Искусственный интеллект может помочь определить потенциально эффективные меры поддержки семьи для решения демографических задач в конкретных регионах, считают в Госдуме.
Использование цифровых технологий позволяет оперативнее анализировать большие объемы данных и выявлять сложные, нелинейные зависимости, которые могут быть упущены в традиционных моделях, считает руководитель направления «Народный фронт. Аналитика» Ольга Позднякова. Деревья решений и нейронные сети могут быть использованы для прогнозирования рождаемости на основе множества факторов, включая экономические условия, уровень образования, доступ к медицинским услугам, социальное настроение, уровень тревожности и другие социокультурные факторы.
«Любые модели могут не учитывать неожиданные события, что приводит к неопределенности и вариативности в прогнозах. Также неполные или неточные данные по-прежнему могут привести к ошибочным выводам»,
– считает она.
Для прозрачности работы эксперт предлагает проводить независимые аудиты моделей и процессов, публиковать методологию, результаты анализа. При привлечении широкого круга экспертов обеспечивается дискуссия, которая выявляет слабые стороны и позволяет избежать рисков.
«В целом использование новых технологий в демографическом прогнозировании имеет огромный потенциал, но требует системного, основанного на тщательной верификации подхода и прозрачности»,
– поделилась мнением Ольга Позднякова.
Фото: Александр Кряжев/РИА Новости
