ООН объединила усилия с Google, чтобы подготовить глобальные данные для ИИ-агентов

Организация Объединённых Наций объявила о сотрудничестве с Google, чтобы сделать свою обширную коллекцию глобальной статистики более доступной для систем искусственного интеллекта.

Новая платформа получила название UN System Data Commons. Она построена на открытой платформе Google Data Commons и позволяет искать статистику по всем агентствам ООН с помощью запросов на естественном языке. Система заменяет существующий портал UNData, где пользователям приходилось искать данные через традиционный интерфейс баз данных. Платформа также поддерживает Model Context Protocol (MCP) — стандарт, позволяющий ИИ-системам напрямую подключаться к внешним источникам данных.

Пользователи всё чаще обращаются к ИИ-инструментам за ответами, но многие системы по-прежнему не могут надёжно предоставлять достоверные данные. По словам главного статистика ЮНИСЕФ Жуана Педру Азеведу, тестирование шести больших языковых моделей на более чем 133 000 ответов на вопросы о глобальных показателях развития дало среднюю точность всего 21,2%.

В тесте участвовали 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. Около трёх из пяти ответов вообще не содержали пригодного числа — часто модели давали уклончивые ответы. При повторном запуске тех же вопросов на тех же версиях моделей через два дня только около половины моделей, давших число оба раза, вернули идентичный результат.

Исследование является рабочей статьёй ЮНИСЕФ, готовящейся к подаче в журнал, и ещё не прошло рецензирование. Организация планирует опубликовать методологию, код и данные вместе со статьёй.

ЮНИСЕФ также отметила резкий рост трафика от генеративных ИИ-ассистентов на свой сайт данных, который получает более 6 миллионов посещений в месяц. Переходы по ссылкам из ответов ChatGPT выросли на 67% год к году в период с 1 января по 14 сентября. Такие переходы составили 6,4% всех сессий в этом году, а в целом ИИ-ассистенты, по оценкам ЮНИСЕФ, обеспечивают примерно каждое десятое посещение.

ООН сообщила, что 26 её структур присоединились к Data Commons, данные почти 20 из них доступны на момент запуска. Кроме того, к 2027 году планируется перенести 80% статистических наборов данных системы ООН на платформу.

«Мы на порядки продвинулись в масштабе, охвате и гибкости, впервые объединив столько агентств по всей системе ООН, — заявил Шантану Мукерджи, исполняющий обязанности директора Статистического отдела ООН. — И мы используем этот момент, чтобы сделать наши данные готовыми для ИИ».

Google.org предоставила 2 миллиона долларов (~160000000 руб.) на развитие потенциала и техническую поддержку для создания базовой инфраструктуры платформы. Прем Рамасвами, возглавляющий команду Data Commons в Google, сообщил TechCrunch, что система размещена на управляемом ООН экземпляре и в конечном итоге должна поддерживаться, эксплуатироваться и масштабироваться ООН самостоятельно.

«Мы использовали подход "обучи тренера" на протяжении всего развёртывания, и мы уже видим, как команда системы ООН быстро набирает обороты», — сказал Рамасвами.

Google запустила Data Commons в 2018 году для организации публичных наборов данных из разных источников в единую структуру. В прошлом году компания добавила поддержку MCP, позволяющую ИИ-агентам напрямую запрашивать статистику и её источники.

Платформа ООН также отслеживает происхождение каждой статистической записи, чтобы пользователи могли проследить данные, полученные ИИ-системой, до исходного источника ООН. Азеведу отметил, что это важно, поскольку всё больше людей полагаются на ИИ-инструменты для поиска и интерпретации информации.

Помимо возможности ИИ-агентов получать отдельные статистические данные, Google продемонстрировала, как ИИ-система, подключённая к данным ООН через MCP, может объединять несколько показателей и создавать на их основе дашборды, графики и письменный анализ без необходимости вручную искать и комбинировать исходные наборы данных.

В одной из демонстраций Google попросила ИИ-систему оценить влияние Чрезвычайного плана президента США по борьбе со СПИДом в Африке. Система определила соответствующие статистические данные ООН по таким показателям, как ВИЧ-инфекции, смертность от СПИДа и ожидаемая продолжительность жизни, и использовала их для создания инфографики.

Однако предоставление ИИ-системе достоверных данных не обязательно делает её выводы достоверными. «Поскольку модели могут неверно интерпретировать нюансы, человек всегда должен проверять результаты перед их цитированием или публикацией», — сказал Рамасвами.