تقنية الذكاء الاصطناعي تساعد في جهود معالجة أزمة التشرد في كندا
الذكاء الاصطناعي
- تساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ باتجاهات التشرد وتحديد الأفراد المعرضين للخطر في كندا، مما يدعم صانعي السياسات ومقدمي الخدمات.
- تستخدم لندن، أونتاريو، الذكاء الاصطناعي لتقدير خطر التشرد المزمن، لكن نقص مخزون المساوى لا يزال يمثل تحديًا.
- بينما يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى قيمة، فإن معالجة قضية التشرد تتطلب نهجًا شاملاً يركز على الإنسان إلى جانب أدوات الذكاء الاصطناعي.
بينما تكافح كندا مع مشكلة متزايدة من التشرد، برز حليف قوي في النضال ضد هذه الأزمة الاجتماعية – الذكاء الاصطناعي (AI)). تستخدم مختلف المنظمات والوكالات الحكومية عبر البلاد قدرات الذكاء الاصطناعي التنبؤية لاكتساب رؤى حول اتجاهات التشرد وتطوير استراتيجيات مستهدفة.
خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤية
أحد التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في معالجة التشرد هو من خلال الخوارزميات التنبؤية. تحلل هذه الخوارزميات مجموعات بيانات ضخمة للتنبؤ باتجاهات التشرد المستقبلية وتحديد الأفراد المعرضين للخطر. من خلال ذلك، تمكن صانعي السياسات ومقدمي الخدمات من تخصيص الموارد بكفاءة أكبر وتنفيذ تدابير وقائية.
يؤكد تيم ريتشرتر، رئيس التحالف الكندي لإنهاء التشرد (CAEH)، أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة حاسمة في استهداف التدابير الوقائية للأفراد. على سبيل المثال، يمكن لمخططي المدن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد أنواع الإسكان المطلوبة ومستويات الإيجار المناسبة في الأحياء المختلفة، مما يعمل في النهاية على منع التشرد.
في لندن، أونتاريو، وهي مدينة شهدت زيادة في التشرد، تم استخدام الذكاء الاصطناعي. لاحظ كرايغ كوبر، مدير خدمات استقرار الإسكان في مدينة لندن، تضاعف عدد مستخدمي الملاجئ خلال جائحة كوفيد-19.
لمعالجة هذه الأزمة، نشرت لندن خوارزمية ذكاء اصطناعي في عام 2021. تستخدم هذه الخوارزمية قائمة باسمية، تقدر خطر تعرض الفرد للتشرد المزمن بناءً على ظروفه. بينما توفر هذه الأداة الذكية رؤى قيمة، يعترف كوبر بأن نقص مخزون الإسكان الكافي لا يزال يمثل تحدياً كبيراً.
توقعات الذكاء الاصطناعي للتشرد في كندا
تم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضاً للتنبؤ باتجاهات التشرد على المستوى الوطني. من خلال تحليل البيانات من مختلف البلديات، بما في ذلك استخدام الملاجئ، وتقديرات التشرد الخفي، واتجاهات التضخم، ومعدلات البطالة، وبيانات مخزون الإسكان، يمكن للخوارزميات التنبؤ بالمناطق التي من المرجح أن تشهد زيادة في التشرد.
استخدمت ألينا تورنر، الرئيس التنفيذي لشركة HelpSeeker، الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باتجاهات التشرد بعد كوفيد-19. حذرت فريقها من مناطق مثل فانكوفر الكبرى ومنطقة تورونتو الكبرى، التي كان من المتوقع أن تشهد زيادة سريعة في التشرد.
على الرغم من وعوده، فإن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحرياً للتشرد. لا تزال التحديات قائمة، مرتبطة أساساً بجمع البيانات ودقتها. التشرد قضية معقدة، وقد لا يتم احتساب بعض الأفراد في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، حيث قد يمارسون النوم على الأرائك أو يتجنبون البرامج الحكومية. بالإضافة إلى ذلك، تختلف طرق جمع البيانات عبر البلديات، مما يجعل من الصعب إنشاء مجموعة بيانات موحدة وشاملة لتحليل الذكاء الاصطناعي.
العنصر البشري
من الضروري الاعتراف بأن الذكاء الاصطناعي أداة، وليس حلاً بحد ذاته. بينما يمكنه تقديم رؤى وتوقعات قيمة، فإن معالجة التشرد تتطلب نهجاً شاملاً يركز على الإنسان. يجب أن يكمل الذكاء الاصطناعي جهود الحكومات والمنظمات، ولكن لا ينبغي أن يحل محل اللمسة الإنسانية الأساسية اللازمة لدعم الأفراد الضعفاء.
أذكى العقول في عالم العملات الرقمية يقرأون بالفعل نشرتنا الإخبارية. هل تريد الانضمام؟ انضم إليهم.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
بريان كوم
يتمتع برايان كوم بخبرة تزيد عن سبع سنوات في تغطية سلاسل الكتل والعملات المشفرة، حيث كان نشطاً في هذا القطاع منذ عام 2017. وقد أسهم في نشرات رائدة، بما في ذلك BlockToday.com. علاوة على ذلك، طور دورة «إيثريوم للمبتدئين» (Ethereum 101) لموقع BitDegree.org قبل انضمامه إلى Cryptopolitan كاتباً بدوام كامل. يغطي برايان أدلةً دائمة الصلاحية (EGs)، وتحليلات عميقة، ومقابلات، وتحليلات الأسعار. وتركيزه على التمويل اللامركزي (DeFi)، وابتكارات سلاسل الكتل، والمشاريع الناشئة في عالم العملات المشفرة يسعد القراء.
