Vorhersagen über den künstlichen Intelligenz-Boom von vor nur zwei Jahren neigten zu Extremen: Einerseits gab es rosarote Geschichten von KI, die jedes Problem löst, und andererseits dystopische Visionen einer von Robotern beherrschten Welt. Beide scheinen in die Realität gestoßen zu sein.
Beim dritten jährlichen Impact Data Summit, veranstaltet vom Mastercard Center for Inclusive Growth im Tech Hub des Unternehmens in Manhattan, waren "pragmatischer Optimismus" und "idealistischer Realismus" die Leitmotive.
Der während der UN-Woche stattfindende Gipfel brachte Führungspersönlichkeiten aus der gesamten Politik, multilateralen Organisationen, Wissenschaft, Nonprofits und der Technologiebranche zusammen, um Einblicke darüber zu teilen, wie Technologie und Daten zum Wohl genutzt werden können. Die Diskussionen reichten von der Verringerung der Datenungleichheit über die Förderung zukünftiger Datentalente bis hin zur verantwortungsvollen Regulierung. Der Tag war durchzogen von realen Beispielen inklusiver KI in Aktion und davon, wie öffentlich-private Partnerschaften die Wirkung beschleunigen können.
Zum Beispiel bringt eine Initiative namens DISHA, oder Data Insights for Social Humanitarian Action, Technologen, Wissenschaftler, Philanthropen und andere Partner zusammen, um KI-Produkte zu skalieren. DISHA, angeführt vom Innovationslabor UN Global Pulse, hat kürzlich ein neues Produkt vorgestellt, das beschädigte Gebäude anhand von Satellitenbildern nach einem Katastrophenereignis sechsmal schneller identifiziert als vor Ort von Experten vor Ort, sagte Katya Klinova, die die Daten- und KI-Aktivitäten des Labors leitet.
"Humanitäre Menschen brauchen diese Analyse so schnell wie möglich", sagte sie. "Jede Stunde kann den Unterschied zwischen geretteten und verlorenen Leben bedeuten, und solche Projekte werden nur möglich, wenn in vielen Organisationen die Menschen als ein Team arbeiten."
In Ruanda wollte die globale KI-Beratung Sand Technologies eine "Klinik in einer Kiste" erproben – eine Möglichkeit, KI in ländlichen Gebieten zu nutzen, um Diagnostik zu beschleunigen, sagte Gründer und CEO Fred Swaniker.
Heute, so Swaniker, könne das Gesundheitsministerium sehen, wie viele Babys an einem bestimmten Tag geboren wurden und wo Krankheiten je nach Bezirk auftreten. "Das hat das gesamte Gesundheitssystem von reaktiv und teuer hin zu einem prädiktiveren und präventiveren System – und zwar in großem Maßstab, verändert."
Hier sind vier Erkenntnisse darüber, wie man KI und Data Science verantwortungsvoll, inklusiv und auf eine Weise nutzt, die den meisten Menschen zugutekommt:
