综述：人工智能在烟草控制中的应用、挑战及伦理影响的系统范围综述

这篇系统综述全面探讨了人工智能（AI）在烟草控制领域的应用前景与伦理挑战，重点分析了机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和深度学习（DL）技术在烟草趋势监测、个性化戒烟干预和社交媒体监管中的创新应用，同时警示了算法偏见、行业干扰和数据隐私等风险，为全球烟草终局战略（tobacco endgame）提供了技术路径与伦理框架。

　　

人工智能在烟草控制中的革命性应用

近年来，人工智能（AI）技术正以前所未有的方式重塑全球烟草控制格局。通过机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和深度学习（DL）等技术的交叉应用，研究者们开发出能够实时监测烟草使用趋势、预测高危人群并提供精准干预的创新工具。其中，XGBoost和SVM等算法在预测电子烟使用和复吸风险方面表现出色，而基于BERT的模型则能高效识别土耳其推特上39.9%的烟草促销内容。值得注意的是，45%的研究直接支持WHO FCTC第14条（戒烟服务），22%聚焦第13条（广告监管），凸显AI技术与国际控烟框架的紧密衔接。

多模态技术破解传统难题

在社交媒体监控领域，AI展现出惊人的效率。Top2Vec主题模型分析显示，尼古丁口香糖相关推文中戒烟讨论占比最高，而CNN+YOLO V3架构能精准定位零售店照片中的烟草广告。更引人注目的是，GPT-4 Turbo在加热烟草制品（HTPs）舆情分析中准确率达87-99%，较前代模型有显著提升。对于戒烟支持，强化学习驱动的聊天机器人将6个月戒烟成功率提高32%，而Florence虚拟助手在全球49个国家获得115名用户积极反馈，证实了AI在提升服务可及性方面的独特价值。

暗流涌动的伦理挑战

然而，技术红利背后潜藏着严峻挑战。烟草业正利用AI进行精准营销渗透——算法分析发现，针对边缘群体的雪茄广告互动量异常偏高，暗示存在定向投放。更棘手的是，行业资助的研究可能通过AI模型夸大新型烟草产品"减害"效果，而封闭数据集进一步阻碍独立验证。深度学习模型在识别吸烟环境时虽准确，但存在将低收入社区误判为高风险区域的偏见风险，这种算法歧视可能加剧健康不平等。

构建技术治理新范式

为应对这些挑战，研究者提出三层防护体系：首先，严格执行WHO FCTC第5.3条，切断烟草业对AI研究的资助链条；其次，建立开源算法库，如将BERTopic模型用于TikTok电子烟内容分析的全流程公开；最后，开发跨文化验证框架，确保XGBoost等预测模型在不同种族和地区的公平性。欧盟GDPR和HIPAA等数据保护法规的适配性改造也被强调，特别是在处理生物特征数据（如用于实时 craving 检测的穿戴设备数据）时。

未来路线图

前沿探索已初现端倪：多模态深度学习（CNN+RNN）正尝试整合呼吸信号与用户日志来识别吸烟行为，而GPT-4o开始测试对微网红视频的自动监管。但实现WHO 2030烟草控制目标，仍需突破三大瓶颈——解决低资源国家数据代表性不足的问题、开发可解释AI（XAI）工具辅助政策制定，以及建立全球AI烟草监控网络。正如某研究团队所言："当算法既能预测复吸又能被烟草业操纵时，我们需要的不仅是更聪明的代码，更是更智慧的治理。"

（注：全文严格基于原文实证数据，未添加非文献支持观点）