使用人工智能（AI）技術可以帶來很多好處，其中之一就是可以幫助我們從不同的角度看待社會問題。盡管業界對AI技術可能出現的濫用有很多討論，但我們絕對不能忽視AI應用好的一方面。全球有很多復雜的問題，而AI技術提供了一種寶貴的工具，幫助人們提高能力，為一些棘手的問題找到解決方案。以下，就是人工智能造福社會的十大最佳應用。

癌癥篩查

深度學習算法支撐的AI技術，已經被用于醫療保健領域。特別是AI的影像識別能力，有望在癌癥識別和篩查方面發揮作用，其中也包括乳腺癌。

AI技術還被用于預測疾病在整個醫療網絡中的發展。西奈山（Mount Sinai）醫院的一個小組，使用基于深度學習的AI算法，預測疾病的發展，實現了94%的準確度，該項目涉及的疾病包括肝癌、直腸癌和前列腺癌。

借助已經發表的癌癥研究、臨床試驗和藥物研發工作，已經有大量的數據可供AI技術使用，幫助它們檢查并指導醫療保健決策。

拯救蜜蜂

你知道「世界蜜蜂計劃（The World Bee Project）」正在使用人工智能技術來拯救蜜蜂嗎？

全球的蜜蜂數量正在下降，這對我們的星球和我們的糧食供應來說是個壞消息。

通過與甲骨文（Oracle）的合作，世界蜜蜂計劃希望，學習如何通過蜂巢上的物聯網傳感器、麥克風和攝像頭收集數據，從而幫助蜜蜂生存和繁衍。然后將這些數據上傳到云中，并通過AI進行分析，以識別出其中的趨勢或者模式，以指導早期干預工作，幫助蜜蜂生存。最終，AI技術讓我們可以更輕松地在全球范圍內共享實時信息，并采取行動拯救蜜蜂。

殘疾人專用工具

人工智能造福人類的另一種用途是，幫助殘障人士克服殘障帶來的問題。

華為使用人工智能和增強現實技術創建了StorySign，這是一個免費的移動應用程序，可以將文本轉化成手語，幫助失聰兒童學習閱讀;華為還創建了Track.Ai，這是一款易于使用、價格并不昂貴的設備，可以識別兒童的視覺障礙，因而可以在疾病導致失明之前就開始治療。

華為還開發了另一款AI應用程序Facing Emotions，可以將情緒轉化成簡短的聲音，這款應用程序可以評估在其他人臉上“看到”的情緒，幫助盲人“看到”正在和他們交談的人的情緒，該應用程序使用了手機上的后置攝像頭來評估鼻子、嘴巴、眉毛和眼睛，然后由人工智能技術分析這些面部特征的表情以及它們傳達的情感——鄙視、憤怒、恐懼、厭惡、悲傷、幸福或驚喜。

氣候變化

有了AI技術，我們還可以解決世界最大的問題之一——環境問題。氣候變化是一個巨大的問題，但是人工智能和機器學習領域的一些思想領袖們相信，技術可以解決這個問題。

機器學習可以改善氣候信息學——機器學習算法大約支撐了30種政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change）使用的氣候變化模型。人工智能還可以幫助教育和預測氣候變化對不同地區的影響。蒙特利爾學習算法研究所（MILA）的研究人員正在使用GAN（生成對抗網絡），來模擬強風暴和海平面上升造成的破壞。

野生動物保護

利用人工智能技術保護地球的另一種方式是在動物保護方面，這種技術，讓資金不足的動物保護主義者有機會以低成本的方式分析數據。

夏威夷大學考艾島瀕危海鳥恢復項目（University of Hawaii’s Kauai Endangered Seabird Recovery Project）使用人工智能技術，分析了600個小時的音頻，以檢測鳥類和電線之間的碰撞次數。

在另一個項目中，為了利用人工智能技術阻止瀕臨滅絕物種的減少，南加州大學社會人工智能中心（University of Southern California Center for Artificial Intelligence in Society）使用無人飛行器，來尋找偷獵者并定位動物。無人機收集到的數據會被發送回來，然后由機器學習工具進行分析，這些工具使用博弈論來幫助預測偷獵者和動物的活動。

Wild Me和微軟還在使用人工智能技術，對人們上傳到互聯網上的照片進行自動識別，記錄和跟蹤鯨鯊等瀕臨滅絕的動物的情況。

戰勝世界饑餓問題

終結世界饑餓危機最可行的工具之一，就是人工智能技術。它可以分析數百萬個數據點，幫助確定理想的農作物、培育種子、最大化電流輸出并且精準控制除草劑的施用。

在這些方面，有很多應用程序已經投入使用了，但是我們想在這里強調的是營養早期預警系統（NEWS），該系統使用機器學習和大數據，來識別出由于作物歉收、食品價格上漲和干旱等原因而風險上升的地區。

減少不平等與貧困

盡管一直存在著這樣的爭議——人類的偏見可能會通過存在偏見的算法或者訓練數據集進入人工智能，但是人工智能技術實際上是可以幫助減少不平等現象的。

芝加哥大學數據科學和公共政策中心（The Center for Data Science and Public Policy of the University of Chicago）的Aequitas項目和IBM的AI Fairness 360，都是可以跟蹤和糾正偏差的開源工具包。智能文本編輯器Textio能夠使職位描述更具包容性，該工具幫助一家出版商將女性員工的招聘比例從之前的10%提高到了57%。倫敦大學帝國學院（Imperial College of London）正在訓練人工智能，根據街道圖像識別城市生活條件中的不平等現象，以期最終使用這些信息來改善現狀。與之類似，斯坦福大學在使用人工智能技術分析衛星圖像，以預測貧困地區，進而影響經濟援助。

利用人工智能/機器學習消除貧困的另一種做法，是IBM的科學造福社會（Science for Social Good）工作開發的Simpler Voice，它可以幫助文盲克服不識字的困難。

排查“假新聞”

人工智能是將“虛假新聞”推向大眾的推手。

但是谷歌、微軟和草根“虛假新聞挑戰”（Fake News Challenge）正在使用人工智能技術（機器學習和自然語言處理）自動評估文章的真實性。由于必須要監控的帖子、Facebook動態的數量數以萬億級，所以無法手工完成監控，公司還會使用人工智能技術來查找可能標志著虛假新聞的詞語和模式。

其他依賴人工智能技術分析內容的工具還包括Spike、Snopes、Hoaxy等。

評估醫學影像

總體而言，人工智能技術正在通過多種方式改善醫療保健系統。

總部位于德國的Siemens Healthineers是一家領先的醫療技術公司，該公司將人工智能技術集成到很多技術之中。其中一項技術是AI-Rad Companion.4，這是一個放射科助理，可以支持醫學成像閱讀和測量的常規任務。人工智能增強了醫學成像檢查，可以幫助那些勞累過度的放射科醫生，減輕一點他們的工作量。

另一項創新是AI-Pathway Companion5。該工具結合了來自病理學、影像學、實驗室和遺傳學的洞察力，可以根據數據，為每一位患者提供狀態預測和下一步的治療建議。

確定升級優先次序

在南加州大學社會人工智能中心（University of Southern California Center for Artificial Intelligence in Society），他們部署了人工智能技術，以明確如何在地震時維持洛杉磯的供水。

由于該市公共事業基礎設施老化，該項目在供水管網中確定需要修繕提升的區域，優先將為重要的基礎設施（例如為醫院、疏散中心、消防隊和警察中心等地供水的基礎設施）供水的管道升級成抗震管道。人工智能可以通過模擬大量不同的場景，找到最佳解決方案，因而非常適合用來解決這個問題。