指南：人道主義工程項目將工程師、決策者、非營利組織和地方社區聚集在一起，利用技術造福人類。 技術、社區和可持續性的結合提供了相當大的創新機會。 我們仍然生活在這樣一個時代，數百萬人生活在赤貧之中，得不到清潔水、基本衛生設施、電力、互聯網、高質量.人道主義工程項目使工程師、決策者、非營利組織和地方社區聚集在一起，利用技術造福人類。

技術、社區和可持續性的結合提供了相當大的創新機會。 我們仍然生活在一個極端貧困的時代，數百萬人無法獲得清潔水、基本衛生、電力、互聯網、優質教育和保健

顯然，我們需要全球解決辦法來應對我們星球面臨的最嚴重挑戰。人工智能如何幫助應對關鍵的人道主義和可持續發展挑戰？

首先，聯合國可持續發展目標是17個全球目標的集合，旨在應對緊迫的全球挑戰，實現包容性發展，并在2030年之前以可持續的方式促進和平與繁榮。 人工智能使構建模仿人類智能的智能系統成為可能，從而解決現實世界的問題。

最近人工智能的進步從根本上改變了我們的思維、生活和合作方式。 我們的日常生活圍繞人工智能驅動的解決方案，智能音箱播放喚醒提醒，智能手表跟蹤我們早上走路的步數，智能冰箱推薦早餐食譜，智能電視提供個性化的內容推薦。 導航移動應用根據實時交通情況推薦最佳路線。 顯然，人工智能時代已經到來我們如何利用這種變革性技術擴大對社會公益的影響？

加速人工智能驅動的社會創新

人工智能的核心能力，如機器學習、計算機視覺、自然語言理解和語音識別，為應對人道主義挑戰和擴大對服務不足社區的積極影響提供了新的途徑。 ML使機器能夠處理大量數據，連接底層模式，并為決策獲得有意義的洞察力。 深度學習等ML技術為創建基于人工神經網絡的復雜人工智能模型提供了強大的能力。

人工智能模型可以用于許多實際情況，如流行病學預測。 人工智能工具可以利用最近的流行趨勢、治療數據和旅行歷史來模擬和預測暴發的傳播，例如在資源貧乏的環境中的新皇冠。這將有助于各國政府和衛生機構查明高風險地區，管理基本醫療用品的供應和需求，并制定當地補救辦法來控制這一流行病。

計算機視覺技術處理數字圖像和視頻中的視覺信息，以產生有價值的推論。 經過訓練的AI模型幫助醫生檢查臨床圖像和識別隱藏的惡性腫瘤模式，支持快速決策和病人治療計劃。 最近，智能揚聲器將他們的對話AI功能擴展到醫療用例，如慢性病管理、處方訂購和緊急護理預約。

這一進展為推動醫療保健創新提供了可能性，從而打破了準入障礙，并向邊緣化人口提供了高質量的健康保險劍。 旨在連接數字斷開的人的全球教育項目可以使用衛星圖像和ML算法來繪制學校位置。 人工智能驅動的學習產品越來越多地被引入，以提供個性化的體驗，并對幼兒進行數學和科學方面的培訓。

人工智能和物聯網（物聯網）的結合有助于快速開發有意義的農業解決方案監測土壤健康，評估作物損害，優化農藥使用。 這使當地農民能夠模擬不同的情景，選擇適當的作物，以最大限度地提高質量和產量，并為實現零饑餓和經濟賦權的可持續發展目標作出貢獻。

解碼最佳實踐

為了提供高的社會影響，人工智能驅動的人道主義方案應該遵循自下而上的方法。 一個人應該始終從最終用戶的需求出發，確定目標社區/用戶、他們的主要痛點、創新機會和預期的用戶體驗。

最重要的是，始終檢查AI是否與手頭的問題相關，或者調查是否有有有意義的替代方案。 了解人工智能解決方案如何為相關方提供價值，為當地社區實現可持續發展目標做出積極貢獻。 為程序成功的不同維度定義一組度量。數據采集對于構建需要訪問有意義和高質量數據的健壯ai模型至關重要。

要為人道主義領域提供有效的人工智能解決方案，就必須清楚地了解所需數據和獲取此類數據的相關來源。 例如，衛星圖像、電子健康記錄、普查數據、教育記錄和公共數據集被用來解決教育、保健和氣候變化方面的問題。 與關鍵領域參與者的伙伴關系對于解決數據稀缺領域的數據差距至關重要。

在人道主義項目中負責任地使用人工智能可以通過實施標準和最佳做法來實現公平、包容、安全和隱私控制。 經常檢查模型和數據集的偏見和負面經驗。 數據可視化和聚類等技術可以評估數據集的分布，以公平地表示不同利益相關者的維度。 定期更新培訓和測試數據集對于公眾使用是必要的考慮用戶日益增長的需求和使用模式的多樣性。 敏感用戶信息受到隱私控制的保護，如加密靜態和傳輸的用戶數據，限制基于最小訪問控制對用戶數據和關鍵生產系統的訪問。 并對用戶數據集執行數據保留和刪除策略。 建立健全的威脅模型，應對可能的系統攻擊，定期檢查基礎設施安全漏洞。

總之，人工智能驅動的人道主義項目為促進社會創新和建設人類更美好的明天提供了一個變革機會。