為你
世界
協助他人成長
創新者
最新消息與趨勢
投資人關係
2025年1月7日
從向哥倫比亞微型企業家提供信貸，到降低埃塞俄比亞的孕產婦發病率，再到向世界各地的難民提供拯救生命的信息，人工智慧的力量正與包容性和經濟賦權的潛力相匹配。
重新定義如何利用人工智慧產生社會影響，五家機構將開發並擴大其解決方案，成為「人工智慧加速包容性挑戰賽」的獲勝者。該挑戰賽共收到來自 82 個國家的 500 多件參賽作品。獲獎者——其中包括印度一家為小型養蜂人服務的社會企業，以及一項將患者與未充分利用的聯邦福利聯繫起來的美國倡議——將獲得 20 萬美元獎金，以及來自萬事達卡和data.org 的技術援助和指導。這項挑戰賽由誰贊助？
萬事達卡新聞編輯室採訪了獲獎機構的領導人，了解他們在社會領域建立人工智慧解決方案所面臨的挑戰，他們如何減輕偏見並訓練模型以使其具有包容性，以及這項技術在哪些其他領域最有前景。
在哥倫比亞，近 600 萬家企業是微型企業，這些企業的員工人數不到 10 人，資本也很少。其中，只有 9% 的人能夠獲得正規貸款，因為缺乏關於他們業績的資訊和財務歷史，這造成了巨大的資金缺口。
Quipu利用人工智慧技術彌合了非正式經濟領域的資訊鴻溝，透過分析非傳統數據（例如行動交易歷史、社交媒體互動、簡訊和支付模式）以及智慧放款和信貸催收等評分模型，更準確地評估這些小型企業的信用度。它還提供融資平台和小額貸款，使這些企業能夠根據財務和非財務資訊建立替代信用評分。透過 Quipu 的應用程序，客戶可以在幾分鐘內申請營運資金，資金將在兩天內發放。
二十年前，衣索比亞推出了新的農村醫療保健模式，培訓並部署了數千名衛生推廣人員為當地社區服務，這顯著改善了孕產婦和兒童的健康狀況，並降低了新增愛滋病毒感染病例以及結核病和瘧疾相關死亡人數等等。
為了鞏固這一成功， IDinsight正在與 Last Mile Health 和埃塞俄比亞衛生部合作，建立一個由人工智慧驅動的呼叫中心，衛生推廣人員可以聯繫該中心，就複雜病例獲得即時醫療指導。該組織的人工智慧解決方案將包括一個病例管理系統和一個基於衛生部全面指導方針的問答服務，為呼叫中心代理提供實時支持，呼叫中心代理將通過電話向醫護人員傳遞關鍵信息，使他們能夠專注於患者護理和提供高質量的醫療保健。
全球因衝突、天災、貧窮和暴力而流離失所的人數創歷史新高，達到 1.2 億。受危機影響的人們在尋求安全的過程中，必須在資訊有限的情況下做出影響深遠的、改變人生的決定。2015 年，國際救援委員會啟動了“路標項目” ，該項目建立了數字幫助中心，供用戶查找準確及時的信息、獲取關鍵服務並直接向當地版主提出問題，例如“我如何才能獲得住房？”我可以申請臨時工作許可證嗎？我可以讓我的孩子入學嗎？Signpost 在全球擁有近 30 個活躍項目，預計到 2024 年將擁有超過 600 萬個 Signpost 用戶。
然而，隨著流離失所者人數的增加，資訊需求也隨之增加。在 2023 年阿富汗危機期間，一則 Facebook 貼文在一個月內收到了 30,000 則訊息，令當地 Signpost 團隊的六名審核員不堪重負。2024 年，IRC 領導的 Signpost 專案推出了 Signpost AI，旨在透過人工智慧代理和人工監督來增強關鍵訊息的傳遞。該系統旨在減輕審核員的負擔，使他們能夠專注於更複雜的案件，同時確保及時、準確的回應，從而改善全球流離失所人口獲得資源和服務的機會。
印度仍然是全球農業強國，但有一個農業價值鏈卻缺乏關注：養蜂業。印度有 40 萬小規模養蜂人，其中許多人連維持生計都困難重重，更不用說提高昆蟲授粉對作物產量的經濟潛力了。在印度，昆蟲授粉每年貢獻 225.2 億美元，遠遠超過蜂蜜和蜂產品的市場規模，但對於對印度經濟和營養至關重要的作物而言，其潛力仍遠未充分利用。
