Kevin Topolskyטכנולוגיה חדשנית נוצרה לזיהוי משפחות הזקוקות לסיוע רווחי באמצעות מערכות AI להתייעץ בשלב הראשוני. משרד הבריאות והרווחה הפעיל תכנית ניסיון להוביל התייעצויות טלפוניות עם משפחות שחוו ברגעי משבר ב-101 אזורים, במטרה להעריך את צרכי הרווחה שלהם בצורה יעילה.
בניגוד לשיטות מסורתיות, הגישה החדשה זו מפשטת את התהליך באמצעות השתתפות ישירה של AI בשלב הקשר הראשון. במקום להסתמך באופן בלעדי על עובדי סוציאליים לערוך את האינטראקציה הראשונית, המערכת AI פועלת בצורה פרואקטיבית ליצור קשר עם משפחות, להוביל התייעצויות על בסיס תרחישים ולשדר את יעילות הזיהוי של משברי רווחה.
עובדי הממשלה המקומיים יכווו כעת לספק תמיכה ממוקדת למשפחות הזקוקות ויענו מיד לדרישות בטחונות לרווחה חדשות בקהילות. על ידי ניצול הטכנולוגיה AI, צפוי להיות שיפור משמעותי בזיהוי ותמיכה למשפחות במצבי משבר, כך מבטיחים התערבות וסיוע בזמן.
תהליך ההתייעץ המונע AI כולל שליחת הודעות טקסט לתושבים במצבי משבר כדי להודיע להם על ההתייעצויות הראשוניות העתידיות, משפר אפשרות גישה והכרה. לאחר שה-s AI משלים את ההתייעצויות הראשוניות, הנתונים שנאספים מועברים באופן אוטומטי לעובדי המקומיים להתייעצויות עמוקות נוספות וביקורים במקום, כדי למקסם את הספק של שירותי רווחה.
שימוש חדשני זה ב- AI נועד למהפך את תחום הרווחה החברתית ולהבטיח קבלת תמיכה במהירות וביעילות לאנשים פגיעים. באמצעום של כוח הטכנולוגיה, נצפה כי התהליך של זיהוי ועזרה למשפחות במצבי משבר יהיה וימהר, ועדכון התחביר והיענות לצרכים משתנים של הקהילות.
טכנולוגיית חדשנית משפרת תמיכה ברווחה עם פתרונות בהנהגת AI
בנוסף למערכת ההתייעצות שהוצעה לאחרונה על ידי AI כדי לשפר את תמיכת ברווחה חברתית, ישנם עוד רגעים של מהפכה בטכנולוגיית זו שמעצבים מחדש את הנוף של תמיכת רווחה.
מהן שאלות המרכזיות ביותר הקשורות לשימוש ב- AI לתמיכה ברווחה חברתית?
– כמה יעילה המערכת AI בזיהוי מדויק של משפחות הזקוקות לתמיכה רווחית?
– אילו מדינות יש במקום כדי להבטיח פרטיות נתונים והגנה בעת השימוש בקונסולטציות רגישות באמצעות AI?
– איך המערכת AI יכולה להסתגל לצרכים שונים ומשתנים של קהילות ומשפחות שונות?
אתגרים מרכזיים וסותרים:
אחד מהאתגרים המרכזיים הקשורים לשילוב של AI בתמיכה רווחית הוא הפוטנציאל לעיוות אלגוריתמי, שבו טכנולוגיה עשויה לה Diskriminate לא כוונית נגד קבוצות או קהילות מסוימות. לא פחות חשוב להבטיח צדקות ואובייקטיביות בתהליך ההערכה המונע AI כשקריטי למנוע את הגברת השיוויון הקיים.
נושא מעמדי זכות יפה, הוא ההסתמכות על AI לקבלת החלטות מרכזיות בתמיכה רווחית, וזה עלול להעלות שאלות אודות אחראיות והשגחה אנושית. החוזה בין יתרונות האוטומציה לצורך באמפתיה ושיפוט אנושי במקרים רגישים ברווחה נשאר אתגר קריטי.
יתרונות:
– יעילות משופרת בזיהוי ומענה מהיר למשברי רווחה.
– נגישות מוגברת למשפחות הזקוקות דרך פנייה פראקטיבית והתייעצויות מאוחרות.
– תובנות מבוססות נתונים מספקות שירותי תמיכה ברווחה יעדים ויעילים יותר.
– הענות מהירות לספקות עזרה לאנשים פגיעים דרך שיתוף נתונים אוטומטי ותיאום.
חסרונות:
– סיכוני פריצת פרטיות ולחץ אבטחה במערכות AI.
– פוטנציאל לטעיות בהידור או בשיפוט במקרים מורכבים של ברווחה על ידי מערכות אוטומטיות.
– התלות בטכנולוגיה עשויה להפחית את האינטראקציה והאמפתיה אנושית בתמיכת רווחה.
– עלויות כספיות המורכבות ביישום ותחזוקת פתרונות מנועי AI בשירותי רווחה.
לסיכום, על אף שהכנסת טכנולוגיית AI בתמיכת רווחה חברתית מביאה מתקדמות מבטיחה ביעילות ופניה, עלינו לטפל באתגרים ובסותרים הקשורים כגון שאלות ומחלוקות כדי להבטיח תמיכה שוויונית ויעילה לכל האנשים הזקוקים. אימוץ מתודולוגיה מאוזנת שמשלבת את היתרונות של AI יחד עם הישגים והתקלות כללי האתיקה הוא כרחי לניווט בנוף המשתנה של תמיכה ברווחה.
למידע עוד סקור על יישומי AI בתמיכה ברווחה חברתית, בקר באתר האומות המאוחדות.
