#前瞻网#AI的作用可能被高估了，别太依赖人工智能！在发现、分析和预测疫情时( 二 )
尽管应用越来越广 ， 但AI的运算结果可能并没有人们想象的那么准确 。 例如 ， 一个人工智能模拟显示 ， 新冠病毒可在45天内感染多达25亿人 ， 并导致多达5290万人死亡 。 但随后有专家表示 ， AI没有意识到感染和检测条件的改变 ， 可能过度夸大了疫情的发展 。
金融科技初创公司HedgeChatter的联合创始人詹姆斯?罗斯(JamesRoss)建立了这个模型 ， 以估计新型冠状病毒的全球总传播范围 。
罗斯说 ， 到目前为止 ， AI已经成功地预测出第二天公布的数字 ， 误差在3%以内 。
但多名医生和医学专业人士表示 ， 输入神经网络的条件和数据正在改变 。 随着这些条件的改变 ， 结果将发生巨大变化 。
以色列希巴医学中心的EyalLeshem教授说 ， 如果大部分感染者没有症状 ， 或者只是出现了轻微的症状 ， 这可能导致报告的病例比实际上少 。 这意味着更广泛的感染率 ， 但同时也使可能的致死率大幅下降 。
预测的盲点有时在于那些我们得不到、或没有被统计的数据 。
UNLV公共卫生学院的助理教授BrianLabus说：“疫情早期报告的死亡率通常被夸大了 ， 因为我们首先调查的是病情最严重的人……这些预测似乎高得不切实际 。 ”
专家还指出 ， 有效的抗疫举措预计会大大降低感染和死亡的人数 。 人类的行为已经改变了疾病的传播 。
自动化诊断设备制造商LexaGene的首席执行官和创始人JackRegan博士说 ， 所有的误差加在一起可能会造成感染率和死亡率的巨大变化 ， 即使是很小的变化也会对计算机预测产生巨大的影响 。
罗斯也承认：“虽然人工智能和神经网络可以用来解决或预测许多事情 ， 但总是有额外的变量需要添加到模型中进行微调 。 ”
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