TSeu ano marcou um marco sombrio, registrando duas fomes simultâneas Gaza E o SudãoAfetando milhões coletivamente. Esta é a primeira vez desde a introdução de um sistema universal de medição da insegurança alimentar conhecido como Classificação Integrada da Fase de Segurança Alimentar (IPC) em 2004.
Embora o cessar-fogo em Gaza tenha suscitado esperanças de que a segurança alimentar na região irá melhorar, a situação humanitária noutras partes do mundo está a piorar. Desafios apropriados, incluindo reduções na ajuda humanitária. Um relatório divulgado esta semana pelo Programa Alimentar Mundial (PAM) destaca como os principais desafios incluem níveis recorde de insegurança alimentar na República Democrática do Congo; As taxas de subnutrição aumentaram no Afeganistão, onde a ajuda alimentar atinge actualmente apenas 10% da população; e uma crise crescente no Haiti, onde os beneficiários da ajuda alimentar recebem agora alimentos que equivalem a metade da ração mensal padrão do PAM devido a restrições orçamentais.
“O mundo enfrenta uma onda crescente de fome aguda que ameaça milhões dos mais vulneráveis – e precisamos de financiamento para nos ajudar a responder. secando Para cima”, disse a diretora executiva do PMA, Cindy McCain.
Embora o “IPC 5” seja visto como uma construção da fome, mesmo o IPC 3 ou 4 – que afectou 300 milhões de pessoas em todo o mundo no ano passado – corre o risco de morrer de fome, segundo a Save the Children. O especialista em fome Simon Levin, do think tank ODI Global, explicou: “IPC 2 não é realmente bom, três é quando você começa a se preocupar, quatro é quando você está muito preocupado e cinco nunca deveria estar.”
Mas a capacidade das agências humanitárias para detectar e monitorizar a insegurança alimentar à escala do IPC foi seriamente questionada este ano, quando a Rede do Sistema de Alerta Antecipado contra a Fome, ou FEWS NET, financiada pelo governo dos EUA, amplamente vista como a ferramenta padrão ouro na detecção da fome, desapareceu. O fechamento repentino por Trump da Agência dos EUA para o Desenvolvimento Internacional (USAID). Ficou sem financiamento em janeiro.
Estabelecida pela primeira vez em 1985, após a fome na Etiópia, que ganhou atenção global, a FEWS NET produz relatórios mensais sobre um grande número de países através do seu quadro analítico experimentado e testado. É aperfeiçoado através de quarenta anos de experiência de trabalho com dados concretos para chegar a uma avaliação da insegurança alimentar consistente com a escala do IPC – abrangendo tudo, desde os preços disponíveis nos mercados locais até à época da colheita e ao risco de perigo.
“Criamos situações que estão enraizadas na forma como as pessoas vivem”, disse Tim Hoffin, Vice-Chefe do Partido na FEWS NET. “Como analistas, combinamos dados e evidências, mas isso não se baseia em um algoritmo ou em uma única pesquisa”.
Para alívio das ONG e dos governos, a FEWS NET foi relançada em Junho. Mas num mundo onde a ajuda externa é escassa, as vozes perguntam: Modelos algorítmicos ou baseados em IA Pode fornecer uma alternativa mais barata e inteligente a um sistema de 40 anos.
“Todos estamos sentindo essa pressão de governos e organizações neste momento: ‘Por que vocês não usam IA para tudo?’”, disse Dave English, engenheiro-chefe da FES NET. independente. “Também fomos abordados por pessoas que construíram esses enormes índices compostos que estão tentando prever tudo de uma vez.”
Organizações como o Instituto Internacional de Investigação sobre Política Alimentar estão a desenvolver ferramentas de IA para prever a fome, enquanto os departamentos governamentais focados na ajuda estão a investir dinheiro em processos de aprendizagem automática: por exemplo, o Ministério dos Negócios Estrangeiros do Reino Unido está pronto para lançar dois grandes IA para iniciativas de desenvolvimento Na próxima reunião do G20 na África do Sul.
Mas apesar de nos envolvermos com essas pessoas “tanto quanto podemos”, a FEWS NET ainda não viu nada “particularmente útil” no mundo da detecção da fome impulsionada pela IA, diz English. De acordo com especialistas, existem várias razões por trás disso.
