7. januára 2025
Od poskytovania úverov kolumbijským mikropodnikateľom cez znižovanie miery materskej chorobnosti v Etiópii až po poskytovanie informácií, ktoré zachraňujú životy, utečencom na celom svete, sila umelej inteligencie sa spája s potenciálom pre inklúziu a ekonomické posilnenie.
Päť organizácií, ktoré predefinujú spôsob využitia umelej inteligencie pre sociálny dopad, vyvinie a rozšíri svoje riešenia ako víťazi súťaže Umelá inteligencia na urýchlenie inklúzie, do ktorej bolo prihlásených viac ako 500 príspevkov z 82 krajín. Víťazi – medzi ktorými je aj sociálny podnik pre malých včelárov v Indii a americká iniciatíva, ktorá spája pacientov s nevyužitými federálnymi dávkami – dostanú 200 000 dolárov a technickú pomoc a mentorstvo od spoločností Mastercard a data.org. ktorý sponzoroval túto výzvu.
Redakcia Mastercard Newsroom sa rozprávala s lídrami víťazných organizácií o výzvach spojených s budovaním riešení umelej inteligencie v sociálnom sektore, o tom, ako zmierňujú predsudky a školia svoje modely, aby boli inkluzívne, a o tom, ktoré ďalšie sektory sú pre túto technológiu najsľubnejšie.
V Kolumbii je takmer 6 miliónov podnikov mikropodnikov, ktoré fungujú s menej ako 10 zamestnancami a malým objemom kapitálu. Z nich si len 9 percent môže formálne požičať, a to kvôli nedostatku informácií o ich výkonnosti a absencii finančnej histórie, čo vytvára obrovskú medzeru vo financovaní.
Spoločnosť Quipu premosťuje informačnú medzeru v neformálnej ekonomike tým, že využíva umelú inteligenciu na presnejšie posúdenie úverovej bonity týchto menších podnikov prostredníctvom bodovacieho modelu, ktorý analyzuje netradičné údaje, ako sú história mobilných transakcií, interakcie na sociálnych sieťach, SMS a platobné vzorce a inteligentné vyplácanie a výber úverov. Poskytuje tiež finančnú platformu a mikroúvery, ktoré umožňujú týmto podnikom vybudovať si alternatívne kreditné skóre na základe finančných aj nefinančných informácií. Prostredníctvom aplikácie Quipu môžu zákazníci požiadať o prevádzkový kapitál v priebehu niekoľkých minút, ktorý je vyplatený za menej ako dva dni.
Pred dvoma desaťročiami Etiópia spustila nový model zdravotnej starostlivosti na vidieku, pričom vyškolila a nasadila tisíce zdravotníckych pracovníkov do miestnych komunít, čo viedlo k výraznému zlepšeniu zdravia matiek a detí a poklesu nových infekcií HIV a úmrtí súvisiacich s tuberkulózou a maláriou, aby sme vymenovali aspoň niektoré.
Aby IDinsight nadviazal na tento úspech, spolupracuje so spoločnosťou Last Mile Health a etiópskym ministerstvom zdravotníctva na vytvorení call centra s umelou inteligenciou, ktoré môžu zdravotnícki pracovníci kontaktovať a získať tak lekárske poradenstvo v reálnom čase v zložitých prípadoch. Riešenie umelej inteligencie organizácie bude zahŕňať systém správy prípadov a službu odpovedania na otázky založenú na komplexných pokynoch Ministerstva zdravotníctva, ktorá bude poskytovať podporu v reálnom čase agentom call centra, ktorí budú ďalej telefonicky odovzdávať dôležité informácie zdravotníckym pracovníkom, čo im umožní sústrediť sa na starostlivosť o pacientov a poskytovanie vysokokvalitnej zdravotnej starostlivosti.
