人工智能技術(shù)的發(fā)展可以從技術(shù)上為公共服務(wù)提供新的思路與解決方案，但公共服務(wù)領(lǐng)域由于自身的性質(zhì)，發(fā)展往往滯后于商業(yè)應(yīng)用。

人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，將使人類(lèi)社會(huì)產(chǎn)生深度重構(gòu)，幾乎所有行業(yè)與AI技術(shù)的結(jié)合都將釋放出更大的潛力。人工智能算法、大數(shù)據(jù)與高性能計(jì)算的結(jié)合以及一系列的技術(shù)創(chuàng)新將極大提高社會(huì)生產(chǎn)率。這些信息對(duì)于解決商業(yè)問(wèn)題和社會(huì)問(wèn)題有著巨大的價(jià)值。

在公共服務(wù)領(lǐng)域，人工智能也將更好的幫助人類(lèi)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。未來(lái)人工智能將對(duì)醫(yī)療、公共交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)、減災(zāi)、減貧、農(nóng)副業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

從已存在的海量數(shù)據(jù)獲得新認(rèn)知

運(yùn)用通過(guò)人工智能對(duì)衛(wèi)星、航運(yùn)數(shù)據(jù)分析，可以低成本高效的進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)。全球捕魚(yú)監(jiān)測(cè)組織（Global Fishing Watch）通過(guò)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到的6萬(wàn)多艘商業(yè)漁船的數(shù)據(jù)，使用云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識(shí)別漁船的捕魚(yú)活動(dòng)的時(shí)間、地點(diǎn)并將這些信息可視化，幫助所有人跟蹤全球的捕撈活動(dòng)。

加州大學(xué)伯克利分校STUART RUSSELL教授提到人工智能正在被用于有關(guān)核試驗(yàn)條約的監(jiān)測(cè)核實(shí)，用以區(qū)分天然的地震顫動(dòng)與核試驗(yàn)引起的顫動(dòng)。

利用互聯(lián)網(wǎng)上的免費(fèi)圖片進(jìn)行人口普查，也大大降低了普查成本并縮短了普查周期。斯坦福大學(xué)選擇了美國(guó)200個(gè)人口最密集的城市，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在五千萬(wàn)張谷歌街景圖片中識(shí)別和判斷汽車(chē)（模型含1990年后生產(chǎn)的2657種汽車(chē)）。統(tǒng)計(jì)出汽車(chē)型號(hào)與GDP、平均收入、社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)性，通過(guò)這樣的方法甚至成功預(yù)測(cè)出美國(guó)2008年大選結(jié)果。

Planet Labs通過(guò)對(duì)使用衛(wèi)星圖像來(lái)監(jiān)測(cè)肯亞的種植與農(nóng)業(yè)指標(biāo)、斯里蘭卡的洪災(zāi)、達(dá)累斯薩拉姆城市的發(fā)展、和烏干達(dá)的難民營(yíng)地。

聯(lián)合國(guó)脈動(dòng)計(jì)劃（UN Global Pulse）各個(gè)實(shí)驗(yàn)室正在使用大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)以描繪制圖歐洲各區(qū)域?qū)﹄y民的偏見(jiàn)、從地中海船運(yùn)數(shù)據(jù)中識(shí)別出救援嘗試、檢測(cè)印尼熱帶雨林中發(fā)生的火災(zāi)、從推特（twitter）中預(yù)測(cè)食物價(jià)格、解決難民營(yíng)中的衛(wèi)生服務(wù)瓶頸。

非洲大陸上生活著10億左右的人民，其中有60-70%靠小型農(nóng)業(yè)維持生活。蓋茨基金會(huì)在肯尼亞的一個(gè)項(xiàng)目通過(guò)人工智能收集農(nóng)田、降水、酸度等數(shù)據(jù)，農(nóng)民可以打電話(huà)獲取耕種時(shí)間及作物種類(lèi)等建議。

幫助人類(lèi)突破自身限制

麻省理工大學(xué)的Cell C項(xiàng)目，可以預(yù)測(cè)敗血癥的發(fā)作以及血液感染。血液感染最明顯的單一癥狀是血壓大幅下降，但人類(lèi)一直沒(méi)有找到預(yù)測(cè)該癥狀的方法，只能在癥狀出現(xiàn)后做出反應(yīng)。麻省理工團(tuán)隊(duì)通過(guò)一個(gè)涉及6000名病人的人工智能項(xiàng)目可以在敗血癥發(fā)作前30分鐘作出預(yù)警，在91%的實(shí)例中幫助提前阻止敗血癥發(fā)生。

