ООН запустила платформу статистики для ИИ-агентов на базе Google
ООН представила платформу UN System Data Commons, созданную на базе открытого проекта Google Data Commons. К ней обязались присоединиться 26 структур ООН, а на старте доступны данные почти 20 из них; к 2027 году организация планирует разместить там 80% статистических наборов системы ООН.
Новая система заменяет портал UNData, где поиск строился главным образом вокруг традиционного интерфейса базы данных. В UN System Data Commons статистику разных агентств можно искать запросами на естественном языке.
Единый доступ к статистике ООН
Платформа поддерживает Model Context Protocol, или MCP. Этот стандарт позволяет ИИ-системам подключаться к внешним источникам данных и напрямую запрашивать показатели. Google добавила поддержку MCP в Data Commons в прошлом году.
Система также сохраняет сведения о происхождении каждой статистики. Пользователь сможет проследить данные, полученные ИИ, до исходного источника ООН. Исполняющий обязанности директора Статистического отдела ООН Шантану Мукерджи назвал проект расширением масштаба, охвата и гибкости работы с данными разных агентств.
Почему доступ к первоисточнику важен
UNICEF проверил шесть больших языковых моделей на вопросах о глобальных индикаторах развития. В рабочем документе, который ещё не прошёл рецензирование, средняя точность более чем 133 тысяч ответов составила 21,2%. Проверялись GPT-4o и GPT-4o-mini, Claude Sonnet 4.5 и Haiku 4.5, Gemini 2.5 Flash и Gemini 2.0 Flash.
По словам главного статистика UNICEF Жуана Педру Азеведу, примерно в трёх из пяти ответов модели вообще не предоставляли пригодного числового значения, часто формулируя ответ с оговорками. Когда те же вопросы повторили для тех же версий моделей примерно через два дня, модели, назвавшие число в обоих случаях, выдавали одинаковое число лишь примерно в половине случаев.
Роль Google и практический вывод
Google.org выделила 2 млн долларов на развитие компетенций и техническую поддержку базовой инфраструктуры. Экземпляр платформы находится под управлением ООН; Google рассчитывает, что со временем организация будет самостоятельно поддерживать, эксплуатировать и масштабировать систему.
На демонстрации Google показала, как подключённая по MCP ИИ-система собрала несколько показателей ООН и подготовила инфографику по влиянию программы PEPFAR в Африке. При этом руководитель команды Google Data Commons Прем Рамасвами подчеркнул: модели могут неверно интерпретировать нюансы, поэтому результаты необходимо проверять человеком перед цитированием или публикацией. Для бизнеса это означает, что доступ к проверяемым наборам данных способен ускорить подготовку аналитики, но не отменяет экспертную верификацию выводов ИИ.