因此，Buzzworthy Ventures 創建了Beekind ，這是一款由人工智慧驅動的行動應用程序，旨在幫助小型養蜂人，特別是農村和邊緣化社區的婦女、小地主、無地農民和部落人口。它提供即時洞察和預測分析，幫助養蜂人管理蜂群健康、診斷疾病、提高蜂蜜產量並適應不斷變化的氣候條件。
急診醫師阿利斯特馬丁經常發現，貧窮是病人到急診就診的主要原因。他意識到「金錢即良藥」——幫助患者獲得現金援助和聯邦福利——可以透過縮小健康與財富差距來解決健康狀況不佳的根本原因。
這促成了Link Health計畫的誕生，該計畫將患者與未使用的聯邦援助計畫（如 SNAP、WIC 和 Lifeline）聯繫起來，以減輕加劇健康差距的經濟壓力。該人工智慧賦能的註冊平台和聊天機器人旨在解鎖 1000 萬美元的州和聯邦福利，以緩解貧困、減輕經濟壓力和改善福祉。
「最大的挑戰是籌集到第一筆資金，開始放貸，以此來訓練我們的評分系統。創建新的承保解決方案就像先有雞還是先有蛋的問題：你需要資金來建立解決方案，但只有在測試之後才能獲得資金。
“第一個挑戰是技術性的。”在醫療保健領域，治療方案和建議必須百分之百準確──容不得半點幻覺。這需要一種與流行的檢索增強生成架構不同的方法。我們需要建立一個能夠準確反映治療方法和診斷方案的圖表。
「第二個挑戰是創建具有代表性的基準和驗證集。在迭代和改進模型之前，我們需要一個包含這些工人可能會提出的問題和答案的資料集。該資料集必須涵蓋他們可能詢問的所有主題，並考慮他們可能的提問方式——使用縮寫、口語詞彙、表情符號等等。建立高品質的基準資料集成本很高，因為它通常需要人工標註。
“最大的挑戰之一是開發既具有包容性又具有上下文準確性的人工智慧工具。”訓練人工智慧理解少數民族語言、地區方言和具有文化細微差別的內容需要大量的資料整理、人類專業知識和測試。此外，為了確保人工智慧產生的回應符合人道主義原則且不會延續偏見，需要建立強有力的保障措施，例如人機互動監督和修改憲法以實現合乎道德的輸出。在創新與這些嚴格標準之間取得平衡是一項艱鉅但至關重要的任務。
「主要挑戰在於彌合先進人工智慧技術與基層、農村地區應用人工智慧技術之間的差距。儘管印度的網路連線呈指數級增長——到 2023 年網路用戶將超過 7 億，這主要得益於價格實惠的智慧型手機——但網路存取仍然不均衡。這種數位落差，再加上偏遠森林和村莊網路覆蓋不均，對部署需要持續連接和用戶互動的人工智慧驅動解決方案構成了重大障礙。
“對於許多家庭來說，了解和獲得公共福利可能是一個障礙。”然而，最大的挑戰是如何將 Link Health 的干預措施無縫地融入醫療機構中，因為醫療機構的人員已經不堪重負。這需要建立醫護人員之間的信任，確保導航員不會幹擾病患護理，同時也要為病患和醫療保健系統帶來可衡量的益處。 」
Quipu 的 Mercedes Bidart 表示： 「為了減輕偏見，我們使用多樣化的資料集，定期審查我們的 AI 模型，並應用人機互動驗證，以確保公平公正的信用評估。我們的演算法經過嚴格測試，以防止性別和種族偏見，我們會不斷監控和更新演算法，使其符合道德標準。我們也提供使用者便捷的申訴流程，讓他們可以對人工智慧的決策提出質疑或上訴。 」
Sid Ravinutula，IDinsight： 「首先，我們正在將其建構成一個開源解決方案。我們希望這將加速類似工具在其他領域的部署，使各個組織能夠根據自身特定需求進行建置。其次，我們正在確保它能夠輕鬆地根據本地情況進行客製化和擴展。這包括遵守當地準則、更換人工智慧模型或增加新的防護措施。透過創建一個可以針對每種情況進行微調的通用模型，我們確保解決方案具有廣泛的適用性，同時又能滿足每種環境的獨特需求。 」
