Что мешает помогать людям сегодня
Статистика показывает, что благотворительность — одна из технологически «отстающих» отраслей. Во всем мире некоммерческие организации (НКО) медленнее осваивают технологии и еще реже генерируют новые технические решения сами. Так, в 2022 году среди 1600 НКО в семи странах лишь 12% некоммерческих организаций достигли высокого уровня цифровой зрелости. Другой опрос, уже в 116 странах, подтвердил — большинство НКО пользуются самыми простыми инструментами: около 90% имеют сайт и социальные сети, 65% используют email-маркетинг [1].
В России более трети НКО используют инструменты веб-аналитики (40%) и автоматизированной email-рассылки (33–38%), а также CRM-системы (25–29%). Более современные инструменты, такие как чат-боты (6%) и искусственный интеллект (2%), используются российскими НКО довольно редко — как и их зарубежными коллегами [1].
В то же время искусственный интеллект может оказаться полезным в решении проблем, с которыми регулярно сталкиваются некоммерческие организации. Вот основные из них:
- недостаток вовлеченности и доверия
Благотворительным организациям сложно выстраивать отношения с возможными спонсорами, СМИ и властями. В России эта проблема особенно остро стоит у региональных организаций: чтобы привлечь внимание к проблеме и добыть ресурсы на ее решение, НКО часто приходится «прыгать выше головы». Например, в 2022 году в федеральных СМИ публиковалась лишь треть сообщений о некоммерческом секторе. Региональным благотворительным организациям редко удается выйти на уровень информационной поддержки выше местного [2].
- ограниченные финансовые ресурсы
Некоммерческим фондам трудно развиваться из-за хронического недофинансирования. С этой проблемой сталкиваются и федеральные, и региональные НКО. Зачастую сохранять проекты на плаву помогают только общественный резонанс и частные пожертвования. Например, в 2022 году новосибирский «Маяк» чуть не закрыл хостел для бездомных из-за того, что команде не хватало денег на аренду, коммунальные услуги и другие нужды, но проект спасли пожертвования 200 человек, которые узнали о проблеме [2]. Учитывая, что некоммерческий сектор слабо поддерживают на федеральном уровне, даже просто донести проблему до общественности становится задачей со звездочкой.
- недостаток сотрудников и сложность развития
Из-за нехватки средств команды благотворительных организаций перегружены административной работой. Часто директор совмещает функции руководителя, фандрайзера и координатора проектов, а для каждого мероприятия приходится заново искать спонсоров и волонтеров: фотографов, копирайтеров, лекторов или просто людей, готовых выполнить часть работы по организации сбора средств и самого события. Помимо этого, сотрудники НКО зачастую настолько перегружены рутиной, что им некогда учиться. В таких условиях организации сложно соответствовать высоким стандартам прозрачности, что негативно влияет на доверие к ее деятельности.
Какие задачи может взять на себя искусственный интеллект
Искусственный интеллект способен существенно упростить борьбу НКО за выживание. Например, активное использование нейросетей для генерации текста и изображений упростит регулярный постинг, наполнение сайта и рассылку информационных материалов для СМИ, а вместе с этим — и поиск сторонников и доноров в соцсетях.
Чем еще ИИ полезен благотворительным организациям?
Заявки на гранты
Специализированные нейросети помогут получить грантовую поддержку: например, платформа Grantable генерирует текст для грантовой заявки, основываясь на прошлых заявках и используя аналогичный стиль изложения, а инструмент AI Grant Writer дает рекомендации по улучшению точности и этичности формулировок.
Использовать такие инструменты можно уже сейчас: например, Фонд Потанина официально разрешил использовать искусственный интеллект при написании грантовых заявок еще в 2023 году. В 2024 году ИИ использовала почти половина опрошенных НКО, которые подавали заявки: они просили искусственный интеллект подготовить описание проблемы, сформулировать цели и задачи проекта, описать его качественные и количественные показатели, сформулировать информацию об организации, составить описание мероприятий или создать бюджет. Были и менее очевидные задачи: например, придумать название проекта, найти ошибки или сделать заготовки писем для партнеров [3].
Рутинная коммуникация
Некоммерческим организациям будут полезны чат-боты, облегчающие рутинную коммуникацию, — они могут обработать заявки от волонтеров или благополучателей, ответить на частые вопросы. Освободившееся время сотрудники смогут использовать для развития организации. А еще чат-боты способны упростить процесс внесения пожертвований, что потенциально повысит эффективность сбора средств.
Персонализированная коммуникация
Более сложные модели сумеют увеличить вовлеченность доноров за счет анализа их предпочтений и создания персонализированного контента: email-рассылок, благодарственных сообщений или текстов о работе фонда. Например, Bloomerang умеет сегментировать жертвователей на основе накопленных внутренних данных, строить прогнозы и вести индивидуальную коммуникацию с помощью сгенерированных писем [1].
