שימוש ב-AI למטרות חברתיות: מגמות עולמיות

צילום:IAEA Imagebank

בינה מלאכותית היא חלק בלתי נפרד מעולמנו, ומשפיעה על תחומים רבים בחיינו. מה שהתחיל ככלי טכנולוגי מתקדם בעיקר עבור עסקים ותעשיות, הופך עם הזמן לכלי מרכזי גם בעולמות החברתיים. הפוטנציאל של שימוש ב-AI למטרות חברתיות הוא דרמטי, אך חשוב גם לזכור – הוא עלול גם לייצר פערים ולהוות איום בתחומים חברתיים רבים.

AI למטרות חברתיות על פי יעדי האו"ם

בשנים האחרונות ניתן לראות מספר הולך וגדל של פרויקטים המשלבים בינה מלאכותית במגוון תחומים בעולמות החברתיים: החל מכלי AI שנועדו לצמצום אלימות כלפי נשים ברשתות חברתיות, דרך ניטור אוטמטי של מחלות ועד לשימוש בנתוני מזג אוויר לטובת מיטוב קבלת החלטות של חקלאים באזורים עניים.

כדיי למפות את המגמות הקיימות, אביא כאן עיקרי מחקרים הסוקרים פרויקטים קיימים בהתאם ליעדי הפיתוח הבר-קיימא SDGs שקבע האו"ם. זוהי למעשה סדרת יעדים גלובליים שהוגדרו על ידי האו"ם במטרה לסיים עוני, להגן על הכדור הארץ ולהבטיח שגשוג לכל בני האדם עד שנת 2030. ה-SDGs כוללים 17 יעדים עיקריים ו-169 מטרות נלוות. היעדים נועדו ליצור מסגרת פעולה משותפת למדינות, ארגונים, עסקים וקהילות, ולעודד שיתופי פעולה בינלאומיים כדי להתמודד עם האתגרים הגדולים ביותר שעומדים בפני העולם.

17 יעדי האו"ם

1. אין עוני: מיגור העוני בכל צורותיו ובכל מקום.
2. אפס רעב: סיום הרעב, הבטחת בטחון תזונתי, ושיפור התזונה.
3. בריאות טובה ורווחה: הבטחת חיים בריאים וקידום רווחה לכל הגילים.
4. חינוך איכותי: הבטחת חינוך איכותי, שוויוני ומכיל לכל.
5. שוויון מגדרי: השגת שוויון מגדרי והעצמת כל הנשים והבנות.
6. מים נקיים ותברואה: הבטחת גישה למים נקיים ותברואה בת קיימא.
7. אנרגיה בת השגה ונקייה: הבטחת גישה לאנרגיה בת השגה, אמינה, ברת קיימא ומודרנית.
8. עבודה הגונה וצמיחה כלכלית: קידום צמיחה כלכלית ממושכת, תעסוקה מלאה ופרודוקטיבית ועבודה הגונה לכולם.
9. תעשייה, חדשנות ותשתיות: בניית תשתיות עמידות, קידום תעשייה כוללת ובר-קיימא, ולעודד חדשנות.
10. צמצום אי שוויון: צמצום אי השוויון בתוך מדינות וביניהן.
11. ערים וקהילות בנות קיימא: הפיכת ערים ויישובים אנושיים להיות כוללים, בטוחים, עמידים וברי קיימא.
12. צריכה וייצור אחראיים: הבטחת דפוסי צריכה וייצור ברי קיימא.
13. פעולה למען האקלים: נקיטת צעדים דחופים למאבק בשינויי האקלים והשלכותיהם.
14. חיים מתחת למים: שמירה ושימוש בר-קיימא באוקיינוסים, ימים ומשאבי הים.
15. חיים על פני האדמה: ניהול בר-קיימא של יערות, עצירת מדבור, ובלימת אובדן המגוון הביולוגי.
16. שלום, צדק ומוסדות חזקים: קידום חברות שלוות ומכילות, הבטחת גישה לצדק לכולם, ובניית מוסדות אפקטיביים ואחראיים בכל הרמות.
17. שותפות למען המטרות: חיזוק האמצעים ליישום ולעידוד השותפות הגלובלית למען פיתוח בר-קיימא.

בתוך: Steingard, Balduccini, & Sinha, 2023

יעדי האום בהם נעשה שימוש ב-AI למטרות חברתיות

ממחקר שדגם ומיפה פרויקטים המשלבים AI לקידום מטרות חברתיות, עלה כי בכל יעדי האו"ם (ה-SDGs) קיימים כבר פרויקטים המנסים לפעול לפתרון הבעיות החברתיות באמצעות טכנולוגיות AI. יחד עם זאת, נראה כי בתחומים מסוימים, השימוש ב-AI נפוץ מבאחרים. כך לדוגמה – בריאות טובה ורווחה נראה כתחום בו שימוש בטכנולוגיות בינה מלאכותית הוא נפוץ.

