Trí tuệ nhân tạo và các mục tiêu phát triển bền vững: một biên giới mới
Agence Française de Développement
8.11.23
https://www.phantichkinhte123.com/2023/11/tri-tue-nhan-tao-va-cac-muc-tieu-phat-trien-ben-vung.html
Các ngân hàng phát triển công đang quan tâm đến các
công cụ AI để cải thiện tác động của nguồn tài trợ từ họ, bắt đầu với AFD,
tổ chức đã giới thiệu Công cụ tìm kiếm SDG của mình hồi tháng
6. Đối với Régis Marodon, Cố vấn Tài chính Bền vững tại AFD, "việc trí
tuệ nhân tạo gia nhập lĩnh vực phát triển là một bước ngoặt tiềm
năng".
Ngày càng có nhiều tổ chức và các bên liên
quan về phát triển bắt đầu xem xét và triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) liên
quan đến các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDG) của Liên Hợp Quốc. Các cuộc đàm phán
bàn tròn sẽ tập trung vào việc sử dụng phân
tích dữ liệu và AI để nâng cao tác động của các dự án phát triển tại
cuộc họp thường niên của các ngân hàng phát triển công, tức Hội
nghị thượng đỉnh Tài chính chung, được tổ chức từ ngày 4 đến ngày
6 tháng 9 tại Cartagena, Colombia.
Đây chỉ mới là khởi đầu. Régis Marodon,
nhà kinh tế học và Cố vấn tài chính bền vững tại AFD cho biết: "Việc trí
tuệ nhân tạo gia nhập vào lĩnh vực phát triển là một bước ngoặt tiềm
năng". "Đó là một biên giới mới, một thứ có thể thay đổi hoàn
toàn cách chúng ta làm việc, tựa như khi những chiếc máy tính xuất hiện trong
các văn phòng. Chúng ta sẽ có thể tập trung chuyên môn của mình vào các tác động
và mối quan hệ với các đối tác."
Với các phương pháp mới được thực hiện nhờ những
tiến bộ gần đây trong lĩnh vực (AI) này, giờ đây chúng ta có thể phân
tích số lượng lớn dữ liệu về kinh phí phát triển một cách tức thời, an toàn,
tiêu chuẩn hóa, đáng tin cậy và có thể kiểm chứng được.
"Những hệ thống này ban đầu được Facebook
và Instagram phát triển để ngữ cảnh hóa văn bản, nhằm hiểu những gì người dùng
thích hoặc không thích và tạo ra quảng cáo nhắm mục tiêu. Tại sao không dùng
chúng để giải quyết các vấn đề phức tạp về phát triển bền vững?" Régis
Marodon hỏi.
SDG Prospector: một
công cụ mới
Các Mục tiêu Phát triển Bền vững vẫn thường được
giám sát thủ công, sử dụng dữ liệu báo cáo. Adeline Laulanié, nhân viên dữ liệu tại AFD, chỉ ra: "Cách tiếp cận này đương
nhiên có những hạn chế: việc giám sát không có hệ thống, có thể mang tính chủ
quan và phương pháp luận được sử dụng không nhất thiết giống nhau giữa các tổ
chức này với tổ chức khác".
Tập đoàn AFD vừa thiết kế một công cụ mới, SDG Prospector, để đánh giá các tham chiếu đến SDG trong bất kỳ loại tài liệu
nào. Được giới thiệu vào tháng 6 năm 2023, công cụ này dựa trên mô hình
ngôn ngữ do Facebook phát triển, cho phép nó không chỉ xác định các từ khóa, mà
còn đưa các câu vào ngữ cảnh và phân tích các tài liệu được gửi đến một cách
chi tiết hơn.
Xem thêm: "ChatGPT": Tập đoàn AFD đưa trí tuệ
nhân tạo vào hoạt động vì các Mục tiêu Phát triển Bền vững
Jean-Baptiste Jacouton, nhà nghiên cứu về tài
chính bền vững tại AFD, người đã tham gia vào dự án ngay từ đầu cho biết:
"Chúng tôi đã cung cấp cho SDG Prospector gần 9.000 văn bản từ Liên Hợp Quốc,
các chính phủ, các tổ chức phi chính phủ, là những tài liệu tổng hợp về SDG. Giờ
đây, công cụ này có thể hiểu được liệu một đoạn văn có đề cập đến nó hay
không".
Công cụ SDG Prospector có thể lập bản đồ danh
mục đầu tư và báo cáo về hoạt động của các bên liên quan dựa trên các tiêu chí
khác nhau. AFD có hỗ trợ cuộc chiến chống đói nghèo nhiều hơn thông qua
các khoản tài trợ hoặc cho vay không? AFD đóng góp nhiều nhất cho SDG thứ
6 về nước sạch và vệ sinh ở những quốc gia nào? Câu trả lời được cung cấp
chỉ trong vài giây.
