Skip to main content

Майбутнє... даних назавжди

18 січня 2024 року

 

Як скоротити розрив між тими, хто має дані, і тими, хто їх не має

Двоє експертів з використання даних для суспільного блага діляться історіями успіху та обговорюють, як розширити портфель талантів, щоб кожен міг скористатися перевагами науки про дані.

У Мозамбіку працівники неформальної зайнятості можуть зареєструватися на бізнес-платформі Biscate, яка з’єднує їх із клієнтами. Ініціатива з обробки даних, частково фінансована через програму data.org Inclusive Growth and Recovery Challenge, використовує такі ринкові дані для надання аналітичних даних, які допоможуть їм розвивати свій бізнес.

Vicki Hyman

Director,

Global Communications,

Mastercard

В Індії дрібні фермери зменшують втрати врожаю та підвищують ціни продажу завдяки використанню холодильних систем зберігання, підключених до мобільного додатку, який відстежує термін придатності продукції в режимі реального часу для цифрового управління запасами.

У Мозамбіку багато робітників публікують оголошення про роботу, малюючи свої номери телефонів на дошках, прибитих до дерев. Тепер вони отримують аналітику ринку праці безпосередньо на свої телефони та доступ до інструментів для покращення своїх маркетингових та бізнес-управлінських навичок.

А під час перевірки кредитних записів банків Колумбії, Мексики та Індії дослідники виявили високий ризик упередженості щодо жінок-заявниць у майбутньому. Низька представленість жінок у наявних даних спотворила алгоритми, що використовуються для виявлення кредитоспроможних заявників. Тож вони збудували новий, який враховує гендерну рівність.

Нічого з цього не було б можливим ще десять років тому. Але зростання кількості підключених пристроїв та експоненціальне зростання обсягу вироблених даних, у поєднанні зі швидким розвитком штучного інтелекту та машинного навчання, розкрили потенціал науки про дані. Однак донедавна уряди, некомерційні організації та громадські організації не мали бюджетів, персоналу та можливостей повною мірою використовувати переваги науки про дані та допомагати більшій кількості людей.

Засновано Центром інклюзивного зростання Mastercard та Фондом Рокфеллера у 2020 році, data.org демократизує дані, налагоджуючи партнерства по всьому світу для використання науки про дані для вирішення найактуальніших проблем суспільства. Серед його ініціатив: « Виклик інклюзивного зростання та відновлення», який фінансував проривні дані для концепцій соціального блага, включаючи три вищезгадані, та « Мережа прискорювачів потужностей», метою якої є навчання мільйона фахівців з обробки даних до 2032 року через центри у понад 20 країнах, і ця кількість зростає. Mastercard продовжує підтримувати data.org, оскільки це прискорює вплив за допомогою науки про дані у великих масштабах.

«Дані мають потенціал розширити розрив між заможними та незаможними», — каже Шаміна Сінгх, засновниця та президентка Центру інклюзивного зростання. «Нам потрібно продовжувати роботу, необхідну для того, щоб використання науки про дані для соціального впливу створювало інклюзивне зростання».

Новини Mastercard поспілкувалися з Сінгхом та Данилом Михайловим, виконавчим директором data.org, про вирішення проблем, з якими стикається нова галузь даних для соціального впливу, чому різноманітність є вирішальною для розвитку кадрового потенціалу та де вони бачать успіх.

Шаміно, ваша робота в Центрі спрямована на зменшення економічної нерівності та зменшення цифрової нерівності, яка увічнює цю нерівність. Також існує інформаційна нерівність. Що таке «розрив у даних» і як він проявляється в громадах, у яких працює Центр?

Сінгх: Дані – це сила, і величезна гонка, яку ми зараз спостерігаємо навколо штучного інтелекту, є тому доказом. Нам потрібно пам'ятати, що люди, які програють перегони, – це також ті люди, які могли б отримати найбільшу користь від доступу до даних. Інформаційна нерівність полягає в тому, що інформація неймовірно потужна, неймовірно корисна, і ті, хто має до неї доступ, можуть пришвидшити своє зростання, тоді як ті, хто не має доступу або можливостей, можуть залишитися позаду. Це узгоджується з тим, що ми спостерігаємо у сфері фінансової інклюзії, де зі збільшенням кількості людей, які входять у цифрову економіку, ми спостерігаємо, як більше людей залишаються позаду.

