AI Qazaqstan
Исследования

Материал түпнұсқа тілінде: English.

Making global data easier to explore

<img src="https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/images/data-commons.max-600x600.format-webp.webp">Google and the UN system have launched the UN System Data Commons, a new open platform making global statistics accessible and easy to search.

2026 ж. 18 қыркүйек · Дереккөз: Google AI Blog

UN System Data Commons is an open, AI-ready platform integrating critical global statistics into a single searchable resource. Your browser does not support the audio element. This content is generated by Google AI. Generative AI is experimental Every year, entities across the United Nations system compile data to track challenges that affect how we work, learn, stay healthy, and care for our loved ones. These agencies work with some of the highest-integrity data in the world. But the statistics needed to solve big global challenges have lived in separate silos, organized in conflicting formats across, and within, different UN system organizations. Connecting the dots often meant months of painstaking manual work for data analysts before any real analysis could begin. To solve this challenge, the UN system is launching the UN System Data Commons—an open-source platform built on Data Commons by Google that unites global statistics into one interconnected resource known as an AI-ready knowledge graph. With support from Google.org to the UN Foundation, the project makes critical data universally accessible, helping everyone from researchers to leaders track global progress in real time. Many of society’s greatest challenges — from public health to poverty eradication — cannot be solved with a single data source. Effectively tackling these crises requires understanding how different datasets intersect. The UN System Data Commons helps uncover these intersections by unifying siloed datasets, so that they can speak the same language. The platform automatically integrates metrics, timelines, and geographic boundaries into a single interconnected environment. This gives analysts more time to focus on uncovering key trends and designing evidence-based solutions, instead of formatting spreadsheets. The UN System Data Commons uses AI to democratize access to these insights, letting people explore through intuitive, natural-language search. This means anyone, from a nonprofit program manager to a journalist to an international policy analyst, can ask questions in plain language and instantly receive relevant data and interactive visualizations. Users can query the platform directly with questions such as: How does access to clean water in rural areas affect school attendance? How many people gained access to electricity in the last decade? How has life expectancy changed across different regions of the world? If you prefer to browse, the Explore tab makes it easy to filter data by location or themes like health or education. The Blog section also breaks down complex trends into ready-to-read reports, like using UNICEF data to explore what works to reduce child poverty. Most importantly, every dataset is validated with UN system statisticians and technical experts, so every answer stays grounded in trusted, official facts. Today’s launch also brings AI assistant capabilities directly to the research workflow. Instead of spending hours manually searching for numbers and assembling spreadsheets, you can prompt an AI assistant to do the heavy lifting. Built on open standards like the Model Context Protocol (MCP), Data Commons makes data AI ready enabling AI agents to autonomously fetch authoritative figures directly from the UN System Data Commons, connect the dots across different domains, and package everything together into ready-to-use charts, graphs, infographics, or written draft reports. Even with grounded, verified data, review the underlying sources before citing critical figures. Over the coming year, the UN system will continue adding datasets from more UN entities, with a goal of including 80% of UN system statistical datasets by 2027. Explore the data yourself at data.un.org. Sign up for our newsletters with product updates, event information, special offers, and more. Your information will be used in accordance with Google's privacy policy. You may opt out at any time.

Дереккөзде оқу →

Осы тақырыптан тағы

ИсследованияДәл сол фактілер, құқықтық қорғаудың әртүрлі құралдары: тілдік бейімдеу және arbitrariness, LLM және жүйелік шешімдерarXiv: 2611.08995v1 Түріндегі хабарлама: жаңа түйіндеме: ірі тілдік модельдер тұтынушылардың шағымдарын реттеу үшін жиі қолданылады және шағымдардың жазылу сипаты жасына, біліміне және әлеуметтік-экономикалық мәртебесіне (SES) байланысты түрленеді. Біз әрбір фактіні: бірыңғай жапсырманы (GPT-4o-mini және GPT-5-mini) қайтаратын екі МПМ және «Бір жүйесінің» ықтимал моделін сақтап қалуға ұйғарылатын АҚШ тұтынушыларының қаржылық шағымдарының әлеуметтік-лингвистикалық хат алмасуларын пайдалана отырып, шешімдер қабылдаудың үш жүйесін тексереміз, ол қайтарады. DistriarXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияІА Жұмыс орындарын орналастыру кезіндегі әсер ету және өзгеретін міндеттерarXiv: 2611.09870v1 Түрлі хабарлама: жаңа резюме: Жұмыс орнында жасанды интеллектіні (АИ) неғұрлым кеңінен енгізу жұмыс берушілердің әртүрлі еңбек қызмет түрлеріне деген сұранысы қалай өзгеретіні туралы мәселені көтереді. Біз Copilot және Claude пайдаланудан туындайтын қызмет деңгейінде жасанды интеллекттің әсер ету көрсеткіштеріне байланысты онлайн режимінде жұмыс орындарын орналастырумен байланысты еңбек қызметінің ауқымы мен мазмұны қалайша өзгеретіні туралы мәселені зерттейміз. Жүйелі түрде салыстыру жүргізу үшін біз жобамен жұмыс істеп жатырмыз, оның аясында жұмысқа байланысты бізге жүктелген міндеттерді баяндайтын едік.arXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияКөруді білмедім: Әлеуметтік БАҚ-та жастармен әңгімелесу салдарынан LLM негізіндегі психикалық денсаулықтың эпистемикалық шектеріarXiv:2611.08565v1 Announce Type: cross Abstract: Adolescents increasingly use social media for private conversations, sharing experiences and seeking support. These interactions generate digital traces, prompting efforts to infer mental health and psychosocial states. As large language models become more capable of reasoning about conversations and interpersonal dynamics, a fundamental question remains nonetheless: what can models actually "know" about an individual's psychological experience farXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияEntering a New Domain in the Era of Generative AI: An Autoethnography of Solo Game Development as a Bioinformatics EducatorarXiv:2611.09623v1 Announce Type: cross Abstract: The rapid improvement of generative AI (GenAI) not only increased the efficiency of practice but also empowered individuals with capabilities to explore new domains. However, identity formation in the wake of such empowerment remains understudied. We use an autoethnography to understand identity formation in the context of solo game development as a bioinformatics educator. With the goal of developing a create-your-own-adventure (CYOA) game, we carXiv cs.CY (Computers and Society)