5 ประเด็นสำคัญสำหรับรัฐบาลในการปรับใช้ generative AI อย่างมีความรับผิดชอบ - IBM Blog

ในปี 2024 กระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลอย่างต่อเนื่องช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโครงการภาครัฐและประสิทธิผลของนโยบาย ดังรายละเอียดในบทความก่อนหน้า กระดาษสีขาว- องค์ประกอบสำคัญสองประการที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลนี้คือข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) AI มีบทบาทสำคัญในการปลดล็อกคุณค่าจากข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่กว้างขวางซึ่งรัฐบาลรวบรวมเพื่อให้บริการพลเมืองของตน  

เนื่องจากความต้องการ generative AI คาดว่าจะเพิ่มขึ้นในปีนี้ ภาครัฐจึงจำเป็นต้องยอมรับการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างมีความรับผิดชอบ โดยการทำเช่นนั้นเท่านั้นที่รัฐบาลสามารถสถาปนาตนเองเป็นผู้พิทักษ์ที่น่าเชื่อถือได้ 

ความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ AI แบบดั้งเดิม 

เพื่อให้เข้าใจถึงความท้าทายเฉพาะที่เกิดจาก AI เจนเนอเรชั่นเมื่อเปรียบเทียบกับ AI แบบดั้งเดิม จะช่วยให้เข้าใจความแตกต่างพื้นฐานได้ AI แบบดั้งเดิมอาศัยอัลกอริธึมและชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับอย่างกว้างขวางเป็นหลักเพื่อฝึกโมเดลผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลเหล่านี้สามารถให้คำแนะนำหรือระบุพฤติกรรมบางอย่างโดยจดจำรูปแบบและปฏิบัติตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น AI แบบดั้งเดิมถูกใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการกรองอีเมลขยะ ปรับปรุงคำแนะนำภาพยนตร์หรือผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภค และเปิดใช้งานผู้ช่วยเสมือนเพื่อช่วยบุคคลในการค้นหาข้อมูล 

Generative AI กำลังกลายเป็นโซลูชันที่มีคุณค่าสำหรับการทำงานอัตโนมัติและปรับปรุงงานด้านการบริหารและงานซ้ำๆ ที่เป็นกิจวัตร เทคโนโลยีนี้มีความเป็นเลิศในการใช้โมเดลพื้นฐาน ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก และได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานต่างๆ สามารถระบุ สรุป แปลง คาดการณ์ และสร้างเนื้อหาจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้เทคโนโลยีนี้ในภาครัฐสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมาก ช่วยให้องค์กรสามารถทำงานประจำวันให้สำเร็จโดยใช้ทรัพยากรเพียงเล็กน้อย 

Generative AI นำเสนอโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนในการปรับปรุงการดำเนินงานของรัฐบาลในด้านต่างๆ และปรับปรุงบริการสำหรับประชาชน โดยสามารถเสริมศักยภาพเจ้าหน้าที่ของรัฐด้วยเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการตอบคำถามและดำเนินการวิจัย งานต่างๆ เช่น การเขียนสัญญาและการจัดการ ซึ่งทั้งใช้เวลานานและมีความสำคัญ อาจได้รับประโยชน์อย่างมากจากการประยุกต์ใช้ generative AI 

เมื่อปีที่แล้ว กระทรวงการต่างประเทศสหรัฐฯ ขอความคิดเห็นเกี่ยวกับความท้าทายและข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยในการนำ AI ประมวลผลภาษาธรรมชาติและสร้างสรรค์เข้าสู่เครือข่าย การขอข้อมูลจากกระทรวงการต่างประเทศเมื่อเดือนมิถุนายนเผยให้เห็นถึงเป้าหมายที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของพนักงานในงานซ้ำๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยตลาดและการวางแผนการเข้าซื้อกิจการสำหรับการเขียนสัญญา AI ที่สร้างโดยการเรียนรู้ของเครื่องอาจช่วยในการร่างสัญญาใหม่จากการวิจัยนี้ 

การใช้ generative AI อย่างมีความรับผิดชอบ 

ความสามารถในการสร้างอันน่าทึ่งของเทคโนโลยี AI ที่เกิดขึ้นใหม่นี้ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการใช้งานอย่างรับผิดชอบในภาครัฐ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการสัญญาจำเป็นต้องรู้ว่างานวิจัยต้นฉบับได้รับการแปลงให้เป็นสัญญาที่มีผลผูกพันทางกฎหมายสำหรับสองฝ่ายขึ้นไปอย่างซื่อสัตย์  

