Jak mohou AI a ML podpořit společenské dobro a udržitelnost

Zdravotnictví, vzdělávání, životní prostředí a ekonomika jsou jen některé z oblastí, které umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) mohou zcela změnit. Ke zlepšení blahobytu lidí i životního prostředí je lze využít i pro společenské dobro a udržitelnost. Budeme se zabývat potenciálními přínosy umělé inteligence a strojového učení pro udržitelnost a společenské dobro, stejně jako obtížemi a možnostmi, které přinášejí.

Umělá inteligence a strojové učení pro společenské dobro

Myšlenka „společenského dobra“ spočívá ve zlepšení společnosti, zejména pro zranitelné a znevýhodněné skupiny obyvatel. Tím, že umělá inteligence a strojové učení nabízejí kreativní odpovědi na některé z nejtěžších problémů, kterým dnešní svět čelí, jako je chudoba, hlad, nemoci, nerovnost a nespravedlnost, mohou přispět k rozvoji sociálního dobra. Analýza McKinsey Global Institute tvrdí, že umělá inteligence má potenciál pomoci stovkám milionů lidí v rozvinutých i rozvojových zemích tím, že bude řešit otázky související se všemi cíli udržitelného rozvoje OSN.

Některé příklady využití umělé inteligence a strojového učení pro společenské dobro

Zdravotnictví

Zejména v prostředí s nízkými zdroji mohou umělá inteligence a strojové učení zlepšit diagnostiku, léčbu a prevenci různých onemocnění. Příklady využití umělé inteligence zahrnují detekci malárie z krevních snímků, diagnostiku tuberkulózy z rentgenových snímků hrudníku, předpověď rizika kardiovaskulárních onemocnění ze signálů EKG a doporučení individualizovaných léčebných režimů pro pacienty s rakovinou.

Vzdělávání

Kvalitu, rovnost a dostupnost vzdělávání může zlepšit umělá inteligence a strojové učení, zejména pro znevýhodněné a nedostatečně zastoupené studenty. Umělou inteligenci lze například využít k navrhování personalizovaných a přizpůsobivých vzdělávacích prostředí, k poskytování zpětné vazby a vedení učitelů a studentů, k překládání jazyků a rozpoznávání řeči a k podpoře celoživotního učení a rozvoje dovedností.

Životní prostředí

Zejména v souvislosti se změnou klimatu a úbytkem biologické rozmanitosti mohou umělá inteligence a strojové učení pomoci při monitorování, ochraně a obnově životního prostředí. Umělou inteligenci lze například využít ke sledování a snižování emisí skleníkových plynů, k maximálnímu využívání obnovitelných zdrojů energie, k identifikaci a zastavení pytláctví a odlesňování a k simulaci a předvídání environmentálních situací.

Lidská práva

Umělá inteligence a strojové učení mohou zejména u marginalizovaných a utlačovaných skupin obyvatelstva podporovat a bránit lidská práva. Umělá inteligence má potenciál posílit sociální hnutí a občanskou angažovanost, odhalovat nenávistné projevy a dezinformace a bojovat proti nim, vyhledávat a zachraňovat oběti obchodování s lidmi a sexuálního vykořisťování online a zlepšovat přístup ke spravedlnosti a právní pomoci.

Umělá inteligence a strojové učení pro udržitelnost

Myšlenka udržitelnosti spočívá v uspokojování současných požadavků, aniž by byla ohrožena schopnost budoucích generací uspokojovat své vlastní požadavky. Umělá inteligence a strojové učení mohou k dosažení udržitelnosti přispět tím, že usnadní efektivnější a účinnější využívání lidských a přírodních zdrojů a minimalizují škodlivé dopady lidské činnosti na životní prostředí a společnost. Analýza společnosti PwC tvrdí, že umělá inteligence může zvýšit celosvětový HDP o 5,2 bilionu dolarů a umožnit snížení emisí skleníkových plynů o 4 % do roku 2030.

Některé příklady využití umělé inteligence a strojového učení pro udržitelnost

Inteligentní zemědělství

Produkci a spotřebu potravin lze optimalizovat pomocí umělé inteligence a strojového učení, zejména s ohledem na nárůst populace a nedostatek potravin. Umělá inteligence má potenciál zlepšit bezpečnost a sledovatelnost potravin a také předvídat neúrodu a plýtvání potravinami a předcházet jim. Lze ji také využít ke sledování a řízení růstu plodin, zavlažování a ochrany proti škůdcům.

Inteligentní mobilita

Zejména v souvislosti s urbanizací a dopravou mohou umělá inteligence a strojové učení zlepšit pohyb osob a produktů. Umělá inteligence může například usnadnit provoz sdílených automobilů a automobilů bez řidičů, zlepšit bezpečnost a ochranu na silnicích, snížit spotřebu paliva a emise a optimalizovat dopravní toky, trasování a parkování.

Inteligentní výroba

V kontextu industrializace a inovací mohou umělá inteligence a strojové učení zlepšit produktivitu a kvalitu výrobních procesů a výrobků. Umělou inteligenci lze využít ke zlepšení dodavatelských řetězců a logistiky, automatizaci a doplnění lidské práce, monitorování a údržbě zařízení a vybavení a k podpoře snižování množství odpadu a oběhového hospodářství.

Chytrá energie

Zejména v průběhu procesu energetické transformace a dekarbonizace mohou umělá inteligence a strojové učení pomoci zvýšit nabídku a poptávku po čisté a obnovitelné energii. Umělá inteligence může pomoci při několika úkolech, jako je integrace a řízení distribuovaných zdrojů energie, předvídání a vyrovnávání výroby a spotřeby energie, odhalování a prevence energetických podvodů a ztrát a umožnění inteligentních sítí a mikrosítí.

