Технологии на цели развития

Source details

Canonical URL

Технологии на цели развития

Other formats

• Markdown version
• Structured JSON version
• Bundle manifest

Bibliographic details

• Authors: DANIEL BJORKEGREN, JOSHUA BLUMENSTOCK
• Published: December 6, 2023
• DOI: https://doi.org/10.1093/wber/lhz006

Обзор

• Дата публикации: Декабрь 2023 года.
• Основная тезисная идея: ИИ может приносить значительную пользу малоимущим в развивающихся странах (адресные денежные трансферты, кредитование, индивидуальное обучение, медицинская помощь), но для этого ИИ должен быть тщательно адаптирован к местным социальным и институциональным условиям.
• Ключевая проблема: большинство достижений в области ИИ разработано в богатых странах для местных пользователей и на основе местных данных; решения будут эффективны в странах с низким доходом только при локальной адаптации.

Конкретные примеры применения и наблюдения

• Того — адресное предоставление денежной помощи во время пандемии COVID-19:
  • Правительство переориентировало технологии, изначально разработанные для адресного охвата онлайн-рекламой, на определение беднейших жителей страны.
  • Использовались данные со спутников и от операторов мобильной связи для выявления признаков бедности (например, села, выглядящие недостаточно развитыми на аэрофотоснимках; абоненты с малыми балансами телефонов).
  • Для эффективности требовалось сотрудничество правительства, исследователей и некоммерческих организаций, опрос десятков тысяч получателей платежей и адаптация существующего программного обеспечения машинного обучения.
  • Решение не задумывалось как постоянное: после окончания пандемии оно должно было быть поэтапно свернуто.
  • Риск: люди могут адаптировать поведение, чтобы соответствовать критериям отбора, подрывая адресность системы.

• Кения — кредитование на основе поведения, связанного с использованием мобильных телефонов:
  • Более четверти взрослого населения взяли кредиты, используя свои мобильные телефоны.
  • Параметры алгоритмов (например, большая сеть друзей в Facebook) могут стимулировать стратегическое изменение поведения (быстрое добавление друзей), что снижает точность таргетинга.
  • В эксперименте с Центром Busara показано, что люди способны корректировать своё поведение в ответ на алгоритмические правила; экспериментальная корректировка алгоритма, учитывающая такую реакцию, даёт лучшие результаты.

• Сьерра-Леоне — TheTeacher.AI:
  • Пилот чат-бота на основе ИИ, разработанного с учётом местной учебной программы и доступного при плохом интернет-соединении.
  • Многие учителя изначально не умели формулировать вопросы для полезных ответов, но небольшая группа начала регулярно использовать систему для объяснения понятий, планирования уроков и создания учебных материалов.
  • Для внедрения потребовались обучение и экспериментирование; раскрытие возможностей ИИ зависит от метода проб и ошибок и обмена практиками.

Барьеры, связанные с информированием и доверием

• Уровни грамотности и владения арифметикой, а также знакомство с цифровыми данными и алгоритмами ниже в странах с более низким доходом.
  • Пример: эксперимент в Найроби (Кения) — трудности с объяснением простых алгоритмов с отрицательными числами и дробями жителям с низкими доходами.
  • Поиск решений: более простые способы информирования, проверка понимания на реакции людей.

• Различия в нормах и ценностях по отношению к данным и приватности:
  • В сельской местности Того немногие выражали беспокойство по поводу доступа к их данным правительств и компаний, но многих волновало, будет ли такая информация сообщаться их соседям и как это будет делаться.
  • В некоторых кризисных ситуациях использование «чёрного ящика» может быть приемлемым, но при регулярной адресной социальной защите прозрачность критериев имеет принципиальное значение.

• Риски дезинформации и манипуляций:
  • ИИ может генерировать полностью фальшивые изображения и автоматизированные телефонные звонки, имитирующие голоса людей.
  • Необходимость информирования населения, в том числе в отдалённых районах, о таких возможностях и рисках.

Инфраструктура и данные

• ИИ опирается на материальную цифровую инфраструктуру: базы данных, серверы, оптоволоконные кабели, вышки мобильной связи, мобильные телефоны.
• За последние два десятилетия развивающиеся страны инвестировали в сотовое соединение и интернет, создав основу для применения ИИ.
• Существующие ограничения:
  • Разрывы в сфере данных; малоимущие недостаточно представлены в цифровых моделях ИИ.
  • Модели ИИ содержат неполную информацию о потребностях, здоровье, внешних характеристиках людей и сел, структуре менее употребляемых языков.
• Для решения нужны:
  • Интеграция клиник, школ и предприятий в цифровые системы учёта.
  • Создание стимулов для использования этих систем.
  • Установление юридических прав в отношении получаемых данных.
  • Инвестиции в потенциал и подготовку местных разработчиков и конструкторов ИИ, чтобы технологии отражали местные ценности и приоритеты.
• Примеры адаптации: системы должны предлагать практические рекомендации, применимые без дорогого оборудования (например, при отсутствии цифровых досок).

Выводы и политические рекомендации

• ИИ сулит множество полезных применений для малоимущих в развивающихся странах, однако ключевой вызов — обеспечить, чтобы системы:
  • удовлетворяли потребности людей;
  • были эффективными в местных условиях;
  • не наносили ущерба.
• Рекомендации и практики, вытекающие из примеров:
  • Адаптировать технологии ИИ к местному социальному и институциональному контексту через сотрудничество правительства, исследователей и НПО.
  • Проводить полевые опросы и включать местные определения бедности и нужд в процесс обучения моделей.
  • Проектировать алгоритмы с учётом возможной стратегической реакции пользователей и экспериментировать с алгоритмическими правилами для повышения устойчивости.
  • Обучать пользователей (например, учителей) и поощрять пробное использование для выявления полезных способов применения.
  • Инвестировать в инфраструктуру знаний, интеграцию данных и юридические рамки для защиты прав на данные.
  • Развивать местные команды разработчиков и конструкторов ИИ для лучшего отражения местных ценностей.

Источник: Технологии на цели развития, Финансы и развитие, ДЭНИЕЛ БЬОРКЕГРЕН и ДЖОШУА БЛЮМЕНСТОК, Декабрь 2023 года.

Content in this bundle

• glossaryr
  • glossaryr (Markdown version)
  • glossaryr (PDF)