AI สามารถยุติความหิวโหยได้หรือไม่ - แนวหน้าของความมั่นคงทางอาหาร×การประมวลผลภาษาธรรมชาติและความแตกต่างของอุณหภูมิในโซเชียลมีเดีย

1. ข้อมูลคำพูดกำลังเริ่มกลายเป็นอาวุธทางนโยบาย

วิกฤตอาหารนั้น เมื่อข้อมูลตัวเลขออกมาก็สายเกินไปแล้ว — การเพิ่มขึ้นของราคา ความวุ่นวายด้านโลจิสติกส์ การเสื่อมสภาพของความปลอดภัย และภัยพิบัติทางธรรมชาติ มักปรากฏเป็นความเจ็บปวดในพื้นที่ก่อนที่สถิติจะได้รับการอัปเดต ถึงกระนั้น การตัดสินใจทางนโยบายจำนวนมากยังคงพึ่งพาข้อมูลทางการที่ใช้เวลารวบรวมนานหรือการสำรวจที่จำกัด

ในที่นี้ สิ่งที่ได้รับความสนใจคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) NLP คือการที่เครื่องจักรวิเคราะห์ ข้อความที่มนุษย์เขียน (ข่าว รายงาน โพสต์บนโซเชียลมีเดีย บันทึกการประชุม บทความวิจัย ฯลฯ) และจัดประเภท สรุป และสกัดข้อมูลเพื่อเปลี่ยนเป็นรูปแบบที่สามารถใช้งานในนโยบายได้ AI ที่สร้างขึ้นในปัจจุบัน (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) ก็เป็นส่วนหนึ่งของ NLP เช่นกัน การยกระดับข้อความที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องให้สามารถใช้ในการตัดสินใจทางนโยบายได้เร็วขึ้น — นั่นคือแกนหลักที่ได้รับการจัดระเบียบในครั้งนี้

2. หกพื้นที่การใช้งาน: จุดที่ NLP มีประสิทธิภาพต่อความมั่นคงทางอาหาร

ทิศทางการใช้งานที่แสดงในรีวิวไม่ได้เป็นการที่ "AI จะให้คำตอบ" อย่างฉูดฉาด แต่เป็นแนวคิดที่ใกล้เคียงกับการสนับสนุนวงจรนโยบายที่มีอยู่ (การทำความเข้าใจสถานการณ์ → การวางแผน → การดำเนินการ → การประเมินผล) ด้วยการวิเคราะห์ข้อความ มีเสาหลักอยู่หกประการ

(1) การเตือนภัยล่วงหน้า (Early warning)
แม้ว่าจะมีโมเดลที่คาดการณ์ความอดอยากหรือการเพิ่มขึ้นของราคา แต่ก็มีข้อจำกัดในด้านความครอบคลุมของพื้นที่และความถี่ในการอัปเดต NLP สามารถเก็บข้อมูลจากข่าวและโซเชียลมีเดีย ซึ่งเป็น "คำพูดของวันนี้" เพื่อเสริมการตรวจจับสัญญาณเตือนของโมเดล จุดแข็งคือสามารถเพิ่มบริบทที่ยากต่อการแปลงเป็นตัวเลข (การหยุดการขนส่ง สัญญาณการกักตุน ความวุ่นวายในท้องถิ่น)

(2) การทำความเข้าใจความคิดเห็นสาธารณะและการสนทนาสาธารณะ (Understanding public discourses)
การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการบริโภคอาหารไม่ได้ขับเคลื่อนด้วยนโยบายเพียงอย่างเดียว แนวทางโภชนาการ การแนะนำอาหารจากพืช การส่งเสริมการบริโภคในท้องถิ่น ขึ้นอยู่กับค่านิยมและเงื่อนไขชีวิตของผู้รับ หากวิเคราะห์การสนทนาออนไลน์ จะสามารถเข้าใจได้ว่า "อะไรที่โดนใจและอะไรที่เกิดการต่อต้าน" ในแต่ละพื้นที่และกลุ่มเป้าหมาย และสามารถปรับวิธีการสื่อสารและมาตรการสนับสนุนได้

(3) การสร้างและการจัดการความรู้ (Knowledge generation & management)
เอกสารนโยบาย การประเมินโปรแกรม กลยุทธ์ระดับชาติ รายงานภาคสนามมีจำนวนมาก หากสามารถสกัดประเด็น ข้อสรุป และหลักฐานด้วย NLP และเปรียบเทียบข้ามกันได้ การวางแผนและการประเมินจะเร็วขึ้น อาจเป็นวิธีการแก้ปัญหาที่ไม่สามารถนำความสำเร็จและความล้มเหลวในอดีตมาใช้ใหม่ได้

