Як ШІ та МН можуть сприяти підвищенню суспільного добробуту та стійкості

Охорона здоров’я, освіта, навколишнє середовище та економіка – це лише кілька сфер, в яких штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання (МН) мають потенціал для повних змін. Вони не лише покращують добробут людини та довкілля, але й можуть бути використані для суспільного блага та сталого розвитку. Ми розглянемо потенційні переваги штучного інтелекту і машинного навчання для сталого розвитку і соціального блага, а також труднощі і можливості, які вони створюють.

Штучний інтелект і машинне навчання для суспільного блага

Ідея “соціального блага” полягає в тому, щоб поліпшити суспільство, особливо для вразливих і незахищених верств населення. Пропонуючи творчі відповіді на деякі з найскладніших проблем, з якими стикається сучасний світ, такі як бідність, голод, хвороби, нерівність і несправедливість, штучний інтелект і машинне навчання можуть сприяти просуванню соціального блага. Аналіз McKinsey Global Institute стверджує, що штучний інтелект може допомогти сотням мільйонів людей як у розвинених країнах, так і в країнах, що розвиваються, вирішуючи питання, пов’язані з усіма цілями сталого розвитку ООН.

Деякі приклади використання штучного інтелекту та машинного навчання для суспільного блага

Охорона здоров’я

Особливо в умовах обмежених ресурсів штучний інтелект і машинне навчання можуть покращити діагностику, лікування та профілактику різноманітних захворювань. Приклади використання штучного інтелекту включають виявлення малярії за знімками крові, діагностику туберкульозу за рентгенівськими знімками грудної клітки, прогнозування ризику серцево-судинних захворювань за сигналами ЕКГ та рекомендацію індивідуальних схем лікування для онкохворих.

Освіта

Якість, рівність і доступність освіти можуть бути покращені завдяки штучному інтелекту і машинному навчанню, особливо для малозабезпечених і недостатньо представлених студентів. Штучний інтелект, наприклад, може бути використаний для створення персоналізованих і адаптованих навчальних середовищ, надання вчителям і учням зворотного зв’язку і вказівок, перекладу мов і розпізнавання мовлення, а також сприяння навчанню і розвитку навичок протягом усього життя.

Навколишнє середовище

Зокрема, в умовах зміни клімату і втрати біорізноманіття штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти в моніторингу, захисті і відновленні довкілля. Наприклад, штучний інтелект можна використовувати для моніторингу та зниження викидів парникових газів, максимального використання відновлюваних джерел енергії, виявлення та припинення браконьєрства і вирубки лісів, а також для моделювання та прогнозування екологічних ситуацій.

Права людини

Особливо для маргіналізованих і пригноблених верств населення штучний інтелект і машинне навчання можуть підтримувати і захищати права людини. Штучний інтелект має потенціал для посилення громадських рухів та громадянської активності, виявлення та боротьби з мовою ненависті та дезінформацією, пошуку та порятунку жертв торгівлі людьми та сексуальної експлуатації в Інтернеті, а також покращення доступу до правосуддя та правової допомоги.

Штучний інтелект і машинне навчання для сталого розвитку

Ідея сталого розвитку полягає в тому, щоб задовольняти поточні потреби, не ставлячи під загрозу здатність майбутніх поколінь задовольняти свої власні. Сприяючи більш ефективному та раціональному використанню людських і природних ресурсів та мінімізації негативного впливу людської діяльності на навколишнє середовище і суспільство, штучний інтелект і машинне навчання можуть сприяти досягненню сталого розвитку. Аналіз PwC стверджує, що штучний інтелект може збільшити світовий ВВП на 5,2 трильйона доларів і дозволити скоротити викиди парникових газів на 4% до 2030 року.

Кілька прикладів використання штучного інтелекту та машинного навчання для сталого розвитку

Розумне сільське господарство

Виробництво та споживання продуктів харчування можна оптимізувати за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання, особливо в умовах зростання населення та відсутності продовольчої безпеки. Штучний інтелект має потенціал для підвищення безпечності та простежуваності харчових продуктів, а також для прогнозування та уникнення неврожаїв і харчових відходів. Він також може бути використаний для моніторингу та контролю росту сільськогосподарських культур, зрошення та боротьби зі шкідниками.

Розумна мобільність

Особливо в контексті урбанізації та трафіку, штучний інтелект і машинне навчання можуть покращити пересування людей і товарів. Наприклад, штучний інтелект може сприяти використанню спільних і безпілотних автомобілів, підвищенню безпеки на дорогах, зниженню споживання палива і викидів, а також оптимізації транспортних потоків, маршрутів і парковок.

Розумне виробництво

У контексті індустріалізації та інновацій штучний інтелект і машинне навчання можуть підвищити продуктивність і якість виробничих процесів і продукції. Штучний інтелект може бути використаний для вдосконалення ланцюгів поставок і логістики, автоматизації та доповнення людської праці, моніторингу та обслуговування об’єктів і обладнання, а також для сприяння зменшенню відходів і розвитку циркулярної економіки.

Розумна енергетика

Зокрема, в процесі енергетичного переходу та декарбонізації штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти збільшити попит і пропозицію на чисту та відновлювану енергію. Штучний інтелект може допомогти у вирішенні кількох завдань, таких як інтеграція та управління розподіленими енергетичними ресурсами, прогнозування та балансування виробництва та споживання енергії, виявлення та запобігання шахрайству та втратам у сфері енергетики, а також створення “розумних” електромереж та мікромереж.

