AI đại diện cho một bước tiến trong khả năng của loài người để vượt qua những thách thức lớn nhất. AI có thể đóng góp vào ba lĩnh vực lớn cho các Mục tiêu Toàn cầu của Liên Hợp Quốc.

Năm 2015, tất cả 193 quốc gia thành viên của Liên Hợp Quốc đã phê chuẩn Mục tiêu phát triển bền vững (SDG) 2030: kêu gọi hành động để “xóa đói nghèo, bảo vệ hành tinh và đảm bảo tất cả mọi người được hưởng hòa bình và thịnh vượng.”

Liên Hợp Quốc nhấn mạnh rằng Khoa học, Công nghệ và Đổi mới (STI) sẽ rất quan trọng trong việc theo đuổi các mục tiêu đầy tham vọng này. Những tiến bộ nhanh chóng trong các công nghệ chỉ mới thực sự xuất hiện trong thập kỷ qua như Internet Vạn Vật (IoT), Blockchain và kết nối mạng tiên tiến với các ứng dụng SDG thú vị.

Mục tiêu phát triển bền vững

Không có sự đổi mới nào được dự đoán sẽ phổ biến và có thể biến đổi hơn so với trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Một nghiên cứu gần đây của Viện toàn cầu McKinsey cho thấy AI có thể tăng khoảng 16% sản lượng toàn cầu vào năm 2030 – tương đương khoảng 13 nghìn tỷ USD. McKinsey ước tính sự gia tăng năng suất hàng năm mà nó mang lại có thể vượt qua tác động của các công nghệ đã làm thay đổi căn bản thế giới của chúng ta như máy hơi nước, máy tính và internet băng thông rộng.

Đóng góp của AI

AI/ ML không chỉ mang tính cách mạng theo cách riêng của nó, mà còn ngày càng tập trung vào nền tảng mà thế hệ công nghệ tiếp theo đang được xây dựng. Nhưng tốc độ và quy mô của sự thay đổi mà nó sẽ mang lại cũng tạo ra những rủi ro mà nhân loại phải rất nghiêm túc.

Một nghiên cứu kết luận rằng AI/ ML sẽ trực tiếp đóng góp cho ít nhất 12 trong số 17 SDGs – có khả năng nhiều hơn bất kỳ công nghệ mới nổi nào khác. Dưới đây là tiềm năng của AI/ ML trong ba lĩnh vực là trọng tâm của các Mục tiêu Toàn cầu: bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe và cứu trợ thảm họa và vận chuyển.

GIẢI PHÁP TÀI CHÍNH

AI/ ML đang ngày càng giúp các tổ chức tài chính tạo ra các mô hình kinh doanh để phục vụ cho những người không gửi nhà băng. Ví dụ, một trong những rào cản lớn nhất đối với việc phát hành các khoản vay là nhiều cá nhân và doanh nghiệp siêu nhỏ không có lịch sử tín dụng chính thức. Các công ty khởi nghiệp đang ngày càng phát triển các thuật toán ML trên các nguồn dữ liệu phi truyền thống để thiết lập uy tín của họ – từ các đơn đặt hàng và lịch sử thanh toán cho đến kiểm tra tâm lý. Phân tích dữ liệu về năng suất cây trồng và mô hình khí hậu có thể được sử dụng để giúp nông dân sử dụng đất của họ hiệu quả hơn – giảm rủi ro cho người cho vay và nhà cung cấp bảo hiểm.

AI/ ML cũng đang được sử dụng để giúp các nhà cung cấp dịch vụ giảm chi phí tại các thị trường nơi doanh thu trên mỗi khách hàng thường rất nhỏ. Chúng bao gồm quản lý tài chính cá nhân tự động, chat-bot dịch vụ khách hàng và các cơ chế phát hiện gian lận.

SỨC KHỎE VÀ CỨU TRỢ THẢM HỌA

Sự bất bình đẳng giữa các dịch vụ chăm sóc sức khỏe ở thành thị và nông thôn là một vấn đề cấp bách ở nhiều nước đang phát triển.

