AI在社会创新中的应用与挑战
2024年10月01日⏰星期二🗓农历八月廿九🎁国庆节
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
近年来，人工智能（AI）在解决社会挑战方面展现出巨大潜力，本文将围绕AI在社会创新中的应用及相关框架进行阐述。
AI在社会创新中的潜力
- 广泛应用领域：AI在医疗、环境、经济赋能、教育等多个领域都有应用，如SAS Brasil的宫颈癌筛查、High Resolves的AI增强教育举措等。
- 实施现状：全球各地的社会创新者都在积极部署AI，低收入和中等收入国家与高收入国家在实施方面的差距不大，但在实施领域上有很强的多样性。
PRISM框架助力AI应用
- 框架概述：PRISM框架基于Presidio框架，强调不同的采用路径与组织、技术和数据准备程度的不同水平相互依赖，同时需要与组织的影响力目标保持一致。
- 采用路径：包括有意识的修补（Conscious tinkering）、价值证明（Proof of value）、效率提升（Efficiency enhancement）、交付改进（Delivery improvements）、AI作为核心资产（Al as a core asset）、AI优先组织（Al-first organizations）等路径。
- 案例分析：Ashoka通过内部部署AI进行试验，从简单的应用开始，逐渐发展出更复杂的应用；LifeBank的“Light”员工推荐系统是一个半自动化系统，有助于提升决策支持；SAS Brasil正在开发面向外部的AI诊断工具，以预测宫颈癌风险并加快诊断速度。
AI应用的能力和风险
- 伦理方面：确保AI系统公平、透明、可问责，并建立伦理AI框架。例如，SAS Brasil在部署AI诊断工具时，努力解决数据偏差问题，确保数据收集的伦理和研究的完整性。
- 数据方面：包括编目数据资产、创建数据策略、通过架构组织数据、管理和准备数据、确保数据安全和保护、获取用户同意和控制数据使用、进行匿名化和隐私设计以及实施数据治理等。
- 业务和组织方面：涉及领导和愿景、利益相关者参与、持续学习和适应、技能开发和获取、变更管理以及文化等要素。例如，RECODE通过建立联盟和制定宣言来推动AI的民主化和伦理使用。
- 技术方面：选择合适的AI技术至关重要，包括考虑技术类型（如文本数据、视觉数据、听觉数据、用户行为数据等）、模型复杂性、训练数据要求、可解释性、延迟和实时处理、可扩展性和部署环境、模型更新和维护、集成和生态系统兼容性以及互联网访问等。
- 成本和指标方面：AI部署的成本包括开发成本、数据准备成本、数据获取成本、硬件成本、基础设施成本、许可证费用、人员和变更管理成本、培训成本、集成成本以及法律和合规成本等。指标包括效率提升、成本效益、准确性提高、覆盖范围、结果改善、学习和适应能力以及利益相关者满意度等。
总之，社会创新者在AI应用方面发挥着引领作用，PRISM框架为他们提供了一种迭代的、负责任的和有效的AI实施方法。然而，在应用AI时，需要注意各种能力和风险的评估，以确保AI的应用是公平、透明和可持续的。
AI解读
AI提示词
- 本文使用如下提示词，由豆包@字节跳动提供解读
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[约束条件]
- 避免敏感词: 对于敏感词、限制词要进行规避或用拼音、emoji表情代替。
- 内容充实: 文案输出要求内容丰富，不要简单生成。
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- 核心要点加粗: 在每个阶段的核心要点请加粗展示。
- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容，不允许随意杜撰或联想，禁止使用正式、重复和机械化的语气。
现在，请根据这份文件撰写一篇文章进行归纳总结。
报告原文
报告共32页（7.2MB），扫码即可获取。
