IJTIMOIY YORDAM DASTURLARI SAMARADORLIGINI BAHOLASH DA SUN’IY INTELLEKTDAN (SI) FOYDALANISH ISTIQBOLLARI

ISTIQBOLLARI

Xidirbayev Baxrom Baxtiyarovich - Ijtimoiy himoya milliy agentligi Ijtimoiy

himoya siyosatini ishlab chiqish va strategik rivojlantirish boshqarmasi boshlig‘i

Annotatsiya: Maqolada ijtimoiy yordam dasturlarining samaradorligini baholash uchun sun’iy intellektni (SI) qo‘llashning kelajakdagi imkoniyatlari o‘rganiladi. Resurslarni aniqroq taqsimlash, noxolislikni bartaraf etish va ijtimoiy xavflarni bashorat qilishda sun’iy intellektning salohiyatiga alohida e’tibor qaratilgan. Axloq, shaxsiy ma’lumotlarni himoya qilish va texnologiyalarni joriy etishda shaffoflik zarurligi muhokama qilinadi.

Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, ijtimoiy himoya, dasturlar samaradorligi, prognoz tahlillari, individual qo‘llab-quvvatlash, raqamlashtirish, ijtimoiy siyosat kelajagi.

Ijtimoiy yordam dasturlari samaradorligini baholash uchun sun’iy intellektdan (keyingi o‘rinlarda - SI) foydalanish istiqbollari moliyaviy qiyinchiliklarga duch kelgan aholining zaif qatlamlari muammolarini hal qilishda muhim qadamdir. Ijtimoiy yordam dasturlari - bu turli xil moddiy va nomoddiy yordam ko‘rsatish orqali kambag‘allik darajasini qisqartirish va turmush sifatini oshirishga qaratilgan davlat tashabbuslari hisoblanadi.

Jahon banki ma’lumotlariga ko‘ra, dunyoda 1,3 milliarddan ortiq kishi turli xil ijtimoiy yordam olmoqda, bu esa ushbu dasturlar samaradorligini oshirish bo‘yicha vazifalar ko‘lamini ko‘rsatadi. Shu bilan birga, Iqtisodiy hamkorlik va taraqqiyot tashkilotihisob-kitoblariga ko‘ra, yordamning atigi 60 foizga yaqini haqiqatan ham muhtojlarga yetib boradi, bu esa sun’iy intellekt yordamida baholash jarayonlarini takomillashtirish uchun katta imkoniyat mavjudligini tasdiqlamoqda.

Ijtimoiy yordamning asosiy yo‘nalishlari:

• kam ta’minlangan oilalarga moddiy yordam va bolalar nafaqalarini tayinlash;

• ish stajiga ega bo‘lmagan fuqarolar uchun yoshga doir nafaqa, nogironlik nafaqalari va nogironligi bo‘lgan bolalarni parvarishlash nafaqalari;

• og‘ir kasallikka chalingan va boquvchisini yo‘qotgan bolalari bor oilalarni qo‘llab-quvvatlash;

• bola tug‘ilganda va dafn marosimi uchun bir martalik to‘lovlar;

• uy-joy kommunal xizmatlarini to‘lash bo‘yicha kompensatsiyalar;

• Oziq-ovqat va kiyim-kechak uchun qo‘shimcha to‘lovlar bilan CHAESdagi avariyani bartaraf etish ishtirokchilari, urush faxriylari va mahbuslarini ijtimoiy himoya qilish;

• fuqarolarning ayrim toifalari uchun shahar transportida imtiyozlar;

• yetim bolalar, ota-ona qaramog‘idan mahrum bo‘lgan bolalar, og‘ir turmush sharoitiga tushib qolgan xotin-qizlarni uy-joy bilan ta’minlash va qo‘llab-quvvatlash;

• aholining ehtiyojmand qatlamlariga moddiy yordam ko‘rsatish.

Ushbu dasturlarning samarali ishlashi resurslardan oqilona foydalanish va ularning samaradorligini oshirish uchun muntazam ravishda baholashni ta’minlashni talab qiladi.

McKinsey Global Institute (2022) tadqiqoti shuni ko‘rsatdiki, sun’iy intellektni davlat tizimlariga joriy etish ijtimoiy sohadagi resurslarni taqsimlash samaradorligini 30 foizgacha oshirishi, yo‘qotishlarni kamaytirishi va yordamning manzilliligini oshirishi mumkin.

Biroq, an’anaviy baholash usullari ko‘pincha ma’lumotlarning nomukammalligi va yordam oluvchilar orasidan muhtojlarni aniq aniqlashdagi qiyinchiliklar kabi muammolarga duch keladi.

Sun’iy intellekt baholash aniqligini oshirish uchun innovatsion vositalarni taklif etadi: mashinali o‘rganish texnologiyalari, tabiiy tilni qayta ishlash va bashoratli tahlil yordamni taqsimlash jarayonlarini optimallashtirish va shaxsiy qo‘llab-quvvatlashni ta’minlash orqali ma’lumotlarni chuqurroq tahlil qilish imkonini beradi.

Birinchidan, sun’iy intellekt an’anaviy tahlil usullari yordamida aniqlab bo‘lmaydigan qonuniyatlar va tendensiyalarni aniqlash imkonini beradi. Masalan, prognoz analitikasi real vaqt rejimida resurslarni taqsimlashni optimallashtirish orqali kelajakdagi ehtiyojlar va inqirozli vaziyatlarni bashorat qilishi mumkin.

