Skip to main content

Sztuczna inteligencja

7 stycznia 2025 r.

 

Sztuczna inteligencja dla wszystkich: Lekcje ze skrzyżowania technologii i włączenia społecznego

Eksperci w dziedzinie wykorzystywania sztucznej inteligencji dla dobra społecznego dzielą się swoimi spostrzeżeniami na temat skalowania sztucznej inteligencji sprzyjającej włączeniu społecznemu.

Vicki Hyman

Dyrektor ds. komunikacji, Mastercard

 

Od udzielania kredytów kolumbijskim mikroprzedsiębiorcom, przez zmniejszanie wskaźników zachorowalności matek w Etiopii, po dostarczanie ratujących życie informacji uchodźcom na całym świecie, moc sztucznej inteligencji jest łączona z potencjałem integracji i wzmocnienia pozycji ekonomicznej.

Redefiniując sposób wykorzystania sztucznej inteligencji do wywierania wpływu społecznego, pięć organizacji opracuje i skaluje swoje rozwiązania jako zwycięzcy konkursu Artificial Intelligence to Accelerate Inclusion Challenge, który otrzymał ponad 500 zgłoszeń z 82 krajów. Zwycięzcy - wśród których znalazło się również przedsiębiorstwo społeczne dla drobnych pszczelarzy w Indiach oraz amerykańska inicjatywa łącząca pacjentów z niedostatecznie wykorzystywanymi świadczeniami federalnymi - otrzymają 200 000 USD oraz pomoc techniczną i mentoring z Mastercard i data.org, która sponsorowała wyzwanie.

Newsroom Mastercard rozmawiał z liderami zwycięskich organizacji o wyzwaniach związanych z tworzeniem rozwiązań AI w sektorze społecznym, o tym, jak łagodzą uprzedzenia i szkolą swoje modele, aby były inkluzywne, a także o tym, jakie inne sektory są najbardziej obiecujące dla tej technologii.

Wypełnienie luki finansowej dla małych firm w Kolumbii: Quipu

W Kolumbii prawie 6 milionów firm to mikroprzedsiębiorstwa, zatrudniające mniej niż 10 pracowników i dysponujące niewielkim kapitałem. Spośród nich tylko 9 procent może zaciągnąć formalną pożyczkę z powodu braku informacji o ich wynikach i braku historii finansowej, co tworzy ogromną lukę w finansowaniu.

Quipu wypełnia lukę informacyjną w gospodarce nieformalnej, wykorzystując sztuczną inteligencję do dokładniejszej oceny zdolności kredytowej tych mniejszych przedsiębiorstw za pomocą modelu scoringowego, który analizuje nietradycyjne dane, takie jak historie transakcji mobilnych, interakcje w mediach społecznościowych, wzorce SMS i płatności oraz inteligentne wypłaty i windykację kredytów. Zapewnia również platformę finansową i mikropożyczki, które pozwalają tym firmom budować alternatywną ocenę kredytową opartą zarówno na informacjach finansowych, jak i niefinansowych. Za pośrednictwem aplikacji Quipu klienci mogą w ciągu kilku minut ubiegać się o kapitał obrotowy, który jest wypłacany w mniej niż dwa dni.

 

Wzmocnienie lokalnej opieki zdrowotnej w Etiopii: IDinsight

Dwie dekady temu Etiopia wprowadziła nowy model opieki zdrowotnej na obszarach wiejskich, szkoląc i wysyłając tysiące pracowników służby zdrowia do obsługi lokalnych społeczności, co zaowocowało znaczną poprawą zdrowia matek i dzieci, a także spadkiem liczby nowych zakażeń wirusem HIV oraz zgonów związanych z gruźlicą i malarią.

Aby wykorzystać ten sukces, IDinsight współpracuje z Last Mile Health i Ministerstwem Zdrowia Etiopii w zakresie centrum telefonicznego opartego na sztucznej inteligencji, z którym pracownicy służby zdrowia mogą kontaktować się w celu uzyskania porad medycznych w czasie rzeczywistym w złożonych przypadkach. Rozwiązanie AI organizacji będzie obejmować system zarządzania przypadkami i usługę odpowiadania na pytania w oparciu o kompleksowe wytyczne Ministerstwa Zdrowia, zapewniając wsparcie w czasie rzeczywistym agentom call center, którzy będą dalej przekazywać krytyczne informacje pracownikom służby zdrowia przez telefon, umożliwiając im skupienie się na opiece nad pacjentem i zapewnieniu wysokiej jakości opieki zdrowotnej.

