大流行危机中的欧盟人工智能治理举措：2023年技术论述

社会中的技术72（2023）102204大流行危机期间的人工智能治理：欧盟层面的举措Catarina Fontes*，Caitlin Corrigan，Christoph Lütge慕尼黑工业大学，社会科学与技术学院，人工智能伦理研究所，慕尼黑，80333，德国A R T I C L EI N FO保留字：人工智能机器人人工智能治理人工智能伦理2019冠状病毒病A B标准新型冠状病毒疫情爆发后，欧盟委员会（EC）迅速采取主动，领导和协调欧洲共同应对措施。这些行动在几个方向展开，为采用人工智能相关解决方案铺平了道路，并对这些工具寄予希望，以应对公共卫生和全球性的危机。在本文中，我们将重点介绍从实验层面到实施层面的AI相关解决方案的举措。2020年推出的人工智能和机器人解决方案库是一个例子，旨在利用和传播人工智能知识，扩大应用领域，促进尖端技术的开发和适应，以探索它们如何在公共卫生危机期间协助解决特定任务。使用这个数据库，本文概述了人工智能作为处理特定需求和任务的希望的前景，以及在新冠肺炎大流行期间如何加速了此类技术的采用。在扩展方面，我们从治理的角度制定了采用人工智能解决方案的计划，重点是通过定义旨在保护被视为基本价值观的原则和标准，建立道德和值得信赖的人工智能框架。1. 介绍自2018年以来，欧盟委员会（EC）一直在制定其对人工智能（AI）的愿景。一些沟通和文件为辩论定下了基调，强调了促进人工智能系统和工具发展的目标，同时确保在可信度和尊重基本权利方面符合欧洲标准。2019冠状病毒病是全球政府和民众面临的重大挑战。2020年初该疾病的快速传播要求全球努力推进医学和研究以及治理工具以应对威胁。新型冠状病毒肺炎疫情爆发后，欧盟委员会立即主动领导和协调欧洲共同应对措施。一个起点是确定关键领域，以指导其行动，重点是为欧洲和世界确保安全有效的疫苗，制定经济措施以促进医学，促进研究和重新平衡封锁的负面影响。旨在协调国家和区域公共卫生准备和打击虚假信息的其他行动[39]。此外，EC和AI联盟发起了一项呼吁，收集现有的和/或可快速部署的技术，作为一项公开的技术人工智能和机器人解决方案库1.越来越多的数据的可用性和广泛访问促进了开发支持人工智能的解决方案，因为如果没有自动化系统的支持，处理这些数据的人力是有限的。然而，这些解决方案所能提供的好处应与它们所带来的风险相称，并应建立缓解机制。在这篇文章中，我们使用三个角度来看待AI的吸收。第一个视角关注人工智能相关解决方案的前景，在这里，上述存储库作为相关资源出现，推动人工智能在全球健康危机应对方面的应用。第二个视角侧重于确定人工智能在实践中的应用，以及在大流行期间如何加速其应用例如，GPAI AI大流行应对小组创建了一个Living Repository2，展示了大量经过测试和实施的基于AI的解决方案。&最后，第三个视角聚焦于治理，AI的前景，包括社会影响。值得信赖的人工智能伦理指南[36]，白皮书[40]和人工智能法案[41]说明了在欧盟层面上人工智能的治理如何受到关注。使用这些观点，我们的指导性问题是Promise做什么* 通讯作者。 阿尔奇斯屈 21，80333，慕尼黑，德国电子邮件地址：catarina. tum.de（C.Fontes）。1https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/join-ai-robotics-vs-covid-19-initiative-european-ai-alliance。2https：oecd.ai/en/wonk/three-takeaways-classifying-ai-systems-designed-to-fight-covid-19。https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102204接收日期：2022年10月9日;接收日期：2023年1月16日;接受日期：2023年2023年2月3日在线发布0160-791X/© 2023 Elsevier Ltd.All rights reserved.可在ScienceDirect上获得目录列表技术在社会中期刊主页：www.elsevier.com/locate/techsocC. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022042与人工智能相关的解决方案支持公共卫生危机的应对，以及欧盟等国际组织正在制定哪些治理机制，以确保在应对个人和社会风险的同时利用人工智能的机会。