ניתן לראות פרויקטים המשלבים בינה מלאכותית (AI) ופועלים לטובת בריאות טובה ורווחה בישראל ובעולם. חברות ישראליות כמו Zebra Medical Vision מפתחות מערכות AI לזיהוי מוקדם של מחלות כמו סרטן השד וסרטן הריאות באמצעות ניתוח תמונות רפואיות; חברות כמו Tyto Care מציעות פתרונות המשלבים AI לניטור מצב המטופלים מרחוק, מה שמאפשר טיפול יעיל יותר ומפחית את העומס על בתי החולים; חברות כמו Compugen משתמשות ב-AI לזיהוי מטרות חדשות לתרופות ולהאצת תהליך פיתוח התרופות. בנוסף, קיימים פיתוחים הקשורים גם לתחום בריאות הנפש, כשאפליקציות כמו Woebot משתמשות ב-AI כדי לספק תמיכה רגשית ולסייע באיתור מוקדם של בעיות בריאות נפש, ולבסוף, באופן רחב יותר, ארגון הבריאות העולמי (WHO) משתמש במערכות AI לחיזוי התפרצויות של מחלות מדבקות ולתכנון תגובה מהירה.

לעומת זאת, בתחומים אחרים מספר הפרויקטים נמוך בהרבה. בתחומי השוויון המגדרי או שלום, צדק ומוסדות חזקים למשל, קיימים רק פרויקטים בודדים. דוגמאות לפרויקטים בתחומים אלו ניתן לראות בנסיון לפיתוח מערכות AI לזיהוי הטיות מגדריות בתהליכי גיוס ומיון עובדים; בפרויקט DoNotPay המתקיים בארה"ב ובריטניה ומשתמש ב-AI ליצירת מסמכים משפטיים אוטומטיים לצורך תביעות קטנות או בפרויקט המכונה "Project Maven" – פרויקט של הפנטגון האמריקאי בו נעשה שימוש ב-AI למטרת ניתוח תמונות ווידאו לווייניות בניסיון לזהות איומים אפשריים ולתמוך במאמצי שלום ובטחון.

מדוע בתחומים מסויימים נעשה שימוש מוגבר ב-AI למטרות חברתיות לעומת אחרים?

נראה שישנן סוגיות בעלות פוטנציאל גבוה יותר לפתרון באמצעות בינה מלאכותית לעומת אחרות.

נראה כי עצם השימוש בטכנולוגיית בינה מלאכותית תלוי בין היתר ביכולת לנסח בעיה נתונה שמנסים לפתור ברמת הפשטה ובהירות מסוימת. ייתכן שהקושי לבצע זאת בתחומים מסוימים גדול יותר מבתחומים אחרים. יתכן ופשוט יותר להגדיר צורך בזיהוי מוקדם של מחלה כזו או אחרת, ומורכב בהרבה לנסח בעיות הקשורות בצדק חלוקתי או שלום.

קריטריונים לסוגי בעיות שמתאימות יותר לפתרון באמצעות AI

1. בעיות הכוללות מורכבות העולה על היכולת האנושית לניתוח או פעולה – צריך לוודא שאכן יש צורך בAI והפתרון באמצעות הטכנולוגיה יעיל ומתאים יותר מהפתרון על ידי האדם.
2. בעיות הדורשות כלים מחקריים מתוחכמים יותר, שמתאימים לסוג הדאטה הקיים- (לדוגמה – היקף נתונים משמעותי, שילוב של דאטה הכולל טקסט ותמונה וכו').
3. בעיות שיש לגביהן מערך נתונים שניתן להשתמש בו- על מנת לקבל כלי יעיל, נצטרך לספק לבינה המלאכותית נתונים מספקים, מהימנים ומקיפים. כך לדוגמא, אם נרצה ללמד כלי בינה מלאכותית לזהות נורות אזהרה ביחס לאלימות במשפחה בפוסטים שנכתבים על ידי נשים ברשתות חברתיות, נצטרך להתבסס על פוסטים קודמים שסיפקו לנו את הידע ולוודא שיש לנו גישה לפוסטים המתפרסמים. באופן כללי- עלינו לזכור- לא נוכל לפתור בעיה באמצעות AI אם אין לנו גישה לנתונים הרלוונטיים.
4. בעיות שפתרונן דורש דיוק, יעילות ועיבוד נתונים מהיר.
5. בעיה שניתן לבצע בה הכללה – כאשר ההסקה מנתונים מסוימים רלוונטית לאחרים (אוכלוסיות/אזורים וכו').

מאפיינים של בעיות שקשה יותר לפתור באמצעות AI

1. בעיות הכרוכות בסוגיות אתיות מורכבות.
2. בעיות המוטמעות בנורמות חברתיות.
3. סיטואציות המערבות שיקולים שנוספים על המידע העולה מהנתונים.
4. בעיות שבאות לידי ביטוי בדאטה שקשה להשיג (בגלל סוגיות אתיות, נמצא במשרדי ממשלה וכו').
5. תחומים בהם עולה התנגדות משמעותית של אנשי המקצוע העוסקים בהם (לעיתים מאפיין תחומים טיפוליים וחינוכיים אך לא רק).

