AI có thể giúp người di cư hòa nhập vào ngôi nhà mới của họ không?


Nguyễn Thanh Loan
2 năm trước
Hữu ích 2 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 8364

Sự dịch chuyển dân số là một vấn đề lớn trên toàn thế giới và thực sự, di cư không tự nguyện là một trong những rủi ro lớn được nêu ra trong Báo cáo Rủi ro Toàn cầu của WEF năm 2018. Trên thế giới, không thiếu những câu chuyện nêu bật những thách thức trong việc đưa số lượng lớn người di cư vào nước chủ nhà của họ.

Các nhà nghiên cứu từ Stanford tin rằng họ đã phát triển một thuật toán có thể giúp tăng tỷ lệ việc làm và tích hợp tổng thể của những người di cư này.

Công trình, được ghi lại trong một bài báo được xuất bản gần đây , đã thấy dữ liệu lịch sử về tái định cư người tị nạn ở cả Mỹ và Thụy Sĩ được phân tích. Điều này cho thấy sự tự túc về kinh tế đòi hỏi một loạt những thứ như trình độ học vấn của cá nhân, kiến ​​thức tiếng Anh và địa điểm họ định cư ở quê nhà mới. Điều này dịch sang một số người tị nạn có cơ hội định cư cao hơn nhiều so với những người khác.

Tái định cư thông minh hơn

Thuật toán có thể chỉ định các vị trí cho người tị nạn dựa trên dữ liệu này, với các bài tập cho họ cơ hội tích hợp tốt nhất. Thật vậy, các nhà nghiên cứu tin rằng nó làm tăng cơ hội tìm việc lên tới 70%.

"Khi một người nhìn vào cuộc khủng hoảng tị nạn trên toàn cầu, rõ ràng là nó sẽ không biến mất sớm và chúng ta cần các chính sách dựa trên nghiên cứu để điều hướng qua nó", họ nói. "Hy vọng của chúng tôi là tạo ra một cuộc trò chuyện chính sách về các quy trình quản lý việc tái định cư của người tị nạn, không chỉ ở cấp quốc gia tại Hoa Kỳ mà cả quốc tế."

Một khía cạnh hấp dẫn khác của thuật toán là dễ thực hiện. Nhóm nghiên cứu tin rằng nó có thể được cài đặt rất dễ dàng mà hầu như không mất phí và ngay lập tức bắt đầu cung cấp hỗ trợ cho các cơ quan chính phủ.

Công nghệ giải quyết một vấn đề ngày càng cấp bách, vì số lượng lớn người tị nạn thường áp đảo các cơ quan chính phủ sau đó phân phối chúng ngẫu nhiên, hoặc ít nhất là theo năng lực địa phương hơn là sự phù hợp.

"Động lực của chúng tôi là đưa khoa học xã hội tiên tiến nhất đến một lĩnh vực ưu tiên chính sách cao cần đổi mới, nhưng vì nguồn lực và thách thức hạn chế trong việc điều hướng số lượng lớn, đã không thể đổi mới từ bên trong", nhóm nghiên cứu nói.

Đào tạo hệ thống

Hệ thống được đào tạo về dữ liệu từ hơn 30.000 người tị nạn lượm lặt từ một cơ quan tái định cư ở Mỹ. Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian năm năm, không chỉ bao gồm dữ liệu kinh tế xã hội trên mỗi người tị nạn mà còn ở nơi họ được tái định cư và tình trạng việc làm cuối cùng của họ.

Nhóm nghiên cứu đã đưa hệ thống qua các bước chân của nó trên một tập huấn luyện và có thể dự đoán chính xác vị trí tối ưu cho người tị nạn đến Hoa Kỳ vào năm 2016. Nếu thuật toán đã được sử dụng để chọn vị trí cho mỗi người tị nạn, tỷ lệ việc làm trung bình sẽ đã cao hơn 41%.

Quá trình này sau đó được nhân rộng với những người tị nạn được tái định cư ở Thụy Sĩ từ năm 1999 đến 2013. Khi thử nghiệm được thực hiện lại, lần này, họ có thể tăng tỷ lệ việc làm lên 73% so với phương pháp thực sự được sử dụng.

Các nhà nghiên cứu cho biết: "Mức tăng việc làm mà chúng tôi dự kiến ​​là khá đáng kể và đây là những mức tăng có thể đạt được mà hầu như không phải trả thêm chi phí nào cho chính phủ hoặc các cơ quan tái định cư". "Bằng cách cải thiện một quy trình hiện có bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có, thuật toán của chúng tôi tránh được nhiều rào cản tài chính và hành chính thường có thể cản trở các đổi mới chính sách khác."

Đủ để nói, tác phẩm đang ở giai đoạn rất sớm trong quá trình phát triển của nó, vì vậy các tác giả thận trọng về việc mang đi với những phát hiện của họ. Họ chắc chắn không ủng hộ việc thay thế các phương thức hiện có, nhưng họ tin rằng nó có thể là một công cụ hỗ trợ quyết định hữu ích để tăng cường các công cụ mà các sĩ quan sử dụng ngày nay.

Tuy nhiên, họ tự tin rằng hiệu quả chi phí của giải pháp của họ có thể thấy nó tạo ra tác động đáng kể rất nhanh. Họ hy vọng rằng dự án sẽ mang lại sự mạnh mẽ về dữ liệu rất cần thiết cho một vấn đề dựa trên các phương pháp rất không khoa học quá lâu.

Hữu ích 2 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 8364