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很多醫(yī)生、護(hù)士、牙醫(yī)或其他醫(yī)療專家對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之類的相關(guān)熱詞已經(jīng)很熟悉了，但并不是所有人都意識(shí)到了它們可能產(chǎn)生的后果。

大多數(shù)人，尤其是千禧一代，似乎對(duì)人工智能技術(shù)持非常樂觀的態(tài)度，認(rèn)為其整體上是振奮人心的。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種頗具綜合性的技術(shù)組合。深度學(xué)習(xí)規(guī)定了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模仿學(xué)習(xí)中的范圍。更確切地說，深度學(xué)習(xí)也因此被稱為深度結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)或可微分編程，可以采用監(jiān)督、半監(jiān)督或無監(jiān)督任一種學(xué)習(xí)方式。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于語音識(shí)別、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、音頻識(shí)別、社交網(wǎng)絡(luò)過濾、機(jī)器翻譯、生物信息學(xué)、藥物設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)圖像分析、材料檢測(cè)和棋牌游戲程序等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的每一部分產(chǎn)出的成果都可以媲美人類的專業(yè)水準(zhǔn)，甚至超越了人類。

一般來說，機(jī)器學(xué)習(xí)的概念如下：這種精巧的設(shè)計(jì)應(yīng)該能夠借助經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境，并能夠“聰明地”執(zhí)行任務(wù)。

通過從機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)或其他系統(tǒng)中學(xué)到的東西，人工智能可解決實(shí)質(zhì)性的問題。在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，人工智能也被稱為機(jī)器智能，無非是機(jī)器的演示能力，這不過是人類和動(dòng)物天生的典型智力特征。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的用處

有了人工智能，人們可以完成各種各樣的任務(wù)。利用AI，人們可以通過語音提問，得到很多小眾問題的答案，甚至計(jì)算機(jī)可以找到人腦永遠(yuǎn)無法想到的數(shù)據(jù)；AI利用深度學(xué)習(xí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)，并提供對(duì)信息進(jìn)行進(jìn)一步探索的方案。

同樣，人工智能會(huì)進(jìn)一步將提取的信息分享至先前其他人所提出的同樣問題中，人們可在屏幕上或直接通過對(duì)話得到答案。

人工智能和深度神經(jīng)學(xué)習(xí)的效用，特別是在提高人類生活質(zhì)量這方面，似乎具有潛在的合法性和發(fā)展前景。但是，現(xiàn)實(shí)生活中的信息是多樣的。確實(shí)，這些技術(shù)在醫(yī)療中可以即時(shí)確定治療效果，在零售業(yè)里可以快速提供庫存建議，而在金融業(yè)中，不再限于發(fā)現(xiàn)，還可以預(yù)防詐騙。

計(jì)算機(jī)能有效地識(shí)別出必要信息，分析所有因素之間的關(guān)系并形成答案，然后將其自動(dòng)傳給用戶。這為后續(xù)的查詢提供了選擇，甚至可以在不需要人工干預(yù)的情況下更好地執(zhí)行額外的預(yù)設(shè)任務(wù)。

每一種人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)都依賴于一套限定的、可由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的明確指令或算法序列，這些指令或算法通常是不公開的。但隨之而來的是，人工智能的效用喜憂參半，因?yàn)榧夹g(shù)的風(fēng)險(xiǎn)與收益取決于其特定的算法。

人工智能實(shí)現(xiàn)了真正的人機(jī)互動(dòng)，它憑借不斷提高的精確度真正放大了人類的潛力。隨著時(shí)間的推移，智能機(jī)器利用各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠理解各種請(qǐng)求，無論善惡。人工智能不會(huì)考慮道德后果，只負(fù)責(zé)連接數(shù)據(jù)點(diǎn)并得出結(jié)論，然后學(xué)會(huì)推理、觀察和計(jì)劃。

從亞馬遜的Alexa到蘋果的Siri，所有的進(jìn)步都讓人工智能更接近創(chuàng)造智能機(jī)器的初衷，人工智能被廣泛應(yīng)用于日常生活中。從我們最喜歡的零售網(wǎng)站上的推薦到社交媒體上自動(dòng)生成的照片標(biāo)簽，許多常見的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施都是由人工智能驅(qū)動(dòng)的。

但隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的隱私被公之于眾，個(gè)人自由也隨之變得越發(fā)微不足道。

醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能

人工智能正在成為醫(yī)療領(lǐng)域的一股變革力量，正在如預(yù)想的那樣顛覆醫(yī)療領(lǐng)域的方方面面。

人工智能有望通過接口融合人機(jī)思維

在不使用鍵盤、鼠標(biāo)和顯示器的情況下，在技術(shù)和人腦之間建立直接的聯(lián)系，是目前最先進(jìn)的研究課題，在病人護(hù)理中有大量的應(yīng)用。例如，神經(jīng)系統(tǒng)疾病和神經(jīng)系統(tǒng)創(chuàng)傷可能對(duì)某些生理功能造成損害，而這項(xiàng)技術(shù)可以對(duì)此進(jìn)行彌補(bǔ)。人工智能還可以為無法說話的患者發(fā)聲，為癱瘓的患者挪動(dòng)手臂。

下一代人工智能可進(jìn)行放射性讀數(shù)

通過核磁共振成像機(jī)、CT掃描機(jī)和X射線拍攝的放射圖像，人們可以非侵入性地看見人體解剖結(jié)構(gòu)內(nèi)部運(yùn)作。盡管一些診斷過程仍然依賴于直接組織取樣或組織活檢，存在感染和出血的風(fēng)險(xiǎn)，但人工智能將使下一代放射機(jī)器在選定的情況下，能完全不用診斷性活檢。人工智能正在通過推進(jìn)“放射組學(xué)”這一創(chuàng)新領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)“虛擬活檢”。

人工智能將極大提高農(nóng)村等服務(wù)不足地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)

缺乏合格的醫(yī)生，包括放射技師和放射科醫(yī)生，可能會(huì)阻礙全球范圍內(nèi)發(fā)展中國家的急救醫(yī)療。人工智能可以通過擔(dān)起一些通常指定由人類承擔(dān)的責(zé)任，緩解合格臨床工作人員嚴(yán)重不足的問題。

人工智能算法讓電子健康記錄（EHR）更高效

在醫(yī)療行業(yè)向文檔化和“經(jīng)濟(jì)與臨床健康衛(wèi)生信息技術(shù) （HITECH）” 邁進(jìn)的過程中，電子健康記錄發(fā)揮著越來越積極的作用。然而，健康記錄在向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，存在著從認(rèn)知超載、持續(xù)記錄，到醫(yī)生的職業(yè)倦怠等許多問題。

經(jīng)濟(jì)與臨床健康衛(wèi)生信息技術(shù)行業(yè)現(xiàn)在正在使用人工智能和深度學(xué)習(xí)，通過自動(dòng)處置一些占據(jù)醫(yī)生大部分時(shí)間的形式規(guī)則來創(chuàng)建更加自發(fā)的界面。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能很可能會(huì)進(jìn)一步支持準(zhǔn)備收件箱中的常規(guī)請(qǐng)求，如藥物補(bǔ)充和通知結(jié)果。此外，它還可協(xié)助處理要求臨床醫(yī)生優(yōu)先重視的任務(wù)。

醫(yī)療設(shè)備成為獨(dú)立運(yùn)作的機(jī)器人

智能醫(yī)療設(shè)備正在充實(shí)用戶場(chǎng)景，從腸道內(nèi)部的實(shí)時(shí)視頻，到感知面部表情來診斷早期的自閉癥，這些都可以實(shí)現(xiàn)。

在醫(yī)療環(huán)境中，智能機(jī)器對(duì)于從重癥監(jiān)護(hù)室到家庭護(hù)理等各種場(chǎng)景中監(jiān)測(cè)患者具有重要作用。通過人工智能，醫(yī)生將借助更強(qiáng)的能力，識(shí)別各種病理惡化，如敗血癥是否情況緊急，或在并發(fā)癥發(fā)生之前檢測(cè)其發(fā)展情況，從而顯著改善臨床表現(xiàn)，并可能降低院內(nèi)感染產(chǎn)生的費(fèi)用。

人工智能可避免抗生素抗藥性的風(fēng)險(xiǎn)

抗生素耐藥性對(duì)人們來說是一個(gè)日益嚴(yán)重的危險(xiǎn)，因?yàn)檫^度使用這些基本藥物促進(jìn)了某些細(xì)菌菌株的進(jìn)化，這些菌株對(duì)未來的治療將不產(chǎn)生反應(yīng)。

