新冠疫情暴发前，AI与机器学习就开始渗透各种产业，改变商业模式与生活面貌；新冠疫情暴发后，AI被大量用于病例资料分析、疫情关注、疫苗开发等领域，成为防疫的关键助手。
2020年再3个月就要结束了，历经新冠疫情的洗礼后，未来AI会如何发展？英国商业策略与科技顾问Bernard Marr撰文，指出2021年的4个AI应用趋势。
医学研究：更智能的大数据分析
疫情期间，人类急需疫情的相关资料，因此政府、国际组织、科研单位、企业共同合作，创建资料的搜集、集成、处理、分析机制。相较于1918年的西班牙大流感（3年间全球死亡人数约5000万），新冠疫情暴发至今9个月，全球死亡人数约100万，速度比西班牙流感慢得多。Bernard Marr认为，AI数据分析是控制疫情的重要一环。
未来，AI仍会帮助人类有效率的控制疫情。借由AI即时分析海量资料，能更轻易找出疫情暴发点，关注感染者，预测病毒的可能演化方向，并找到更有效的疫苗等等。此外，医学文献数量快速增长，光今年四月，就有超过2.8万篇关于新冠肺炎的论文，通过AI分析，也能加快研究的速度。当然，AI也能用于其他领域的医学研究。
自动化侦测与防疫
目前无人机已经应用于防疫，例如监控人们是否遵行社交距离，以及侦测体温，所使用的是计算机视觉技术。
此外，脸部识别也是快速增长的领域。但脸部识别除了关注人群的形态，还能识别出单一的实例，因此隐私的争议较大。有迹象显示，因为疫情的关系，人们比以前更能接受监控等科技；但随着AI监控与执法技术精进，人们的接受度将会受到更大的挑战。
压制下一波疫情
“预测”是人类积极开发的AI功能。在这次的新冠疫情中，AI也比人类还要早注意到疫情的爆发。2020年初，加拿大创业公司BlueDot分析10万笔政府与医疗资料，比WHO早一周发现疫情，并发出新冠肺炎的爆发警示。
未来，AI仍会被应用于预测疫情的爆发，但Bernard Marr认为，预测的成效会受到政治与法规的影响，需要各国政府与企业的合作。因此，医疗数据库的易得性与各单位间的沟通障碍化解，将是AI用于预测疫情的重要课题。
经济恢复期：预测消费者行为模式的改变
疫情过后，人们的生活、工作、社交模式将会大幅改变。数字化就是疫情带动的强烈趋势。以零售为例，Amazon的2020年第二季销售额就比去年同期增长了40%；原本没有线上零售的企业，现在也开始考虑。
而AI能协助企业了解消费者行为的改变模式，中小企业也在寻找创建竞争优势的方式，因此这类工具在2021的应用将会增加。
参考资料
《Forbes》