เมื่อเร็วๆ นี้ ประชาชนทั่วไปได้สัมผัสกับ generative AI เป็นหลักผ่านเครื่องมือที่ใช้ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงที่มีอยู่แล้วเพื่อสร้างเนื้อหาที่ปรับแต่งตามความต้องการ อย่างไรก็ตามระดับรายละเอียดเกี่ยวกับการฝึกของบางรุ่นเหล่านี้ อาจจะไม่เพียงพอโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรขนาดใหญ่หรืออุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดซึ่งต้องอาศัยความไว้วางใจจากสาธารณะ  

ในการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบ ผู้นำรัฐบาลจะต้องระมัดระวัง เตรียมข้อมูลภายในของตน เพื่อควบคุมศักยภาพของทั้ง AI และ generative AI อย่างเต็มประสิทธิภาพ การกำหนดมาตรฐานที่รับผิดชอบถือเป็นบทบาทสำคัญของรัฐบาล โดยต้องมีการบูรณาการความรับผิดชอบตั้งแต่ต้น แทนที่จะเป็นความคิดในภายหลัง ซึ่งรวมถึงการรักษาการควบคุมดูแลของมนุษย์เพื่อช่วยรับรองความถูกต้องของเนื้อหาที่สร้างโดย AI และป้องกันอคติ เหนือสิ่งอื่นใดที่ต้องพิจารณา 

เสาหลักสำหรับ AI ที่มีความรับผิดชอบในรัฐบาล 

การพัฒนา AI ของ IBM มีศูนย์กลางอยู่ที่เสาหลัก 5 ประการเพื่อช่วยรับประกัน AI ที่น่าเชื่อถือ ผู้นำรัฐบาลควรจัดลำดับความสำคัญของเสาหลักเหล่านี้เมื่อพิจารณาถึงการพัฒนา การฝึกอบรม และการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ:  

• ความเป็นธรรม ในระบบ AI หมายถึงความสามารถในการปฏิบัติต่อบุคคลหรือกลุ่มอย่างเท่าเทียมกัน ขึ้นอยู่กับบริบทที่ใช้ระบบ AI นั่นหมายถึงการต่อต้านอคติและป้องกันการเลือกปฏิบัติที่เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะที่ได้รับการคุ้มครอง เช่น เพศ เชื้อชาติ อายุ และสถานะทหารผ่านศึก 
• ความเป็นส่วนตัว เกี่ยวข้องกับความสามารถของระบบ AI ในการจัดลำดับความสำคัญและปกป้องความเป็นส่วนตัวและสิทธิ์ของข้อมูลของผู้บริโภค ในขณะเดียวกันก็ปฏิบัติตามกฎระเบียบที่มีอยู่ที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การจัดเก็บ การเข้าถึง และการเปิดเผยข้อมูล  
• คำอธิบาย มีความสำคัญเนื่องจากระบบ AI จะต้องสามารถให้คำอธิบายที่มนุษย์ตีความได้สำหรับการคาดการณ์และข้อมูลเชิงลึกในลักษณะที่ไม่ซ่อนอยู่หลังศัพท์แสงทางเทคนิค  
• ความโปร่งใส หมายความว่าระบบ AI จะต้องรวมและแบ่งปันข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการออกแบบและพัฒนาและข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการป้อนระบบ 
• ความแข็งแรง คือความสามารถของระบบ AI ในการจัดการกับสภาวะพิเศษ เช่น ความผิดปกติในการป้อนข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ  

ไอบีเอ็ม watsonx™ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI ข้อมูล และการกำกับดูแลที่บูรณาการ รวบรวมหลักการเหล่านี้โดยนำเสนอแนวทางที่ราบรื่น มีประสิทธิภาพ และมีความรับผิดชอบในการพัฒนา AI ในสภาพแวดล้อมต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเปิดตัวล่าสุดของ IBM® watsonx.governance™ ช่วยให้ทีมภาครัฐดำเนินการและจัดการพื้นที่เหล่านี้ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้พวกเขาสามารถกำหนดทิศทาง จัดการ และติดตามกิจกรรม AI ขององค์กรได้ เครื่องมือนี้อำนวยความสะดวกในกระบวนการที่ชัดเจน ดังนั้นองค์กรจึงสามารถตรวจจับและลดความเสี่ยงในเชิงรุก ขณะเดียวกันก็สนับสนุนโปรแกรมการปฏิบัติตามนโยบาย AI ภายในและมาตรฐานอุตสาหกรรม  

เนื่องจากภาครัฐยังคงนำ AI และระบบอัตโนมัติมาใช้ในการแก้ปัญหาและปรับปรุงประสิทธิภาพ การรักษาความไว้วางใจและความโปร่งใสในโซลูชัน AI ใดๆ จึงเป็นสิ่งสำคัญ ทีมควรมีความสามารถในการเข้าใจและจัดการวงจรชีวิตของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การนำแนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบมาใช้ในเชิงรุกถือเป็นโอกาสสำหรับเราทุกคนในการปรับปรุง  

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI สามารถเปลี่ยนแปลงบริการภาครัฐได้