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将AI应用于善行的操作化:关注在人道主义工作中部署和集成AI模型

AntonAbilov,KeZhang,HemankLamba,

ElizabethM.Olson,JoelTetreault,AlexJaimes

Dataminr,Inc.

{aabilov,kzhang,hlamba,elizabeth.olson,jtetreault,ajaimes}

@

摘要forGood工作更倾向于关注前三个阶段:具体

来说是对问题领域的分析、构建数据集或建立

在AI向善领域的出版物往往侧重于支持高

本影响力应用的研究和模型开发。然而,很模型。然而,关于第四个阶段的工作却相对很

少有AI向善的论文讨论部署过程及与合作少发表:这些模型在现实世界中部署时的表现

译组织协作的过程,以及由此产生的实际影如何以及它们与社会公益组织期望的一致性如

中响。在这项工作中,我们分享了与人道主何。事实上,在ACL-IJCNLP2021的特别主题

1义对人道主义(H2H)组织紧密合作的细“NLPforSocialGood”中,只有十二篇被接受

v

3节,不仅介绍了如何在资源受限环境中部的论文之一提到了部署。

2署AI模型,还介绍了如何维护以实现持续

8性能更新,并为从业者分享关键见解。此外,几乎没有工作讨论人道主义组织与

5

1AI从业者之间的合作过程,其中建立了一个

.

71介绍模型供合作伙伴组织使用。最接近的相关研

0

5过去十年见证了人工智能和自然语言处理究是Tomaevetal.(2020)和Kshirsagaretal.

2

:研究的激增,旨在解决具有社会正面影响的真(2021),它们强调了AI团队应该如何开展和进

v

i实世界问题(Adautoetal.,2023)。许多这些问行AI4SG项目——但没有提及任何关于开发

x

r

1和部署过程的细节。

a题与联合国可持续发展目标(UNSDG)相吻

合。这也导致了该领域的出版物数量激增,以在这篇短文中,我们介绍了与人道主义对

至于就连一些知名的人工智能研究会议也设立人道主义组织(H2H)InsecurityInsight3合作的

了专门的专题和主题来讨论社会正面影响的问经验,将自然语言处理模型带入现实世界,并

题(例如,2021年的AAAI、ACL-IJCNLP(Zong对该组织及其支持的援助团体产生影响。这项

etal.,2021))并且有许多针对这一话题的研究工作建立在我们的前期研究(Lambaetal.,2024)

2的基础上,在其中我们开发了一个包含英语、

场所如NLPforPositiveImpact研讨会系列。

Jinetal.(2021)描述了AIforGood任务法语和阿拉伯语新闻文章的多语言数据集,并

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