5 kluczowych obszarów, w których rządy powinny odpowiedzialnie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję – blog IBM

W 2024 r. trwający proces cyfryzacji w dalszym stopniu zwiększy efektywność programów rządowych i skuteczność polityk, jak szczegółowo opisano w poprzednim biały papier. Dwa najważniejsze elementy napędzające tę cyfrową transformację to dane i sztuczna inteligencja (AI). Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w uwalnianiu wartości z danych i uzyskiwaniu głębszego wglądu w obszerne informacje, które rządy gromadzą, aby służyć swoim obywatelom.  

Ponieważ oczekuje się, że w tym roku zapotrzebowanie na generatywną sztuczną inteligencję będzie rosło, konieczne staje się, aby sektor publiczny przyjął odpowiedzialne wykorzystanie tej technologii. Tylko w ten sposób rządy mogą zyskać pozycję godnych zaufania zarządców. 

Różnice między generatywną sztuczną inteligencją a tradycyjną sztuczną inteligencją 

Aby zrozumieć wyjątkowe wyzwania, jakie stwarza generatywna sztuczna inteligencja w porównaniu z tradycyjną sztuczną inteligencją, pomaga zrozumieć ich podstawowe różnice. Tradycyjna sztuczna inteligencja opiera się głównie na algorytmach i obszernych oznakowanych zbiorach danych w celu uczenia modeli za pomocą uczenia maszynowego. Modele te mogą dostarczać rekomendacji lub identyfikować określone zachowania poprzez rozpoznawanie wzorców i przestrzeganie wcześniej zdefiniowanych zasad. Na przykład tradycyjna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do poprawy skuteczności filtrowania spamu, ulepszania rekomendacji filmów lub produktów dla konsumentów oraz umożliwiania wirtualnym asystentom pomagania indywidualnym osobom w poszukiwaniu informacji. 

Generatywna sztuczna inteligencja staje się cennym rozwiązaniem do automatyzacji i usprawniania rutynowych i powtarzalnych zadań administracyjnych. Technologia ta doskonale sprawdza się w stosowaniu modeli podstawowych, czyli dużych sieci neuronowych szkolonych na obszernych, nieoznaczonych danych i dostosowywanych do różnych zadań. Potrafi skutecznie identyfikować, podsumowywać, konwertować, przewidywać i generować treści z dużych zbiorów danych. Wdrożenie tej technologii w sektorze publicznym może znacznie poprawić efektywność, umożliwiając organizacjom realizację codziennych zadań przy ułamku zasobów. 

Generatywna sztuczna inteligencja stwarza bezprecedensową możliwość ulepszenia różnych aspektów działalności rządu i poprawy usług dla obywateli. Może wyposażyć pracowników rządowych w skuteczniejsze narzędzia do odpowiadania na pytania i prowadzenia badań. Zadania takie jak pisanie umów i zarządzanie nimi, które są zarówno czasochłonne, jak i kluczowe, mogą znacznie zyskać na zastosowaniu generatywnej sztucznej inteligencji. 

W zeszłym roku Departament Stanu USA zwrócił się do swojej sieci o opinię na temat wyzwań i względów bezpieczeństwa związanych z wprowadzeniem do swojej sieci sztucznej inteligencji generującej i przetwarzającej język naturalny. Czerwcowa prośba Departamentu Stanu o informacje ujawniła, że ​​ich celem jest poprawa wydajności i dokładności pracowników w powtarzalnych zadaniach związanych z badaniami rynku i planowaniem przejęć na potrzeby pisania umów. Na podstawie tych badań generatywna sztuczna inteligencja wyszkolona w uczeniu maszynowym może pomóc w opracowywaniu nowych umów. 

Odpowiedzialne wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji 

Niezwykłe możliwości generacyjne tej powstającej technologii sztucznej inteligencji rodzą pytania dotyczące jej odpowiedzialnego wykorzystania w sektorze publicznym. Na przykład kierownicy kontraktów muszą wiedzieć, że oryginalne badania zostały wiernie przekształcone w prawnie wiążącą umowę dla dwóch lub więcej stron.  