 

Dostarczanie informacji ratujących życie ludziom w kryzysie na całym świecie: Projekt "Drogowskaz" Międzynarodowego Komitetu Ratunkowego

Rekordowe 120 milionów ludzi na całym świecie zostało przesiedlonych z powodu konfliktów, klęsk żywiołowych, ubóstwa i przemocy. Ludzie dotknięci kryzysem muszą podejmować krytyczne, zmieniające życie decyzje podczas swojej podróży do bezpieczeństwa, mając ograniczone informacje. W 2015 r. Międzynarodowy Komitet Ratunkowy uruchomił projekt Signpost, który tworzy cyfrowe centra pomocy dla użytkowników w celu znalezienia dokładnych i aktualnych informacji, uzyskania dostępu do krytycznych usług i zadawania bezpośrednich pytań lokalnym moderatorom, takich jak: Jak mogę uzyskać dostęp do mieszkania? Czy będę mógł uzyskać tymczasowe pozwolenie na pracę? Czy mogę zapisać moje dzieci do szkoły? Signpost ma prawie 30 aktywnych programów na całym świecie, z ponad 6 milionami użytkowników Signpost w 2024 roku.  

Potrzeby informacyjne rosną jednak wraz z liczbą przesiedleńców. Podczas kryzysu w Afganistanie w 2023 r. jeden post na Facebooku spowodował wysłanie 30 000 wiadomości w ciągu miesiąca, przytłaczając lokalny zespół Signpost składający się z sześciu moderatorów. W 2024 r. prowadzony przez IRC projekt Signpost uruchomił Signpost AI w celu usprawnienia dostarczania krytycznych informacji za pośrednictwem agentów AI i ludzkiego nadzoru. System ten ma na celu zmniejszenie obciążenia moderatorów, umożliwiając im skupienie się na bardziej złożonych sprawach, przy jednoczesnym zapewnieniu terminowych i dokładnych odpowiedzi, które poprawiają dostęp do zasobów i usług dla wysiedlonej ludności na całym świecie. 

 

Budowanie ula wiedzy dla pszczelarzy w Indiach: Buzzworthy Ventures

Indie pozostają globalnym dynamem rolniczym, ale jeden rolniczy łańcuch wartości nie jest tak popularny: pszczelarstwo. W Indiach jest 400 000 drobnych pszczelarzy, z których wielu walczy o utrzymanie, nie mówiąc już o zwiększeniu potencjału ekonomicznego zapylania przez owady w celu poprawy plonów. W Indiach zapylanie przez owady przynosi 22,52 miliarda dolarów rocznie, co znacznie przewyższa wielkość rynku miodu i produktów z uli, jednak potencjał ten pozostaje w znacznym stopniu niewykorzystany w przypadku upraw niezbędnych dla indyjskiej gospodarki i żywienia. 

Dlatego Buzzworthy Ventures stworzyło Beekind, aplikację mobilną opartą na sztucznej inteligencji, aby wzmocnić pozycję drobnych pszczelarzy, zwłaszcza kobiet, drobnych posiadaczy ziemskich, rolników bezrolnych i ludności plemiennej w społecznościach wiejskich i zmarginalizowanych. Zapewnia wgląd w czasie rzeczywistym i analizy predykcyjne, pomagając pszczelarzom zarządzać zdrowiem ula, diagnozować choroby, poprawiać produkcję miodu i dostosowywać się do zmieniających się warunków klimatycznych.

 

Zmniejszanie przepaści między zdrowiem a zamożnością w USA: Link Health

Lekarz medycyny ratunkowej Alister Martin często zauważał, że bieda była czynnikiem napędzającym wizyty pacjentów na oddziale ratunkowym. Zdał sobie sprawę, że "pieniądze jako lekarstwo" - pomagając pacjentom w dostępie do pomocy pieniężnej i świadczeń federalnych - mogą zająć się podstawowymi przyczynami złego stanu zdrowia, zmniejszając przepaść między zdrowiem a zamożnością. 

