正如亚马逊首席技术官沃纳·沃格尔博士所言：“没有数据，人工智能就毫无意义。”
在向一群科技领袖发表讲话时，联合国人工智能促进可持续发展峰会在瑞士日内瓦举行。福格尔（Vogels）探讨了人工智能（AI）的演进，并强调数据在利用技术造福社会方面所发挥的关键作用。
“我们已经有AI工具很多年了，而生成式AI正在提供一套全新的工具，”他说，“如果我们无法获取数据以及合适的数据，这一切都毫无用处。”
作为全球最全面且广泛采用的云平台，亚马逊网络服务（AWS）使数百万客户能够随时访问其数据。但正如沃格尔在峰会上所解释的，数据是一种特权，并非人人都有。因此，为了善加利用数据，我们需要通过开放数据倡议来民主化数据访问，例如AWS Data Exchange，从而加速研究并创造对社会产生积极影响的新应用。
“通过历史模式、实时数据和当前数据，AI算法可以识别出我们可以主动采取行动的地方，而不是事后才做。”沃格尔说。
对于使用AI和机器学习（ML）工具剖析数据的AWS客户而言，行动的形式多种多样。无论是应对气候变化、医疗保健还是交通运输，企业和组织已经在利用这些技术解决全球最复杂的挑战之一。
在演讲中，Vogels列举了AWS客户利用数据和AI/ML工具行善的案例。以下是他提到的一些正在积极为世界带来更好改变的企业和组织。
缩减商业货运航空以拯救生命
Swoop Aero利用人工智能，通过自主无人机实现医疗物资配送，特别是在偏远和医疗资源匮乏地区。通过在AWS上运行其平台，Swoop Aero能够扩展规模，支持一名远程飞行员从位于澳大利亚墨尔本的远程运营中心控制全球30多架飞机。每位飞行员均可在视距外完全操控飞机跨越四大洲，并保持持续的情境感知能力。
Swoop Aero使用AWS IoT以帮助其机器学习模型进行预测性维护，这涉及监控和分析无人机性能数据，以预见维护需求并主动解决潜在问题。迄今为止，Swoop Aero已向全球超过350万人提供药品，并将其服务范围扩展至测绘、搜救行动以及其他配送任务。
识别模式以保护儿童在线安全
Thorn利用人工智能和机器学习技术打击网络儿童性剥削，并帮助执法部门更快地识别人口贩卖受害者。借助多种AWS解决方案，Thorn开发了Safer——一款利用先进AI和机器学习模型大规模检测儿童性虐待材料（CSAM）的应用程序。
Safer可供任何公司使用，用于识别、移除并向相关机构报告内容托管网站上的儿童性虐待材料（CSAM），而无需大量增加员工人数、避免让员工不必要地接触令人不安的内容，或承担不可预见的法律风险。Thorn还与AWS合作开发了利用Amazon Rekognition通过大数据分析帮助在人口贩卖调查中识别受害者的方案。
合成数据以绘制人脑图谱
艾伦研究所利用人工智能和机器学习推进脑科学研究，包括绘制大脑回路、分析神经活动以及建模大脑功能，从而更深入地理解大脑及其相关疾病。在AWS上运行的高性能计算帮助艾伦研究所存储、访问和分析来自大脑约2000亿个细胞的数据。
他们的脑科学平台为研究人员提供访问高质量数据和基于网络的应用程序的途径，以探索哺乳动物大脑的生物复杂性。该平台是世界上最大的脑细胞数据开源数据库，可通过AWS公共数据集计划获取。
共享水稻基因以减少贫困和饥饿
拥有全球最丰富的水稻遗传多样性资源，国际水稻研究所（IRRI）利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，帮助依赖稻作农业食品系统的人群减少贫困和饥饿。IRRI基因库保存了20万种水稻基因品种，用于安全存储、共享和研究。该机构先进的机器学习方法使研究人员能够快速解析基因组数据，并培育出更具气候适应性的水稻品种。除科学研究外，IRRI还开发数字平台，运用AI算法分析和共享农业数据，促进研究人员、农民和政策制定者之间的协作。
AWS云托管了3,000水稻基因组计划，这是一项国际合作项目，旨在对来自89个国家的3,024个水稻品种的基因组进行测序。IRRI及其他组织提供的开放数据包含超过3,000万个水稻基因变异信息，任何人都可以利用AWS按需计算资源进行分析并开发新产品，而无需承担数据存储成本。
在水下部署摄像头以改善水产养殖
Aquabyte采用机器学习解决方案和计算机视觉技术，监控和优化水产养殖运营，推动可持续的水产养殖实践，降低环境影响。这家初创公司的水下3D摄像头能够拍摄全球各地水产养殖场中鱼类的图像和视频。运行在Amazon SageMaker上的系统无需将鱼捞出水面，即可估算每条鱼的重量。该系统还能监测鱼类是否感染海虱及其福利状况，为数据驱动的决策提供信息支持。这些分析有助于养殖户阻止疾病传播、降低饲料成本，从而减少浪费并提高效率。
在他的系列节目"Now Go Build"中，Vogels前往挪威卑尔根，拜访Aquabyte的创始人，实地了解水下计算机视觉技术的应用。