Rekordných 120 miliónov ľudí je na celom svete vysídlených v dôsledku konfliktov, prírodných katastrof, chudoby a násilia. Ľudia postihnutí krízou musia počas svojej cesty do bezpečia robiť kritické a život meniace rozhodnutia s obmedzenými informáciami. V roku 2015 spustil Medzinárodný záchranný výbor projekt Signpost, ktorý zriaďuje digitálne centrá pomoci, kde môžu používatelia nájsť presné a aktuálne informácie, získať prístup k kľúčovým službám a klásť priame otázky miestnym moderátorom, napríklad: „Ako môžem získať bývanie?“ Budem môcť získať dočasné pracovné povolenie? Môžem prihlásiť svoje deti do školy? Signpost má po celom svete takmer 30 aktívnych programov s viac ako 6 miliónmi používateľov Signpostu v roku 2024.
Potreba informácií však rastie spolu s počtom vysídlených osôb. Počas krízy v Afganistane v roku 2023 jeden príspevok na Facebooku vyvolal v priebehu jedného mesiaca 30 000 správ, čo zahltilo miestny šesťčlenný moderátorský tím Signpost. V roku 2024 spustil projekt Signpost pod vedením IRC systém Signpost AI s cieľom zlepšiť poskytovanie kritických informácií prostredníctvom agentov umelej inteligencie a ľudského dohľadu. Cieľom tohto systému je znížiť záťaž moderátorov, umožniť im sústrediť sa na zložitejšie prípady a zároveň zabezpečiť včasné a presné reakcie, ktoré zlepšujú prístup k zdrojom a službám pre vysídlené obyvateľstvo na celom svete.
India zostáva globálnym poľnohospodárskym dynamom, ale jednému poľnohospodárskemu hodnotovému reťazcu chýba rozruch: včelárstvu. V Indii pôsobí 400 000 drobných včelárov, z ktorých mnohí sa snažia udržať si živobytie, nieto ešte zvýšiť ekonomický potenciál opeľovania hmyzom na zlepšenie výnosov plodín. V Indii prispieva opeľovanie hmyzom k zisku 22,52 miliardy dolárov ročne, čo ďaleko prevyšuje veľkosť trhu s medom a úľovými produktmi, no potenciál zostáva značne nevyužitý pre plodiny, ktoré sú nevyhnutné pre indické hospodárstvo a výživu.
Spoločnosť Buzzworthy Ventures preto vytvorila Beekind, mobilnú aplikáciu s umelou inteligenciou, ktorá má posilniť postavenie malých včelárov, najmä žien, malých vlastníkov pôdy, bezzemkov a kmeňového obyvateľstva vo vidieckych a marginalizovaných komunitách. Poskytuje prehľady v reálnom čase a prediktívnu analýzu, čím pomáha včelárom spravovať zdravie úľov, diagnostikovať choroby, zlepšovať produkciu medu a prispôsobovať sa meniacim sa klimatickým podmienkam.
Lekár urgentného príjmu Alister Martin si často všímal, že chudoba je hnacou silou návštev pacientov na pohotovosti. Uvedomil si, že „peniaze ako liek“ – pomoc pacientom s prístupom k peňažnej pomoci a federálnym dávkam – by mohli riešiť základné príčiny zlého zdravia tým, že by sa zmenšila priepasť medzi zdravím a bohatstvom.
To viedlo k vytvoreniu programu Link Health, ktorý spája pacientov s nevyčerpanými federálnymi programami pomoci, ako sú SNAP, WIC a Lifeline, s cieľom zmierniť finančnú záťaž, ktorá zhoršuje rozdiely v zdravotnej starostlivosti. Platforma pre registráciu a chatbot s umelou inteligenciou si kladú za cieľ uvoľniť štátne a federálne dávky vo výške 10 miliónov dolárov na zmiernenie chudoby, zníženie finančného stresu a zlepšenie blahobytu.
„Najväčšou výzvou bolo zabezpečiť prvú sumu kapitálu na začatie poskytovania úverov na zlepšenie nášho skóre.“ Vytvorenie nového riešenia upisovania je ako problém sliepky a vajca: Na vybudovanie riešenia potrebujete kapitál, ale nezískate ho, kým ho neotestujete.“
„Prvá výzva je technická. V kontexte zdravotnej starostlivosti musia byť liečby a odporúčania 100 % presné – nie je priestor pre halucinácie. To si vyžaduje iný prístup ako populárna architektúra generovania s rozšíreným vyhľadávaním. Potrebujeme vytvoriť graf, ktorý presne zachytáva liečebné postupy a diagnostické protokoly.
