Lahko umetna inteligenca prispeva k uresničevanju ciljev trajnostnega razvoja?

Institute for Transformative Technologies je raziskal povezavo med cilji trajnostnega razvoja in umetno inteligenco ter kako lahko slednja prispeva k doseganju ciljev trajnostnega razvoja do leta 2030.

Poročilo ugotavlja, da je dodana vrednost analize podatkov in umetne inteligence h globalnemu razvoju odvisna od konteksta. Analiza podatkov lahko le podpira in nadgrajuje primarne intervencije: ključne intervencije, potrebne za doseganje ciljev trajnostnega razvoja – na ključnih razvojnih področjih, kot so prehranska varnost, zdravje, dostop do energije in izobraževanje –, zahtevajo primarne rešitve, kot so dostop do namakanja, dostopni medicinski pripomočki za zdravstvene ustanove, dostopne energetsko učinkovite naprave za produktivno uporabo, dobro usposobljeno zdravstveno in pedagoško osebje ter digitalna orodja za pomoč tem profilom. Analiza podatkov in umetna inteligenca lahko prispevata k optimizaciji odločanja glede primarnih intervencij (npr. z natančno medicinsko diagnozo); vendar ima v odsotnosti primarnih intervencij izboljšano odločanje le omejeno vrednost.

Za večino problemov, relevantnih za cilje trajnostnega razvoja, ni zadostnih podatkov za umetno inteligenco: »meta podatki«, ki predstavljajo kompleksnost temeljnega problema, so ključni za ustrezne projekcije algoritmov umetne inteligence. Večina držav z nizkimi dohodki nima ustrezne IKT infrastrukture za zbiranje zadostnih podatkov za uporabo algoritmov. Analiza podatkov, ki niso reprezentativni, pa lahko vodi do napačnih zaključkov.

Namesto novogeneracijske umetne inteligence lahko pomembno dodano vrednost predstavlja konvencionalna analitika: koncept umetne inteligence se nenehno razvija; kar je bilo pred nekaj desetletji razumljeno kot umetna inteligenca, je danes obravnavano kot »konvencionalna« analitika in je zanesljiva v uporabi v številnih različnih sektorjih ter aplikacijah. Četudi se podatkovne infrastrukture v daljšem časovnem obdobju razvijajo, je konvencionalna analitika lahko uporabnejše orodje kot novogeneracijska umetna inteligenca, katere rezultati so lahko pretirani.