在慈善捐赠领域不断发展变化的过程中，DonationX 推出的 CharityAI 等人工智能工具的出现，引发了关于公平性、透明度和对慈善捐赠影响的重要问题。当我们深入研究自动慈善排名领域时，我们不得不问：非营利组织是如何排名的？这些系统是否公平竞争，还是加剧了不平等的鸿沟，使最需要支持的人处于不利地位？
我对这个难题的探索出乎意料地开始于我参与的一家小型非营利组织的拨款申请。他们正在通过与南加州运动队相关的基金会寻求资金。然而，甚至在通过基金会的门户网站提交申请之前，我们的非营利组织就遇到了挫折，其在 CharityAI 上的评级不佳，而这项技 特别领导 术仍在等待专利批准。这次经历促使我们更深入地探索此类评级系统的机制及其对较新、较小的非营利组织的影响。
出于多种原因
CharityAI 等人工智能工具和其他排名系统可能会加剧非营利部门的不平等。首先，这些工具通常依靠财务状况、社交媒体参与度和数字存在等定量指标来 当外界都以为阿里的变革会就此告 评估非营利组织。虽然这种方法看似客观，但它未能捕捉到非营利工作的细微差别和与环境相关的性质，使可能没有资源在这些指标上竞争的较小和较新的组织处于不利地位。此外，通过优先考虑易于量化的因素，人工智能工具可能会过度简化草根非营利组织在现实世界中的影响和有效性，进一步将它们边缘化，而更大型、更成熟的组织则受到青睐。
此外，在非营利组织评估中使用人工智能工具引发了人们对问责制和透明度的担忧。由于这些系统根据算法计算来分配评级和排名，因此对所使用的标准和流程的了解有限，可能会导致评估有偏见或不准确。这种缺乏透明度的行为破坏了该行业的公平性和包容性原则。
美国财富不均的大背景放大了人工智能驱动的排名系统的影响。少数特权阶层集中资源，使得大型组织能够操纵或利用这些系统为自己谋利，从而扩大它们与小型非营利组织之间的差距。此外，将税收资金转移到私人信托和基金会，减少了可用于公共利益的资源储备，加剧了广大民众和工人阶级面临的困难。
从本质上讲，使用人工智能排名工具作为非营利组织评估的捷径，可能会加剧和加深慈善部门内部的不平等现象。如果不仔细考虑其影响并采取积极措施促进公平和包容，这些工具可能会通过强化现有的权力动态和边缘化最需要支持的人，破坏慈善事业的使命。
尽管每年有大约 10 万家非营利组织新进入美国慈善领域，但他们的崛起经常受阻。事实上，约有 30% 的非营利组织未能达到十年（10 年）的目标，近 40% 的非营利组织报告的年收入不到 10 万美元。更可悲的是，非营利组织雇用了美国约 10% 的劳动力，而从富人那里转移的资金从税收中转移到预先批准的信托、DAF 和“熟悉的”基金会中，实际上损害了公众和我们资助学校和基础设施改善等社会服务的能力。
当我们探索这个充满人工智能的新领域时，必须坚持公平、包容和问责的原则。我们必须培育一个生态系统，支持和授权各种规模和使命的组织蓬勃发展，而不是将非营利组织贬低到预定的排名或在没有全面视角的情况下预测它们的成功。我们是否希望这个世界将我们的大脑外包，以至于批判性思维被完全抛到窗外，创新、新和小型非营利组织被拒之门外——这使得它们更难有效地竞争那一点点资金？
为了应对这些挑战
包括人工智能开发者、慈善家、政策制定 aol 电子邮件列表 者和非营利组织领导者在内的利益相关者必须合作，确保人工智能工具的设计和实施能够促进公平、包容和社会影响。这可能涉及将定性评估与定量指标结合起来，为小型非营利组织提供支持和资源，以改善其数字存在和数据收集能力，并在慈善事业中使用人工智能时提高透明度和问责制。通过这样做，我们可能能够在为时已晚之前减轻加剧不平等和边缘化的风险，而这个部门的任务是促进积极的社会变革。
