人工智慧與數據分析有望轉型的5大挑戰 - 工程師

人工智慧與數據分析有望轉型的5大挑戰

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過去兩年全球疫情與壓力加劇了許多社會經濟挑戰。面對待解決議題艱鉅複雜，人工智慧和分析將扮演關鍵作用以加速實現。值得信賴的數據分析使政府和行業的領導者能夠做出快速、具成本效益和準確的決策。根據Information Week調查分析，預估未來一年，人工智慧和數據分析有望改善的五項社會、經濟和政治相關領域的挑戰如下：

1.基礎設施

美國兩黨基礎設施法案將提供5500億美元於五年內改善美國的基礎設施，影響從橋樑、道路到國家基礎寬頻、水和能源系統等領域。政府領導人必須運用人工智慧和分析，巧妙地利用數據來優化基礎設施的投資。

例如從橋樑、隧道、道路和其他關鍵基礎設施上的物聯網感測器蒐集的即時數據，以及無人機的監控視頻，可幫助政府組織分析這些資產的狀況並預測資產何時會故障，將促使相關機構能夠進行具體且預測性的維修。此外，城市可將公共衛生數據與建築物管路位置數據相結合，以評估潛在風險並預先考慮更換管道等工作。最終，這些投資將能節省預算並為公民提供更安全的基礎環境。

2.詐欺

據估計，新冠狀肺炎流行以來，美國政府已發放近3.5兆美元的疫情救濟金。這段期間利用疫情趁火打劫的違法行為猖獗，據美國特勤局預估，犯罪分子竊取近千億美元的疫情救濟金，而這些被竊取的錢亦難以追蹤和追回，且剝削了急需救濟金受害者的利益。

人工智慧和數據分析應對此挑戰至關重要，例如目前政府機構使用臉部辨識和數據匹配（或身份測驗）來確認身份。然而，這些技術可能會帶來不公平和存取的問題，例如臉部辨別通常難以準確識別膚色較深的人。身份測驗仰賴於歷史信用資料，例如擁有的汽車款式、以前的永久地址、信用卡類型和銀行紀錄等。這些要求可能會對低收入的個人、年輕人、無銀行帳戶和移民等產生負面影響。

2022年，人工智慧和分析將通過更全面的方法以打擊詐欺，該方法利用不帶有不平等或偏見的數據存取身份分析，如數位設備、IP位置、手機號碼和電子郵件等。以數據驅動的身份分析，不僅是識別和減少欺詐行為的關鍵，亦是減少公民申請合法失業保險障礙的福音。

3.氣候變遷

美國基礎設施法案當中的500億美元，將用於幫助社區應對氣候變遷的衝擊，包括防止乾旱、極端高溫和洪水等。數據分析在告知氣候衝擊、未來規劃以及提高促進永續發展和幫助人們認識環境等方面，發揮著關鍵作用。

透過感測器和物聯網蒐集大量數據，並使用高階運算和人工智慧來應對氣候挑戰的需求將不斷增加。例如，北卡羅來納州的卡里鎮通過安裝當地小溪的感測器系統，作為當地防洪的預測。運用雲端的人工智慧和物聯網技術，卡里鎮可以快速預測洪水將發生的潛在地點以及洪水範圍有多大，因此該鎮能提前部署資源及提醒下游社區疏散。

4.身心健康

全球疫情衝擊遠遠超出了COVID-19實際感染數；超過數百萬人感受到身體及精神上的損失。至2022年，將更多透過人工智慧和分析來支持新的治療法、更好檢測以及瞭解公共衛生不公平現象等，以確保人們無論社會經濟因素皆能保持更安全和更健康。

據了解，目前正在建構世界上最大無償的新冠肺炎數據資源和研究環境，借助免費AI工具，研究人員正探索新冠肺炎對不同膚色人種的影響表現，以及北卡羅來納大學教堂山分校正在使用機器學習分析重症肺炎患者深部肺環境數據，以改善新抗病毒藥物的目標。

5.執法與公共安全

執法領導人正在尋求創新政策的改革與技術，以滿足公眾對提高問責制和透明度的需求。2022年將有更多的警察部門轉向以分析為基礎的循證警務（EBP），以改善警務的執法意外、降低犯罪率並縮小執法信心的差距。

EBP不是衡量結果，而是衡量這些活動的影響，例如犯罪或交通事故的總體數量是否減少，分析與公眾互動的影響，無論是積極或消極面。透過檢視整體執法流程，強化工作能力，掌握影響警務及其社區外內部數據，警察部門將能夠提高透明度、問責制以及與社區的連結。

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