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追求利润的机构手中，但这些新技术也可以在促进社会公益方面发挥强大的作用。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，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，而改善边缘人群生活的程度则是衡量其成功与否的标准。
　　以金融普惠性和信誉度问题为例。对那些没有银行账户的人来说，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，以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。
　　同样，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。在了解每个学生的学习方式之后，它还能提供旨在提高学生个体在校表现的个性化学习计划。
　　又如，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。
　　当然，机器人可以做的事情依然是有限的。尽管AI工具可以分流客户的服务请求，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，还需要人的亲身参与。
　　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。
　　又如，Crisis Text Line使用机器学习模式，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，来对消息进行分级，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，在队列中对包含该单詞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排斥的人群受益。
　　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具有变革性的改变。
　　本文由Project Syndicate授权《南风窗》独家刊发中文版。哈拉·汉娜，麻省理工学院Solve项目执行董事；维拉斯·达尔，帕特里克·J. 麦戈文基金会托管人。