Doprowadziło to do stworzenia Link Health, programu, który łączy pacjentów z niewydanymi federalnymi programami pomocowymi, takimi jak SNAP, WIC i Lifeline, aby złagodzić obciążenie finansowe, które pogłębia różnice zdrowotne. Platforma rekrutacyjna i chatbot z obsługą sztucznej inteligencji ma na celu odblokowanie 10 milionów dolarów w świadczeniach stanowych i federalnych w celu złagodzenia ubóstwa, zmniejszenia stresu finansowego i poprawy samopoczucia.

Co było największym wyzwaniem podczas wdrażania rozwiązania?

Mercedes Bidart, CEO i współzałożycielka, Quipu

"Największym wyzwaniem było zabezpieczenie pierwszej kwoty kapitału na rozpoczęcie udzielania pożyczek na szkolenie naszych wyników. Tworzenie nowego rozwiązania w zakresie gwarantowania emisji jest jak problem kury z jajkiem: potrzebujesz kapitału, aby zbudować rozwiązanie, ale nie dostaniesz go, dopóki go nie przetestujesz". 

Sid Ravinutula, główny analityk danych, IDinsight

"Pierwsze wyzwanie ma charakter techniczny. W kontekście opieki zdrowotnej leczenie i zalecenia muszą być w 100% dokładne - nie ma miejsca na halucynacje. Wymaga to innego podejścia niż popularna architektura generowania wspomaganego wyszukiwaniem. Musimy skonstruować wykres, który dokładnie odzwierciedla leczenie i protokoły diagnostyczne.

"Drugim wyzwaniem jest stworzenie reprezentatywnych benchmarków i zestawów walidacyjnych. Przed iteracją i ulepszeniem modelu potrzebujemy zbioru danych z pytaniami i odpowiedziami, które ci pracownicy prawdopodobnie zadadzą. Ten zbiór danych musi obejmować wszystkie tematy, o które mogą pytać, i uwzględniać sposób, w jaki mogą pytać - używając skrótów, terminów potocznych, emotikonów itp. Stworzenie wysokiej jakości wzorcowego zbioru danych jest kosztowne, ponieważ często wymaga adnotacji człowieka".

André Heller, kierownik programu, Signpost

"Jednym z największych wyzwań było opracowanie narzędzi AI, które są zarówno inkluzywne, jak i dokładne kontekstowo. Szkolenie sztucznej inteligencji w zakresie rozumienia języków mniejszości, dialektów regionalnych i niuansów kulturowych wymaga obszernej selekcji danych, wiedzy specjalistycznej i testów. Ponadto zapewnienie, że odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję są zgodne z zasadami humanitarnymi i nie utrwalają uprzedzeń, wymagało stworzenia solidnych zabezpieczeń, takich jak nadzór człowieka w pętli i przepisywanie konstytucji w celu uzyskania etycznych wyników. Równoważenie innowacji z tymi rygorystycznymi standardami było wymagające, ale niezbędne".

Monika Shukla, CEO i współzałożycielka, Buzzworthy Ventures

"Głównym wyzwaniem było wypełnienie luki między zaawansowaną technologią AI a jej przyjęciem w oddolnych, wiejskich środowiskach. Podczas gdy łączność internetowa w Indiach rośnie wykładniczo - z ponad 700 milionami użytkowników Internetu w 2023 roku, napędzanymi głównie przez niedrogie smartfony - dostęp pozostaje nierówny. Ta przepaść cyfrowa, w połączeniu z niejednolitym zasięgiem sieci w odległych lasach i wioskach, stanowiła istotną przeszkodę we wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które wymagają stałej łączności i interakcji z użytkownikiem".

Alister Martin, CEO, Link Health

"Poruszanie się i dostęp do świadczeń publicznych może być przeszkodą dla wielu rodzin. Jednak największym wyzwaniem była płynna integracja interwencji Link Health w placówkach opieki zdrowotnej, w których świadczeniodawcy są już przeciążeni. Wymagało to zbudowania zaufania wśród pracowników służby zdrowia, upewnienia się, że nawigatorzy nie zakłócają opieki nad pacjentami, jednocześnie wykazując wymierne korzyści dla pacjentów i systemów opieki zdrowotnej".

 

 

Kobiety i dziewczynka gromadzą się wokół tabletu.

 

 

Jak zapewnić, że rozwiązanie jest zarówno dostosowane do potrzeb, jak i integracyjne?

