東南亞健康安全：生成式 AI 政策與治理考量

核心概念

東南亞國家應制定明確的生成式 AI 政策和治理框架，以確保其安全、道德和永續地應用於強化區域健康安全。

摘要

論文摘要

本研究論文探討了生成式 AI 在東南亞健康安全領域的政策和治理議題。東南亞地區面臨著獨特的健康安全挑戰，而生成式 AI 的快速發展為應對這些挑戰帶來了新的機遇和風險。

主要研究問題

• 東南亞地區生成式 AI 在健康安全領域的應用現狀為何？
• 東南亞國家聯盟 (ASEAN) 制定了哪些政策和治理框架來規範生成式 AI 的發展和應用？
• 如何確保生成式 AI 在東南亞健康安全領域的應用兼顧永續性和道德考量？

研究方法

本文採用政策分析和文獻回顧的方法，探討了東南亞地區生成式 AI 在健康安全領域的應用、挑戰和機遇，並分析了 ASEAN 相關政策和治理框架的內容和影響。

主要發現

• 生成式 AI 在東南亞健康安全領域已有廣泛應用，例如藥物和疫苗開發、疾病診斷、治療、教育和管理、公共衛生傳播以及防範惡意行為等。
• ASEAN 已發布《AI 治理與道德指南》，為生成式 AI 的發展和應用提供了指導原則，涵蓋了透明度、公平性、安全性、以人為本、數據隱私、問責制和穩健性等關鍵領域。
• 環境永續性和社會文化經濟永續性是 ASEAN 指南在應用於健康安全時需要進一步關注的議題。

主要結論

• 東南亞國家需要制定明確的生成式 AI 政策和治理框架，以確保其安全、道德和永續地應用於強化區域健康安全。
• 生成式 AI 研究人員應優先考慮開發符合當地語言文化背景、低功耗、可解釋性強的 AI 模型，並加強與醫學專家的合作，以確保 AI 技術的有效性和適用性。

研究意義

本研究有助於促進東南亞地區對生成式 AI 在健康安全領域的政策和治理討論，並為 ASEAN 及其成員國制定相關政策提供參考。

研究限制與未來方向

• 本研究主要關注 ASEAN 層面的政策和治理框架，未來研究可進一步探討各成員國的具體政策和實踐經驗。
• 未來研究可進一步評估 ASEAN 指南的實施效果，並探討如何加強區域合作以應對生成式 AI 帶來的跨國挑戰。

統計資料

預計到 2025 年，東南亞地區人口將達到 6.91 億，名義國內生產總值將達到 4.4 兆美元。
東盟部長級科技創新會議預計，到 2030 年，AI 的經濟影響將使東盟成員國的 GDP 增長 10-18%。

引述

「AI 系統的設計應盡量減少其生態足跡，並提高能源效率，以便 AI 的使用與社會減少人類對地球環境、生態系統和氣候影響的努力相一致。」 - WHO, 2021a (pg. 30)

從以下內容提煉的關鍵洞見

Generative AI Policy and Governance Considerations for Health Security in Southeast Asia

by Thomas F Bur... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14435.pdf

深入探究

東南亞國家如何在促進生成式 AI 發展的同時，有效應對其潛在的社會倫理風險，例如 AI 偏見、數據安全和隱私問題？

東南亞國家可以在促進生成式 AI 發展的同時，採取多項措施來有效應對潛在的社會倫理風險：
1. 制定完善的 AI 治理框架：

參考國際準則，制定符合地區國情的 AI 倫理準則和法律法規， 明確 AI 發展和應用的原則，例如透明度、公平性、問責制和數據隱私等。
建立健全的監管機制， 對 AI 系統的開發、部署和使用進行監督，例如建立 AI 倫理委員會、數據保護機構等。
鼓勵行業自律， 推動企業制定和實施 AI 倫理準則，並建立內部審查機制。
2. 解決 AI 偏見和數據安全問題：

促進數據的多樣性和代表性， 避免訓練數據中出現偏見，確保 AI 系統的公平性和包容性。
開發和應用去偏見技術， 例如对抗式訓練、數據增強等，減少 AI 系統中的偏見。
加強數據安全和隱私保護， 例如採用數據加密、去識別化等技術，保障個人數據安全。
3. 提升公眾意識和參與度：

開展 AI 倫理和社會影響的公眾教育， 提高公眾對 AI 潛在風險的認識，促進理性討論。
鼓勵公眾參與 AI 治理， 例如舉辦公眾諮詢、建立意見反饋機制等，讓 AI 發展更符合社會期待。
4. 加強國際合作：

