- MIT e a rede da J-PAL lançam o Project AI Evidence (PAIE), que financia oito novos estudos para avaliar como inovações em IA podem combater a pobreza.
- O PAIE conectará governos, empresas de tecnologia e organizações sem fins lucrativos a economistas de MIT e da rede global da J-PAL para medir o que funciona.
- As pesquisas vão analisar questões como IA na educação, sistemas de alerta de inundações, redução do desmatamento na Amazônia e chatbots de saúde, com futuras chamadas públicas de propostas.
- O financiador inclui Google.org; apoio da Community Jameel; International Development Research Centre do Canadá; UK International Development; colaboração com a Amazon Web Services; e financiamento adicional de Schmidt Science para IA generativa no trabalho.
- Os estudos iniciais abordam educação, saúde, clima e oportunidades econômicas, com casos em Kenya, Índia e colaboração internacional para entender impactos e escalabilidade responsáveis.
A Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) at MIT lança uma iniciativa para testar e ampliar inovações de IA no combate à pobreza. O projeto AI Evidence (PAIE) reunirá governos, empresas de tecnologia e organizações sem fins lucrativos com economistas de renome do MIT e da rede global da J-PAL para avaliar soluções de IA.
PAIE visa identificar quais ferramentas funcionam, para quem, e escalar apenas as soluções mais eficazes, inclusivas e responsáveis, reduzindo aquelas com potencial de dano. A iniciativa conectará gestores públicos, a indústria tech e parceiros do terceiro setor para gerar evidências sobre desafios sociais entrincheirados.
A primeira rodada de financiamentos selecionou oito estudos, com foco em setores como educação, saúde, clima e oportunidades econômicas. As análises vão explorar, por exemplo, o papel de ferramentas de IA na melhoria do desempenho escolar e na orientação de políticas públicas.
O que está envolvido
A parceria envolve financiamentos de Google.org, apoio filantrópico da Community Jameel, recursos do IDRC e UK Development, além de acordo de colaboração com a Amazon Web Services. Também há financiamento de Eric e Wendy Schmidt para estudar IA generativa no local de trabalho em países de renda baixa e média.
Alex Diaz, da Google.org, destaca a colaboração com MIT e J-PAL para testar o que funciona, o que não funciona e o porquê. Maggie Gorman-Velez, do IDRC, ressalta a importância de pesquisa contextualizada para ampliar soluções de IA seguras e inclusivas.
J-PAL já liderou mais de 2.500 avaliações rigorosas de políticas sociais desde 2003. Com PAIE, a instituição pretende concentrar-se em evidências sobre IA, alinhando-se à prioridade estratégica de MIT em IA generativa.
Linhas de pesquisa e casos
Os temas incluem uso de IA em salas de aula para apoiar docentes e alunos, com testes em países como Kenya e Índia. Organizações locais colaboram para desenvolver ferramentas que identificam lacunas de aprendizagem e ampliam a disseminação de metodologias de ensino eficazes.
Outra linha investiga se IA pode reduzir preconceitos de gênero em escolas, avaliando ferramentas que ajudam a prever desempenho e oferecem feedback sobre decisões docentes, com participação de autoridades educacionais italianas.
Também há estudo sobre orientação de carreira, avaliando se ferramentas de IA ajudam jovens, mulheres e pessoas sem escolaridade formal a encontrar oportunidades de emprego, em parceria com ONGs locais e organizações de emprego.
Perspectivas e próximos passos
Ao longo dos próximos anos, PAIE promoverá concursos de propostas para avaliações de ferramentas de IA que respondam a perguntas relevantes para políticas públicas. O objetivo é ampliar soluções eficazes, com responsabilidade e impacto mensurável.
O projeto busca ampliar a participação governamental e de organizações sociais na adoção responsável de IA, com orientação de evidências empíricas. A iniciativa continuará a expandir recursos para novas avaliações e orientação de políticas com base em pesquisas recentes.
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