文章分为三个部分。在第二部分，我们提出了人工智能应对全球危机的希望，重点是确定新出现的主题和相关解决方案，以支持新冠肺炎疫情的应对。在第3节中，我们探讨了在大流行期间全球范围内人工智能的应用情况在第4节中，我们将欧盟议程置于背景中，试图管理欧洲人工智能的发展，促进创新，同时确保尊重基本权利。2. 人工智能在应对全球危机中的承诺-欧盟委员会解决方案库关于可部署人工智能和机器人解决方案的描述性分析，以管理COVID-19大流行2.1. 数据和方法为了支持欧洲共同应对这一流行病，欧盟委员会发起了一项倡议，收集关于可部署人工智能的想法，机器人解决方案，以支持在新冠肺炎大流行与人工智能联盟（一个多利益相关者论坛，2018年6月在欧洲人工智能战略框架内）。结果是两个存储库3调查可用的AI以及为应对疫情而开发的机器人解决方案和举措。倡议储存库4及解决方案储存库已于欧盟委员会网站公开，并于2020年5月更新解决方案库是一个基于人工智能和机器人技术的248个解决方案的列表。每个解决方案的描述由多达21个字段组成，包括例如推广者/提供者标识、提供者位置（国家）、部署时间、解决方案的描述和类别。来自欧洲内外48个国家的私营行业和研究机构的组织加入了欧盟委员会的呼吁，并提出了将添加到解决方案库中的人工智能/机器人解决方案。人工智能和机器人解决方案库是探索和描述基于前沿技术的解决方案的相关信息来源，这些解决方案可用于支持全球健康危机应对的多个领域。我们对存储库的分析侧重于1）探索欧洲内外提交的人工智能和机器人解决方案的地理位置，以及私营行业和学术界在其发展中发挥的作用; 2）通过检索关键字并将其与特定应用领域联系起来，概述人工智能和机器人解决方案的组成; 3）调查新兴主题的流行程度和相互联系，这是人工智能和机器人系统和工具的关键，以了解人工智能相关概念如何围绕特定应用领域进行分组。为了对数据库进行拟议的描述性分析，采用了统计和网络分析相结合的方法。简单的统计，适合于描述，例如，启动子的地理分布，以及关键字的自动化方法标准和对所选模型执行的检查通过关键字和链接映射存储库基于图形的方法通过预定义的术语集来实现，自动化，并使描述更大量的信息成为可能。此外，我们采用了一个加权单词之间的链接（边）的过程，以便通过单词（节点）和链接（边）的图形来可视化网络。该方法利用相邻词的聚类来跟踪实体之间的关系，并构建一个网络，其拓扑结构反映了词的共现[2，3]。有几种方法来衡量词之间的关系，这决定了聚类参数的强度。一种简化的方法是基于强度的定义（与节点关联的边的权重之和[4]），该分析中使用该定义来启用网络图。简而言之，为了使网络图能够作为存储库内容分析的输出，关键字提取之后是对它们之间的链接强度进行加权。主要标准是增加强度，如果相同的关键字组合再次出现在不同的解决方案中，加强这些联系。结果是一个网络图，其中出现率较高的关键字突出显示和相邻的关键词根据链接的强度进行分组（图3）。5表1总结了数据集分析中使用的变量。这些产出有助于对储存库进行描述性分析，从而进一步解释解决方案是什么以及它们可以应用于哪些领域，以帮助管理与公共卫生有关的危机2.2. 解决方案的地理位置和组织类型为了描述解决方案的出处，我们分析了它们是如何分布在提出它们的国家和组织类型。48个欧盟和非欧盟国家共提交了248份名单解决方案26个欧盟国家提出了大约80%的解决方案，而22个非欧盟国家，从日本到加纳和美国到以色列，已经加入了该倡议，总共提出了54个解决方案。在就增加的解决方案数量而言，22个国家只增加了一种解决方案。在另一端，德国和西班牙分别提出了43项和28项解决方案，其次是法国，提出了14项解决方案。下一步，我们按私营行业或大学/研究机构划分解决方案。共有234个组织开发了248个解决方案。私营企业占这些组织的绝大多数，有202家公司提出了211项解决方案（占总解决方案的85%）。32家研究机构也在数据库中添加了37种解决方案。此外，由私营工业和研究机构组成的多个合作伙伴的联合体提出的解决方案很少。图1总结了这些调查结果，按国家分列，表1知识库分析：变量、目标结果和表示。目标结果表示法采用基于出现和共现的提取关键词的提取已被证明对分析文档是有用的，即为文档集合建立自动索引，对文档进行分类、归类或提供密集摘要[1，2]。