精確分析病理圖像

如今，病理標(biāo)本為醫(yī)生提供70％以上的診斷數(shù)據(jù)來源，涉及整個(gè)醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域。而且在電子健康記錄系統(tǒng)中，可獲得幾乎所有提取到的數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)越精確，就能越早得到正確的診斷，數(shù)字病理、數(shù)據(jù)和人工智能能提供更好醫(yī)療服務(wù)。

深度學(xué)習(xí)算法和人工智能分析技術(shù)，可以在大型數(shù)字圖像上精確到微小的精度，從而使醫(yī)生能夠精確地指出肉眼所看不到的細(xì)微之處。在臨床醫(yī)生研究數(shù)據(jù)之前，人工智能可以通過識(shí)別病理準(zhǔn)備中值得關(guān)注的特征，進(jìn)一步提高工作效率。

免疫療法和基于基因組的癌癥治療的無價(jià)之寶——深度學(xué)習(xí)與人工智能

免疫療法是癌癥治療領(lǐng)域最驚人的成就之一，指引并利用人體自身的免疫反應(yīng)來攻擊惡性腫瘤。深度學(xué)習(xí)算法及其人工智能促進(jìn)了高精尖數(shù)據(jù)集的合成，針對(duì)個(gè)體癌癥的唯一基因結(jié)構(gòu)方向，制定精準(zhǔn)的靶向治療決策。

修改電子健康記錄，人工智能加強(qiáng)患者風(fēng)險(xiǎn)分層

患者的醫(yī)療記錄是個(gè)人數(shù)據(jù)的寶庫，然而，精確、及時(shí)并堅(jiān)持提取和分析如此豐富的信息，對(duì)醫(yī)生和數(shù)據(jù)分析人員來說一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量和真實(shí)性以及數(shù)據(jù)設(shè)置混合的問題，會(huì)使得任務(wù)復(fù)雜化。此外，輸入是否結(jié)構(gòu)化，以及記錄不完整，讓理解究竟如何進(jìn)行有意義的風(fēng)險(xiǎn)分層、預(yù)測(cè)分析和支持臨床決策變得極為困難。

電子健康記錄分析已經(jīng)產(chǎn)生了許多蓬勃發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和分層工具。然而，在這些當(dāng)中，研究人員應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)看似不相關(guān)的數(shù)據(jù)集之間的獨(dú)特關(guān)聯(lián)進(jìn)行分類。

智能機(jī)器改進(jìn)監(jiān)測(cè)健康狀況的可穿戴設(shè)備

隨著可穿戴設(shè)備日益普及，利用傳感器收集消費(fèi)者重要的健康數(shù)據(jù)并通過智能手機(jī)傳輸，其實(shí)用性越發(fā)成為必然。例如，通過步數(shù)追蹤器，人們可以連續(xù)追蹤心臟脈搏。通過這種技術(shù)，今后將會(huì)產(chǎn)生越來越多的與健康相關(guān)的數(shù)據(jù)。

收集、分析醫(yī)療信息，并輔以應(yīng)用程序和其他家庭監(jiān)控設(shè)備從患者身上獲得的數(shù)據(jù)，可以為個(gè)人和人類的福祉提供獨(dú)特的觀點(diǎn)。從龐大而無盡的數(shù)據(jù)寶庫中提取可操作的有用信息，人工智能在此方面可發(fā)揮重要作用。

手機(jī)自拍成為未來臨床檢查工具

專家認(rèn)為，利用便攜式設(shè)備，由智能手機(jī)和其他客戶端拍攝的圖像將成為臨床質(zhì)量成像的重要補(bǔ)充，特別是在服務(wù)不足的地區(qū)或發(fā)展中國家中。

手機(jī)攝像頭的質(zhì)量正在逐年提高，可產(chǎn)生利用人工智能算法進(jìn)行分析的可行圖像，這樣的技術(shù)在現(xiàn)代皮膚科和眼科領(lǐng)域里是非常有名的。英國研究人員甚至已經(jīng)開發(fā)出一種方式，通過分析嬰兒在子宮內(nèi)的面部圖像來識(shí)別發(fā)育異常。

