בעידן שבו בינה מלאכותית (AI) משנה כל היבט בחיינו, מתפתח תחום מרתק שמבטיח להשפיע על החברה בדרכים עמוקות ומשמעותיות: בינה מלאכותית לשינוי חברתי, או בקיצור ( AI for Social Impact – AI4SI). בניגוד ליישומים מסחריים שזוכים לכותרות ראשיות, AI4SI פועל לעיתים קרובות מאחורי הקלעים, מתמקד באתגרים חברתיים ומנסה לשפר את חייהם של אלה שקולם לא תמיד נשמע.

AI4SI אינו רק עוד ענף טכנולוגי; זוהי גישה חדשנית המשלבת בין היכולות המתקדמות ביותר של בינה מלאכותית לבין מחויבות עמוקה לצדק חברתי ושיפור חיי אדם. בעוד שמחקר AI מסורתי מתמקד בפיתוח אלגוריתמים וטכנולוגיות, AI4SI שם את ההשפעה החברתית במרכז. המטרה היא לא רק לפתח כלים חדשניים, אלא להביא לשינוי ממשי ומדיד בשטח.

ישנן מגוון יוזמות שונות בתחום, כמו כנס AI for Good בשיתוף עם ITU – שמחבר בין בעיות זדוניות מורכבות למומחי בינה מלאכותית; או Partnership on AI–  קואליציה של חברות טכנולוגיה, אקדמיה וארגונים חברתיים הפועלת לקידום שימוש אחראי ב-AI.

גם המחקר האקדמי בתחום מתפתח במהירות. מאמר סקירה מקיף משנת 2020 ניתח יותר מ-1,000 מאמרים אקדמיים בתחום AI4SI, מציע טקסונומיה של התחום ומזהה מגמות מרכזיות. המחקר מצביע על גידול משמעותי בפרסומים בתחום, במיוחד בנושאי בריאות, תחבורה, וחינוך.

התחום מתאפיין בשלושה עקרונות מרכזיים:

• הצלחה נמדדת ביכולת להדגים שיפור ממשי בחיי אנשים או בסביבה. 
• ישנה התמקדות מכוונת בקבוצות פגיעות ומוחלשות, אלה שלרוב נשארות מאחור במרוץ הטכנולוגי.
•  לבסוף, AI4SI מנסה לתת מענה לבעיות שלא זכו עד כה לתשומת לב מספקת מצד חוקרי AI, אם בשל מורכבותן או בשל היעדר תמריצים כלכליים.

הפוטנציאל של AI לקבלת החלטות אובייקטיבית יותר מציע הזדמנות לשיפור ההוגנות בתחומים כמו הקצאת משאבים ומתן שירותים ציבוריים. מחקר מרכזי אחר מראה כיצד אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לסייע בהקצאה יעילה והוגנת יותר של משאבי רווחה, תוך צמצום הטיות אנושיות.

יכולתן של מערכות AI לגלות תובנות חדשות מתוך כמויות עצומות של נתונים פותחת הזדמנויות לפתרונות חדשניים לבעיות חברתיות מורכבות. לדוגמה, פרויקט של האו"ם UN Global Pulse משתמש ב-AI כדי לנתח נתוני לוויין ומדיה חברתית לזיהוי מוקדם של משברים הומניטריים. תובנות אלו מאפשרות תגובה מהירה יותר ויעילה יותר למצבי חירום.

הצמיחה הגדולה בתחום של AI לשינוי חברתי מצמיחה גם קואליציות בינלאומיות להידברות, הסכמות, שיתופי פעולה רגולטוריים ודיון בדילמות אתיות.

איך זה נראה בשטח? כמה דוגמאות של שימושי בינה מלאכותית לאתגרים חברתיים

I. מניעת התמכרויות בקרב בני נוער: AI כמגן דיגיטלי – בעולם שבו הרשתות החברתיות הפכו לחלק בלתי נפרד מחיי בני הנוער, AI מציע דרך חדשה לזהות ולסייע לנוער בסיכון. חוקרים פיתחו אלגוריתמים מתוחכמים המנתחים פוסטים ברשתות חברתיות ותשובות לסקרים כדי לזהות סימני אזהרה מוקדמים לשימוש בסמים או התנהגויות מסוכנות אחרות.

