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Como a IA pode apoiar o bem social

BOSTON – A inteligência artificial está hoje cada vez mais presente na tomada de decisões empresariais e governamentais. E embora as ferramentas de IA ainda permaneçam em grande parte nas mãos de instituições mais preocupadas com o lucro que com a finalidade, estas novas tecnologias podem ser igualmente potentes na promoção do bem social.

Para esse efeito, um esforço conjunto da MIT Solve e da Fundação Patrick J. McGovern demonstra como as aplicações da IA podem ser usadas para alargar a prosperidade a grupos economicamente marginalizados. Os empreendedores já exploram actualmente os modos como a IA pode ser usada para resolver alguns dos desafios mais espinhosos do mundo, de modos ponderados, criativos e anteriormente impossíveis.

A IA é mais empolgante quando consegue simultaneamente absorver grandes quantidades de dados e identificar correlações (diagnósticos) mais exactas, deixando para os humanos as conclusões quanto à causalidade e a decisão em última instância. Esta interacção homem-máquina é especialmente importante em iniciativas de impacto social, onde os desafios éticos são relevantes, e onde a melhoria das vidas das pessoas marginalizadas é a medida do êxito.

Além disso, os algoritmos dependem inteiramente dos dados que os treinam, e a escolha dos dados a incluir nos modelos de IA é intrinsecamente enviesada. Ou, como diz o ditado, “entra enviesamento, sai enviesamento” (NdT: tradução livre da expressão do original “bias in, bias out).

Veja-se a questão da inclusão financeira e da idoneidade creditícia. Para as pessoas que não têm uma conta bancária, conseguir um empréstimo ou um cartão de crédito é quase impossível. Porém, muitos dos não-bancarizados podem comprovar a sua idoneidade creditícia de outros modos, tais como um histórico de pagamento atempado de facturas de serviços e de telefone.

A Destácame, uma plataforma baseada em IA que serve hoje 1,3 milhões de pessoas no Chile e no México, usa um algoritmo para criar uma pontuação de crédito alternativa, utilizando dados que não são comunicados às agências de crédito. Ao comprovar a capacidade de reembolso de empréstimos dos seus clientes, a plataforma ajuda a reduzir as barreiras que frequentemente impedem as instituições financeiras de lhes concederem empréstimos.

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Entretanto, na educação e na saúde, a IA pode reduzir drasticamente o custo de fornecimento de serviços de elevada qualidade, e melhorar os resultados. A plataforma educacional da Century Tech, por exemplo, torna os professores mais produtivos através da automatização de tarefas repetitivas e administrativas. E ao compreender como cada aluno aprende, consegue fornecer planos individuais personalizados que visam melhorar o seu desempenho escolar.

Na mesma linha, a Ada Health serve simultaneamente pacientes e profissionais de saúde. A interface de conversação da plataforma, sustentada pelo processamento de linguagem natural, disponibiliza aos pacientes opiniões médicas personalizadas e instantâneas que os ajudam a identificar os passos seguintes adequados. O seu motor de IA e a sua base compilada de conhecimentos médicos, entretanto, fornecem a profissionais de saúde semiqualificados, como profissionais de saúde comunitária, farmacêuticos, enfermeiros e parteiras, ferramentas para apoio à decisão clínica. Na linha da frente da prestação de serviços de saúde, onde existe uma escassez aguda de recursos, esse apoio pode marcar a diferença entre a doença e a saúde.

Contudo, existe um limite para o que os bots conseguem fazer. Embora as ferramentas de IA possam triar os pedidos de apoio a clientes, ou mesmo disponibilizar apoio psicológico a maior quantidade de pessoas, a criação de uma ligação genuinamente profunda requer um toque humano.

A plataforma ISeeChange, por exemplo, combina o processamento de linguagem natural com dados gerados pelos utilizadores e redes de sensores para fornecer dados críticos às cidades que melhorem a sua resiliência climática, a concepção das suas infra-estruturas, e até mesmo a sua segurança pública. Os residentes enviam histórias e dados detalhados sobre os seus bairros para a plataforma, que depois agrega estas experiências individuais em modelos climáticos.

A Crisis Text Line, entretanto, usa a aprendizagem automática para analisar palavras e frases associados a jovens em crise através de mensagens de texto, e selecciona mensagens para garantir que os utilizadores em situações de risco são rapidamente ajudados. Ao processar grandes quantidades de dados, a organização identificou alguns dos preditores mais prováveis para a necessidade de uma intervenção de emergência. Por exemplo, descobriu uma elevada correlação entre a palavra “ibuprofeno” e as tentativas de autoflagelação. Com a utilização da IA, as mensagens que contenham esta palavra são hoje consideradas prioritárias para tratamento. Mas a assistência é prestada por aconselhadores humanos voluntários, que contactam os emissores perturbados.

Estes exemplos demonstram como os novos modelos de negócio ajudam a extrair valor adicional de grandes quantidades de dados e das tecnologias de IA, beneficiando aqueles que anteriormente estavam excluídos da economia dos dados. É por isso que a MIT Solve e a Fundação Patrick J. McGovern estão a colaborar para apoiar os empreendedores tecnológicos a resolver os problemas globais. Continuaremos a identificar projectos prometedores nas suas fases iniciais; a equipá-los com a capacidade para crescer, ampliar e diversificar; e a promover as suas experiências no sentido do fortalecimento da utilização da IA para o bem social. E os juízes da Solve seleccionarão uma nova coorte de empreendedores tecnológicos nas próximas Finais do desafio Solve.

A IA tem potencial para melhorar as vidas de milhares de milhões de pessoas – mas apenas se criar e distribuir valor directamente por aqueles que mais precisam, em vez de engordar os lucros de empresas que já servem os mais privilegiados. Ao utilizar estas tecnologias para o bem social, a nova estirpe de empreendedores actuais pode concretizar mudanças duradouras e transformadoras.

A Crisis Text Line é beneficiária da Fundação Patrick J. McGovern e finalista Solver. A inclusão neste comentário não influencia a probabilidade da Crisis Text Line ser seleccionada para o programa MIT Solve.

Read more about the changing nature of value in the age of Big Data, artificial intelligence, and automation.

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  1. haass107_JUNG YEON-JEAFP via Getty Images_northkoreanuclearmissile Jung Yeon-Je/AFP via Getty Images

    The Coming Nuclear Crises

    Richard N. Haass

    We are entering a new and dangerous period in which nuclear competition or even use of nuclear weapons could again become the greatest threat to global stability. Less certain is whether today’s leaders are up to meeting this emerging challenge.

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