André Heller，Signpost： 「Signpost AI 使用來自可信任來源和當地非政府組織的精選、驗證資料進行訓練。這確保人工智慧能夠反映地區方言、文化規範和少數民族語言，填補服務不足人群的關鍵空白。AI代理商支援語音和文字輸入，使識字程度較低的人也能使用。工具會與母語人士和社群版主一起進行測試和改進，以驗證其準確性和包容性。我們的人工智慧憲法以民主的方式確立了道德規則，包括非歧視和對創傷敏感的語言，並透過持續的審計來減少偏見。
Buzzworthy Ventures 的 Monika Shukla 表示： 「Beekind 會根據特定的區域、生態和作物條件量身定制其技術和觸覺解決方案，並整合氣候、植物群和耕作方式等超本地化因素。為了實現這一目標，我們積極讓當地養蜂人、研究人員、農業專家和社區領導人參與共同設計實踐、模型和實施策略，確保解決方案與服務對象的生活實際情況相符。我們優先考慮婦女和小農戶——他們是印度農業生態系統中重要但服務不足的貢獻者。例如，透過提供性別敏感培訓和創造包容性的對話空間，我們賦能女性積極參與養蜂價值鏈並從中受益。包容性不僅是一項原則，更是我們方法論中切實可行的基石。
Link Health 的 Alister Martin 表示： 「導航員會在患者所處的地方——無論是身體上還是情感上——與他們見面，通常是在候診室，並根據患者的具體需求量身定制方法，例如幫助老年人加入醫療保險儲蓄計劃等福利。該計畫透過設計優先考慮可訪問性和使用值得信賴的社區通訊工具的系統，確保能夠有效地服務於不同人群，特別是服務不足的社區。
梅賽德斯·比達特 (Mercedes Bidart)，Quipu： “構建人工智能模型時最重要的部分是數據集。”一個好的模型應該能夠得出良好且公平的結果，而實現這一點的唯一方法是使用能夠代表每個地區特徵的多樣化資料集來訓練模型。另一個重要的組成部分是建立模型的人/團隊。只有 20% 的人工智慧工作由女性完成，這意味著沒有從性別角度來審視工作成果。我們需要更多女性領導人工智慧解決方案。 」
Sid Ravinutula，IDinsight： “可靠性。在醫療保健領域，誤診或治療不徹底可能會造成災難性後果。然而，人工智慧模型本質上具有隨機性。例如，多次向人工智慧提出同一個問題可能會得到略有不同的答案。同樣，換一種方式提問也會產生不同的答案。雖然大多數回應可能傳達相同的訊息，但有些回應可能不完整或具有誤導性，從而可能造成傷害。強有力的保障措施對於確保所有回應都正確、完整且尊重他人至關重要。
André Heller，《路標》： 「最大的擔憂是人工智慧可能透過偏見、錯誤訊息或排斥造成傷害。對於弱勢群體而言，錯誤訊息可能會造成改變人生的後果。確保人工智慧在上下文上準確、透明且符合倫理，需要不斷監督、測試並與當地專家合作。我們透過實施人機協同監督來解決這個問題，以進行品質控制、偏見審計和道德審查來改善回應，並建立像《人工智慧憲章》這樣的透明框架來管理產出並減輕有害風險。我們將繼續保持警惕，並努力在人工智慧創新與問責制和信任之間取得平衡。
Buzzworthy Ventures 的 Monika Shukla 表示： 「當使用無法完全代表其目標服務社群的資料來訓練人工智慧模型時，就存在加劇現有不平等現象的風險。例如，許多人工智慧系統使用主要語言的資料進行訓練，導致地方方言和口語的資料代表性不足。在印度，許多部落和地區社區使用的語言往往缺乏可靠的數位資料集。這種代表性的缺失會導致模型無法準確解釋或回應這些社區的需求。此外，地區口音、說話方式和生活習慣往往被忽視，這使得人工智慧解決方案對這些群體來說效果較差，甚至有害。
