Как ИИ и МО могут способствовать социальному благополучию и устойчивому развитию

Здравоохранение, образование, окружающая среда и экономика — вот лишь несколько областей, в которых искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) способны полностью изменить ситуацию. Чтобы улучшить благосостояние людей и окружающей среды, их можно использовать для социального блага и устойчивого развития. Мы рассмотрим потенциальные преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения для устойчивого развития и социального блага, а также трудности и возможности, которые они открывают.

Искусственный интеллект и машинное обучение для социального блага

Идея «социального блага» заключается в улучшении жизни общества, особенно уязвимых и обездоленных слоев населения. Предлагая творческие ответы на некоторые из самых сложных вопросов, стоящих перед современным миром, таких как бедность, голод, болезни, неравенство и несправедливость, искусственный интеллект и машинное обучение могут способствовать продвижению социального блага. Согласно анализу McKinsey Global Institute, искусственный интеллект способен помочь сотням миллионов людей как в развитых, так и в развивающихся странах, решая проблемы, связанные со всеми целями устойчивого развития ООН.

Некоторые примеры использования искусственного интеллекта и машинного обучения для социального блага

Здравоохранение

Особенно в условиях ограниченных ресурсов искусственный интеллект и машинное обучение могут улучшить диагностику, лечение и профилактику различных заболеваний. Среди примеров использования искусственного интеллекта — выявление малярии по фотографиям крови, диагностика туберкулеза по рентгеновским снимкам грудной клетки, прогнозирование риска сердечно-сосудистых заболеваний по сигналам ЭКГ и рекомендации индивидуальных схем лечения для онкологических больных.

Образование

Качество, равенство и доступность образования могут быть улучшены с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно для студентов из малообеспеченных и непредставленных слоев населения. Искусственный интеллект, например, можно использовать для создания персонализированной и адаптируемой среды обучения, обеспечения обратной связи и руководства для учителей и учеников, перевода языков и распознавания речи, а также для содействия обучению и развитию навыков на протяжении всей жизни.

Окружающая среда

В частности, в связи с изменением климата и потерей биоразнообразия искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь в мониторинге, защите и восстановлении окружающей среды. Например, искусственный интеллект можно использовать для мониторинга и снижения выбросов парниковых газов, максимального использования возобновляемых источников энергии, выявления и пресечения браконьерства и вырубки лесов, а также для моделирования и прогнозирования экологических ситуаций.

Права человека

Особенно для маргинализированных и угнетенных слоев населения искусственный интеллект и машинное обучение могут поддержать и защитить права человека. Искусственный интеллект способен укрепить общественные движения и гражданскую активность, выявлять и бороться с разжиганием ненависти и дезинформацией, находить и спасать жертв торговли людьми и сексуальной эксплуатации в Интернете, а также улучшить доступ к правосудию и юридической помощи.

Искусственный интеллект и машинное обучение для устойчивого развития

Идея устойчивости заключается в том, чтобы удовлетворять текущие потребности, не ставя под угрозу способность будущих поколений удовлетворять свои собственные. Способствуя более эффективному и рациональному использованию человеческих и природных ресурсов и минимизируя пагубные последствия деятельности человека для окружающей среды и общества, искусственный интеллект и машинное обучение могут способствовать достижению устойчивости. Согласно анализу PwC, искусственный интеллект может увеличить мировой ВВП на 5,2 триллиона долларов и обеспечить снижение выбросов парниковых газов на 4 % к 2030 году.

Некоторые примеры использования искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения устойчивости

Умное сельское хозяйство

Производство и потребление продуктов питания можно оптимизировать с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно в свете роста численности населения и отсутствия продовольственной безопасности. Искусственный интеллект способен повысить безопасность и отслеживаемость продуктов питания, а также предвидеть и предотвращать неурожай и пищевые отходы. Он также может использоваться для мониторинга и контроля роста культур, ирригации и борьбы с вредителями.

Умная мобильность

Особенно в контексте урбанизации и дорожного движения искусственный интеллект и машинное обучение могут улучшить перемещение людей и товаров. Искусственный интеллект, например, может способствовать созданию совместных автомобилей и автомобилей без водителя, повысить безопасность дорожного движения, снизить потребление топлива и выбросы, а также оптимизировать транспортные потоки, маршруты и парковки.

Умное производство

В контексте индустриализации и инноваций искусственный интеллект и машинное обучение могут повысить производительность и качество производственных процессов и продукции. Искусственный интеллект может использоваться для улучшения цепочек поставок и логистики, автоматизации и дополнения человеческого труда, мониторинга и обслуживания объектов и оборудования, а также для сокращения отходов и развития циркулярной экономики.

Умная энергетика

В частности, в процессе перехода к энергетике и декарбонизации искусственный интеллект и машинное обучение могут способствовать увеличению спроса и предложения чистой и возобновляемой энергии. Искусственный интеллект может помочь в решении ряда задач, таких как интеграция и управление распределенными энергетическими ресурсами, прогнозирование и балансировка производства и потребления энергии, выявление и предотвращение мошенничества и потерь энергии, а также создание интеллектуальных сетей и микросетей.

