ჟურნალი ნომერი 3 ∘ სალომე სილაგაძე ∘
მიგრაციის მართვა და ინოვაციური ტექნოლოგიების ასპექტები

10.36172/EKONOMISTI.2021.XVII.03.Salome.Silagadze

ანოტაცია. მიგრანტთა ნაკადების მიმართულების პროგნოზირება, საზღვარზე რისკების მართვა  და საემიგრაციო სერვისების გაციფრულება მეცნიერების  და საერთაშორისო ორგანიზაციების ყურადღების ცენტრში ექცევა, განსაკუთრებით კოვიდ- 19-ის პირობებში. ცვლილებები ეფექტს ახდენს არა მხოლოდ მიგრანტებთან დაკავშირებულ ინფორმაციის მოძიებაზე, არამედ ასევე, საფუძველი ხდება ახალი ტექნოლოგიური ეკოსისტემების განვითარების.

აქტუალურ თემაზე დაფუძნებული მეცნიერული ნაშრომი განიხილავს სხვადასხვა ტექნოლოგიების როლს მიგრაციის სერვისების გაციფრულებაში და მართვაში.

საკვანძო სიტყვები: მიგრაცია, თანამედროვე ტექნოლოგიები, ხელოვნური ინტელექტი, ეკონომიკური პოლიტიკა.

შესავალი

საერთაშორისო მიგრაცია დემოგრაფიული ცვლილებების მნიშვნელოვანი წყაროა გლობალურად. მიგრაციის რელევანტური სტატისტიკა და დროული ინფორმაცია ეკონომიკური პოლიტიკის შემუშავების და/ან ცვლილების მნიშვნელოვანი კომპონენტია [UN, 2021] .

მეოთხე ინდუსტრიული რევოლუცია წარმოადგენს ტექნოლოგიებს, როგორც საზოგადოების განვითარების მთავარ მედიუმს. ბოლო ათწლეულების განმავლობაში განვითარებულმა ონლაინ სერვისებმა მოახდინეს არამხოლოდ, ტექნოლოგიების ინტეგრირება ბიზნეს პროცესებში არამედ, განავითარეს ეკონომიკური პოლიტიკის ისეთი ასპექტები, როგორიცაა მიგრაციის კონტროლი.

 მომხმარებლისთვის მარტივად ადაპტირებადი, თანამედრივე ციფრული პლატფორმები ზოგიერთი სახელმწიფოს კონკურენტული უპირატესობა გახდა. გაჩნდა მოთხოვნა ახალ სასაზღვრო სერვისებზე, რომლის მიზანია ეფექტურად აკონტროლოს ინდივიდების მობილობა და უკეთესად განსაზღვროს მიგრაციასთან დაკავშირებული რისკები.

საკითხის მნიშვნელობიდან გამომდინარე სტატია მიმოიხილავს საერთაშორისო ორგანიზაციების (მსოფლიო ბანკის, გაერთიანებული ერების და ა.შ) უახლეს ნაშრომებს, სადაც წარმოდგენილია ინფორმაცია იმ ინოვაციურ ტექნოლოგიაზე და სერვისებზე, რომელიც ანვითარებს მიგრაციის კონტროლის და დაკვირვებების მექანიზმებს.

"ჭკვიანი საზღვრის" კონცეპცია  

შესაფერისი ციფრული პლატფორმების ქონა ხელს უწყობს გაეროს მდგრადი განვითარების ისეთი მიზნების მიღწევას, როგორიცაა: "ადამიანთა მოწესრიგებული, უსაფრთხო, რეგულარული და პასუხისმგებლიანი მიგრაციის ხელშეწყობა, სწორად დაგეგმილი და კარგად მართული მიგრაციის პოლიტიკის მეშვეობით" [UN, 2015; Zetzsche et al., 2019].

მიგრაციის მენეჯმენტის ხელოვნური ინტელექტით განვითარებას საფუძველი 2000-იანი წლების დასაწყისში ჩაეყერა. განვითარებული ქვეყნები როგორიც არის იაპონია, ამერიკა და ასევე ევროკავშირი "ჭკვიანი საზღვრების" სისტემის დახვეწის და იმპლემენტაციის ერთ-ერთი პიონერები და მხარდამჭერები იყვნენ.

