DLT S9A5 De inzet van AI voor de bestrijding van armoede en schulden
Apr 3, 2024
auto_awesome
Lisa Brüggen, directeur van Netspar, en Minou, senior onderzoeker bij BISS, bespreken de inzet van kunstmatige intelligentie voor het bestrijden van armoede en schulden. Ze belichten de rol van ethiek en samenwerking tussen verschillende disciplines in data science. Daarnaast onderzoeken ze hoe AI kan helpen bij vroegsignalering van schuldenproblematiek en de ontwikkeling van gepersonaliseerde financiële diensten. Ook wordt de innovatieve combinatie van virtual reality en voorspellende modellen besproken, wat beleidsmakers nieuwe inzichten biedt in de uitdagingen rond financiële problemen.
AI kan effectief ingezet worden voor het vroegsignaleren van schulden, maar moet voldoen aan ethische en privacynormen.
Interdisciplinaire samenwerking is essentieel om zowel technische haalbaarheid als de maatschappelijke impact van AI-oplossingen aan te pakken.
Deep dives
De rol van AI in armoede en schulden
AI kan een belangrijke rol spelen in het aanpakken van armoede en schulden, waar nog steeds miljoenen mensen in Nederland mee te maken hebben. De mogelijkheid om AI in te zetten voor vroegsignalering van problematische schulden biedt kansen, maar is bijvoorbeeld ook gebonden aan privacy- en ethische overwegingen. Het is cruciaal om te begrijpen hoe AI wordt toegepast, niet alleen als technologie op zich, maar vooral als een hulpmiddel om maatschappelijke problemen aan te pakken. Dit houdt in dat inzichten uit de sociale psychologie, juridische kaders en ethische normen geïntegreerd moeten worden in de ontwikkeling van AI-oplossingen.
De ELSA-aanpak
De ELSA-aanpak, wat staat voor Ethical, Legal, Societal Acceptance, is essentieel bij het ontwikkelen van AI-toepassingen in de context van armoede en schulden. Deze methode benadrukt dat ethische en maatschappelijke overwegingen vanaf het begin van het project moeten worden meegenomen, in plaats van enkel als een controle aan het einde. Dit zorgt ervoor dat de stemmen van mensen die daadwerkelijk in armoede leven, gehoord worden en dat oplossingen hen niet juist schaden. Door deze aanpak wordt geprobeerd om bestaande systemische problemen aan te pakken en te leren van eerdere fouten, zoals gezien bij de toeslagenaffaire.
Interdisciplinair samenwerken voor effectievere oplossingen
Effectieve AI-oplossingen in de context van armoede en schulden vereisen een nauwe samenwerking tussen verschillende disciplines, waaronder datawetenschap, sociale psychologie en juridische kennis. Dit interdisciplinair samenwerken helpt om de barrières tussen verschillende vakgebieden te overwinnen en zorgt ervoor dat er balans is tussen technische haalbaarheid en maatschappelijke acceptatie. De betrokkenheid van verschillende stakeholders is cruciaal om niet alleen technologische, maar ook menselijke aspecten van armoede en schulden te begrijpen. Dit omvat ook het betrekken van maatschappelijke organisaties en mensen die ervaring hebben met schulden in het ontwikkelingsproces van AI-projecten.
Vooruitblikken op ontwikkelingen en uitdagingen
De ontwikkeling van AI-tools voor vroegsignalering van schulden staat voor aanzienlijke uitdagingen, vooral door het waarborgen van privacy en het vermijden van biases in de data. Het gebruik van privacy-preserving technologieën biedt mogelijkheden, maar roept ook vragen op over de praktische uitvoering en de acceptatie door betrokken partijen zoals gemeenten. Daarnaast is er de noodzaak om met de gevolgen van algemenere maatschappelijke verandering rekening te houden, zoals wantrouwen tegenover algoritmen dat voortkomt uit eerdere misstanden. De realisatie van betrouwbare en effectieve AI-systemen zal afhangen van voortdurende dialoog en samenwerking omtrent ethische en juridische verantwoordelijkheden.
In deze aflevering van De Dataloog, gepresenteerd in samenwerking met de werkgroep publieke diensten van de Nederlandse AI Coalitie, onderzoeken we het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om armoede en schulden aan te pakken.
Onze gasten zijn Lisa Brüggen, Directeur van Netspar, en Minou, senior onderzoeker en projectmanager bij BISS (Brightlands Institute for Smart Society). Ze delen hun inzichten over hoe AI kan worden toegepast om beter inzicht te krijgen in menselijk gedrag en om financiële gezondheid te bevorderen.
Lisa Brüggen en Minou bespreken concrete toepassingen van AI, zoals het identificeren van risico's, het bieden van gepersonaliseerde financiële diensten en het ontwikkelen van effectief beleid. Ze laten zien hoe deze technologie kan worden ingezet om gemeenschappen te versterken en kwetsbare groepen te ondersteunen.
Of je nu een beleidsmaker, een professional in de financiële sector of gewoon geïnteresseerd bent in de impact van technologie op maatschappelijke uitdagingen, deze aflevering van De Dataloog biedt waardevolle inzichten en nieuwe perspectieven op het gebruik van AI in de bestrijding van armoede en schulden.
Luister nu naar deze boeiende discussie en ontdek hoe AI kan bijdragen aan een meer inclusieve en veerkrachtige samenleving.
De Dataloog is de onafhankelijke Nederlandstalige podcast over data & kunstmatige intelligentie.
Hier hoor je alles wat je moet weten over de zin en onzin van data, de nieuwste ontwikkelingen en echte verhalen uit de praktijk. Onze hosts houden het altijd begrijpelijk, maar schuwen de diepgang niet.
Vind je De Dataloog leuk? Abonneer je op de podcast en laat een review achter.
Get the Snipd podcast app
Unlock the knowledge in podcasts with the podcast player of the future.
AI-powered podcast player
Listen to all your favourite podcasts with AI-powered features
Discover highlights
Listen to the best highlights from the podcasts you love and dive into the full episode
Save any moment
Hear something you like? Tap your headphones to save it with AI-generated key takeaways
Share & Export
Send highlights to Twitter, WhatsApp or export them to Notion, Readwise & more
AI-powered podcast player
Listen to all your favourite podcasts with AI-powered features
Discover highlights
Listen to the best highlights from the podcasts you love and dive into the full episode