Mercedes Bidart, Quipu: "Aby złagodzić uprzedzenia, używamy różnorodnych zbiorów danych, regularnie audytujemy nasze modele AI i stosujemy walidację przez człowieka w pętli, aby zapewnić uczciwe i sprawiedliwe oceny kredytowe. Nasze algorytmy są rygorystycznie testowane w celu zapobiegania uprzedzeniom ze względu na płeć i rasę, a my stale je monitorujemy i aktualizujemy, aby były zgodne ze standardami etycznymi. Zapewniamy również użytkownikom dostępne procesy odwoławcze, umożliwiając im kwestionowanie lub odwoływanie się od decyzji AI".

Sid Ravinutula, IDinsight: "Po pierwsze, tworzymy to rozwiązanie jako open-source. Mamy nadzieję, że przyspieszy to wdrażanie podobnych narzędzi w innych kontekstach, umożliwiając organizacjom wykorzystanie ich do własnych potrzeb. Po drugie, zapewniamy, że można go łatwo dostosować i rozszerzyć do lokalnych kontekstów. Obejmuje to przestrzeganie lokalnych wytycznych, zmianę modeli sztucznej inteligencji lub dodanie nowych barier. Tworząc wspólny model, który można dostosować do każdego kontekstu, zapewniamy, że rozwiązanie ma szerokie zastosowanie, przy jednoczesnym poszanowaniu unikalnych wymagań każdego otoczenia". 

André Heller, Signpost: "Sztuczna inteligencja Signpost jest szkolona przy użyciu wyselekcjonowanych, zweryfikowanych danych z zaufanych źródeł i lokalnych organizacji pozarządowych. Zapewnia to, że sztuczna inteligencja odzwierciedla regionalne dialekty, normy kulturowe i języki mniejszości, wypełniając krytyczne luki dla niedostatecznie rozwiniętych populacji. Agenci AI obsługują wprowadzanie głosowe i tekstowe, umożliwiając dostęp osobom o niskim poziomie umiejętności czytania i pisania. Narzędzia są testowane i udoskonalane z native speakerami i moderatorami społeczności w celu sprawdzenia dokładności i inkluzywności. Nasza konstytucja AI demokratycznie ustanawia zasady etyczne, w tym niedyskryminację i język wrażliwy na traumę, z ciągłymi audytami w celu złagodzenia uprzedzeń".

Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "Beekind dostosowuje swoje rozwiązania technologiczne i dotykowe do konkretnych warunków regionalnych, ekologicznych i upraw, integrując czynniki hiperlokalne, takie jak klimat, flora i praktyki rolnicze. Aby to osiągnąć, aktywnie angażujemy lokalnych pszczelarzy, badaczy, ekspertów w dziedzinie rolnictwa i liderów społeczności w opracowywanie praktyk, modeli i strategii wdrażania, zapewniając, że rozwiązanie jest zgodne z rzeczywistością ludzi, którym służy. Priorytetowo traktujemy kobiety i drobnych rolników - kluczowych, ale niedocenianych uczestników indyjskiego ekosystemu rolnego. Na przykład, zapewniając szkolenia uwzględniające aspekt płci i tworząc integracyjne przestrzenie dialogu, umożliwiamy kobietom aktywne uczestnictwo w łańcuchu wartości pszczelarstwa i czerpanie z niego korzyści. Inkluzywność to nie tylko zasada; to praktyczny kamień węgielny naszego podejścia".

Alister Martin, Link Health: "Nawigatorzy spotykają się z pacjentami tam, gdzie się znajdują - fizycznie i emocjonalnie - często w poczekalniach, i dostosowują swoje podejście do konkretnych potrzeb pacjentów, takich jak zapisywanie osób starszych do świadczeń, takich jak programy oszczędnościowe Medicare. Projektując systemy, które priorytetowo traktują dostępność i wykorzystują zaufanych posłańców społeczności, program zapewnia skuteczną obsługę różnych populacji, zwłaszcza społeczności niedostatecznie rozwiniętych".

Jakie są największe obawy związane ze sztuczną inteligencją?

