Toppen! Nu Àr du prenumerant pÄ Warp News
HÀrligt! Genomför ditt köp i kassan för full tillgÄng till Warp News
Varmt vÀlkommen tillbaka! Du Àr nu inloggad.
Tack! Kolla din inkorg för att aktivera ditt konto.
Klart! Din faktureringsinformation Àr nu uppdaterad.
Uppdateringen av faktureringsinformationen misslyckades.
🌞  En AI-lösning betalar ut pengar direkt till de fattigaste i Togo

🌞 En AI-lösning betalar ut pengar direkt till de fattigaste i Togo

Med lÀrande algoritmer och enkelt mobilstöd kan GiveDirectly identifiera och betala pengar direkt till Togo's fattigaste

Per Söderström
Per Söderström

Det första av FN’s mĂ„l för global hĂ„llbar utveckling lyder “Ingen fattigdom”. Efter att fattigdomen i vĂ€rlden minskat kontinuerligt under tjugo Ă„rs tid visar 2020 pĂ„ en ökning, pga COVID-19.

VĂ€rldsbanken bedömer att fattigdomen i vĂ€rlden Ă„r 2020 halkar tillbaka till 2017 Ă„rs nivĂ„, sĂ„ fler effektiva insatser kommer krĂ€vas för att uppnĂ„ FN’s mĂ„l.

GiveDirectly Ă€r en organisation vars mĂ„l Ă€r att ge direkt hjĂ€lp till de mest behövande. DĂ„ gĂ€ller det att identifiera var de mest behövande finns och sĂ€kerstĂ€lla att hjĂ€lpen nĂ„r fram snabbt till individerna ifrĂ„ga. Det Ă€r hĂ€r som AI kommer in


GiveDirectly har tidigare förlitat sig pÄ tillgÀngliga uppgifter - offentlig statistik, nyhetsflöden, uppgifter frÄn andra hjÀlporganisationer - för att rikta hjÀlpen till de som behöver den mest.

I samband med orkanen Harvey 2017 visade det sig i efterhand att man underskattat behöver i omrÄden som det inte talades sÄ mycket om. Ex.vis fick Port Arthur lida av att man lade förhÄllandevis mer fokus pÄ Houston.

Med ett nyutvecklat verktyg kallat Delphi kunde man i efterhand analysera hur hjÀlpen hade fördelats om man haft  tillgÄng till verktyget tidigare. Svar: den hade fördelats annorlunda och mer rÀttvist.

Nu anvÀnds Delphi av GiveDirectly i ett verklighet fall. Verktyget Àr en AI-baserad algoritm, öppen för alla organisationer som vill anvÀnda det. Det utvecklades av fyra Google-medarbetare och tog sex mÄnader att skapa.

Sedan i november pÄgÄr ett test med Delphi bland de fattigaste i Togo. MÄlet Àr att skicka pengar direkt till de allra fattigaste, de som lever under nivÄn pÄ extrem fattigdom, USD 1.90 per dag.

Testet började med en förstudie bland femton tusen invÄnare i Togo, för att ge ingÄngsvÀrden till algoritmen, tillsammans med annan tillgÀnglig data.

Till dessa data anvÀnder Delphi högupplösta satellitbilder för att identifiera platser med hög fattigdom. Algoritmen letar efter markörer för fattiga omrÄden, sÄsom typ av takmaterial, skick pÄ vÀgar i omrÄdet, storlek pÄ Äkrar m.m.

DÀrefter analyserar man mobiltrafiken hos invÄnarna i dessa omrÄden - hur ofta och hur lÀnge pratar man i mobilen, hur ser fördelningen pÄ inkommande och utgÄende samtal ut, vilken sorts abonnemang har kunderna, etc. Den senare delen fÄr man hjÀlp med av de tvÄ största operatörerna Noov och Togocell.

De individer som med det underlaget kategoriseras som fattiga fÄr omgÄende ett SMS med pengar frÄn GiveDirectly, som hen kan lösa in i sin lokala matbutik.  (Det finns en lösning som kallas Mobile Money, som anvÀnds i liknande sammanhang.) Meddelandet Àr krypterat för att sÀkerstÀlla anonymitet.

PÄ sÄ sÀtt kan hjÀlp a.) nÄ de som behöver den mest och b.) betydligt snabbare. Dessutom lÀr sig algoritmen att bli bÀttre i sina analyser.

Hittills (december 2020) har trettio tusen invĂ„nare i Togo fĂ„tt direkt stöd den hĂ€r vĂ€gen. Sammanlagt fem miljoner USD Ă€r tĂ€nkt att betalas ut, med mĂ„nadsvisa betalningar under fem mĂ„nader. Se’n gör man en utvĂ€rdering.

Lösningar som den GiveDirectly anvĂ€nder kan vara en viktig komponent i kampen för att vĂ€nda pĂ„ fattigdoms-kurvan Ă„t rĂ€tt hĂ„ll igen, och att FN’s mĂ„l med att utrota fattigdomen nĂ„s snabbare.

LĂ„t framtiden komma fortare!


📝 FĂ„ en dos faktabaserad optimism varje vecka.

Bli en del av över 15 000 optimistiska, framtidsinriktade prenumeranter som vill att framtiden kommer snabbare.