AI工具针对青少年自杀预防，聚焦无家可归群体
1960s至1980s青少年自杀率上升300%。澳大利亚如15-25岁自杀为第二大死因。美国青少年第三大死因。CDC数据显示2007-2017年10-24岁自杀率升超50%。全国无家可归者医疗委员会报告：超半数无家可归者尝试自杀或有自杀念头。美国研究团队开发AI模型降低自杀风险。针对青少年，利用真实社交网络信息工作。
鲁棒图覆盖
思路是创建战略定位人员网络，守望亲友并在需要时提供帮助。团队开发算法分析真实社交群体，识别最佳个体培训为“守门人”，识别群体自杀迹象并应对。AI考虑有限资源，确保最大人数被守望。场景即图中选择节点子集（守门人）覆盖相邻节点问题。本研究模型足够聪明处理现实不确定性：若部分个体无法受训，算法仍产生鲁棒节点覆盖。
参考文献：NeurIPS 2019 | 南加州大学
研究者考察洛杉矶年轻无家可归者网络（50%有自杀念头）。有限资源（守门人）下新模型高效提升该脆弱人群自杀预防培训覆盖。能帮政策制定者（决定此类倡议资助）决定最少守门人数，使网络中所有人至少有一受训亲友守望。终极目标构建无偏AI保护无家可归青少年。现有算法（不定制实施）按种族提供歧视性结果，保护率差异60%。新算法可减少弱势无家可归青少年群体覆盖偏见高达20%。
图片来源：PA Images
研究团队相信进一步研究带公平约束的鲁棒覆盖问题值得，提出诸多挑战解决计算难题，推动计算机科学领域并拓展风险管理科学边界。除预防自杀念头和死亡，AI也可用于自然灾害中保护民众。
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