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　　在阐述人工智能为公益事业带来的革命性突破时，王汝鹏表示，在灾害管理方面，AI驱动的预测模型能够更早、更精准地预警自然灾害，为人员疏散和物资转移争取宝贵时间；通过卫星图像分析与机器学习的结合，灾后损失评估效率大幅提升，实时大数据分析更能辅助识别紧急需求，成为传统救援机制的重要补充。在公共卫生领域，AI辅助诊断系统有效提升了资源匮乏地区基层医疗工作者的疾病筛查效率和准确率，而健康数据分析则为揭示流行病传播模式、实现精准防控提供了有力支撑。

　　然而，技术赋能的道路并非坦途。王汝鹏在演讲中深刻剖析了智能时代人道公益事业面临的五大挑战与伦理困境。其一，数字鸿沟加剧风险，AI技术对数据、算力、基础设施和专业人才的高度依赖，可能导致资源丰富的国家和组织与脆弱边缘化地区、群体间的差距进一步扩大，违背人道行动填补差距的初衷；其二，数字隐私与安全危机，人道工作涉及大量受冲突、灾害影响人群及的敏感信息，AI处理过程中的数据泄露可能造成二次伤害，如何平衡数据利用与权利保护成为重要考题；其三，算法偏见与歧视问题，AI系统的训练数据若蕴含社会既有偏见，算法可能复制甚至放大这种不公，在资源分配、资格认定等场景中违背公平公正原则；其四，责任归属与人类主体性模糊，AI决策的意外责任难以界定，过度依赖技术还可能削弱人道工作者的实践经验与伦理判断能力；其五，技术垄断与人文价值侵蚀，商业巨头主导的AI逻辑可能与公益价值理念存在偏差，对效率和规模的单一追求可能侵蚀以人为本的公益核心。

　　面对机遇与挑战并存的现实，王汝鹏表示，首先，构建伦理先行的人工智能治理框架，人道公益领域应率先制定并践行涵盖公平性、透明度、可解释性、隐私保护、安全可靠、人类监督等维度的AI应用伦理准则，将国际人道法及人道主义基本原则融入技术设计。其次，投资于能力建设与数字包容，加大对欠发达地区和基层公益组织的技术支持、技能培训力度，培养既懂技术又熟悉基层情况的复合型人才，技术解决方案需充分吸纳本地社区和受益群体参与，适配本土语境。再次，促进跨界合作与知识共享，打破行业壁垒，建立开放安全的数据共享平台和最佳实践案例库，红十字国际学院将持续发挥平台作用，推动各方对话与负责任AI解决方案的开发。最后，坚守人文精神与本土智慧，在追求技术先进性的同时，珍视人与人之间的直接连接、共情与团结，确保AI用于增强而非取代人类特有的关怀能力。