რესურსების უკეთესი განაწილების და ევროპული საზღვრების დაცვისათვის ევროკავშირმა ერთიანი, ცენტრალიზებული სტრატეგია აირჩია და 2000-იანი წლების დასაწყისიდან შექმნა ისეთი ორგანიზაციები, რომლებიც არეგულირებენ ევროკავშირის ტერიტორიაზე ტერორიზმს, კიბერდანაშაულს და ადამიანთა ტრეფიქიკინგს (Europol); აკონტროლებენ საზღვრისპირა და ტრანსნაციონალურ დანაშაულს (EUROJUST); იცავენ შენგენის სასასაზღვრო ზოლს და სანაპიროს (Frontex); მენეჯმენტს უწევენ არა-ევროპული სახელმწიფოებსა და შენგენის საზღვრის ქვეყნებს შორის სამგზავრო ინფორმაციის გაცვლას (VIS), და ა.შ.

ევროპული "ჭკვიანი საზღვრების" პროექტის ფარგლებში ევროკავშირის ტერიტორიაზე დაინერგა საზღვრის კონტროლის ტექნოლოგიები და ბიომეტრიიული იდენტიფიცირების  სისტემები, როგორიცაა თვალის  და თითის ანაბეჭდების სკანირება.

2013 წელს ევროპის კომისიამ წარმოადგინა "ჭკვიანი საზღვარის" გაუმჯობესებული გეგმა, რომლის მთავარი მიზანი საინფორმაციო ტექნოლოგიებზე დაფუძნებული საზღვრის კვეთის და მიგრაციის კონტროლის, სწრაფი და უსაფრთხო პროცედურების შექმნა იყო. ისევე, როგორც 2000-იან წლებში, ახალი პროექტის ფარგლებშიც ყურადღება ენიჭება საერთო ევროპული სახელმწიფოების საერთო ინფორმაციის მოპოვებას, ანალიზს და შემდგომ გაზიარებას.

2020 წლის დასაწყისში გავრცელებულმა კოვიდ პანდემიამ კი სასაზღვრო სერვისების გაციფრულება ერთ-ერთ მთავარ მოთხოვნად აქცია. 2020-ში გაეროს ლტოლვილთა უმაღლესი კომისარიატის (UNHCR)  ინიციატივით 41 ქვეყანამ დაიწყო განვითარებული ტექნოლოგიების გამოყენება მიგრაციის მართვისთვის. კონკრეტულად, დაინერგა ტექნოლოგიები, რომლებიც ხელს უწყობდა ლტოლვილთა  დისტანციურ თვითმომსახურებას და მონაცემების უკონტაქტო შეგროვებას [UNHCR, 2020].

2021 წელს ევროკავშირმა დაიწყო მუშაობა ინიციატივაზე რომლის მიხედვითაც შენგენის ვიზის მიღების პროცედურის სრული გაციფრულება მოხდება. სტანდარტული ვიზის "სტიკერი" ჩანაცვლება ე.წ. ელექტრონული ვიზით 2025 წლისთვის იგეგმება [EU Commission, 2021].

 ევროპისგან განსხვავებით ჩრდილოეთ ამერიკის სახელმწიფოები (მაგ. ამერიკა, კანადა და მექსიკა) მიგრაციის საკითხებზე თანამშრომლობენ კონკრეტული შეთანხმებების მეშვეობით. აღნიშნული ინიციატივები ჰარმონიზირებას უკეთებს შეთანხმების მხარეების ტერიტორიებზე არსებულ განსხვავებულ პროცედურებს თუ საემიგრაციო პოლიტიკას. შეთანხმებები როგორიცაა ჭკვიანი საზღვრების დეკლარაცია (SBD) და დასავლეთ ნახევარსფეროს მოგზაურობის ინიციატივა (WHTI) არეგულირებენ ჩრდილოეთ ამერიკის სახელმწიფოების საზღვრებს,  სავაჭრო პროდუქციის ექსპორტ- იმპორტის და ე.წ "პასპორტ კონტროლის" გარკვეულ პროცედურებს.

ზოგიერთი მეცნიერის აზრით ჩრდილოეთ ამერიკის სახელმწიფოებში "ჭკვიანი საზღვრების" უკეთესი განვითარდებისთვის აუცილებელია, ჩამოყალიბდეს საერთო სავიზო პროცედურები, ინფორმაციის გაცვლის პროგრამები და ერთიანი საზღვრების პროცედურები და/ან პოლიტიკა (ისევე, როგორც ევროკავშირის ტერიტორიაზე) [Koslowski, 2005].

