WHO 被美國“斷供”啟示:WHO,還是 DAO?

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原標題為《WHO 還是 DAO,this is the way》

4月15日,美國總統特朗普宣佈將會暫停提供資金給世界衛生組織 WHO ,他表示在新型冠狀病毒疫情爆發的應對上,WHO “未能履行其基本職責”。而這種對 WHO 的“斷供”行為引起了不小的爭議,基本上就在同一天,微軟公司創始人 Bill Gates 夫婦的私人基金會宣佈,將向世衛組織追加捐贈 1.5 億美元以抗擊新型冠狀病毒。

還有一些媒體報道,美國國務院和國際開發署很多官員都支援改革 WHO 的想法,甚至有部分美國政府幕僚建議以聯合國艾滋防治計劃(UNAIDS)為基礎建立取代 WHO 的機構。聯合國艾滋防治計劃成立於 1990 年代中期,目標在於防治艾滋病,當時建立的初衷也是因為對世衛組織處理艾滋疫情的方式普遍不滿。

從疫情爆發開始到現在,WHO 的種種行為都始終備受爭議。而這些行為究竟是否得當,恐怕並不能夠簡單根據結果而加以論斷。顯然,其中很多行為並不僅僅是根據疫情發展情況就可以作出決斷,而是需要結合各個國家的實際社會經貿情況。

傳統的工作方式和不傳統的世界

即使大多數人並沒有參與國際事務的經驗,但無論是在電影《傳染病》還是美劇《血疫》中,都可以看出 WHO 以及相關防疫機構,他們每天都需要面對是各種無法看清的真相,以及來自各個方面的不斷質疑和聽證,且每個人能觀察和覆蓋到的現象都是區域性和充斥著偏見。特別是當機構和政府進行交流時,必然也是冗長和低效的,但是他們卻往往要處理的是每小時都可能發生質變的疫情,因此很容易會出現災難性的後果。

我們現在所說的是世界衛生組織(World Health Organization),英文縮寫為 WHO ,中文簡稱為世衛組織或世衛,成立於 1948 年 4 月 7 日,是聯合國專門機構之一,國際最大的公共衛生組織。其網站上顯示主要職能包括:促進流行病和地方病的防治;提供和改進公共衛生,疾病醫療和有關事項的教學與訓練;推動確定生物製品的國際標準。

作為聯合國下轄的特定機構,顯然它主要還是起著協調功能,因此最近也有人指責它每年在差旅的費用完全超過了其在醫藥上所花費的費用,這顯然是有些搞錯了它的基本功能,作為全球公共衛生的最大協調組織,在全球進行調查和協調是它最主要的工作,因此巨大的差旅費用也無可厚非。

但從巨大的差旅費用我們也可以看出,世衛組織仍然還在沿襲過去七十年的工作方式來協調全球的衛生防疫狀況,儘管這種方式在過去五十年中,幫助我們很好的消滅了天花等,這些曾經給人類帶來巨大傷亡的疾病。但今天的世界已經遠遠不是七十年前的狀況,甚至也完全不同於 2003 年 SARS 爆發的時候,這個世界從來沒有像今天這麼緊密。

今天的世界,至少在新型冠狀病毒在全球蔓延之前的世界,全球化的程序讓這個世界變得無比狹小,海量的人流和物流 24 小時不間斷的在全球快速流轉,因此一旦疫情爆發要遠遠超過人類過去的任何歷史時期,更何況,無論是存在更加複雜的物種交流,抑或是生物技術的突飛猛進,很可能在未來,人類必須會面對各類不確定的新型病毒的不斷出現。那麼,透過這些龐大而官僚的傳統機構是否還能應對這個快速變化的世界,恐怕是在疫情之後,擺在全世界人們面前急需解決的難題。

無論是改組 WHO ,或是建立一個全新的協調組織來替代 WHO ,這些都還是一些換湯不換藥的思路,無論是什麼組織,只要還是採用官僚機構協調各種政府,最終都不免要被政治所影響,而這種決策必然最後變得更加複雜和不透明。

將 70 億人類的健康和生死交給一個單一機構來決策,它所承擔的壓力可想而知,而它面對的疫情每分鐘都在快速變化,數百萬人都隨時面臨死亡的風險,而它必須在恰當的時間給出一個準確可靠的意見,還需要努力協調來自全球政府的壓力,及時進行反饋,顯然,這根本就是一個不可能完成的任務。

面對這麼一個超級複雜的局面,恐怕能解決的方案並不再是使用一個絕對中心化的組織,而是採用類似於區塊鏈的去中心化的自治組織(DAO)系統才能夠面對。而各國對 WHO 的要求是公開、透明以及不單獨傾向於某個國家,這些要求似乎都是和區塊鏈的特性所一致的。

