Nauka
Ziemia straciła siostrę. Badanie Wenus dowodzi, że nie jest podobna
17 grudnia 2024
Międzynarodowa Organizacja Pracy szacuje, że 27,6 mln ludzi na świecie żyje w niewoli i jest zmuszanych do pracy. Dzięki postępowi technologicznemu sztuczna inteligencja może wspomóc wysiłki rządów i organizacji międzynarodowych w walce z tym problemem.
W Brazylii obozy pracy przymusowej są poukrywane w odległych zakątkach lasów deszczowych. Niedawny projekt zrealizowany przez zespół z Human Trafficking Data Lab w Stanfordzie i brazylijskich śledczych, wykazał, jak AI może posłużyć do ich odnalezienia.
Według danych Jednostki Inspekcyjnej ds. Eliminacji Pracy Niewolniczej (Division of Inspection for the Eradication of Slave Labor – DETRAE), od 1995 roku z niewoli w brazylijskich lasach tropikalnych uratowano co najmniej 1324 robotników. Instytucja ta ujawniła, że większość pracowników przymusowych jest przemycana do stanu Para, położonego na północy Brazylii.
Gęste lasy tropikalne pokrywają prawie cały ten region. Dlatego jest to główne miejsce nielegalnego wylesiania – podaje TerraBrasilis, portal internetowy poświęcony analizie tej kwestii. Co za tym idzie, zmuszanie ludzi do wycinki drzew jest jedną z głównych form eksploatacji na tych terenach. Jak wyjaśniają badacze z Uniwersytetu Stanforda, z wylesianiem wiąże się także inna forma wyzysku. Robotnicy zmuszani są do obsługi pieców, które służą do przetwarzania pozyskanego drewna na węgiel drzewny.
Dochodzenie przeprowadzone przez Repórter Brasil, organizację założoną przez dziennikarzy, ujawniło, że osoby przetrzymywane w miejscach wyrębu muszą pracować co najmniej 12 godzin dziennie. Co więcej, regularnie doświadczają:
Przypadków odmowy zapłaty i zastraszania bronią, gdy domagają się wynagrodzenia.
Zespół z Uniwersytetu Stanforda wraz z brazylijskimi detektywami przeanalizowali wysokiej rozdzielczości zdjęcia satelitarne, korzystając z AI. Celem było zlokalizowanie obozów pracy przymusowej. Algorytmy uczenia maszynowego pomogły zidentyfikować oznaki współczesnego niewolnictwa. Przykładem jest obecność obiektów noclegowych, która sugeruje, że robotnicy mieszkają w lasach tropikalnych. Jak spożytkować takie informacje?
Zdjęcia satelitarne mogą bardzo pomóc w ustaleniu, gdzie występuje dany problem, aby inspektorzy mogli skuteczniej interweniować
– powiedziała pediatra Victoria Ward dla Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.
Co więcej, współpracownicy Ward oświadczyli, że zamysłem długoterminowym jest opracowanie zintegrowanego systemu. Automatycznie powiadamiałby on brazylijskich funkcjonariuszy o wykryciu nowych podejrzanych miejsc.
Musimy stale poszukiwać nowych schematów, które nie są jeszcze znane organom ścigania. Algorytmy mogą zostać zaprojektowane tak, aby rejestrować nieprawidłowości, których ludzie nie są w stanie dostrzec
– na łamach czasopisma „Futurity” powiedział Michael Baiocchi, jeden z naukowców, którzy pracowali nad projektem.
Oprócz wspomagania wykrywania ośrodków pracy przymusowej AI może także pomóc w zapobieganiu temu zjawisku. Jak wynika z ubiegłorocznego raportu Międzynarodowej Organizacji Pracy, osoby, które stają się ofiarami współczesnego niewolnictwa, wywodzą się zazwyczaj ze skrajnie ubogich środowisk. Zdesperowani poszukiwaniami zarobku odpowiadają na niezweryfikowane oferty pracy, które niekiedy okazują się pułapkami handlarzy ludźmi.
Z badań przeprowadzonych przez wydział Informatyki i Inżynierii Yanbu University College wynika, że AI jest w stanie rozpoznać takie ogłoszenia z prawdopodobieństwem 91,2 proc. Jak zasugerowali naukowcy z tej uczelni, fałszywe oferty pracy mogą zostać usunięte, zanim poszukujący posady wpadną w sidła oszustów.
Przeczytaj też: Podstawy fact-checkingu. Powiedz: sprawdzam!
W świecie, w którym nieustannie pojawiają się nowe zastosowania AI, regularnie wypracowywane są kolejne metody ochrony ludzi przed wykorzystywaniem ich do pracy.
Czasami nawet sobie nie wyobrażamy, gdzie będzie jeszcze można użyć systemów AI
– zauważyła Kimberly Babiarz z Uniwersytetu Stanforda.
Źródła:
Może cię też zainteresować: