TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ CÁC MỤC TIÊU PHÁT
TRIỂN BỀN VỮNG: MỘT BIÊN GIỚI MỚI
Các ngân hàng phát triển công đang quan tâm đến các công cụ AI
để cải thiện tác động của nguồn tài trợ từ họ, bắt đầu với AFD, tổ chức đã giới
thiệu Công cụ tìm kiếm SDG của mình hồi tháng 6. Đối với Régis Marodon,
Cố vấn Tài chính Bền vững tại AFD, "việc trí tuệ nhân tạo gia nhập lĩnh vực phát triển là một bước ngoặt tiềm năng".
Đây chỉ mới là khởi đầu. Régis Marodon, nhà kinh tế học
và Cố vấn tài chính bền vững tại AFD cho biết: "Việc trí tuệ nhân tạo gia
nhập vào lĩnh vực phát triển là một bước ngoặt tiềm năng". "Đó
là một biên giới mới, một thứ có thể thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc,
tựa như khi những chiếc máy tính xuất hiện trong các văn phòng. Chúng ta sẽ có
thể tập trung chuyên môn của mình vào các tác động và mối quan hệ với các đối
tác."
Với các phương pháp mới được thực hiện nhờ những tiến bộ gần
đây trong lĩnh vực (AI) này, giờ đây chúng ta có thể phân tích số lượng lớn dữ liệu về kinh phí
phát triển một cách tức thời, an toàn, tiêu chuẩn hóa, đáng tin cậy và có thể
kiểm chứng được.
"Những hệ thống này ban đầu được Facebook và Instagram phát triển để ngữ cảnh hóa văn bản, nhằm hiểu những gì người dùng thích hoặc không thích và tạo ra quảng cáo nhắm mục tiêu. Tại sao không dùng chúng để giải quyết các vấn đề phức tạp về phát triển bền vững?" Régis Marodon hỏi.
SDG Prospector: một công cụ mới
Các Mục tiêu Phát triển Bền vững vẫn thường được giám sát thủ
công, sử dụng dữ liệu báo cáo. Adeline
Laulanié, nhân viên
dữ liệu tại AFD, chỉ ra: "Cách tiếp cận này đương nhiên có những hạn
chế: việc giám sát không có hệ thống, có thể mang tính chủ quan và phương pháp luận
được sử dụng không nhất thiết giống nhau giữa các tổ chức này với tổ chức khác".
Tập đoàn AFD vừa thiết kế một công cụ mới, SDG Prospector, để đánh giá các tham chiếu đến SDG
trong bất kỳ loại tài liệu nào. Được giới thiệu vào tháng 6 năm 2023, công
cụ này dựa trên mô hình ngôn ngữ do Facebook phát triển, cho phép nó không chỉ
xác định các từ khóa, mà còn đưa các câu vào ngữ cảnh và phân tích các tài liệu
được gửi đến một cách chi tiết hơn.
Xem thêm: "ChatGPT":
Tập đoàn AFD đưa trí tuệ nhân tạo vào hoạt động vì các Mục tiêu Phát triển Bền
vững
Jean-Baptiste Jacouton, nhà nghiên cứu về tài chính bền vững
tại AFD, người đã tham gia vào dự án ngay từ đầu cho biết: "Chúng tôi đã
cung cấp cho SDG Prospector gần 9.000 văn bản từ Liên Hợp Quốc, các chính phủ, các
tổ chức phi chính phủ, là những tài liệu tổng hợp về SDG. Giờ đây, công cụ này
có thể hiểu được liệu một đoạn văn có đề cập đến nó hay không".
Công cụ SDG Prospector có thể lập bản đồ danh mục đầu tư và
báo cáo về hoạt động của các bên liên quan dựa trên các tiêu chí khác
nhau. AFD có hỗ trợ cuộc chiến chống đói nghèo nhiều hơn thông qua các khoản
tài trợ hoặc cho vay không? AFD đóng góp nhiều nhất cho SDG thứ 6 về nước
sạch và vệ sinh ở những quốc gia nào? Câu trả lời được cung cấp chỉ trong
vài giây.
Một số SDG nhất định bị bỏ qua
Các phân tích đã được tiến hành đã tiết lộ bài học đầu tiên: trái
với những gì người ta thường nghĩ, các SDG xuyên suốt như bình đẳng giới, giảm bất bình đẳng và xóa đói giảm nghèo vẫn chỉ chiếm một
phần nhỏ trong
diễn ngôn của các ngân hàng phát triển công.
Thuật toán cũng có thể giải thích các xu hướng lịch sử: chẳng
hạn như tìm hiểu xem một tổ chức tài trợ nhiều hay ít cho các dự án nước sạch ở
các vùng bị ảnh hưởng bởi hạn hán, kiểm tra xem liệu tổ chức đó có hỗ trợ nhiều
chương trình khí hậu như tuyên bố hay không và chúng được thực hiện khi nào và ở
đâu. Đó là một cách đảm bảo rằng các mục tiêu chiến lược được chuyển thành
kết quả hữu hình trên thực tế.
Xem thêm: Giải pháp số và
đổi mới sáng tạo tại AFD Group
Régis Marodon nói: "Công việc của SDG Prospector là mò
kim đáy bể. Mục đích của chúng tôi là cung cấp một công cụ phân tích sẽ trở nên thiết
yếu gần như Excel trên máy tính."
Với tỷ lệ thành công thường đạt trên 90%, SDG Prospector vốn đã
là một tài sản quý giá để hỗ trợ phân tích con người. Công cụ vẫn chưa được
sử dụng trong thực tiễn – mới chỉ là hệ thống dùng thử – nhưng mọi người đều được mời thử nghiệm nó trên trang web chuyên dụng.
Mục tiêu bây giờ là tiếp tục nghiên cứu và dạy thuật toán xác
định 169 mục tiêu được liên kết với 17 SDG. "Sau đó, nó sẽ có thể hoạt
động dựa trên những tương tác giữa các mục tiêu. Ví dụ, một dự án vệ sinh có
tác động đến việc kiểm soát ô nhiễm sông, cũng như kiểm soát ô nhiễm đại dương
và tác động gián tiếp đến việc đánh bắt cá quy mô nhỏ. Chúng tôi sẽ có thể theo
dõi chuỗi nhân quả này trong cách tiếp cận phát triển bền vững thực sự,"
Marodon nói.
Nhóm nghiên cứu quốc tế
Một số tổ chức như OECD (SDG Tracker), Liên hợp quốc (LinkedSDG) và Liên minh châu Âu (SDG Mapper) đã phát triển các thuật toán riêng của họ để lập bản đồ SDG, liên quan đến việc đếm tần số từ. Điểm hạn chế là những cách tiếp cận truyền thống này không cho phép giải thích các tài liệu theo ngữ cảnh.
Một nhóm nghiên cứu quốc tế đã được thành lập để thúc đẩy trao đổi về các vấn đề
AI và phát triển bền vững này. Nhóm gồm khoảng 30 chuyên gia từ Liên Hợp Quốc,
khu vực tư nhân và các ngân hàng phát triển công. Lý do căn bản là để hợp
tác: nỗ lực chia sẻ những phần tốt nhất từ mọi người.
Trong tương lai, ta có thể cung cấp cho các chương trình này một
lượng dữ liệu khổng lồ và yêu cầu chúng xác định các liên kết nhân quả không được
chú ý. Đây là một trong những hứa hẹn lâu dài của dữ liệu lớn, có từ đầu những năm 2010. Nhờ truy cập được dữ liệu
tác động của dự án mà chúng ta, ví dụ, có thể học được những bài học mới một
cách có hệ thống và tránh lặp lại sai lầm.
Marodon nói: "Giá trị của AI là hiển nhiên. Các
ngân hàng phát triển có trách nhiệm lớn hơn trong việc điều chỉnh nguồn tài trợ
của họ cho phù hợp với các Mục tiêu Phát triển Bền vững, và do vậy có trách nhiệm
lớn hơn trong việc thúc đẩy bất cứ điều gì có thể đóng góp vào đó."
Huỳnh Thị Thanh Trúc dịch
Nguồn: Artificial Intelligence & the
Sustainable Development Goals: a New Frontier, Agence Française de Développement, Sep 04,
2023.
Bài có liên quan