積極參與國際 AI 治理合作， 分享最佳實踐，共同應對 AI 倫理挑戰。
與國際組織、研究機構合作， 開展 AI 倫理和社會影響的研究，為政策制定提供科學依據。
東南亞國家需要在促進 AI 發展和應用的同時，積極應對潛在的社會倫理風險，才能確保 AI 技術真正造福於民。

東南亞地區的文化和宗教背景是否會對生成式 AI 在健康安全領域的應用產生影響？例如，AI 輔助決策在涉及生命倫理的醫療決策中是否被廣泛接受？

是的，東南亞地區多元的文化和宗教背景必然會對生成式 AI 在健康安全領域的應用產生影響。
1. 對 AI 醫療決策的接受度：

文化因素： 東南亞部分地區強調集體主義和家庭觀念，醫療決策往往需要諮詢家人意見，這可能影響人們對 AI 輔助決策的接受程度。
宗教因素： 一些宗教信仰可能對生命開始和結束有嚴格的定義，這可能影響人們對 AI 參與涉及生命倫理的醫療決策的看法。
2. 數據隱私和知情同意：

文化敏感性： 東南亞文化對某些疾病和治療方式存在禁忌，收集和使用相關數據需要格外謹慎，確保尊重文化差異。
語言障礙： 東南亞語系複雜，開發 AI 醫療應用需要克服語言障礙，確保患者能夠理解 AI 提供的信息並做出明智的知情同意。
3. AI 系統的公平性和可及性：

文化偏見： AI 訓練數據可能存在文化偏見，導致 AI 系統在診斷和治療方面對某些文化群體產生不公平的結果。
醫療資源分配： 東南亞地區醫療資源分配不均，需要確保 AI 技術的應用不會加劇現有的不平等現象。
4. AI 輔助決策的倫理考量：

責任歸屬： 當 AI 輔助決策出現錯誤時，如何界定醫生和 AI 系統的責任歸屬是一個需要探討的倫理問題。
人類尊嚴： 需要確保 AI 技術的應用不會損害患者的人類尊嚴，例如過度依賴 AI 導致醫患關係疏離。
為了促進生成式 AI 在東南亞健康安全領域的順利應用，需要：

將文化和宗教因素納入 AI 系統的設計和開發中， 例如開發符合當地文化習慣的 AI 醫療應用。
加強與宗教領袖和倫理學家的溝通， 就 AI 應用涉及的倫理問題達成共識。
推廣 AI 醫療知識， 提高公眾對 AI 技術的認知和接受度。
總之，生成式 AI 在東南亞健康安全領域的應用需要充分考慮文化和宗教因素，才能確保技術的倫理性和可持續發展。

生成式 AI 的發展是否會加劇東南亞地區的數位鴻溝，進而影響醫療資源的公平分配和獲取？

是的，生成式 AI 的發展有可能加劇東南亞地區的數位鴻溝，進而影響醫療資源的公平分配和獲取。
1. 加劇現有數位落差：

基礎設施差距： 東南亞國家網路和電力基礎設施發展不均衡，偏遠地區網路覆蓋率低，難以支持 AI 技術的應用。
數位素養差距： 部分人群缺乏使用數位技術的技能和知識，難以從 AI 醫療應用中受益。
語言差距： 許多 AI 醫療應用以英語為主，而東南亞地區語言多樣，可能導致部分人群無法使用。
2. 影響醫療資源分配：

資源集中： AI 醫療應用開發和部署需要大量資金和技術，可能導致資源集中在城市和富裕地區，加劇醫療資源分配不均。
偏向性： AI 訓練數據可能存在偏向性，導致 AI 系統更偏向於服務特定人群，例如城市居民、高收入群體等。
3. 阻礙醫療資源獲取：

價格門檻： AI 醫療應用和服務的價格可能較高，部分人群難以負擔。
資訊不對稱： AI 技術的應用可能導致醫療資訊更加複雜，部分人群難以獲取和理解相關資訊。
為了減輕生成式 AI 發展對數位鴻溝的負面影響，東南亞國家需要：

加大對網路和電力基礎設施的投資， 提升偏遠地區的網路覆蓋率和穩定性。
推廣數位素養教育， 提升全民的數位技能和知識，特別是弱勢群體。
鼓勵開發多語言的 AI 醫療應用， 確保不同語言人群都能夠使用。
制定政策， 促進 AI 醫療資源的公平分配，例如建立遠程醫療服務中心、提供 AI 醫療服務補貼等。
提高醫療資訊透明度， 確保所有人群都能夠獲取和理解 AI 醫療相關資訊。
總之，東南亞國家需要採取積極措施，減輕生成式 AI 發展對數位鴻溝的負面影響，才能確保 AI 技術的發展能夠促進醫療資源的公平分配和獲取，讓所有人都能平等地享受科技進步帶來的福祉。