ООН объявила, что работает с Google над новым инструментом для доступа к глобальной статистике, чтобы ИИ-системам было проще находить и использовать эти данные. Платформа называется UN System Data Commons и построена на базе открытой Data Commons от Google.
Новая система позволяет искать статистику по структурам ООН с помощью запросов на естественном языке. Она заменит портал UNData, где пользователям в основном приходилось работать с более привычным интерфейсом базы данных. Платформа также поддерживает Model Context Protocol (MCP) — стандарт для прямого подключения ИИ-систем к внешним источникам данных.
Как заявили в ООН, 26 структур организации уже подтвердили участие в Data Commons, а на момент запуска на платформе доступны данные почти 20 из них. К 2027 году ООН рассчитывает перенести на платформу 80% своих статистических наборов данных.
Главный статистик UNICEF Жуан Педру Азеведу сообщил на онлайн-брифинге, что ИИ-инструменты пока слабо справляются с точным поиском проверенных данных. По его словам, средняя точность составила 21,2% в тесте UNICEF, который охватил более 133 тысяч ответов на вопросы о показателях глобального развития.
В тест вошли GPT-4o и GPT-4o-mini от OpenAI, Claude Sonnet 4.5 и Haiku 4.5 от Anthropic, а также Gemini 2.5 Flash и Gemini 2.0 Flash от Google. Азеведу рассказал TechCrunch, что примерно три из пяти ответов вообще не содержали пригодного для использования числового значения, часто потому, что модели давали уклончивые формулировки.
Он также отметил, что при повторном запуске тех же вопросов на тех же версиях моделей примерно через два дня модели, которые оба раза выдавали число, совпадали в ответе лишь примерно в половине случаев.
Исследование пока оформлено как рабочая статья UNICEF и готовится к отправке в научный журнал. Оно ещё не прошло рецензирование. Организация планирует опубликовать методологию, код и данные вместе с самой работой.
UNICEF также зафиксировал рост переходов на свой сайт со стороны генеративных ИИ-помощников. По словам Азеведу, сайт данных UNICEF получает более 6 млн посещений в месяц и входит в число самых популярных ресурсов агентства.
С 1 января по 14 сентября число переходов по ссылкам из ответов ChatGPT на сайт UNICEF выросло на 67% год к году, сообщил Азеведу TechCrunch. Такие переходы дали 6,4% всех сессий в этом году, а в целом, по оценке UNICEF, ИИ-помощники уже обеспечивают около одного из десяти визитов.
Исполняющий обязанности директора Статистического отдела ООН Шантану Мукерджи заявил: «Мы на порядки продвинулись по масштабу, охвату и гибкости, впервые объединив так много агентств в системе ООН». Он добавил: «И мы используем этот момент, чтобы подготовить наши данные для работы с ИИ».
Google.org выделила 2 млн долларов на развитие компетенций и техническую поддержку для создания базовой инфраструктуры платформы. Руководитель команды Data Commons в Google Прем Рамасвами сообщил TechCrunch, что система размещена в экземпляре под управлением ООН и со временем должна поддерживаться, эксплуатироваться и масштабироваться самой организацией.
Рамасвами сказал: «Мы использовали подход train-the-trainer на всём протяжении запуска и уже увидели, как команда системы ООН быстро наращивает компетенции».
Google запустила Data Commons в 2018 году как проект по сведению публичных наборов данных из разных источников в единую структуру. В прошлом году платформа получила поддержку MCP, что позволило ИИ-агентам напрямую запрашивать статистику и ссылки на её источники.
В системе ООН для каждого показателя сохраняется информация об источнике, чтобы пользователь мог отследить путь данных, которые получил ИИ, до исходного ресурса ООН. Азеведу подчеркнул, что это важно, поскольку всё больше людей используют ИИ для поиска и интерпретации информации.
Google также показала, как ИИ-система, подключённая к данным ООН через MCP, может собирать несколько показателей и на их основе создавать дашборды, графики и текстовый анализ без ручного поиска и объединения наборов данных.
В одной из демонстраций Google попросила ИИ-систему оценить влияние американской программы PEPFAR по борьбе со СПИДом в Африке. Система нашла релевантные данные ООН по уровню заражения ВИЧ, смертности от СПИДа и ожидаемой продолжительности жизни, а затем подготовила инфографику.
При этом наличие проверенных данных не гарантирует, что выводы ИИ будут безошибочными. Рамасвами отметил: «Поскольку модели могут неверно понимать нюансы, человек всегда должен проверять результаты перед цитированием или публикацией».
Источник: TechCrunch, ООН, UNICEF.
