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Comme l'intelligence artificielle (IA) est officiellement hors du domaine de la spéculation académique et de la science-fiction, beaucoup se demandent comment ses nombreuses applications pourraient bénéficier à l'humanité dans son ensemble plutôt qu'à quelques sociétés. Cependant, ce n'est ni le moment ni le lieu pour entamer un débat sur les implications éthiques d'une prise de contrôle généralisée des technologies de l'IA. La question d'aujourd'hui est beaucoup plus simple: comment les progrès de l'IA peuvent-ils aider les humains à améliorer leur vie en aidant les humains les plus philanthropiques qui ont déjà consacré leur existence à aider les moins fortunés? Ou, en termes plus simples, quelles sont les applications d'IA les plus intéressantes pour le secteur caritatif? (Pour en savoir plus sur la façon dont l'IA aide l'humanité, consultez les 5 avancées les plus étonnantes de l'IA dans les soins de santé.)
Efforts philanthropiques optimisés
Selon la Charities Aid Foundation (CAF), une nouvelle forme de philanthropie basée sur les données en matière d'IA pourrait aider à faire des conseils caritatifs un nouveau produit de masse accessible à tous plutôt qu'aux seuls les plus riches. Seul un algorithme d'apprentissage en profondeur pourrait, en fait, tirer pleinement parti de l'immense quantité de données utilisateur brutes actuellement disponibles pour optimiser l'expérience des donateurs en ligne. Les données collectées à partir de portails de dons en ligne selon lesquels des algorithmes utilisant l'analyse comparative sociale pourraient être utilisés pour montrer aux donateurs des informations sur des causes qui sont plus adaptées à leurs intérêts.
L'IA faisant correspondre les donateurs aux causes peut aider à réduire les coûts publicitaires des conseils philanthropiques, conduisant à des dons de meilleure qualité et plus efficaces. Les jeunes en particulier, en fait, sont plus susceptibles de s'associer à des causes plutôt qu'à des organisations, comme l'a constaté le rapport Millenial Impact. Les algorithmes ne sont pas préjugés et pourraient facilement identifier les objectifs du donateur en fonction de son expérience, même lorsque le donateur a des biais inconscients, et faire correspondre le contenu montré avec ses valeurs, même lorsque des préjugés pourraient affecter ses décisions.
