BOSTON – Künstliche Intelligenz ist in der Entscheidungsfindung von Unternehmen und Staaten mittlerweile zunehmend präsent. Und obwohl sich KI-Tools immer noch größtenteils in den Händen von Institutionen befinden, die Profit über soziale Ziele stellen, könnten diese neuen Technologien ebenso zur Förderung des sozialen Wohls eingesetzt werden.
Eine gemeinsame Initiative von MIT Solve und der Patrick J. McGovern Foundation zeigt, in welcher Weise KI-Anwendungen eingesetzt werden können, um wirtschaftlich an den Rand gedrängten Gruppen Wohlstand zu ermöglichen. Unternehmer loten bereits aus, wie KI genutzt werden kann, um die schwierigsten Herausforderungen der Welt in umsichtiger, kreativer und zuvor nicht möglicher Weise zu lösen.
Am spannendsten präsentiert sich KI, wenn sie sowohl auf große Datenmengen zurückgreifen als auch präzisere Korrelationen (Diagnostik) ermitteln kann, wobei jedoch kausale Schlussforderungen und die endgültige Entscheidungsfindung den Menschen überlassen bleibt. Diese Interaktion zwischen Mensch und Maschine ist vor allem für Initiativen mit sozialer Wirkung von Bedeutung, bei denen ein hoher ethischer Anspruch besteht und die Verbesserung des Lebens der an den Rand Gedrängten das Maß für den Erfolg ist.
Überdies sind Algorithmen nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden und die Auswahl der Daten, die in KI-Modelle aufgenommen werden, ist von Natur aus verzerrt. Wie es so schön heißt: „Bias in, Bias out.“
Man denke an die Frage finanzieller Inklusion und Kreditwürdigkeit. Für Menschen ohne Bankkonto ist es beinahe unmöglich, einen Kredit aufzunehmen oder eine Kreditkarte zu bekommen. Dennoch besteht für viele Menschen ohne Bankverbindung eine Möglichkeit, ihre Kreditwürdigkeit auf andere Art nachzuweisen, wie etwa durch Bestätigungen, wonach sie zeitgerecht Strom- und Telefonrechnungen bezahlt haben.
Destácame, eine KI-basierte Plattform, die mittlerweile 1,3 Millionen Menschen in Chile und Mexiko zur Verfügung steht, nutzt einen Algorithmus zur Erstellung einer alternativen Bonitätsbewertung, die auf Daten beruht, die nicht an Kreditauskunfteien gemeldet werden. Durch den Nachweis der Kreditrückzahlungsfähigkeit der Kunden leistet die Plattform einen Beitrag, jene Hindernisse abzubauen, aufgrund derer diese Menschen bei Finanzinstituten häufig keine Kredite bekommen.
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In den Bereichen Bildung und Gesundheit unterdessen kann KI die Kosten für qualitativ hochwertige Dienstleistungen drastisch senken und die Ergebnisse verbessern. Die Bildungsplattform von Century Tech beispielsweise erhöht die Produktivität der Lehrer durch die Automatisierung von Routine- und Verwaltungsaufgaben. Und auf Grundlage des Verständnisses dafür, wie einzelne Schüler lernen, werden individuelle Pläne zur Verbesserung ihrer schulischen Leistungen erstellt.
In ähnlicher Weise steht Ada Health sowohl Patienten als auch Mitarbeitern im Gesundheitswesen zur Verfügung. Die von natürlicher Sprachverarbeitung unterstützte Konversationsschnittstelle der Plattform vermittelt den Patienten unmittelbar personalisierte medizinische Einblicke, anhand derer sie geeignete nächste Schritte identifizieren können. Die KI-Engine sowie die kuratierte medizinische Wissensdatenbank versorgen darüber hinaus anderes Gesundheitspersonal wie beispielsweise Gesundheitsarbeiter auf Gemeindeebene, Apotheker, Krankenpfleger und Hebammen mit Instrumenten der klinischen Entscheidungsunterstützung. An vorderster Front der Erbringung von Gesundheitsdienstleistungen, wo es akut an Mitarbeitern mangelt, kann derartige Unterstützung über Krankheit und Gesundheit entscheiden.
