Inteligência artificial e ciência cidadã se unem para combater a pobreza global

A partir do final de 2020, durante a pandemia de COVID-19, tensões de milhares de vilarejos empobrecidos em Togo receberam notícias positivas: estavam aptos a receber cerca de US$ 10 a cada duas semanas em suas contas de dinheiro móvel. Este projeto, chamado Novissi, que significa "solidariedade" na língua Éwé, utilizou inteligência artificial (IA) para identificar beneficiários, uma abordagem necessária devido à impossibilidade de realizar pesquisas presenciais durante a crise sanitária. Liderado pela ministra da Economia Digital e Transformação de Togo, Cina Lawson, em parceria com cientistas da Universidade da Califórnia, Berkeley, e a ONG GiveDirectly, o projeto analisou imagens de satélite e dados de redes móveis para estimar a riqueza de regiões e indivíduos.

A utilização de IA no combate à pobreza representa um avanço significativo, especialmente considerando que 700 milhões de pessoas vivem em extrema pobreza, conforme definido pelo Banco Mundial. Lawson destacou a necessidade de uma abordagem "cirúrgica" para entender as necessidades das populações vulneráveis. Joshua Blumenstock, cientista da computação, e Ariel BenYishay, economista do AidData Research Lab, ressaltaram que a IA não apenas acelera o processo de identificação de beneficiários, mas também pode incluir uma amostra mais representativa da população, identificando padrões que especialistas poderiam perder.

Entretanto, a aplicação de IA não é isenta de críticas. Ola Hall, geógrafo humano, alertou que modelos de IA podem ser tendenciosos e não capturam adequadamente aqueles sem rastros digitais. Apesar de suas falhas, BenYishay argumenta que os métodos tradicionais de avaliação da pobreza também são insatisfatórios. A definição de pobreza tem evoluído ao longo do tempo, desde os esforços de Charles Booth no século XIX até a criação do Índice de Pobreza Multidimensional (MPI) por Sabina Alkire e James Foster em 2008, que considera múltiplas dimensões da pobreza, como nutrição e acesso à educação.

Com o fim da pandemia, pesquisadores e formuladores de políticas continuam a explorar como métodos baseados em IA podem ser utilizados na redução da pobreza. A coleta de dados por meio de cientistas cidadãos tem se mostrado uma alternativa promissora, permitindo que comunidades reúnam e analisem suas próprias informações. A colaboração entre pesquisadores de IA e cientistas cidadãos pode melhorar a qualidade dos dados e, consequentemente, a eficácia das ferramentas de IA. No entanto, a implementação dessas parcerias requer financiamento, especialmente em um contexto onde o apoio dos Estados Unidos a iniciativas internacionais está diminuindo.