近年來，新興技術(shù)對社會創(chuàng)新活動(dòng)的基礎(chǔ)支撐作用顯著增強(qiáng)。為了理解人工智能在社會創(chuàng)新中的影響和潛力，世界經(jīng)濟(jì)論壇（WEF）于今年4月發(fā)布《人工智能的影響力：人工智能在社會創(chuàng)新中的作用》白皮書。該報(bào)告借鑒了來自50多個(gè)國家的300個(gè)社會創(chuàng)新者的調(diào)查數(shù)據(jù)，以及各國構(gòu)建人工智能社會創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的90項(xiàng)舉措，通過前沿案例揭示了高收入和低收入地區(qū)人工智能技術(shù)應(yīng)用的代表性特征，分析了人工智能在解決各類社會問題方面的潛力優(yōu)勢。該報(bào)告根據(jù)社會創(chuàng)新領(lǐng)域應(yīng)用及推廣人工智能相關(guān)產(chǎn)品所遭遇的實(shí)踐障礙，提出應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的相關(guān)策略。
對社會創(chuàng)新的主要影響有哪些
社會創(chuàng)新是技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)活動(dòng)、社會關(guān)系和社會影響的交叉點(diǎn)，技術(shù)在社會創(chuàng)新中的作用范疇會隨著時(shí)間推移發(fā)生改變。從完成自動(dòng)化任務(wù)到提供實(shí)時(shí)見解，人工智能技術(shù)對社會創(chuàng)新活動(dòng)的影響力在不斷擴(kuò)大。時(shí)至今日，世界各國以人工智能為基礎(chǔ)的創(chuàng)新研發(fā)主要集中在哪些領(lǐng)域？從白皮書對各國社會創(chuàng)新體的調(diào)查數(shù)據(jù)來看，人工智能主要被應(yīng)用于醫(yī)療保健、氣候變化和環(huán)境可持續(xù)性、經(jīng)濟(jì)賦能、教育及基礎(chǔ)設(shè)施等相關(guān)領(lǐng)域的社會創(chuàng)新，且在世界各主要區(qū)域，尤其是高收入國家和中低收入國家分別呈現(xiàn)不同的發(fā)展特征。
醫(yī)療保健行業(yè)受到人工智能的影響最為顯著，28%參與調(diào)查的社會創(chuàng)新者正在利用人工智能技術(shù)尋求這一領(lǐng)域?qū)嵺`問題的解決方案，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理的相關(guān)功能來增強(qiáng)產(chǎn)品供給的質(zhì)量、規(guī)模、速度和效率。例如，為部分群體提供免費(fèi)心理健康咨詢服務(wù)的新產(chǎn)品，能夠通過算法對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別，再根據(jù)結(jié)果提供個(gè)性化的心理健康資源推薦建議。氣候變化和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展，是目前人工智能在社會創(chuàng)新活動(dòng)中的第二大應(yīng)用領(lǐng)域，21%的社會創(chuàng)新者正在圍繞可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)開發(fā)人工智能相關(guān)產(chǎn)品。例如，使用人工智能處理來自衛(wèi)星圖像的大量數(shù)據(jù)，計(jì)算碳排放的生物量；在海洋清理方面，利用人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)處理，通過預(yù)測塑料碎片的移動(dòng)和聚集規(guī)律，優(yōu)化清理作業(yè)，實(shí)現(xiàn)高效清除。此外，16%的社會創(chuàng)新者將人工智能技術(shù)應(yīng)用于作物監(jiān)測系統(tǒng)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)和預(yù)測分析模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)賦能，例如使用多傳感器收集田間數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析為農(nóng)民提供實(shí)時(shí)見解，從而提高作物產(chǎn)量并減少浪費(fèi)。
世界各國主要根據(jù)本國的社會需求和實(shí)踐挑戰(zhàn)，制定相應(yīng)的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，因此推動(dòng)人工智能參與社會創(chuàng)新的實(shí)踐領(lǐng)域存在不同的區(qū)域特征。例如，以歐洲為代表的高收入地區(qū)具有完備的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，受到綠色協(xié)議等舉措支持，社會創(chuàng)新者主要關(guān)注可持續(xù)發(fā)展和應(yīng)對環(huán)境挑戰(zhàn)等問題。白皮書顯示，在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的創(chuàng)新體，有66%來自高收入國家；中低收入國家則傾向于通過人工智能解決經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的具體問題，例如，非洲地區(qū)的社會創(chuàng)新者正在使用人工智能以應(yīng)對醫(yī)療挑戰(zhàn)，例如開發(fā)低成本的瘧疾診斷工具；在拉丁美洲，六分之一的社會創(chuàng)新體通過人工智能來應(yīng)對教育挑戰(zhàn)、提升教育供給能力。