人工智能正在改變醫(yī)生的診斷方式

隨著醫(yī)療行業(yè)從收費(fèi)報(bào)銷體系向擇優(yōu)補(bǔ)償模式轉(zhuǎn)變，醫(yī)療行業(yè)也從治療已現(xiàn)疾病的“被動(dòng)式護(hù)理”，向在癥狀出現(xiàn)之前解決問題的“主動(dòng)式護(hù)理”轉(zhuǎn)變。人工智能將為這一診斷革命奠定基礎(chǔ)，促進(jìn)預(yù)測(cè)性分析和臨床判斷指導(dǎo)儀器發(fā)展。這些儀器將在醫(yī)生可能意識(shí)到問題需要解決之前就提醒他們。

深度學(xué)習(xí)如何有用

深度學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中蘊(yùn)含著寶貴的潛力。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)描述訓(xùn)練方法，通過該方法將用于訓(xùn)練程序的圖片與圖片中的事物名稱進(jìn)行標(biāo)記。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方案通常使用照片，并將其與圖像內(nèi)包含的“標(biāo)記”進(jìn)行匹配，后來的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被稱為“監(jiān)督式學(xué)習(xí)”。

還記得你在臉書上給自己的照片或朋友的照片標(biāo)注名字嗎？這就是機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)人臉的方式，從其他人中識(shí)別出來，并與互聯(lián)網(wǎng)上的其他識(shí)別因素進(jìn)行匹配，以便將來進(jìn)行認(rèn)證和識(shí)別。

與機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的其他訓(xùn)練技術(shù)相比，監(jiān)督式學(xué)習(xí)速度快，對(duì)計(jì)算能力的要求相對(duì)較低。然而，對(duì)于現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用，它有一個(gè)明顯的缺點(diǎn)，即每天都會(huì)從社交媒體、硬件和軟件服務(wù)合同、軟件授權(quán)和網(wǎng)站咨詢包中收集到大量的信息。

對(duì)于有各種議程的大小企業(yè)來說，機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的數(shù)據(jù)挖掘或個(gè)人信息收集都非常重要。但問題是，這些數(shù)據(jù)都未被打上標(biāo)簽，無法用于指導(dǎo)依賴監(jiān)督式學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)程序。因?yàn)樗�仍然需要人來給數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽或標(biāo)記，這不僅耗時(shí)而且成本也高。

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可避免傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)，因?yàn)樗�使用了“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”。深度學(xué)習(xí)不用任何數(shù)據(jù)標(biāo)簽或標(biāo)記。即使圖片沒有帶“Tag”這個(gè)名字，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍可學(xué)會(huì)識(shí)別這個(gè)人。

對(duì)于那些對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用感興趣的人來說，能從未經(jīng)標(biāo)記或未經(jīng)組織的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)，深度學(xué)習(xí)為那些想要使用數(shù)據(jù)的人打開了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大寶庫。

人工智能和深度學(xué)習(xí)為你打造個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)

21世紀(jì)，醫(yī)生和醫(yī)療衛(wèi)生部門仍然希望堅(jiān)持希波克拉底式的個(gè)性化醫(yī)療，并使用最先進(jìn)的技術(shù)保持高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。同時(shí)，醫(yī)學(xué)界不再理性，快速將神圣的臨床判斷力推向基于協(xié)議的病人算法護(hù)理。以前的人口健康模式就是該情況的始作俑者之一。

但人工智能如果通過透明、負(fù)責(zé)的方式獲取，可為個(gè)性化的醫(yī)療體系奠定基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以了解病人從出生開始的所有信息，并以去中心化的方式保存（使用區(qū)塊鏈技術(shù)），而不會(huì)將個(gè)人信息泄露給他人使用。

作為數(shù)據(jù)的唯一擁有者，患者、醫(yī)生或其他用戶所收集和持有的數(shù)據(jù)將能夠利用無監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)技術(shù)幫助人們獲得想要和需要的個(gè)性化護(hù)理。大數(shù)據(jù)集中處理只會(huì)讓其他行業(yè)受益，并加重污染存在缺陷的人口健康模式。

人工智能讓醫(yī)生能夠根據(jù)患者需求定制治療方案。人口健康原則無法滿足患者的個(gè)人需求。根據(jù)人們的期望和需求，深度學(xué)習(xí)將了解個(gè)人需求，從而為醫(yī)生和患者提供最佳建議。