Benchmarks claros, mas dados concretos
Em 1999, Amartya Sen, o maior especialista mundial na teoria da fome, escreveu: “Não há fome”, “que alguma vez tenha ocorrido numa democracia funcional na história do mundo”. Estes incidentes não têm a ver com falta de alimentos, argumenta Sen, mas sim com dinâmicas políticas que impedem que os alimentos cheguem às pessoas.
Estas dinâmicas políticas também filtram a qualidade dos dados disponíveis, o que normalmente requer experiência e julgamento para ser trabalhado. “Muitos dos dados estão desatualizados, inadequados ou incertos, o que significa que a classificação da insegurança alimentar se torna um processo baseado em consenso entre vários especialistas”, afirma Levin da ODI Global.
“Os governos podem manipular dados: coisas como os rendimentos das colheitas podem ser inflacionados em números nacionais, ou as taxas de inflação reportadas podem ser muito diferentes daquelas que as pessoas no terreno estão a experienciar”, acrescenta Dave English da FEWS NET.
No papel, existem critérios claros para constituir o IPC 5 – incluindo pelo menos 20 por cento da população que enfrenta insegurança alimentar extrema; 30 por cento das crianças sofrem de subnutrição aguda; E duas em cada 10 000 pessoas morrem de fome – na realidade, os especialistas avaliam dados problemáticos e soluções de compromisso político para poderem completar a sua avaliação global sobre se uma situação atinge esses limiares.
A IA luta para replicar o papel do cérebro humano no processo cuidadoso de coleta e avaliação de tais dados: “Apenas pegar os dados que estão por aí e jogá-los em um modelo de aprendizado de máquina produzirá resultados extremamente imprecisos que não mostram realmente o que está acontecendo em uma área”, diz English.
Mesmo que você construa um modelo eficaz de aprendizado de máquina em torno da fome, sempre há uma chance de que haja um choque que não tenha sido visto antes, que não seja possível detectar, acrescenta English. Quando a Rússia invadiu a Ucrânia em 2022Por exemplo, houve uma súbita necessidade de ter em conta o risco de um dos maiores exportadores de cereais do mundo poder deixar de estar ligado aos mercados globais, criando uma grande, mas invulgar, ameaça à segurança alimentar na África Subsariana, que um modelo de IA provavelmente não capturaria.
Situações específicas podem criar todos os tipos de situações com as quais a IA terá dificuldades. English cita outro exemplo onde o monitoramento por satélite mostrou que um rebanho de animais havia morrido em uma determinada área – mas na verdade, o monitoramento por satélite só ocorreu ao meio-dia, quando os animais se refugiaram sob as árvores para fazer sombra e não puderam ser vistos, mas muitos ainda estavam lá.
Inbal Becker-Reshef, diretor administrativo do Microsoft AI for Good Lab, observou que o aprendizado de máquina se presta à grande quantidade de dados disponíveis – mas determinar a insegurança alimentar e a produção agrícola depende de um “contexto muito local”.
Freqüentemente, os analistas da FEWS NET consideram uma modelagem cuidadosa e baseada em hipóteses – por exemplo, comparar uma área de conflito onde há bons dados com uma área onde os dados são ruins – que é algo contra o qual a IA terá dificuldade, disse Tim Hoffin.
Especialistas falaram com a FEWS NET independente Estão a utilizar cada vez mais a aprendizagem automática para aumentar algumas das suas funções, incluindo modelos de previsão meteorológica baseados em IA, bem como modelização agrícola e populacional, sublinhando que não se opõem ideologicamente à utilização da IA.
“Não se trata de substituir a FES NET pela IA, mas de como podemos usá-la de forma responsável e eficaz”, disse Weston Anderson, agrônomo que trabalha na WES NET. “Precisamos de manter conhecimentos científicos e conhecimentos práticos – mas será ótimo se pudermos usar a IA para libertar mais tempo para os analistas realizarem o seu trabalho de forma eficaz.”
À medida que os modelos de IA melhoram, esta pode desempenhar um papel mais importante nas funções relacionadas com a monitorização da fome. Mas se isso vai acontecer, deve estar ao seu alcance garantir que os riscos para as coisas correrem mal sejam muito elevados.
“A verdadeira marca do nosso sucesso é que hoje nunca acordamos e somos surpreendidos pela fome”, diz Tim Hoffin. “Se começarmos a confiar em um novo sistema e ele der errado, o risco é que sejam perdidas vidas que poderiam ter sido evitadas”.
Este artigo foi produzido como parte do The Independent Repensando a Ajuda Global projeto