Потенціал штучного інтелекту і машинного навчання та труднощі для сталого розвитку і суспільного блага

Хоча штучний інтелект і машинне навчання мають великий потенціал для сталого розвитку і соціального блага, вони також несуть у собі багато небезпек, які необхідно враховувати і зменшувати. Серед основних труднощів і небезпек можна виділити наступні:

Дані та конфіденційність

Для навчання і тестування моделей штучного інтелекту і машинного навчання необхідні великі і різноманітні набори даних, що може створювати проблеми з безпекою, наявністю, якістю і доступністю даних. Крім того, збір і обробка приватних і конфіденційних даних штучним інтелектом і машинним навчанням може порушувати право людей і груп на приватність і згоду, наражаючи їх на можливі ризики і зловживання.

Упередженість і справедливість

Штучний інтелект і машинне навчання можуть відображати і посилювати упередженість і забобони, наявні в даних, алгоритмах і системах, що призводить до несправедливих і дискримінаційних результатів і наслідків для певних осіб і груп, особливо для незахищених і маргіналізованих. Крім того, відсутність прозорості та підзвітності у сфері штучного інтелекту та машинного навчання може ускладнити виявлення та виправлення упереджень і помилок.

Етика та цінності

Цілі суспільного блага і сталого розвитку, які ґрунтуються на таких принципах, як людська гідність, автономія, справедливість і солідарність, можуть бути поставлені під сумнів і вступити в конфлікт зі штучним інтелектом і машинним навчанням. Крім того, штучний інтелект і машинне навчання можуть спричинити етичні проблеми і компроміси між ефективністю і рівністю, інноваціями і регулюванням, а також короткостроковими і довгостроковими інтересами.

Навколишнє середовище і суспільство

Непередбачуваний і шкідливий вплив штучного інтелекту і машинного навчання на навколишнє середовище і суспільство може включати збільшення споживання ресурсів і енергії, забруднення і виробництво електронних відходів, втрату людської робочої сили і навичок, а також руйнування інститутів і соціальних норм.

Для подолання цих ризиків і викликів, а також для повного використання штучного інтелекту і машинного навчання на благо суспільства і сталого розвитку необхідний комплексний підхід, що передбачає співпрацю з різними зацікавленими сторонами і точками зору, включаючи дослідників, розробників, користувачів, законодавців, громадянське суспільство і широку громадськість. Серед основних компонентів цієї стратегії є такі:

Поінформованість та освіта

Серед зацікавлених сторін і широкої громадськості необхідно поширювати більш глибоке розуміння можливостей і обмежень штучного інтелекту і машинного навчання для сталого розвитку і соціального блага, а також етичних і соціальних наслідків і обов’язків. Існує кілька способів зробити це, в тому числі за допомогою засобів масової інформації, кампаній, заходів і навчальних програм

Інклюзія та участь

Для проектування, розробки, впровадження та оцінки штучного інтелекту і машинного навчання для суспільного блага і сталого розвитку, а також для контролю і управління цими технологіями вкрай важливо гарантувати залучення і участь широкого кола репрезентативних і різноманітних зацікавлених сторін і спільнот. Для цього можна використовувати численні методи, включаючи спільне створення, консультації, зворотний зв’язок і розширення прав і можливостей.

Інновації та регулювання

Для сприяння соціальному благу і стійкості інновації та регулювання у сфері штучного інтелекту і машинного навчання повинні бути збалансовані з необхідністю координувати і узгоджувати ці технології з чинними і майбутніми законами і нормативно-правовими актами. Для цього можуть бути використані численні інструменти, в тому числі рамки, аудит, правила і стимули.

Оцінка та вплив

Для забезпечення сталого розвитку і загального блага необхідно оцінювати і відстежувати ефективність штучного інтелекту і машинного навчання, а також виявляти і зменшувати будь-які ризики і негативні наслідки. Індикатори, вимірювання, контрольні показники та оцінка впливу – це лише деякі з інструментів, які можуть бути використані для цього.

На закінчення

Цілі покращення добробуту людини та довкілля можуть бути досягнуті завдяки сталому розвитку та соціальному благу, які стають можливими завдяки штучному інтелекту та машинному навчанню – двом потужним технологіям. Штучний інтелект і машинне навчання мають потенціал для значного поліпшення найгостріших світових проблем, включаючи бідність, голод, хвороби, нерівність і несправедливість. Вони також можуть сприяти більш ефективному та раціональному використанню людських і природних ресурсів та зменшенню згубного впливу людської діяльності на довкілля і суспільство.

Дані і конфіденційність, упередження і справедливість, етика і цінності, навколишнє середовище і суспільство – це лише деякі з серйозних небезпек і проблем, які несуть з собою штучний інтелект і машинне навчання. Ці питання необхідно вирішувати. Для подолання цих перешкод і небезпек, а також для повного використання потенціалу і переваг штучного інтелекту і машинного навчання для суспільного блага і сталого розвитку потрібен комплексний і спільний підхід із залученням різних зацікавлених сторін і точок зору, в тому числі дослідників, розробників, користувачів, законодавців, громадянського суспільства і широкої громадськості. Важливими компонентами цієї стратегії є освіта та обізнаність, залучення та інклюзивність, інновації та регулювання, оцінка та вплив – все це є важливими складовими цієї стратегії.