貧困と闘うために AI イノベーションをテストし拡張するための J-PAL の新しい研究と政策の取り組み |マサチューセッツ工科大学ニュース

MIT のアブドゥル・ラティフ・ジャミール貧困アクション・ラボ (J-PAL) は、人工知能のイノベーションが貧困との闘いにどのように活用できるかを理解するための 8 つの新しい研究研究に資金を与えました。 プロジェクト AI の証拠。

AI の時代は、AI が社会に与える影響について幅広い楽観主義と懐疑的な見方をもたらしました。 AI の可能性を最大限に発揮するために、Project AI Evidence (PAIE) は、どの AI ソリューションが誰に効果があるかを特定し、最も効果的で包括的で責任あるソリューションのみをスケールし、潜在的に害を及ぼす可能性のあるソリューションはスケールダウンします。

PAIEは、政府、テクノロジー企業、非営利団体とMITおよびJ-PALのグローバルネットワーク全体の世界クラスの経済学者を結びつけ、根深い社会的課題に対するAIソリューションを評価および改善することで、何が機能するかについての証拠を生成します。

この新しい取り組みでは、政策立案者がすでに抱いている質問、つまりAI支援の教育ツールはすべての子どもの学習に役立つのかという質問に優先順位を付けている。早期警戒洪水システムは自然災害の影響を受ける人々をどのように支援できるのでしょうか?機械学習アルゴリズムはアマゾンの森林破壊を減らすのに役立つでしょうか? AI を活用したチャットボットは人々の健康を改善できるでしょうか? PAIE は今後数年間で、このような疑問やその他多くの疑問に対処する AI ツールの評価提案を募集する一連の資金コンペを実施する予定です。

PAIE は、Google.org からの助成金、Community Jameel からの慈善活動支援、カナダ国際開発研究センターおよび英国国際開発からの助成金、およびアマゾン ウェブ サービスとの協力協定によって財政的に支援されています。 Schmidt Sciences の推薦により授与された Eric Sc​​hmidt と Wendy Schmidt からの助成金を通じて、このイニシアチブでは、特に低所得国および中所得国における職場での生成 AI についても研究します。

Google.org のソーシャルグッド AI 担当責任者、アレックス・ディアス氏は、「すでにこの分野のリーダーである MIT および J-PAL と Project AI Evidence で協力できることに興奮しています。AI にはすべての人々に利益をもたらす大きな可能性がありますが、この可能性を実現するには、何が機能し、何が機能しないのか、そしてなぜ機能するのかを早急に研究する必要があります。」と述べています。

「人工知能には並外れた可能性が秘められていますが、それを形作るためのツール、知識、力がすべての人にアクセスできる場合に限ります。それには、何が機能し、何が機能しないのかについての状況に基づいた研究と証拠が含まれます」と IDRC の戦略、地域、政策担当副社長のマギー ゴーマン ベレス氏は付け加えます。 「だからこそ、IDRC は、安全性が証明され、包括的で、地域に関連性のある AI イノベーションを責任を持って拡張するという継続的な取り組みの一環として、この新しい評価作業をサポートできることを誇りに思っています。」

J-PAL は、社会に対する AI の影響の理解を支援する独自の立場にあります。2003 年の創設以来、J-PAL の研究者ネットワークは、世界中の社会政策とプログラムの 2,500 以上の厳格な評価を主導してきました。 J-PAL は PAIE を通じて、MIT 学長のサリー・コーンブルースが人工知能としての生成型 AI に焦点を当てていることに合わせて、AI テクノロジー、研究、社会政策の主要な専門家を結集します。 戦略的優先事項。

PAIE の議長は教授が務める ジョシュア・ブルーメンストック カリフォルニア大学バークレー校。 J-PALグローバルエグゼクティブディレクター イクバル・ダリワル;そして教授 デヴィッド・ヤナギザワ＝ドロット チューリッヒ大学の博士。

緊急の政策課題に対する新たな評価

PAIE の第 1 回コンペティションで資金提供された研究では、教育、健康、気候、経済的機会などの主要分野における緊急の疑問が調査されています。

AI を教室で最も効果的に活用し、生徒と教師の両方を支援するにはどうすればよいでしょうか?

既存 研究 は、パーソナライズされた学習が生徒にとって重要であるものの、限られたリソースで実装するのが難しいことを示しています。ケニアの教育社会企業 EIDU は、教師が学習ギャップを特定し、毎日の授業計画を適応させるのに役立つ AI ツールを開発しました。インドでは、非政府組織 (NGO) のプラサムが、証拠に基づく情報の影響力と規模を拡大するための AI ツールを開発しています。 適切なレベルで教える アプローチ。 J-PAL 研究者のダロン・アセモグル氏、イクバル・ダリワル氏、フランシスコ・ガレゴ氏は、両組織と協力して、これらのさまざまなユースケースの効果と可能性を研究します。 教師の生産性と生徒の学習。

AIツールは学校におけるジェンダーバイアスを減らすことができるでしょうか?

研究者らはイタリア教育省と協力して、AIツールが役立つかどうかを評価している。 生徒の成績における男女差を縮める 教師の無意識の偏見に対処することによって。 J-PAL加盟団体のミケーラ・カルラナ氏とウィル・ドビー氏は、フランチェスカ・ミゼロッキ氏とエレオノーラ・パタッキーニ氏とともに、2つのAIツールの影響を研究する予定だ。1つは教師の成績予測を支援するツール、もう1つは教師の意思決定の多様性についてリアルタイムでフィードバックを提供するツールだ。

AI は、キャリア カウンセラーがより多くの就職機会を見つけるのに役立つでしょうか?

ケニアでは、研究者が AI ツールが可能かどうかを評価しています。 見落とされているスキルを特定し、雇用の機会を開拓する、特に若者、女性、正式な教育を受けていない人々にとって。 NGO のスワヒリポットとタビヤと協力して、ジャスミン バイアーと J-PAL 研究者のクリスチャン メイヤーは、このツールが人々の求職戦略と雇用をどのように変えるかを評価します。この研究は、キャリア指導における人間の専門知識の代替としてではなく、補完としての AI に光を当てることになります。

楽しみにしている

社会分野での AI の使用が進化するにつれて、これらの評価は、貧困と不平等の緩和に最大限の効果をもたらす、効果的で責任ある解決策を発見するための第一歩となります。

J-PALのダリワル氏は、「J-PALには、革新的な技術と人々の生活を改善するその能力を評価してきた長い歴史がある。AIには信じられないほどの可能性があるが、私たちはその利点を最大限に高め、起こり得る害を最小限に抑える必要がある。PAIEの立ち上げに際し、触媒的な支援をしてくださった寄付者、スポンサー、協力者に感謝している。AI技術革新の影響に関する証拠を拡大し続けることで、まさにそれを実現するのに役立つだろう。」と述べた。

J-PAL は、現実世界の AI ソリューションを発見し、スケールアップするというビジョンを共有する新しい協力者も探しています。 AIを責任を持って導入したいと考えているより多くの政府や社会セクター組織を支援することを目指しており、今後も新たな評価のための資金を拡大し、最新の研究に基づいた政策指針を提供していく予定だ。

Project AI Evidence について詳しくは、 購読する J-PALのニュースレターまたはお問い合わせ先まで paie@povertyactionlab.org。