【疫情未散，科技可以如何幫助理解、追蹤和增進健康？】
Stanford Edu：4/1，史丹佛以人為本研究院（HAI）邀請美國各界專家包括電腦科技、藥學、人類學和政治學學者，以及新創公司代表，以新冠肺炎和AI為題召開線上會議。全程會議影片在此。
眾所皆知，目前台灣、新加坡、南韓用各種數據、政策追蹤以控管疫情來源皆各有成效。然而，與會專家紛紛提醒，人們要力抗的不只有「病毒」，還有許多隱型威脅。首推到處流竄的錯誤訊息或假消息，這會破壞人際之間的信任，重者引發族群之間的仇視、排外，不可不慎。
許多人埋首透過分享數據、建立新工具，以找到各種對抗病毒的方法。在復原身體健康之外，也有研究者開始關注疫情對心理健康(mental-health）與行為帶來的影響，全球疫情拉扯著人們的焦慮與孤獨，再再考驗對生存的幸福感。
疫情也加速對於「開放科學」( open science）的急迫性，意即，如何運用數據讓不同學門的科學研究都能使用、驗證或找到新發現。不過，現況就像走進一間「沒有目錄的圖書館」，病毒的數據很多，但怎麼變得好找、好用、能被解釋，以及可再使用，也成了研究者的重點。
【疫情之前，個人隱私和公共安全孰重？】
MIT：上個月才出爐的歐盟AI白皮書，力主對個人隱私及數據運用的道德守則，如在訓練 AI 時，必須詳細記錄訓練過程，並主動告知使用者數據如何被運用。
只是這個以人為本的初衷，一碰上全球疫情，就變成難解的習題：
究竟是保護個人隱私，還是是公共健康重要？
若照原來框架，恐拖慢疫苗研發和相關演算法進展的速度。
儘管，歐盟監管機構尚未退回其最初的建議，但已推遲實施立法的最後期限。
關於這個問題的思考，微信上有一篇 文章 值得參考。作者是北京大學新聞與傳播學院教授胡泳，在疫情肆虐之際，他建議將公共利益視為隱私的例外、特定危機時刻個人隱私權雖受限，並不意味無限讓位於公共利益，與堅持資訊公平運用。
胡泳問道，「畢竟咱們捫心自問，歷史上有多少政府握有監控工具後，還能保持自制和謹慎使用呢？」
【技術大佬真心話：此刻別追新話題，更別為AI 而AI！】
CSDN：儘管是篇媒體與企業合作的活動報導，但裡頭有不少想法，能幫助企業在推動AI落地上打開盲點。尤其在疫情來襲，所謂的「零接觸商機」大行其道，推促各型企業加速數位轉型，但該怎麼走才不踩雷？
文中重點如下：
1, 產業AI化不是百搭方案，所謂的數位、數據轉型是個因人、因事、因勢的入手點。AI的基礎在於統計，不同場景有不同需求，沒有統一解。
2, 突如其來的疫情來企業管理、個人工作的數據化轉型加劇，能展現這股能量的是AI，但其基礎卻是建立在日常的建模、採集及資安防護。
3，用IT加上AI去優化流程，就是一種RPA（Robotic Process Automation，流程機器人）。但不會因為叫RPA，就有未來。而對多數企業來說，目前多在基礎建設的階段，有一定進展的才談得上用RPA。
4, 只有不超過10%的企業，需要真正的「演算法工程師」，其他的應該稱為「演算法應用工程師」。2016年Alpha GO讓AI變得火紅，如今幾年過去了，相關技術該如何落地，就要靠後者啓動。
【推薦閱讀】
1, 當人們覺得快樂或從事有趣活動時，拍出來的照片往往會跟哪些景象有關？新加坡國立大學用AI分析了3萬多張上傳到社群的照片，找到答案 ➡️➡️ 請看：覺得人生好難？換AI來找解方
2, 5G 的技術核心就在於，把原來一張為所有人用的網絡變成多張網絡，也就是所謂的「網絡切片」（Network Slicing）。從過去 4、50 年網路歷史發展上來看，這將是相當大的變化 ➡️➡️ 請看：面對數據海洋，勇敢理解、勇敢參與，才能找到新大陸
圖片來源：Pixabay、Unsplash