(4) การทำความเข้าใจพฤติกรรมการบริโภคอาหาร (Understanding dietary habits)
ในโซเชียลมีเดีย รีวิว และโพสต์แบบไดอารี่ มีการแสดงแนวโน้มการบริโภคอาหาร พฤติกรรมการประหยัด และการเปลี่ยนแปลงในความสนใจด้านสุขภาพ สามารถใช้เป็นวัสดุเสริมในการประเมินผลนโยบายโภชนาการ การป้องกันโรคอ้วน และการศึกษาเกี่ยวกับอาหาร

(5) การจัดประเภทสินค้าอาหาร (Food item classification)
ฐานข้อมูลส่วนประกอบอาหารมีปัญหาเรื่องการแสดงผลที่ไม่สอดคล้องกัน การขาดข้อมูล และค่าใช้จ่ายในการอัปเดต หากสามารถทำให้ชื่ออาหารสอดคล้องกันด้วย NLP และเสริมข้อมูลเกี่ยวกับคุณค่าทางโภชนาการและระดับการแปรรูปได้ จะทำให้การกำหนดแนวทางและนโยบายสาธารณสุขมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งขึ้น

(6) การเติมเต็มช่องว่างข้อมูล (Addressing data gaps)
ยิ่งพื้นที่ที่มีข้อมูลน้อย วิกฤตก็ยิ่งรุนแรง NLP สามารถโครงสร้างข้อมูลจากเอกสารและโพสต์ที่เคยถูกมองว่าไม่ใช่ข้อมูล เพื่อเสริมข้อมูลสถิติทางการ มีคุณค่าในสถานการณ์ที่การสำรวจหยุดชะงักจากภัยพิบัติหรือความขัดแย้ง

3. ความเป็นจริง: การนำไปใช้ในพื้นที่ยังคงมีน้อย

สิ่งที่สำคัญคือ แม้ว่าจะมีการพูดถึงความเป็นไปได้ แต่ตัวอย่างที่นำไปใช้จริงยังคงจำกัด ในการวิจัยที่รีวิว มีเพียงบางส่วนที่ถูกนำไปใช้ในพื้นที่จริง

ทำไม "ความสำเร็จของการวิจัย" ถึงไม่เชื่อมโยงตรงกับ "ผลลัพธ์ทางนโยบาย" อุปสรรคไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังอยู่ที่การดำเนินงานและการกำกับดูแล

4. จุดสะดุดคือ "การออกแบบการดำเนินงาน" มากกว่า "ความแม่นยำ"

อุปสรรคด้านเทคนิคที่ถูกยกขึ้นมาคือ คุณภาพของข้อมูล (ข้อมูลผิดพลาด อคติ เสียงรบกวน) การเตรียมและการจัดการข้อมูล (หลายภาษา ภาษาถิ่น ภาษาพูด การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล) โครงสร้างพื้นฐาน ICT (การสื่อสาร ทรัพยากรการคำนวณ การบำรุงรักษา) และการตรวจสอบโดยมนุษย์ (การตรวจสอบโมเดลและการยืนยันความถูกต้องในพื้นที่) กล่าวคือ การ "ทำให้มันทำงาน" ยากกว่าการ "สร้าง"

สิ่งที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นคืออุปสรรคที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค การคาดหวังที่เกินจริง ขาดความไว้วางใจ ความโปร่งใส และความสามารถในการอธิบาย แหล่งที่มาของความรับผิดชอบ และที่สำคัญที่สุดคือการไม่มีผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย แม้ว่าฝ่ายวิชาการจะเพิ่มความสมบูรณ์ แต่ถ้าไม่สามารถรวมเข้ากับการปฏิบัติของหน่วยงานหรือท้องถิ่นได้ ก็จะจบลงที่ "การนำเสนอการวิจัย"

สิ่งที่สะท้อนถึงปัญหานี้คือ "การวิจัยส่วนใหญ่ดำเนินไปโดยเน้นที่สถาบันการศึกษา และไม่มีการระบุความร่วมมือกับพันธมิตรทางสังคม" เครื่องมือนโยบายจะทำงานได้ก็ต่อเมื่อพื้นที่สามารถเป็นเจ้าของได้อย่างแท้จริง AI ยิ่งนำเข้าจากภายนอกยิ่งแตกหักง่าย

5. ทางแก้ไขไม่ใช่การนำเข้าแบบฉับพลัน แต่เป็น "แผนที่เส้นทางแบบเป็นขั้นตอน"

มีการเสนอวิธีการดำเนินการเป็นสามขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: การสร้างพื้นฐาน (การร่วมสร้างและการพัฒนาความสามารถ)
นักวิจัย ผู้รับผิดชอบนโยบาย และผู้เชี่ยวชาญในท้องถิ่นควรเริ่มต้นจากจุดเดียวกันและปรับวัตถุประสงค์และค่านิยมให้สอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังควรเพิ่มความสามารถในการใช้ข้อมูลของหน่วยงานนโยบายเพื่อไม่ให้พึ่งพาการจ้างภายนอกและกลายเป็นกล่องดำ

