האו"ם וגוגל משיקות מערכת נתונים גלובלית שתונגש לסוכני AI

האו"ם וגוגל הכריזו ביום חמישי על השקת UN System Data Commons, מערכת חדשה שנועדה להפוך את מאגר הנתונים הסטטיסטיים העצום של ארגון האומות המאוחדות לנגיש יותר עבור מערכות בינה מלאכותית. הפלטפורמה, כך דווח בTechCrunch, בנויה על גבי Data Commons — כלי הקוד הפתוח של גוגל שהושק ב-2018 לאיחוד מאגרי מידע ציבוריים למסגרת אחידה. המערכת מחליפה את פורטל UNData הישן, שדרש מהמשתמשים לחפש נתונים בממשק מסד נתונים מסורתי, ומאפשרת כעת חיפוש בשפה טבעית על פני נתונים ממגוון סוכנויות האו"ם. הפלטפורמה תומכת גם ב-Model Context Protocol (MCP), תקן שמאפשר לסוכני AI להתחבר ישירות למקורות מידע חיצוניים.

הצורך במערכת כזו מתחדד לאור ממצאים שהציג ג'ואו פדרו אזבדו, הסטטיסטיקאי הראשי של יוניסף, בתדרוך לעיתונאים. לפי הודעת גוגל ודיווח TechCrunch, מחקר בנצ'מארק פנימי של יוניסף בדק שישה מודלי שפה גדולים — GPT-4o ו-GPT-4o-mini של OpenAI, Claude Sonnet 4.5 ו-Haiku 4.5 של Anthropic, ו-Gemini 2.5 Flash ו-Gemini 2.0 Flash של גוגל — מול יותר מ-133,000 תשובות לשאלות על מדדי פיתוח גלובליים. ציון הדיוק הממוצע עמד על 21.2% בלבד, ובכשלוש מתוך חמש תשובות המודלים לא סיפקו מספר שמיש כלל, לרוב משום שנמנעו ממענה חד-משמעי. כאשר אותן שאלות הופנו שוב לאותם מודלים כעבור יומיים, המודלים שכן סיפקו מספר בשתי הפעמים חזרו על אותו מספר בערך במחצית מהמקרים בלבד. מדובר בעבודת מחקר (working paper) המיועדת להגשה לכתב עת, שטרם עברה ביקורת עמיתים; יוניסף הודיעה כי תפרסם את המתודולוגיה, הקוד והנתונים לצדה.

במקביל, יוניסף מדווחת על עלייה בתנועה מכלי AI גנרטיביים לאתר הנתונים שלה, המקבל מעל 6 מיליון ביקורים בחודש. לפי אזבדו, הפניות ממשתמשים שלחצו על קישורים בתשובות ChatGPT עלו ב-67% בין ה-1 בינואר ל-14 בספטמבר, לעומת התקופה המקבילה אשתקד, ואלה היוו 6.4% מכלל הביקורים באתר השנה; יוניסף מעריכה שכלי AI באופן כללי אחראים לכעשירית מהביקורים.

26 גופים במערכת האו"ם התחייבו להצטרף לפלטפורמה, ונתונים מכ-20 מהם זמינים כבר בהשקה. היעד המוצהר הוא להעלות 80% ממאגרי הנתונים הסטטיסטיים של מערכת האו"ם לפלטפורמה עד 2027. שנטאנו מוקרג'י, מנהל בפועל של חטיבת הסטטיסטיקה של האו"ם, אמר כי מדובר בקנה מידה "גדול בסדרי גודל" מכל מה שהיה קודם, בזכות חיבור בין סוכנויות רבות בו-זמנית. גוגל.org העמידה 2 מיליון דולר למימון בניית התשתית, כאשר לדברי פרם רמאסוואמי, ראש צוות Data Commons בגוגל, החברה נקטה גישת "הכשרת מכשירים" (train-the-trainer) כדי שהאו"ם יוכל בסופו של דבר לתפעל את המערכת באופן עצמאי.

הפלטפורמה שומרת מעקב אחר מקור כל נתון, כך שניתן לאתר את המקור המקורי באו"ם מאחורי כל תשובה שסוכן AI מספק — פרט שאזבדו הדגיש כחשוב ככל שיותר אנשים סומכים על כלי AI לאיתור מידע. ככל הנראה, השילוב בין נתונים "מוכנים ל-AI" למעקב מקורות נועד לצמצם את פערי הדיוק שחשף מחקר יוניסף, אם כי גוגל עצמה ציינה כי גם עם נתונים מאומתים, יש לבדוק את המקורות המקוריים לפני שמצטטים נתונים קריטיים.