Skip to main content

AI

január 7, 2025

 

AI mindenkinek: Tanulságok a technológia és a befogadás metszéspontjából

A mesterséges intelligencia társadalmi célú hasznosításának szakértői megosztják meglátásaikat az inkluzív mesterséges intelligencia skálázásáról.

Vicki Hyman

Director,

Global Communications,

Mastercard

A mesterséges intelligencia ereje a kolumbiai mikrovállalkozóknak nyújtott hitelektől kezdve az etiópiai anyai megbetegedési arányok csökkentésén át az életmentő információk eljuttatásáig a menekültek számára világszerte a befogadás és a gazdasági szerepvállalás lehetőségével párosul.

A mesterséges intelligencia társadalmi hatásra való felhasználásának újradefiniálását öt szervezet fogja kifejleszteni és skálázni megoldásait a 82 országból több mint 500 pályázatot kapott Mesterséges intelligencia a társadalmi befogadás felgyorsítására című verseny győzteseként. A győztesek - köztük egy indiai méhészeket segítő társadalmi vállalkozás és egy olyan amerikai kezdeményezés, amely összekapcsolja a betegeket a kihasználatlan szövetségi juttatásokkal - 200 000 dollárt, valamint technikai segítséget és mentorálást kapnak a Mastercard és a data.org segítségével, amely a kihívást szponzorálta.

A Mastercard Newsroom a nyertes szervezetek vezetőivel beszélgetett a szociális szektorban a mesterséges intelligencia megoldások kiépítésének kihívásairól, arról, hogy hogyan csökkentik az előítéletességet és hogyan képzik modelljeiket inkluzívvá, valamint arról, hogy milyen más ágazatokban ígérkezik a legjobban a technológia.

A kolumbiai kisvállalkozások finanszírozási hiányosságainak áthidalása: Quipu

Kolumbiában közel 6 millió vállalkozás mikrovállalkozás, amelyek kevesebb mint 10 alkalmazottal és kis tőkével működnek. Közülük csak 9 százalék tud hivatalosan hitelt felvenni, mivel nincs információjuk a teljesítményükről és nincs pénzügyi előéletük, és ez hatalmas finanszírozási hiányt okoz.

A Quipu áthidalja az informális gazdaság információs hiányosságait azáltal, hogy a mesterséges intelligencia segítségével pontosabban értékeli e kisebb vállalkozások hitelképességét egy olyan pontozási modell segítségével, amely nem hagyományos adatokat elemez, például mobil tranzakciós előzményeket, közösségi médiainterakciókat, SMS- és fizetési mintákat, valamint intelligens folyósítási és hitelfelvételi módszereket. Emellett finanszírozási platformot és mikrohiteleket is biztosít, amelyek lehetővé teszik, hogy ezek a vállalkozások alternatív hitelpontszámot hozzanak létre mind a pénzügyi, mind a nem pénzügyi információk alapján. A Quipu alkalmazáson keresztül az ügyfelek percek alatt igényelhetnek működőtőkét, amelyet kevesebb mint két napon belül folyósítanak.

 

A közösségi egészségügyi ellátás megerősítése Etiópiában: IDinsight

Két évtizeddel ezelőtt Etiópia új modellt indított a vidéki egészségügyi ellátás terén, több ezer egészségügyi dolgozót képezve és alkalmazva a helyi közösségek szolgálatában, ami jelentős javulást eredményezett az anyák és gyermekek egészségi állapotában, valamint - hogy csak néhányat említsünk - az új HIV-fertőzések, a tuberkulózis és a malária okozta halálesetek számának csökkenését.

A sikerre építve az IDinsight együttműködik a Last Mile Health és az etiópiai Egészségügyi Minisztériummal egy mesterséges intelligenciával működtetett hívásközpontban, amellyel az egészségügyben dolgozó munkatársak valós idejű orvosi útmutatást kaphatnak összetett esetekben. A szervezet mesterséges intelligencia megoldása egy esetkezelő rendszert és egy átfogó egészségügyi minisztériumi iránymutatásokon alapuló kérdésmegoldó szolgáltatást fog tartalmazni, amely valós idejű támogatást nyújt a call center ügynököknek, akik telefonon keresztül továbbítják a kritikus információkat az egészségügyi dolgozóknak, lehetővé téve számukra, hogy a betegellátásra és a magas színvonalú egészségügyi ellátás nyújtására összpontosítsanak.