人工智能也有不足之處

以前，現(xiàn)代社會(huì)在處理公共數(shù)字信息方面非常自由，但現(xiàn)在和以后人們得為這種天真的態(tài)度埋單。人們最終會(huì)明白其暴露在外的東西價(jià)值之大，以及這些東西如何被濫用或用來對(duì)付自己。

最重要的是，人們最終會(huì)意識(shí)到——哪怕社交媒體巨頭和科技大亨們公開保證，他們的數(shù)據(jù)也不僅是對(duì)付他們的秘密武器，還是可以收入囊中的數(shù)字貨幣，個(gè)人數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)間接地被武器化和洗錢化。盡管如此，現(xiàn)在我們都認(rèn)識(shí)到這些問題仍然為時(shí)不晚。

臉書的用戶越來越謹(jǐn)慎地與其他人分享數(shù)據(jù)，但使用無監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)，除非人們完全停用臉書，否則謹(jǐn)慎也沒用。

同樣，患者往往更信任他們的醫(yī)生，而不太可能相信像臉書這樣的大公司。這些公司將數(shù)據(jù)提供給大型研究項(xiàng)目，可能有助于緩解人們的不適感，但如果集中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，高科技巨頭公司成為“大數(shù)據(jù)”的唯一持有者，那又有什么用呢？

自動(dòng)化——引發(fā)失業(yè)

雖然人工智能取代人類工作的問題引起了很大的爭(zhēng)議，但這不是最值得關(guān)注的問題。人工智能會(huì)取代很多行業(yè)中的特定工作，而不僅僅是那些要預(yù)測(cè)和重復(fù)的工作。然而，變革毫無疑問已然開始。

侵犯用戶隱私

人工智能使用不當(dāng)可能會(huì)威脅到各種數(shù)字安全，這是一個(gè)迫在眉睫的問題。訓(xùn)練機(jī)器黑客或社會(huì)工程的受害者是一個(gè)非常值得關(guān)注的問題。此外，有些人進(jìn)行非國家行為，將市場(chǎng)上的無人機(jī)武器化，實(shí)行監(jiān)視使隱私不復(fù)存在，收集、壓制、自動(dòng)化并有針對(duì)性的虛假信息運(yùn)動(dòng)，這是我們不想看到的。

Deepfakes（換臉軟件）也用深度學(xué)習(xí)

同樣，憑借聲音和圖像形成的音頻和視頻，Deepfakes已造成轟動(dòng)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)將有可能涉及自然語言處理，任何一個(gè)政治家的音頻片段都可能被篡改，讓人以為此人似乎在表達(dá)種族主義的觀點(diǎn)，可其實(shí)他們并沒有說過這樣的話。

不良數(shù)據(jù)導(dǎo)致社會(huì)經(jīng)濟(jì)不平等與算法偏見

社會(huì)經(jīng)濟(jì)差距持續(xù)擴(kuò)大值得深思。利用人工智能驅(qū)動(dòng)的工作崗位引發(fā)人類失業(yè)成為一個(gè)重要問題。長(zhǎng)期以來，除了教育，工作也是社會(huì)流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力。然而，當(dāng)涉及某種工作時(shí)，現(xiàn)實(shí)已經(jīng)表明，那些發(fā)現(xiàn)自己被冷落的人比起錢更多的高級(jí)職位的人更不容易獲得或?qū)で笤倥嘤?xùn)。

各種形式的人工智能偏見都是不利的，數(shù)據(jù)和算法的偏見亦是如此。數(shù)據(jù)和算法的偏見可“放大”人工智能偏見。

我們始終要記�。喝斯ぶ悄苁侨祟惖漠a(chǎn)物，而人類天生就會(huì)受到影響。人工智能研究人員只是來自于某些種族的人，他們?cè)谏鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)長(zhǎng)大�？茖W(xué)家首先是健全的人，來自相對(duì)單一的人群。因此，這些人很難有效地將社會(huì)的多樣性和他們的關(guān)注點(diǎn)聯(lián)系起來。

從數(shù)據(jù)挖掘到深度學(xué)習(xí)，最終到人工智能，所有偏見都源于對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的考慮。技術(shù)是人類設(shè)計(jì)的衍生品。