Khu vực nông thôn với cơ sở hạ tầng nghèo nàn thường bị thiếu hụt nghiêm trọng các chuyên gia và cơ sở y tế có trình độ. Điện thoại thông minh và thiết bị y tế cầm tay có cảm biến sinh trắc học mang các công cụ của văn phòng bác sĩ đến các bệnh nhân tại nhà của bệnh nhân – hoặc một địa điểm chung trong trung tâm làng để sử dụng chúng. AI sau đó tự động hóa phần lớn công việc chẩn đoán và kê đơn theo truyền thống được thực hiện bởi các bác sĩ. Điều này có thể giảm chi phí, cho phép chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn và giảm bớt gánh nặng cho nhân viên y tế làm việc quá sức.

AI cũng đang được sử dụng để có được nguồn cung cấp y tế ở những nơi cần thiết. Một start-up có tên Zipline đang sử dụng AI để lên lịch và điều phối máy bay không người lái để đưa máu và thiết bị đến các vùng nông thôn ở Rwanda (và các quốc gia khác ở Châu Phi) , nơi rất khó tiếp cận bằng đường bộ. Các bác sĩ đặt hàng những gì họ cần thông qua một hệ thống nhắn tin văn bản và AI xử lý việc giao hàng. Điều này làm giảm đáng kể thời gian cần thiết để lấy máu trong trường hợp khẩn cấp và tránh lãng phí.

Với cứu trợ thảm họa, các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu từ các nguồn tin tức, phương tiện truyền thông xã hội, v.v. có thể giúp hợp lý hóa các hoạt động khủng hoảng và hỗ trợ nhân đạo. Ví dụ, dự đoán thời gian thực do AI cung cấp về nơi xảy ra động đất hoặc lũ lụt gây thiệt hại nhiều nhất có thể giúp các phi hành đoàn khẩn cấp quyết định nơi tập trung nỗ lực của họ.

VẬN CHUYỂN

Ô tô không người lái là một phần nổi của tảng băng trôi. Quy mô chưa từng có của sự gia tăng đô thị hóa sắp tới đưa ra một loạt các vấn đề lớn cho AI để giải quyết. Theo Liên Hợp Quốc, 2,5 tỷ người sẽ chuyển đến các thành phố vào năm 2050 – 93% trong số họ ở các nước thu nhập thấp và trung bình – tạo ra những thách thức về nguồn cung đáng kinh ngạc.

Giao thông công cộng phải là trung tâm của bất kỳ giải pháp nào chứ không phải phương tiện cá nhân. Chúng ta đã thấy đâu đó cách AI có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các mạng lưới giao thông đô thị. Ví dụ, các hệ thống tàu điện ngầm ở Hồng Kông và Singapore sử dụng dữ liệu về hàng triệu hành khách mỗi ngày và các hành trình riêng của họ thực hiện để xác định phân bổ tốt nhất cho các chuyến tàu và lịch trình của họ.

Tương tự, AI được thiết lập để chuyển đổi các ngành công nghiệp vận tải và vận chuyển toàn cầu bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa các tuyến đường. Những đổi mới này sẽ giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và chi phí, đồng thời cắt giảm thời gian hành trình.

Vân Thùy

Lược dịch theo KDnuggets


Ý tưởng về sự hợp tác giữa con người và máy móc không chỉ còn là câu chuyện viễn tưởng, tuy nhiên để đảm bảo sự đồng hành này được an toàn và đem lại những lợi ích quý giá đối với nhân loại, cần một cơ chế kiểm soát với các hành động của AI.  Trong Mô hình AIWS 7 lớp thuộc Sáng kiến Xã hội Trí tuệ nhân tạo (AIWS) phát triển bởi Viện Michael Dukakis, lớp đầu tiên tập trung vào xây dựng một quy chuẩn trách nhiệm để điều hành những công dân AI và đảm bảo rằng AI có thể hòa nhập một cách an toàn vào xã hội.