#新浪科技综合#院士专家解读大数据AI如何抗“疫”新浪科技综合2020-07-31 11:17:540阅
【#新浪科技综合#院士专家解读大数据AI如何抗“疫”新浪科技综合2020-07-31 11:17:540阅】来源: 中国科学报
作者:田瑞颖 郑金武
7月30日 , 北京市政府新闻办举行发布会 , 发布第二批30项应用场景建设项目 。 其中 , 面向城市管理 , 提升城市精细化管理水平 , 推动技术服务疫情防控是重要方面 。
实际上 , 自6月11日新发地发生聚集性疫情 , 到7月20日 , 仅仅34天 , 北京新冠肺炎疫情防控从二级调至三级 。 首都安澜 , 大数据人工智能(AI)技术功不可没 。
专家认为 , 超大型国际化大都市利用大数据快速锁定病例行动轨迹 , 圈定密切接触者等高风险人群 , 对于预警管控、迅速切断传播渠道至关重要 。
那么 , 大数据人工智能是如何“参战”并在战“疫”中守护隐私的 , 对于不断突发的“疫情” , 如何能做得更好?
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图1/2精准画像 “一个都不能少”
自新冠肺炎疫情发生以来 , 北京AI疫情追踪项目迅速启动 , 中国人民大学高瓴人工智能学院院长文继荣团队参与建立了新冠肺炎防控智能追踪服务系统 。
“我们必须通过大数据把确诊人员的行动轨迹全部刻画出来 , 每一处遗漏都是隐患 , 这个过程非常复杂 。 ”文继荣在日前召开的2020北京智源大会上表示 。
文继荣介绍 , 疫情追踪分为4部分 。 首先需要多家互联网企业合作 , 进行重点疫区14日内互动态势分析 。 其次根据确诊人员信息 , 结合互联网企业上报的“信息点”等 , 将多个互联网渠道提供的确诊人员活动轨迹进行整合和串并分析 , 然后绘制确诊人员的活动圈 。
接下来 , 要根据确诊人员的活动轨迹图 , 结合互联网公司等收集的确诊人员近距离接触信息 , 筛查出密切接触风险人员及其活动轨迹 。 最后综合分析这些传染风险人员的活动行为 , 评估传染风险人员的风险度 , 为疫情分析、防控和预警提供支持 。
疫情防控取得一定胜利后 , 复工复产成为迫切问题 , 然而 , 楼宇内的一些隔离措施成为重要阻碍 。 “楼宇内GPS信号弱 , 人员的行动轨迹无法确定 , 一人确诊、整体封楼这种粗放式的隔离方式不太合理 , 严重影响整个社会的复工复产节奏 。 ”文继荣说 。
为了更科学、更智能、更精准的疫情防控和人员隔离 , “疫情实时风险预警系统”上线 。 它基于蓝牙、局域网信号、气压计等信号 , 引进智能算法进行时空轨迹数据分析 , 研究人群时空轨迹 , 追溯近距离接触人员 , 做到智能防控、精准隔离 , 有效降低隔离成本 , 护航复工复产 。
对于能否将所有数据拿来统一分析 , 文继荣认为:“这个方法不太现实 。 集中进行数据分析需要非常大的算力 , 这需要几千甚至几万台服务器 。 此外 , 集中管理数据容易引发商业隐私等方面的问题 。 ”
公共利益和隐私保护“两全”
隐私问题一直是AI发展的短板 。 中国工程院院士高文认为 , 根据我国技术和社会发展现状 , 想让技术和社会和谐快速发展 , 隐私得到很好保护 , 诚信非常重要 。
当新冠肺炎疫情威胁人类生存、危害人们公共利益时 , 隐私保护应该做出让步吗?
“完全的隐私保护是不可能的 。 ”文继荣说 , “当今世界正在从物理世界走向数字世界 , 随着跟踪设备和数据收集的增加 , 以及数据处理能力的强化 , 隐私保护的问题不可避免 , 变得越来越重要 。 ”
在文继荣看来 , 东西方看待隐私保护的观点是不同的 。 北京大学副教授边凯归也表示认同:“我国民众在政府利用个人数据方面的配合度很高 , 而一些西方国家的配合度相对较低 , 这也导致国外疫情防控出现了诸多问题 。 当然 , 我们也在不断迭代技术方案 , 尽量保护数据隐私 。 ”
“我们在鼓励使用数据进行创新和促进社会发展的同时 , 也应该公开讨论隐私保护的风险和问题 , 探讨从技术、政策等方面如何做得更好 。 ”文继荣说 , “为保证数据安全可靠 , 可以建立数据分级分类管理机制、数据加密机制、关键数据传输协议及安全通道 。 ”
中国科学院院士张钹也认为中西方存在隐私保护的差异 。 “我国隐私保护的核心问题是不滥用个人信息 。 避免滥用包括两个方面 , 一方面是制定法律、规则 , 限制滥用行为;另一方面是发展安全、可靠、可信赖、可扩展的AI技术 。 ”张钹说 。
平战结合 “数战数决”
实际上 , 如何应对突发性高传染病毒疫情等重大突发公共卫生事件 , 一直是国际社会面临的共同难题 。 下一次疫情到来时 , 我们可以更好地利用大数据吗?
精鼎医药亚太区真实数据负责人冯胜参与了新冠临床试验数据分析工作 , 他回忆道:“很多数据处于零散阶段 , 是疫情期间大数据利用的一个重要问题 。 ”
文继荣也认为这种“数据孤岛”应该被打破 , “与公共卫生事件相关的很多数据散落在各个政府部门、互联网、电信运营商、物流等企业 , 以及民航、高铁、公交车、网约车等公共出行系统中 , 未能得到有效汇总和利用” 。
此外 , 文继荣还提出:“数据的动态性、安全性和决策的及时性 , 都是疫情期间制约大数据发挥作用的因素 。 ”
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