在社會創(chuàng)新活動(dòng)中的主要功能是什么
白皮書認(rèn)為，人工智能是加速社會創(chuàng)新的工具和催化劑，能夠在社會創(chuàng)新中發(fā)揮重要作用，如果得到適當(dāng)性、包容性和負(fù)責(zé)任的利用，有可能重新定義一些普遍性和關(guān)鍵性社會挑戰(zhàn)的應(yīng)對方法。目前，人工智能在社會創(chuàng)新的主要功能包括以下方面：自動(dòng)化功能可以簡化煩瑣和重復(fù)的任務(wù)，例如診斷服務(wù)的圖像識別功能，能夠減少分析圖像模式和趨勢所需的時(shí)間；機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理的聯(lián)合應(yīng)用是人工智能在社會創(chuàng)新中最為普遍的組合，它使各組織能夠高效、低成本地分析大量數(shù)據(jù)、確定模式并提出建議；此外，大約10%的社會創(chuàng)新者正在運(yùn)用人工智能的預(yù)測分析功能，這在醫(yī)療保健、經(jīng)濟(jì)賦能領(lǐng)域最為普遍，如預(yù)測作物產(chǎn)量、監(jiān)測供水系統(tǒng)、支持健康診斷、減少能源貧困等。
人工智能的快速發(fā)展很大程度上取決于知識、數(shù)據(jù)、研究和資源的可及性。在過去20年中，人工智能能力的提升主要是由不斷變化的并行技術(shù)和人工智能生態(tài)系統(tǒng)所促成的。例如，隨著社會組織機(jī)構(gòu)可訪問的數(shù)據(jù)量變得更大，訪問速度要求變得更快，處理的數(shù)據(jù)種類變得更多，需要更強(qiáng)大、更高效的處理手段才能實(shí)現(xiàn)上述數(shù)據(jù)分析需求；圖形處理單元和云計(jì)算的發(fā)明，使人工智能系統(tǒng)能夠處理這樣的大數(shù)據(jù)，同時(shí)，用于人工智能應(yīng)用的專用處理器極大地提高了數(shù)據(jù)處理率。白皮書認(rèn)為，人工智能及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展可以歸功于全球互聯(lián)，使得開源軟件能夠在開發(fā)者之間傳播，減少了冗余測試和無效發(fā)明，并允許公司在最佳實(shí)踐領(lǐng)域進(jìn)行合作。也就是說，信息共享、開源代碼和大數(shù)據(jù)共同促成了人工智能的興起，進(jìn)一步加強(qiáng)了人工智能在社會創(chuàng)新活動(dòng)中的作用。
做好社會創(chuàng)新應(yīng)用要注意什么
盡管存在著諸多優(yōu)勢并取得了系列進(jìn)展，人工智能的應(yīng)用推廣仍然面臨一些障礙和挑戰(zhàn)，如何彌合信任差距、促進(jìn)合作，對人工智能在社會創(chuàng)新中的成功應(yīng)用至關(guān)重要。白皮書顯示，盡管高收入國家普遍存在較為完善的人工智能“生態(tài)系統(tǒng)”，但中低收入國家并沒有向社會創(chuàng)新者提供行之有效的本地化政策支持，導(dǎo)致人工智能融入社會創(chuàng)新過程中會遇到不同程度的障礙。例如，雖然人工智能在東南亞的興起為社會創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長提供了潛在機(jī)遇，但受到數(shù)據(jù)共享挑戰(zhàn)等阻礙，該地區(qū)的政策格局缺乏商業(yè)運(yùn)營和社會企業(yè)充分利用人工智能所需的明確性指導(dǎo)，阻礙了社會創(chuàng)新者利用人工智能提供解決方案的協(xié)作努力。
人工智能在社會創(chuàng)新應(yīng)用中的挑戰(zhàn)主要包括：技術(shù)復(fù)雜性和技能差距，人工智能技術(shù)的復(fù)雜性超出了許多社會企業(yè)所能掌握的專業(yè)知識，因此需要向部分技術(shù)弱勢群體提供人工智能教育或培訓(xùn)來彌合技能差距，促進(jìn)技術(shù)多樣性；資源密集度，人工智能的資源需求較高，對預(yù)算有限的社會創(chuàng)新者形成了挑戰(zhàn)，對于那些沒有大量資金支持的創(chuàng)新者來說，高性能的計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲要求可能會使人工智能項(xiàng)目變得不可持續(xù)；數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效的人工智能依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)稀缺、不全面或質(zhì)量差而導(dǎo)致人工智能模型不準(zhǔn)確時(shí)，就會對其創(chuàng)新應(yīng)用構(gòu)成挑戰(zhàn)；技術(shù)獲得機(jī)會，發(fā)展中國家對于人工智能技術(shù)的獲得機(jī)會有限，阻礙了人工智能的創(chuàng)新和應(yīng)用，尤其是評估和實(shí)施人工智能系統(tǒng)所需的硬件、培訓(xùn)和知識導(dǎo)致高昂的擁有成本和基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。
（作者：王苗苗，系華北電力大學(xué)外國語學(xué)院副教授）