Społeczeństwo zetknęło się ostatnio z generatywną sztuczną inteligencją głównie za pośrednictwem narzędzi wykorzystujących wcześniej istniejący tekst, obrazy, filmy i dźwięk do tworzenia dostosowanych treści na żądanie. Jednak poziom szczegółowości dotyczący szkolenia niektórych z tych modeli może być niewystarczające, szczególnie w przypadku dużych przedsiębiorstw lub branż podlegających ścisłym regulacjom i uzależnionych od zaufania publicznego.  

Aby opracować odpowiedzialną sztuczną inteligencję, przywódcy rządów muszą zachować ostrożność przygotować swoje dane wewnętrzne wykorzystać pełny potencjał zarówno sztucznej inteligencji, jak i generatywnej sztucznej inteligencji. Ustanawianie odpowiedzialnych standardów to kluczowa rola rządu, wymagająca włączenia odpowiedzialności od samego początku, a nie po namyśle. Obejmuje to między innymi utrzymanie nadzoru człowieka, aby zapewnić dokładność treści generowanych przez sztuczną inteligencję i zapobiegać stronniczości. 

Kluczowe filary odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w rządzie 

Rozwój sztucznej inteligencji IBM opiera się na pięciu podstawowych filarach, które pomagają zapewnić godną zaufania sztuczną inteligencję. Przywódcy rządowi powinni nadać priorytet tym filarom, rozważając odpowiedzialny rozwój, szkolenie i wdrażanie sztucznej inteligencji:  

• Uczciwość w systemie AI odnosi się do jego zdolności do równego traktowania osób lub grup, w zależności od kontekstu, w którym używany jest system AI. Oznacza to zwalczanie uprzedzeń i zapobieganie dyskryminacji związanej z chronionymi cechami, takimi jak płeć, rasa, wiek i status weterana. 
• Prywatności dotyczy zdolności systemu sztucznej inteligencji do ustalania priorytetów i ochrony prywatności konsumentów i praw do danych, przy jednoczesnym przestrzeganiu istniejących przepisów dotyczących gromadzenia, przechowywania, dostępu i ujawniania danych.  
• Wyjaśnialność jest ważne, ponieważ system sztucznej inteligencji musi być w stanie zapewnić zrozumiałe dla człowieka wyjaśnienie swoich przewidywań i spostrzeżeń w sposób nieukrywający się za technicznym żargonem.  
• Przezroczystość oznacza, że ​​system sztucznej inteligencji musi zawierać i udostępniać informacje na temat sposobu, w jaki został zaprojektowany i opracowany, a także danych lub źródeł danych wykorzystanych do zasilania systemu. 
• Krzepkość to zdolność systemu AI do skutecznego radzenia sobie z wyjątkowymi warunkami, takimi jak nieprawidłowości w danych wejściowych. Pomaga to zapewnić spójne wyniki.  

IBM Watsonx™, zintegrowana platforma sztucznej inteligencji, danych i zarządzania, ucieleśnia te zasady, oferując płynne, wydajne i odpowiedzialne podejście do rozwoju sztucznej inteligencji w różnych środowiskach. A dokładniej, niedawne uruchomienie IBM® watsonx.governance™ pomaga zespołom sektora publicznego automatyzować i zajmować się tymi obszarami, umożliwiając im kierowanie, zarządzanie i monitorowanie działań związanych ze sztuczną inteligencją w organizacji. To narzędzie ułatwia przejrzyste procesy, dzięki czemu organizacje mogą proaktywnie wykrywać i ograniczać ryzyka, jednocześnie wspierając swoje programy zgodności z wewnętrznymi politykami dotyczącymi sztucznej inteligencji i standardami branżowymi.  

Ponieważ sektor publiczny w dalszym ciągu wykorzystuje sztuczną inteligencję i automatyzację do rozwiązywania problemów i poprawy wydajności, niezwykle ważne jest utrzymanie zaufania i przejrzystości w przypadku każdego rozwiązania AI. Zespoły powinny mieć możliwość zrozumienia cyklu życia sztucznej inteligencji i skutecznego zarządzania nim. Aktywne wdrażanie odpowiedzialnych praktyk związanych ze sztuczną inteligencją jest dla nas wszystkich szansą na doskonalenie.  

Dowiedz się więcej o tym, że sztuczna inteligencja może przekształcić usługi rządowe