A legtöbb nonprofit szövegírásra és tartalomfejlesztésre használja a mesterséges intelligenciát, pedig a legújabb, máris széles körben elérhető rendszerek ennél jóval komplexebb feladatok ellátására is alkalmasak lehetnek.
A Google.org idei felmérése szerint a nonprofit szervezetek több mint fele használja különféle feladatok ellátására, támogatására a generatív mesterséges intelligencia (MI) megoldásokat. A Google „jótékonysági ága” 65 országban több mint 4600 nonprofit szervezet vezetőit és szakembereit interjúvolta meg: a válaszadók 56 százaléka úgy nyilatkozott, hogy legalább néhány munkatársuk rendszeresen használja ezeket az okos alkalmazásokat a munkája során.
A nonprofit szakemberek többsége szövegírásra és tartalomfejlesztésre használja az MI-megoldásokat. A tanulmány készítői szerint ez még csak a kezdet: a következő években az MI-alapú rendszerek egyre jobban beépülnek majd a nonprofitok mindennapi munkájába.
“Az MI valamennyiünk munkáját, életét átformálja majd” – húzta alá Annie Lewin, a Google.org érdekképviseletért felelős igazgatója. A Google.org idén márciusban egy húszmillió dolláros, a fejlett technológiák előnyeit kiaknázni igyekvő nonprofitoknak szóló accelerator programot is indított: a kiválasztott 21 szervezet pénzügyi támogatást, képzést és a cég szakembereinek bevonásával szervezett ingyenes tanácsadást is kap, hogy kiterjessze és finomangolja a generatív MI-használatát. A cég elsősorban a migrációs hullámmal együtt járó jogi problémákat kezelésével és az álhírek terjedésének megfékezésével kapcsolatos törekvéseket igyekszik támogatni a program keretében.
A legtöbb nonprofit irodai eszközként tekint az MI-megoldásokra
Az accelerator programban résztvevő szervezetekkel szemben a legtöbb nonprofit ma még az MI-megoldások adoptálásának korai fázisában tart. Többségük “kvázi irodai” eszközként a szövegírással és kutatással kapcsolatos feladatok megkönnyítésére használja az MI-t; a legnépszerűbb rendszer továbbra is az OpenAI fejlesztette ChatGPT. Elsősorban támogatási javaslatokat, közösségi média posztokat íratnak az applikációkkal, de stratégiai fontosságú feladatokat még ritkán bíznak rájuk.
Jared Chung, a Google.org programja által támogatott egyik, oktatásfejlesztéssel foglalkozó nonprofit, a CareerVillage ügyvezetője szerint a technológiában ennél jóval nagyobb lehetőségek vannak: a gyakran komoly pénzügyi problémákkal, erőforráshiánnyal küzdő szervezetek “működési és kapacitási problémáira is jó megoldást jelenthet az MI”. Chung szerint a jelenlegi fejlettségi szintjükön ezek a rendszerek már komplex adatelemzési feladatokkal is meg tudnak birkózni, sőt arra is alkalmasak, hogy olyan chatbotokat építsenek a segítségükkel, amelyeket oktatási célokra – például az önkéntesek továbbképzésére – lehet használni.
A Google.org szakértői által megkérdezett szervezetek négyötöde úgy véli, hogy a generatív MI nagyban hozzájárulhat ahhoz, hogy érdemben segítsék az általuk képviselt csoportok érdekérvényesítését, de sokan azt nyilatkozták, egyelőre hiányzik a kellő tudásuk, anyagi forrásuk, nincs elég képzett szakemberük ahhoz, hogy maradéktalanul kihasználhassák az új technológia előnyeit.
Jóval nagyobb lehetőségeket rejt a technológia
Lewin abban bízik, hogy idővel “egyre több segítő szervezet ismeri fel az MI-eszközökben rejlő lehetőségeket”. “Ha mi, mint társadalom nem kezeljük elég körültekintően ezt a technológiát, azt kockáztatjuk, hogy épp azokon a területeken nem profitálunk majd belőle, ahol a legnagyobb hasznot hajthatná” – emelte ki a szakember.
A felmérés szerint elsősorban az oktatással és tudományos kutatással foglalkozó nonprofitok használják előszeretettel az MI-t. A megkérdezett szervezetek vezetőinek alig egynegyede nyilatkozott úgy, hogy “pontos elképzelései” vannak arról, hogyan segíthetnék ezek a megoldások érdemben a munkájukat. Ötből ketten mondták azt, hogy egyetlen kollégájuk sem kapott ezzel kapcsolatos képzést – és ami még szembetűnőbb: a kutatásban résztvevő 4600 szervezetből egy olyat sem találtak, ahol a munkavállalók többsége tudná, hogyan kell használni ezeket a megoldásokat.
by 
