人工智能驱动的人道主义工程如何解决我们星球面临的最大威胁？

导读：人道主义工程项目将工程师、决策者、非营利组织和当地社区聚集在一起，利用技术为人类造福。 技术、社区和可持续性的结合提供了大量的创新机会。我们仍然生活在这样一个时代:数百万人处于极端贫困之中，无法获得清洁水、基本卫生设施、电力、互联网、高质量...

人道主义工程项目将工程师、决策者、非营利组织和当地社区聚集在一起，利用技术为人类造福。

技术、社区和可持续性的结合提供了大量的创新机会。我们仍然生活在这样一个时代:数百万人处于极端贫困之中，无法获得清洁水、基本卫生设施、电力、互联网、高质量教育和医疗保剑

显然，我们需要全球性的解决方案来应对我们星球面临的最严峻的挑战。人工智能如何帮助应对关键的人道主义和可持续发展挑战?

首先，联合国可持续发展目标代表了17个全球目标的 ********* ，这些目标旨在应对紧迫的全球挑战，实现包容性发展，并在2030年前以可持续的方式促进和平与繁荣。人工智能使构建模仿人类智能的智能系统成为可能，从而解决现实世界的问题。

人工智能领域最近的进步已经从根本上改变了我们思考、生活和合作的方式。我们的日常生活围绕着人工智能驱动的解决方案展开，智能扬声器播放唤醒警报，智能手表跟踪我们早上的行走步数，智能冰箱推荐早餐食谱，智能电视提供个性化内容推荐，导航移动应用根据实时交通情况推荐最佳路线。很明显，人工智能时代已经到来。我们如何利用这一变革性技术来扩大对社会公益的影响?

加速人工智能驱动的社会创新

人工智能的核心能力，如机器学习、计算机视觉、自然语言理解和语音识别，为应对人道主义挑战和扩大对服务不足社区的积极影响提供了新方法。ML使机器能够处理大量数据，连接底层模式，并为决策制定获得有意义的见解。像深度学习这样的ML技术提供了基于人工神经网络创建复杂人工智能模型的强大能力。

人工智能模型可用于许多实际情况，如流行病预测。人工智能工具可以利用最近的疫情趋势、治疗数据和旅行历史，在资源匮乏的环境下对新冠等疫情的传播进行建模和预测。这有助 ********* 和医疗机构识别高风险地区、管理基本医疗用品的供求，以及制定局部的补救措施，以控制疫情。

计算机视觉技术处理数字图像和视频中的视觉信息，以产生有价值的推论。经过训练的人工智能模型帮助医生检查临床图像和识别隐藏的恶性肿瘤模式，支持快速的决策和患者的治疗计划。最近，智能扬声器将其对话AI功能扩展到医疗用例中，如慢性疾病管理、处方订购和紧急护理预约。

这一进展为推动卫生保健创新提供了可能性，从而打破准入障碍，为边缘化人口提供高质量的卫生保剑类似地，旨在连接数字未连接的人的全球教育项目可以利用卫星图像和ML算法来绘制学校位置地图。以人工智能为动力的学习产品越来越多地推出，以提供个性化的体验，培训幼儿的数学和科学。

人工智能与物联网(IoT)的融合有助于快速开发有意义的农业解决方案，以监测土壤健康、评估作物损害和优化农药使用。这使当地农民能够模拟不同的情景，选择可能使质量和产量最大化的正确作物，并有助于实现零饥饿和经济赋权的可持续发展目标。

解码最佳程序实践

为了提供高社会影响，人工智能驱动的人道主义项目应该遵循“自下而上”的方法。一个人应该总是从最终用户的需求出发，明确目标社区/用户、他们的主要痛点、创新机会和预期的用户体验。

最重要的是，总是检查AI是否与手边的问题相关，或者调查是否存在有意义的替代方法。了解人工智能解决方案如何为相关各方提供价值，并为当地社区实现可持续发展目标做出积极贡献。定义一套度量程序成功的不同维度的度量标准。数据采集是构建健壮的人工智能模型的核心，这些模型需要访问有意义和高质量的数据。

为人道主义领域提供有效的人工智能解决方案，需要明确了解所需的数据和获取这些数据的相关来源。例如，卫星图像、电子健康记录、人口普查数据、教育记录和公共数据集用于解决教育、医疗保健和气候变化方面的问题。与关键领域参与者的伙伴关系对于解决数据稀缺领域的数据差距非常重要。

在人道主义项目中负责任地使用人工智能可以通过执行标准和最佳实践来实现公平、包容性、安全和隐私控制。经常检查模型和数据集的偏差和负面经验。像数据可视化和聚类这样的技术可以评估数据集的分布，以公平地表示不同利益相关者的维度。定期更新训练和测试数据集是必要的，以公平地考虑用户不断增长的需求和使用模式的多样性。通过实现隐私控制来保护敏感的用户信息，比如加密静止和传输中的用户数据，基于最小权限访问控制限制对用户数据和关键生产系统的访问，以及对用户数据集执行数据保留和删除策略。建立健全的威胁模型，以应付可能出现的系统攻击及定期检查基础设施保安漏洞。

总而言之，人工智能推动的人道主义项目提供了一个变革性机会，推动社会创新，为人类建设一个更美好的明天。