自從 SARS-CoV-2 大流行開始以來，我(也許還有你)一直想知道為什么在地球上我們沒有利用最近記憶中最被炒作的技術(shù)來做除了賣東西之外的其他事情。這些將是大數(shù)據(jù)、人工智能以及機(jī)器和深度學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域。

終于，似乎有人擁有了。

本周發(fā)表在《自然》雜志上的一篇社論和論文顯示，一個(gè)由數(shù)據(jù)科學(xué)家、流行病學(xué)家和公共衛(wèi)生專家組成的團(tuán)隊(duì)將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于 Covid-19 邊境測(cè)試問題。過度擴(kuò)張的希臘政府使用該框架來確定何時(shí)以及如何重新開放其經(jīng)濟(jì)命脈：游客的邊界。

政府缺乏資源來測(cè)試所有旅行者是否接觸過 Covid-19。此外，基于游客原籍國的隨機(jī)檢測(cè)或篩查往往會(huì)漏掉無癥狀的受感染游客。

研究人員開發(fā)了一種名為 Eva 的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，被稱為一種高效且有針對(duì)性的 Covid-19 邊界測(cè)試方法。此前，希臘政府依賴于基于旅行歷史的隨機(jī)測(cè)試，這是對(duì)稀缺資源的低效利用。Eva 進(jìn)一步分析了從乘客信息表中收集到的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

結(jié)果?Eva 發(fā)現(xiàn)的感染但無癥狀旅行者的數(shù)量是隨機(jī)監(jiān)測(cè)測(cè)試的 1.85 倍，其中在旅游旺季期間發(fā)現(xiàn)的數(shù)量高達(dá) 4 倍。

研究人員報(bào)告說：“我們的結(jié)果引起了人們對(duì)基于人口水平流行病學(xué)指標(biāo)的與國家無關(guān)的國際提議的邊境控制政策的有效性的嚴(yán)重?fù)?dān)憂?！? “相反，我們的工作代表了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在保護(hù)公共健康方面的潛力的成功范例?！?

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)未能在大流行中發(fā)揮很大作用的部分原因是缺乏數(shù)據(jù)，部分原因是更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私規(guī)則。這是可以理解的。訓(xùn)練機(jī)器和深度學(xué)習(xí)算法所需的大量未開發(fā)大數(shù)據(jù)由政府和企業(yè)持有。

正如Nature的編輯所指出的，需要數(shù)據(jù)隱私框架，以便與研究人員共享相關(guān)數(shù)據(jù)。

Eva 的創(chuàng)建者注意到了這一要求，開發(fā)了符合歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。GDPR 制定了收集數(shù)據(jù)并獲得同意以存儲(chǔ)和使用個(gè)人信息的規(guī)則。

這是一個(gè)很好的第一步，但必須進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私規(guī)則，然后我們才能利用大數(shù)據(jù)和人工智能來對(duì)抗 Covid-19?！斑€必須關(guān)注算法設(shè)計(jì)方式以及用于訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)的透明度，”《自然》社論正確地指出。

使用可信賴的算法來幫助抑制大流行對(duì)公共衛(wèi)生的好處可能超過了數(shù)據(jù)隱私的風(fēng)險(xiǎn)。畢竟，我們?cè)谙螺d應(yīng)用程序時(shí)經(jīng)常不假思索地點(diǎn)擊“條款和條件”上的“同意”按鈕。

希臘政府的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)代表了朝著適當(dāng)應(yīng)用技術(shù)邁出的有希望的第一步，該技術(shù)的潛力遠(yuǎn)不止賣東西。