5 ključnih področij za vlade za odgovorno uvajanje generativne umetne inteligence – IBM-ov blog

V letu 2024 potekajoči proces digitalizacije dodatno povečuje učinkovitost vladnih programov in učinkovitost politik, kot je podrobno opisano v prejšnjem Bela knjiga. Dva ključna elementa, ki poganjata to digitalno preobrazbo, sta podatki in umetna inteligenca (AI). Umetna inteligenca igra ključno vlogo pri odkrivanju vrednosti podatkov in pridobivanju globljih vpogledov v obsežne informacije, ki jih vlade zbirajo za pomoč svojim državljanom.  

Ker se pričakuje, da bo letos povpraševanje po generativni umetni inteligenci naraslo, postane nujno, da javni sektor sprejme odgovorno uporabo te tehnologije. Le tako se lahko vlade uveljavijo kot zaupanja vredni skrbniki. 

Razlike med generativno in tradicionalno umetno inteligenco 

Da bi razumeli edinstvene izzive, ki jih predstavlja generativna umetna inteligenca v primerjavi s tradicionalno umetno inteligenco, pomaga razumeti njihove temeljne razlike. Tradicionalna umetna inteligenca se primarno opira na algoritme in obsežne označene nize podatkov za usposabljanje modelov s pomočjo strojnega učenja. Ti modeli lahko nudijo priporočila ali identificirajo določena vedenja s prepoznavanjem vzorcev in upoštevanjem vnaprej določenih pravil. Tradicionalni AI se na primer uporablja za izboljšanje učinkovitosti filtriranja neželene e-pošte, izboljšanje priporočil za filme ali izdelke za potrošnike in omogočanje virtualnih pomočnikov, da posameznikom pomagajo pri iskanju informacij. 

Generativna umetna inteligenca se pojavlja kot dragocena rešitev za avtomatizacijo in izboljšanje rutinskih administrativnih in ponavljajočih se opravil. Ta tehnologija je odlična pri uporabi temeljnih modelov, ki so velike nevronske mreže, usposobljene na obsežnih neoznačenih podatkih in natančno prilagojene za različne naloge. Lahko učinkovito identificira, povzema, pretvarja, napoveduje in ustvarja vsebino iz velikih podatkovnih nizov. Implementacija te tehnologije v javnem sektorju lahko znatno izboljša učinkovitost in organizacijam omogoči, da svoje vsakodnevne naloge opravijo z delom virov. 

Generativna umetna inteligenca predstavlja priložnost brez primere za izboljšanje različnih vidikov delovanja vlade in izboljšanje storitev za državljane. Državne uslužbence lahko opolnomoči z zmogljivejšimi orodji za odgovarjanje na vprašanja in izvajanje raziskav. Naloge, kot sta pisanje in upravljanje pogodb, ki so hkrati zamudne in ključne, bi lahko imele veliko koristi od uporabe generativne umetne inteligence. 

Ministrstvo za zunanje zadeve ZDA je lani zahtevalo povratne informacije o izzivih in varnostnih vidikih uvedbe umetne inteligence za obdelavo generativnega in naravnega jezika v svoje omrežje. Junijska zahteva State Departmenta po informacijah je razkrila njihov cilj izboljšati učinkovitost in natančnost delavcev pri ponavljajočih se nalogah, povezanih s tržnimi raziskavami in načrtovanjem nakupov za pisanje pogodb. Generativna umetna inteligenca, usposobljena za strojno učenje, bi lahko pomagala pri pripravi novih pogodb na podlagi te raziskave. 

Odgovorno uvajanje generativne umetne inteligence 

Izjemne generativne zmožnosti te nastajajoče tehnologije umetne inteligence sprožajo vprašanja o njeni odgovorni uporabi v javnem sektorju. Na primer, vodje pogodb morajo vedeti, da je izvirna raziskava zvesto pretvorjena v pravno zavezujočo pogodbo za dve ali več strank.  