„Druhou výzvou je vytvorenie reprezentatívnych benchmarkov a validačných súborov.“ Pred iteráciou a vylepšením modelu potrebujeme súbor otázok a odpovedí, ktoré títo pracovníci pravdepodobne položia. Táto sada údajov musí zahŕňať všetky témy, na ktoré sa môžu pýtať, a musí zohľadniť, ako sa môžu pýtať – pomocou skratiek, hovorových výrazov, emoji atď. Vytvorenie vysokokvalitnej benchmarkovej sady údajov je drahé, pretože často vyžaduje ľudskú anotáciu.“
„Jednou z najväčších výziev bol vývoj nástrojov umelej inteligencie, ktoré sú inkluzívne a zároveň kontextovo presné.“ Trénovanie umelej inteligencie na porozumenie menšinovým jazykom, regionálnym dialektom a kultúrne odlišnému obsahu si vyžaduje rozsiahle spracovanie údajov, ľudské znalosti a testovanie. Okrem toho, zabezpečenie toho, aby reakcie generované umelou inteligenciou dodržiavali humanitárne princípy a nepodporovali zaujatosť, si vyžadovalo vybudovanie spoľahlivých záruk, ako je dohľad za účasti človeka a prepracovanie ústavy v záujme etických výstupov. Vyváženie inovácií s týmito prísnymi štandardmi bolo náročné, ale nevyhnutné.“
„Hlavnou výzvou bolo preklenúť priepasť medzi pokročilou technológiou umelej inteligencie a jej prijatím v bežnom, vidieckom prostredí.“ Hoci internetové pripojenie v Indii exponenciálne rastie – s viac ako 700 miliónmi používateľov internetu v roku 2023, pričom k nemu prispeli najmä cenovo dostupné smartfóny – prístup k nemu zostáva nerovnomerný. Táto digitálna priepasť spolu s nejednotným pokrytím siete v odľahlých lesoch a dedinách predstavovala významnú prekážku pri zavádzaní riešení založených na umelej inteligencii, ktoré vyžadujú konzistentné pripojenie a interakciu s používateľom.“
„Zorientovanie sa v oblasti verejných dávok a ich prístup k nim môže byť pre mnohé rodiny prekážkou.“ Najväčšou výzvou však bola bezproblémová integrácia intervencie Link Health do zdravotníckych zariadení, kde sú poskytovatelia už aj tak preťažení. To si vyžadovalo vybudovanie dôvery medzi zdravotníckymi pracovníkmi, zabezpečenie toho, aby navigátori nenarúšali starostlivosť o pacientov a zároveň preukazovali merateľné výhody pre pacientov a systémy zdravotnej starostlivosti.“
Mercedes Bidart, Quipu: „Na zmiernenie skreslenia používame rozmanité súbory údajov, pravidelne auditujeme naše modely umelej inteligencie a aplikujeme validáciu s ľudskou interakciou, aby sme zabezpečili spravodlivé a nestranné úverové hodnotenia.“ Naše algoritmy sú dôkladne testované, aby sa predišlo rodovej a rasovej zaujatosti, a neustále ich monitorujeme a aktualizujeme tak, aby boli v súlade s etickými štandardmi. Používateľom tiež poskytujeme prístupné procesy nápravy, ktoré im umožňujú napadnúť alebo odvolať sa proti rozhodnutiam umelej inteligencie.“
Sid Ravinutula, IDinsight: „Po prvé, toto vytvárame ako open-source riešenie.“ Dúfame, že to urýchli nasadenie podobných nástrojov v iných kontextoch tým, že organizáciám umožní stavať na nich pre svoje špecifické potreby. Po druhé, zabezpečujeme, aby sa dal ľahko prispôsobiť a rozšíriť pre lokálne kontexty. To zahŕňa dodržiavanie miestnych smerníc, zmenu modelov umelej inteligencie alebo pridanie nových ochranných opatrení. Vytvorením spoločného modelu, ktorý je možné doladiť pre každý kontext, zabezpečujeme, aby bolo riešenie široko použiteľné a zároveň rešpektovalo jedinečné požiadavky každého prostredia.“