 

Életmentő információk eljuttatása a válsághelyzetben lévő emberekhez világszerte: Nemzetközi Mentőbizottság Jelzőtábla projektje

Világszerte rekordszámú, 120 millió ember kényszerül lakóhelyét elhagyni konfliktusok, természeti katasztrófák, szegénység és erőszak miatt. A válság által érintett embereknek a biztonságba vezető útjuk során kritikus, életet megváltoztató döntéseket kell hozniuk, korlátozott információk birtokában. 2015-ben a Nemzetközi Mentőbizottság elindította a Signpost projektet, amely digitális segélyközpontokat hoz létre a felhasználók számára, hogy pontos és időszerű információkat találjanak, hozzáférjenek a kritikus szolgáltatásokhoz, és közvetlen kérdéseket tegyenek fel a helyi moderátoroknak, például: Hogyan juthatok lakáshoz? Kaphatok majd ideiglenes munkavállalási engedélyt? Beírathatom a gyermekeimet az iskolába?. A Signpostnak világszerte közel 30 aktív programja van, és 2024-ben több mint 6 millió Signpost-felhasználó lesz.  

A lakóhelyüket elhagyni kényszerült emberek számával párhuzamosan azonban az információs igények is nőnek. A 2023-as afganisztáni válság idején egyetlen Facebook-bejegyzés egy hónap alatt 30 000 üzenetet eredményezett, ami túlterhelte a helyi Signpost hat fős moderátori csapatát. 2024-ben az IRC által vezetett Signpost projekt elindította a Signpost AI-t, hogy mesterséges intelligencia-ügynökök és emberi felügyelet segítségével javítsa a kritikus információk átadását. A rendszer célja, hogy csökkentse a moderátorok terheit, lehetővé téve számukra, hogy a bonyolultabb esetekre összpontosítsanak, miközben időben és pontosan válaszolnak, ami javítja a lakóhelyüket elhagyni kényszerült lakosság számára világszerte az erőforrásokhoz és szolgáltatásokhoz való hozzáférést. 

 

A tudás kaptárának építése az indiai méhészek számára: Buzzworthy Ventures

India továbbra is a globális mezőgazdasági dinamó, de egy mezőgazdasági értékláncban nincs nagy divat: a méhészetben. Indiában 400 000 kisméretű méhész van, akik közül sokan a megélhetésükért küzdenek, nem is beszélve arról, hogy a rovarporzás gazdasági potenciálját a terméshozamok javítása érdekében fokozzák. Indiában a rovarok általi beporzás évente 22,52 milliárd dollárt tesz ki, ami messze meghaladja a méz és a méhészeti termékek piacának méretét, ugyanakkor a potenciált még mindig messze nem használják ki az indiai gazdaság és táplálkozás szempontjából alapvető fontosságú növények esetében. 

Ezért a Buzzworthy Ventures létrehozta a Beekindet, egy mesterséges intelligencia által vezérelt mobilalkalmazást, amely a vidéki és marginalizált közösségekben élő kis méhészek, különösen a nők, kisbirtokosok, földnélküli gazdálkodók és törzsi népesség számára nyújt segítséget. Valós idejű betekintést és előrejelző elemzést nyújt, segítve a méhészeket a kaptárak egészségének kezelésében, a betegségek diagnosztizálásában, a méztermelés javításában és a változó éghajlati viszonyokhoz való alkalmazkodásban.

 

Az egészség és a jólét közötti szakadék megszüntetése az Egyesült Államokban: Link Health

Alister Martin sürgősségi orvos gyakran látta, hogy a betegek sürgősségi osztályra történő látogatásának hátterében a szegénység áll. Rájött, hogy a "pénz mint gyógyszer" - a betegek készpénztámogatáshoz és szövetségi juttatásokhoz való hozzáférésének segítése - az egészség és a jólét közötti szakadék megszüntetésével a rossz egészségi állapot kiváltó okait is kezelheti. 

Ez vezetett a Link Health létrehozásához, egy olyan programhoz, amely összekapcsolja a betegeket a fel nem használt szövetségi támogatási programokkal, mint a SNAP, a WIC és a Lifeline, hogy enyhítse az egészségügyi egyenlőtlenségeket súlyosbító pénzügyi terheket. A mesterséges intelligencia-alapú beiratkozási platform és chatbot célja, hogy 10 millió dollár állami és szövetségi juttatásban részesüljön a szegénység enyhítése, a pénzügyi stressz csökkentése és a jólét javítása érdekében.

Mi volt a legnagyobb kihívás a megoldás elindítása során?

