В 2015 году всеми государствами-членами ООН были утверждены 17 целей устойчивого развития мира, направленные на «развитие и одновременную защиту планеты», которые предполагается достичь к 2030 году. Отличная, но крайне амбициозная программа, которая призвана решить вопросы бедности, неравенства, повсеместного распространения образования и медицины, изменений климата и ухудшения состояния окружающей среды и многое другое. Все прекрасно понимают, что одновременное решение столь разноплановых проблем странами с различными законами и культурой, мягко говоря, не самая простая задача. При этом, их решение зависит главным образом от предоставления целевого государственного финансирования и ресурсов, а определение того, какие вопросы следует решать в первую очередь и на какие проекты какое количество средств выделять, является огромной проблемой для правительств всех стран. Эффективное моделирование такого рода сложных сценариев невозможно с использованием традиционных экономико-статистических методов и, как итог, мы имеем огромное количество неэффективно расходуемых средств, хотя и направленных на благое дело. Именно с таким вызовом и должны справиться передовая наука о BigData и искусственный интеллект.
Специалисты Института Алана Тьюринга во главе с доктором Омаром Герреро (Dr Omar A Guerrero) разработали набор аналитических инструментов, которые могут успешно моделировать воздействие различных политических решений на показатели мирового развития. Если упростить, то ПО прогнозирует, что произойдёт, если политики потратят деньги на один проект, а не на другой. Этот инструмент уже успешно протестировали власти Мексики и Уругвая, а на очереди Колумбия. Свою заинтересованность проявило и министерство Великобритании по международному развитию. Как это работает? Модель, разработанная экономистами Лондона и Мексики, включает в себя целый ряд данных, таких как государственные бюджеты, влияние расходов на конкретные направления в прошлом, эффективность правовой системы страны, оценочные потери из-за известных недостатков и т. д., проанализировав которые она предлагает, кому в какое направление стоит инвестировать больше всего, чтобы обеспечить общемировое повсеместное развитие. Сработает ли это?
Идея, безусловно, крайне интересная, и такой алгоритм должен стать шагом вперёд в плане анализа потенциальных последствий инвестирования в различные государственные и общемировые инициативы. Само собой, у него есть свои ограничения. Например, для того, чтобы результаты моделирования были максимально точны, в качестве исходных данных необходимо закладывать как можно больше информации о странах — их бюджеты, расходы, ВВП и многое другое. Далеко не каждая страна будет готова ими делиться, даже под предлогом «на общее благо». Так или иначе, мы пришли к моменту, когда серьёзно готовы рассматривать возможность дать ИИ решать, что будет лучше для нашего развития. В интересное время живём, друзья. Подписывайтесь на S&F, чтобы первыми узнавать самое интересное из мира науки, техники и технологий, и делитесь ссылкой на него с друзьями и в социальных сетях. Ещё у меня есть канал в Telegram и уютный чатик для дискуссий на научные темы. Берегите себя и своих близких. Спасибо, что читаете.
