为此，麻省理工学院Solve孵化器和帕特里克·J·麦戈文基金会（Patrick J. McGovern Foundation）共同努力，展现了如何使用AI应用程序来将让那些在经济上处于边缘境地的群体也能实现兴旺发达。企业家已经在探索如何使用AI以体贴，创新且以往被视作不可能的方式来应对世界上诸多最棘手的挑战。
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与此同时，Crisis Text Line使用机器学习来通过文本消息分析与处于危机中的年轻人相关的单词和短语，并对消息进行分级以确保有风险的用户能够快速获得帮助。通过对海量数据进行处理，该组织已经确定了一些最可能与紧急事件需求相关的预测因素。比如它发现“布洛芬”一词与自残企图之间存在高度相关性。如今可以通过AI来在队列中对包含该单词的消息进行优先排序。但是对外联系还是要志愿心理咨询师来完成，由他们去与那些饱受困扰的短信发送者对接。
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The US retirement system is failing American workers. But after decades of pushing fake fixes – especially forcing people to work longer – US policymakers have an opportunity to make real progress in bolstering Americans' economic security in old age.
proposes a Grey New Deal that would boost economic security for all US workers in old age.
From a long list of criminal indictments to unfavorable voter demographics, there is plenty standing between presumptive GOP nominee Donald Trump and a second term in the White House. But a Trump victory in the November election remains a distinct possibility – and a cause for serious economic concern.
发自波士顿——如今人工智能（AI）已越来越多地出现在企业和政府的决策之中。尽管各类人工智能工具仍然主要掌握在那些将利润置于目的之上的机构手中，但这些新技术也可以在促进社会公益方面发挥同样强大的作用。
为此，麻省理工学院Solve孵化器和帕特里克·J·麦戈文基金会（Patrick J. McGovern Foundation）共同努力，展现了如何使用AI应用程序来将让那些在经济上处于边缘境地的群体也能实现兴旺发达。企业家已经在探索如何使用AI以体贴，创新且以往被视作不可能的方式来应对世界上诸多最棘手的挑战。
AI最令人兴奋之处在于其能吸收大量数据并识别出更精确的相关性（诊断），同时又可以将因果关系结论和最终的决策留给人类来完成。这种人机互动对于那些具有社会影响力的政策动议尤为重要，因为这些动议包含较高的伦理道德考量，而对边缘人群的生活改善程度则是衡量其成功与否的标准。
此外算法的优良程度取决于训练它们的数据，而将哪些数据涵盖在AI模型中的选择则天然地存在偏差，或者正如俗话说：“上梁不正下梁歪”。
以金融普惠性和信誉度问题为例。对那些没有银行帐户的人来说，获得贷款或信用卡几乎是不可能的。但许多没有银行账户的人可以通过其他方式来证明其信誉，例如通过按时支付水电费和电话费。
比如目前为智利和墨西哥两国130万民众提供服务的Destácame就是一个基于AI的平台，利用一种算法来运用那些一般不会报告给征信机构的数据来创建一个替代性信用评分。通过证明其客户的还贷能力，该平台有助于减少通常阻止金融机构向这类民众贷款的各类障碍。
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同时在教育和卫生领域，AI可以显著降低提供优质服务的成本并提升其成果。比如Century Tech的教育平台就通过将背诵任务和行政事务自动化来提高教师的生产力。在了解了每个学生的学习方式之后，它还能提供旨在提高学生在校表现的个性化个人学习计划。
同样，Ada Health可以同时为患者和医护人员提供服务。该平台的对话界面以自然语言处理为基础，可为患者提供即时的个性化医学建议以帮助他们确定下一步该如何行动。同时其AI引擎和经过甄选的医学知识库可以为社区卫生工作者、药剂师，护士和助产士等准专业医疗卫生人员提供临床决策支持工具。在人手严重短缺的卫生服务前线岗位，这种支持可以使病人转危为安。
但是机器人可以做的事情依然是有限的。尽管AI工具可以分流客户服务请求，甚至可以为更多人提供心理支持，但要建立真正的深度联系还需要人来亲身交流。
比如ISeeChange平台就将自然语言处理与用户生成的数据和传感器网络相结合，为城市提供了关键数据以改善其气候应对能力，基础设施设计乃至公共安全。居民将有关其社区的详细事件和数据提交到平台，然后平台会将这些个人经验汇总到气候模型之中。
与此同时，Crisis Text Line使用机器学习来通过文本消息分析与处于危机中的年轻人相关的单词和短语，并对消息进行分级以确保有风险的用户能够快速获得帮助。通过对海量数据进行处理，该组织已经确定了一些最可能与紧急事件需求相关的预测因素。比如它发现“布洛芬”一词与自残企图之间存在高度相关性。如今可以通过AI来在队列中对包含该单词的消息进行优先排序。但是对外联系还是要志愿心理咨询师来完成，由他们去与那些饱受困扰的短信发送者对接。
这些示例说明了新的业务模型可以如何协助从大数据和AI技术中提取更多价值，从而使那些以往被数据经济所排斥的人们受益。这就是为何麻省理工学院Solve孵化器和帕特里克·J·麦戈文基金会联手支持科技企业家解决全球问题的原因。我们将在早期阶段继续寻找有那些有前途的企业；使它们具备增长，扩展和多样化的能力；并宣传它们的事迹以促进更多将AI用于社会公益的活动。对此Solve的评审团会在即将到来的Solve挑战赛决赛中选拔一批新的科技企业家。
AI有潜力改善数十亿人的生活——但前提是它必须直接为那些最需要帮助的人创造并传达价值，而非提升那些本已为特权阶层服务的业务。通过利用这些技术来实现社会公益，当今的新型企业家可以创造持久且变具有革性的改变。
Crisis Text Line项目已获得帕特里克·J·麦戈文基金会资助并入围Solve决赛圈。本评论文章对该项目的描述不会影响麻省理工学院Solve项目的最终评选结果。