在Ap- pendiXA中，我们提供了关于算法设计的详细解释国家和组织类型关键词和解决方案的类别关键词共生描述解决方案的出处确定主要应用领域描述存储库图表1图表2曲线33https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/join-ai-robotics-vs-covid-19倡议欧洲人工智能联盟。4倡议资料库包括一份按五个领域分类的76项倡议的清单：5其他参数，如接近度和中间性，通过Gephi呈现，但我们不会在此分析中关注它们。6 英国在分析中被认为是非欧盟国家，并增加了11个这样的国家-连接到数据库。C. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022043Fig. 1. VC在各国资料来源：OECD.AI（2022），JSI使用Preqin数据提供的可视化，于2022年3月10日访问将研究机构（RI）提出的解决方案与私营企业（PI）提出的解决方案分开。在图中，我们表示组织的数量以及它与解决方案数量和解决方案总数的关系。如前所述，仅德国、西班牙和法国这三个国家就提出了所列解决方案的34%。这种情况表明，这些国家正在更接近欧盟的倡议，并可能至少在欧盟层面上领导人工智能和机器人解决方案的开发。图二、2020 年各国AI出版物。来源：OECD.AI（2022），JSI使用MAG数据提供的可视化，于2022年3月102.3. 人工智能和机器人解决方案及应用分析存储库内容的进一步步骤专注于每一通过对关键字的分析，研究了关键字与特定“解决方案类别“之间的更强关联（有关如何执行该过程的详细信息，请参见”解决方案类别“）。在存储库中，字段“ 解决 方案 类别 “ 具有 十个 预先 确定 但自 我选 择的类 别（ 诊 断、 故 障排 除 、故 障 诊断 、 故障 诊 断 、故 障 排除 、 故障诊断、故障排除、故障排除）。感染和消毒、法律实施、家庭递送、远程呈现、远程医疗、供应短缺、患者处理、物体处理和其他），这些识别解决方案的应用领域值得注意的是，根据定义，所有关键字都出现在图1. 按国家和推广商分配解决方案。C. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022044图2. 每个“解决方案类别”的关键字数量，包括与每个关键字相关的所有类别。一个以上的解决方案，其中大多数与多个类相关联。表2说明了代表应用领域的解决方案类别如何与关键字和解决方案相关联。如上所述，检索到的关键字很可能与多个解决方案类别相关。因此，我们进行了评估，以衡量关键字和相关解决方案类别之间的关联强度。对于大多数关键字，我们可以确定一个占主导地位的类，然而，对于241个关键字中的97个，有相当的asso-联系方式 多个班级， 是 因此分类 “不具体”。图2显示了每类解决方案的关键字分布在进一步的步骤中，我们使用关键字作为节点，并探索解决方案之间的共现，以表征存储库中出现的定义主题。为此，一旦每个节点代表在多个解决方案中找到的关键字，就认为它是相关的。链接（或边）绑定解决方案中的关键字，并且它们的同现被加权以识别相邻节点。更高的共现率意味着加强两个关键字之间的联系，以实现聚类。图3通过大小显示出现（关键字），通过聚类显示共现（关键字之间的链接），以及与类的解决方案通过颜色。 被认为“不具体”的关键词是以灰色表示某些关键词的出现率特别高，如Covid、患者、数据、机器人、系统、医院、人、信息、医疗和健康。此外，通过观察较大的节点与特定的“解决方案类”相关联这种可视化也反映了存储库中解决方案的两个主要范围（AI和机器人）。值得注意的是，它们出现在网络图的相对侧，即。AI围绕集群描述围绕“机器人”集群的“数据”和机器人。机器人与数据是解决方案描述中频繁出现的关键词，它们似乎与不同的应用领域相关联。事实上，就存储库的主要主题而言分析加强了围绕两个分支的解决方案集群，这两个分支是主要的焦点-人工智能和机器人技术。第一个主要主题由围绕数据的集群表示，这意味着AI的使用，因为数据对AI系统的功能至关重要。虽然人工智能仍然是一个移动的目标，但它涉及智能代理的研究，设计和构建，可以实现目标，甚至从经验中学习[6]。通过查看网络图中的邻近关键字，进一步强调了AI和数据的关联-信息，模型，预测，语言，参数，机器学习（ML）可以被视为定义AI的子类别或邻近概念。