Masalan, Braziliyada kambag‘allikka qarshi kurash dasturlarini baholash uchun sun’iy intellekt algoritmlarini qo‘llash bo‘yicha pilot loyiha daromadlarning o‘zgaruvchanligi yoki ta’lim darajasi kabi noaniq xavf omillarini tahlil qilish orqali muhtojlarni aniqlashdagi xatolarni 25 foizga kamaytirishga imkon berdi.

Ikkinchidan, sun’iy intellekt turli sohalardagi ma’lumotlarni birlashtirishi mumkin - tibbiy so‘rovnomalar, ta’lim hisobotlari, ovqatlanish statistikasi - bu ijtimoiy yordam dasturlarini mintaqaviy xususiyatlar va aholining o‘ziga xos ehtiyojlariga moslashtirish imkonini beradi.

Uchinchi afzallik - noxolislikni kamaytirish va shaffoflikni oshirish. Tushunarli sun’iy intellekt algoritmlarni foydalanuvchilar va administratorlar uchun yanada tushunarli qiladi va jamoatchilik ishonchini mustahkamlaydi.

Misol tariqasida AQShdagi Medicaid dasturida tushuntiriladigan sun’iy intellektdan foydalanishni keltirish mumkin, bu yerda shaffof algoritmlar yashirin kamsitish amaliyotlarini bartaraf etishga yordam berdi va aholining qaror qabul qilish jarayoniga bo‘lgan ishonchini oshirdi.

Bundan tashqari, sun’iy intellekt samaradorlikni baholash jarayonlarini optimallashtiradi: u katta hajmdagi ma’lumotlarni tezda qayta ishlaydi, xatolarni aniqlaydi va resurslarni yanada adolatli taqsimlashga yordam beradi.

Asosiy texnologik yo‘nalishlar - (1) ishsizlikning o‘sishi yoki uysizlik xavfi kabi ijtimoiy xavflarni bashorat qilish uchun prognoz tahlili, bu oldindan qo‘llab-quvvatlash choralarini ishlab chiqishga imkon beradi, (2) dasturlarni sharoit o‘zgarishlariga moslashtirish uchun mashinali o‘rganish va (3) fuqarolarning fikr-mulohazalarini tahlil qilish uchun tabiiy tilni qayta ishlash, bu esa ijtimoiy dasturlar samaradorligini oshiradi.

Shunday bo‘lsa-da, SIni joriy etish yo‘lida biz muhim axloqiy muammolarga duch kelmoqdamiz. Istiqbolli tashabbuslardan biri ijtimoiy sohada sun’iy intellekt tizimlarining axloqiy auditini yaratishdir. Bugungi kunda Yevropa Ittifoqida diskriminatsiya va suiiste’molchilik xavfini minimallashtirishga qaratilgan algoritmlarning majburiy tashqi auditi usullari sinovdan o‘tkazilmoqda.

Bu algoritmik tarafkashlikni bartaraf etish, qaror qabul qilishda shaffoflikni ta’minlash va foydalanuvchilarning shaxsiy ma’lumotlarini himoya qilish uchun talab qilinadi.

Buning uchun ma’lumotlarning ehtimoliy buzilishlarini hisobga olish va tuzatishga qodir bo‘lgan algoritmlarni ishlab chiqish, qarorlar qanday qabul qilinishi va qanday ma’lumotlardan foydalanilishini tushuntirish, shuningdek, fuqarolarning shaxsiy ma’lumotlari va xabardor qilingan roziligini himoya qilishni ta’minlash muhimdir.

Sun’iy intellektning ijtimoiy sohaga muvaffaqiyatli integratsiyasi uchun texnologlar, ijtimoiy xodimlar va axloq bo‘yicha mutaxassislar o‘rtasida yaqin hamkorlik, moslashuvchan tartibga solish va ochiqlik hamda ishonch mexanizmlarini rivojlantirish muhim ahamiyatga ega. Faqat ochiq muloqot orqali yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan xavfxatarlarni bartaraf etish va yordamning adolatli taqsimlanishiga erishish mumkin.

Kelajakda sun’iy intellekt ijtimoiy yordam tizimini tubdan o‘zgartirib, uni yanada samarali, adolatli va aholining barcha qatlamlari uchun shaffof qilish imkoniyatiga egadir.

Jahon iqtisodiy forumi prognozlariga ko‘ra, 2035-yilga borib sun’iy intellekt tizimlari nafaqat mavjud dasturlarning samaradorligini baholash, balki global va mahalliy ijtimoiy o‘zgarishlar to‘g‘risidagi ma’lumotlarni dinamik tahlil qilish asosida ijtimoiy qo‘llab-quvvatlashning yangi shakllarini mustaqil ravishda taklif qilish imkoniyatiga ega bo‘ladi.

Adabiyotlar:

1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining "O‘zbekiston Respublikasi aholisini ijtimoiy himoya qilish strategiyasini tasdiqlash to‘g‘risida"gi Farmoni // No 175, 25.07.2022y.

2. Humala Simangunsong. The Impact of Economic Conditions on Social Assistance Programs and Poverty Alleviation. Law and EconomicsVolume 17, No. 2, 2023, pp. 73-91

3. Nainta Agustanta, Titis Dewi Anggalini, Lutfia Septiningrum, and Paramita Dewanti , (2024), “Assessing the Effectiveness of Social Assistance Programs to Alleviating Poverty in Indonesia” in IAPA 2023 Annual International Conference, KnE Social Sciences, pages 511–521.

4. https://blogs.worldbank.org/en/developmenttalk/ten-lessons-largest-scalecash-transfers-history