Javnost se je nedavno srečala z generativno umetno inteligenco predvsem prek orodij, ki uporabljajo že obstoječe besedilo, slike, videoposnetke in zvok za ustvarjanje prilagojene vsebine na zahtevo. Vendar pa raven podrobnosti glede usposabljanja nekaterih od teh modelov morda nezadostno, zlasti za velika podjetja ali visoko regulirane industrije, ki so odvisne od javnega zaupanja.  

Za razvoj odgovorne umetne inteligence morajo vladni voditelji skrbno pripravijo svoje interne podatke izkoristiti polni potencial tako umetne inteligence kot generativne umetne inteligence. Določitev odgovornih standardov je ključna vloga vlade, ki zahteva vključitev odgovornosti od začetka, ne pa naknadno. To med drugim vključuje ohranjanje človeškega nadzora, ki pomaga zagotoviti točnost vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco, in preprečuje pristranskosti. 

Ključni stebri za odgovorno umetno inteligenco v vladi 

IBM-ov razvoj umetne inteligence se osredotoča na 5 temeljnih stebrov, ki pomagajo zagotoviti zaupanja vredno umetno inteligenco. Vladni voditelji bi morali dati prednost tem stebrom, ko razmišljajo o odgovornem razvoju, usposabljanju in uvajanju umetne inteligence:  

• Poštenost v sistemu umetne inteligence se nanaša na njegovo sposobnost pravične obravnave posameznikov ali skupin, odvisno od konteksta, v katerem se sistem umetne inteligence uporablja. To pomeni boj proti pristranskosti in preprečevanje diskriminacije, ki je povezana z zaščitenimi značilnostmi, kot so spol, rasa, starost in veteranski status. 
• Zasebnost se nanaša na zmožnost sistema umetne inteligence, da daje prednost in ščiti zasebnost potrošnikov in pravice do podatkov, hkrati pa upošteva obstoječe predpise v zvezi z zbiranjem, shranjevanjem, dostopom in razkritjem podatkov.  
• Pojasnjevanje je pomembno, ker mora biti sistem AI sposoben zagotoviti človeku razumljivo razlago za svoje napovedi in vpoglede na način, ki se ne skriva za tehničnim žargonom.  
• Preglednost pomeni, da mora sistem umetne inteligence vključevati in deliti informacije o tem, kako je bil zasnovan in razvit ter podatke ali vire podatkov, uporabljene za napajanje sistema. 
• Robustnost je zmožnost sistema AI za učinkovito obvladovanje izjemnih pogojev, kot so nenormalnosti pri vnosu. Pomaga zagotoviti dosledne rezultate.  

IBM watsonx™, integrirana platforma za umetno inteligenco, podatke in upravljanje, uteleša ta načela s ponudbo brezhibnega, učinkovitega in odgovornega pristopa k razvoju umetne inteligence v različnih okoljih. Natančneje, nedavno lansiranje IBM® watsonx.governance™ pomaga ekipam javnega sektorja avtomatizirati in obravnavati ta področja, kar jim omogoča usmerjanje, upravljanje in spremljanje dejavnosti umetne inteligence v njihovi organizaciji. To orodje omogoča jasne postopke, tako da lahko organizacije proaktivno zaznajo in ublažijo tveganja, hkrati pa podpirajo svoje programe skladnosti z internimi politikami umetne inteligence in industrijskimi standardi.  

Ker javni sektor še naprej sprejema umetno inteligenco in avtomatizacijo za reševanje težav in izboljšanje učinkovitosti, je ključnega pomena ohraniti zaupanje in preglednost v kateri koli rešitvi umetne inteligence. Ekipe bi morale imeti sposobnost razumevanja in učinkovitega upravljanja življenjskega cikla umetne inteligence. Proaktivno sprejemanje odgovornih praks umetne inteligence je priložnost za vse nas, da se izboljšamo.  

Izvedite več o tem, da lahko umetna inteligenca spremeni vladne storitve