Чи може ШІ допомогти подолати бідність?

Наприкінці 2020 року, коли пандемія COVID-19 була в розпалі, мобільні телефони багатьох бідних жителів Того надіслали їм гарні новини: вони отримають фінансову допомогу. За допомогою штучного інтелекту (ШІ) селяни в невеликому регіоні Західної Африки дізналися, що їм будуть надані 10 доларів США кожні два тижні, які вони отримуватимуть прямо на свої мобільні гаманці. Хоча ця сума може здатися незначною, вона могла запобігти голодом серед найбідніших.

Зазвичай програми боротьби з бідністю залежать від даних, зібраних за допомогою особистих опитувань, але під час пандемії це стало неможливим. Однак у Того було реалізовано ініціативу під назвою Novissi (що в перекладі з місцевої мови Еве означає «солідарність»), яка застосувала ШІ для визначення осіб, яким потрібно надавати допомогу. Проект, очолюваний Міністром цифрової економіки та трансформації Того, Ціною Лавсоном, за підтримки вчених з Університету Каліфорнії в Берклі та неурядової організації GiveDirectly, аналізував супутникові зображення та дані мобільних мереж для оцінки рівня багатства в різних регіонах та серед осіб.

«Нам потрібен був хірургічний підхід», — зазначає Лавсон.

Це був важливий крок для використання ШІ в боротьбі з бідністю. За даними Світового банку, близько 700 мільйонів людей на Землі живуть у крайньої бідності, що означає, що вони мають менше 2,15 доларів на день. Для подолання цієї бідності, що є однією з цілей сталого розвитку ООН, потрібно зрозуміти, хто саме потребує допомоги і чого саме їм не вистачає. Проте вимірювання бідності завжди було проблемним через велику кількість часу і ресурсів, необхідних для збору даних про найбідніші верстви населення.

Інноваційне застосування ШІ та наукових досліджень для боротьби з бідністю дозволило Лавсону обійти традиційні труднощі, пов’язані з використанням застарілих даних, і забезпечити ефективне використання обмеженого бюджету. Це новаторський підхід, який викликає як інтерес, так і критику, зазначає Джошуа Блюменсток, комп’ютерний науковець з Університету Каліфорнії в Берклі, який працював над проектом Novissi.

Інструменти ШІ не тільки швидко працюють, але й дозволяють охопити більшу, більш представницьку частину населення, ніж звичайні опитування домогосподарств. Вони також здатні виявляти закономірності в даних, які могли б бути непомічені фахівцями.

Крім того, ШІ може допомогти оцінити ефективність програм і показати, чи приносять інвестиції у такі сфери, як охорона здоров’я, сільське господарство, освіта та інфраструктура, реальні результати. Світовий банк також працює над створенням інструментів ШІ для прогнозування продовольчих криз і насильницьких конфліктів.

Однак є і застереження щодо використання ШІ. За словами географа Оли Голла з Лундського університету, існують побоювання щодо упередженості моделей ШІ, таких як расизм або сексизм. Так само, як деякі домогосподарства пропускаються в традиційних опитуваннях через нестабільне житло, програми на основі ШІ можуть не охоплювати осіб без цифрових слідів. Це означає, що на даний момент ШІ ще не настільки точний, щоб безпомилково визначати, хто має право на допомогу.

Незважаючи на недоліки ШІ, БенЙіша вважає, що існуючі системи оцінки бідності також мають свої обмеження і недоліки. Наприклад, хоча застосунок «долар на день» є зрозумілим і простим для комунікації, він враховує лише один аспект бідності — кількість грошей, що людина витрачає на день.

З історії вимірювання бідності можна згадати Британського соціального реформатора Чарльза Бута, який ще в кінці XIX століття створив карту Лондона для оцінки бідності, або Сібоума Роунтрі, який у 1901 році провів дослідження серед 11 560 сімей у Йорку. Вони обчислювали рівень бідності, спираючись на потреби в їжі та фізичну ефективність.

Таким чином, нові підходи до вимірювання та боротьби з бідністю, зокрема за допомогою ШІ, мають як свої переваги, так і обмеження, проте вони дозволяють досягати значних успіхів у допомозі тим, хто найбільше потребує підтримки.

Авторка: Дар’я Бровченко