Một số SDG nhất định bị bỏ qua
Các phân tích đã được tiến hành đã tiết lộ bài
học đầu tiên: trái với những gì người ta thường nghĩ, các SDG xuyên suốt
như bình
đẳng giới, giảm bất
bình đẳng và xóa đói giảm nghèo vẫn chỉ chiếm một phần nhỏ trong diễn ngôn của các
ngân hàng phát triển công.
Thuật toán cũng có thể giải thích các xu hướng
lịch sử: chẳng hạn như tìm hiểu xem một tổ chức tài trợ nhiều hay ít cho các dự
án nước sạch ở các vùng bị ảnh hưởng bởi hạn hán, kiểm tra xem liệu tổ chức đó
có hỗ trợ nhiều chương trình khí hậu như tuyên bố hay không và chúng được thực
hiện khi nào và ở đâu. Đó là một cách đảm bảo rằng các mục tiêu chiến lược
được chuyển thành kết quả hữu hình trên thực tế.
Xem thêm: Giải pháp số và đổi mới sáng tạo tại AFD Group
Régis Marodon nói: "Công việc của SDG
Prospector là mò kim đáy bể. Mục đích của chúng tôi là cung cấp một công cụ
phân tích sẽ trở nên thiết yếu gần như Excel trên máy tính."
Với tỷ lệ thành công thường đạt trên 90%, SDG
Prospector vốn đã là một tài sản quý giá để hỗ trợ phân tích con người. Công
cụ vẫn chưa được sử dụng trong thực tiễn – mới chỉ là hệ thống dùng thử –
nhưng mọi người đều
được mời thử nghiệm nó trên trang web chuyên dụng.
Mục tiêu bây giờ là tiếp tục nghiên cứu và dạy
thuật toán xác định 169 mục tiêu được liên kết với 17 SDG. "Sau đó,
nó sẽ có thể hoạt động dựa trên những tương tác giữa các mục tiêu. Ví dụ, một dự
án vệ sinh có tác động đến việc kiểm soát ô nhiễm sông, cũng như kiểm soát ô
nhiễm đại dương và tác động gián tiếp đến việc đánh bắt cá quy mô nhỏ. Chúng
tôi sẽ có thể theo dõi chuỗi nhân quả này trong cách tiếp cận phát triển bền vững
thực sự," Marodon nói.
Nhóm nghiên cứu quốc tế
Một số tổ chức như OECD (SDG Tracker), Liên hợp quốc (LinkedSDG)
và Liên minh châu Âu (SDG Mapper) đã phát triển các thuật
toán riêng của họ để lập bản đồ SDG, liên quan đến việc đếm tần số từ. Điểm
hạn chế là những cách tiếp cận truyền thống này không cho phép giải thích các
tài liệu theo ngữ cảnh.
Một nhóm nghiên cứu quốc tế đã được thành lập
để thúc đẩy trao đổi về các vấn đề AI và phát triển bền vững này. Nhóm gồm
khoảng 30 chuyên gia từ Liên Hợp Quốc, khu vực tư nhân và các ngân hàng phát
triển công. Lý do căn bản là để hợp tác: nỗ lực chia sẻ những phần tốt nhất
từ mọi người.
Trong tương lai, ta có thể cung cấp cho các
chương trình này một lượng dữ liệu khổng lồ và yêu cầu chúng xác định các liên
kết nhân quả không được chú ý. Đây là một trong những hứa hẹn lâu dài của dữ liệu lớn,
có từ đầu những năm 2010. Nhờ truy cập được dữ liệu tác động của dự án mà
chúng ta, ví dụ, có thể học được những bài học mới một cách có hệ thống và
tránh lặp lại sai lầm.
Marodon nói: "Giá trị của AI là hiển
nhiên. Các ngân hàng phát triển có trách nhiệm lớn hơn trong việc điều chỉnh
nguồn tài trợ của họ cho phù hợp với các Mục tiêu Phát triển Bền vững, và do vậy
có trách nhiệm lớn hơn trong việc thúc đẩy bất cứ điều gì có thể đóng góp vào
đó."
Huỳnh Thị Thanh Trúc dịch
Nguồn: Artificial Intelligence & the Sustainable Development Goals: a New
Frontier, Agence Française de Développement,
Sep 04, 2023.
Bài có liên quan
·
Các nhà khoa học cần làm gì để đẩy nhanh tiến độ thực thi các SDG
No comments:
Post a Comment