La ONU busca beneficiarse de la inteligencia artificial

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Las innovaciones tecnológicas que lleva adelante la ONU incluyen inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático, traducciones automáticas y robótica, entre otras. Pero estas pueden llegar a reducir puestos de trabajo y es necesario preparar a los jóvenes para el futuro mercado laboral.

La ONU (Organización de las Naciones Unidas) también ha experimentado con vehículos aéreos no tripulados (drones) ni armados en operaciones de paz porque “ayuda a mejorar el conocimiento de la situación y a fortalecer la capacidad de proteger civiles”.

En una reunión del Consejo Económico y Social y su Comité Económico y Social en 2018, un robot llamado Sophia participó en una sesión interactiva con la secretaria general adjunta Amina J. Mohammed.

Entre las innovaciones tecnológicas introducidas en el foro mundial y, en especial, en los servicios de conferencias electrónicas, se destaca el uso de eLUNa, una herramienta de traducción asistida por computadora diseñada específicamente para traducir documentos de la ONU.

El secretario general, António Guterres, señaló que el avance tecnológico se produce gracias a la combinación de la potencia informática, la robótica, los macrodatos y la IA, que generan revoluciones en la salud, el transporte y la manufactura en todo el mundo.

“Estoy convencido de que estas nuevas capacidades pueden ayudar a sacar de la pobreza a millones de personas, lograr los Objetivos de Desarrollo Sostenible y facilitar el salto de los países en desarrollo hacia un futuro mejor”, expresó Guterres.

Frente a directivos de unas 31 agencias de la ONU, en noviembre de 2018, Guterres identificó algunos de los desafíos de los avances tecnológicos, que separó en cuatro áreas distintas: IA, ciberespacio, biotecnología y el impacto de las aplicaciones tecnológicas en la paz y la seguridad “con el fin de identificar puntos de entrada específicos para la participación de la ONU y determinar áreas prioritarias en las que el sistema de la ONU puede agregar valor”.

Para conocer más de este asunto, IPS conversó con Christopher Fabian, asesor principal de la Oficina de Innovación Global del Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (Unicef), una de las agencias a la vanguardia en materia de IA sobre cómo utilizar este tipo de innovación con fines programáticos y operativos.

Siguiendo los “Principios de Desarrollo Digital”, la organización promueve aplicaciones y el desarrollo de aprendizaje automático e IA centradas en la equidad, ya sea a través de conjuntos de datos para capacitación justos y abiertos o mediantes discusiones sobre equidad algorítmica y pobreza de información, explicó.

Por ejemplo, Unicef desarrolla Magic Box (Caja mágica), una plataforma colaborativa que fue posible gracias a la participación de privados como Telefonica, Google, IBM, Amadeus y Red Hat, que compartieron sus datos y su experiencia por el bien común.

Al aprovechar los datos en tiempo real generados por el sector privado, Unicef puede lograr una comprensión fundamental de las necesidades de las poblaciones más vulnerables y tomar decisiones más informadas sobre cómo invertir sus recursos para responder a desastres, epidemias y otros problemas, precisó Fabian.

Además, a través de su Fondo de Innovación, el primer vehículo financiero de la ONU, colabora con innovadores de países donde está presente Unicef para construir y probar soluciones al ritmo necesario para acompañar la rápida evolución de los problemas que afectan a niñas y niños beneficiarios de la agencia.

El fondo, lanzado en 2016 con 17,9 millones de dólares, ofrece una financiación flexible para los innovadores que comienzan y permite que Unicef evalúa, financie y genere soluciones tecnológicas de código abierto con rapidez, las que podrían tener un impacto positivo en la vida de niños vulnerables, explicó Fabian.

IPS: ¿Cuáles son los aspectos positivos y negativos de la automatización? Y en particular en Unicef, ¿la eficiencia es el criterio clave?

CHRISTOPHER FABIAN: La IA puede ayudar a Unicef de varias maneras, desde algoritmos de aprendizaje profundo, que pueden aprender patrones subyacentes de imágenes satelitales para mapear cada escuela del mundo, a modelos de predicción que nos pueden ayudar a prevenir la propagación de enfermedades. Ese tipo de soluciones pueden contribuir a mejorar el alcance y la eficiencia de los programas en el terreno, así como optimizar la asignación de recursos escasos.

Pero los desafíos son muchos. Primero está la falta de capacitación de calidad. Los datos sobre las poblaciones más vulnerables suelen ser escasos y poco confiables. Como colectivo, tenemos que comenzar a destinar más recursos hacia la recolección de datos del terreno para validar los registros existentes y eliminar el sesgo de las bases de datos.

http://www.ipsnoticias.net/ Thalif Deen

 

 
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