Skip to main content

A jövő ... adatai a jó érdekében

január 18, 2024

 

Hogyan lehet megszüntetni a szakadékot az adatokkal rendelkezők és az adatokkal nem rendelkezők között?

Az adatok társadalmi célú hasznosításának két szakértője sikertörténeteket oszt meg, és megvitatja, hogyan lehet bővíteni a tehetséggondozást, hogy mindenki részesülhessen az adattudomány előnyeiből.

Mozambikban az informális munkavállalók regisztrálhatnak a Biscate üzleti platformon, amely összeköti őket az ügyfelekkel. A data.org Inclusive Growth and Recovery Challenge keretében részben finanszírozott adatkezdeményezés ilyen piaci adatokat használ, hogy a vállalkozások építését segítő betekintést nyújtson.

Vicki Hyman

Director,

Global Communications,

Mastercard

Indiában a kistermelők csökkentik a termésveszteséget és növelik eladási áraikat a hűtőtároló használatával, amely egy mobilalkalmazáshoz kapcsolódik, amely valós időben követi a termékek eltarthatósági idejét a digitális leltárkezelés érdekében.

Mozambikban sok munkás úgy hirdet munkát, hogy a telefonszámát fákra szögezett deszkákra festi. Mostantól közvetlenül a telefonjukra kapnak munkaerő-piaci információkat, és hozzáférhetnek olyan eszközökhöz, amelyekkel fejleszthetik marketing- és vállalatirányítási készségeiket.

A kolumbiai, mexikói és indiai bankok hitelezési nyilvántartásainak ellenőrzésekor a kutatók azt találták, hogy a jövőben nagy a kockázata a női kérelmezőkkel szembeni elfogultságnak. A nők alacsony képviselete a meglévő adatokban torzította a hitelképes kérelmezők kiszűrésére használt algoritmusokat. Ezért építettek egy újat, ami nemek szerint igazságos.

Egy évtizeddel ezelőtt mindez nem lett volna lehetséges. A csatlakoztatott eszközök számának növekedése és az előállított adatok exponenciális növekedése, valamint a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás gyors fejlődése azonban felszabadította az adattudományban rejlő lehetőségeket. A közelmúltig azonban a kormányok, a nonprofit szervezetek és a civil szervezetek nem rendelkeztek elegendő költségvetéssel, személyzettel és kapacitással ahhoz, hogy teljes mértékben kihasználják az adattudomány előnyeit, hogy több embernek segítsenek.

A Mastercard Center for Inclusive Growth és a Rockefeller Alapítvány által 2020-ban alapított data.org demokratizálja az adatokat azáltal, hogy világszerte partnerségeket alakít ki az adattudomány hasznosítása érdekében, hogy a társadalom legégetőbb problémáit megoldja. Kezdeményezései között szerepel az Inclusive Growth and Recovery Challenge, amely áttörést jelentő adatokat finanszírozott a társadalmi jót szolgáló koncepciókhoz, köztük a fenti háromhoz, valamint a Capacity Accelerator Network, amelynek célja, hogy 2032-ig egymillió adatszakembert képezzen ki több mint 20 országban működő központokon keresztül. A Mastercard továbbra is támogatja a data.org-ot, amely az adattudomány révén felgyorsítja a hatását.

"Az adatok képesek arra, hogy növeljék a szakadékot a rendelkezők és a nem rendelkezők között" - mondja Shamina Singh, a Center for Inclusive Growth alapítója és elnöke. "Folytatnunk kell a szükséges munkát annak érdekében, hogy az adattudomány a társadalmi hatás érdekében inkluzív növekedést hozzon létre."

A Mastercard Newsroom beszélgetett Singh-szel és Danil Mikhailovval, a data.org ügyvezető igazgatójával a társadalmi hatású adatok születőben lévő területének kihívásairól, arról, hogy miért kulcsfontosságú a sokszínűség a tehetséggondozásban, és hogy hol látnak sikereket.

Shamina, a Központban végzett munkád célja a gazdasági egyenlőtlenségek csökkentése és az egyenlőtlenséget fenntartó digitális szakadék csökkentése. Az információ egyenlőtlensége is fennáll. Mi az az "adatszakadék", és hogyan jelentkezik ez azokban a közösségekben, ahol a Központ működik?

Singh: Az adat hatalom, és ezt bizonyítja az a hatalmas verseny, amelyet mostanában a mesterséges intelligencia körül látunk. Azt kell szem előtt tartanunk, hogy azok az emberek veszítik el a versenyt, akik a legtöbbet profitálhatnának az adathozzáférésből. Az információs egyenlőtlenség az a gondolat, hogy az információ hihetetlenül erős, hihetetlenül hasznos, és azok, akik hozzáférnek hozzá, valóban felgyorsíthatják növekedésüket, míg azok, akiknek nincs hozzáférésük vagy kapacitásuk, lemaradhatnak. Ez egybevág azzal, amit a pénzügyi integráció területén láttunk, ahol ahogy egyre több ember lépett be a digitális gazdaságba, úgy láttuk, hogy egyre több ember maradt lemaradva.

