大衞·P·戈德曼：新冠疫情引發第四次工業革命，而中國是這場革命的領導者-大衞·保羅·戈德曼
【文/大衞·戈德曼 譯/觀察者網 由冠羣】
有些戰爭是消耗戰，勝負雙方的傷亡大致相同。而有些戰爭則是不公平的較量，勝者因佔有技術或組織上的優勢而讓輸家承擔了大部分的傷亡代價。
在使用兵刃格鬥的古代戰爭中，士兵轉身逃跑的一方會付出最大的代價，這反映出組織的重要性。
而勝負懸殊的現代戰爭則大多反映出先進技術的重要性，如1870年普魯士使用了後膛炮，1905年日本海軍使用了遠程大炮或1982年以色列利用本國航空電子設備的優勢去獲取勝利。
但在現代戰爭中，優秀的組織能力也能使一個國家取得重大勝利，例如德國在1940年取得的勝利、日本於1942年攻佔新加坡和以色列在1967年大獲全勝。
新冠疫情
在與美國爭奪新冠疫情領導權的戰役中，中國憑藉其優異的組織能力和技術實力贏得了決定性的勝利。中國、韓國和台灣地區的例子證明了在第四次工業革命中應用的人工智能和大數據等技術是有效的。
德國和日本沒有使用電子技術追蹤密接者，也沒有應用人工智能技術分析傳染模式，但它們採用了傳統的公共衞生措施，同樣也將疫情控制得還可以。
不過，與中國、台灣地區和韓國不同的是，德國和日本未能成功地使國民經濟和公民生活恢復如常。
這場戰鬥是出人意料無從準備的。事實上，當戰鬥開始時，雙方都不認為這是一場戰鬥。中國也不是唯一的贏家：在控制疫情方面，所有東亞國家都或多或少地展現出了相同實力，而德國是西方主要經濟體中唯一的贏家。
美國和西歐大部分地區仍在繼續掙扎。中國抓住機遇，在人工智能應用方面進行了一次大規模的全國性試驗，數十家初創公司正在開發適用的技術。
利用智能手機應用跟蹤密接者
《亞洲時報》是第一家報道中國應用高科技手段控制病毒的新聞機構（2020年3月3日發表《中國用人工智能和大數據技術控制新冠疫情》）。此後，有關中國利用人工智能技術控制疫情的更多細節被公佈出來，其中包括喬治敦大學安全與新技術中心翻譯的中國政府研究機構——中國信通院發佈的一份報告。
安全與新技術中心的艾米莉•温斯頓（Emily Weinstein）在2020年8月發佈了一份報告：“目前這場全球疫情給了中國一個機會，使其可以公共和私人領域擴大人工智能的應用範圍。中國的公司正在開發和重組人工智能系統以控制和預防疫情。”
在2020年，正當其他工業化國家的經濟出現收縮之時，中國的經濟卻在擴張。正如國際貨幣基金組織在其2020年10月發佈的《世界經濟展望》中所總結的：
在5月和6月間，隨着許多經濟體暫時解禁了封城措施，全球經濟開始從4月的低谷中觸底反彈。但隨着疫情在一些地方出現了蔓延和加重的趨勢，許多國家放慢了重新開放的步伐，一些國家又再次開始實施局部封城措施。儘管中國經濟的迅速恢復是一大意外之喜，但全球經濟要想恢復到疫情前水平還有很長一段路要走且前途未卜。
亞洲人不僅以最小的生命損失代價抑制住了第一波疫情，而且在此前出現的第二波疫情面前，他們也證明了自己極具韌性。而大多數西方國家在第二波疫情中的感染率已經達到或超過了春季和初夏時的疫情最嚴峻階段。
據報道，美國新冠病例已重新達到4-5月時的峯值。死亡率仍居高不下，每日死亡人數約為700人，或年死亡人數將超20萬人。英國的感染率是前一高峯時的兩倍，法國的感染率是前一高峯時的四倍。但第二波疫情幾乎沒有在東亞地區掀起什麼風浪。
喬治敦大學的艾米莉•温斯頓總結了中國政府報告中的內容，她指出：
自2012年以來，中國已把人工智能當作中國科技創新和高科技發展的重點關注領域。本屆中國政府發佈的政策涉及人工智能的各個方面，從軍事應用到生產製造、生態保護和醫療保健。高層次指導性意見，像2017發佈的《下一代人工智能發展計劃》，就要求在開發智能醫療和健康養老系統時，加大人工智能技術的應用。