Аналитика
Повысить эффективность фандрайзинга поможет анализ данных из внешних и внутренних источников: ИИ посчитает вероятности совершения пожертвования для разных сегментов аудитории, выявит потенциальных крупных доноров и поможет сфокусировать на них усилия [1]. Это работает и в обратную сторону: на основе данных об осуществленных пожертвованиях рекомендательные сервисы могут давать донорам персонализированные рекомендации, помогая выбрать программу или организацию для пожертвования.
Кроме того, искусственный интеллект способен анализировать социальные проблемы и прогнозировать результаты проектов — это значит, что НКО смогут принимать более взвешенные решения и повысить отдачу от вложенных усилий. Анализ больших объемов статистических, демографических, географических и других данных позволит НКО лучше понимать распространенность проблемы, над которой она работает. Например, приложение EnvironmentGPT, которое сейчас разрабатывает Microsoft, дает достаточно точные ответы на вопросы об изменении климата и загрязнении воздуха [4]. Другими областями анализа могут быть данные о бедности, здоровье и образовании.
Кстати, любая некоммерческая организация может получить индивидуальные рекомендации по внедрению искусственного интеллекта, ответив на несколько вопросов на сайте AI Compass for Nonprofits. А российский проект «Технологии добра» предлагает целый маркетплейс цифровых продуктов и услуг для социально ориентированных некоммерческих организаций.
ИИ в благотворительности: польза или угроза
Искусственный интеллект — мощный инструмент, но его применение несет не только пользу, но и риски. Например, сгенерированный ИИ контент — особенно видео и изображения — может вызвать у потенциальных доноров недоверие к деятельности НКО, спровоцировать дискуссию о фейках. Для успешного использования этого инструмента необходим компетентный сотрудник, который сумеет отсеять неточные ответы и несуществующие факты, сгенерированные нейросетями.
Кроме того, для сферы благотворительности особенно значим риск предвзятости алгоритмов. Решения, которые предлагает ИИ, могут содержать ошибки и стереотипы. Это происходит потому, что алгоритмы перенимают паттерны, содержащиеся в данных, на которых они обучаются. Уже известны примеры, когда ChatGPT создавал изображения, основываясь на исторических представлениях, что врачами чаще всего работают мужчины, а медсестрами — женщины [1]. А в случае с грантами заявки, созданные с помощью ИИ, рискуют стать однотипными или нереализуемыми теми командами, которые их отправили.
Искусственный интеллект может работать для благотворительности хуже еще и потому, что данных об этой сфере мало и они низкого качества. Чтобы стало возможным обучать алгоритмы для решений в сфере НКО и филантропии, необходимо больше данных более высокого качества. Обученный на общих данных ИИ будет давать рекомендации, не учитывающие разнообразие точек зрения на ту или иную социальную проблему. Однако создание большого массива чувствительных данных о нуждающихся поднимает проблему безопасности этих данных.
Автоматизация рутинных задач также требует особой скрупулезности, поскольку любая неосторожность может негативно отразиться на благополучателях. Например, в 2023 году американская Национальная ассоциация по борьбе с расстройствами пищевого поведения (NEDA) заменила волонтеров горячей линии на чат-бот, но он не смог обеспечить обратившимся необходимый уровень эмпатии и давал советы, только стимулирующие их расстройства [5].
Другими словами, ошибки искусственного интеллекта могут особенно чувствительно ударить по самым уязвимым группам людей, но при этом алгоритмы способны поднять благотворительность на новый уровень эффективности, если сотрудники научатся внимательно и осознанно ими пользоваться.
Источники
- Дайджест «Цифровизация и ИИ в работе НКО: новые тренды и перспективы» [Электронный ресурс] // Благотворительный фонд Владимира Потанина. 2024. 36 с. URL: https://fondpotanin.ru/upload/iblock/4e3/1e2vzuywqsvvctsnagw9un2iari1kqa3.pdf (дата обращения: 04.02.2025).
- Некрасова М. Проблемы в НКО: дисбаланс в развитии региональных и федеральных организаций [Электронный ресурс] // Агентство социальной информации. 2022. 29 ноября. URL: https://asi.org.ru/2022/11/29/problemy-nko-disbalans-v-razvitii-regionalnyh-i-federalnyh-organizaczij/ (дата обращения 04.02.2025).
- Некрасова М. Искусственный интеллект в работе НКО: фандрайзинг, планирование, гранты [Электронный ресурс] // Агентство социальной информации. 2024. 25 сентября. URL: https://asi.org.ru/2024/09/25/iskusstvennyj-intellekt-v-rabote-nko-fandrajzing-planirovanie-granty/ (дата обращения 04.02.2025).
- Искусственный интеллект: ключ к достижению устойчивого развития [Электронный ресурс] // УВКПЧ. 2024. 14 июня. URL: https://www.ohchr.org/ru/stories/2024/06/artificial-intelligence-game-changer-sustainable-development (дата обращения 05.02.2025).
- Quach K. Eating disorder non-profit pulls chatbot for emitting ‘harmful advice’ [Электронный ресурс] // The Register. 2023. 31 May. URL: https://www.theregister.com/2023/05/31/ai_chatbot_eating_union/ (дата обращения 05.02.2025).
