Zwitserland omarmt innovatie in zijn reactie op de wereldwijde vluchtelingencrisis, het eerste land worden dat asielzoekers in verschillende delen van het land plaatst met behulp van kunstmatige intelligentie.

Vanaf dit najaar, het Zwitserse Staatssecretariaat voor Migratie en het Immigration Policy Lab (IPL) zullen een nieuwe, datagestuurde methode voor het toewijzen van asielzoekers aan kantons in het hele land. Asielzoekers in het pilotprogramma worden beoordeeld met een algoritme dat is ontworpen om hun kansen op het vinden van een baan te maximaliseren. Met het algoritme kunnen ambtenaren personen naar het kanton sturen dat het beste bij hun profiel past, in plaats van ze willekeurig toe te wijzen, zoals in het huidige systeem.

Vervolgens zal het programma deze asielzoekers de komende jaren volgen, hun arbeidsparticipatie te vergelijken met die van anderen die op hetzelfde moment het land binnenkwamen. Het zal tweeduizend mensen omvatten, de helft geplaatst in kantons met de begeleiding van het algoritme en de andere helft willekeurig geplaatst. De aanbevelingen van het algoritme houden rekening met beperkingen zoals de beperkte ruimte in een kanton, en plaatsingsfunctionarissen nemen in elk geval de uiteindelijke beslissing.

Het plaatsingsalgoritme is ontwikkeld door het Immigration Policy Lab, met vestigingen aan Stanford University en ETH Zürich, en een gelieerde onderzoeker van Dartmouth College. IPL-onderzoekers wilden landen over de hele wereld een hulpmiddel geven om de integratie van vluchtelingen te verbeteren, dat gemakkelijk kan worden geïmplementeerd, tegen lage kosten en zonder hun bestaande systemen te reviseren. Hun eerste stap:het benutten van jarenlange onderbenutte gegevens over vluchtelingen en hun resultaten.

De historische gegevens die zijn gebruikt om het algoritme voor Zwitserland te ontwikkelen, bevatten informatie over waar vluchtelingen naartoe werden gestuurd, of ze werk hebben gevonden, en hun leeftijd, land van herkomst, geslacht, en aankomsttijd. Het algoritme gebruikt deze complexe geschiedenis om de kans op werk van vluchtelingen op elke mogelijke hervestigingslocatie te berekenen. en wijst ze vervolgens toe op een manier die elke persoon de best mogelijke match geeft. In Zwitserland, slechts 15 procent van de vluchtelingen uit 2013 vond binnen drie jaar een baan. Het gebruik van het algoritme had dat kunnen verhogen tot 26 procent, volgens de eerste tests op de historische gegevens.

Zoals deze resultaten laten zien, De bestemming van vluchtelingen kan grote gevolgen hebben voor hun langdurige integratie en kwaliteit van leven. "Het is belangrijk om het algoritme zorgvuldig te testen en te verfijnen voordat het op grote schaal wordt geïmplementeerd, dus het besluit van de Zwitserse regering om deze aanpak te testen is een natuurlijke volgende stap", zegt Kirk Bansak, een IPL-datawetenschapper en Stanford Ph.D. student die het algoritme mede heeft ontwikkeld.

Om het algoritme te implementeren, het IPL-team ontwierp een aangepaste software en gebruikersinterface voor plaatsingsfunctionarissen. De bètaversie van de software biedt een naadloze manier om AI te integreren in het toewijzingsproces, en het kan worden aangepast om te werken met de unieke gegevens- en toewijzingssystemen van elk land.

Indien succesvol, het proefprogramma zou de weg kunnen wijzen naar een oplossing die het leven van vluchtelingen verbetert en Zwitserse kantons en steden helpt hun middelen optimaal te benutten in een tijd waarin de asielaanvragen naar verwachting hoog zullen blijven. "Het Zwitserse Staatssecretariaat voor Migratie zet een essentiële stap op weg naar nieuwe wegen in het integratiebeleid voor vluchtelingen", zegt Joëlle Pianzola, IPL's uitvoerend directeur bij ETH Zürich. "We zijn dankbaar voor hun samenwerking en kijken ernaar uit om het in gang te zetten." De resultaten zouden andere landen ook kunnen aanmoedigen om een ​​datagestuurde benadering van de integratie van vluchtelingen te volgen, bijvoorbeeld de inspanningen voortzetten door het IPL-algoritme te gebruiken om de resultaten buiten de werkgelegenheid te verbeteren.