Mercedes Bidart, vezérigazgató és társalapító, Quipu

"A legnagyobb kihívást az jelentette, hogy biztosítsuk az első tőkeösszeget, hogy elkezdhessük a hitelezést a pontszámok képzéséhez. Egy új kockázatvállalási megoldás létrehozása olyan, mint a tyúk-tojás probléma: a megoldás megépítéséhez tőkére van szükséged, de addig nem kapod meg, amíg nem tesztelted." 

Sid Ravinutula, vezető adattudós, IDinsight

"Az első kihívás technikai jellegű. Az egészségügyben a kezeléseknek és az ajánlásoknak 100% pontosnak kell lenniük - hallucinációknak nincs helye. Ez más megközelítést igényel, mint a népszerű visszakereséssel kiegészített generációs architektúra. Olyan grafikont kell készítenünk, amely pontosan rögzíti a kezeléseket és a diagnosztikai protokollokat.

"A második kihívás a reprezentatív referenciaértékek és validációs készletek létrehozása. A modell iterálása és javítása előtt szükségünk van egy olyan kérdés- és válaszadatbázisra, amelyet ezek a munkavállalók valószínűleg feltesznek. Ennek az adatkészletnek tartalmaznia kell az összes témát, amelyről érdeklődhetnek, és figyelembe kell vennie, hogyan kérdezhetnek - rövidítéssel, köznyelvi kifejezésekkel, emojikkal stb. Egy jó minőségű referenciaadathalmaz létrehozása költséges, mivel gyakran emberi megjegyzést igényel."

André Heller, programvezető, Signpost

"Az egyik legnagyobb kihívás az olyan mesterséges intelligencia-eszközök kifejlesztése volt, amelyek egyszerre befogadóak és kontextuálisan pontosak. A mesterséges intelligencia képzése a kisebbségi nyelvek, regionális dialektusok és kulturálisan árnyalt tartalmak megértésére kiterjedt adatgyűjtést, emberi szakértelmet és tesztelést igényel. Emellett annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia által generált válaszok tiszteletben tartsák a humanitárius elveket és ne állandósítsák az előítéleteket, olyan szilárd biztosítékokat igényelt, mint például az ember által végzett felügyelet és az etikus kimenetek alkotmányos átírása. Az innováció és a szigorú előírások közötti egyensúly megteremtése nagy kihívást jelentett, de elengedhetetlen volt."

Monika Shukla, vezérigazgató és társalapító, Buzzworthy Ventures

"Az elsődleges kihívás a fejlett mesterséges intelligencia technológia és annak alulról jövő, vidéki környezetben történő alkalmazása közötti szakadék áthidalása volt. Miközben az internetkapcsolat Indiában exponenciálisan nőtt - 2023-ban több mint 700 millió internetfelhasználó lesz, főként a megfizethető okostelefonoknak köszönhetően -, a hozzáférés továbbra is egyenlőtlen. Ez a digitális szakadék, valamint a távoli erdőkben és falvakban a hálózati lefedettség hiányosságai jelentős akadályt jelentettek a következetes csatlakozást és felhasználói interakciót igénylő, mesterséges intelligencia-alapú megoldások bevezetése előtt."

Alister Martin, vezérigazgató, Link Health

"Az állami juttatásokhoz való hozzáférés és az azokban való eligazodás sok család számára jelenthet akadályt. A legnagyobb kihívást azonban a Link Health beavatkozásának zökkenőmentes integrálása jelentette az egészségügyi ellátási környezetbe, ahol a szolgáltatók már így is túlterheltek. Ehhez ki kellett építeni az egészségügyi dolgozók bizalmát, biztosítani kellett, hogy a navigátorok ne zavarják a betegellátást, miközben mérhető előnyöket mutattak ki a betegek és az egészségügyi rendszerek számára."

 

 

Nők és egy lány gyűlnek egy tábla köré.

 

 

Hogyan biztosítja, hogy megoldása egyszerre legyen testre szabott és inkluzív?

Mercedes Bidart, Quipu: "Az elfogultságok csökkentése érdekében változatos adathalmazokat használunk, rendszeresen auditáljuk a mesterséges intelligencia modelljeinket, és emberi validálást alkalmazunk a tisztességes és méltányos hitelbírálat biztosítása érdekében. Algoritmusainkat szigorúan teszteljük a nemi és faji előítéletesség elkerülése érdekében, és folyamatosan figyelemmel kísérjük és frissítjük őket, hogy megfeleljenek az etikai normáknak. A felhasználók számára hozzáférhető jogorvoslati eljárásokat is biztosítunk, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy megtámadják vagy megfellebbezzék a mesterséges intelligencia döntéseit."

