醫療，已成為應用熱點
論壇會場中，一款特殊的機器人引得嘉賓紛紛駐足。“這是由天津大學研發團隊開發的抑鬱症智能診斷機器人。”工作人員向嘉賓們介紹著這項腦機接口研發領域的新成果，“只需頭戴設備，就能采集到大腦皮層神經元信號，並通過‘解碼’實現對抑鬱症的定量評估。”
從輔助診斷，到藥物研發，再到醫療管理，源遠流長的醫學正與嶄新的人工智能碰撞出火花，拓展出廣闊的發展前景。嘉賓預測，人工智能可能成為醫療領域快速發展的關鍵推動者。
在東軟集團董事長劉積仁看來，人工智能對疾病的診斷，會使得我們的診斷過程從依賴於每個醫生的能力，變成依賴計算和集體的智慧，這樣會減少醫療服務的差異性。
“研究人員進行實驗時，很可能一次只能做十個、一百個，但是有了AI後，可以同步進行大量實驗，並產生海量數據。”銀杏生物工作室首席商務官埃娜·克拉森伯格這樣解釋人工智能在推動藥物研發等方面的積極作用。
諾和諾德全球高級副總裁兼大中國區總裁周霞萍介紹，目前企業已開始嘗試通過使用人工智能工具加快藥物研發的過程，同時利用人工智能幫助患者更好地管理慢性病。
人工智能為醫療行業帶來的改變，還在走向更深領域。中國通用技術集團總經理陸益民介紹，集團在整合醫療資源時發現，我國醫療資源區域性較為突出，創新技術部署成本較高，平台打通能力不足，推廣落地面臨挑戰。他認為，有了AI的支持，有可能解決醫療資源不平衡等長期存在的問題，更有效地提升基層醫療服務的質量。
未來，應設置安全“圍欄”
人工智能的巨大潛力被迅速釋放的同時，如何規避潛在的安全風險？論壇上，嘉賓們圍繞這一話題展開了熱烈的討論。
面對大家關注的“AI技術的引入會導致哪些工作崗位的減少？”TCL創始人、董事長李東生認為，新的技術能夠幫助提高企業營收和競爭力，從而創造更多新的就業崗位與可能性，以此達到兼顧提高勞動效率和保障員工福祉的平衡。
那麼到底哪些領域應嘗試使用這項技術？王冠說，一些對錯誤零容忍的領域暫時不宜使用生成式人工智能，而對於一定程度上允許犯錯的、重復性強的工作，可以率先對接這項技術。
不少嘉賓認為，尤其是生成式人工智能，目前面臨的最大問題是“沒有辦法判斷提供內容的真假，可能虛構一段內容來迷惑用戶。”香港科技大學教授馮雁直言，每一個需要作出決定的領域，都得是人說了算，機器只能提供輔助。
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