应用于诊断疾病并由人工智能模型支持的数据是一种流行的人工智能协助临床医生诊断Covid-19的承诺得到了实现，并在识别X射线图像、计算机断层扫描和血清学中基于图像的Covid-19签名[7第二个主要主题出现链接到节点机器人和字符-其特征在于机器人周围组织成两个环的关键字，并与应用领域“消毒灭菌”或“远程呈现”（图3）相关联&机器人和邻近应用程序周围的集群似乎与医院、医疗等关键词相关，卡尔，病人，人与健康。在新冠肺炎疫情期间，医院部署的机器人有望通过远程呈现协助管理物理医疗环境和表面消毒或处理病人。最近的研究证实了机器人在执行任务方面的价值，例如使用紫外线对医院进行消毒，检查患者并监测其氧饱和度，呼吸频率和温度，为隔离的患者提供食物和药物，进行Covid-19测试或回答常规请求[13，14]。因此，虽然所提取的关键词使得能够概述所提出的解决方案，但网络图允许可视化关键概念如何连接以及它们如何与特定应用领域相关联。存储库中由此产生的新主题总结了人工智能和机器人技术解决全球健康危机（如大流行病）的承诺。考虑到知识库的启动是为了收集应对新冠肺炎疫情的解决方案，这些发现为了解某些类型的技术如何适用于这种特定情况提供了见解，扩大了现有解决方案的快速响应可能性。3. 人工智能的实践知识库分析使人们能够部分了解人工智能的地理位置，表明哪些国家和推动者正在开发适应全球健康危机应对的人工智能和机器人解决方案。然而，数据库中提供的数据类型在得出这些国家和促进者是否实际上引领了人工智能的发展。因此，为了深化讨论，我们使用经合组织的统计数据和数据对存储库分析结果进行了背景分析艾. 7而分析的存储库呈现出欧盟的焦点，通过查看图。 1和2我们得出结论，投资人工智能的主 要国 家和存储库中的主题作为节点Data和大多数关键字围绕它的集群具有7https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/join-ai-robotics-vs-covid-19-initiative-european-ai-alliance。C. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022045表2基于应用领域和相关关键词的解决方案分类（例如基于EC解决方案库）。相关关键词相关解决方案（示例）解类消毒灭菌机器人，区域，人类，物流，订单，口罩，数字，手，自主，清洁，消毒，控制，卫生，保护，表面，测量，员工，无人机，面部，化学，灭菌，模拟，护理人员在水槽处安装小型和廉价的摄像机，例如在餐馆、餐馆、博物馆、公共厕所等的洗手间，该解决方案评估人们洗手的视频，并就如何改善洗手习惯提供视觉或音频反馈。携带消毒UVC灯的无人机将用于消毒公共/私人建筑物（例如，医院、超市和购物中心）。它们可以手动或自动飞行，以最大限度地提高消毒效率，并避开沿途的人类/障碍物。我们已经建立了一个人工智能驱动的机器人，动画孩子消毒他们的手。机器人对孩子们很有吸引力，并帮助孩子们了解定期洗手的重要性。即使在电晕时代的模型将是一个非常宝贵的资产在许多公共场所。送货上门智能化，送货，车辆，支持，备用，体验，免费，房子，好有了机器人，杂货和药品可以收集和交付自动（远程监督）为那些需要它的人。机器人车辆可以携带多达10公斤，足以为某人提供3-4天的基本必需品。该机器人每天可以行驶数十公里，可以用旧游戏电脑的控制器进行控制。它足够聪明，可以独立地沿着乡村道路行驶，并进行简单的转弯该解决方案包括部署一个系统，该系统能够自动接收每一个可能的交付，而无需房屋/公寓所有者的直接干预。这是通过连接到互联网和通过电子锁连接到大门的物联网系统实现的网真电话、设备、成本、手套、交互、域、控制、医生、联系人、房间、消息、网络、机构、制造、开源、老年人、网真、通信、硬件、治疗、操作员、生产、心理有了机器人，杂货和药品可以自动收集和交付（远程监督）给那些需要的人。机器人车辆最多可以携带10公斤，足以为某人提供基本的必需品3该机器人每天可行驶数十公里，并可在用旧游戏机的控制器控制它足够聪明，可以独立地沿着乡村道路行驶，并进行简单的转弯该解决方案包括部署一个系统，该系统能够自动接收每一个可能的交付，而无需房屋/公寓所有者的直接干预。这是通过连接到互联网和通过电子锁连接到大门的物联网系统实现的处理物体手机，人，阳性使用机器人手臂在Covid-19检测过程中自动处理样本的解决方案。我们建议使用UR 3（通用机器人），这是一种经过认证可在洁净室环境中工作的我们建议使用UR3从托盘中拾取样品并放置在显微镜下，完成后将样品放回托盘服务机器人可以通过接管感染患者的交付来提供帮助。护士为机器人打开门（如果还没有自动化）护士呆在外面，减少被感染和接触表面的机会。