הקריטריונים המתוארים יכולים להסביר במידה מסוימת את ריבוי הפרויקטים בתחומים מסוימים ומיעוטם בתחומים אחרים. ניתן להניח שתחומים שבהם מתקיים איסוף נתונים, דוגמת בריאות או אקלים, יאפשרו קיומם של פרויקטים רבים בעולמות הבינה המלאכותית, ואילו נתונים בתחומי שוויון מגדרי או עוני יהיו מאתגרים יותר לאיסוף ושימוש. כמו כן, תחום כמו אקלים, בו יתכן וניתן לבצע הכללה בהתאם לנתונים, יהיה נוח יותר לשימוש בבינה מלאכותית יותר מתחום כמו שלום, צדק ומוסדות חזקים, שההגדרות הבסיסיות בו לעיתים נתונות להשפעות מקומיות דרמטיות.

שימו לב! לעיתים השימוש ב-AI, במקום לקדם מטרות חברתיות, עשוי לפגוע בהן

לכלי AI יש פוטנציאל לפתור בעיות מורכבות, שלא היו לנו הכלים לגשת אליהן בעבר. הם יכולים לאפשר פעולות יעילות ומדויקות יותר, בסקייל שלא הכרנו. יחד עם זאת, חשוב להיות ערים למורכבויות והאתגרים החדשים שכלים אלו מציבים בפני העולם החברתי, ואף לזכור שיש להם פוטנציאל גם להזיק ולהפריע לקידום המטרות החברתיות.

מחקר שפירסם האו"ם מדגיש כי השימוש בטכנולוגיות AI יכול לשמש כממריץ או כמכשול בהשגת יעדי ה-SDG. מחקר זה סוקר את הפרויקטים שהתקיימו בשילוב הבינה המלאכותית לקידום המטרות החברתיות ומצביע על כך ש-AI יכול לשפר את השגת 79% מהיעדים, אך גם לעכב את ההתקדמות ב-35% מתוכם. חשוב לשים לב, שהשפעות חיוביות נמצאו במיוחד בתחומי הסביבה, בעוד שבתחומי החברה והכלכלה ההשפעות מורכבות יותר.

בתחום ההשפעות החברתיות, נמצא כי AI יכול לשפר את אספקת המזון, הבריאות, המים והשירותים האנרגטיים על ידי שימוש, לדוגמה, במערכות AI המסייעות בזיהוי מוקדם של מחלות ובשיפור השירותים הרפואיים באזורים מרוחקים. יחד עם זאת, נמצא ש-AI עלול להחמיר קיטוב פוליטי ולפגוע בלכידות חברתית, בעקבות אלגוריתמים החושפים משתמשים במדיה החברתית לתוכן המותאם לעמדותיהם.

בתחום ההשפעות הכלכליות נמצא ש-AI יכול להעלות את הפריון והחדשנות בתעשיות שונות, על ידי שימוש, לדוגמה, במודלים של חיזוי שוק ובניהול שרשראות אספקה. יחד עם זאת, כלים מסוימים של AI עלולים להגדיל את אי השוויון הכלכלי בשל שינויים בשוק העבודה המתבטאים בהחלפת משרות ישנות בעבודות הדורשות מיומנויות מורכבות יותר, באופן הפוגע בעובדים פחות משכילים.

כאמור, בתחום ההשפעות הסביבתיות, נראה כי הבינה המלאכותית מהווה בעיקר השפעה חיובית – AI יכול להוות תומך במאבק בשינויי האקלים, בשימור הסביבה ובניהול משאבי הטבע. למשל, AI מסייע בזיהוי תהליכי מדבור ומאפשר קבלת החלטות מותאמת. יחד עם זאת ולמרות שלא נראה שימוש כזה עד היום, המאמר מדגיש את הצורך להיזהר משימוש יתר במשאבי טבע.

מחקר זה מדגיש נקודה מרכזית שעלינו לזכור כשאנחנו עוסקים ב-AI בעולמות החברתיים – נוסף על האתגרים המוכרים לנו בארגון והבעיות שאנו מנסים לפתור, קיימים גם אתגרים חדשים שעלולים להופיע בעקבות התפתחות הבינה המלאכותית עצמה. כך לדוגמה, ארגונים העוסקים בשוויון מגדרי עלולים למצוא עצמם נאלצים להתמודד עם ייצוג לא מאוזן בכלי בינה מלאכותית, זיוף תכנים מיניים הקשורים בנשים ועוד. הדבר מדגיש את החשיבות הקיימת בהפניית תשומת לב ורגישות לסוגיות אתיות רבות שיכולות לא פעם להיות אלו שמטות את הכף ומכריעות האם השימוש בבינה המלאכותית יכשיל או יקדם את המטרה החברתית.

לסיכום

שימו לב, למרות שונות לא מבוטלת במורכבות וכמות הפרויקטים העוסקים בבינה המלאכותית בעולם, קיימים פרויקטים מדהימים ויעילים בכל התחומים! אז גם אם הארגון שלכם עוסק בתחום שנמצא כמאתגר יותר – חשוב לזכור שזה לגמרי אפשרי, איך עושים את זה? בפוסטים הבאים.