Venturebeat рассказывает о пяти проектах, которые за счет новых технологий пытаются помочь тем, кого эти самые технологии обычно обходят стороной — детям-сиротам, беднейшим жителям Африки, женщинам и афроамериканцам, чьи права ущемляются. В проекты вовлечены гиганты ИТ-индустрии — Microsoft и IBM.

Обычно считается, что преимуществами ИИ имеют возможность пользоваться только богатые люди. Однако есть крупные проекты, которые призваны помочь изменить ситуацию в секторах, которые никогда не будут интересны коммерческим стартапам.

1. The Allegheny Family Screening Tool

Эта ИИ-система работает в одной из самых сложных для соцслужб сфер: за счет предсказательных алгоритмов Allegheny Family пытается выявить риски для детей, живущих в социально неблагополучных семьях до того, как вред станет серьезным. Venturebeat подчеркивает, в основе системы — научные выкладки, изложенные в статье в рецензируемом журнале, что совсем не характерно для ИИ-стартапов. А ее создатели готовы регулярно отчитываться перед властями, адвокатами по усыновлению, родителями и бывшими воспитанниками детских домов. В Питтсбурге по итогам 16 месяцев работы Allegheny Family стали выявлять больше детей, которым нужна помощь соцработника.

2. African Orphan Crops Consortium

Растениями-сиротами — orphan crops — называют традиционные для Африки культуры, которые вытесняются «глобальными» злаками, например кукурузой, пшеницей и рисом. Некоммерческий консорциум поставил перед своими участниками амбициозную цель: секвенировать геномы 101 такой культуры. Они полагают, что такие растения, привычные к африканскому климату, могут выйти на первые роли при решении проблемы голода на континенте. Но для этого нужно повысить их урожайность.

3. Microsoft’s FATE

FATE (Fairness, Accountability, Transparency, Ethics) — программа Microsoft, нацеленная на выявление человеческого влияния на ИИ-алгоритмы, что приводит к искажению данных и результатов исследований. Проектом занимается полностью женская команда во главе с исследователем Кейт Кроуфорд. Ее задача — убедиться в том, что ИИ будет по-настоящему непредвзят. Пока в сфере машинного обучения скандалы на этой почве происходят регулярно: поиск по слову «CEO» в картинках Google выдавал сплошь изображения белых мужчин, а изображения некоторых афроамериканцев ИИ считал приматами.

4. IBM’s Science for Social Good

Инициатива IBM направлена на привлечение ИИ к решению 17 глобальных проблем, обозначенных ООН. Глобальная цель — устранение нищеты, голода и неграмотности. IBM готова предоставить для социальных научных разработок свои ресурсы, в частности, наработки в области ИИ и облачные сервисы.

5. Data 4 Black Lives

Американские исследователи посчитали, что политики зачастую игнорируют инициативы в пользу равноправия темнокожих просто потому, что их должным образом не задокументировали, а данные по этой теме — не анализировали. Проект Data 4 Black Lives хочет наладить кооперацию между учеными и активистами, чтобы с помощью ИИ выработать научно обоснованные решения острейших проблем афроамериканских общин в США.

Есть мнение, что бедным применение ИИ в вопросах, которые часто требуют такта и сочувствия, лишь навредило. Так, например, считает исследователь системы соцпомощи в США Вирджиния Эубанкс. Впрочем, она указывает, что в автоматизации есть и сильная сторона — это собираемые данные. При желании они позволяют высветить проблемы очень конкретно. И такие проекты позволяют надеяться на появление конкретных и справедливых решений глобальных проблем.