人工智能不会从冠状病毒中拯救我们

人工智能在这里将我们从冠状病毒中拯救出来。它可以发现新的疫情，识别发烧的人，诊断病例，为最需要的患者提供优先服务，阅读科学文献并正在寻求治疗方法。

随着世界面对冠状病毒的爆发，许多人称赞AI是我们无所不知的秘密武器。尽管公司新闻稿和一些媒体报道赞扬了AI，但在我们与Covid-19的斗争中AI只会扮演边际角色。尽管毫无疑问它会有所帮助(在未来的大流行中甚至会有所帮助)，但目前，数据报告，远程医疗和常规诊断工具等技术的影响力要大得多。那么如何避免陷入AI炒作呢?在最近的布鲁金斯学会(Brookings Institution)报告中，我确定了对Covid-19周围的AI主张持健康怀疑态度的必要启发法。
 

让我们从最重要的规则开始：始终寻找主题专家。如果他们正在应用AI，那就太棒了!如果没有，请警惕那些没有雇用这些专家的软件公司的AI应用程序。数据始终取决于其上下文，这需要专业知识来理解。中国的数据是否适用于美国?指数增长将持续多长时间?我们的干预将减少多少传播?所有模型，甚至包括AI模型，都对此类问题做出假设。如果建模者不理解这些假设，那么他们的模型很可能有害无益。

幸运的是，在Covid-19的情况下，流行病学家对数据的背景了解很多。即使该病毒是新病毒并且有很多东西要学，但对于要问哪些问题以及如何回答这些问题，我们仍具有很深的专业知识。现代统计流行病学可以追溯到1900年代初，这意味着该领域正在将一个世纪的科学研究纳入其分析之中。相反，机器学习方法倾向于假设可以直接从数据集中学习所有内容，而无需考虑更广泛的科学背景。

例如，考虑一下AI是第一个检测冠状病毒的说法。机器学习非常依赖历史数据来创建有意义的见解。由于没有事先Covid-19爆发的数据库，人工智能单独无法预测这种新流行病的蔓延。更重要的是，该主张暗含了夸大AI告知我们重大事件和罕见事件的能力，而这根本不是AI的优势。事实证明，尽管软件可能已经发出警报，但掌握了爆发的重要性需要人工分析。

AI的真正价值在于它能够创建许多微小的预测。例如，人工智能流行病学公司BlueDot成功地帮助加利福尼亚州监控了冠状病毒的传播。该公司通过机器学习增强了传统的流行病学模型，使用飞行模式来预测邮政编码级别的传播。那就是人工智能的价值。这些细粒度的估算可以精确分配资金，物资和医务人员。

也就是说，您不应该信任AI的所有个性化估计。通常，公司会报告准确性(即在开发过程中正确的预测百分比)，以声称AI模型的有效性。不幸的是，这个数字很容易被猜中，并且常常不完整。例如，阿里巴巴声称可以从CT扫描中诊断出Covid-19，准确度达到96%。但是，如果你与主题专家检查，你会看到，美国放射学院说是CT扫描不应该被用来作为“第一线测试，以诊断Covid-19。”其他专家呼应，这种方法尚未证明，并进一步提醒您，尽管该算法可能很快，但需要清洁CT扫描室，并在每个患者之间循环空气

（编辑：通化站长网）

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