数字化政府部长朱迪思·柯林斯希望从卫生和教育部门开始扩大人工智能的使用。

　　专家们对政府扩大人工智能的兴趣持谨慎乐观态度，但希望看到一种深思熟虑、经过仔细审查的方法。

　　数字化政府部长朱迪思·柯林斯希望从卫生和教育部门开始，她说这项新兴技术可以用来评估乳房x光检查结果和辅导儿童。

　　新西兰倡议的高级研究员迈克尔·约翰斯顿博士说，许多教育部门的人希望这项技术能创造公平的竞争环境，研究表明，接受一对一辅导的学生比没有接受一对一辅导的学生表现得更好(高于两个标准差)。

　　“两个标准差会把你从第50个百分位数带到第95个百分位数，所以这是很大的。当然，问题在于，我们无法为学校里的每个孩子提供一对一的辅导，所以如果人工智能能成为这种辅导的代理，它可能会对教育公平产生重大影响。”

　　使用人工智能进行辅导有好处，但也带来了挑战

　　然而，约翰斯顿警告说，这项技术不应该用来代替学习基本技能。

　　他说:“在教育中使用任何技术，当然包括人工智能，都不能破坏儿童和年轻人学习的知识和技能，他们以后需要依靠这些知识和技能来进一步学习。”

　　一个很好的例子就是在数学早期，学习算术。如果我们允许孩子们在他们知道如何自己做加法和减法之前，在他们掌握这些技能之前，用计算器做加法和减法，那么以后需要建立在这些技能上的任何东西都将是不稳固的基础。”

　　他说，人工智能使用的增加也引发了年轻人是否会在屏幕上花费更多时间的问题。

　　“你把他们置于危险之中，不仅没有发展社交技能，而且实际上很多孩子现在刚开始上学时口头语言技能不足，不仅学习阅读和写作，而且了解课堂上发生的事情，理解正在发生的事情。这是一个真正的问题。”

　　一位领先的人工智能学者表示，在教育中使用人工智能可以为教师和学生带来巨大的好处。

　　“其中一个(好处)是创造真正的人

　　学生的本土化学习经验”——Mahsa McCauley

　　奥克兰理工大学高级讲师兼人工智能论坛主任Mahsa McCauley告诉Checkpoint，这项技术可以减轻教师的管理工作量。

　　她说，人工智能可以处理重复性的、平凡的任务，让教师专注于更多的与学生一对一的时间。

　　她说，人工智能在教育领域的应用还有很多未知之处。

　　她说，人工智能的一个潜在好处可能是为学生创造个性化的学习体验。

　　“因此，每个学生都可以根据他们的需求和进度定制自己的课程，另一方面，他们真的可以访问他们的智能辅导系统，他们可以为学生提供全天候的评估系统。”

　　她说，这将使每个老师都有自己的虚拟助手。

　　但她表示，人工智能也有其风险，重要的是要解决这些风险，同时对“这项技术的变革潜力”持开放态度。

　　麦考利说，在这项技术推出之前，需要教育家长、老师和孩子们如何使用人工智能。

　　“我们需要倡导在课堂上负责任和公平地使用人工智能。”

　　在健康方面，柯林斯希望人工智能能够承担处理乳房x光检查结果等任务。普通外科医生、奥克兰大学副教授马修·克拉克博士说，这将是几代人以来卫生领域“最大的游戏规则改变者”。

　　“目前最大的挑战之一是人们在奥特罗阿使用不同的语言。也许用一个人的母语使用聊天机器人来改善健康交流和信息传递，这将是一个早期的胜利。”

　　然而，他同意这项技术仍需要人类的监督。

　　“它仍然需要谨慎对待，因为你知道，我们只需要确保这项技术是安全的，人们不会在这些非常高风险的水平上被误诊或误诊。”

　　克拉克说，人工智能目前在医疗保健领域的应用规模很小，很孤立，所以很难知道它是如何应用的。

　　“我希望未来的事情之一是技术和人工智能的清算所，这样每个人都知道正在做什么，那些感兴趣的人可以使用我们产生的成果，并迅速将它们传播到motu周围。”

　　公共利益智库Brainbox的人工智能负责人阿林·罗宾斯(Allyn Robins)表示，有理由对人工智能充满热情，但他警告称，人们不应被他所说的“人工智能炒作周期的顶峰”冲昏头脑。

　　例如，罗宾斯说，这项技术还不能用于辅导之类的事情。

　　他说:“这些人工智能系统，当然是[柯林斯]似乎在谈论的那些系统，它们的思维方式并不像‘人工智能’一词所暗示的那样。”

　　“它们基本上都在做同样的事情，那就是把单词放在一起，就像以前把单词放在一起一样，这意味着从根本上说，它们不是为了提供对事实的访问，也不是为了对数学问题等问题给出连贯的解释。

　　“即使是最普通的事实，它也可能无法得到正确的答案，而对于更模糊的事情，你实际上只是在掷骰子，你没有办法在系统中进行验证，因为它往往会加倍……坚持它是正确的。”

　　罗宾斯说，乳房x光扫描是一种不同类型的人工智能，它接近于传统的机器学习，现在人们对机器学习的理解相对较好。

　　然而，更广泛的担忧是个人信息将如何被使用。

　　“数据为这些人工智能系统提供动力，它使它们能够不断改进，它使你能够首先构建它们。因此，这些人工智能制造商可以获得的任何和所有数据，如果可以的话，他们可能会想要将其反馈到他们的系统中。”

　　“就数据而言，使用这些系统有一些相对安全的方法——你可以运行本地版本的人工智能，你可以确保数据不会被用于各种微调。所以这不是一个无法克服的问题，但当你设计如何使用这些东西时，这是一个必须直接面对和考虑的问题。”

　　欧盟已经规范了人工智能在教育和卫生等高风险领域的使用，但新西兰尚未效仿。罗宾斯说，需要一些指导方针。

　　“无论是立法还是直接监管，无论是政府在相对较高的水平上发布的一系列期望，但我确实认为，目前有某种形式的指导是好的，我认为某种形式的监管将是不可避免的。”