最好的武器

這次對於世衛組織最多的指責是認為其沒有及時地向全球預警,特別是一直到 3 月 11 日才宣佈這次新冠病毒為““全球大流行”。但顯然,任何對於行政工作有常識的人都可以看出,預警是一個非常吃力不討好的工作,任何及時的預警的確很可能可以阻止疫情的大流行,但由於最後什麼都沒有發生,會被認為過度反應,甚至會被認為是處於某些目的的“假警報”。因此,大多數行政機構在發出預警時往往會非常猶豫,特別是當某個人或者某個機構需要對發出預警承擔後果時會一再拖延,最終導致錯過了最佳的時間。

因此,如何在面對被層層迷霧籠罩的真相及時發出預警,而不會被是否需要但責或者問責這些疑慮所困擾,最好的辦法還是交給一個去中心化的自治系統(DAO)。簡單來說,就是交給演算法,由一個公開透明的演算法來給出結果,而不是一個充滿著疑慮的官僚機構。

而這樣的系統決策依據可以是遍佈全球的各類大資料,從醫療機構的報告到各地航班的人流資料,從天氣資料到社交網路的關鍵詞,各種資料的綜合分析往往能讓我們更容易看到真相。任何做過大資料分析的人都很清楚,在多源的大資料面前,很難掩蓋真相。真正的情況是可以被很多資料所交叉印證的,而虛假的資訊則難做到這點。

我們目前已經看到有許多人正在作出這樣的努力,無論在北美還是在亞洲,都可以看到人們試圖使用網際網路和 AI 演算法來追蹤和預測流感的爆發,並試圖能及時在流感大爆發之前挽救更多的生命。

流感,具有高度的傳染性,是目前人類最常需要面對的大規模流行性疾病之一,其會隨著人們四處走動而迅速傳播,因此,這往往使得追蹤並且預測流感傳播活動成為了科學家們的一大挑戰。美國 CDC 會實時監測美國流感樣疾病患者的就診情況,但這些資訊可能要比實際時間滯後大約兩週。

早在 2008 年,谷歌就發起了一個名為 Google 流感趨勢(Google Flu Trends,GFT)的專案,旨在幫助預測流感的爆發。透過彙總 Google 搜尋查詢,它試圖對流感活動做出準確的預測,提供了超過 25 個國家的流感活動估計。

另一種被稱為 ARGONet 的新方法被應用於 2014 年 9 月至 2017 年 5 月的流感季節,其要比研究人員此前開發的 ARGO 方式具有更高的準確率。研究者表示,在美國各州釋出的傳統衛生保健報告前一週,ARGONet 方法能對迄今為止的流感活動作出最準確的預測。

圖片顯示了 2012 年 9 月 30 日至 2017 年 5 月 14 日流感樣疾病的州與州之間的相關性。

在一篇釋出於 2019 年 9 月,名為《使用自適應 AI 模型和多源資料在中國重慶預測流感活動》的論文中,也可以看到,研究者透過收集多源資料,包括流感樣疾病的歷史百分比、天氣資料、百度搜尋索引和中國重慶的新浪微博資料,並將其整合到創新的自適應 AI 模型(Self-adaptive AI Model,SAAIM)中,以此來預測中國重慶的流感趨勢。

與其將海量的資金投入到傳統的協調機構,為什麼不建立更多可以公開透明的資料平臺,來分析和預測現有的大規模流行疾病,以及未來各種未知的病毒帶來的風險,這遠遠要比依靠傳統中心化的官僚機構要有效和可靠得多。

比如政府可以在所有部署有攝像頭的公共區域也部署體溫監控感應器,並且將在該地區的資料釋出在可以查詢的公共鏈上供相關機構進行查詢和分析,因為這些資料並不需要和具體每個人相關聯,因此也不存在侵犯個人隱私的問題。而透過這些大規模的資料的分析,是很容易獲得該地區的流感狀況,甚至透過周圍地圖的發病情況,以及結合周圍的公共交通資料以及天氣資料,就能夠建立更多的預測。

This is the way

大資料能夠為決策提供依據,AI 演算法能給出對於未來的預測,而區塊鏈上的資料可確保資料的公開和無法篡改。

而對於決策而言,使用 DAO 還能夠透過各種手段來激勵群體智慧(collective intelligence)提供各種方案。去中心化的方案,能確保這些決策和資料不會過於偏向某一方,而其中部分節點的失靈也不會造成整體決策失靈這樣災難性的後果。

當我們已經在使用量子計算機來計算蛋白質摺疊序列時,卻還在採用二戰時的手段來對抗全新病毒,正是這樣的落差造成了我們今天整個人類面對新冠病毒時,數十萬人死亡的局面。

而當各種政治力量還在試圖影響著 WHO ,還在謀求透過中心化的方式來解決早已全球化的疫情,只可能是緣木求魚。

事實上,當面對未來也許更多未知病毒和未知情況時,這些東西往往都不是僅僅依靠我們傳統經驗所能夠解決的,我們需要的是一套能夠預測和應對未來情況的客觀系統,需要將人工智慧、區塊鏈技術結合在一起,構建出能夠在面對巨大壓力而能夠作出準確且公正判斷的系統。

因此,也許我們並不需要一個 WHO 或者其他的官僚組織,需要的是一個公開透明,基於演算法而不是官僚機構的去中心化技術協調系統,我相信,This is the way。

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