Aproximadamente 700 milhões de pessoas em todo o mundo vivem em pobreza extrema (vivendo com menos de 2,15 dólares por dia). A erradicação da pobreza é um dos Objectivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas, mas medir a pobreza tem sido um desafio, principalmente porque a recolha de dados é dispendiosa e demorada. A inteligência artificial (IA) pode não só analisar dados rapidamente, mas também alcançar uma gama mais ampla de pessoas e identificar padrões que os especialistas podem não perceber. O Banco Mundial também está a desenvolver ferramentas de IA para prever crises alimentares e conflitos violentos e extrair informações de dados de intervenção de ajuda.
No entanto, os modelos de IA sofrem de problemas de preconceito e podem não identificar as pessoas mais pobres para as quais os dados digitais não são registados. No entanto, o actual sistema de avaliação da pobreza é igualmente imperfeito. Os métodos tradicionais, como os inquéritos aos agregados familiares, são demorados e dispendiosos, mas a IA combinada com imagens de satélite e dados de telemóveis pode identificar de forma mais eficiente áreas e indivíduos pobres. Por exemplo, uma equipa de investigação da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, utilizou a IA para analisar imagens de satélite e previu com sucesso os níveis de pobreza nas aldeias africanas. O efeito foi equivalente aos levantamentos de campo, mas o custo foi significativamente reduzido.
Por exemplo, o programa de segurança social “NOVISSI” no Togo, país da África Ocidental, utilizou a IA para analisar padrões de utilização de telemóveis e imagens de satélite para alocar com precisão 34 milhões de dólares em fundos de ajuda. Projectos semelhantes estão em curso noutros países africanos. Embora as previsões da IA não sejam totalmente precisas, a sua capacidade de resposta rápida é crucial em situações de emergência.
No entanto, embora a IA tenha demonstrado potencial na redução da pobreza, os especialistas alertam que deve ser utilizada com cautela. A IA não pode substituir completamente os inquéritos de campo, especialmente na medição multidimensional da pobreza. No entanto, entre restrições orçamentais e choques económicos, a IA pode ser uma ferramenta crítica para colocar a ajuda nas mãos daqueles que mais precisam dela. No futuro, a combinação de IA e inquéritos de campo poderá tornar-se uma nova direcção para o trabalho de redução da pobreza.