人工智能需要法规和连通性来解决贫困

看到农民使用智能手机访问有关农药或诊断作物疾病的定制信息的看法曾经是无法想象的。但是，一个基于人工智能（AI）的应用程序允许农民这样做，已经下载了将近1000万次，用户每天上传20,000张图像。

数字技术正在改变农业，以及从健康，教育到城市规划和保护的每个发展领域。beplay下载官网西西软件现在，诸如AI之类的所谓边境技术具有更大的潜力。

But will AI live up to the hype? And what are the risks of its rapid rise in development settings?

在这个聚光灯下，我们研究AI用于非洲，亚洲和拉丁美洲的社会良好和经济发展的一些方式，以及该技术带来的挑战。

在拉丁美洲，科学家，研究人员和企业家正在为许多健康应用使用AI - 预测登革热疫情，精神病疾病或诊断阿尔茨海默氏症。阿根廷国家科学技术研究委员会研究员圣地亚哥·米里卡（Santiago Miriuka）说：“ AI将改变整个医学。”

但是，研究人员还强调了对这些技术进行更多协调和投资的需求，并说仍然缺乏现实世界的应用。

在塞内加尔,当局正在开拓“智能花旗es” as a means of tackling burgeoning urbanisation, with AI used to control transport, waste management and even care services. But poor connectivity is a huge obstacle to the emergence of these intelligent cities across the continent, according to AI researcher Seydina Moussa Ndiaye.

尽管智能手机似乎无处不在，但在许多低收入国家 /地区，移动和数据网络仍然不足，这意味着许多AI应用程序都是不开始的。对于基于印度的非营利性Wadhwani AI等组织来说，这是一个重大挑战，该组织开发了用于农业和医疗保健的AI计划，以解决棉花害虫，结核病和低出生体重。

高级计划总监Neeraj Agrawal说，政府和计划实施者不仅需要了解AI可以做什么，还需要了解什么问题不能解决。他认为伙伴关系至关重要。

联合国亚洲和太平洋经济社会委员会（ESCAP）和Google本月发表的关于公共服务交付的AI的联合报告同一观点。它强调了公有私人合作伙伴关系将行业知识和专业知识带入政府倡议的重要性。它说，政府必须制定框架来规范这些伙伴关系并增加公众对AI项目的信息的访问。这些项目必须根据其文化，语言和组织环境进行定制。

例如，AI技术允许大量数据收集。但是，这些数据怎么办？如何保护普通人免受滥用呢？

法规是一个与专家谈论AI开发中时一次又一次出现的词。这是一个正在与全球陷入困境的问题，但低收入国家尤其容易受到这个快速发展的领域的监管。

瑞士Eth Zurich University的健康道德研究人员Effy Vayena警告说，随着大型西方大型公司在扩展时，“其他殖民主义”的危险low-income countries in return for their data。In 2017, Canada became the first country in the world to introduce an AI strategy, and the country’s International Development Centre (IDRC) published a white paper the following year on AI and human development. It outlined a number of risks, including the threat to privacy and risk of exacerbating existing inequalities by superimposing societal bias on AI applications. The loss of jobs that comes with increased automation was also cited as a concern.

本文确定了三个领域行动是needed: policies and regulations; inclusive and ethical AI applications; and infrastructure and skills. And it points to the urgent need for research in all of these areas.

全球南方的连通性和基础设施差距显然需要解决AI是否实现其潜力。在研究和培训中需要投资。但同样重要的是，监管和法律框架可以保护普通人免受这项技术的负面影响。

If these challenges can be addressed, AI could be instrumental in lifting billions out of poverty.