Ezeket a kialakuló hiányosságokat adatvezérelt kezdeményezésekkel és az új technológiák szándékos bevezetésével próbáljuk kezelni, a befogadással az élen. Amit a Központban teszünk, az az, hogy kapacitást teremtünk a szociális szektor számára, hogy felismerjék a saját adataik erejét, és azt a társadalmi jó érdekében használják fel. Ez az alapja ennek a partnerségnek és a data.org létrehozásának - hogy ténylegesen egy új intézményt hozzunk létre, egy új módját annak, hogy ezt a munkát új technológia és új adatforrások felhasználásával végezzük.

Danil, egy évvel ezelőtt a data.org kiadott egy jelentést a legfontosabb trendekről és feszültségekről, ahogy a társadalmi hatású adatok területe érik. Melyek azok a kihívások, amelyekkel a szervezetek még mindig szembesülnek? Történt előrelépés? Történt valami újdonság, mióta a generatív mesterséges intelligencia az elmúlt évben teret nyert?

Mikhailov: Shamina, nagyon tetszik, ahogyan az információs egyenlőtlenséget megfogalmazza: az adatokkal rendelkezők és az adatokkal nem rendelkezők. Ez még mindig valóság. A szakadék nem csökken. A szakadék egyre nő. Előrelépéseket teszünk annak érdekében, hogy csökkentsük a különbség növekedésének ütemét. Évtizedek, évszázadok óta használunk adatokat különböző területeken. Az adattudományi technológiák jelenlegi generációja, beleértve a mesterséges intelligenciát is, annyira új és olyan gyorsan változik, hogy ez egy nagyon széttöredezett területet eredményez. Mindenki a saját startupját vagy új eszközeit és megközelítéseit indítja, ami azt jelenti, hogy nehéz összehozni a szakmát a közös kihívások körül. És annak meghatározása, hogy mi a társadalmi hatásra vonatkozó adatok, vagy a hatásos mesterséges intelligencia - ezek új kifejezések, és a terület még nem egyesült, hogy mit értünk ez alatt. A data.org a tér számos szereplőjét - társadalmi hatású szervezeteket, technológiai vállalatokat és startupokat, tudományos intézményeket stb. - fogja össze annak érdekében, hogy kiderüljön, mit értünk ez alatt.

Mondana egy példát?

Mikhailov: Mikhailov: Sokat dolgoztunk egy olyan szerepkör meghatározásán, amely szerintünk hiányzik a területről - az adatökoszisztéma tervezője. Úgy gondoljuk, hogy alapvetően arra van szükségünk, hogy sokkal egészségesebb adat-ökoszisztémákat hozzunk létre, hogy olyan embereket találjunk, akik arra összpontosítanak, hogy bizonyos elvek mentén összehozzák a szervezeteket. Csakúgy, mint a várostervezésben - egy egészséges város építése, amely jó közterekkel és magánterületekkel, az építészet megfelelő egyensúlyával rendelkezik -, szükség van valakire, aki felelős. Ezért más szervezetekkel együtt dolgoztunk azon, hogy egyesüljünk az etikus adatökoszisztéma-tervezés koncepciója körül. Akkor meg kell oldanunk a finanszírozást. Sok munkára van szükség ehhez, és a Mastercard fenntartható finanszírozási forrásokat épít ki az ilyen jellegű munkához. A technológia drága. Ezt nem lehet elkerülni. Amikor adattudományi technikákat építesz, akkor a világ más nagy technológiai vállalataival versenyzel. Mi tehát ezt a fejére állítjuk, és a nagy technológiai óriásokkal együttműködve összekötjük őket a társadalmi hatású szektorral, és csatornát biztosítunk az ágazat megsegítésére, valamint arra, hogy ők is használhassák az erejüket mások felemelésére.

A Mastercard Center for Inclusive Growth támogatásával, a data.org Az U.S. Financial Inclusion Accelerator egy olyan konzorciumon keresztül fejleszti a társadalmi hatású adatokkal kapcsolatos tanterveket, amely magában foglalja a történelmileg fekete főiskolákat és egyetemeket, a spanyolajkúakat kiszolgáló intézményeket és a közösségi főiskolákat. 

Ennek érdekében azon dolgozunk, hogy biztosítsuk, hogy az adattudományi képzéseket és a sokszínűséget az olyan dolgokkal kapcsolatos kötelezettségvállalások révén, mint a HBCU hálózatok és a spanyolajkú intézmények, hogy biztosítsuk, hogy együtt építünk - nem csak azok számára -, akiket ezek a megoldások támogatnak. Ez eltérést jelent a normától, ahol az adatokkal rendelkezők vagy a technológiával rendelkezők általában először hozzáférnek, majd a technológia eljut a lakosság többi részéhez, és nekik kell foglalkozniuk valamivel, ami nem feltétlenül őket szem előtt tartva készült. Szeretnénk biztosítani, hogy a feltörekvő technológiák, például a generatív mesterséges intelligencia, a kezdetektől fogva a fejlesztés részét képezzék. Ez a befogadás a kezdetektől fogva prioritást élvez.