武器自動(dòng)化

人工智能可能比炸彈還危險(xiǎn)。任何一個(gè)軍事大國如果開發(fā)了人工智能武器，那我們幾乎可預(yù)見到全球的軍備競(jìng)賽，這種技術(shù)的發(fā)展歸途是顯而易見的，自主武器將成為未來的槍支。

與核武器不同，人工智能的原材料成本低且易獲取。它們將無處不在，而且成本低廉，所有重要的軍事霸主都可以大量生產(chǎn)。智能機(jī)器人武器在黑市上浮出水面，落入希望更好地控制群眾的激進(jìn)分子、獨(dú)裁者的手中，落入想要清理種族的暴君等的手中，都將只是時(shí)間問題。

人工智能軍備戰(zhàn)對(duì)人類來說是不利的。美國軍方2020年的擬議預(yù)算是7180億美元，有近10億美元將支持人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，用于后勤、情報(bào)分析和武器裝備等方面。

人工智能與大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)剝奪用戶

今天，利用人工智能，壟斷公司正在不觸犯法律的條件下，讀懂人的思想和獲取其個(gè)人信息，人們確實(shí)遭到了這些行業(yè)的剝奪。

人工智能行業(yè)正在取代醫(yī)生

高科技行業(yè)普遍認(rèn)為，機(jī)器最終將取代醫(yī)生。雖然這可能真的會(huì)發(fā)生，但卻遠(yuǎn)非明智之舉。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的濫竽充數(shù)不僅讓醫(yī)生不堪重負(fù)，還影響了病人的護(hù)理質(zhì)量。

通過商業(yè)智能或機(jī)器學(xué)習(xí)，建立一個(gè)用預(yù)寫算法來收集不同來源的數(shù)據(jù)的技術(shù)，這是一種日益增強(qiáng)、讓人恐怖的趨勢(shì)。從商業(yè)角度來看，它會(huì)像我們這個(gè)世紀(jì)的淘金熱一樣有價(jià)值；從質(zhì)量和利用的角度來看，它直接關(guān)系到病人的護(hù)理。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能之丑態(tài)

健康信息已變成了每一個(gè)行業(yè)的印鈔機(jī)。健康信息憑借一己之力，已經(jīng)建起萬億美元的市場(chǎng)。軟件公司對(duì)公民說，數(shù)據(jù)是加密的，別人無法查閱，甚至其員工也看不到。

但人工智能卻為他們提供了一種能力，即以任何喜歡的方式使用公共數(shù)據(jù)的能力。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)自由和網(wǎng)絡(luò)中立的概念也越來越為人們所淘汰。

人工授精和基因識(shí)別

目前，人工智能、大數(shù)據(jù)在人工授精、捐卵、基因識(shí)別等應(yīng)用中各有利弊，后者涉及到了科技、文化以及倫理的應(yīng)用。當(dāng)大家都在用時(shí)，它們對(duì)社會(huì)規(guī)范穩(wěn)定性產(chǎn)生的負(fù)面影響是巨大的。

我們進(jìn)入了一個(gè)空間，在這里維護(hù)匿名性、尊重個(gè)人隱私以及防止重大社會(huì)、心理、倫理和法律糾紛將會(huì)很艱難。除非人工智能和深度學(xué)習(xí)算法有了根本的解決方法，否則父系匿名時(shí)代很快就會(huì)結(jié)束。

在精子庫被迫打破與捐獻(xiàn)者之間的保密協(xié)議規(guī)則、基因檢測(cè)市場(chǎng)不斷擴(kuò)展以及豐厚的企業(yè)經(jīng)濟(jì)利益之間，為捐獻(xiàn)者保密和維護(hù)下一代身份注定會(huì)成為一項(xiàng)長(zhǎng)期任務(wù)。

為什么算法很重要

同情、情感、共鳴都是治療過程和醫(yī)療的重要組成部分。但即使計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)了同情，卻也永遠(yuǎn)比不上人類真實(shí)的情感，這正是人工智能永遠(yuǎn)無法取代醫(yī)生的原因。盡管如此，醫(yī)生不應(yīng)該讓自己沉浸在周圍發(fā)生的變化中，這是無法掩蓋的事實(shí)。

