近日，世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克在接受人民网采访时表示，科学技术是撬动可持续发展目标加速实现的重要杠杆，疫情之下，这一点尤显重要。
龚克指出，可持续发展摆在第一位的目标就是消除贫困，紧接着是零饥饿、良好的健康与福祉、优质教育、性别平等、清洁饮水和卫生设施等。这次疫情来临，对全球可持续发展在过去几年取得成果的造成明显的负面影响，其中最大的打击是贫困，有关国际组织估计会有数以亿计的脱贫人口返贫。对于中国而言，疫情造成的停工、半停工也直接影响到贫困地区农民外出打工收入。
龚克认为，负面影响还表现在供应链方面。要想解决可持续发展问题，一个重要的环节就是全球供应链的完善。这次疫情对供应链造成严重甚至可能是长期的破坏，使可持续发展进程迟滞甚至倒退。在这样的背景环境下，需要强调共同利益，经济复苏也不是简单的恢复，而是恢复到更好的状态上。
龚克指出，科学技术是撬动17个可持续发展目标加速实现的重要杠杆。要充分利用新兴技术的潜力，其中最重要的就是新一代信息技术。新一代信息技术是数字化、网络化、智能化的信息技术，其中具有“头雁”引领作用的是人工智能。
人工智能的应用在这次疫情中有爆发性的增长，在疫情的控制、预测、跟踪、社区管理方面发挥了重要作用。在医疗一线，人工智能对快速筛查病人、肺片的识别及病情发展的跟踪，比如预测重症风险等等，都起到了非常重要的作用。还有很多智能机器人帮助运送医药物品，减少了隔离区人员的介入。
但是，龚克指出，疫情之中人工智能的发展也暴露出了一些问题。
一是包容性问题。一个新的技术要包容各式各样的人的应用。对于不善于使用数字技术的人群，例如老年群体，在使用健康码时存在困难，如何包容他们是必须加以思考的。
二是隐私问题。为了防疫需要，个人的行程数据需要被使用。这些数据由什么人、在什么时间阶段、为什么目的使用和保存，这些都需要进行规范。
三是技术上的不足。比如，发挥了重要作用的智能CT影响识别，它之所以能识别新冠病症的特征，是因为前面有了病例，在经过医生证明这是被新冠肺炎感染的肺片后，再去训练机器。但机器识别没有能够像有经验的医生那样发现“不明原因”的异常而发出早期报警。我们在机器学习方面的技术还要提高，机器要能更好地发现异常，而不仅是由人将已知的东西教给机器。如果将来要进行常态化使用，技术本身还要做得更好、更可靠、更便捷、更经济。
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