机器人进入并完成交付。为了消毒机器人，安装了UV-C灯在机器人的停车场“紫外线车库”，杀死99，9%的病毒在几个分钟然后，机器人可以安全地再次由工作人员处理，以进行下一次交付运行。专注于人工智能的出版研究不一定在27个之列。在这两种情况下，美国和中国都是人工智能投资和研究的领先者。欧盟排名第三。存储库条目的组织分布反映了私营行业参与者在人工智能开发中的主导地位。除希腊、斯洛文尼亚、瑞典、日本和厄瓜多尔外，在所有国家，研究机构提出的建议都低于私营企业提出的建议，而且总体上也是如此。在学术界提出更多解决方案的国家是德国，这与经合组织的统计数据一致（图2），德国紧随英国之后，2020年有26.962篇研究出版物，意大利是下一个欧盟国家，有16.713篇。此外，欧盟还在推动私营行业的人工智能创新。2018年，《人工智能协调计划》指出，欧洲目前在人工智能领域的私人投资方面落后。该战略设想扩大对欧盟的投资（包括公共和私人投资），以在十年内达到每年200亿欧元的目标。 另一个重点是促进公司和研究机构，为研究和创新8瑞典、日本和厄瓜多尔只提出了一种解决办法通过合作开发新的人工智能解决方案的伙伴关系是-学术界和工业界[35]。与EC AI和机器人解决方案库的倡议特别相关，在2020年5月至6月期间，发起了两次电话会议，旨在使用AI和机器人技术为医疗保健行业部署新的用于资助医疗技术、数字化工具和人工智能分析的5600万欧元，以及H2020项目DIH-HERO从欧盟委员会的研究和创新计划（地平线2020）中筹集了1.22亿欧元，用于应对新冠肺炎的紧急行动。 该计划旨在重新利用制造业，确保重要的医疗用品和设备，研究疫情对行为、社会和经济的影响，并建立泛欧洲新冠肺炎队列。尽管如此，新的解决方案必须符合冠状病毒全球应对措施的原则，所有人都可以获得并负担得起，该措施在20国集团和世卫组织参与的更广泛的背景下和更高的利害关系中 图1显示2020 年至202 1 年期间人工智能投资的增长 ，COVID-19一方面，2019冠状病毒病大流行危机表明，我们距离采用人工智能来支持人类解决关键问题有多近。另一方面，一种新的认识与需要推进C. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022046图3. 基于节点（关键字）和边（链接）的网络图。人们提出了这些工具将获得何种意义以及它们将引导社会走向何方的问题。EC解决方案库提供了大量的解决方案。该倡议旨在创建一个独特的存储库，便于所有公民、利益相关者和政策制定者访问，并成为欧洲共同应对新冠肺炎疫情的一部分。例如，解决方案包括实时地理定位和人群检测系统、远程呈现和虚拟助理、物流应用、通信平台、模拟和数据分析。这种系统和工具在几个干预领域的应用是众多的。只要需要处理数据来构建复杂的模型以支持任何类型的决策过程，人工智能就可以图4.每个解决方案提取的关键字总数的分布。技术引起了人们对它将对我们共同的价值观产生的影响的关注，这些价值观支配着社会行为和政治。事实上，疫情增加了我们对科技的依赖，例如，快速处理大量数据以实现快速有效的决策，作为通过远程呈现调解人类互动的手段，加强监控系统（执法目的的紧迫事项），以及进行远程健康监测。虽然广泛部署这些前沿技术有其优势，特别是在需要快速反应时，但人们仍关切的是，潜在地支持人类提高效率和准确性。 因此，人工智能具有跨部门的潜力和几乎无限的应用。在表3中，我们使用存储库中的解决方案类别的六个示例，其定义应用领域并将它们与从所有相关解决方案检索的相应关键字、存储库中的相关解决方案的示例和在现实世界中测试/部署的解决方案链接。例如，人工智能和Covid-19相关疾病的交叉导致多学科研究集中在三个尺度上：分子，临床和社会-流行病学和信息学[13]。在分子水平上，人工智能方法可以用于生物医学知识图的构建和挖掘，预测蛋白质C. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022047图5.研究机构提出的解决方案中的控制案例、节点和边的网络图。结构或蛋白质-配体结合亲和力、遗传序列和药物设计。临床应用包括改善患者护理的方法，范围从诊断到患者随访，包括治疗和结果预测。深度学习技术可以根据X射线图像和计算机断层扫描（CT）扫描的模式支持基于图像的Covid-19诊断，帮助从业者减少需要的时间来审查他们[7其他解决方案在此这些领域包括分析咳嗽记录[16，17]或鉴定血清学特征[11]。