André Heller, Signpost: „Umelá inteligencia Signpost je trénovaná s využitím overených údajov z dôveryhodných zdrojov a miestnych mimovládnych organizácií.“ Vďaka tomu umelá inteligencia odráža regionálne dialekty, kultúrne normy a menšinové jazyky, čím vypĺňa kritické medzery pre znevýhodnené skupiny obyvateľstva. Agenti umelej inteligencie podporujú hlasové a textové vstupy, čo umožňuje prístup aj ľuďom s nízkou gramotnosťou. Nástroje sú testované a vylepšované s rodenými hovoriacimi a moderátormi komunity, aby sa overila presnosť a inkluzívnosť. Naša ústava pre umelú inteligenciu demokraticky stanovuje etické pravidlá vrátane nediskriminácie a jazyka citlivého na traumu, pričom prebiehajú audity na zmiernenie zaujatosti.“
Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: „Beekind prispôsobuje svoje technologické a dotykové riešenia špecifickým regionálnym, ekologickým a plodinovým podmienkam a integruje hyperlokálne faktory, ako sú klíma, flóra a poľnohospodárske postupy.“ Aby sme to dosiahli, aktívne zapájame miestnych včelárov, výskumníkov, poľnohospodárskych expertov a vedúcich predstaviteľov komunít do postupov navrhovania kódov, modelov a implementačných stratégií, čím zabezpečujeme, aby riešenie bolo v súlade s reálnou situáciou ľudí, ktorým slúži. Uprednostňujeme ženy a drobných poľnohospodárov – kľúčových, no zároveň nedostatočne obsluhovaných prispievateľov do indického poľnohospodárskeho ekosystému. Napríklad poskytovaním rodovo citlivého školenia a vytváraním inkluzívnych priestorov pre dialóg posilňujeme postavenie žien, aby sa aktívne zapájali do hodnotového reťazca včelárstva a profitovali z neho. Inkluzívnosť nie je len princíp; je to praktický základný kameň nášho prístupu.“
Alister Martin, Link Health: „Navigátori sa stretávajú s pacientmi tam, kde sa nachádzajú – fyzicky aj emocionálne – často v čakárňach a prispôsobujú svoj prístup špecifickým potrebám pacientov, ako je napríklad registrácia starších dospelých do benefitov, ako sú programy Medicare Savings.“ Navrhovaním systémov, ktoré uprednostňujú dostupnosť a využívajú dôveryhodných komunitných poslov, program zabezpečuje, že efektívne slúži rozmanitým skupinám obyvateľstva, najmä komunitám s nedostatočným prístupom k službám.“
Mercedes Bidart, Quipu: „Najdôležitejšou súčasťou pri vytváraní modelov umelej inteligencie je súbor údajov.“ Dobrý model je taký, ktorý má dobrý a spravodlivý výsledok, a jediný spôsob, ako to dosiahnuť, je trénovať modely s rôznymi súbormi údajov, ktoré reprezentujú špecifiká každého regiónu. Ďalším dôležitým kúskom skladačky je osoba/tím, ktorý model zostavuje. Len 20 % pracovných miest v oblasti umelej inteligencie vykonávajú ženy, čo znamená, že výsledky sa neposudzujú z rodového hľadiska. Potrebujeme viac žien, ktoré vedú riešenia v oblasti umelej inteligencie.“
Sid Ravinutula, IDinsight: „Spoľahlivosť. V zdravotníctve môže mať nesprávna diagnóza alebo neúplná liečba katastrofálne následky. Modely umelej inteligencie však vo svojej podstate vykazujú náhodnosť. Napríklad, ak umelej inteligencii položíte tú istú otázku viackrát, môže to viesť k mierne odlišným odpovediam. Podobne, preformulovanie otázky môže viesť k rôznym odpovediam. Hoci väčšina odpovedí bude pravdepodobne vyjadrovať rovnaké posolstvo, niektoré môžu byť neúplné alebo zavádzajúce, čo môže spôsobiť škodu. Silné ochranné prvky sú nevyhnutné na zabezpečenie toho, aby všetky odpovede boli správne, úplné a úctivé.“