智能時(shí)代已經(jīng)到來，而且很可能會(huì)繼續(xù)發(fā)展下去。醫(yī)生可以選擇對(duì)技術(shù)進(jìn)步，尤其是在深度學(xué)習(xí)算法上的技術(shù)進(jìn)步視而不見，也可以選擇掌握自己的領(lǐng)域。如果選擇視而不見，他們將會(huì)失業(yè)，將對(duì)病人的神圣職責(zé)扔給那些對(duì)病人護(hù)理知之甚少或一無所知的行業(yè)與人。

醫(yī)生們必須改革其行醫(yī)方式。他們必須協(xié)調(diào)和引導(dǎo)其對(duì)病人的護(hù)理方式走上正確的道路，使用經(jīng)過為醫(yī)療界所驗(yàn)證和測(cè)試過的最先進(jìn)的工具。

人工智能算法須透明，架構(gòu)師也要負(fù)責(zé)任

醫(yī)生和醫(yī)療界要確保醫(yī)療質(zhì)量，算法透明也是至關(guān)重要的。這對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來說必須的，相信技術(shù)與相信其設(shè)計(jì)者完全不同。

必須建立問責(zé)制，要想判定人工智能的罪責(zé)，首先必須實(shí)施適當(dāng)?shù)耐该鞫扰e措。最重要的是，醫(yī)生如果自己不承擔(dān)責(zé)任，就必須要求這種透明度，并強(qiáng)制要求問責(zé)。這是醫(yī)生界所期待的變革縮影。

法律界，尤其是律師界，正面臨著與醫(yī)生類似的挑戰(zhàn)，但是他們似乎有效地保留了其人工智能算法的所有權(quán)。律師界一致認(rèn)為，承認(rèn)“非律師”擁有或投資律師事務(wù)所帶來的經(jīng)濟(jì)利益沖突威脅著法律體系。

從技術(shù)上講，反對(duì)這種規(guī)則的人特別關(guān)注其技術(shù)的驗(yàn)證方法，不當(dāng)?shù)尿?yàn)證和監(jiān)督將導(dǎo)致非律師人員更容易從事某些法律活動(dòng)。

醫(yī)生必須知道的人工智能知識(shí)

醫(yī)療技術(shù)迅猛發(fā)展，這是醫(yī)生與之脫節(jié)的主要原因，反之亦然，使用深度學(xué)習(xí)搶奪患者信息的戰(zhàn)爭(zhēng)已然開始。如前所述，大數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谔峁�機(jī)器人醫(yī)療和人工智能所需的大量信息庫非常重要，這些在未來都是要替代人類的。

算法應(yīng)為戰(zhàn)術(shù)性的醫(yī)療服務(wù)提供應(yīng)有的保障，而不應(yīng)以為企業(yè)追求經(jīng)濟(jì)利益為中心。保證深度學(xué)習(xí)算法適應(yīng)個(gè)體情況，設(shè)計(jì)出服務(wù)于醫(yī)生而非獨(dú)立行事的算法，醫(yī)生是唯一能實(shí)現(xiàn)這兩件事的人。

醫(yī)生如果不能意識(shí)到人工智能和深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療法律風(fēng)險(xiǎn)，后果不堪設(shè)想。所以一個(gè)有用的人工智能必須精確地根據(jù)場(chǎng)景、時(shí)間、地點(diǎn)和個(gè)體確定醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)的特定參考點(diǎn)。

在患者的幫助下，醫(yī)生應(yīng)重新定義所有病例，通過制定個(gè)性化方案，在法律、倫理、方法上擁有相互推翻判定的權(quán)力。如果未能在醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)解決患者問題，一旦出了問題，主治醫(yī)生將可能面臨法律責(zé)任。

不幸的是，醫(yī)生這一職業(yè)有自我創(chuàng)造的習(xí)慣。醫(yī)生的習(xí)慣性做法已經(jīng)形成了與這些個(gè)人習(xí)慣相一致的文化和用人慣例。但常規(guī)需要打破，如果不扭轉(zhuǎn)這種情況，醫(yī)生將進(jìn)一步與當(dāng)代世界脫節(jié)。

醫(yī)生必須包容人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)，就像前幾個(gè)世紀(jì)包容聽診器和X光一樣。醫(yī)生們必須了解其用處和風(fēng)險(xiǎn)，只有如此，他們才能適應(yīng)最佳醫(yī)療方式，保持獨(dú)立性，確保患者安全，促進(jìn)現(xiàn)代醫(yī)療個(gè)性化發(fā)展。