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近年来，新兴技术对社会创新活动的基础支撑作用明显地增强。为了理解AI在社会创新中的影响和潜力，世界经济论坛（WEF）于今年4月发布《人工智能的影响力：人工智能在社会创新中的作用》白皮书。该报告借鉴了来自50多个国家的300个社会创新者的调查数据，以及各国构建AI社会创新生态系统的90项举措，通过前沿案例揭示了高收入和低收入地区人工智能技术应用的代表性特征，分析了AI在解决各类社会问题方面的潜力优势。该报告根据社会创新领域应用及推广人工智能相关这类的产品所遭遇的实践障碍，提出应对风险挑战的相关策略。
社会创新是技术创新、商业活动、社会关系和社会影响的交叉点，技术在社会创新中的作用范畴会跟着时间推移发生改变。从完成自动化任务到提供实时见解，人工智能技术对社会创新活动的影响力在逐步扩大。时至今日，世界各国以AI为基础的创新研发大多分布在在哪些领域？从白皮书对各国社会创新体的调查数据分析来看，人工智能主要被应用于医疗保健、气候平均状态随时间的变化和环境可持续性、经济赋能、教育及基础设施等相关领域的社会创新，且在世界各主要区域，尤其是高收入国家和中低收入国家分别呈现不同的发展特征。
医疗保健行业受到人工智能的影响最显著，28%参与调查的社会创新者正在利用人工智能技术寻求这一领域实践问题的解决方案，通过机器学习和自然语言处理的相关功能来增强产品供给的质量、规模、速度和效率。例如，为部分群体无偿提供心理健康咨询服务的新产品，可以通过算法对用户数据来进行分类识别，再根据结果提供个性化的心理健康资源推荐建议。气候平均状态随时间的变化和环境可持续发展，是目前AI在社会创新活动中的第二大应用领域，21%的社会创新者正在围绕可持续发展目标开发人工智能相关这类的产品。例如，用AI处理来自卫星图像的大量数据，计算碳排放的生物量；在海洋清理方面，利用人工智能技术和数据处理，通过预测塑料碎片的移动和聚集规律，优化清理作业，实现高效清除。此外，16%的社会创新者将人工智能技术应用于作物监测系统、精准农业技术和预测分析模型进行经济赋能，例如使用多传感器收集田间数据，通过机器学习分析为农民提供实时见解，来提升作物产量并减少浪费。
世界各国主要根据本国的社会需求和实践挑战，制定相应的AI发展战略，因此推动人工智能参与社会创新的实践领域存在不同的区域特征。例如，以欧洲为代表的高收入地区具有完备的创新生态系统，受到绿色协议等举措支持，社会创新者主要关注可持续发展和应对环境挑战等问题。白皮书显示，在生态环境领域应用人工智能的创新体，有66%来自高收入国家；中低收入国家则倾向于通过人工智能解决经济社会持续健康发展的具体问题，例如，非洲地区的社会创新者正在用AI以应对医疗挑战，例如开发低成本的疟疾诊断工具；在拉丁美洲，六分之一的社会创新体通过人工智能来应对教育挑战、提升教育供给能力。
白皮书认为，AI是加速社会创新的工具和催化剂，能够在社会创新中发挥及其重要的作用，如果得到适当性、包容性和负责任的利用，有可能重新定义一些普遍性和关键性社会挑战的应对方法。目前，AI在社会创新的基本功能包括以下方面：自动化功能能简化烦琐和重复的任务，例如诊断服务的图像识别功能，能够减少分析图像模式和趋势所需的时间；机器学习和自然语言处理的联合应用是AI在社会创新中最为普遍的组合，它使各组织能够高效、低成本地分析大量数据、确定模式并提出建议；此外，大约10%的社会创新者正在运用人工智能的预测分析功能，这在医疗保健、经济赋能领域最为普遍，如预测作物产量、监测供水系统、支持健康诊断、减少能源贫困等。
人工智能的加快速度进行发展很大程度上取决于知识、数据、研究和资源的可及性。在过去20年中，人工智能能力的提升主要是由一直在变化的并行技术和人工智能ECO所促成的。例如，跟着社会组织机构可访问的数据量变得更大，访问加载速度要求变得更快，处理的数据种类变得更多，需要更强大、更高效的处理手段才能实现上述数据分析需求；图形处理单元和云计算的发明，使AI系统能够处理这样的大数据，同时，用于人工智能应用的专用处理器极大地提高了数据处理率。白皮书认为，人工智能及相关技术的发展可以归功于全球互联，使得开源软件能够在开发者之间传播，减少了冗余测试和无效发明，并允许公司在最佳实践领域进行合作。也就是说，信息共享、开源代码和大数据共同促成了人工智能的兴起，进一步加强了人工智能在社会创新活动中的作用。
尽管存在着诸多优势并取得了系列进展，人工智能的应用推广仍然面临一些障碍和挑战，如何弥合信任差距、促进合作，对人工智能在社会创新中的成功应用至关重要。白皮书显示，尽管高收入国家普遍存在较为完善的人工智能“生态系统”，但中低收入国家并没有向社会创新者提供行之有效的本地化政策支持，导致人工智能融入社会创新过程中会遇到不同程度的障碍。例如，虽然人工智能在东南亚的兴起为社会创新和经济增长提供了潜在机遇，但受到数据共享挑战等阻碍，该地区的政策格局缺乏商业运营和社会企业充分利用人工智能所需的明确性指导，阻碍了社会创新者利用人工智能提供解决方案的协作努力。
人工智能在社会创新应用中的挑战主要包括：技术复杂性和技能差距，人工智能技术的复杂性超出了许多社会企业所能掌握的专业知识，因此需要向部分技术提供人工智能教育或培训来弥合技能差距，促进技术多样性；资源密集度，人工智能的资源需求较高，对预算有限的社会创新者形成了挑战，对于那些没有大量资金支持的创新者来说，高性能的计算和数据存储要求可能会使人工智能项目变得不可持续；数据质量，有效的人工智能依赖于高质量的数据，当数据稀缺、不全面或质量差而导致人工智能模型不准确时，就会对其创新应用构成挑战；技术获得机会，发展中国家对于人工智能技术的获得机会有限，阻碍了人工智能的创新和应用，尤其是评估和实施AI系统所需的硬件、培训和知识导致高昂的拥有成本和基础设施挑战。
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