科技改變生活 · 科技引領未來
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現如今，社會醫療成本不斷飆升，一些國家政府和醫療公司開始寄希望于算法幫助他們分配有限的醫療資源，包括篩選出應該向哪類人優先提供醫療保障等等。
這種做法本身具有其合理性。但是反對者們稱這類自動抉擇系統一旦出錯，它帶來的損害將是成倍的，同時也會加劇矛盾與偏見，造成及其惡劣的后果。
關于這一點有一個現成的例子，2016年美國阿肯色州在一個州立殘疾人項目中借助了某個算法工具來為該州最為貧困的殘疾人們提供幫助。該項算法下，人們可以申請由政府來支付在家雇傭專業護工的費用，這樣他們就可以不用搬去全職護理機構。而在應用這項算法之前，州政府一直是人為來判斷一個申情人一個星期應該得到多少小時的照顧。
算法推出之后，申請人會事先做一份有關于他們健康問題的調查，包括詢問他們是否需要護理人員幫助吃飯或上廁所。在收集相關信息后，算法會計算出某個受益人能得到多少小時的照顧。隨即許多人就發現，與之前相比，他們得到的護理時間被大幅削減。因為算法根本就不適用于評估所有病例，例如殘疾人和腦癱患者。在向法院提出訴訟后，為申請人們提供法律援助的律師說道，當算法本身出現問題時，它就成了最大的問題之一。
無獨有偶，各國各地的醫療系統也會用類似的算法工具來進行福利分配，但時常也會有問題產生，產生的原因可能是數據缺失，也可能是受歷史數據影響等等，但通常情況下，由于人們很難探知到一個算法究竟是如何工作的，所以就算是利益被損害，也很難拿出有效的數據對使用方提出訴訟。
不過可以預想的是，即使存在一定風險，各國的醫療體系不會放棄借助算法工具來提高分配效率，如今，研究人員們正在探索如何使用人工智能來檢測皮膚癌，心臟病，眼疾及其他各類疾病。
醫護人員們甚至還在研究如何能以AI預測一個人的死亡，這可能是一項對護理人員的工作大有裨益的工具，不過要是這類工具工作出現差錯，那可就是真正的非生即死了。
劉龍