Sid Ravinutula, IDinsight: "Először is, ezt nyílt forráskódú megoldásként építjük. Reméljük, hogy ez felgyorsítja a hasonló eszközök bevezetését más kontextusokban, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy saját igényeiknek megfelelően építsenek rá. Másodszor, biztosítjuk, hogy könnyen testreszabható és a helyi körülményekhez igazítható legyen. Ez magában foglalja a helyi iránymutatások betartását, az AI-modellek átállítását vagy új védőkorlátok hozzáadását. Egy közös modell létrehozásával, amelyet az egyes kontextusokra lehet finomhangolni, biztosítjuk, hogy a megoldás széles körben alkalmazható legyen, miközben tiszteletben tartja az egyes környezetek egyedi követelményeit." 

André Heller, Jelzőtábla: "A Signpost AI-t megbízható forrásokból és helyi nem kormányzati szervezetektől származó, ellenőrzött adatok alapján képzik ki. Ez biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia tükrözze a regionális dialektusokat, kulturális normákat és kisebbségi nyelveket, és így betöltse a kritikus hiányosságokat az ellátatlan népességcsoportok számára. A mesterséges intelligencia-ügynökök támogatják a hang- és szöveges bevitelt, lehetővé téve a hozzáférést az alacsony írástudásúak számára. Az eszközöket anyanyelvi beszélőkkel és közösségi moderátorokkal teszteljük és finomítjuk a pontosság és a befogadóképesség ellenőrzése érdekében. A mesterséges intelligencia alkotmányunk demokratikusan állapítja meg az etikai szabályokat, beleértve a megkülönböztetésmentességet és a traumaérzékeny nyelvezetet, folyamatos ellenőrzésekkel az elfogultságok mérséklése érdekében."

Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "A Beekind a tech-and-touch megoldásait az adott regionális, ökológiai és termesztési feltételekhez igazítja, integrálva az olyan hiperlokális tényezőket, mint az éghajlat, a növényvilág és a mezőgazdasági gyakorlat. Ennek érdekében aktívan bevonjuk a helyi méhészeket, kutatókat, mezőgazdasági szakértőket és közösségi vezetőket a gyakorlatok, modellek és végrehajtási stratégiák közös kialakításába, biztosítva, hogy a megoldás összhangban legyen az emberek élethelyzetével. Kiemelten kezeljük a nőket és a kisbirtokos gazdálkodókat - India mezőgazdasági ökoszisztémájának kulcsfontosságú, de alulhasznosított szereplőit. Például a nemek közötti egyenlőséget figyelembe vevő képzéssel és a párbeszédre alkalmas terek létrehozásával lehetővé tesszük a nők számára, hogy aktívan részt vegyenek a méhészeti értékláncban és hasznot húzzanak belőle. A befogadás nem csupán egy elv, hanem megközelítésünk gyakorlati sarokköve."

Alister Martin, Link Health: "A navigátorok ott találkoznak a betegekkel, ahol vannak - fizikailag és érzelmileg -, gyakran a várótermekben, és megközelítésüket a konkrét betegszükségletekhez igazítják, például az idősebb felnőttek beiratkozása az olyan előnyökbe, mint a Medicare Savings Programok. A hozzáférhetőséget előtérbe helyező és megbízható közösségi hírvivőket alkalmazó rendszerek kialakításával a program biztosítja, hogy hatékonyan szolgálja ki a különböző népességcsoportokat, különösen a hátrányos helyzetű közösségeket."

Mi a legnagyobb aggodalma a mesterséges intelligenciával kapcsolatban?

Mercedes Bidart, Quipu: "Az AI-modellek építésénél a legfontosabb az adathalmaz. A jó modell olyan modell, amely jó és igazságos eredményt ad, és ez csak úgy lehetséges, ha a modelleket az egyes régiók sajátosságait reprezentáló, változatos adatkészletekkel képezzük. A kirakós másik fontos darabja az a személy/csapat, aki/amely a modellt építi. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos munkáknak mindössze 20% részét végzik nők, ami azt jelenti, hogy az eredményeket nem a nemek szempontjából vizsgálják. Több nőre van szükségünk a mesterséges intelligencia megoldások élén."