Mercedes Bidart, Quipu: "Najważniejszym elementem podczas tworzenia modeli sztucznej inteligencji jest zbiór danych. Dobry model to taki, który daje dobre i sprawiedliwe wyniki, a jedynym sposobem, aby to umożliwić, jest trenowanie modeli z różnymi zestawami danych, które reprezentują specyfikę każdego regionu. Drugim ważnym elementem układanki jest osoba/zespół, który buduje model. Zaledwie 20% stanowisk związanych ze sztuczną inteligencją jest wykonywanych przez kobiety, co oznacza, że wyniki nie są analizowane pod kątem płci. Potrzebujemy więcej kobiet jako liderów rozwiązań AI".

Sid Ravinutula, IDinsight: "Niezawodność. W opiece zdrowotnej nieprawidłowa diagnoza lub niekompletne leczenie mogą mieć katastrofalne skutki. Jednak modele AI z natury wykazują losowość. Na przykład wielokrotne zadawanie sztucznej inteligencji tego samego pytania może przynieść nieco inne odpowiedzi. Podobnie, przeformułowanie pytania może przynieść różne odpowiedzi. Podczas gdy większość odpowiedzi prawdopodobnie przekaże tę samą wiadomość, niektóre mogą być niekompletne lub mylące, potencjalnie powodując szkody. Silne bariery ochronne są niezbędne, aby zapewnić, że wszystkie odpowiedzi są poprawne, kompletne i pełne szacunku".

André Heller, Signpost: "Największą obawą jest potencjał AI do wyrządzania szkód poprzez stronniczość, dezinformację lub wykluczenie. W przypadku wrażliwych populacji nieprawidłowe informacje mogą mieć konsekwencje zmieniające życie. Zapewnienie dokładności kontekstowej, przejrzystości i etyczności sztucznej inteligencji wymaga stałego nadzoru, testowania i współpracy z lokalnymi ekspertami. Zajmujemy się tym, wdrażając nadzór człowieka w pętli kontroli jakości, audyty stronniczości i przeglądy etyczne w celu udoskonalenia odpowiedzi, a także przejrzyste ramy, takie jak Konstytucja AI, która reguluje wyniki i łagodzi szkodliwe ryzyko. Zachowujemy czujność w równoważeniu innowacji AI z odpowiedzialnością i zaufaniem".

Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "Kiedy modele sztucznej inteligencji są szkolone przy użyciu danych, które nie są w pełni reprezentatywne dla społeczności, którym mają służyć, istnieje ryzyko wzmocnienia istniejących nierówności. Na przykład wiele systemów sztucznej inteligencji jest szkolonych przy użyciu danych w głównych językach, pozostawiając lokalne dialekty i języki mówione niedostatecznie reprezentowane. W Indiach liczne społeczności plemienne i regionalne posługują się językami, w których często brakuje solidnych cyfrowych zbiorów danych. Ten brak reprezentacji może prowadzić do modeli, które nie są w stanie dokładnie zinterpretować lub odpowiedzieć na potrzeby tych społeczności. Ponadto regionalne akcenty, wzorce mowy i praktyki życiowe są często pomijane, przez co rozwiązania AI są mniej skuteczne lub nawet szkodliwe dla tych grup".

Alister Martin, Link Health: "Największą obawą jest potencjał systemów sztucznej inteligencji do utrwalania istniejących uprzedzeń, szczególnie w przypadku pracy z niedostatecznie rozwiniętymi populacjami. Bez starannego nadzoru algorytmy mogą nieumyślnie wykluczać najbardziej potrzebujących lub nie uwzględniać systemowych nierówności, z którymi się borykają. Zapewnienie przejrzystości, odpowiedzialności i etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w procesie decyzyjnym ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia pogłębiania różnic. Dlatego też utrzymujemy ludzi w pętli w krytycznych momentach procesu - i dlatego będziemy nadal utrzymywać ludzi w pętli, gdy będziemy rozwijać nasze narzędzia AI ". 

Który sektor poza twoim własnym może odnieść największe korzyści ze sztucznej inteligencji?

Mercedes Bidart, Quipu: "Sektor edukacyjny. Wierzę, że edukacja się zmieniła i mamy szansę uczynić ją bardziej demokratyczną. To, co zrobiliśmy w Quipu wokół edukacji, to asystent AI na WhatsApp, który wspiera naszych klientów w zarządzaniu biznesem. Nie ma potrzeby posiadania jednego konsultanta na firmę. Jednym botem możemy wspierać edukację i rozwój milionów ludzi".