המערכת לא רק מזהה מילות מפתח, אלא מנתחת את ההקשר, הטון, ודפוסי התקשורת לאורך זמן. כאשר המערכת מזהה דגלים אדומים, היא יכולה להתריע בפני עובדים סוציאליים או יועצים, מה שמאפשר התערבות מוקדמת ותמיכה. חשוב לציין שהמערכת פועלת תוך שמירה קפדנית על פרטיות ואתיקה, עם מנגנוני הסכמה ושקיפות מובנים.

פרויקט פיילוט שנערך במספר ערים בארה"ב הראה ירידה של 20% בשיעורי השימוש בסמים בקרב בני נוער שזוהו על ידי המערכת, בהשוואה לקבוצת הביקורת. זוהי דוגמה מצוינת לאופן שבו AI יכול לשמש ככלי תומך בידי אנשי מקצוע, ולא כתחליף להם.

 II. שימור חיות בר בעידן הדיגיטלי – בלב הג'ונגלים של אפריקה ובמעמקי האוקיינוסים, AI משחק תפקיד מכריע במאמצי השימור. פרויקט Flukebook, למשל, משתמש בטכנולוגיות ראייה ממוחשבת מתקדמות כדי לזהות ולעקוב אחר לווייתנים ודולפינים. המערכת מנתחת תמונות שצולמו על ידי חוקרים ותיירים, ומזהה פרטים ייחודיים כמו צורת הזנב או דפוסי צבע על גוף החיה. זה מאפשר לחוקרים לעקוב אחר תנועות של פרטים ואוכלוסיות לאורך זמן, להבין דפוסי נדידה, ולזהות איומים פוטנציאליים.

באופן דומה, ביבשה, מערכות AI מנתחות תמונות ממצלמות מעקב ביערות כדי לזהות ולספור בעלי חיים נדירים. זה לא רק מספק מידע חיוני על גודל האוכלוסייה והתפוצה של מינים בסכנת הכחדה, אלא גם מסייע לזהות פעילות בלתי חוקית כמו ציד. הנתונים הללו מסייעים לרשויות השימור לתכנן פעולות ממוקדות ויעילות יותר להגנה על החי והצומח.

III. מהפכת התחבורה החכמה: נגישות ושוויון על גלגלים: בערים ברחבי העולם, AI משנה את פני התחבורה הציבורית ומערכות שיתוף נסיעות. בסינגפור, למשל, מערכת תחבורה חכמה מבוססת AI מנתחת נתונים בזמן אמת ממגוון מקורות – כולל טלפונים ניידים, מצלמות תנועה, ואפילו רשתות חברתיות – כדי לחזות ולנהל את זרימת התנועה. המערכת מתאימה את תדירות האוטובוסים והרכבות בהתאם לביקוש, ומציעה מסלולים חלופיים בזמן עומסים או אירועים מיוחדים.

אבל ההשפעה של AI בתחבורה היא מעבר ליעילות בלבד. בערים כמו ניו יורק ולונדון, אלגוריתמים חדשניים מסייעים בתכנון מסלולי נסיעה נגישים לאנשים עם מוגבלויות. המערכות הללו לא רק מתחשבות במרחק ובזמן, אלא גם בגורמים כמו נגישות לכיסאות גלגלים, זמינות של מעליות בתחנות, ואפילו רמות רעש ועומס שעלולות להשפיע על אנשים עם רגישויות שונות.

התוצאה היא מהפכה של ממש בנגישות ובשוויון בתחבורה. אנשים שבעבר התקשו להתנייד בעיר יכולים כעת לתכנן נסיעות בקלות רבה יותר, מה שמגביר את העצמאות שלהם ומאפשר להם להשתתף באופן מלא יותר בחיי העיר.