Потенциал и трудности искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения устойчивости и социального блага

Несмотря на то что искусственный интеллект и машинное обучение открывают большие перспективы для устойчивого развития и социального блага, они также несут в себе множество опасностей, которые необходимо учитывать и уменьшать. К числу основных трудностей и опасностей относятся:

Данные и конфиденциальность

Для обучения и тестирования моделей искусственного интеллекта и машинного обучения необходимы большие и разнообразные наборы данных, что может создать проблемы с безопасностью, наличием, качеством и доступностью данных. Кроме того, сбор и обработка частных и конфиденциальных данных искусственным интеллектом и машинным обучением может нарушать право людей и групп на неприкосновенность частной жизни и согласие, подвергая их возможным рискам и злоупотреблениям.

Предвзятость и справедливость

Искусственный интеллект и машинное обучение способны отражать и усиливать предубеждения и предрассудки, присутствующие в данных, алгоритмах и системах, что приводит к несправедливым и дискриминационным результатам и последствиям для определенных лиц и групп, особенно обездоленных и маргинализированных. Кроме того, отсутствие прозрачности и подотчетности в искусственном интеллекте и машинном обучении может затруднить выявление и исправление предубеждений и ошибок.

Этика и ценности

Цели социального блага и устойчивого развития, основанные на таких принципах, как человеческое достоинство, автономия, справедливость и солидарность, могут быть поставлены под сомнение и вступить в противоречие с искусственным интеллектом и машинным обучением. Кроме того, искусственный интеллект и машинное обучение могут привести к возникновению этических проблем и компромиссов между эффективностью и равенством, инновациями и регулированием, краткосрочными и долгосрочными интересами.

Окружающая среда и общество

Непреднамеренное и вредное воздействие искусственного интеллекта и машинного обучения на окружающую среду и общество может включать в себя увеличение потребления ресурсов и энергии, загрязнение окружающей среды и производство электронных отходов, потерю человеческого труда и навыков, а также нарушение институтов и социальных норм.

Для устранения этих рисков и проблем, а также для полноценного использования искусственного интеллекта и машинного обучения в интересах социального блага и устойчивого развития необходим комплексный подход, основанный на сотрудничестве различных заинтересованных сторон и точек зрения, включая исследователей, разработчиков, пользователей, законодателей, гражданское общество и широкую общественность. К числу основных компонентов этой стратегии относятся:

Информированность и образование

Среди заинтересованных сторон и широкой общественности должно распространяться понимание возможностей и ограничений использования искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения устойчивости и социального блага, а также этических и социальных последствий и обязанностей. Для этого существует несколько способов, в том числе с помощью средств массовой информации, кампаний, мероприятий и учебных программ.

Вовлечение и участие

Для проектирования, разработки, внедрения и оценки искусственного интеллекта и машинного обучения в интересах социального блага и устойчивого развития, а также для контроля и управления этими технологиями необходимо гарантировать участие и вовлечение широкого круга представительных и разнообразных заинтересованных сторон и сообществ. Для этого можно использовать множество методов, включая совместное создание, консультации, обратную связь и расширение прав и возможностей.

Инновации и регулирование

Для обеспечения социального блага и устойчивости инновации и регулирование в области искусственного интеллекта и машинного обучения должны быть сбалансированы с учетом необходимости координации и согласования этих технологий с текущими и будущими законами и нормативными актами. Для этого можно использовать многочисленные инструменты, включая рамочные программы, аудиты, правила и стимулы.

Оценка и воздействие

Для обеспечения устойчивости и общего блага крайне важно оценивать и отслеживать эффективность искусственного интеллекта и машинного обучения, а также выявлять и снижать любые риски и негативные последствия. Индикаторы, измерения, контрольные показатели и оценка воздействия — вот несколько инструментов, которые могут быть использованы для этого.

В заключение

Цели повышения благосостояния человека и окружающей среды могут быть достигнуты благодаря устойчивому развитию и социальному благу, которые становятся возможными благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению — двум мощным технологиям. Искусственный интеллект и машинное обучение способны значительно улучшить ситуацию с наиболее острыми проблемами в мире, включая бедность, голод, болезни, неравенство и несправедливость. Они также могут способствовать более эффективному и рациональному использованию человеческих и природных ресурсов и уменьшить пагубное воздействие человеческой деятельности на окружающую среду и общество.

Данные и конфиденциальность, предрассудки и справедливость, этика и ценности, окружающая среда и общество — вот лишь некоторые из серьезных опасностей и проблем, которые несут с собой искусственный интеллект и машинное обучение. Эти вопросы необходимо решать. Для преодоления этих препятствий и опасностей, а также для полного использования потенциала и преимуществ искусственного интеллекта и машинного обучения в интересах социального блага и устойчивого развития потребуется комплексный и совместный подход с участием различных заинтересованных сторон и точек зрения, включая исследователей, разработчиков, пользователей, законодателей, гражданское общество и широкую общественность. Важными компонентами этой стратегии являются образование и осведомленность, вовлечение и вовлеченность, инновации и регулирование, оценка и эффект.