智能手表和手机可用于疾病跟踪，因为其他远程监控应用程序允许医生远程跟踪患者，节省时间和资源。人工智能还可以帮助组合和处理来自不同来源的数据（例如健康记录和医疗图像），以预测患者的结果并预测医院和医疗保健系统的需求。专注于医疗保健领域，人工智能在开发和升级诊断和治疗技术或协助人类跟踪和预测疾病如何发展等任务中发挥着至关重要的作用。传播 超过 时间 [18、19]。 然而，在这方面， AI 解 在公共卫生危机的背景超越了医疗保健。人工智能可以改善预警系统，经验数据建模，支持打击虚假信息和错误信息，协助流行病学和信息学。具体而言，人工智能可用于理解和模拟公共政策，如预防、社交距离和降级策略，或增强经典的流行病学技术。非监督聚类技术和风险评分算法能够结合不同的数据源，以识别区域之间的相似性，并预测哪些区域面临更高的风险，需要更多的资源[13]。接触者追踪应用程序是疫情期间各国政府最广泛采用的解决方案之一。如果一些解决方案似乎更具共识性，但仍会引发伦理问题[20，21]，那么在欧盟价值观下，其他解决方案似乎太有争议。在2019冠状病毒病大流行期间，通过智能手机操作的接触追踪应用程序的使用已被广泛用于公共监控，尽管使用这些应用程序存在风险。个人数据及其在隐私侵犯方面的影响。然而，通过智能手机使用面部识别技术，部署 跨 城市 可访问 空间 仍然 一个高度可接受的主动性。特别是，在公众可访问的空间和实时的公共大规模监控构成了超越个人隐私的威胁，即对个人自由和民主价值观的威胁。远程健康监测和公共空间数据收集将我们引向存储库中的“执法”相关解决方案。它似乎与关键词相机，视频，移动电话，控制，社交距离，安全，秩序，实时，警报（见表3）有关，概述了使用人工智能协助公共监控和与执法有关的预测时的工具或设备及其用途。此外，这个存储库中的解决方案是在开发的后期阶段考虑的。部署时间长达30周，但大多数供应商估计解决方案将在几周内准备就绪解决方案库被证明是了解人工智能和机器人解决方案的宝贵来源，这些解决方案代表了应对疫情等危机的前沿技术。然而，在欧盟层面，采用人工智能来支持人类解决与当代生活相关的复杂问题的紧迫性与通过确保技术以人为本而不是有害的方式创建信任生态系统的必要性密切相关。为了加深对所呈现结果的讨论，我们深入研究了技术现状，鉴于新冠肺炎大流行和欧洲对人工智能技术的监管意图，技术状况得到了提升，这变得越来越紧迫。4. 治理人工智能-一个欧洲议程，在全球健康危机危机情景中的紧迫性增加了无视道德和放松监管要求的风险[20，23]。上基于应用领域和相关关键词的解决方案分类诊断法执法远程医疗供应短缺处理病人其他应用领域相关关键词感染，识别，症状，传播，患者，当局，健康，感染，测试，检测，人类，身体，温度，医院，肺，疾病，模式，医疗保健，用户，智能，帮助，设备，呼吸，ML，模型，软件，风险，监视，服务，协助，医生，护士，自动化，预测，任务，工具，政府，监视，平台，控制，传染，样本，研究人员，在线，应用程序，参数，接口，扫描，算法，图像，计算，云，检测，胸部，阳性，实时，筛选，开源，数据库相关解决方案我们的测试有三个重要的优点1）它可以很早就检测到病毒的存在，即使是在无症状的个体中2）它是一种手持式设备，不需要实验室或实验室技术人员来操作，实验室是一个基于云的AI系统3）它具有内置的实时监控功能，因为所有的数据分析都是在云中完成的。我们的人工智能解决方案可以在不到一秒的时间内自动分析X光和CT扫描图像，并识别Covid-19患者，这可以为挽救许多生命提供重要帮助。医院不需要特定的硬件或工具来使用我们的技术，因为我们使用相应医务人员的智能手机。这不仅提供了一个超快速和免费的解决方案来检测Covid-19患者，而且还完全保护了他们的隐私（严格的协议要求）。基于云的Web应用程序易于使用，距离，移动，电话，物流，订单，站点，社交，面具，手套，服务，视频，摄像头，国家，控制，人员，产品，保护，位置，购物，欧洲，国家，距离，变化，级别，网络，实时，警报，员工，工作，安全，商店，疫苗。根据应用领域和相关关键词对解决方案进行分类。无人机（警察/民防操作）将漫游城市（例如，公园），在中央操作室的谷歌地图上实时进行自动人群搜索和定位，同时使用扬声器提醒人们散开。为了控制传播，在任何场合都必须遵守社会距离。我们的视频分析解决方案可检查现有CCTV摄像头馈送中用户将获得一个腕带信标，然后与移动应用程序同步。用户提供他们要隔离的位置，并将其编程到他们的应用程序中。如果用户离开该位置，用户和当局将通过应用程序和中央仪表板发出警报。