L’intelligenza artificiale sta trasformando le tecniche di misurazione e contrasto della povertà che, secondo i dati attuali, colpisce circa 700 milioni di persone nel mondo. Tradizionalmente, questo fenomeno viene analizzato tramite indagini, lente e costose, condotte direttamente sul campo, perfezionate successivamente nel 2008 con l’Indice Multidimensionale di Povertà che ha introdotto maggiori indicatori.
In questo campo, l’IA ha introdotto tre approcci innovativi. Il primo, sviluppato da dei ricercatori di Stanford, si avvale di algoritmi in grado di analizzare immagini satellitari con risultati comparabili ai metodi tradizionali ma a costi inferiori. Il secondo, invece, elaborato da Blumenstock, ha dimostrato l’efficacia dei dati telefonici per valutare la ricchezza. Il terzo è costituito da Google.org che utilizza l’IA per prevenire disastri in aree vulnerabili.
Tuttavia, ha fatto notizia un caso emblematico: “Novissi“, programma del Togo che con l’IA è in grado di distribuire 10$ bisettimanali ai più bisognosi. Guidato dalla Ministra Lawson in collaborazione con l’Università della California e GiveDirectly, il progetto analizza immagini satellitari e dati di telefonia mobile per identificare i beneficiari, ottimizzando un budget di 34 milioni di dollari.
Come si può vedere, l’IA offre diversi vantaggi in termini di velocità, copertura e capacità analitica, ma comporta al contempo rischi di discriminazione, esclusione digitale e problemi di privacy. Nonostante le limitazioni, però, gli esperti concordano che integrarla efficacemente nei metodi tradizionali citati precedente possa aprire nuove prospettive su questo fenomeno.
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Immagine generata tramite DALL-E.