ขั้นตอนที่ 2: การทดลองเพื่อเติมเต็มช่องว่าง (การตอบสนองต่อภาษาที่มีทรัพยากรน้อยและการขาดข้อมูล)
ในพื้นที่ที่มีความไม่มั่นคงทางอาหารรุนแรง NLP มักอยู่ในสภาพแวดล้อมที่มีภาษาที่อ่อนแอและขาดข้อมูล ควรทำการทดลองนำร่องเพื่อระบุปัญหาด้านวิธีการ การดำเนินงาน และจริยธรรมล่วงหน้า และออกแบบให้ครอบคลุมภาษาที่มีทรัพยากรน้อยเพื่อไม่ให้มีการทิ้งใครไว้ข้างหลัง

ขั้นตอนที่ 3: การขยายอย่างรับผิดชอบ (การดำเนินงานที่ยั่งยืน)
ขยายตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จพร้อมทั้งจัดเตรียมชุมชน การฝึกอบรม และเครือข่ายความรู้เพื่อให้เกิดการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ยึดมั่นในหลักการ AI ที่รับผิดชอบ เช่น ความยุติธรรม การรวมกลุ่ม และการเข้าถึงได้ในทุกขั้นตอน

เมื่อมาถึงจุดนี้ NLP ไม่ใช่ "เวทมนตร์ที่ทำให้การตัดสินใจเป็นอัตโนมัติ" แต่เป็น "เทคโนโลยีพื้นฐานที่เชื่อมโยงเสียงและบริบทของพื้นที่เข้ากับนโยบาย"

6. ปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย: ความคาดหวังคือ "การเตือนภัยล่วงหน้า" ความกังวลคือ "อคติและความรับผิดชอบ"

หัวข้อนี้ถูกแชร์โดยบัญชีทางการของสถาบันวิจัยและโพสต์ของนักวิจัย ทำให้เห็นทิศทางของความสนใจ ปฏิกิริยาส่วนใหญ่รวมอยู่ในสองแกน

เสียงคาดหวัง (ความคาดหวังต่อการเร่งความเร็ว)

• "ในพื้นที่ที่สถิติช้า การนำข่าวและโพสต์มาใช้มีความหมาย"

• "สัญญาณของราคาและการขาดแคลนมักปรากฏก่อนในความรู้สึก การใช้ข้อความเป็นวัสดุเตือนภัยล่วงหน้าเป็นเรื่องสมเหตุสมผล"

• "หากสามารถจัดระเบียบเอกสารนโยบายได้ การวางแผนและการประเมินจะเร็วขึ้น"

เสียงกังวล (อคติ ความรับผิดชอบ การขาดพื้นที่)

• "โซเชียลมีเดียมักมีอคติต่อพื้นที่ในเมืองและกลุ่มที่มองเห็นได้ง่าย จะไม่กลายเป็นการ 'ขยายเสียงที่มีอคติ' หรือไม่"

• "หากไม่สามารถอธิบายผลสรุปของโมเดลได้ จะใช้ในการตัดสินใจทางนโยบายได้ยาก ใครจะรับผิดชอบต่อการตรวจจับผิดพลาด"

• "หากภาษาที่มีทรัพยากรน้อยยังคงอ่อนแอ จะไม่สามารถสังเกตพื้นที่ที่จำเป็นได้ตั้งแต่แรก"

โดยสรุป อุณหภูมิบนโซเชียลมีเดียคือ "เห็นด้วยกับความเป็นไปได้ แต่ไม่ควรละเลยเงื่อนไขพื้นฐาน" มีความต้องการที่แข็งแกร่งต่อการ "ออกแบบการดำเนินงาน" ที่ดูเรียบง่ายมากกว่าการนำ AI เข้ามาอย่างฉูดฉาด

7. บทสรุป: AI สามารถเป็น "เซ็นเซอร์ใหม่" ได้ แต่การปรับเทียบและการเห็นพ้องต้องกันเป็นสิ่งจำเป็น

NLP สามารถเป็นเซ็นเซอร์ใหม่ที่จับสัญญาณที่ยากต่อการแปลงเป็นตัวเลข เช่น "ความไม่มั่นคง" "การขาดแคลน" "สัญญาณเตือน" และ "ความไม่ไว้วางใจในระบบ" แต่เซ็นเซอร์จะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อได้รับการปรับเทียบ เข้าใจข้อผิดพลาด และกำหนดว่าใครจะใช้อย่างไร

การแก้ปัญหาความอดอยากเป็นปัญหาทาง