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 提出了他的觀點。
人工智慧為傳染病建模帶來新契機
人工智慧在傳染病建模領域的應用，無疑開啟了新的可能性。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，從而預測疾病的傳播趨勢，並制定更有效的應對措施。例如，在疫苗接種策略方面，人工智慧可以協助決策者確定哪些地區或人群最需要優先接種，以最大限度地提高疫苗的效益。此外，人工智慧還能用於優化疾病控制政策，例如隔離措施或社交距離規範，以在控制疫情的同時，盡可能減少對社會經濟的影響。
Matt Ferrari 教授指出，人工智慧的發展為傳染病建模帶來了前所未有的機會，但同時也必須警惕其可能帶來的風險。如果人工智慧的應用未能充分考慮到不同地區和人群的特殊情況，或者未能確保數據的代表性和準確性，那麼就可能導致決策失誤，甚至加劇現有的健康不平等現象。因此，在推廣人工智慧在公共衛生領域的應用時，必須謹慎評估其潛在影響，並採取措施確保其公平性和可持續性。
數據偏差與演算法透明度的挑戰
人工智慧模型的訓練依賴於大量的數據，而這些數據往往存在偏差。例如，來自低收入國家的數據可能較少或質量較差，這可能導致人工智慧模型在預測這些地區的疾病傳播趨勢時表現不佳。此外，人工智慧演算法的複雜性也可能使其難以理解和解釋，這使得決策者難以判斷模型的可靠性，並可能導致對模型的盲目信任。
Matt Ferrari 教授強調，解決數據偏差和演算法透明度的問題至關重要。為了確保人工智慧模型在不同地區和人群中的公平性，需要投入更多資源來收集和整理來自低收入國家的數據，並開發更具包容性的演算法。同時，也需要提高人工智慧演算法的透明度，讓決策者能夠理解模型的運作原理，並對模型的預測結果進行批判性評估。
促進公平應用，彌合健康差距
為了確保人工智慧在全球公共衛生領域的應用能夠真正促進公平，需要採取多方面的措施。首先，需要加強國際合作，共同開發和分享人工智慧技術，並確保低收入國家能夠平等地參與其中。其次，需要建立一套完善的倫理規範和監管機制，以確保人工智慧的應用符合公平、透明和可持續的原則。
Matt Ferrari 教授認為，人工智慧的發展為全球健康帶來了巨大的潛力，但只有通過共同努力，才能確保這項技術能夠真正服務於全人類，而不是加劇現有的不平等現象。透過積極應對數據偏差、提高演算法透明度，並加強國際合作，我們才能充分發揮人工智慧的優勢，彌合健康差距，為所有人創造更健康、更公平的未來。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026