Potenciál a úskalí umělé inteligence a strojového učení pro udržitelnost a společenské dobro

Přestože umělá inteligence a strojové učení jsou velkým příslibem pro udržitelnost a společenské dobro, přinášejí s sebou také mnohá nebezpečí, která je třeba zvážit a omezit. Mezi hlavní obtíže a nebezpečí patří:

Data a soukromí

Pro umělou inteligenci a strojové učení jsou k trénování a testování jejich modelů nezbytné rozsáhlé a různorodé soubory dat, což může představovat problémy s bezpečností, dostupností, kvalitou a přístupností dat. Shromažďování a zpracování soukromých a citlivých údajů umělou inteligencí a strojovým učením může navíc porušovat práva lidí a skupin na soukromí a souhlas, což je vystavuje možným rizikům a zneužití.

Předpojatost a spravedlnost

Umělá inteligence a strojové učení mají potenciál odrážet a zesilovat předsudky a zaujatost přítomné v datech, algoritmech a systémech, což vede k nespravedlivým a diskriminačním výsledkům a důsledkům pro určité osoby a skupiny, zejména znevýhodněné a marginalizované. Absence transparentnosti a odpovědnosti v oblasti umělé inteligence a strojového učení může navíc ztížit identifikaci a nápravu předsudků a chyb.

Etika a hodnoty

Cíle společenského dobra a udržitelnosti, které jsou založeny na zásadách, jako je lidská důstojnost, autonomie, spravedlnost a solidarita, mohou být umělou inteligencí a strojovým učením zpochybněny a postaveny do konfliktu. Kromě toho mohou umělá inteligence a strojové učení přinést etické hádanky a kompromisy mezi efektivitou a rovností, inovacemi a regulací a krátkodobými a dlouhodobými zájmy.

Životní prostředí a společnost

Mezi nezamýšlené a škodlivé účinky umělé inteligence a strojového učení na životní prostředí a společnost může patřit zvýšená spotřeba zdrojů a energie, znečištění a produkce elektronického odpadu, ztráta lidské práce a dovedností a narušení institucí a společenských norem.

K řešení těchto rizik a výzev a k plnému využití umělé inteligence a strojového učení pro společenský prospěch a udržitelnost je zapotřebí komplexní a kooperativní přístup zahrnující různé zúčastněné strany a hlediska, včetně výzkumných pracovníků, vývojářů, uživatelů, zákonodárců, občanské společnosti a široké veřejnosti. Mezi základní součásti této strategie patří:

Osvěta a vzdělávání

Mezi zúčastněnými stranami a širokou veřejností je třeba šířit lepší porozumění možnostem a omezením umělé inteligence a strojového učení pro udržitelnost a společenské dobro, jakož i etickým a sociálním důsledkům a povinnostem. Existuje několik způsobů, jak toho dosáhnout, mimo jiné prostřednictvím médií, kampaní, akcí a učebních osnov.

Zapojení a účast

Pro návrh, vývoj, implementaci a hodnocení umělé inteligence a strojového učení pro společenské dobro a udržitelnost, stejně jako pro dohled nad těmito technologiemi a jejich řízení, je nezbytné zaručit zapojení a účast široké škály reprezentativních a různorodých zúčastněných stran a komunit. K dosažení tohoto cíle lze použít řadu technik, včetně spoluvytváření, konzultací, zpětné vazby a zplnomocnění.

Inovace a regulace

V zájmu podpory společenského dobra a udržitelnosti musí být inovace a regulace v oblasti umělé inteligence a strojového učení vyváženy potřebou koordinovat a sladit tyto technologie se současnými i budoucími zákony a předpisy. K dosažení tohoto cíle lze využít řadu nástrojů, včetně rámců, auditů, pravidel a pobídek.

Hodnocení a dopad

Pro podporu udržitelnosti a obecného blaha je nezbytné vyhodnocovat a sledovat účinnost umělé inteligence a strojového učení, jakož i identifikovat a omezovat případná rizika nebo negativní dopady. Ukazatele, měření, srovnávací kritéria a hodnocení dopadů jsou některé z nástrojů, které k tomu lze použít.

Závěrem

Cílů zvyšování blahobytu lidí a životního prostředí lze dosáhnout prostřednictvím udržitelnosti a společenského dobra, které umožňují umělá inteligence a strojové učení, dvě silné technologie. Umělá inteligence a strojové učení mají potenciál výrazně zlepšit nejpalčivější problémy světa, včetně chudoby, hladu, nemocí, nerovnosti a nespravedlnosti. Mohou také usnadnit efektivnější a účinnější využívání lidských a přírodních zdrojů a zmírnit škodlivé dopady lidské činnosti na životní prostředí a společnost.

Data a soukromí, předsudky a spravedlnost, etika a hodnoty, životní prostředí a společnost jsou jen některé z vážných nebezpečí a obav, které s sebou umělá inteligence a strojové učení přinášejí. Těmito otázkami je třeba se zabývat. K překonání těchto překážek a nebezpečí a k plnému využití potenciálu a výhod umělé inteligence a strojového učení pro společenské blaho a udržitelnost bude zapotřebí komplexní a kooperativní přístup zahrnující různé zúčastněné strany a pohledy, včetně výzkumných pracovníků, vývojářů, uživatelů, zákonodárců, občanské společnosti a široké veřejnosti. Důležitými složkami této strategie jsou vzdělávání a informovanost, zapojení a začlenění, inovace a regulace, hodnocení a účinek.