 

Ha azokra a kezdeményezésekre gondolsz, amelyeket a data.org-on keresztül támogattál, mi az, ami Ön szerint megtestesíti az adatok jótékony hatalmát?

Mikhailov: Mikhailov: Csalok, és kettőre megyek. Tehát az egyik példa valóban nagyszabású, globális, a másik példa pedig sokkal inkább helyi. Tehát a high-end skálán az Epiverse, egy globális együttműködés, amely egy olyan adatelemzési ökoszisztémát fejleszt, amely segíthet mindenkinek, hogy megelőzze a következő közegészségügyi válságot. Ez egy nyílt forráskódú eszközkészlet létrehozásáról szól a közegészségügyi elemzők és adattudósok, epidemiológusok, az ilyen jellegű közösségek számára. Nyilvánvalóan a világjárvány inspirálta; globálisan kell cselekednünk, és gyorsan meg kell tudnunk osztani a felismeréseket. Jelenleg fél tucat országban van jelen, és az elkövetkező néhány évben várhatóan további 10-20 országra bővül. Akkor én a befogadó növekedés és fellendülés kihívásunkra szavaznék, ahol kilenc nagyszerű projektet támogattunk világszerte, amelyek mindegyike egy nagyon speciális helyi környezetben, a helyi közösségek kezdeményezésére valósult meg, és tartós hatást gyakorolt. Például az Egyesült Államokban a városokban található barnamezős területekre vonatkozó adatok felhasználásával segítünk az egyes közösségeknek abban, hogy a területeket regenerálhassák.

Singh: Singh: Hadd építsek erre. Az inkluzív növekedési és fellendülési kihívás jelentősége abban állt, hogy meg akartuk teremteni a keresletet és a kínálatot a társadalmi hatást szolgáló adattudomány iránt, amely viszonylag új koncepció. Szándékunk, hogy a kiválasztott nyerteseknek nyújtott pénzügyi támogatást felhasználva segítsük őket a skálázásban és további befektetésekben, ezzel egyidejűleg növelve küldetésüket és a mi küldetésünket. A sikerességről akkor lehet tudni, ha ez a díj még több befektetést eredményez. És örömmel láttuk, hogy ez be is teljesült, ahol a kihívás nyertesei mintegy 30 millió dollárnyi további beruházást generáltak. Amikor mások is részt vesznek a kapacitásépítésben, akkor tudjuk, hogy a változás megtörtént.

A jelentés arra is felhívta a figyelmet, hogy több adattudósra van szükség, különösen a fejlődő országokban, ahol a munka nagy hatással lehet, de ahol talán nincs meg az oktatási infrastruktúra az adattudósok képzéséhez. Mit tesznek ennek megoldására?

Mikhailov: Mikhailov: Több adattudósra van szükségünk. Szükségünk van arra, hogy mások legyenek. Különböző helyeken van rájuk szükségünk. Először is, a számok. Nem képzünk elég adatszakértőt az új gazdaság számára, nemhogy a magánszektorban, de még a társadalmi hatású szektorban sem. Ezért több beruházásra van szükségünk az egyetemeken, több informális képzésre, több szakmai képzésre azok számára, akiknek már van munkájuk, hogy átképezzék magukat, és a kívánt készségeket hozzáadják a meglévő készségeikhez. De szükségünk van arra is, hogy ezek az emberek mások legyenek. Tehát többet kell befektetnünk annak biztosítására, hogy több női adattudós legyen, és hogy több adattudós legyen különböző, jelenleg jogfosztott háttérrel rendelkező tudósok, különösen a globális déli országokban. Szükségünk van a képességekre is, hogy másmilyenek legyünk. Jelenleg tehát az adattudományt csak mint technikai tudományágat tanítjuk - matematikát, kódolást, amelyek rendkívül fontosak. A problémák megoldásához és a társadalmi hatás eléréséhez azonban gyakran meg kell értenie a témát. Tehát meg kell értenünk, hogy amikor például az éghajlatról, az egészségügyről vagy a pénzügyi egyenlőtlenségekről beszélünk, akkor mi az oka ezeknek a problémáknak? Ha csak technikai ismeretekkel rendelkezik, gyakran többet árthat, mint használ, amikor megoldásokat próbál létrehozni. Tehát az adattudósok tanítása, hogy mind a technológiai ismeretek, mind a tárgy megértése interdiszciplináris készségekkel rendelkezzenek, olyasmi, amire a kapacitásgyorsító hálózatunkban összpontosítunk.

Singh: Az igazság azonban az, hogy ha kódolsz, vagy technológiákat vagy megoldásokat hozol létre, akkor azt arra alapozva teszed, amit tudsz, aki vagy és az élettapasztalatod alapján. A Kapacitásgyorsító Hálózattal szándékosan igyekeztünk bővíteni a technológiai tehetségek körét a fejlesztési szakaszban, hogy az inputok a közösségek, országok és régiók sokszínűségét képviseljék, amelyekben működünk.