評估其潛在的影響，並採取措施確保其公平性和公正性。
數據偏差與演算法透明度的重要性
數據偏差是人工智慧應用中一個重要的問題。如果用於訓練 AI 模型的數據主要來自於特定地區或人群，那麼模型可能會對其他地區或人群的預測產生偏差。例如，如果一個用於預測流感傳播的模型主要使用來自富裕國家的數據，那麼它可能無法準確預測發展中國家的流感傳播情況。
此外，演算法的透明度也是一個重要的考量因素。如果 AI 模型的決策過程不透明，那麼人們很難理解其預測結果的依據，也難以發現和糾正其中的錯誤。因此，在開發和使用 AI 模型時，應該盡可能提高其透明度，讓使用者能夠理解其工作原理，並對其結果進行評估和驗證。
確保人工智慧應用的公平性與可及性
為了確保人工智慧在全球健康領域的應用能夠真正促進公平和普及，需要採取一系列的措施。首先，應該加強數據的收集和共享，特別是來自於發展中國家的數據，以減少數據偏差。其次，應該鼓勵開發更加透明和可解釋的 AI 模型，讓使用者能夠理解其決策過程。
此外，還應該加強對 AI 模型的監管，確保其符合倫理和法律的規範。同時，應該加強對全球健康領域專業人員的培訓，讓他們能夠更好地理解和使用 AI 技術。最後，應該促進國際合作，共同應對 AI 應用中可能出現的挑戰，確保其能夠真正為全球健康事業做出貢獻。Matt Ferrari 教授的觀點提醒我們，在擁抱人工智慧的同時，必須保持警惕，確保其應用能夠真正服務於全人類的健康福祉。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026