搜寻房屋

2016年,全球预计有6560万人民因为战争、人权侵害等原因被迫离家。相比于2015年,该人数增加了30万。

气候变化和全球变暖将问题进一步恶化,数百万无家可归的人需要重新寻找住所,新住所一般坐落于更为寒冷的国家。现在,这已成为了全球普遍面临的问题,新西兰甚至考虑为那些由于气候变化而被迫离家的人量身打造一种visa卡

一旦作出了离家这一艰难的决定,难民们将会面临一系列问题:逃到哪个国家?住在什么地方?抵达后能否找到工作?

通常来说,接受难民的国家会允许他们去任何地方,只要那儿尚有空间。在难民抵达的时候,如果某一托管社区恰好有空位,那难民们就会住在那儿。

不过,斯坦福大学苏黎世联邦理工学院的研究人员发现,算法能够提高难民就业几率、增强难民对陌生社会的适应程度,从而帮助各个国家更有效地安置难民。该研究已发表于《科学》杂志

图片来源:Image: UNHCR

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最佳居住地

为了开发难民安置的算法,研究团队分析了2011年至2016年期间的相关社会经济数据。该数据来源于美国境内18至64岁的3万多名难民,主要覆盖他们的个人特征,如英语流利程度、教育水平、就业结果、迁入目的地等等。

分析数据后,研究团队就可以利用算法预测2016年末抵达的难民的最佳居住地,并比较该地点与难民迁入的实际地点。研究人员发现,如果算法投入使用的话,难民的就业率将提高41%。

同样,研究人员还调取了1999年至2013年期间抵达瑞士的寻求避难者的数据,并对其做了同样的实验。研究发现,如果2013年末的寻求避难者能够通过算法找居住地的话,其就业率将提高73%。

斯坦福新闻发布会上,研究团队负责人Kirk Bansak 称:“我们项目所带来的就业福利是巨大的,几乎不需要政府或移民局付出任何附加成本就能实现。我们研发的算法能够利用现有数据改进安置流程,从而避免许多扼杀政策创新的金融和管理障碍。”

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虽然在难民安置算法的实施过程中,政府或移民局只需要花费很少、甚至不需要花费任何的多余费用,但研究团队并不希望用算法完全取代职工。相反,在他们的展望中,人工智能的作用仅仅是提供建议,最终决定权还是落在移民官员手中。

在此之前,他们还将通过多个实时检测完善该算法。为此,该研究团队正和政府和移民局一起合作开展了数个试点项目,以进一步测试算法的能力。

这并不是工智能与机器学习第一次帮助人们进行预测了。在完成任务方面,算法并不一定比人类厉害——预测累犯率时,某广泛使用的商业风险评估软件的能力和不熟练的志愿者不分上下。不过,有些算法却能准确地进行预测。比如,算法现在能有效地预测自闭症投票行为心脏病等。

目前,人工智能并非完全优于人类。不过,斯坦福研究人员称,人类和机器的合作将带来无限成功。

作者:Kyree Leary,Futurism作家

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翻译:世界经济论坛博客翻译小组·叶枫

责编:张智

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