Bagaimana AI dan ML dapat meningkatkan kebaikan dan keberlanjutan sosial

Bidang kesehatan, pendidikan, lingkungan, dan ekonomi adalah beberapa bidang yang berpotensi mengalami perubahan besar berkat kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Selain untuk meningkatkan kesejahteraan manusia dan lingkungan, keduanya juga dapat digunakan untuk kebaikan dan keberlanjutan sosial. Kami akan membahas manfaat potensial dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk keberlanjutan dan kebaikan sosial, serta kesulitan dan kemungkinan yang ditimbulkannya.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk kebaikan sosial

Gagasan “kebaikan sosial” adalah untuk meningkatkan masyarakat, terutama bagi populasi yang rentan dan kurang beruntung. Dengan menawarkan jawaban kreatif untuk beberapa masalah tersulit yang dihadapi dunia saat ini, seperti kemiskinan, kelaparan, penyakit, ketidaksetaraan, dan ketidakadilan, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat berkontribusi pada kemajuan kebaikan sosial. Analisis McKinsey Global Institute menyatakan bahwa kecerdasan buatan memiliki potensi untuk membantu ratusan juta orang di negara maju dan negara berkembang dengan mengatasi masalah yang terkait dengan semua tujuan pembangunan berkelanjutan PBB.

Beberapa contoh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk kebaikan sosial

Kesehatan

Khususnya di lingkungan dengan sumber daya yang terbatas, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan diagnosis, pengobatan, dan pencegahan berbagai penyakit. Contoh pemanfaatan kecerdasan buatan termasuk deteksi malaria dari gambar darah, diagnosis TB dari rontgen dada, prediksi risiko penyakit kardiovaskular dari sinyal EKG, dan rekomendasi rejimen pengobatan individual untuk pasien kanker.

Pendidikan

Kualitas, kesetaraan, dan aksesibilitas pendidikan dapat ditingkatkan dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, terutama bagi siswa yang kurang mampu dan kurang terwakili. Kecerdasan buatan, misalnya, dapat digunakan untuk merancang lingkungan belajar yang dipersonalisasi dan mudah beradaptasi, memberikan umpan balik dan arahan kepada guru dan siswa, menerjemahkan bahasa dan mengenali ucapan, serta mendorong pembelajaran seumur hidup dan pengembangan keterampilan.

Lingkungan

Khususnya terkait perubahan iklim dan hilangnya keanekaragaman hayati, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat membantu dalam memantau, menjaga, dan memulihkan lingkungan. Kecerdasan buatan, misalnya, dapat digunakan untuk memantau dan menurunkan emisi gas rumah kaca, memaksimalkan penggunaan sumber energi terbarukan, mengidentifikasi dan menghentikan perburuan liar dan penggundulan hutan, serta mensimulasikan dan memprediksi situasi lingkungan

Hak Asasi Manusia

Khususnya untuk populasi yang terpinggirkan dan tertindas, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat mendukung dan membela hak asasi manusia. Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk memperkuat gerakan sosial dan keterlibatan masyarakat, mengungkap dan memerangi ujaran kebencian dan disinformasi, menemukan dan menyelamatkan korban perdagangan manusia dan eksploitasi seksual daring, serta meningkatkan akses terhadap keadilan dan bantuan hukum.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk keberlanjutan

Gagasan keberlanjutan adalah memenuhi permintaan saat ini tanpa membahayakan kapasitas generasi mendatang untuk memenuhi kebutuhan mereka. Dengan memfasilitasi penggunaan sumber daya manusia dan alam yang lebih efektif dan efisien serta meminimalkan dampak merugikan dari aktivitas manusia terhadap lingkungan dan masyarakat, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat berkontribusi pada pencapaian keberlanjutan. Analisis PwC menyatakan bahwa kecerdasan buatan dapat meningkatkan PDB global sebesar $5,2 triliun dan memungkinkan penurunan emisi gas rumah kaca sebesar 4% pada tahun 2030.

Beberapa contoh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk keberlanjutan

Pertanian Cerdas

Produksi dan konsumsi pangan dapat dioptimalkan dengan penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, terutama dengan adanya peningkatan populasi dan kerawanan pangan. Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk meningkatkan keamanan dan ketertelusuran pangan, serta mengantisipasi dan menghindari kegagalan panen dan pemborosan pangan. Kecerdasan buatan juga dapat digunakan untuk memantau dan mengendalikan pertumbuhan tanaman, irigasi, dan manajemen hama.

Mobilitas Cerdas

Terutama dalam konteks urbanisasi dan lalu lintas, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan pergerakan orang dan produk. Kecerdasan buatan, misalnya, dapat memfasilitasi mobil bersama dan mobil tanpa sopir, meningkatkan keselamatan dan keamanan jalan, menurunkan konsumsi bahan bakar dan emisi, serta mengoptimalkan arus lalu lintas, perutean, dan parkir.

Manufaktur Cerdas

Dalam konteks industrialisasi dan inovasi, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan produktivitas dan kualitas proses dan produk manufaktur. Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk meningkatkan rantai pasokan dan logistik, mengotomatisasi dan menambah tenaga kerja manusia, memantau dan memelihara fasilitas dan peralatan, serta mempromosikan pengurangan limbah dan ekonomi sirkular.

Energi Cerdas

Secara khusus, selama proses transisi energi dan dekarbonisasi, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat membantu meningkatkan pasokan dan permintaan energi bersih dan terbarukan. Kecerdasan buatan dapat membantu dalam beberapa tugas, seperti mengintegrasikan dan mengelola sumber daya energi terdistribusi, memprediksi dan menyeimbangkan output dan konsumsi energi, mendeteksi dan mencegah kecurangan dan kehilangan energi, serta memungkinkan jaringan pintar dan jaringan mikro.