Allerdings sind die Möglichkeiten von Bots begrenzt. Obwohl man mit KI-Instrumenten Kundenanfragen nach Priorität reihen oder einem größeren Personenkreis sogar psychologische Unterstützung anbieten kann, erfordert die Herstellung einer wirklich tiefen Bindung doch menschliche Intervention.
Die Plattform ISeeChange beispielsweise kombiniert natürliche Sprachverarbeitung mit benutzergenerierten Daten und Sensornetzwerken, um Städten entscheidende Daten für die Verbesserung ihrer Klimaresilienz, der Infrastrukturgestaltung und sogar der öffentlichen Sicherheit zur Verfügung zu stellen. Die Bewohner übermitteln der Plattform detaillierte Berichte und Daten über ihre Wohngegenden und anschließend werden diese individuellen Erfahrungen in Klimamodellen zusammengefasst.
Crisis Text Line setzt unterdessen maschinelles Lernen ein, um Wörter und Phrasen zu analysieren, die junge Menschen in einer Krise in Textnachrichten verwenden. Danach werden diese Nachrichten nach Dringlichkeit gereiht, um zu gewährleisten, dass gefährdete Personen rasch Hilfe bekommen. Aufgrund der Verarbeitung enormer Datenmengen gelang es der Organisation, die wahrscheinlichsten Anzeichen für erforderliche Notfallinterventionen zu ermitteln. Man fand zum Beispiel eine hohe Korrelation zwischen dem Wort „Ibuprofen“ und versuchter Selbstschädigung. Durch die Verwendung von KI werden Nachrichten, die dieses Wort enthalten, jetzt in der Warteschlange priorisiert. Die Kontaktaufnahme mit den verzweifelten Nachrichtensendern erfolgt jedoch durch freiwillige menschliche Berater.
Diese Beispiele zeigen, wie neue Geschäftsmodelle dazu beitragen, zusätzlichen Nutzen aus Big Data und KI-Technologien zu ziehen, von denen auch diejenigen profitieren, die zuvor von der Datenwirtschaft ausgeschlossen waren. Aus diesem Grund arbeiten MIT Solve und die Patrick J. McGovern Foundation zusammen, um Technologieunternehmer bei der Lösung globaler Probleme zu unterstützen. Wir werden weiterhin vielversprechende Unternehmungen in deren frühen Stadien ausfindig machen; ihnen dabei helfen, zu wachsen, sich zu vergrößern und zu diversifizieren; und uns für sie einsetzen, um die Anwendung von KI für das soziale Wohl zu fördern. Und bei den bevorstehenden Solve Challenge Finals werden die Juroren von Solve eine neue Gruppe von Tech-Unternehmen auswählen, die diese Unterstützung bekommen sollen.
KI verfügt über das Potenzial, das Leben von Millionen Menschen zu verbessern – allerdings nur, wenn damit direkt ein Mehrwert für die Bedürftigsten geschaffen und zur Verfügung gestellt wird, anstatt die Profite jener Unternehmen zu steigern, die ohnehin für die Privilegiertesten arbeiten. Durch den Einsatz dieser Technologien für das soziale Wohl kann es der neuen Unternehmergeneration von heute gelingen, einen dauerhaften Wandel herbeizuführen.
Crisis Text Line ist Empfänger von Mitteln der Patrick J. McGovern Foundation und Solver-Finalist. Die Erwähnung des Unternehmens in diesem Kommentar hat jedoch keinen Einfluss darauf, wie wahrscheinlich es ist, dass Crisis Text Line in das MIT Solve-Programm aufgenommen wird.