לא כל הנוצץ, זהב :  AI4SI והאתגרים שבדרך

השימוש בבינה מלאכותית (AI) כמנוע לשינוי חברתי הוא לא גלולת קסם, ויש בהחלט סכנות ואתגרים.  אחד האתגרים
המרכזיים הוא הפער הדיגיטלי, שעלול להתרחב כתוצאה מהטמעת טכנולוגיות AI. מחקר שפורסם ב-Nature מדגיש כי אוכלוסיות מוחלשות, שכבר סובלות מנגישות מוגבלת לטכנולוגיה, עלולות להיוותר מאחור בעידן ה-AI אם לא יינקטו צעדים מכוונים לגישור על הפער. 

בנוסף, סוגיית ההטיות האלגוריתמיות מהווה אתגר משמעותי. מערכות AI, המאומנות על נתונים היסטוריים, עלולות לשכפל או אף להעצים הטיות חברתיות קיימות. דו"ח מקיף של מכון AI Now מאוניברסיטת ניו יורק חושף כיצד הטיות אלו יכולות להשפיע על תחומים קריטיים כמו בריאות, חינוך ומערכת המשפט. התמודדות עם אתגר זה דורשת לא רק פתרונות טכניים, אלא גם שיתוף פעולה הדוק בין מפתחי AI, מדעני חברה ומומחי אתיקה.

שקיפות ואחריותיות מהוות אתגר נוסף, במיוחד כאשר מדובר במערכות AI מורכבות המשמשות לקבלת החלטות בעלות השפעה חברתית משמעותית. הקושי בהבנת תהליכי קבלת ההחלטות של מערכות אלו, המכונה לעיתים "הקופסה השחורה של AI", מעלה שאלות אתיות ומשפטיות כבדות משקל. ארגון ה-OECD פרסם הנחיות מקיפות בנושא, המדגישות את הצורך בשקיפות ואחריותיות בפיתוח ויישום של מערכות AI.

סכנה נוספת היא בתחום אבטחת המידע והפרטיות. איסוף ועיבוד מידע רגיש על אוכלוסיות פגיעות מעלה חששות כבדים לגבי אפשרות של דליפת מידע או שימוש לרעה. דו"ח של ארגון Privacy International מתריע על הסיכונים הכרוכים בשימוש ב-AI במערכות רווחה וקורא לפיתוח מסגרות רגולטוריות חזקות יותר להגנה על פרטיות.

אתגר נוסף הוא הערכת ההשפעה. בעוד שבעולם העסקי קל יחסית למדוד הצלחה במונחים של רווח או צמיחה, מדידת השפעה חברתית היא משימה מורכבת הרבה יותר. היא דורשת מחקרי שטח ארוכי טווח, ולעיתים הפתרונות הטכנולוגיים המהירים יכולים לייצר השפעות חיצוניות ואף להחמיר את סיבות השורש של הבעיה (ולייצר לולאות משוב בתוך המערכת שבעצם מקבעות את הדפוסים שהובילו לבעיה מדרך תחילה – מוזמנים להעיף מבט בקורס מיפוי מערכתי שעוסק בדיוק בשאלות אלו)

אז מה השורה התחתונה?

כמו בהרבה דברים, אין שורה תחתונה… או כמו שאומרים אצלנו "זה מורכב".

בעוד ש-AI מציע פוטנציאל עצום לקידום שינוי חברתי חיובי, חשוב ליישמו באופן מאוזן ומושכל. התמודדות עם האתגרים, מיצוי ההיזדמנויות והתגברות על הסכנות דורשים שיתוף פעולה בין-דיסציפלינרי, פיתוח מסגרות אתיות ורגולטוריות חזקות, ודיאלוג מתמשך עם הקהילות המושפעות. רק כך נוכל להבטיח כי הכוח העצום של AI אכן ירתם לטובת שיפור חייהם של כל בני האדם. העבודה עם אוכלוסיות פגיעות מעלה שאלות אתיות מורכבות, במיוחד בנוגע לשימוש במידע אישי ולהשפעות ארוכות טווח של התערבויות מבוססות AI, ואנחנו נמצאים בעיצומו של תהליך – סלילת הכביש תוך כדי נסיעה.