Potensi dan kesulitan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk keberlanjutan dan kebaikan sosial

Meskipun kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memiliki banyak harapan untuk keberlanjutan dan kebaikan sosial, mereka juga memiliki banyak bahaya yang perlu dipertimbangkan dan dikurangi. Di antara kesulitan dan bahaya utama adalah:

Data dan Privasi

Kumpulan data yang besar dan beragam diperlukan untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk melatih dan menguji model mereka, yang dapat menimbulkan masalah dengan keamanan, ketersediaan, kualitas, dan aksesibilitas data. Selain itu, pengumpulan dan pemrosesan data pribadi dan sensitif oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat melanggar hak privasi dan persetujuan orang dan kelompok, membuat mereka rentan terhadap risiko dan penyalahgunaan.

Bias dan Keadilan

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memiliki potensi untuk merefleksikan dan memperbesar bias dan prasangka yang ada dalam data, algoritme, dan sistem, yang mengarah pada hasil dan dampak yang tidak adil dan diskriminatif bagi orang dan kelompok tertentu, terutama yang kurang beruntung dan terpinggirkan. Selain itu, tidak adanya transparansi dan akuntabilitas dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat mempersulit proses identifikasi dan perbaikan bias dan kesalahan.

Etika dan Nilai

Tujuan kebaikan dan keberlanjutan sosial, yang didasarkan pada prinsip-prinsip seperti martabat manusia, otonomi, keadilan, dan solidaritas, dapat dipertanyakan dan dipertentangkan oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Selain itu, teka-teki etis dan tarik ulur antara efisiensi dan kesetaraan, inovasi dan regulasi, serta kepentingan jangka pendek dan jangka panjang dapat ditimbulkan oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Lingkungan dan Masyarakat

Efek yang tidak diinginkan dan berbahaya dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terhadap lingkungan dan masyarakat dapat mencakup peningkatan konsumsi sumber daya dan energi, polusi dan produksi limbah elektronik, hilangnya tenaga kerja dan keterampilan manusia, serta gangguan terhadap institusi dan norma sosial.

Pendekatan yang komprehensif dan kooperatif yang melibatkan berbagai pemangku kepentingan dan sudut pandang, termasuk peneliti, pengembang, pengguna, anggota parlemen, masyarakat sipil, dan masyarakat umum, diperlukan untuk mengatasi risiko dan tantangan ini serta untuk sepenuhnya memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk kebaikan dan keberlanjutan sosial. Di antara komponen-komponen penting dari strategi ini adalah:

Kesadaran dan Pendidikan

Pemahaman yang lebih besar tentang kemungkinan dan kendala kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk keberlanjutan dan kebaikan sosial, serta konsekuensi dan tugas etika dan sosial, harus disebarkan di antara para pemangku kepentingan dan masyarakat umum. Ada beberapa cara untuk melakukan hal ini, termasuk melalui media, kampanye, acara, dan kurikulum

Inklusi dan Partisipasi

Untuk merancang, mengembangkan, mengimplementasikan, dan menilai kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin demi kebaikan dan keberlanjutan sosial, serta untuk mengawasi dan mengelola teknologi ini, sangat penting untuk menjamin keterlibatan dan pelibatan berbagai pemangku kepentingan dan masyarakat yang representatif dan beragam. Berbagai teknik, termasuk kreasi bersama, konsultasi, umpan balik, dan pemberdayaan, dapat digunakan untuk mencapai hal ini.

Inovasi dan Regulasi

Untuk mendorong kebaikan dan keberlanjutan sosial, inovasi dan regulasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin harus diseimbangkan dengan kebutuhan untuk mengoordinasikan dan menyelaraskan teknologi ini dengan hukum dan peraturan yang berlaku saat ini dan di masa depan. Berbagai alat, termasuk kerangka kerja, audit, aturan, dan insentif, dapat digunakan untuk mencapai hal ini.

Evaluasi dan Dampak

Untuk mendorong keberlanjutan dan kebaikan bersama, sangat penting untuk menilai dan melacak efektivitas kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin serta mengidentifikasi dan mengurangi risiko atau dampak negatif. Indikator, pengukuran, tolok ukur, dan evaluasi dampak adalah beberapa instrumen yang dapat digunakan untuk hal ini.

Kesimpulan

Tujuan untuk meningkatkan kesejahteraan manusia dan lingkungan dapat dicapai melalui keberlanjutan dan kebaikan sosial, yang dimungkinkan oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, dua teknologi yang sangat kuat. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memiliki potensi untuk secara signifikan memperbaiki masalah-masalah yang paling mendesak di dunia, termasuk kemiskinan, kelaparan, penyakit, ketidaksetaraan, dan ketidakadilan. Keduanya juga dapat memfasilitasi penggunaan sumber daya manusia dan alam yang lebih efektif dan efisien serta mengurangi dampak buruk aktivitas manusia terhadap lingkungan dan masyarakat.

Data dan privasi, prasangka dan keadilan, etika dan nilai-nilai, lingkungan, dan masyarakat hanyalah beberapa dari bahaya dan kekhawatiran serius yang dibawa oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Masalah-masalah ini harus ditangani. Diperlukan pendekatan yang komprehensif dan kooperatif yang melibatkan berbagai pemangku kepentingan dan sudut pandang, termasuk peneliti, pengembang, pengguna, anggota parlemen, masyarakat sipil, dan masyarakat umum, untuk mengatasi hambatan dan bahaya ini serta untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi dan keuntungan dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk kebaikan dan keberlanjutan sosial. Pendidikan dan kesadaran, keterlibatan dan inklusi, inovasi dan regulasi, penilaian dan dampak merupakan komponen penting dari strategi ini.