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South Korea's latest political crisis is further evidence that the 1987 constitution has outlived its usefulness. To facilitate better governance and bolster policy stability, the country must establish a new political framework that includes stronger checks on the president and fosters genuine power-sharing.
argues that breaking the cycle of political crises will require some fundamental reforms.
Among the major issues that will dominate attention in the next 12 months are the future of multilateralism, the ongoing wars in Ukraine and the Middle East, and the threats to global stability posed by geopolitical rivalries and Donald Trump’s second presidency. Advances in artificial intelligence, if regulated effectively, offer a glimmer of hope.
asked PS contributors to identify the national and global trends to look out for in the coming year.
BOSTON – Künstliche Intelligenz ist in der Entscheidungsfindung von Unternehmen und Staaten mittlerweile zunehmend präsent. Und obwohl sich KI-Tools immer noch größtenteils in den Händen von Institutionen befinden, die Profit über soziale Ziele stellen, könnten diese neuen Technologien ebenso zur Förderung des sozialen Wohls eingesetzt werden.
Eine gemeinsame Initiative von MIT Solve und der Patrick J. McGovern Foundation zeigt, in welcher Weise KI-Anwendungen eingesetzt werden können, um wirtschaftlich an den Rand gedrängten Gruppen Wohlstand zu ermöglichen. Unternehmer loten bereits aus, wie KI genutzt werden kann, um die schwierigsten Herausforderungen der Welt in umsichtiger, kreativer und zuvor nicht möglicher Weise zu lösen.
Am spannendsten präsentiert sich KI, wenn sie sowohl auf große Datenmengen zurückgreifen als auch präzisere Korrelationen (Diagnostik) ermitteln kann, wobei jedoch kausale Schlussforderungen und die endgültige Entscheidungsfindung den Menschen überlassen bleibt. Diese Interaktion zwischen Mensch und Maschine ist vor allem für Initiativen mit sozialer Wirkung von Bedeutung, bei denen ein hoher ethischer Anspruch besteht und die Verbesserung des Lebens der an den Rand Gedrängten das Maß für den Erfolg ist.
Überdies sind Algorithmen nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden und die Auswahl der Daten, die in KI-Modelle aufgenommen werden, ist von Natur aus verzerrt. Wie es so schön heißt: „Bias in, Bias out.“
Man denke an die Frage finanzieller Inklusion und Kreditwürdigkeit. Für Menschen ohne Bankkonto ist es beinahe unmöglich, einen Kredit aufzunehmen oder eine Kreditkarte zu bekommen. Dennoch besteht für viele Menschen ohne Bankverbindung eine Möglichkeit, ihre Kreditwürdigkeit auf andere Art nachzuweisen, wie etwa durch Bestätigungen, wonach sie zeitgerecht Strom- und Telefonrechnungen bezahlt haben.
Destácame, eine KI-basierte Plattform, die mittlerweile 1,3 Millionen Menschen in Chile und Mexiko zur Verfügung steht, nutzt einen Algorithmus zur Erstellung einer alternativen Bonitätsbewertung, die auf Daten beruht, die nicht an Kreditauskunfteien gemeldet werden. Durch den Nachweis der Kreditrückzahlungsfähigkeit der Kunden leistet die Plattform einen Beitrag, jene Hindernisse abzubauen, aufgrund derer diese Menschen bei Finanzinstituten häufig keine Kredite bekommen.
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In ähnlicher Weise steht Ada Health sowohl Patienten als auch Mitarbeitern im Gesundheitswesen zur Verfügung. Die von natürlicher Sprachverarbeitung unterstützte Konversationsschnittstelle der Plattform vermittelt den Patienten unmittelbar personalisierte medizinische Einblicke, anhand derer sie geeignete nächste Schritte identifizieren können. Die KI-Engine sowie die kuratierte medizinische Wissensdatenbank versorgen darüber hinaus anderes Gesundheitspersonal wie beispielsweise Gesundheitsarbeiter auf Gemeindeebene, Apotheker, Krankenpfleger und Hebammen mit Instrumenten der klinischen Entscheidungsunterstützung. An vorderster Front der Erbringung von Gesundheitsdienstleistungen, wo es akut an Mitarbeitern mangelt, kann derartige Unterstützung über Krankheit und Gesundheit entscheiden.