André Heller, Signpost: „Najväčším problémom je potenciál umelej inteligencie spôsobiť škodu prostredníctvom zaujatosti, dezinformácií alebo vylúčenia.“ Pre zraniteľné skupiny obyvateľstva môžu mať nesprávne informácie život ohrozujúce následky. Zabezpečenie kontextovej presnosti, transparentnosti a etickosti umelej inteligencie si vyžaduje neustály dohľad, testovanie a spoluprácu s miestnymi odborníkmi. Riešime to implementáciou dohľadu nad kontrolou kvality s ľudskou zapojením, auditmi zaujatosti a etickými kontrolami na spresnenie reakcií a transparentnými rámcami, ako je Ústava pre umelú inteligenciu, ktorá upravuje výstupy a zmierňuje škodlivé riziká. Naďalej ostražito hľadáme rovnováhu medzi inováciami v oblasti umelej inteligencie a zodpovednosťou a dôverou.“
Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: „Keď sú modely umelej inteligencie trénované s použitím údajov, ktoré nie sú plne reprezentatívne pre komunity, ktorým majú slúžiť, existuje riziko posilnenia existujúcich nerovností.“ Napríklad mnohé systémy umelej inteligencie sú trénované pomocou údajov v hlavných jazykoch, čím sa lokálne dialekty a hovorené jazyky nedostatočne zastúpia. V Indii hovoria mnohé kmeňové a regionálne komunity jazykmi, ktorým často chýbajú robustné digitálne súbory údajov. Tento nedostatok zastúpenia môže viesť k modelom, ktoré nedokážu presne interpretovať alebo reagovať na potreby týchto komunít. Okrem toho sa často prehliadajú regionálne prízvuky, rečové vzorce a zvyky, čo robí riešenia umelej inteligencie menej účinnými alebo dokonca škodlivými pre tieto skupiny.“
Alister Martin, Link Health: „Najväčším problémom je potenciál systémov umelej inteligencie pretrvávať existujúce predsudky, najmä pri práci s nedostatočne obsluhovanými skupinami obyvateľstva.“ Bez dôkladného dohľadu by algoritmy mohli neúmyselne vylúčiť tých, ktorí to najviac potrebujú, alebo nezohľadňovať systémové nerovnosti, ktorým čelia. Zabezpečenie transparentnosti, zodpovednosti a etického používania umelej inteligencie pri rozhodovaní je kľúčové, aby sa predišlo prehlbovaniu rozdielov. Aj preto informujeme ľudí o kritických momentoch procesu – a preto budeme ľudí naďalej informovať aj pri vývoji našich nástrojov umelej inteligencie.“
Mercedes Bidart, Quipu: „Sektor vzdelávania. Verím, že vzdelávanie sa zmenilo a máme príležitosť ho spraviť demokratickejším. V oblasti vzdelávania sme v Quipu vytvorili asistenta s umelou inteligenciou na WhatsApp, ktorý podporuje našich klientov s riadením ich podnikania. Nie je potrebné mať jedného konzultanta na firmu. S jedným botom môžeme podporiť vzdelávanie a rast miliónov ľudí.“
Sid Ravinutula, IDinsight: „IDinsight je nezávislý od odvetvia. Hoci sa tento projekt zameriava na zdravie, vyvinuli sme riešenia umelej inteligencie v oblasti vzdelávania a sociálnej ochrany. Poľnohospodári čelia podobným prekážkam v prístupe k informáciám ako zdravotnícki pracovníci v komunite. Potrebujú poznať najlepšie plodiny na pestovanie vo svojom regióne a optimálne zmesi hnojív a pomôcť s diagnostikovaním chorôb plodín a ich ošetrením. Vo vzdelávaní zahŕňajú prípady použitia umelej inteligencie personalizovaných tútorov, plány hodín generované umelou inteligenciou a hodnotenia a hodnotenia s využitím umelej inteligencie. Pre mimovládnu organizáciu, ktorá pracuje na zvýšení počtu dievčat zapísaných do škôl, sme v Indii použili umelú inteligenciu na identifikáciu dievčat, ktoré nenavštevujú školu. Nakoniec, umelá inteligencia môže občanom pomôcť získať prístup k vládnym dávkam. Môže to pomôcť pri identifikácii oprávnenosti a zorientovaní sa v zložitom procese podávania žiadostí.