Большие данные — ресурс справедливости
12.10.2020
В ходе «Дата-дебатов», ведущим которых стал Сергей Шнуров, эксперты обозначили две основные линии применения данных в борьбе с бедностью. Во-первых, нужно точно определить людей, которым необходима помощь, а также ситуации в их жизни, когда они в ней нуждаются. И во-вторых — помочь им сформировать поведение, помогающее выбраться из бедности, например с помощью обучения.
«Без использования данных проблему бедности решить нельзя, но и с нынешними данными с ней тоже нельзя справиться», — считает Дмитрий Песков, спецпредставитель президента по вопросам цифрового и технологического развития, возглавляющий в Агентстве стратегических инициатив направление «Молодые профессионалы». Самое бедное население не только наименее «оцифровано», но и менее всего стремится пользоваться Интернетом, рассчитывается главным образом наличными и всячески уклоняется от взора государства. Поэтому первое, что предстоит сделать, — довести инфраструктуру электронного взаимодействия до каждого человека.
Песков напомнил о двух основных моделях борьбы с бедностью. Модель «справедливой точности» предполагает выделение тех граждан, которым помощь действительно нужна. Правда, чтобы оценить, будет ли эффективным перераспределение средств в пользу самых нуждающихся и хватит ли таких средств, тоже нужны данные!
Вторая модель — «мотивации к росту» — предусматривает сочетание финансовых и нефинансовых стимулов, чтобы человек начал зарабатывать сам и перешел из позиции получателя помощи в позицию приносящего пользу обществу. В некоторых регионах раздача денег в период пандемии стала демотиватором на рынке труда, так что реакцию общества на любое воздействие надо учитывать всесторонне, подчеркнул Песков.
Прекрасный пример использования данных для формирования поведения — возможность получить скидки на «Госуслугах» при ранней онлайн-оплате штрафов за нарушение ПДД. «В этом отношении сервисы ФНС и Минкомсвязи сделаны на высшем мировом уровне и могут служить предметом национальной гордости, — заявил Песков. — Однако в отношении правового регулирования данных мы находимся в первобытном обществе, где в роли людоедов выступают приложения, которые при взаимодействии с пользователем забирают его данные и дальше делают что хотят». В перспективе приложениям могут запретить собирать и хранить персональную информацию, а данными пользователя будет распоряжаться его цифровой двойник. «Чтобы это заработало, должны появиться профсоюзы, которые сформируют стандарты хранения людьми их персональных данных, и адвокаты (в том числе алгоритмические), которые будут следить за соблюдением прав граждан при работе с государственными информационными системами. Кроме того, должны быть определены процессы оценки гуманитарного воздействия при принятии новых законов, связанных с использованием данных, и сформированы специализированные суды», — считает Песков.
Технологии требуют данных, и люди, которые хотят пользоваться цифровыми сервисами, должны осознанно принимать решение предоставить информацию о себе, понимая, что получают взамен. «Бороться с бедностью надо путем просвещения и объяснения ответственности человека за свою жизнь», — отметил директор Центра искусственного интеллекта МТС Аркадий Сандлер.
Искусственный интеллект обеспечивает дополнительную эффективность, увеличивая количество произведенного продукта и потенциально влияя тем самым на уровень бедности. Но при распределении этого продукта возникает вопрос социального неравенства. Чем больше данных, прозрачнее процессы распределения, тем более справедливыми их можно сделать.
Образование — один из проверенных способов борьбы с бедностью. «Надо «заразить» людей правильными идеями», — полагает Артур Хачуян, гендиректор компании Social Data Hub Tazeros Global Systems. — Пока у нас недостаточное количество образованных госслужащих, которые способны правильно интерпретировать выводы, сгенерированные искусственным интеллектом». По его словам, сегодня крайне необходимы ученые-экономисты, которые поставят задачу разработчикам алгоритмов, а это немалая ответственность.
«Среди тех, кто собирает данные, формирует модели и регулирует способы их применения для борьбы с бедностью, главное действующее лицо — государство, потому что именно оно решает, как идентифицировать людей, нуждающихся в помощи», — считает Ольга Дергунова, заместитель президента — председателя правления Банка ВТБ. В мире уже есть примеры эффективных дата-инициатив на уровне страны. Например, в Индии собрали банк биометрических данных миллиарда жителей, чтобы с его помощью оказывать адресную помощь беднейшим слоям населения.
Наряду с коммерческими структурами, собирающими данные и инвестирующими в технологии, и государством, регулирующим оборот больших данных, к использованию дата-ресурса для борьбы с бедностью должна подключиться третья сила — академическая среда и университеты, которые будут анализировать данные и информировать о своих выводах общество. «Притом что возможности сбора данных и готовность государственных информационных сервисов находятся на достаточно высоком уровне, вопросы доступа ученых к данным, их правильного обезличивания и оформления результатов научных исследований еще требуют обсуждения», — отметила Дергунова.
Дата-дебаты организует Агентство стратегических инициатив в рамках подготовки форума «Сильные идеи для нового времени», очную часть которого планируется провести в Сочи в ноябре вместе с фондом «Росконгресс». Авторы ста лучших идей, собранных со всей России, представят на нем свои работы. После доработки с участием экспертов поступившие идеи планируется внедрить в реальную практику в российских регионах.
Еще новости
Больше информации об интересных событиях, тенденциях и фактах в сфере цифровой экономики, мнений экспертов, а главное — ярких рассказов о решениях на основе данных в социальной сфере, здравоохранении, культуре, образовании, благотворительной и волонтерской деятельности, читайте в новом проекте «DobroData. Данные на службе добра». Пусть тех, кто умеет делать мир лучше, станет больше! Возрастная маркировка: 12+