Kevin Topolsky一项开创性技术已经问世，利用人工智能系统进行初步咨询，以识别需要福利援助的家庭。 卫生福利部已启动试点计划，在101个地区与陷入危机的家庭进行电话咨询，旨在有效评估他们的福利需求。
与传统方法不同，这种新方法通过直接引入人工智能参与初始接触阶段，简化了流程。 与仅依赖社工进行首次互动不同，人工智能系统主动接触家庭，进行基于场景的咨询，增强了识别福利危机的效率。
地方政府官员现在将专注于向需要帮助的家庭提供有针对性的支持，并迅速应对社区日益出现的福利需求。 利用人工智能技术，识别和支持陷入危机的家庭预计将加快，确保及时干预和援助。
人工智能驱动的咨询过程涉及向陷入危机情况的居民发送短信，通知他们即将举行的初步咨询，增强了可及性和意识。 在人工智能系统完成初步咨询后，收集的数据将自动与地方官员共享，以进行进一步的深入咨询和现场访问，优化福利服务的提供。
这种创新利用人工智能的方法旨在革新社会福利部门，确保弱势个体及时、高效地获得所需支持。 通过利用技术的力量，识别和援助陷入危机的家庭的流程预计将变得更加全面，更为响应社区需求的变化。
新技术通过人工智能驱动的解决方案增强福利支持
除了最近实施的创新人工智能驱动咨询系统以改善社会福利支持之外，这项新技术革命的更多方面正在重新塑造福利援助的风景。
关于在社会福利支持中使用人工智能最重要的问题是什么？
– 人工智能系统在准确识别需要福利援助的家庭方面有多有效？
– 在利用人工智能进行敏感咨询时，有什么措施来确保数据隐私和保护？
– 人工智能系统如何适应不同社区和家庭多样化及不断发展的需求？
关键挑战和争议：
将人工智能整合到福利支持中面临的主要挑战之一是算法偏见的可能性，技术可能会无意中歧视某些群体或社区。确保人工智能驱动的评估过程公平和公正至关重要，以防止加剧现有的不平等。
另一个有争议的方面是依赖人工智能做出关键福利援助决策，这引发了有关责任和人类监督的问题。在敏感的福利案例中平衡自动化的好处与对人类同情心和判断的需求仍然是一个重要挑战。
优势：
– 提高识别和及时响应福利危机的效率。
– 通过积极主动的外展和简化的咨询，增强了需要帮助的家庭的可及性。
– 数据驱动的洞察力使福利支持服务更有针对性和有效性。
– 通过自动化数据共享和协调加快向弱势个体提供援助。
劣势：
– 人工智能系统存在数据隐私泄露和安全漏洞的风险。
– 自动系统在复杂福利案例中可能存在误解或错误判断的风险。
– 依赖技术可能会降低福利支持中的人际互动和同情心。
– 在福利服务中实施和维护人工智能驱动解决方案所需的金融成本。
总之，尽管将人工智能技术引入社会福利支持领域带来了提高效率和外展的有益进展，但解决相关挑战和争议至关重要，以确保对所有有需要的个体提供公平、有效的援助。采取综合的方法，将人工智能的好处与人类监督和伦理考虑结合起来，是应对不断变化的福利支持格局的关键。
欲了解更多关于社会福利中人工智能应用的见解，请访问联合国网站。
