为什么更多的 AI 研究人员应该与政府合作

快速阅读: 《Nature.com》消息，AI正革新多行业，但用于公共服务的实例较少。高校AI成果多停留于论文，未广泛应用。文中介绍Street.AI等原型应用，探讨其在公共政策中的潜力，如上报城市问题和辅助住房选址。强调需改进学术界与政府的合作机制，推动研究成果的实际应用。

人工智能（AI）正在改变众多行业，但在全球范围内将其用于改善公共服务的案例依然有限。基于AI的工具可以通过在线聊天机器人简化申请政府福利的过程，或者借助自动化系统让市民报告诸如路面坑洼之类的问题。当前，学术界在AI领域的进展大多停留在学术论文和会议上，很少转化成实际可用的政府政策或产品。这意味着高校的专业知识并未广泛应用于解决现实问题。作为英国政府首相府的一名创新研究员及空间数据科学讲师，我探索了AI驱动的快速原型设计在公共政策中的潜力。以Street.AI为例，这是一款我开发的原型智能手机应用程序，它允许市民只需通过应用程序拍摄照片就能上报问题，比如路面坑洼、街头暴力或非法垃圾倾倒。AI模型会自动分类问题，并提醒相关部门，同时传递问题的具体位置和详细信息。该应用程序的一大特点是设备端处理功能，既保护隐私又降低了运营成本。类似工具曾在2024年7月至8月英国暴乱期间作为早期预警系统接受过测试。AI模型还能辅助复杂决策的制定——例如，决定在哪里建造房屋。英国政府计划在未来五年内建造150万套住房，但规划法要求考虑多个参数，包括学校周边环境、噪音水平、社区建筑密度以及洪水风险等。目前的策略是撰写大量关于可行选址的学术报告，但由AI驱动的在线仪表板可以优化这些参数，为政策制定者提供更具操作性的建议。

如何追踪公共投资在AI上的经济影响是我参与政府工作期间的重要体会：公务员通常对可交付的产品或可展示的解决方案感兴趣，而学者则受训练将新知识转化为论文。现有的将学术专长引入政府的机制，如短期借调机会和交流项目，未能充分应对制约合作的因素。更有效的办法是以实用且问题导向的方式定义研究。在像AI这样新兴的领域中，一些措施能够增进学术界与公共机构间的协作，从而提升公共服务的交付效果。学者们可以通过原型设计逐步培养以产品为导向的思维方式，其中的风险相对较低。目标是超越传统研究成果传播的做法，确保研究成果易于获取并在政府环境中得以应用。这涉及到将复杂的数据、模型和见解转化为用户友好的数字化工具。例如，假设一所大学的研究团队开发出一种能够预测哪些地区存在高洪水风险的AI模型。除了在学术期刊上发表研究成果之外，该团队还可以创建一个数字工具——交互式平台——以一种能让政府官员采取行动的方式展示AI见解。

(以上内容均由Ai生成)