人工智慧將解決難民安置問題

人工智慧

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雖然演算法在完成任務時並不一定優於人類，但演算法卻能準確地進行預測。

Image: REUTERS/Thomas Mukoya

搜尋房屋

2016年，全球預計有6560萬人民因為戰爭、人權侵害等原因被迫離家。相比於2015年，該人數增加了30萬。

氣候變化和全球變暖將問題進一步惡化，數百萬無家可歸的人需要重新尋找住所，新住所一般坐落於更為寒冷的國家。現在，這已成為了全球普遍面臨的問題，紐西蘭甚至考慮為那些由於氣候變化而被迫離家的人量身打造一種visa卡。

一旦作出了離家這一艱難的決定，難民們將會面臨一系列問題：逃到哪個國家？住在什麼地方？抵達後能否找到工作？

通常來說，接受難民的國家會允許他們去任何地方，只要那兒尚有空間。在難民抵達的時候，如果某一託管社區恰好有空位，那難民們就會住在那兒。

不過，斯坦福大學和蘇黎世聯邦理工學院的研究人員發現，演算法能夠提高難民就業幾率、增強難民對陌生社會的適應程度，從而幫助各個國家更有效地安置難民。該研究已發表於《科學》雜誌。

Image: UNHCR

最佳居住地

為了開發難民安置的演算法，研究團隊分析了2011年至2016年期間的相關社會經濟數據。該數據來源於美國境內18至64歲的3萬多名難民，主要覆蓋他們的個人特徵，如英語流利程度、教育水平、就業結果、遷入目的地等等。

分析數據後，研究團隊就可以利用演算法預測2016年末抵達的難民的最佳居住地，並比較該地點與難民遷入的實際地點。研究人員發現，如果演算法投入使用的話，難民的就業率將提高41%。

同樣，研究人員還調取了1999年至2013年期間抵達瑞士的尋求避難者的數據，並對其做了同樣的實驗。研究發現，如果2013年末的尋求避難者能夠通過演算法找居住地的話，其就業率將提高73%。

在斯坦福新聞發布會上，研究團隊負責人Kirk Bansak 稱：「我們項目所帶來的就業福利是巨大的，幾乎不需要政府或移民局付出任何附加成本就能實現。我們研發的演算法能夠利用現有數據改進安置流程，從而避免許多扼殺政策創新的金融和管理障礙。」

雖然在難民安置演算法的實施過程中，政府或移民局只需要花費很少、甚至不需要花費任何的多餘費用，但研究團隊並不希望用演算法完全取代人工。相反，在他們的展望中，人工智慧的作用僅僅是提供建議，最終決定權還是落在移民官員手中。

在此之前，他們還將通過多個實時檢測完善該演算法。為此，該研究團隊正和政府和移民局一起合作開展了數個試點項目，以進一步測試演算法的能力。

這並不是工智能與機器學習第一次幫助人們進行預測了。在完成任務方面，演算法並不一定比人類厲害——預測累犯率時，某廣泛使用的商業風險評估軟體的能力和不熟練的志願者不分上下。不過，有些演算法卻能準確地進行預測。比如，演算法現在能有效地預測自閉症、投票行為、心臟病等。

目前，人工智慧並非完全優於人類。不過，斯坦福研究人員稱，人類和機器的合作將帶來無限成功。

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