人工智能技術的發展可以從技術上為公共服務提供新的思路與解決方案，但公共服務領域由于自身的性質，發展往往滯后于商業應用。

人工智能相關技術的發展，將使人類社會產生深度重構，幾乎所有行業與AI技術的結合都將釋放出更大的潛力。人工智能算法、大數據與高性能計算的結合以及一系列的技術創新將極大提高社會生產率。這些信息對于解決商業問題和社會問題有著巨大的價值。

在公共服務領域，人工智能也將更好的幫助人類應對挑戰。未來人工智能將對醫療、公共交通、環境監測、減災、減貧、農副業等領域發揮重要作用。

從已存在的海量數據獲得新認知

運用通過人工智能對衛星、航運數據分析，可以低成本高效的進行環境監測。全球捕魚監測組織（Global Fishing Watch）通過衛星監測到的6萬多艘商業漁船的數據，使用云計算和機器學習算法，識別漁船的捕魚活動的時間、地點并將這些信息可視化，幫助所有人跟蹤全球的捕撈活動。

加州大學伯克利分校STUART RUSSELL教授提到人工智能正在被用于有關核試驗條約的監測核實，用以區分天然的地震顫動與核試驗引起的顫動。

利用互聯網上的免費圖片進行人口普查，也大大降低了普查成本并縮短了普查周期。斯坦福大學選擇了美國200個人口最密集的城市，使用深度學習技術，在五千萬張谷歌街景圖片中識別和判斷汽車（模型含1990年后生產的2657種汽車）。統計出汽車型號與GDP、平均收入、社會經濟指標的相關性，通過這樣的方法甚至成功預測出美國2008年大選結果。

Planet Labs通過對使用衛星圖像來監測肯亞的種植與農業指標、斯里蘭卡的洪災、達累斯薩拉姆城市的發展、和烏干達的難民營地。

聯合國脈動計劃（UN Global Pulse）各個實驗室正在使用大數據與深度學習以描繪制圖歐洲各區域對難民的偏見、從地中海船運數據中識別出救援嘗試、檢測印尼熱帶雨林中發生的火災、從推特（twitter）中預測食物價格、解決難民營中的衛生服務瓶頸。

非洲大陸上生活著10億左右的人民，其中有60-70%靠小型農業維持生活。蓋茨基金會在肯尼亞的一個項目通過人工智能收集農田、降水、酸度等數據，農民可以打電話獲取耕種時間及作物種類等建議。

幫助人類突破自身限制

麻省理工大學的Cell C項目，可以預測敗血癥的發作以及血液感染。血液感染最明顯的單一癥狀是血壓大幅下降，但人類一直沒有找到預測該癥狀的方法，只能在癥狀出現后做出反應。麻省理工團隊通過一個涉及6000名病人的人工智能項目可以在敗血癥發作前30分鐘作出預警，在91%的實例中幫助提前阻止敗血癥發生。

用人工智能技術進行基因檢測大大提高人類對未知病癥的認知。漸凍人癥（ALS）主要由特定基因引起的，IBM Watson使用人工智能技術來檢測數萬個基因與ALS的關聯性，新發現了5個與ALS相關的基因，推進了人類對漸凍人癥的研究進展（此前人類發現了3個與ALS相關基因）。

根據田納西大學諾克斯維爾分校Lynne Parker教授提供的有關醫學病理學的統計數據顯示，最頂尖的人類醫生在識別結腸息肉中的癌細胞時錯誤率在3.5%，頂尖的人工智能科技錯誤率在7.5%，而二者協作可將錯誤率降低至0.5%。

提供高效低成本解決方案

根據世界衛生組織建議，洗手和手部消毒是預防和控制醫院感染最簡單、最有效的方法之一。然而，據研究表明，遵守護理標準的合規性僅有40%。斯坦福大學教授李飛飛團隊通過人工智能算法可以追蹤醫護人員在醫院中的移動軌跡。在不顯露醫師身份的條件下，擁有深度學習能力的識別系統傳感器可監督醫師的衛生實踐，降低醫院感染風險，性能比許多最先進的技術更出色。

聯合國兒童基金會創新部門通過套在上臂的臂環使用簡單的人工智能技術可以低成本的監測兒童的營養狀況，這對于饑荒救助是非常寶貴的工具。目前也有公司使用面部識別技術解決類似問題。

基于人工智能強大的算法，微軟可以對霍亂病情的爆發進行預測性建模，以便對飲用水和疫苗等關鍵資源合理配置。

IBM在旨在改變非洲基礎設施的Lucy項目中，使用人工智能技術可以在耗水更少的條件下提升作物產量、增進教育質量以及提高使用醫療服務的機會。

投資公司Khosla Ventures 稱，通過使用機器人可以生產更多食物。機器自己識別區分作物與雜草，用專門的除草劑噴灑雜草選點噴灑，能夠降低農藥污染20%，同時降低種植成本。

DeepMind通過在控制系統中部署人工智能技術，將谷歌數據中心總體電力利用效率提升了40%，未來類似的技術可能在不增加基礎設施投入的情況下節省國家電網的用電消耗。

所有這些應用表明，人工智能技術的發展可以從技術上為公共服務提供新的思路與解決方案，可以在解決全球性的重要、普遍問題方面發揮作用,但公共服務領域由于自身的性質，發展往往滯后于商業應用。公共服務領域的人工智能及相關及技術發展，造福社會，是全社會共同的責任，也是有能力從事人工智能科技創新的大企業的社會責任之一。

政府、非營利組織、人工智能相關技術公司要建立緊密的合作關系，政府和非營利組織提出需求并提供數據等相應資源，聯合技術團隊共同提出解決方案，使人工智能成為支持人類行動與決策的工具。

由于人工智能發展對數據的依賴，使訓練數據集成為重要資源。未來數據并不完全屬于個人，在某種程度上甚至上升為戰略性公共資源。對于公共服務領域相關的數據隱私保護、數據獲取及正確使用、建立共享平臺等相關議題，需要更明確的指導框架。