人類和死神之間，又多了一個 AI 的距離。
" 救下來了。"
今年 6 月的一個淩晨，當大多數人還在睡夢中的時候，甘肅臨洮卻差點發生一場悲劇。
少年翻過護欄徘徊在大橋邊緣，明顯是想要跳河輕生。
但他不知道的是，從靠近護欄那一刻開始，就已經成爲了臨洮水務中心的重點關注對象。
沒等他腿跨出去，水務中心那邊的警報也響了。
從值班人員聯系公安，到出警苦口婆心地勸，再到少年被拉回安全區，整個過程也就 15 分鍾。
成功營救的消息傳回水務中心，大家才真正松了一口氣。
而這一切背後的大功臣，正在不遠處默默地注視着。
想必大夥兒多多少少也能猜到，阻止開頭那場悲劇發生的，正是 AI。
上邊兒提到少年，也是臨洮水務中心靠着 AI 救下來的第一個孩子。
洮河是黃河上遊的第二大支流，臨洮縣也因洮河穿城而過得名。
但同時，臨洮也常有溺水事件發生，這裏邊兒包括失足落水，也有想要跳河輕生的。
如果依靠傳統人力營救的方式，耗時又耗力，往往是救援剛趕到現場，人就已經跳下去了。
所以臨洮水務中心萌生了一個，用 AI 救人的想法。
因爲水利建設的需要，臨洮沿河的地方上上下下裝了 200 多個監控，可以清晰地拍到來往行人的動作。
如果監控可以對溺水事故提前預警，那說不定就能把人救回來了。
抱着這樣的想法，臨洮水務中心找上百度，一起開發了個 AI 防溺水系統。
其實說來也簡單，這個系統通過監控，來實時監測有沒有輕生者或者失足落水者，如果被 AI 模型捕捉到了就會自動報警。
想法的出發點是好的，隻不過，系統搭建的過程就沒那麽順利了。
因爲這算是國内第一個防溺水 AI 模型，能拿來訓練的數據并不多，要是沒訓練好，可能來來往往的路人稍微靠近天橋護欄，就會被誤判。
于是項目團隊想了個法子，自己模仿事故可能發生的各種情況來造數據。
你别說，這招還挺好使，防溺水系統上線之後，但凡你在橋邊翻個欄杆，或者在河邊徘徊，AI 都能在第一時間識别出來。
一有情況，AI 就會自動報警。
8 月份臨洮又有一個女生想要跳河輕生時，10 分鍾就被救了下來。
就像臨洮水務中心負責人說的那樣，" 哪怕能救下來一個娃，那我們做這個事情也值了。"
說實話，世超第一次知道這個防溺水系統的時候還挺感動的，真沒想到，在我們看不見的地方，AI 已經開始救人了。
出于好奇，世超又去查了查相關資料，發現能救人的 AI 還不止這一個。
2018 年，一個叫做樹洞行動救援團的組織，就推出了一款 AI 樹洞機器人。
救援團創始人黃智生教授
它的任務，就是每天在微博數以千萬計的信息流裏，找到疑似的自殺風險信息。
接着把監控到的情況報告給救援團，再由人類志願者們對自殺行爲進行幹預，比如後台私信、提供心理咨詢、報警等等。
而且爲了有針對性地實施救援，救援團還制定了一個自殺風險分級标準。
級别越高代表自殺的風險越大。像 10 級就是自殺行爲可能已經在進行中，被 AI 判定風險在 6 級以上的，救援團會優先實施幹預。
根據官方的數據，樹洞機器人目前對自殺風險的判别準确率達到 82%，5 年來，已經阻止了超過 5000 次自殺。
而除了上邊兒提到的自殺幹預，AI 在預防猝死領域，其實也在和死神搏鬥着。
去年，約翰霍普金斯大學的研究者發布了一項研究。
這項研究可以用 AI 模型來預測，誰會有心髒猝死的風險，并且會在什麽時候發生猝死。
根據論文的說法，由心髒病引起的疤痕會導緻心律失常，但在臨床中，肉眼又很難辨别這些疤痕背後隐藏起來的信息。
在論文第一作者 Dan Popescu 看來，這些隐藏起來的信息，恰好更能說明患者生存的機會。
所以，研究團隊通過收集心髒病患者的心髒圖像和病曆，将圖像上的疤痕轉化爲了可視化數據。
接着，讓 AI 學習與猝死相關的圖像特征，再利用數據建立模型，以此來預測患者可能會發生猝死的時間。
像這張圖裏，經曆過心源性猝死（左）和沒有經曆過心源性猝死（右）的疤痕，在 AI 的眼裏是不一樣的。
利用這個技術，研究人員對美國 60 個醫療中心的患者進行了試驗，結果表明，AI 的預測比醫生要準确得多。
猝死往往都是發生在一瞬間的事兒，這個 AI 預測雖說不能從根源上阻止猝死的發生，但至少也能打個預防針。
不知道大夥兒現在是什麽感覺，反正世超是對 AI 又刷新了一波認知。
" 人工智障 "" 搶人類飯碗 "... 這麽些年 AI 的負面評價不絕于耳，但世超覺着咱們現在對于 AI 的看法可能過于單維度了。
就像在樹洞救援團裏流傳的一句話：" 沖動自殺的人周期爲 13 秒。如果你在 13 秒内拉住我，我可能就不會自殺了。給你 13 秒，來救我。"
無論是自殺幹預，還是預防猝死，在我們跟死神搶人的時候，會出現無數個這樣關鍵的 " 13 秒 "。
雖然不想承認，但事實就是人類自身力量是有邊界的。
而 AI 的存在，縮短了我們與這 " 13 秒 " 之間的距離。