“
André Heller, Signpost: „S pokrokom v oblasti umelej inteligencie je ťažké si predstaviť sektor, ktorý sa nezmení. Otázka znie kedy – dva roky alebo päť? Od obchodných operácií cez analýzu údajov, diagnostiku v zdravotnej starostlivosti až po výskum prakticky v akejkoľvek oblasti, všetko sa bude rozvíjať tempom, aké sme doteraz nezažili. Je len otázkou, kedy to ľudia budú vedieť efektívne využiť. Praktický príklad: prepojenie medzi meteorológiou a manažmentom katastrof. Systémy včasného varovania pred poveternostnými vplyvmi a katastrofami, ako sú záplavy, hurikány, suchá a extrémne poveternostné udalosti, majú obrovský potenciál využívať umelú inteligenciu. Pokročilé modely umelej inteligencie dokážu analyzovať meteorologické a hydrologické údaje v reálnom čase, aby presnejšie predpovedali katastrofy a poskytovali včasné varovania pre holistickejšiu reakciu, ktorá zahŕňa zraniteľných ľudí, miestne podniky, dodávateľské reťazce a vládu. Spoločnosť Signpost už začala využívať umelú inteligenciu na reakciu na povodne prostredníctvom platformy FloodHub, ktorá kombinuje predpovede umelej inteligencie s praktickými aktualizáciami v reálnom čase, aby pomohla komunitám pripraviť sa na povodne a zmierniť ich dopad.“
Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: „Sektor zdravotnej starostlivosti bude mať z umelej inteligencie výrazný úžitok, najmä v diagnostike, personalizovanej medicíne a optimalizácii dodávateľských reťazcov zdravotnej starostlivosti, najmä vo vidieckych oblastiach.“ Nástroje založené na umelej inteligencii môžu pomôcť s včasnou detekciou chorôb, ako je malária a tuberkulóza, prostredníctvom lekárskych snímok alebo diagnostických testov. Napríklad modely umelej inteligencie dokážu analyzovať röntgenové snímky hrudníka alebo vzorky krvi na zistenie včasných príznakov ochorenia, a to aj v prostrediach s nízkymi zdrojmi. To môže viesť k rýchlejšej diagnostike a liečbe, čo v konečnom dôsledku zachraňuje životy a znižuje náklady na zdravotnú starostlivosť v nedostatočne pokrytých regiónoch. Umelá inteligencia dokáže tiež zefektívniť logistiku v systémoch vzdialenej zdravotnej starostlivosti a zabezpečiť včasné dodanie zdravotníckeho materiálu a vakcín do nedostatočne obsluhovaných oblastí, čo je kľúčové pre krajiny s veľkým vidieckym obyvateľstvom.“
Alister Martin, Link Health: „Vzdelávanie môže výrazne profitovať z umelej inteligencie, najmä pri personalizácii vzdelávacích skúseností pre znevýhodnených študentov.“ Umelá inteligencia môže pomôcť identifikovať medzery vo vzdelávaní, poskytovať podporu na mieru a ponúkať viacjazyčné zdroje študentom a rodinám spôsobmi, akými to tradičné modely nedokážu. Riešením nerovností v prístupe ku kvalitnému vzdelaniu by mohla mať umelá inteligencia transformačný vplyv na budúce zdravie a sociálno-ekonomické výsledky.“