Sid Ravinutula, IDinsight: "Megbízhatóság. Az egészségügyben a helytelen diagnózis vagy a hiányos kezelés katasztrofális következményekkel járhat. A mesterséges intelligencia modellek azonban természetüknél fogva véletlenszerűek. Például, ha többször is feltesszük ugyanazt a kérdést egy mesterséges intelligenciának, az némileg eltérő válaszokat adhat. Hasonlóképpen, egy kérdés újrafogalmazása is eltérő válaszokat eredményezhet. Bár a legtöbb válasz valószínűleg ugyanazt az üzenetet közvetíti, néhány hiányos vagy félrevezető lehet, ami kárt okozhat. Az erős védőkorlátok elengedhetetlenek ahhoz, hogy minden válasz helyes, teljes és tiszteletteljes legyen."

André Heller, Jelzőtábla: "A legnagyobb aggodalom az AI azon lehetősége, hogy elfogultság, félretájékoztatás vagy kirekesztés révén kárt okozhat. A veszélyeztetett népességcsoportok esetében a helytelen információk életbe vágó következményekkel járhatnak. A mesterséges intelligencia kontextuálisan pontos, átlátható és etikus működésének biztosítása folyamatos felügyeletet, tesztelést és a helyi szakértőkkel való együttműködést igényel. Ezt úgy kezeljük, hogy a minőségellenőrzéshez emberi felügyeletet, elfogultsági auditokat és etikai felülvizsgálatokat hajtunk végre a válaszok finomítása érdekében, valamint olyan átlátható kereteket, mint a mesterséges intelligencia alkotmánya, amely szabályozza a kimeneteket és csökkenti a káros kockázatokat. Továbbra is éberek maradunk az AI-innováció, az elszámoltathatóság és a bizalom egyensúlyának megteremtésében."

Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "Ha a mesterséges intelligenciamodelleket olyan adatok alapján képzik ki, amelyek nem teljesen reprezentatívak a kiszolgálni kívánt közösségekre nézve, fennáll a veszélye annak, hogy a meglévő egyenlőtlenségek megerősödnek. Például sok mesterséges intelligencia rendszert a főbb nyelvek adatai alapján képeznek ki, így a helyi dialektusok és a szóbeli nyelvek alulreprezentáltak maradnak. Indiában számos törzsi és regionális közösség beszél olyan nyelveket, amelyekről gyakran nincsenek megbízható digitális adatállományok. A képviselet hiánya olyan modellekhez vezethet, amelyek nem képesek pontosan értelmezni vagy kielégíteni e közösségek igényeit. Emellett gyakran figyelmen kívül hagyják a regionális akcentusokat, beszédmintákat és a megélt gyakorlatokat, ami a mesterséges intelligencia megoldásait kevésbé hatékonnyá vagy akár károsakká teszi ezen csoportok számára."

Alister Martin, Link Health: "A legnagyobb aggodalom az, hogy a mesterséges intelligenciát alkalmazó rendszerek a meglévő előítéleteket állandósíthatják, különösen akkor, ha alulellátott népességcsoportokkal dolgoznak. Gondos felügyelet nélkül az algoritmusok véletlenül kizárhatják a leginkább rászorulókat, vagy nem veszik figyelembe a rendszerszintű egyenlőtlenségeket, amelyekkel szembesülnek. Az átláthatóság, az elszámoltathatóság és a mesterséges intelligencia etikus felhasználásának biztosítása a döntéshozatalban kritikus fontosságú az egyenlőtlenségek súlyosbodásának elkerülése érdekében. Ez az oka annak is, hogy a folyamat kritikus pontjain az embereket is bevonjuk a folyamatba - és ezért fogjuk továbbra is bevonni az embereket az AI-eszközeink fejlesztése során." 

Melyik ágazatban van a sajátján kívül a legnagyobb potenciál a mesterséges intelligencia hasznára?

Mercedes Bidart, Quipu: "Az oktatási ágazat. Úgy vélem, hogy az oktatás megváltozott, és lehetőségünk van arra, hogy demokratikusabbá tegyük. Amit a Quipuban az oktatás körül csináltunk, az egy olyan mesterséges intelligencia asszisztens a WhatsAppon, amely támogatja ügyfeleinket az üzleti menedzsmentjükben. Nem szükséges, hogy vállalkozásonként egy tanácsadó legyen. Egyetlen bot segítségével milliók oktatását és növekedését támogathatjuk."