Link Health 的 Alister Martin 表示： 「最大的擔憂是人工智慧系統有可能延續現有的偏見，尤其是在與服務不足的人群打交道時。如果沒有嚴格的監督，演算法可能會無意中排除最需要幫助的人，或未能考慮到他們面臨的系統性不平等。確保人工智慧在決策過程中的透明度、問責制和合乎道德的使用，對於避免加劇不平等至關重要。這也是為什麼我們在流程的關鍵節點要讓人類參與其中——以及為什麼我們在不斷發展人工智慧工具的過程中也會繼續讓人類參與其中的原因。 」
Mercedes Bidart，Quipu： 「教育部門。我認為教育已經發生了變化，我們有機會讓它更民主化。我們在 Quipu 圍繞教育領域所做的工作，是在 WhatsApp 上開發一款人工智慧助手，以幫助我們的客戶進行業務管理。每個企業沒必要聘請一位顧問。一個機器人就能支持數百萬人的教育和成長。
Sid Ravinutula，IDinsight ：「IDinsight 不涉及任何產業。雖然本計畫主要關注健康領域，但我們也已開發出教育和社會保障領域的人工智慧解決方案。農民在獲取資訊方面面臨的障礙與社區健康工作者類似。他們需要了解適合本地區種植的最佳作物和最佳肥料配比，以及作物疾病診斷和治療的協助。在教育領域，人工智慧的應用案例包括個人化輔導、人工智慧生成的課程計畫以及人工智慧驅動的評估和評估。我們利用人工智慧技術，為致力於提高印度女童入學率的非政府組織，識別失學女童。最後，人工智慧還可以幫助公民獲得政府福利。它可以幫助確定申請資格，並指導您完成複雜的申請流程。
André Heller，Signpost ：「隨著人工智慧的進步，很難想像哪個產業不會改變。問題是何時──兩年還是五年？從商業營運到數據分析，從醫療保健診斷到幾乎所有領域的研究，一切都將以我們前所未見的速度發展。問題只在於人們何時能夠有效地利用它。一個實際例子：氣象學與災害管理之間的連結。天氣警報和災害預警系統，例如洪水、颶風、乾旱和極端天氣事件，都具有巨大的人工智慧應用潛力。先進的人工智慧模型可以分析即時氣象和水文數據，從而更準確地預測災害，並提供預警訊息，以便更全面地應對災害，惠及弱勢群體、當地企業、供應鏈和政府。Signpost 已開始透過 FloodHub 利用人工智慧進行防洪工作，將人工智慧預測與可操作的即時更新相結合，以幫助社區做好準備並減輕洪水的影響。
Buzzworthy Ventures 的 Monika Shukla 表示：「醫療保健產業將從人工智慧中受益匪淺，尤其是在診斷、個人化醫療和優化醫療保健供應鏈方面，尤其是在農村地區。人工智慧工具可以透過醫學影像或診斷測試來幫助早期發現瘧疾和結核病等疾病。例如，即使在資源匱乏的環境中，人工智慧模型也可以分析胸部 X 光或血液樣本，以檢測疾病的早期跡象。這可以加快診斷和治療速度，最終挽救生命，並降低醫療資源匱乏地區的醫療保健成本。人工智慧還可以簡化遠距醫療保健系統的物流，確保及時向服務不足的地區運送醫療用品和疫苗，這對於農村人口眾多的國家至關重要。
Link Health 的 Alister Martin 表示： 「人工智慧將極大地造福教育，尤其是在為服務不足的學生提供個人化學習體驗方面。人工智慧可以幫助發現學習中的差距，提供量身定制的支持，並以傳統模式無法做到的方式為學生和家庭提供多語言資源。透過解決優質教育機會不均的問題，人工智慧可以對未來的健康和社會經濟結果產生變革性影響。