Sid Ravinutula, IDinsight: "IDinsight jest niezależny od sektora. Chociaż ten projekt koncentruje się na zdrowiu, opracowaliśmy rozwiązania AI w zakresie edukacji i ochrony socjalnej. Rolnicy napotykają podobne bariery w dostępie do informacji jak pracownicy służby zdrowia. Muszą znać najlepsze uprawy dla swojego regionu i optymalne mieszanki nawozów, a także pomoc w diagnozowaniu chorób upraw i ich leczeniu. W edukacji przypadki użycia sztucznej inteligencji obejmują spersonalizowanych korepetytorów, plany lekcji generowane przez sztuczną inteligencję oraz oceny i ewaluacje oparte na sztucznej inteligencji. Wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję do identyfikacji dziewcząt nieuczęszczających do szkoły w Indiach dla organizacji pozarządowej pracującej nad zwiększeniem liczby dziewcząt zapisujących się do szkół. Wreszcie, sztuczna inteligencja może pomóc obywatelom w dostępie do świadczeń rządowych. Może pomóc w określeniu uprawnień i poruszaniu się po złożonym procesie składania wniosków".

André Heller, Signpost: "Wraz z postępem w dziedzinie sztucznej inteligencji trudno jest pomyśleć o sektorze, który nie zostanie przekształcony. Pytanie brzmi: kiedy - dwa lata czy pięć? Od operacji biznesowych po analizę danych, diagnostykę w opiece zdrowotnej i badania w praktycznie każdej dziedzinie, wszystko będzie się rozwijać w tempie, jakiego jeszcze nie widzieliśmy. To tylko kwestia tego, kiedy ludzie będą w stanie efektywnie z niego korzystać. Praktyczny przykład: związek między meteorologią a zarządzaniem katastrofami. Alerty pogodowe i systemy wczesnego ostrzegania przed katastrofami, takimi jak powodzie, huragany, susze i ekstremalne zjawiska pogodowe, mają ogromny potencjał do wykorzystania sztucznej inteligencji. Zaawansowane modele sztucznej inteligencji mogą analizować dane meteorologiczne i hydrologiczne w czasie rzeczywistym, aby dokładniej prognozować katastrofy i zapewniać wczesne ostrzeżenia w celu bardziej holistycznej reakcji, która obejmuje wrażliwe osoby, lokalne firmy, łańcuchy dostaw i rząd. Signpost zaczął już wykorzystywać sztuczną inteligencję do reagowania na powodzie za pośrednictwem FloodHub, łącząc prognozy AI z praktycznymi aktualizacjami w czasie rzeczywistym, aby pomóc społecznościom przygotować się i złagodzić skutki powodzi".

Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "Sektor opieki zdrowotnej może znacząco skorzystać na sztucznej inteligencji, szczególnie w diagnostyce, spersonalizowanej medycynie i optymalizacji łańcuchów dostaw opieki zdrowotnej, zwłaszcza na obszarach wiejskich. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc we wczesnym wykrywaniu chorób, takich jak malaria i gruźlica, za pomocą obrazów medycznych lub testów diagnostycznych. Na przykład modele AI mogą analizować zdjęcia rentgenowskie klatki piersiowej lub próbki krwi w celu wykrycia wczesnych objawów choroby, nawet w miejscach o niskich zasobach. Może to prowadzić do szybszego diagnozowania i leczenia, ostatecznie ratując życie i zmniejszając koszty opieki zdrowotnej w regionach niedostatecznie rozwiniętych. Sztuczna inteligencja może również usprawnić logistykę w odległych systemach opieki zdrowotnej, zapewniając terminowe dostarczanie materiałów medycznych i szczepionek do niedostatecznie obsługiwanych obszarów, co ma kluczowe znaczenie dla krajów o dużej populacji wiejskiej".

Alister Martin, Link Health: "Edukacja może odnieść ogromne korzyści ze sztucznej inteligencji, szczególnie w zakresie personalizacji doświadczeń edukacyjnych dla niedocenianych uczniów. Sztuczna inteligencja może pomóc zidentyfikować luki w nauce, zapewnić dostosowane wsparcie i zaoferować wielojęzyczne zasoby uczniom i rodzinom w sposób, w jaki tradycyjne modele nie mogą. Zajmując się nierównościami w dostępie do wysokiej jakości edukacji, sztuczna inteligencja może mieć transformacyjny wpływ na przyszłe wyniki zdrowotne i społeczno-ekonomiczne".