2019年12月新冠疫情的出現促使中國政府加大了努力，橫跨人工智能相關領域的大小中國公司都開發和重組了人工智能系統以用於控制和預防疫情。中國國務院在2020年6月發表了一份白皮書，名為《抗擊新冠肺炎疫情的中國行動》，該白皮書指出中國“充分利用”了人工智能技術，該技術不僅可以用於研究、分析和預測新冠疫情的趨勢和發展，還可以用來追蹤感染者，識別風險羣體，幫助企業恢復正常經營。
其他亞洲國家也都在應用中國的技術。日本經濟產業省報告説，在東南亞和南亞地區，有40個城市開發了350個智慧城市項目。
有些中國智能手機應用程序和數據分析技術可能就被應用到了這些項目中，日本正在研究這些程序和技術。騰訊和阿里巴巴都在2020年初推出了智能手機應用程序，專門用於識別那些高危密接者。
使用智能手機應用程序抗疫的新聞已在西方廣為報道，但中國現在已將更先進的技術投入了商用。
喬治敦大學安全與新技術中心翻譯的中國智庫報告指出，中國科技初創公司Airdoc“使用包括視網膜掃描儀和人工智能傳感器在內的智能設備去監測員工的血管狀況、體温、心率、呼吸和其他指標，再結合員工近期行為的數據，就可以快速有效地評估出員工返崗是否有風險。”
根據該公司網站的介紹，Airdoc成立於2015年，“由來自微軟、谷歌、雅虎、新浪、強生、輝瑞等頂尖公司的核心技術產品團隊聯合組建”。
另一家中國初創企業，北京深晶科技公司“開發了THOR系統，這是一套智能測温和預警系統，它使用了高精度體温攝像頭和智能面部檢測技術、目標跟蹤和麪部識別算法去自動採集和記錄所有進入監控點的人的體温，無需接觸，沒有感覺。”
該公司“聲稱該系統每分鐘可測量100人的温度，並且已經部署在了社區、公園、校園、地鐵、汽車站、機場和其他擁擠的公共區域。”
中國使用人工智能技術測温抗疫
中國智庫報告還補充道，北京推想技術公司“開發了一種軟件，可以在CT掃描中尋找與新冠肺炎相似的症狀和特徵。據稱，推想公司的算法可以在肺部圖像中發現新冠肺炎的各種特徵，這些特徵與其他呼吸道感染的特徵截然不同。這種軟件已被部署到了全中國的34家醫院。”
為什麼亞洲地區的檢測率遠低於美英卻依然控制住了疫情，答案是它們快速部署了診斷技術和使用人工智能技術去發現模式並識別可能的感染人羣。到目前為止，美國已經檢測了超過三分之一的人口，而英國已經檢測了超過42%的本國人口。
日本只檢測了2%的人口，台灣地區約4%，韓國5%。中國大陸的報告稱，它檢測了11%的人口。接觸者追蹤和結果分析技術都重點部署在了更可能發生傳染的地區。
當你不知道自己該去檢測什麼地區的時候——比如美英兩國——你就必須檢測所有地區。
東亞應用人工智能技術控制住了新冠疫情。同時為開發和完善人工智能應用，新冠疫情也提供了一個巨大的實驗機會。
中國決不會白白浪費掉一場有益的危機。新冠疫情向中國的數據科學家和企業家提供了一個啓動平台。新冠危機很可能標誌着中國確立了自己在第四次工業革命中的領導地位。
畢竟，想要掌握人工智能技術就需要人類教會那些天生愚蠢的計算機去識別標記區分事物。而計算機分析的質量則取決於數據集的大小。
為開發人工智能技術，計算機科學不可能設計出比新冠病毒傳播數據更有用的數據集。這項工作需要實時精密管理可能涉及大量個人觀察數據的數據集，並且要有能力通過科學檢測將地點、醫療和人口數據與人口抽樣數據關聯到一起。
人工智能技術幫助人類控制住了疫情，對中國而言，疫情更是史無前例地推動了本國人工智能技術的發展。與此同時，西方甚至還沒有開始解決這個問題。這才是最令人不安之處。
（觀察者網由冠羣譯自《亞洲時報》）
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