当局可以采取相应的行动。现场、专家、数字、培训、远程、控制、医生、参数、现场、家庭、警报、移动、通信、文本、虚拟、治疗、康复通过连接到移动应用程序的个人可穿戴电子设备。该应用程序在两个方向上工作：一方面，它传达有关患者的身体参数，可以设置特定的警报阈值;另一方面，它可以接收指定的健康护理提供者对患者的指示或移动应用程序与Web平台集成，该平台用于从应用程序收集数据并发送通信。该系统允许有症状的患者留在家中，减轻医院的负担，但允许通过人工智能方法和先进的传感器严格控制他们的病情，以先发制人地解决疾病可能失控的问题人工智能辅助控制单元可以进行有效的预筛选，以识别临界状态的开始。智能、车辆、成本、口罩、服务、投入、防护、情况、供应、变更、区域、产能、员工、工程、生产、过滤器、备件、拭子、生产、血液、诊所我们的解决方案通过人工智能网络监控风险智能，快速识别与医疗保健产品生产交付相关的风险以及与供应商生存能力相关的风险;随着全球形势的发展，提供持续的监控和报告;发送早期预警和警报;支持评估潜在影响，将稀缺资源分配到最具影响力的领域，并开始减轻业务风险，以保持生产医疗保健100%的能力。&&程序，专业人员，处理，流，自动化，聊天机器人，支持，联系，房间，消息，欧洲，警报，免费，人员，拭子，康复，预防，工人虚拟助手是语音，聊天，网络，短信能够在任何渠道和任何语言.它通过与最终用户的简单对话自动化所有数据采集、医院表格填写和事件/票据提出功能。该技术可以消耗并代表大量的信息，并释放卫生系统中的关键人员，使其专注于更重要的任务。该床垫具有由气泵填充的气室，患者允许沿着其机械臂旋转180度，轴线机器人由医生激活和控制（指纹扫描或代码），其软件连接到临床记录，只有在满足安全条件时才激活运动。它允许在紧急情况下快速反应，最大限度地减少身体接触。电话，病毒，医疗保健，智能，监视器，物流，秩序，公共，管理，时间，本地，访问，服务，专家，决策，数字，科学，保护，传染，聊天机器人，搜索，研究，消息，计算，距离，级别，收集，网络，机构，安全，媒体，员工，作品，过滤器，化学品，废物，数据库，硬件，文本，列表，疫苗，规则，部门，蛋白质，血液，工人，精神1.收集新冠病毒检测呈阳性的人的手机号码。2.电信公司拥有的主要数据源可以在这里使用，这些数据源是手机的基站信号和社交网络数据（他们接触最多的人）。数据源使用AI算法处理，对其他手机用户暴露的可能性进行评分。2.对暴露风险最高的位置/点进行评分机器人为儿童提供3+根据个人的学习速度和兴趣提供个性化的教育，为成功的未来奠定基础。Roybi Robot拥有超过500个课程，包括语言学习，基础STEM，故事，游戏和歌曲，利用AI的力量为孩子们在家里，医院或旅途中创造有趣的互动学习体验。（接下页）9基于GPAI AI Pandemic Response SubgroupLiving Repository of AI systems used in Covid-19 pandemic response。&网址：http：oecd.ai/en/wonk/three-takeaways-classifying-ai-systems-designed-to-fight-covid-19。C. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022048（续）应用领域冠状病毒。经过测试的解决方案9这一举措的目标是在CT图像上使用AI来提取Covid的放射学特征，19.目的是产生替代诊断方法。这篇学术论文的目的是在血液样本上使用AI来识别Covid-19死亡率的预测生物标志物。其目的是能够快速预测新冠肺炎风险最高的患者，使他们能够优先考虑并可能降低死亡率。该系统的目的是预测由于国际旅行的风险。该模型的目的是用作短期预测工具和预警系统，以便为来自风险不断上升的国家的人制定缓解措施，并确定目前风险较低的国家。接触者追踪应用程序的目的是通知用户自我隔离或接受检测（在接触感染新冠病毒的人后，根据他们的人口统计数据，症状和接触者预测每个用户的日常个人风险因素，并向公共卫生官员发出感染警报（如果应用程序用户同意））。Clova AI新冠肺炎患者。目的是减轻公共卫生中心的压力，从而帮助韩国和日本应对新冠肺炎。MayaMD.AI的目标是将AI用作个人健康助理，帮助用户了解疫苗接种过程并支持分发疫苗的物流。目的是确保公众在寻找疫苗时得到准确的信息和支持。这一举措的目的是找到最佳的病人转移数量和转移到哪里。