這不是科幻小說，更不是遠在外太空的電影情節，而就在你我身邊。
15個橫跨食、衣、住、行、育、樂的AI應用大蒐集，
看見它如何改變著我們的心態、工作形態和生活！
2018年十二月，在聯發科舉辦的首屆「智在家鄉」數位社會創新競賽上，擊敗三百多組隊伍、從聯發科董事長蔡明介手上拿下百萬首獎的，是由一群科技志工組成的公益項目《脫貧自立向前Go》，透過AI的幫助，協助改善社工的工作流程與效率。
這個計畫是智庫驅動D4SG（Data for Social Good，資料力做公益）與台北市社會局合作，最終以提高中低收入戶的成功脫貧率為目標。
因為資源有限，台北市政府僅能協助部分中低收入戶加入，如工作技能訓練、協助理財規畫的「脫貧方案」，在社會局已完整建構的約莫1500戶中低收入戶中，只有一百戶可參加。過去，加入方案後，能脫貧者約有八成。
但社會局希望可以再提高脫貧率，這就必須更精準地判讀中低收入戶的「脫貧潛力」，讓每個有望脫貧的家戶參與方案。這，或許就是AI能派上用場的時候。
智庫驅動知識長謝宗震解釋，他們先以過去社會局一百多戶中低收入戶資料，「以家庭成員、人口數、成員年齡、有沒有中老年人口等十多個特徵數據，讓機器學習建立模型。」藉此協助社會局驗證參加脫貧方案的對象，的確有著更健康的脫貧表現。
選出「有戰力」的中低收入戶
但過去篩選脫貧方案名單，是靠社會局人員的經驗法則。謝宗震與團隊開始思考，若篩選工作改讓AI進行，會發生什麼事？脫貧成功率會不會更高？
謝宗震向社會局取得了○八年到一七年這十年、將近七千筆的歷史資料（包括有參加脫貧方案的最終結果與未參與脫貧方案者），以其中七成的數據進行AI訓練，再以另外三成的資料進行AI能力驗證。謝宗震說，過去不容易被使用的「文本分析」，也在這次計畫中被納入，種種作法，就是要讓AI讀懂每個貧困家庭「難念的經」。
