英国公共部门的生成人工智能：综合分析

生成式人工智能（GenAI）与英国公共部门的整合正在显着加速，重塑公共服务的运作方式。一项题为“生成式人工智能已经在公共部门广泛应用”的研究“，由艾伦图灵研究所进行， 调查 938 名公共服务专业人士透露，45% 的人知道他们所在地区的 GenAI 使用情况，其中 22% 的人积极使用它。这种趋势在各个领域都有体现，包括医疗保健、教育、社会工作和紧急服务。 GenAI 易于访问且通常免费，与传统的自上而下的技术部署不同。它是由“街头官僚”的需求驱动的，表明公共部门运营发生了自下而上的重大转变​​。

生成 AI 指能够根据特定输入或提示创建新内容（例如文本、图像或数据）的人工智能系统。这些系统使用通常基于深度学习等机器学习技术的高级算法来分析大型数据集中的模式、结构和关系。通过从这些数据中学习，GenAI 可以生成新颖而现实的输出，与用户设置的上下文和参数保持一致。 GenAI 具有广泛的应用范围，从起草电子邮件和报告到创建教育材料和协助决策过程。它的灵活性和易用性使其能够被广泛的受众所使用，包括各个领域的专业人士。

至关重要的是，GenAI 的运作方式是增强人类能力，自动执行重复或耗时的任务，并提高创造力和生产力，而不是取代人类输入。正如在公共部门所看到的，它的采用可以显着影响运营效率和服务提供，尽管它也引发了有关准则、道德使用和责任的问题。

例如，医疗保健领域的预测分析和资源分配系统受益于 GenAI，而规划和开发则利用空间分析。尽管取得了这些进步，英国公共服务生产力在 0.2 年至 1997 年间仅平均每年增长 2019%。GenAI 的广泛部署可能会提高生产力，特别是考虑到该行业的官僚工作量很高。研究表明，GenAI 可以显着影响生产力，特别是对于新手和低技能工人而言。

2023 年初的统计数据表明，全球 8.2% 的公司员工使用 ChatGPT，在英国比例更高。在特定领域，教育部报告了教师对 GenAI 的各种使用情况。加拿大联邦公共服务调查发现，11.2% 用于工作目的，凸显了 GenAI 在公共服务中的快速部署​​。

尽管英国政府对 GenAI 的使用提供了指导，但专业人士仍缺乏意识和清晰度。该指南重点关注数据敏感性、偏见和错误信息等风险，但也鼓励对新技术的好奇心。随后出台了针对具体行业的指导意见，但这些指导意见的有效性和认知度仍不确定​​。

调查方法包括通过 Qualtrics 在线收集数据，从关键公共部门领域招募参与者。受访者的人口统计数据多种多样，涵盖广泛的年龄、性别和专业资历。该调查的重点是了解公共部门对 GenAI 的采用、信任、理解和关注​​。

有趣的是，除了紧急服务之外，在所有接受调查的行业中，GenAI 的使用率都超过了其他人工智能形式。大学和学校专业人士报告的使用率最高，而 NHS、紧急服务和社会护理方面的水平较低。 GenAI用户对人工智能技术表现出高度信任，了解其运作方式，并对其未来在提高生产力方面的作用持乐观态度。然而，GenAI 产出的责任清晰度仍然很低。大多数受访者并不担心人工智能取代他们的工作，并对人工智能改善公共服务持乐观态度，尽管他们承认英国错过了人工智能利用的机会​​。

总之，GenAI 正在英国公共部门取得重大进展。它自下而上的采用表明在其使用中增强了个人代理性，满足了多样化的专业需求。然而，缺乏明确的指导方针和责任以及公众对人工智能的不同态度等挑战阻碍了其充分发挥潜力。 GenAI 公共部门的未来取决于平衡这些方面，可能会重新定义生产力和官僚效率​​。

图片来源：Shutterstock

• SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
• PlatoData.Network 垂直生成人工智能。 赋予自己力量。 访问这里。
• 柏拉图爱流。 Web3 智能。 知识放大。 访问这里。
• 柏拉图ESG。 碳， 清洁科技, 能源， 环境， 太阳能， 废物管理。 访问这里。
• 柏拉图健康。 生物技术和临床试验情报。 访问这里。
• Sumber: https://Blockchain.News/analysis/generative-ai-in-the-uk-public-sector-a-comprehensive-analysis