疫病との戦いに人工知能とビッグデータが爆発的に役立つでしょうか?

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新型コロナウイルス感染症の発生と蔓延は、全国の人々の心を動かしました。社会のあらゆる分野がこの伝染病に対する非暴力的な戦いに参加した。

業務再開に伴い、防疫活動は厳しい戦いの後半に入った。運輸省のデータによると、2月18日までに1億6000万人が職場に戻り、都市の公共交通機関のサービスも徐々に再開されると予想されている。では、交通量が急増する中、どうすれば公共の安全を確保し、流行の大規模な拡大を防ぐことができるのでしょうか?移民人口のマクロレベルの管理からミクロレベルの体温検査まで、どのようにすれば防疫活動をより科学的かつ効果的に行うことができるでしょうか?

正直に言うと、これはかなり抽象的な質問です。しかし、ビッグデータと人工知能がこれまでも、そしてこれからも、伝染病の予防と制御においてかつてないほど重要な役割を果たし続けていくことを否定する人はほとんどいないだろう。それはどれくらい重要ですか? 2月10日の国務院記者会見で、民政部基層政治力構築・コミュニティ統治部の部長は「コミュニティが疫病と闘うのに役立つソフトウェアを開発できるだろうか。これは10億元を寄付するよりも役に立つだろう」と率直に述べた。

実際、流行期には、感染者や濃厚接触者のスクリーニングであれ、非集合・非接触の生産・生活秩序の整備であれ、ビッグデータや人工知能への需要が爆発的に高まり、むしろ偶然の傾向を生み出した。

例えば、ビッグデータといえば、リアルタイムで更新される伝染病マップを誰もが思い浮かべるでしょう。政府関係者からインターネット企業まで、多くのプラットフォームが関連データベースを構築しています。流行情報がリアルタイムで入力されると、流行マップを通じて、確定症例や疑い症例など、全国各地の動態情報を総合的に把握でき、流行の傾向が一目でわかります。

17年前のSARSと比べると、ビッグデータ技術の発展により、この疫病に対する理解は確かに大幅に向上しました。例えば、武漢当局は以前、春節期間中に500万人が武漢を離れたと発表していた。昔は、特に電車の切符に実名制がなかった時代ですから、人口移動に関するデータを具体的に把握するのは実は非常に困難でした。しかし、今日では武漢を離れた500万人がどの都市に行ったのかがはっきりとわかり、防疫活動の基礎が築かれています。

各地のコミュニティが閉鎖的に運営されて以降、ほとんどの人が自主的に健康情報を報告しているのではないかと思います。私が住んでいるようなコミュニティでは、情報を記入することでコミュニティへの入退出の証明として使用することができます。こうした情報報告の一部は政府関係アプリを通じて行われ、その他はWeChatやAlipayなどのプラットフォームに依存しています。

デジタル政府プラットフォームの普及は、ビッグデータの実用的価値を直接反映している。感染症の問い合わせからオンライン医療相談、さらにはマスクの予約や購入に至るまで、感染症流行中にデジタル運用が実現され、移民人口の正確なグリッドベースの管理に役立っている。

実際、海外では感染症の監視や管理にビッグデータを活用することはすでに一般的です。たとえば、2008 年に Google は、キーワード追跡技術を使用してインフルエンザの発生を検出するための貴重なデータを大量に収集する「Google Flu Trends」を開始しました。

Reference Newsの最新レポートによると、感染拡大後、感染症を追跡するトロントに拠点を置く企業が人工知能システムを通じてコロナウイルスの流行拡大に関する警告を正確に発していたという。その動作原理は、世界的なニュースレポート、CDC レポート、リアルタイムの衛星気象データ、フライト情報など、膨大な量のデータの処理に依存しています。

もちろん、ビッグデータに基づく移民人口の管理、政府プラットフォームのクラウド承認、人工知能に基づくウイルス感染の予測などと比較すると、それらの応用には、より詳細で具体的なシナリオもあります。

例えば、帰省ピーク時には、市内のショッピングモール、地下鉄駅、空港など混雑する公共の場所の多くのエリアで「AI防疫専門家」のブラックテクノロジーが導入され、非接触でリアルタイムの体温検知、マスク着用識別、早期警報などが実施される。一部の科学研究部門や機関は、自動消毒、薬剤投与、体温測定が可能な補助診断・治療ロボットやインテリジェント消毒・検査ロボットも開発しており、非接触型遠隔治療を実現している。

危険な場所での無人による伝染病予防と制御の需要により、人間が機械に置き換えられる動きが早くから始まっている。多くの新しい技術ツールはまだ試験段階にあり、大規模に適用できる機会はないが、すでにその地位を確立している。この極めて偶然の恩恵により、ビッグデータや人工知能の実践者は、物流や食品配送業界における無人配送など、業界の明るい未来を思い描き始めています。

予測の観点から見ると、ビッグデータと人工知能は確かに流行後の新たなトレンドを先導するだろう。これは一方では、彼らが感染症の予防と抑制において果たしてきた重要な役割に基づくものであり、他方では、関連する業界政策が相次いで発表されたことも考慮したものである。

例えば、前述のように、民政部はコミュニティのスマート管理レベルを向上させるためにコミュニティの防疫ソフトウェアの開発を直接呼びかけました。また、2月4日には工業情報化部も「人工知能のエンパワーメントを最大限に活用し、新型コロナウイルス肺炎の流行と戦うための協力に関するイニシアチブ」を発表し、地方政府に人工知能製品とソリューションへの研究開発投資を増やすよう奨励しました。

この流行病は、ビッグデータと人工知能の重要性が最も強調された流行病であると言える。しかし、一方で、感染予防・抑制が徐々に終息に向かうにつれ、移住者のデジタル管理やスマートシティの建設は継続され、非接触やクラウドオフィスなどの対応する特別な需要は徐々に減少するだろう。

結局のところ、これは非常にコストのかかる生産および生活モデルであり、特別な時期のための特別な手段です。しかし、一部の人工知能製品の研究開発コストは高すぎて、大量生産には程遠い状況です。さらに、医師などの一部の技術職は、依然として人工知能ロボットによる遠隔治療では代替できない。ビッグデータと人工知能のブームがどれくらい続くかはまだ分からない。

ビッグデータや人工知能企業にとって、市場の需要によってもたらされた短期的な産業ブームの背後には、いくつかの発展の罠も隠れていることを思い出す必要があります。

最も典型的な問題はプライバシーとセキュリティです。たとえば、さまざまな関連する伝染病予防プラットフォームやミニプログラムは、どのようにして情報収集がプライバシーの境界に準拠していることを保証し、漏洩を防ぐために情報をどのように保存および管理するのでしょうか。公共の場での顔認識技術はどのような収集と使用の境界に従うべきでしょうか?

流行の特別な期間中、これらの問題への対応は相応の優先順位が付けられておらず、一部の賃貸プラットフォームも入居者に健康情報や旅行情報の報告を求めている。しかし、感染が収束するにつれ、感染拡大中に発生したビッグデータや人工知能の普及に伴うプライバシーやセキュリティの脆弱性、さらにはそこから派生したセキュリティ問題が徐々に注目されるようになると予想される。

いずれにせよ、これらのギャップはタイムリーに埋められる必要があります。ビッグデータと人工知能の開発は、特殊な事情により、合法かつコンプライアンスの軌道から逸脱することはできません。

著者はメディア評論家である

（校正：ヤン・ジンニン）