Ми намагаємося усунути ці прогалини, що виникають, за допомогою ініціатив, заснованих на даних, та цілеспрямованого впровадження нових технологій, роблячи інклюзію на чолі. Те, що ми робимо в Центрі, — це створення потенціалу для соціального сектору, щоб він міг усвідомити силу власних даних та використовувати їх на благо суспільства. Це основа цього партнерства та створення data.org — фактично створити нову інституцію, новий спосіб виконання цієї роботи з використанням нових технологій та нових ресурсів даних.

Даніле, рік тому data.org опублікував звіт про ключові тенденції та напруженість у міру розвитку сфери даних для соціального впливу. З якими викликами досі стикаються організації? Чи спостерігається якийсь прогрес? Чи з'явилося щось нове з того часу, як генеративний штучний інтелект набув популярності за останній рік?

Михайлов: Шаміно, мені подобається ваше формулювання інформаційної нерівності: ті, хто має дані, і ті, хто їх не має. Це все ще реальність. Розрив не зменшується. Розрив збільшується. Ми докладаємо всіх зусиль, щоб зменшити темпи збільшення розриву. Ми використовуємо дані в різних галузях протягом десятиліть, століть. Сучасне покоління технологій обробки даних, включаючи штучний інтелект, настільки нове та змінюється так швидко, що призводить до дуже фрагментованої галузі. Усі запускають свої стартапи або нові інструменти та підходи, а це означає, що важко об'єднати галузь навколо деяких спільних викликів. А визначення того, що таке дані для соціального впливу або штучний інтелект впливу — це нові терміни, і ця галузь ще не об'єдналася навколо того, що ми маємо на увазі під цим. Data.org об’єднує багатьох учасників цієї сфери — організації соціального впливу, технологічні компанії та стартапи, академічні установи тощо — навколо того, що ми під ними розуміємо.

Чи можете ви навести мені приклад?

Михайлов: Ми виконали багато роботи з визначення ролі, якої, на нашу думку, бракує в цій галузі, — дизайнера екосистеми даних. Ми вважаємо, що для створення набагато здоровіших екосистем даних нам потрібно знайти людей, які зосередяться на об'єднанні організацій навколо певних принципів. Так само, як і в міському плануванні — будівництві здорового міста з гарними громадськими та приватними просторами, гарним балансом архітектури — вам потрібна людина, яка буде відповідальною. Тож ми працюємо з іншими організаціями, щоб об'єднатися навколо цієї концепції етичного дизайну екосистеми даних. Тоді нам потрібно вирішити питання фінансування. Для цього потрібно багато працювати, і Mastercard створює стійкі потоки фінансування для такого роду робіт. Технології дорогі. Немає способу цього уникнути. Коли ви розробляєте методи обробки даних, ви конкуруєте з іншими великими технологічними компаніями світу. Тож ми фактично перевертаємо це з ніг на голову, співпрацюючи з великими технологічними гігантами, щоб пов’язати їх із сектором соціального впливу, надаючи канал для допомоги цьому сектору та щоб вони могли використовувати свої сили, щоб допомогти іншим.

За підтримки Центру інклюзивного зростання Mastercard, data.org Програма «Прискорювач фінансової інклюзії США» просуває навчальні програми з даних для соціального впливу через консорціум, до якого входять історично афроамериканські коледжі та університети, установи, що обслуговують латиноамериканців, та коледжі громади. 

Для досягнення цієї мети ми працюємо над тим, щоб забезпечити навчання та сприяти різноманітності в науці про дані через взаємодію з такими організаціями, як мережі HBCU та установи, що обслуговують латиноамериканців, щоб переконатися, що ми працюємо разом з тими, кому ці рішення призначені, а не лише для них. Це відхилення від норми, коли ті, хто має дані або технології, зазвичай спочатку отримують доступ, а потім технологія потрапляє до решти населення, і їм доводиться взаємодіяти з чимось, що не обов'язково створено з урахуванням їхніх потреб. Ми хочемо забезпечити, щоб новітні технології, такі як генеративний штучний інтелект, були частиною розробки з самого початку. Таке включення є пріоритетним з самого початку.

 

Коли ви думаєте про ініціативи, які ви підтримали через data.org, Що, на вашу думку, втілює силу даних на благо?

