El Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) del MIT ha concedido financiación a ocho nuevos estudios de investigación para comprender cómo se pueden utilizar las innovaciones de la inteligencia sintético en la lucha contra la pobreza a través de su nuevo Pruebas de IA del tesina.
La era de la IA ha traído un amplio optimismo y incredulidad sobre sus pertenencias en la sociedad. Para usar todo el potencial de la IA, Project AI Evidence (PAIE) identificará qué soluciones de IA funcionan y para quién, y ampliará solo las soluciones más efectivas, inclusivas y responsables, al tiempo que reducirá aquellas que potencialmente puedan causar daño.
PAIE generará evidencia sobre lo que funciona al conectar a gobiernos, empresas tecnológicas y organizaciones sin fines de provecho con economistas de talla mundial en el MIT y en toda la red integral de J-PAL para evaluar y mejorar las soluciones de IA para desafíos sociales arraigados.
La nueva iniciativa da prioridad a las preguntas que los responsables de la formulación de políticas ya se están planteando: ¿las herramientas de enseñanza asistidas por IA ayudan a todos los niños a estudiar? ¿Cómo pueden los sistemas de alerta temprana contra inundaciones ayudar a las personas afectadas por desastres naturales? ¿Pueden los algoritmos de formación inevitable ayudar a resumir la deforestación en la Amazonia? ¿Pueden los chatbots impulsados por IA ayudar a mejorar la vitalidad de las personas? En los próximos abriles, PAIE organizará una serie de concursos de financiación para invitar a propuestas de evaluaciones de herramientas de IA que aborden preguntas como éstas y muchas más.
PAIE cuenta con el apoyo financiero de una subvención de Google.org, apoyo filantrópico de Community Jameel, una subvención del Centro de Investigación para el Explicación Internacional de Canadá y de Explicación Internacional del Reino Unido, y un acuerdo de colaboración con Amazon Web Services. A través de una subvención de Eric y Wendy Schmidt, otorgada por recomendación de Schmidt Sciences, la iniciativa todavía estudiará la IA generativa en el extensión de trabajo, particularmente en países de ingresos bajos y medios.
Alex Diaz, jerarca de IA para el adecuadamente social en Google.org, dice: «Estamos encantados de colaborar con el MIT y J-PAL, que ya son líderes en este espacio, en el Tesina AI Evidence. La IA tiene un gran potencial para beneficiar a todas las personas, pero necesitamos urgentemente estudiar qué funciona, qué no y por qué, si queremos hacer sinceridad este potencial».
“La inteligencia sintético tiene un potencial extraordinario, pero sólo si las herramientas, el conocimiento y el poder para darle forma son accesibles para todos; eso incluye investigación contextualizada y evidencia sobre lo que funciona y lo que no”, agrega Maggie Gorman-Velez, vicepresidenta de logística, regiones y políticas del IDRC. «Es por eso que el IDRC se enorgullece de apoyar este nuevo trabajo de evaluación como parte de nuestro compromiso continuo con la ampliación responsable de innovaciones de IA comprobadas, seguras, inclusivas y relevantes a nivel nave».
J-PAL está en una posición única para ayudar a comprender los pertenencias de la IA en la sociedad: desde su creación en 2003, la red de investigadores de J-PAL ha dirigido más de 2500 evaluaciones rigurosas de políticas y programas sociales en todo el mundo. A través de PAIE, J-PAL reunirá a destacados expertos en tecnología de IA, investigación y política social, en consonancia con el enfoque de la presidenta del MIT, Sally Kornbluth, en la IA generativa como prioridad estratégica.
El PAIE está presidido por el Profesor Joshua Blumenstock de la Universidad de California en Berkeley; Director Ejecutor Universal de J-PAL Iqbal Dhaliwal; y profesor David Yanagizawa-Drott de la Universidad de Zurich.
Nuevas evaluaciones de cuestiones políticas urgentes
Los estudios financiados en la primera ronda de competencia de PAIE exploran cuestiones urgentes en sectores secreto como la educación, la vitalidad, el clima y las oportunidades económicas.
¿Cómo puede la IA ser más eficaz en las aulas, ayudando tanto a estudiantes como a profesores?
Existente investigación muestra que el formación personalizado es importante para los estudiantes, pero difícil de implementar con bienes limitados. En Kenia, la empresa social educativa EIDU ha desarrollado una útil de inteligencia sintético que ayuda a los docentes a identificar brechas de formación y adaptar sus planes de lecciones diarios. En India, la estructura no oficial (ONG) Pratham está desarrollando una útil de inteligencia sintético para aumentar el impacto y la escalera de la investigación basada en evidencia. Enseñar al nivel adecuado acercarse. Los investigadores de J-PAL Daron Acemoglu, Iqbal Dhaliwal y Francisco Gallego trabajarán con ambas organizaciones para estudiar los pertenencias y el potencial de estos diferentes casos de uso en La productividad de los profesores y el formación de los estudiantes..
¿Pueden las herramientas de IA resumir los prejuicios de clase en las escuelas?
Los investigadores están colaborando con el Servicio de Educación de Italia para evaluar si las herramientas de IA pueden ayudar cerrar las brechas de clase en el desempeño de los estudiantes abordando los prejuicios inconscientes de los docentes. Michela Carlana y Will Dobbie, afiliados de J-PAL, inmediato con Francesca Miserocchi y Eleonora Patacchini, estudiarán los impactos de dos herramientas de inteligencia sintético, una que ayuda a los docentes a predecir el desempeño y una segunda que brinda feedback en tiempo auténtico sobre la disparidad de sus decisiones.
¿Puede la IA ayudar a los orientadores profesionales a descubrir más oportunidades laborales?
En Kenia, los investigadores están evaluando si una útil de inteligencia sintético puede identificar habilidades pasadas por detención y desbloquear oportunidades de empleoparticularmente para los jóvenes, las mujeres y aquellos sin educación formal. En colaboración con las ONG Swahilipot y Tabiya, Jasmin Baier y el investigador de J-PAL Christian Meyer evaluarán cómo la útil cambia las estrategias de búsqueda de empleo y empleo de las personas. Este estudio arrojará luz sobre la IA como complemento, más que como sustituto, de la experiencia humana en la orientación profesional.
Pensando en el futuro
A medida que evoluciona el uso de la IA en el sector social, estas evaluaciones son un primer paso para descubrir soluciones efectivas y responsables que contribuyan en veterano medida a aliviar la pobreza y la desigualdad.
Dhaliwal de J-PAL señala: «J-PAL tiene una larga historia de evaluación de tecnología innovadora y su capacidad para mejorar la vida de las personas. Si adecuadamente la IA tiene un potencial increíble, necesitamos maximizar sus beneficios y minimizar los posibles daños. Agradecemos a nuestros donantes, patrocinadores y colaboradores por su apoyo catalizador en el extensión de PAIE, que nos ayudará a hacer exactamente eso al continuar ampliando la evidencia sobre los impactos de las innovaciones de IA».
J-PAL todavía está buscando nuevos colaboradores que compartan su visión de descubrir y ampliar soluciones de inteligencia sintético del mundo auténtico. Su objetivo es apoyar a más gobiernos y organizaciones del sector social que quieran adoptar la IA de guisa responsable, y continuará ampliando la financiación para nuevas evaluaciones y brindando orientación política basada en las últimas investigaciones.
Para obtener más información sobre el Tesina AI Evidencia, suscribir al boletín de J-PAL o contacte [email protected].