用人工智能技術(shù)進(jìn)行基因檢測(cè)大大提高人類(lèi)對(duì)未知病癥的認(rèn)知。漸凍人癥（ALS）主要由特定基因引起的，IBM Watson使用人工智能技術(shù)來(lái)檢測(cè)數(shù)萬(wàn)個(gè)基因與ALS的關(guān)聯(lián)性，新發(fā)現(xiàn)了5個(gè)與ALS相關(guān)的基因，推進(jìn)了人類(lèi)對(duì)漸凍人癥的研究進(jìn)展（此前人類(lèi)發(fā)現(xiàn)了3個(gè)與ALS相關(guān)基因）。

根據(jù)田納西大學(xué)諾克斯維爾分校Lynne Parker教授提供的有關(guān)醫(yī)學(xué)病理學(xué)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，最頂尖的人類(lèi)醫(yī)生在識(shí)別結(jié)腸息肉中的癌細(xì)胞時(shí)錯(cuò)誤率在3.5%，頂尖的人工智能科技錯(cuò)誤率在7.5%，而二者協(xié)作可將錯(cuò)誤率降低至0.5%。

提供高效低成本解決方案

根據(jù)世界衛(wèi)生組織建議，洗手和手部消毒是預(yù)防和控制醫(yī)院感染最簡(jiǎn)單、最有效的方法之一。然而，據(jù)研究表明，遵守護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)性?xún)H有40%。斯坦福大學(xué)教授李飛飛團(tuán)隊(duì)通過(guò)人工智能算法可以追蹤醫(yī)護(hù)人員在醫(yī)院中的移動(dòng)軌跡。在不顯露醫(yī)師身份的條件下，擁有深度學(xué)習(xí)能力的識(shí)別系統(tǒng)傳感器可監(jiān)督醫(yī)師的衛(wèi)生實(shí)踐，降低醫(yī)院感染風(fēng)險(xiǎn)，性能比許多最先進(jìn)的技術(shù)更出色。

聯(lián)合國(guó)兒童基金會(huì)創(chuàng)新部門(mén)通過(guò)套在上臂的臂環(huán)使用簡(jiǎn)單的人工智能技術(shù)可以低成本的監(jiān)測(cè)兒童的營(yíng)養(yǎng)狀況，這對(duì)于饑荒救助是非常寶貴的工具。目前也有公司使用面部識(shí)別技術(shù)解決類(lèi)似問(wèn)題。

基于人工智能強(qiáng)大的算法，微軟可以對(duì)霍亂病情的爆發(fā)進(jìn)行預(yù)測(cè)性建模，以便對(duì)飲用水和疫苗等關(guān)鍵資源合理配置。

IBM在旨在改變非洲基礎(chǔ)設(shè)施的Lucy項(xiàng)目中，使用人工智能技術(shù)可以在耗水更少的條件下提升作物產(chǎn)量、增進(jìn)教育質(zhì)量以及提高使用醫(yī)療服務(wù)的機(jī)會(huì)。

投資公司Khosla Ventures 稱(chēng)，通過(guò)使用機(jī)器人可以生產(chǎn)更多食物。機(jī)器自己識(shí)別區(qū)分作物與雜草，用專(zhuān)門(mén)的除草劑噴灑雜草選點(diǎn)噴灑，能夠降低農(nóng)藥污染20%，同時(shí)降低種植成本。

DeepMind通過(guò)在控制系統(tǒng)中部署人工智能技術(shù)，將谷歌數(shù)據(jù)中心總體電力利用效率提升了40%，未來(lái)類(lèi)似的技術(shù)可能在不增加基礎(chǔ)設(shè)施投入的情況下節(jié)省國(guó)家電網(wǎng)的用電消耗。

所有這些應(yīng)用表明，人工智能技術(shù)的發(fā)展可以從技術(shù)上為公共服務(wù)提供新的思路與解決方案，可以在解決全球性的重要、普遍問(wèn)題方面發(fā)揮作用,但公共服務(wù)領(lǐng)域由于自身的性質(zhì)，發(fā)展往往滯后于商業(yè)應(yīng)用。公共服務(wù)領(lǐng)域的人工智能及相關(guān)及技術(shù)發(fā)展，造福社會(huì)，是全社會(huì)共同的責(zé)任，也是有能力從事人工智能科技創(chuàng)新的大企業(yè)的社會(huì)責(zé)任之一。

政府、非營(yíng)利組織、人工智能相關(guān)技術(shù)公司要建立緊密的合作關(guān)系，政府和非營(yíng)利組織提出需求并提供數(shù)據(jù)等相應(yīng)資源，聯(lián)合技術(shù)團(tuán)隊(duì)共同提出解決方案，使人工智能成為支持人類(lèi)行動(dòng)與決策的工具。

由于人工智能發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)，使訓(xùn)練數(shù)據(jù)集成為重要資源。未來(lái)數(shù)據(jù)并不完全屬于個(gè)人，在某種程度上甚至上升為戰(zhàn)略性公共資源。對(duì)于公共服務(wù)領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)獲取及正確使用、建立共享平臺(tái)等相關(guān)議題，需要更明確的指導(dǎo)框架。