开发应对 COVID-19 的 AI 解决方案中的考量、良好实践、风险与陷阱
计算机与社会
2020-08-21 v1 人工智能
机器学习
社会与信息网络
摘要
COVID-19 大流行对人类社会构成重大挑战，截至 2020 年 7 月 13 日已有 1270 万例确诊[1]。在先前工作中，我们描述了人工智能如何用于应对该大流行，涵盖分子、临床与社会尺度的应用[2]。在本后续文章中，我们回顾这三个研究方向，评估所采用方法的成熟度与可行性水平，以及其运营化潜力。我们还总结了在制定和部署不同尺度 AI 应用时常见的一些风险与实际陷阱，以及指导原则和最佳实践。
引用
@article{arxiv.2008.09043,
title = {Considerations, Good Practices, Risks and Pitfalls in Developing AI Solutions Against COVID-19},
author = {Alexandra Luccioni and Joseph Bullock and Katherine Hoffmann Pham and Cynthia Sin Nga Lam and Miguel Luengo-Oroz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.09043},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 1 figure