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Como a IA pode apoiar o bem social

27-09-2019 - Hala Hanna, Vilas Dhar

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.

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.

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 semi-qualificados, 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.

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.

HALA HANNA

Hala Hanna é diretora administrativa da Comunidade no MIT Solve.

VILAS DHAR

Vilas Dhar é curadora da Fundação Patrick J. McGovern.

 

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