世界中で約 7 億人が極度の貧困 (1 日あたり 2.15 米ドル未満で生活) の中で暮らしています。貧困の撲滅は国連の持続可能な開発目標の1つですが、主にデータ収集に費用と時間がかかるため、貧困の測定は課題となっています。人工知能 (AI) は、データを迅速に分析できるだけでなく、より広範囲の人々にリーチし、専門家が見逃している可能性のあるパターンを特定することもできます。世界銀行はまた、食糧危機や暴力的紛争を予測し、援助介入データから洞察を抽出するための AI ツールの開発も行っています。
ただし、AI モデルにはバイアスの問題があり、デジタル データが記録されていない最も貧しい人々を見逃してしまう可能性があります。それにもかかわらず、現在の貧困評価システムも同様に不完全です。世帯調査などの従来の方法は時間と費用がかかりますが、AI と衛星画像や携帯電話のデータを組み合わせることで、貧困地域と個人をより効率的に特定できます。例えば、米国スタンフォード大学の研究チームはAIを使って衛星画像を解析し、アフリカの村落の貧困レベルを予測することに成功した。現地調査と同等の効果が得られましたが、コストは大幅に削減されました。
たとえば、西アフリカの国トーゴの社会保障プログラム「NOVISSI」では、AI を使用して携帯電話の使用パターンと衛星画像を分析し、3,400 万米ドルの援助資金を正確に割り当てました。同様のプロジェクトが他のアフリカ諸国でも進行中です。 AI の予測は完全に正確ではありませんが、緊急事態においては迅速に対応する能力が非常に重要です。
しかし、AIは貧困緩和において潜在的な可能性を示しているが、専門家はAIの使用には注意が必要だと警告している。 AI は、特に多面的な貧困測定において、現地調査を完全に置き換えることはできません。しかし、予算の制約や経済的ショックの中で、AIは援助を最も必要とする人々の手に援助を届けるための重要なツールとなる可能性があります。将来的には、AIと現地調査の組み合わせが貧困緩和活動の新たな方向性となる可能性がある。