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，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 近日針對此議題提出了他的觀點。
人工智慧對全球公共衛生的潛在影響
Matt Ferrari 教授指出，人工智慧在公共衛生領域的應用，確實有潛力帶來許多正面的影響。例如，人工智慧可以更快速、更準確地分析大量的健康數據，從而幫助決策者制定更有效的疾病控制策略。此外，人工智慧還可以優化疫苗接種策略，確保資源能夠更有效地分配到最需要的人群手中。透過精準的傳染病建模，人工智慧有助於預測疾病爆發的趨勢，並及早採取預防措施，降低疫情對社會的衝擊。
然而，他也強調，人工智慧的應用並非全然沒有風險。如果人工智慧的開發和應用過程中，未能充分考慮到不同地區、不同人群的特殊需求，就可能導致資源分配的不公平，進而加劇現有的健康不平等現象。例如，如果人工智慧的訓練數據主要來自於發達國家，那麼它在發展中國家的應用效果可能就會大打折扣。因此，我們必須謹慎評估人工智慧在全球公共衛生領域的潛在影響，並採取措施確保其應用能夠真正促進公平和公正。
數據偏差與演算法透明度的挑戰
數據偏差是人工智慧應用中一個重要的挑戰。如果用於訓練人工智慧模型的數據本身就存在偏差，例如，數據主要來自於特定族群或地區，那麼模型在應用於其他族群或地區時，就可能產生不準確的結果。這種數據偏差可能會導致資源分配的不公平，進而加劇健康不平等。因此，在開發和應用人工智慧模型時，必須確保數據的代表性和多樣性，以避免數據偏差帶來的負面影響。
此外，演算法的透明度也是一個重要的問題。許多人工智慧模型的演算法非常複雜，難以理解其內部運作機制。這種缺乏透明度可能會導致人們對人工智慧模型的信任度降低，進而影響其應用效果。因此，我們需要努力提高人工智慧演算法的透明度，讓決策者和公眾能夠更好地理解人工智慧模型的運作原理，並對其結果進行合理的評估。
如何確保人工智慧促進全球健康公平
為了確保人工智慧能夠真正促進全球健康公平，Matt Ferrari 教授提出了一些建議。首先，我們需要加強國際合作，共同開發和應用人工智慧技術。透過國際合作，我們可以共享數據和資源，共同解決全球健康問題。其次，我們需要加強對人工智慧倫理問題的研究，制定相關的規範和標準，確保人工智慧的應用符合倫理原則。
此外，我們還需要加強對人工智慧技術的監管，確保其應用不會侵犯個人隱私和權益。最重要的是，我們需要加強對公眾的教育，提高公眾對人工智慧技術的認識和理解，讓公眾能夠更好地參與到人工智慧的開發和應用過程中。只有透過多方共同努力，才能確保人工智慧能夠真正成為促進全球健康公平的有力工具。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: May 11, 2026