Sid Ravinutula, IDinsight: "Az IDinsight szektor-agnosztikus. Bár ez a projekt az egészségügyre összpontosít, az oktatás és a szociális védelem területén is fejlesztettünk mesterséges intelligencia megoldásokat. A gazdálkodóknak hasonló akadályokkal kell szembenézniük az információkhoz, mint a közösségi egészségügyi dolgozóknak. Szükségük van arra, hogy ismerjék a régiójuk számára legmegfelelőbb növényeket és az optimális műtrágyakeverékeket, valamint segítségre van szükségük a növénybetegségek diagnosztizálásában és kezelésében. Az oktatásban a mesterséges intelligencia felhasználási területei közé tartoznak a személyre szabott oktatók, a mesterséges intelligencia által generált óratervek, valamint a mesterséges intelligencia által vezérelt felmérések és értékelések. A mesterséges intelligenciát az iskolán kívüli lányok azonosítására használtuk Indiában egy civil szervezet számára, amely a lányok iskolai beiskolázásának növelésén dolgozik. Végezetül a mesterséges intelligencia segíthet a polgároknak a kormányzati juttatásokhoz való hozzáférésben. Segítséget nyújthat a jogosultság megállapításában és a bonyolult kérelmezési folyamatban való eligazodásban."

André Heller, Jelzőtábla: "Nehéz elképzelni olyan ágazatot, amely nem fog átalakulni az AI fejlődésével. A kérdés az, hogy mikor - két év vagy öt? Az üzleti műveletektől kezdve az adatelemzésen át az egészségügyi diagnosztikáig és a kutatásig gyakorlatilag minden területen minden olyan ütemben fog fejlődni, amilyet még nem láttunk. Csak az a kérdés, hogy az emberek mikor lesznek képesek hatékonyan használni. Gyakorlati példa: a meteorológia és a katasztrófavédelem összekapcsolása. Az időjárási riasztások és a katasztrófák korai előrejelző rendszerei, például az árvizek, hurrikánok, aszályok és szélsőséges időjárási események esetében hatalmas potenciál rejlik a mesterséges intelligencia hasznosításában. A fejlett mesterséges intelligenciamodellek képesek a valós idejű meteorológiai és hidrológiai adatok elemzésére, hogy pontosabban előre jelezzék a katasztrófákat, és korai figyelmeztetéseket adjanak egy holisztikusabb, a veszélyeztetett embereket, a helyi vállalkozásokat, az ellátási láncokat és a kormányzatot is magában foglaló válaszlépéshez. A Signpost a FloodHubon keresztül már megkezdte a mesterséges intelligencia hasznosítását az árvizekre való reagálásban, kombinálva a mesterséges intelligencia előrejelzéseit a cselekvőképes, valós idejű frissítésekkel, hogy segítsen a közösségeknek felkészülni az árvizekre és enyhíteni azok hatásait."

Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "Különösen a diagnosztika, a személyre szabott orvoslás és az egészségügyi ellátási láncok optimalizálása terén, különösen a vidéki területeken. A mesterséges intelligenciával működő eszközök orvosi képek vagy diagnosztikai tesztek segítségével segíthetnek az olyan betegségek korai felismerésében, mint a malária és a tuberkulózis. A mesterséges intelligencia modellek például elemezhetik a mellkas röntgenfelvételeit vagy a vérmintákat, hogy felismerjék a betegség korai jeleit, még az alacsony erőforrású környezetben is. Ez gyorsabb diagnózishoz és kezeléshez vezethet, ami végső soron életeket menthet meg és csökkentheti az egészségügyi költségeket az alulellátott régiókban. A mesterséges intelligencia a távoli egészségügyi ellátórendszerek logisztikáját is racionalizálhatja, biztosítva az orvosi ellátmányok és vakcinák időben történő eljuttatását az alulellátott területekre, ami kulcsfontosságú a nagy vidéki lakossággal rendelkező országok számára."

Alister Martin, Link Health: "A mesterséges intelligencia nagy hasznára válhat az oktatásnak, különösen a tanulási tapasztalatok személyre szabása terén a hátrányos helyzetű diákok számára. A mesterséges intelligencia segíthet azonosítani a tanulási hiányosságokat, személyre szabott támogatást nyújtani és többnyelvű forrásokat kínálni a tanulók és a családok számára olyan módon, amire a hagyományos modellek nem képesek. A minőségi oktatáshoz való hozzáférés egyenlőtlenségeinek kezelésével a mesterséges intelligencia átalakító hatással lehet a jövőbeli egészségügyi és társadalmi-gazdasági eredményekre."