河南
你是不是和我一样，默认AI就是用来提效率砍人力的？不管啥行业上AI，第一个说法就是“省时间省人工”。我最近跟新加坡红十字会的负责人聊完，直接把我之前的固有认知打碎了。人家红十字会玩AI，根本不走这条寻常路，背后的考量，说出来真的刷新很多人对公益加AI的认知。
很多人道机构不敢随便上AI，真不是不需要技术帮忙，是真怕踩错坑出大事。红十字会最核心的原则就是不伤害、保持中立，任何新技术都不能把一线工作人员和受帮助的社区置于危险里。之前不少科技公司上来就硬推自己的技术，根本不管人家行业的底线在哪，搞得整个圈子对AI的戒心都挺重的。
新加坡红会实打实做了两个项目，核心思路就是帮社区，压根没想着怎么省人裁员。原来需要四个人每天手动收集数据的灾害监测系统，换成AI自动化之后，每个季度能省出六到八天的人力出来。这些省下来的时间既没让大家摸鱼，也没裁掉人，反而让员工和志愿者转去做更重要的事。他们会根据AI整理好的数据做通俗的社交海报，把复杂的灾情讲给普通人听，让更多人能看懂灾情参与进来。
另一个项目是在泰国做的钩端螺旋体病预测，这个病是靠水源传播的，之前根本没法提前准备，只能等疫情暴发了再扑火。现在AI结合气候数据和过往的病例记录，能提前三个月预判疫情的规模。提前准备物资、给当地做相关培训，每年能覆盖两千八百到五千五百个病例，真真切切帮到了需要帮助的人。
这里还有个很聪明的点，他们选的都是低遗憾项目。就算AI预测的不准，提前做的培训、备好的物资，本身就是给社区多添了一份保障，根本不会白忙活，也不会对社区造成额外的伤害。这个思路真的比很多上来就追求百分百准确率的项目稳太多了。
现在很多人道圈的同行，提起AI第一反应就是这是个效率工具，能省人力，新加坡红会的人说这其实走偏了。AI不是用来砍人头省时间的，是用来帮大家压缩处理冗杂数据的时间，攒下来的精力用来和社区建立信任的。这定位差一点，出来的结果真的差好多。
现在不少组织图方便，直接买现成的AI模型就用上了，新加坡红会反而觉得，培养自己内部的技术能力才是更重要的事。AI模型过几个月就更新迭代了，但是自己团队练出来的本事，是一直能带在身上的核心资产，什么时候都能用。
还有很多人容易忽略的点，数据效率真的不是一切。人道领域收集的很多数据都是非结构化的，比如普通人的求助反馈，不能光追求处理数据快，还要想清楚这么做会不会把求助的社区置于风险当中。毕竟对人道领域来说，不伤害才是第一位的，比效率重要太多了。
很多小的人道组织没数据团队，预算也有限，不用看着别人上AI就着急跟风。先静下心来摸清楚自己真正的核心需求，搞清楚是先补基础能力，还是直接落地AI项目，稳扎稳打比什么都重要。
红会的负责人说，现在很多人一上来就问AI项目是不是免费的，确实有不少公益项目会提供资金支持，但比这个更值得聊的是另一件事。AI到底怎么改变我们看待数据、处理数据的方式，最终怎么帮到那些平时被大家遗忘的社区，这才是AI在人道领域最该发挥的作用。
参考资料：新华社 AI赋能人道救援事业创新发展
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