此举旨在减轻因新型冠状病毒疫情而处于满负荷状态或即将满负荷的医院的负担。其目标是使用自然语言处理来建立一个精选的文献中心（一个开放的数据库），以搜索与Covid-19相关的研究论文。其目的是帮助科学界将越来越多的可用研究综合成可操作的见解。这一工具的目的是提供个性化的卫生知识普及培训课程。目的是在公众中建立与健康有关的知识和/或技能其目标是识别在线表面的几乎重复的图像。目的是检测错误信息或有害内容。C. Fontes等人社会中的技术72（2023）1022049诊断执法远程医疗供应短缺处理病人其他实验室技术人员只需上传PCR解链数据，得到预测结果。人工智能模型还可以准确地区分SARS-CoV-2病毒呼吸道病毒，流感、SARS和MERS样C. Fontes等人社会中的技术72（2023）10220410另一方面，由于在极端和未知的情况下缺乏替代方案，公众的接受和信任可能会受到限制[24]。人工智能可以帮助实现更快的数据处理，帮助决策，但它也可能导致不公平的偏见持续存在甚至加剧。它可以提供获得更个性化和高质量服务的机会，但也有可能妨碍个人决策的自主性。它可以增强安全系统，同时为独裁主义和非法监视提供机会[25，26]。因此，了解和减轻这些工具的潜在负面影响至关重要。欧盟委员会一直在发布指导方针，并为人工智能技术制定法规，承认机遇和相关风险，包括潜在的违反基本权利的行为。白皮书[40] 制定政策选择，以实现以监管和投资为导向的方法，以促进人工智能的采用，同时确保人工智能技术的可靠和安全发展。有鉴于此，他们确定了定义可信AI的七个关键要求：（1）人类代理和监督，（2）技术稳健性和安全性，（3）隐私和数据治理，（4）透明度，（5）多样性，非歧视和公平性，（6）社会和环境福祉，以及（7）问责制。此外，值得信赖的人工智能的政策和投资建议[37]着眼于通过以人为本的方法实现人工智能准备的第二个维度。在这种情况下，赋予和保护人类和社会在扩大欧洲人工智能的开发和部署方面发挥着基础性作用。准备工作超越了对个人权利的保护，适用于公共和私营部门，以及与数据和能力建设相关的欧洲基础设施生态系统，以促进可访问性，接受性和信任。从这些文件中可以清楚地看出，欧盟委员会的目标是从道德方法开始解决人工智能问题，并逐步发展成为法规和立法[27]，围绕欧洲的价值观和原则建立一个叙事，并包括公开讨论。这最终导致了一个风险评估模型的建议，以规范人工智能系统和工具的开发和部署[38]，拟议的人工智能法案[41] 在此基础上，为将道德与人工智能的其他价值观放在一起铺平了道路，并将其视为帮助人类解决问题和执行任务的技术[28]。然而，人工智能治理不能完全制定为分析表明，不同的工具与不同的任务是与可识别的，但不同的技术方法和应用。因此，一种既要促进，又要监测影响和滥用的办法，可能需要不同的办法或管理机制，这取决于其预期的应用。虽然政府监管机构和政策制定者发挥着关键作用，但监督需要朝着更灵活、全面、反思和包容的方法发展[29]。在某些情况下，共同治理[30]或管理和促进的自愿措施可能就足够了，而对于对个人和社会具有较高风险的特定部门或应用，正式的监管机制是不可避免的。事实上，欧盟委员会认为，人工智能将在未来几年嵌入我们的生活环境中，并相信它可以成为一种良好的力量[31]。根据当前版本的《人工智能法案》[41]，虽然大多数人工智能系统和工具被认为对人类安全和权利没有风险，但其他系统和工具则处于高风险甚至被禁止的状态，因为它们的开发和部署背后的技术和意图没有设想对社会产生积极的影响。在决定采用人工智能技术时，即使存在相关风险，也要考虑的其他相关方面是相称性。这意味着采用基于AI的解决方案的需求应该被考虑在内。[10]“信任生态系统”的概念与其他类型的解决方案相关，并应证明其合理性，以避免过度使用或误用。根据《人工智能法案》的现行版本[41]，与医疗保健相关的人工智能应用，即许多被认为与新冠肺炎疫情应对相关的应用，存在潜在风险，因此，在投放市场或投入使用之前，需要进行评估和检查以获得认证。对于存储库中的许多技术来说都是如此。虽然发展似乎处于最后阶段，但考虑到推动者提到的紧急部署的预期时间，适用的条例仍处于初步阶段。因此，有一个明显的过度使用或误用的情况[32]。此外，关于人工智能可以提供什么的说法并不总是准确的，特别是如果这些说法包含人工智能可以取代临床医生的想法，当他们过度劳累或不可用时。相反，过度承诺的话语通过无意中误导媒体和公众而破坏了对人工智能的信任，并可能导致提供不适当的护理[33]。虽然AIAct [41]反映了对潜