Allerdings sind die Möglichkeiten von Bots begrenzt. Obwohl man mit KI-Instrumenten Kundenanfragen nach Priorität reihen oder einem größeren Personenkreis sogar psychologische Unterstützung anbieten kann, erfordert die Herstellung einer wirklich tiefen Bindung doch menschliche Intervention.
Die Plattform ISeeChange beispielsweise kombiniert natürliche Sprachverarbeitung mit benutzergenerierten Daten und Sensornetzwerken, um Städten entscheidende Daten für die Verbesserung ihrer Klimaresilienz, der Infrastrukturgestaltung und sogar der öffentlichen Sicherheit zur Verfügung zu stellen. Die Bewohner übermitteln der Plattform detaillierte Berichte und Daten über ihre Wohngegenden und anschließend werden diese individuellen Erfahrungen in Klimamodellen zusammengefasst.
Crisis Text Line setzt unterdessen maschinelles Lernen ein, um Wörter und Phrasen zu analysieren, die junge Menschen in einer Krise in Textnachrichten verwenden. Danach werden diese Nachrichten nach Dringlichkeit gereiht, um zu gewährleisten, dass gefährdete Personen rasch Hilfe bekommen. Aufgrund der Verarbeitung enormer Datenmengen gelang es der Organisation, die wahrscheinlichsten Anzeichen für erforderliche Notfallinterventionen zu ermitteln. Man fand zum Beispiel eine hohe Korrelation zwischen dem Wort „Ibuprofen“ und versuchter Selbstschädigung. Durch die Verwendung von KI werden Nachrichten, die dieses Wort enthalten, jetzt in der Warteschlange priorisiert. Die Kontaktaufnahme mit den verzweifelten Nachrichtensendern erfolgt jedoch durch freiwillige menschliche Berater.
Diese Beispiele zeigen, wie neue Geschäftsmodelle dazu beitragen, zusätzlichen Nutzen aus Big Data und KI-Technologien zu ziehen, von denen auch diejenigen profitieren, die zuvor von der Datenwirtschaft ausgeschlossen waren. Aus diesem Grund arbeiten MIT Solve und die Patrick J. McGovern Foundation zusammen, um Technologieunternehmer bei der Lösung globaler Probleme zu unterstützen. Wir werden weiterhin vielversprechende Unternehmungen in deren frühen Stadien ausfindig machen; ihnen dabei helfen, zu wachsen, sich zu vergrößern und zu diversifizieren; und uns für sie einsetzen, um die Anwendung von KI für das soziale Wohl zu fördern. Und bei den bevorstehenden Solve Challenge Finals werden die Juroren von Solve eine neue Gruppe von Tech-Unternehmen auswählen, die diese Unterstützung bekommen sollen.
KI verfügt über das Potenzial, das Leben von Millionen Menschen zu verbessern – allerdings nur, wenn damit direkt ein Mehrwert für die Bedürftigsten geschaffen und zur Verfügung gestellt wird, anstatt die Profite jener Unternehmen zu steigern, die ohnehin für die Privilegiertesten arbeiten. Durch den Einsatz dieser Technologien für das soziale Wohl kann es der neuen Unternehmergeneration von heute gelingen, einen dauerhaften Wandel herbeizuführen.
Crisis Text Line ist Empfänger von Mitteln der Patrick J. McGovern Foundation und Solver-Finalist. Die Erwähnung des Unternehmens in diesem Kommentar hat jedoch keinen Einfluss darauf, wie wahrscheinlich es ist, dass Crisis Text Line in das MIT Solve-Programm aufgenommen wird.
Aus dem Englischen von Helga Klinger-Groier