Berta Sándor
Jobban oszthatja el a fejlesztési segélyeket a mesterséges intelligencia
Sokkal hatékonyabbá válhatnak a globális folyamatok.
Az ETH Zürich és a müncheni Lajos-Miksa Egyetem kutatócsoportja mesterséges intelligencia segítségével elemezte a világ 3,2 millió fejlesztési segélyprojektjét, ezáltal láthatóvá váltak a trendek és a finanszírozási hiányosságok. Fejlesztési segélyek segítségével épülnek világszerte iskolák, áramhálózatok, közintézmények. Ugyanakkor a szándék ellenére nem minden program sikeres és hatékony, ezért is fontos lenne, ha ezeket a kezdeményezéseket át lehetne tekinteni.
A svájci és német kutatók egy új elemzési eljárást dolgoztak ki, így vált először lehetővé a fejlesztési segélyekkel kapcsolatos pénzmozgások globális áttekintése. Az eljárást Malte Toetzke és Nicolas Banholzer, az ETH Zürich doktoranduszai, valamint Stefan Feuerriegel, a Lajos-Miksa Egyetem professzor dolgozták ki és a mesterséges intelligenciát alkalmazták arra, hogy a pénzforgalmat különböző tematikus csoportokba (témák, országok, évek szerint stb.) osszák be. Az új algoritmus a 2000 és 2019 között megvalósított 3,2 millió fejlesztési segélyprogramot vizsgálta meg, amelyek keretében összesen 2,8 milliárd dollárt fektettek be. A szoftver a projektleírások alapján osztotta be a kezdeményezéseket 173 tematikus kategóriába, azonban a folyamat során figyelembe kellett vennie, hogy a jelentések a nyelvüket és a szöveghosszúságot tekintve eltérők voltak.
Malte Toetzke elmondta, hogy az eljárást úgy lehet elképzelni, mint amikor valaki egy egész könyvtárat akar kiolvasni és először megpróbálja a hasonló köteteket témaspecifikus polcokra rendezni. Az algoritmusuk 200 különböző dimenziót vesz figyelembe, erre egy ember nem lenne képes. Az eddigi megoldásokhoz képest ez a kategorizálás differenciáltabb és az elemzett programokon alapul. A számos projektet nagyon részletesen tudják strukturálni anélkül, hogy előzetesen tudnák, pontosan mit is keresnek. Ennek köszönhetően számos olyan kategóriát is megtaláltak, amelyeket eddig nem értékeltek ki szisztematikusan vagy csak nemrég óta aktuálisak.
Kiderült, hogy az elmúlt években egyre több pénz folyt a hátrányos helyzetben lévő különböző csoportokat segítő, a klímaváltozással foglalkozó és a fenntarthatóságot, valamint a magángazdaságot támogató programokba. A klímaváltozással foglalkozó projektekbe invesztált fejlesztési segélyek összege a 2015-ös párizsi egyezmény óta a kétszeresére nőtt. Ezzel párhuzamosan viszont szintén 2015 óta enyhén csökkentek az üvegházgázok kibocsátásával, az energiahatékonysággal vagy a biodiverzitással foglalkozó projekteknek juttatott fejlesztési segélyek.
Nicolas Banholzer hozzátette, hogy csak akkor lehet globális viszonylatban észszerűbben koordinálni ezeket a programokat, hogy ha tudják, hogy melyik államokat, területeket és szervezeteket támogatják. S az eljuttatott összegek is csak ebben az esetben használhatók fel az eddiginél sokkal hatékonyabban.
Az ETH Zürich és a müncheni Lajos-Miksa Egyetem kutatócsoportja mesterséges intelligencia segítségével elemezte a világ 3,2 millió fejlesztési segélyprojektjét, ezáltal láthatóvá váltak a trendek és a finanszírozási hiányosságok. Fejlesztési segélyek segítségével épülnek világszerte iskolák, áramhálózatok, közintézmények. Ugyanakkor a szándék ellenére nem minden program sikeres és hatékony, ezért is fontos lenne, ha ezeket a kezdeményezéseket át lehetne tekinteni.
A svájci és német kutatók egy új elemzési eljárást dolgoztak ki, így vált először lehetővé a fejlesztési segélyekkel kapcsolatos pénzmozgások globális áttekintése. Az eljárást Malte Toetzke és Nicolas Banholzer, az ETH Zürich doktoranduszai, valamint Stefan Feuerriegel, a Lajos-Miksa Egyetem professzor dolgozták ki és a mesterséges intelligenciát alkalmazták arra, hogy a pénzforgalmat különböző tematikus csoportokba (témák, országok, évek szerint stb.) osszák be. Az új algoritmus a 2000 és 2019 között megvalósított 3,2 millió fejlesztési segélyprogramot vizsgálta meg, amelyek keretében összesen 2,8 milliárd dollárt fektettek be. A szoftver a projektleírások alapján osztotta be a kezdeményezéseket 173 tematikus kategóriába, azonban a folyamat során figyelembe kellett vennie, hogy a jelentések a nyelvüket és a szöveghosszúságot tekintve eltérők voltak.
Malte Toetzke elmondta, hogy az eljárást úgy lehet elképzelni, mint amikor valaki egy egész könyvtárat akar kiolvasni és először megpróbálja a hasonló köteteket témaspecifikus polcokra rendezni. Az algoritmusuk 200 különböző dimenziót vesz figyelembe, erre egy ember nem lenne képes. Az eddigi megoldásokhoz képest ez a kategorizálás differenciáltabb és az elemzett programokon alapul. A számos projektet nagyon részletesen tudják strukturálni anélkül, hogy előzetesen tudnák, pontosan mit is keresnek. Ennek köszönhetően számos olyan kategóriát is megtaláltak, amelyeket eddig nem értékeltek ki szisztematikusan vagy csak nemrég óta aktuálisak.
Kiderült, hogy az elmúlt években egyre több pénz folyt a hátrányos helyzetben lévő különböző csoportokat segítő, a klímaváltozással foglalkozó és a fenntarthatóságot, valamint a magángazdaságot támogató programokba. A klímaváltozással foglalkozó projektekbe invesztált fejlesztési segélyek összege a 2015-ös párizsi egyezmény óta a kétszeresére nőtt. Ezzel párhuzamosan viszont szintén 2015 óta enyhén csökkentek az üvegházgázok kibocsátásával, az energiahatékonysággal vagy a biodiverzitással foglalkozó projekteknek juttatott fejlesztési segélyek.
Nicolas Banholzer hozzátette, hogy csak akkor lehet globális viszonylatban észszerűbben koordinálni ezeket a programokat, hogy ha tudják, hogy melyik államokat, területeket és szervezeteket támogatják. S az eljuttatott összegek is csak ebben az esetben használhatók fel az eddiginél sokkal hatékonyabban.