來自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和慕尼黑大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用人工智能分析了全球 320 萬個(gè)發(fā)展援助項(xiàng)目。他們的研究揭示了趨勢(shì)和資金缺口。

發(fā)展援助資金用于建設(shè)學(xué)校，將村莊與電網(wǎng)連接起來，并在較貧窮的國(guó)家擴(kuò)大醫(yī)療保健。對(duì)發(fā)展援助項(xiàng)目進(jìn)行詳細(xì)和最新的概述對(duì)于確保有效使用相關(guān)資金至關(guān)重要。然而，到目前為止，由于項(xiàng)目和捐助機(jī)構(gòu)眾多，很難得出這樣的概覽。

蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院 MTEC 系的博士生 Malte Toetzke 和 Nicolas Banholzer 正在與最近從蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院搬到慕尼黑大學(xué)的 Stefan Feuerriegel 教授合作，通過一種新的分析方法更清楚地說明全球發(fā)展援助。

研究人員使用人工智能 (AI) 將資金流分類到主題組中。這樣可以了解資金在主題領(lǐng)域、國(guó)家和年份之間的分配情況，以及可能需要采取行動(dòng)的地方。他們的研究結(jié)果最近發(fā)表在Nature Sustainability call_made雜志上。

該分析基于 2000 年至 2019 年間實(shí)施的 320 萬個(gè)發(fā)展援助項(xiàng)目，其中投資總額為 2.8 萬億美元?；谌斯ぶ悄艿乃惴ǜ鶕?jù)項(xiàng)目描述將項(xiàng)目分為173個(gè)主題類別。它必須考慮到這些報(bào)告沒有正式的結(jié)構(gòu)：例如，它們的語(yǔ)言和文本長(zhǎng)度不同。

“您可以將這個(gè)過程視為閱讀整個(gè)圖書館并將類似書籍分類到特定主題的書架上的嘗試，”蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院可持續(xù)發(fā)展與技術(shù)主席的第一作者和博士生 Malte Toetzke 解釋道。“我們的算法考慮了 200 個(gè)不同的維度來確定這 320 萬個(gè)項(xiàng)目之間的相似程度——這對(duì)人類來說是不可能的工作量。”

這種分類比較有區(qū)別;它來自分析的項(xiàng)目，而不是現(xiàn)有的分類系統(tǒng)。“我們可以非常詳細(xì)地構(gòu)建許多項(xiàng)目，而無需確切地知道我們?cè)趯ふ沂裁矗?rdquo;Toetzke 說。“這使我們能夠找到以前沒有系統(tǒng)分析過或最近才成為熱門話題的類別。”

趨勢(shì)和透明度

Toetzke 指出，分析表明了發(fā)展援助的主題趨勢(shì)。“近年來，”他說，“越來越多的資金用于弱勢(shì)群體的包容和平等、氣候變化和可持續(xù)性以及支持私營(yíng)企業(yè)的項(xiàng)目。”

在氣候變化領(lǐng)域，作者的研究更加深入。一方面，他們表明，自 2015 年《巴黎氣候協(xié)定》以來，對(duì)致力于適應(yīng)氣候變化后果的項(xiàng)目的發(fā)展援助翻了一番。

然而，與此同時(shí)，整個(gè)環(huán)境部門的資金，除了適應(yīng)氣候變化，還包括減少溫室氣體排放、提高能源效率和保護(hù)生物多樣性等領(lǐng)域，自 2015 年以來略有下降。根據(jù)這些調(diào)查結(jié)果，作者得出的結(jié)論是，國(guó)際社會(huì)只部分兌現(xiàn)了它在巴黎作出的增加對(duì)應(yīng)對(duì)氣候變化項(xiàng)目的發(fā)展援助的承諾。

與全球概覽更好地協(xié)調(diào)

該研究項(xiàng)目首次實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)展援助資金流動(dòng)的全球概覽。“只有我們知道哪些國(guó)家、地區(qū)和組織得到了支持，才能在全球范圍內(nèi)進(jìn)行有意義的協(xié)調(diào)，”ETH 管理信息系統(tǒng)主席兼合著者 Nicolas Banholzer 說。

人工智能驅(qū)動(dòng)的監(jiān)測(cè)還可以幫助發(fā)展組織根據(jù)聯(lián)合國(guó)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)做出更好的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

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