მიგრაციის ეფექტური მართისთვის სახელმწიფოები დამოუკიდებელ ინიციატივებსაც ანვითარებენ და ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში აკეთებენ ინვესტიციას. მაგალითად, კანადა საემიგრაციო და ლტოლვილთა საზღვარზე მიღების  საკითხებს კომპლექსურ ტექნოლოგიებზე დაყრდნობით წყვეტს [Molnar, Gill 2018], შვედეთის ხელისუფლება მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებულ "მიგრაციის ალგორითმებს" მიგრაციის ნაკადების პროგნოზირებისთვის იყენებს [Carammia, Dumont 2018],  ხოლო შვეიცარიის მთავრობა კი ლტოლვილთა ინტეგრაციის გასაუმჯობესებელ ალგორითმზე მუშაობს [Bansak et al. 2018].

ხელოვნური ინტელექტი და მიგრაციის მართვა

მიგრაციის სიდიდე და სიჩქარე რთულად პროგნოზირებადია, რადგან მასზე მოქმედებს მრავალი სოციალური თუ ეკონომიკური ფაქტორები, როგორიცაა ბუნებრივი კატაკლიზმები, ეკონომიკური კრიზისი და ა.შ. ცალკეული პირების მგზავრობის, მიგრაციის ისტორიის და სავარაუდო მომავალი მიმართულების დადგენა თანამედროვე მიგრაციის მენეჯმენტის ერთ-ერთი მთავარი მიზანია. შესაბამისად, დროთა განმავლობაში ტექნოლოგია არამხოლოდ მიგრაციის მენეჯმენტის არამედ, რისკების კონტროლის მექანიზმიც გახდა.

პირადი "ელექტრონული" მონაცემები იკრიბება საძიებო პლატფორმებზე ძიების ისტორის, სოციალური მედიის და სხვადასხვა ონლაინ სერვისების მეშვეობით (მომხმარებლების თანხმობის საფუძველზე). სხვადასხვა ონლაინ პლატფორმებიდან მოპოვებული რაოდენობრივი და/ან თვისობრივი მონაცემები შემდგომ გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის განსავითარებლად [Beduschi, 2018].

"ჭკვიანი საზღვრები" კომპლექსური პროგრამირების, ბიომეტრიული ინფორმაციის და დინამიური მოდელირების  საშუალებით აანალიზებენ საზღვრის გადამკვეთი პირის მოგზაურობის და/ან მიგრაციის თავისებურებებს.

 მოპოვებული ინფორმაციის ანალიზის შესაძლებელი ხდება მიგრანტთა მოძრაობის სავარაუდო ასპექტების დადგენა [Broeders, Dijstelbloem, 2015; Alessandini et al. 2017; Connor, 2017;]  (ცხრილი 1).

ცხრილი 1: მიგრაციასთან დაკავშირებული ინფორმაციის მოპოვების ალტერნატიული საშუალებები

ტექნოლოგია	ტექნოლოგიის როლი მიგრაციის მართვაში
მობილური ტელეფონი	ტელეფონიდან განხორციელებული ზარის შედეგად ფიქსირდება ქვეყნის შიდა გადაადგილება ბუნებრივი კატაკლიზმების შემდეგ (Wilson et.al., 2016), იზომება საერთაშორისო მიგრაცია და მიგრანტთა ინტეგრაცია მიმღებ ქვეყანაში
სოციალურ მედია	აქტივობების მეშვეობით დგინდება საერთაშორისო მიგრაციულ ნაკადებსა და მიგრანტების პირად მონაცემებს (ასაკი, სქესი, პროფესია, დაბადების და ამჟამინდელი საცხოვრებელი ქალაქი) მომხმარებლის მიერ განცხადებული ინფორმაციის საფუძველზე
ვებსაიტზე განმეორებით შესვლა/ IP მისამართი	ერთიდაიგივე ვებსაიტის მრავალჯერ გაცნობა  მიგრაციის ალბათობას ადგენს
ონლაინ ძიების სტატისტიკა	აკეთებს სავარაუდო მიგრაციის პროგნოზს
ხელოვნური ინტელექტი	ხელს უწყობს მიგრაციის "ტალღების" პროგნოზირებას და რისკების მართვას

 წყარო: IOM. (2021). Big data, migration and human mobility. Migration data portal. https://migrationdataportal.org/themes/big-data-migration-and-human-mobility.

ონლაინ პლატფორმებიდან მიღებული სტატისტიკა ასევე, შეიძლება გამოყენებული იქნას არსებული მიგრანტების ინფორმაციის გასაანალიზებლად. მიღებული დასკვნები გაამარტივებს პოტენციური მიგრანტებისთვის სასურველი დანიშნულების ადგილის  დადგენას [EU Commission, 2017].

ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება პირადობის შემოწმების, საზღვრის კონტროლის,  ვიზისა და თავშესაფრის მაძიებელთა შესახებ მონაცემების ანალიზის დროსაც [Chui et al. 2018]. განვითარებული ტექნოლოგიების მიერ ხდება  ინდივიდის მოგზაურობის და ბიომეტრიული ინფორმაციის  ანალიზი, რის შედეგადაც დგინდება მგზავრის ე.წ. "ელექტრონული ალტერ ეგო" [Amoore, 2009].  

გასათვალისწინებელია, რომ ხელოვნური ინტელექტის განვითარება საჭიროებს დიდი რაოდენობით მონაცემებს [Burrell, 2016; Wachter, Mittelstadt and Russell 2018].  მონაცემთა მოცულობისა და საჭირო ანალიზის სირთულე განაპირობებს სასაზღვრო ინფორმაციის გაზიარების აუცილებლობას სახელმწიფოებსა და/ან საერთაშორისო ორგანიზაციებს შორის. მიგრაციის მენეჯმენტში ტექნოლოგიის როლის განსავითარებლად და საინფორმაციო ბაზების გაცვლის საერთაშორისო პრაქტიკის დანერგვის მიზნით საერთაშორისო მიგრაციის ორგანიზაციამ  და ევროკავშირმა ერთობლივი პროექტი: "დიდი მონაცემები- მიგრაციისთვის ალიანსი" (BD4M) შექმნეს [IOM, European Commission 2018].

საემიგრაციო სერვისების გასაუმჯობესებლად და რისკების მართვის გასამარტივებლად Frontex-ი და ევროპის სახელმწიფოები მუშაობენ დრონების სასაზღვრო პუნქტებთან გამოყენებაზე, 2020 წელს კი ევროკავშირმა შექმნა პროექტი "რობორდერი", რომლის მთავარი მიზანი ავტონომიური სასაზღვრე მეთვალყურეობის სისტემის შექმნაა, რომელიც სრულად ოპერირებს უპილოტო საჰაერო, წყლის ზედაპირული, წყალქვეშა და მიწისქვეშა მანქანებით [EDRi, 2020].

აღნიშნული ტექნოლოგიები ხელს უწყობს ხალხის ნაკადის სწრაფ მომსახურებას საზღვარზე და საშუალებას აძლევს მესაზღვრეებს უფრო მეტი დრო დაუთმონ პრობლემურ საკითხებს.  მიგრაციის პროცესების გამარტივება და ყაირათიანობა ხელს უწყობს ბიუროკრატიასა და ემიგრაციასთან დაკავშირებული ხარჯების კლებას.

დასკვნა

საერთაშორისო მიგრაციის ორგანიზაციის 2020 წლის მონაცემებით მსოფლიოს გარშემო 280.6 მილიონი მიგრანტი ცხოვრობს [IOM, 2021]. იზრდება საერთაშორისო მგზავრების რაოდენობაც , 2019 წელს კი 2.28 მილიარდი ტურისტი დაფიქსირდა მსოფლიოს გარშემო [World Bank, 2021]. მაშასადამე,  ფიქსირდება როგორც გრძელვადიანი ასევე, მოკლევადიანი მობილობის ზრდა  რაც აუცილებელი წინაპირობაა მიგრაციის პოლიტიკის და ტექნოლოგიების შემდგომი გასანვითარებისთვის.

ხელოვნურ ინტელექტს აქვს პოტენციალი რომ შეცვალოს სახელმწიფოების და საერთაშორისო ორგანიზაციების მიერ საერთაშორისო მიგრაციის მართვის მცდელობა. თუმცა, აღნიშნული მიზნის მისაღწევად აუცილებელია მონაცემთა მოპოვებისა და  ანალიზის ეთიკური ჩარჩოების შემუშავება, რომელიც უზრუნველყოფს ინდივიდთა მოგზაურობის და/ან მიგრაციის ისტორიის კონფიდენციალობას. გარდა ამისა, საჭიროა მონაცემთა გაზიარების მექანიზმების გაძლიერება, ახალი, უფრო დახვეწილი ტექნოლოგიების განვითარებაში ინვესტიციების გაკეთება და საერთაშორისო თანამშრომლობა [Rango, 2021].

