Авторы доклада уверены, что искусственный интеллект постепенно, но планомерно превращается в движущую силу экономики. И как любая движущая сила, она должна использоваться в том числе на благо людей, планеты и общества в целом.
Темпы развития технологий искусственного интеллекта поражают воображение, отмечается в докладе. От алгоритмов машинного обучения до систем обработки речи — инновации уже проникли в различные сферы нашей жизни, обещая эффективность, оптимизацию и новые пути решения общественных проблем.
По данным исследования, к текущему моменту 70% социальных инноваторов внедрили машинное обучение (ML), 15% — технологию обработки естественного языка (NLP), еще 15% — как минимум одну из форм прогнозной аналитики.
В США, Индии и Великобритании сложилась самая высокая доля социальных инноваторов. Так, в США действуют 77 компаний, специализирующихся на социальном инноваторстве.
Самый высокий уровень использования искусственного интеллекта социальными инноваторами отмечается в здравоохранении — 28%, охране окружающей среды — 21%, в области экономики — 16%, образования — 8%.
Искусственный интеллект инноваторы используют для обработки больших объемов данных, полученных со спутниковых снимков. Это упрощает расчет выбросов углерода, а также позволяет оптимизировать операции по очистке окружающей среды.
Одним из примеров применения возможностей ИИ является Agami, некоммерческая организация, созданная в Индии в 2018 году для продвижения инноваций в области права и правосудия. С помощью NLP обрабатывается огромное количество информации, представленной в судебных решениях. Судебные издержки остаются существенным фактором неравенства в системе правосудия Индии, и данное решение помогает простым людям снизить расходы на эти цели. Фактически Agami готовит юридические документы для суда, беря на себя работу юриста.
Внедрение ИИ социальными инноваторами, тем не менее, сталкивается с многочисленными проблемами. В их числе — дефицит доверия технологиям. Далеко не все доверяют подобным инструментам, что ограничивает их использование. На втором месте — техническая сложность и нехватка навыков работы с ИИ. Мешает внедрению ресурсоемкость таких технологий, что особенно актуально для социальных инноваторов с ограниченными бюджетами. Качество данных — еще одна проблема. Если данные скудны или необъективны, это приводит к неточностям моделирования.
Так или иначе, но искусственный интеллект является мощным союзником в стремлении к социальным инновациям, обладающим способностью масштабировать решения, персонализировать мероприятия и расширять охват социальных инициатив, констатируют авторы исследования.
Искусственный интеллект наиболее эффективен, когда необходимо принятие решений на основе анализа больших объемов данных для формирования сценариев и вариантов принятия возможных решений, из которых ответственный специалист выбирает решение, соответствующее поставленным целям, отмечает профессор Иван Петров, заместитель декана факультета экономики и бизнеса Финансового университета. По его словам, сегодня наибольший объем данных, с учетом численности населения, формируется именно в социальной сфере. Отличие социальной сферы от финансовой и технологической заключается в том, что большинство решений принимается с учетом субъективного мнения специалиста.
Например, в сфере здравоохранения традиционно врач принимает решение по текущим результатам исследований в узкой сфере своей ответственности, что приводит к ошибкам в постановке диагноза. В то же время граждане, зарегистрированные в системе ЕМИАС, генерируют большой объем данных исследований и предварительных диагнозов, накапливаемых в электронных медицинских картах. Использование ИИ для этой категории может позволить прогнозировать диагнозы с назначением приема у узкого специалиста, а также формировать сценарии развития заболевания и назначения лечений. С такой «подсказкой» ИИ врач может ставить диагноз и назначать лечение с учетом обоснованного перечня возможных вариантов решений.