Михайлов: Я схитрую і піду на два. Отже, один приклад справді висококласний, глобальний, а інший приклад набагато більш локальний. Отже, на високому рівні це Epiverse, глобальна спільна розробка екосистеми аналізу даних, яка може допомогти кожному випередити наступну кризу громадського здоров'я. Йдеться про створення набору інструментів з відкритим кодом для аналітиків громадського здоров'я, фахівців з обробки даних, епідеміологів та такої спільноти. Очевидно, це натхненно пандемією; нам потрібно діяти глобально, і нам потрібно мати можливість швидко ділитися інформацією. Зараз він працює в півдюжини країн, і протягом наступних кількох років прогнозується його поширення ще на 10-20 країн. Потім я б взяв участь у нашому конкурсі «Інклюзивне зростання та відновлення», де ми підтримали дев’ять чудових проектів по всьому світу, кожен з яких реалізується у дуже специфічних місцевих умовах, реалізується місцевими громадами та має тривалий вплив. Наприклад, допомога громадам у США у використанні даних про забруднюючі ділянки у своїх містах, щоб допомогти громадам відновити ці землі.

Сінгх: Дозвольте мені продовжити на цьому. Важливість конкурсу «Інклюзивне зростання та відновлення» полягала в тому, що ми хотіли створити попит і пропозицію на науку про дані для соціального впливу, що є відносно новою концепцією. Наш намір полягає в тому, щоб використати фінансову підтримку обраних переможців, щоб допомогти їм масштабуватися та залучати подальші інвестиції, одночасно розвиваючи їхню місію та нашу місію. Ви знаєте, що це успішно, якщо цей приз принесе ще більше інвестицій. І ми були раді бачити, як це втілилося в життя, де, зокрема, переможці конкурсу фактично згенерували близько 30 мільйонів доларів додаткових інвестицій. Коли інші починають інвестувати в розбудову потенціалу, саме тоді ви розумієте, що відбуваються зміни.

У звіті також зазначається потреба в більшій кількості фахівців з обробки даних, особливо в країнах, що розвиваються, де така робота може мати великий вплив, але також де, можливо, немає освітньої інфраструктури для підготовки фахівців з обробки даних. Що ви робите, щоб вирішити цю проблему?

Михайлов: Нам потрібно більше фахівців з обробки даних. Нам потрібно, щоб вони були іншими. Вони нам потрібні в різних місцях. Перш за все, цифри. Ми не готуємо достатньо фахівців з обробки даних для нової економіки, не кажучи вже про сектор соціального впливу, не в приватному секторі. Тож нам потрібно більше інвестицій в університети, більше неформального навчання, більше професійної підготовки для тих, хто вже має роботу, щоб перекваліфікуватися та додати бажані навички до своїх існуючих. Але нам також потрібно, щоб ці люди були іншими. Тож нам потрібно більше інвестувати в те, щоб забезпечити збільшення кількості жінок-науковців даних, а також збільшення кількості науковців даних з різним, наразі позбавленим прав, походженням, особливо в країнах Глобального Півдня. Нам також потрібні навички, щоб бути іншими. Тож наразі ми викладаємо науку про дані лише як технічну дисципліну — математику, кодування, які є надзвичайно важливими. Але часто, щоб вирішити проблеми та створити соціальний вплив, потрібно розуміти предмет. Тож вам потрібно зрозуміти, наприклад, коли ви говорите про клімат, здоров'я чи фінансову нерівність, які причини стоять за цими проблемами? Якщо у вас є лише технічні навички, ви часто можете завдати більше шкоди, ніж користі, намагаючись створити рішення. Тож навчання спеціалістів з обробки даних міждисциплінарним навичкам як у технічних знаннях, так і в розумінні предметної області – це те, на чому ми зосереджуємося в нашій Мережі прискорювачів потужностей.

Сінгх: У Mastercard ми завжди казали, що клієнт є центром наших інновацій, але правда полягає в тому, що якщо ви програмуєте або створюєте технології чи рішення, ви робите це на основі того, що ви знаєте, ким ви є та свого життєвого досвіду. Ми цілеспрямовано намагалися розширити пул технічних талантів на етапі розробки, щоб забезпечити представлення різноманітності спільнот, країн та регіонів, у яких ми працюємо.