გამოყენებული ლიტერატურა

1. Amoore, L. 2009. Lines of Sight: On the Visualisation of Unknown Futures. Citizenship Studies 13 (1): 17–30. doi:10.1080/13621020802586628
2. Alessandrini, M., Valinoti, M., Loewe, A., Oesterlein, T., Dössel, O., Corsi, C., et al. (2017). “A computational framework to benchmark basket catheter guided ablation,” in Computing in Cardiology Conference (Rennes).
3. Beduschi, A. (2018).  The Big Data of International Migration: Opportunities and Challenges for States Under International Human Rights Law. ECIL Working Paper 2018/5.
4. Broeders, D., & Dijstelbloem, H. (2015). Border surveillance, mobility management and the shaping of non-publics in Europe - Huub Dijstelbloem, Dennis Broeders, 2015. SAGE Journals. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1368431014534353?journalCode=esta.
5. Burrell, J. (2016). How the machine 'thinks': Understanding opacity in machine learning algorithms - Jenna Burrell, 2016. SAGE Journals. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2053951715622512.
6. Carammia, M. and Dumont, J.-C. (2018) Can We Anticipate Future Migration Flows? Paris: OECD.
7. Chui, M., Manyika, J., Miremadi , M., Henke, N., Chung, R., Nel, P., & Malhotra, S. (n.d.). NOTES FROM THE AI FRONTIER INSIGHTS FROM HUNDREDS OF USE CASES. https://www.mckinsey.com/~/ media/mckinsey/featured%20insights/artificial%20 intelligence/notes%20from%20the%20ai%20frontier% 20applications%20and%20value%20of%20deep%20learning/notes- from-the-ai-frontier-insights-from-hundreds-of-use-cases-discussion-paper.pdf.
8. EDRi.2020. Technology, migration, and illness in the times of COVID-19.  https://edri.org/our-work/technology-migration-and-illness-in-the-times-of-covid-19/
9. EU Commision. (2017). Mapping migrant communities across Europe to support local integration.https://ec.europa.eu/jrc/en/news/mapping-migrant-communities-across-europe-support-local-integration
10. EU Commission. (2019). Entering the EU - online visa application process and digital visa. https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/12758-Entering-the-EU-online-visa-application-process-and-digital-visa_en.
11. EU Commission (2016). Smart Borders. Migration and Home Affairs - European Commission. https://ec.europa.eu/home-affairs/what-we-do/policies/borders-and-visas/smart-borders_en.
12. IOM, EU Commission . (2018). Big Data for Migration Alliance. BD4M. https://data4migration.org/.
13. IOM. (n.d.). Big data, migration and human mobility. Migration data portal. https://migrationdataportal.org/themes/big-data-migration-and-human-mobility.
14. Koslowski, R. 2005. Smart Borders, Virtual Borders or No Borders: Homeland Security Choices for the United States and Canada. https://core.ac.uk/download/pdf/147641794.pdf
15. Molnar, P., & Gill, L. (2018). Bots at the Gate: A Human Rights Analysis of Automated Decision-Making in Canada's Immigration and Refugee System. TSpace. https://tspace.library.utoronto.ca/handle/1807/94802.
16. Rango, M. (2021, January 22). Data innovation for migration: why now and how? Development Matters. https://oecd-development-matters.org/2021/01/23/data-innovation-for-migration-why-now-and-how/.
17. Sandra, W., Brent, M., & Chris, R. (2018). COUNTERFACTUAL EXPLANATIONS WITHOUT OPENING THE BLACK BOX: AUTOMATED DECISIONS AND THE GDPR. Harvard Journal of Law & Technology Volume 31, Number 2 Spring 2018. https://jolt.law.harvard.edu/assets/articlePDFs/v31/Counterfactual-Explanations-without-Opening-the-Black-Box-Sandra-Wachter-et-al.pdf.
18. UNHCR. (2020). (rep.). GLOBAL REPORT  2020. UNHCR. Retrieved from https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/GR2020_English_Full_lowres.pdf
19. United Nations. (2015). THE 17 GOALS | Sustainable Development. United Nations- SDGs. https://sdgs.un.org/goals.
20. United Nations. (2021). United Nations Statistics Division - Fundamental Principles of Official Statistics. United Nations. https://unstats.un.org/unsd/methods/statorg/principles_stat_activities/principles_stat_activities.asp.
21. World Bank. 2021. International tourism, number of arrivals. https://data.worldbank.org/indicator/ST.INT.ARVL .
22. Zetzsche, D. A., Buckley, R. P., & Arner, D. W. (2019). FinTech for Financial Inclusion. Sustainable Development Goals, 177–203. https://doi.org/10.1002/9781119541851.ch10

---