Die UNO geht mit Google eine Partnerschaft ein, um globale Daten für KI-Agenten vorzubereiten.

Die Vereinten Nationen gaben am Donnerstag bekannt, dass sie mit Google zusammenarbeiten, um den KI-gestützten Zugriff auf ihre umfangreichen globalen statistischen Archive zu vereinfachen.

Das neue System mit dem Namen „UN System Data Commons“ nutzt Googles Open-Source-Plattform Data Commons und ermöglicht es Nutzern, Statistiken aus verschiedenen UN-Organisationen durch natürliche Sprache abzufragen. Es ersetzt das veraltete UNData-Portal, das auf traditionellen Datenbank-Schnittstellen basierte. Die aktualisierte Plattform integriert zudem das Model Context Protocol (MCP), einen Standard, der direkte KI-Verbindungen zu externen Datenarchiven erleichtert.

Zwar greifen Nutzer zunehmend auf KI für Informationsbeschaffung zurück, doch viele Systeme liefern weiterhin keine konsistenten autoritativen Daten. Während einer virtuellen Pressekonferenz enthüllte João Pedro Azevedo, Chief Statistician bei UNICEF, dass ein Benchmark-Test von sechs großen Sprachmodellen mit 133.000 Antworten zu globalen Entwicklungsindikatoren eine durchschnittliche Genauigkeit von nur 21,2 % ergab.

Azevedo bemerkte, dass die Bewertung OpenAI’s GPT-4o und GPT-4o-mini, Anthropic’s Claude Sonnet 4.5 und Haiku 4.5 sowie Google’s Gemini 2.5 Flash und Gemini 2.0 Flash umfasste.

Laut Azevedo scheiterten etwa 60 % der Antworten daran, verwertbare Zahlen bereitzustellen, oft weil die Modelle ihre Antworten abschwächten. Zudem stimmten Modelle, die dennoch eine Zahl angaben, bei der erneuten Ausführung derselben Abfrage mit identischen Modellversionen zwei Tage später nur etwa zur Hälfte mit ihren vorherigen Ausgaben überein.

Diese Studie, derzeit ein UNICEF-Arbeitspapier in Erwartung der Einreichung bei einer Fachzeitschrift, hat noch keine Peer-Review bestanden. Die Organisation beabsichtigt, ihre Methodik, ihren Code und ihren Datensatz zusammen mit dem endgültigen Papier zu veröffentlichen.

UNICEF hat zudem einen erheblichen Anstieg des Datenverkehrs von generativen KI-Assistenten zu seinem Datenportal gemeldet, das monatlich über 6 Millionen Besuche verzeichnet. Azevedo sagte gegenüber TechCrunch, dass die Weiterleitungen von ChatGPT-Links zur Website im Zeitraum vom 1. Januar bis 14. September im Jahresvergleich um 67 % stiegen. Diese Weiterleitungen machten 6,4 % aller Sitzungen in diesem Jahr aus, wobei UNICEF schätzt, dass KI-Assistenten nun etwa jeden zehnten Besuch insgesamt generieren.

Die UN gaben an, dass 26 ihrer Einrichtungen sich dem Data Commons angeschlossen haben, wobei Daten von fast 20 Agenten bei der Einführung verfügbar waren. Die Organisation zielt darauf ab, bis 2027 80 % der statistischen Datensätze des UN-Systems auf die Plattform zu migrieren.

UN System Data Commons.Image Credits:Google

„Wir sind in Bezug auf Umfang, Reichweite und Flexibilität um Größenordnungen fortschrittlicher und verbinden erstmals so viele Agenten innerhalb des UN-Systems“, sagte Shantanu Mukherjee, geschäftsführender Direktor der UN-Statistikabteilung. „Und [wir nutzen] diesen Moment auch, um unsere Daten KI-gerecht zu machen.“

Google.org stellte 2 Millionen US-Dollar an Mitteln für den Aufbau von Kapazitäten und technische Unterstützung bereit, um die Kerninfrastruktur der Plattform zu etablieren. Prem Ramaswami, der das Data Commons-Team von Google leitet, sagte gegenüber TechCrunch, dass das System auf einer von den UN verwalteten Instanz gehostet wird und darauf ausgelegt ist, schließlich von den UN unabhängig gewartet, betrieben und skaliert zu werden.

„Wir haben während der gesamten Einführung einen „Train-the-Trainer“-Ansatz verfolgt, und wir haben bereits gesehen, wie das Team des UN-Systems schnell an Fahrt gewinnt“, sagte Ramaswami.

Google startete Data Commons 2018, um öffentliche Datensätze aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen Rahmen zu organisieren. Letztes Jahr fügte es MCP-Unterstützung hinzu, was es KI-Agenten ermöglicht, direkt Statistiken und deren Quellen aus Data Commons abzufragen.

Die Plattform der UN verfolgt zudem die Herkunft jeder Statistik, sodass Nutzer die von KI abgerufenen Daten bis zu ihrer ursprünglichen UN-Quelle zurückverfolgen können. Azevedo betonte die Bedeutung dieser Transparenz, da die Abhängigkeit von KI-Tools für die Informationsbeschaffung wächst.

Über die Möglichkeit hinaus, dass KI-Agenten einzelne Statistiken abrufen können, demonstrierte Google, wie ein MCP-verbundenes System mehrere Indikatoren aggregieren könnte, um Dashboards, Diagramme und schriftliche Analysen zu generieren, ohne manuelle Datenkombination.

In einer Demonstration beauftragte Google ein KI-System damit, die Auswirkungen des US-Notfallplans zur AIDS-Bekämpfung in Afrika zu bewerten. Das System identifizierte relevante UN-Statistiken zu HIV-Infektionen, AIDS-Todesfällen und Lebenserwartung und erstellte eine Infografik auf Basis dieser Kennzahlen.

Die Bereitstellung autoritativer Daten für KI-Systeme garantiert jedoch keine autoritativen Schlussfolgerungen. „Da Modelle Nuancen missverstehen können, sollte ein Mensch die Ausgaben immer überprüfen, bevor sie zitiert oder veröffentlicht werden“, sagte Ramaswami.