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AI と募金: 募金には人間の要素が必要ですか?

公開済み

7ヶ月前

2023 年 10 月 10 日

人工知能はデジタル時代において最も価値のあるツールの XNUMX つであり、非営利団体や慈善団体が募金活動に人工知能を使用するのは当然です。しかし、結局のところ、それはまだ機械です。監視せずに使用する場合の運用上および倫理上の考慮事項を分析することが重要です。

資金調達に AI をどのように活用できますか?

AI は大量のデータセットを迅速に処理し、ほぼ瞬時に結論を導き出すことができるため、非営利活動や慈善活動におけるその可能性は有望です。 AI を資金調達に活用できる主な方法をいくつか紹介します。

1. 成功の予測

買収には費用がかかるため、プロセスを効率化することが全員の最大の利益になります。幸いなことに、AI は予測分析が可能です。行動を予測できるそしてトレンド。その結果、支出を最小限に抑えながら最大の成功を収めることができます。

機械学習モデルは、大量のデータセットを使用して寄付者をセグメント化できます。そこから、過去の寄付傾向とプロフィールを比較します。その結果、非常に正確な成功予測が得られます。それによって、買収が初期投資に見合うかどうかがわかります。

2. 公共の交流

AI チャットボットを使用すると、特定のサポートの役割を持たずに一般の人々と対話できます。質問に自動的に回答し、同時に複数のユーザーと対話できるため、より生産的なことにエネルギーを注ぐことができます。

3. ドナーの支援

税金目的で寄付をする人はたくさんいますが、その目的に個人的なつながりを感じて寄付する人はさらに多くいます。この関係を最大限に活用するには、パーソナライゼーションが必要です。幸いなことに、AI は寄付のリクエスト、支援メッセージ、感謝の手紙をほぼ瞬時に作成できます。

4. コンテンツ生成

募金活動には、膨大な量の寄付のリクエスト、補助金の申請、アピールが含まれます。通常、これらのプロセスには膨大な時間がかかりますが、生成 AI を使用すると作業がはるかに簡単になります。依頼があれば、新しい募金アイデアを開発することもできます。

資金調達に AI を使用する必要があるのはなぜですか?

AI は従来の資金調達プロセスを完全に見直すことができます。これまでの方法は手作業に頼っていたので面倒でしたが、AI は自動化を利用するため非常に効率的です。これに、大量の情報を分析する独自の機能を組み合わせることで、有益なツールが得られます。

AI を使用すると、資金調達の最も一般的な問題点である寄付者の維持に取り組むことができます。一方、2019年のレートは平均は45.4%でしたが、43.6 年までに 2020% に低下しました。新たな買収をサポートできなかったため、組織が保持する初回寄付者の割合は 20% 未満でした。

AI を導入すると、スタッフの時間が節約され、パーソナライゼーションが強化されます。この組み合わせにより、人々はあなたの作品とより強いつながりを感じるようになるでしょう。組織が自分たちにもっと多くの時間を費やし、その使命を享受できると考える人は、支援を継続する傾向があります。その結果、ドナー維持率が大幅に向上します。

AIが資金調達を担当すべきか?

AI は不可欠なツールですが、限界もあります。一つには、古いデータポイントが一般的ですほとんどのモデルの中で。それらの多く (特に生成バージョン) は、大規模なオープンソースの情報コレクションに基づいてトレーニングされます。その過程で、人間の偏見を拾うことが多く、結果に影響を及ぼします。

実際には、ほとんどの生成モデルは LAION-5B を使用します — インターネットをスクレイピングする大規模なデータセット — をトレーニングします。多くの人は、主な知識源が Web サイト、フォーラム、コメントセクションである場合に、満足のいかない行動を見つけます。モデルの出力をレビューしないと、不正確な結果や不快な結果が生じる可能性があります。

最も重要なことは、ほとんどの非営利活動や慈善活動は道徳的使命を中心としている一方で、AI は思いやりや道徳の微妙なニュアンスを理解できないことです。人間を模倣することはできますが、それでもロジックに基づいて実行されるルールベースのツールです。人間の入力が必要なので、真の創造性が欠けている、好奇心と共感。 AI は素晴らしい自律型ツールになる可能性がありますが、資金調達の責任を引き継ぐべきではありません。

やはり人間の関与は必要なのでしょうか？

AI がその役割を効果的に発揮したい場合は、人間の関与が必要です。成功にはサポートと手動検証が不可欠です。モデルの出力に個人的なタッチを与え、適切にガイドするには、そこにいる必要があります。そうしないと、その作業がロボット的で時代遅れに見えてしまいます。

AI を信頼して感謝状を生成し、AI がでっち上げたシナリオについて書いた場合を想像してください。寄付者はそのようなものを受け取ることを喜ばず、潜在的に支援を撤退するでしょう。たとえモデルがその役割を果たせるとしても、テクノロジーをチェックインせずに実行させるのは賢明ではありません。

AI を責任を持って使用するにはどうすればよいでしょうか?

AI にはエラーが発生する可能性があるため、資金調達を担当すべきではありませんが、慎重に使用すれば、広範囲に統合することができます。他のテクノロジーと同様に、責任システムの中で動作する必要があります。

AI を責任を持って使用する最も簡単な方法には、手動によるレビューと検証のプロセスを確立することが含まれます。モデルの出力が常に事実であると仮定するのではなく、誰かにモデルをレビューしてもらい、すべてを再確認してもらいます。このアプローチにより、偏見や虚偽の発言が最小限に抑えられます。

監査は、アルゴリズムをチェックする優れた方法でもあります。これらは綿密で継続的なプロセスですモデルが倫理的に動作することを保証するためそして一貫して。トレーニングデータをレビューし、出力を分析し、妥当性を再確認してバイアスをテストします。目標は、AI が公平かつ透明であることです。

何よりも、明確な倫理ガイドラインを確立する必要があります。そこには、組織がいつ、どのように、なぜ、AI を使用できるのかを概説する手順が含まれている必要があります。たとえば、助成金申請書の作成は許容されるが、感謝状の作成は依然として人間のみのタスクであると決定することができます。一連のルールを作成して遵守することで、説明責任が大幅に向上します。