全球因應COVID-19流行疫情,已部署許多創新的AI解決方案,應用在疫情期間的疾病預防、診斷到治療等不同階段,以及應用在回應疫情期間的社交封鎖等情境,例如:運用演算法預測某個人感染疾病的機率、利用AI判讀病患的肺部X光片辨識是否感然COVID-19病毒、採取無人機運送物資、仰賴機器人在醫院從事高感染風險的活動等。

但是,這些看似創新的人工智慧應用也引發了其他議題:AI是否有能力自主做出決策?人工智慧解決方案是否能夠保有道德價值? AI判斷的結果是否安全且可重複運用?人工智慧方案在學習資料代表性方面是否充足而不會產生如種族或性別等方面的歧視?

在COVID-19疫情爆發之前,人們已經意識到由AI帶來的諸如偏見、透明度等問題。疾病大流行的非常時期,不少人也主張,應當鬆綁相關規範,讓新興的AI技術與應用得在健康醫療等領域發揮功能;但當AI逐漸隨著疫情發展成為日常工作、消費、學習生活的一部分時,人們也被迫要得儘快擬出因應這些風險與挑戰的解法。

疫情相對穩定的台灣,無法永遠將自己鎖在島內,面對下一階段的抗疫,AI又能夠帶來哪些機會挑戰?本講次希望能透過專家的分析,引入更多不同在AI治理方面的思維,探究在各式AI應用(尤其是在流行病疫情方面)仍經驗匱乏的情況下,到底有哪些管制或非管制工具,可達到信賴且不扼殺創新?

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  • 日期:2020年8月6日(四)下午14:00-16:00
  • 專題演講1:AI是對抗肺炎疫情萬靈丹?機會與限制 (國立臺灣大學資訊工程系教/Appier首席機器學習科學家 林守德 教授)
  • 專題演講2:人工智慧應用於疫情控制的法律歸責課題(中央研究院歐美研究所 陳弘儒 助研究員)