Lernen von Experimenten im öffentlichen Sektor mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz kommt nicht; es ist schon da. KI-Tools werden sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor zu einem integralen Bestandteil der organisatorischen Entscheidungsfindung, indem sie große Datenmengen auswerten, um schnell zu Schlussfolgerungen zu gelangen.





Was ist schon da

Behörden nutzen KI-Tools, um intelligenter, effizienter und reaktionsschneller zu werden. Zum Beispiel die Cincinnati Feuerwehr nutzt Datenanalysen, um medizinische Notfallmaßnahmen zu optimieren. Das neue Analysesystem empfiehlt dem Disponenten eine angemessene Reaktion auf einen medizinischen Notruf – ob ein Patient vor Ort behandelt werden kann oder ins Krankenhaus muss – unter Berücksichtigung mehrerer Faktoren wie Art des Anrufs, Standort, Wetter , und ähnliche Anrufe. Mit diesem neuen System vorhanden , kann die Abteilung, die durchschnittlich 80.000 medizinische Notfälle im Jahr bearbeitet, ihr Notfallteam strategisch aufstellen, um die Anzahl der Einsätze zu reduzieren und die Reaktionszeiten zu verkürzen.



Immer mehr Unternehmen teilen ihre KI-Tools als offene Software. Microsoft, Google, Amazon und Facebook sind Open-Sourcing ihre KI-Tools, damit Menschen sie erkunden, sich engagieren, verwenden und ändern können. Das Forschungsprogramm des US-Verteidigungsministeriums DARPA hat auch das XDATA-Programm erstellt, um eine öffentliche Bibliothek über Werkzeuge und Technologien für maschinelles Lernen aufzubauen. Bürger können KI-Tools nach ihren Wünschen kostenlos herunterladen, anpassen und ändern. Darüber hinaus, OpenAI , eine gemeinnützige Organisation, teilt KI-Tools, um Gespräche zu führen und Wert für verschiedene Interessengruppen zu schaffen. Das Open-Sourcing von KI-Tools wird wahrscheinlich schnelle Innovationen in diesem Bereich vorantreiben, in dem sich die Menschen ständig aktualisieren und voneinander lernen.



Angesichts des Potenzials von KI-Tools zur Lösung sozialer Probleme ist es nicht verwunderlich, dass Dave Weinstein, Chief Technology Officer des Bundesstaates New Jersey, kommentierte, sein Bundesstaat könnte der erste im Land sein, der einen Mitarbeiter einstellt Chief Artificial Intelligence Officer . KI-Tools können nicht nur zur Automatisierung oder Empfehlung verwendet werden, sondern auch als strategische Ressource, die Informationssysteme innerhalb und zwischen öffentlichen Behörden überwachen kann.



Was kommt nächste

Obwohl KI das Potenzial hat, Entscheidungsprozesse zu verändern, werden diese Tools oft als einheitliche politische Lösung beworben. Die Fähigkeit von KI-Tools, diese Prozesse zu automatisieren, hängt von fünf Schlüsselüberlegungen ab.



Kolumbus ist in Amerika angekommen

Zunächst ist es wichtig, die Natur des Problems zu verstehen, das wir mit KI-Tools lösen möchten. Beispielsweise sind nicht alle politischen Entscheidungen hängen von der Vorhersage ab ; einige politische Probleme erfordern kausale Schlussfolgerungen, d. h. das Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen. Das Verständnis des Unterschieds zwischen dem Kausalitäts- und dem Vorhersageproblem ist ein entscheidender erster Schritt bei der Entwicklung von KI-Tools.



Zweitens ist es nach der Identifizierung des Problems wichtig, die verfügbaren Datentypen zur Lösung des Problems zu berücksichtigen. Dies war in der Vergangenheit ein Problem in der Regierung, wo Daten fragmentiert, nicht normalisiert und weit verbreitet sind. Der Aufbau leistungsstarker KI-Tools, die die Entscheidungsfindung unterstützen (oder direkt Entscheidungen treffen), hängt von der Verfügbarkeit großer Datenmengen ab. Das Einspeisen von Qualitätsdaten aus mehreren Quellen ist ein wesentlicher Bestandteil für die Entwicklung dieser KI-Tools.

Drittens benötigen diese KI-Tools große Mengen an Trainingsdaten. Betrachten wir den Fall von KI-Tools, die Verbrechen vorhersagen. Um diese Tools zur Überwachung und Vorhersage von Kriminalität zu entwickeln, muss der Entwickler diesen Tools beibringen, kriminelle und nicht-kriminelle Aktivitäten zu klassifizieren. Algorithmen benötigen ausreichende Trainingsdaten, um ihre Vorhersagefähigkeiten zu entwickeln, bevor sie zuverlässig eingesetzt werden können. Darüber hinaus sollte der Ergebnisdatensatz eine repräsentative Stichprobe sein, die verschiedene Nuancen der Grundgesamtheit erfasst. Andernfalls hat das Tool einen begrenzten praktischen Nutzen und, schlimmer noch, es könnte mehr Schaden als Nutzen anrichten, wenn es eingesetzt wird.



Viertens ist es wichtig, die Qualität der datenbankübergreifenden Daten zu bewerten. Die Entscheidungsmacht der KI-Tools hängt von der Qualität der in diese Systeme eingespeisten Daten ab. Im Jahr 2013, a gefälschter Tweet berichtete, dass Präsident Barack Obama im Weißen Haus verletzt wurde, was auf dem Twitter-Account von Associated Press (AP) erschien. Während der AP seinen Twitter-Account aufgrund eines Hacks sofort sperrte, verbreitete sich der Tweet wie ein Lauffeuer und wurde etwa 4000 Mal retweetet. Innerhalb von Sekunden reagierte der US-Aktienmarkt und führte zu einem freien Fall der Aktien. Handelsalgorithmen sind darauf ausgelegt, auf Nachrichtentrends zu reagieren, und die ungeprüfte Verbreitung falscher Informationen kann diese Tools möglicherweise täuschen. KI-Tools, die Entscheidungen unterstützen, sind nur so gut wie die Qualität der Daten.



Da wir zunehmend KI-Tools zum Sortieren, Empfehlen und Treffen von Entscheidungen einsetzen, müssen wir schließlich darauf achten, diese Tools vor Hackern zu schützen. Um die Herausforderung von Cyberangriffen zu bekämpfen, hat die National Governors Association im März 2017 eine neue Initiative namens . gestartet Treffen Sie die Bedrohung: Staaten stellen sich der Cyber-Herausforderung . Koordinierte Initiativen aller Behörden sind ein guter erster Schritt zum Schutz von Daten vor Hackern, insbesondere da KI-Tools zu einer kritischen Komponente für die Bereitstellung öffentlicher Dienste werden. Behörden müssen auch über die Gestaltung von Systemen und Datenflussprozessen nachdenken, die eingebaute Datenschutzelemente .

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Öffnen der Blackbox

KI-Tools sind neu und wir verstehen ihr Potenzial noch nicht vollständig. Organisationen – öffentliche, private, nichtstaatliche und Universitäten – nutzen diese Instrumente zunehmend, um eine Vielzahl von Entscheidungsprozessen zu verbessern. Mit zunehmender Reife von KI-Tools werden wir weiterhin über ihre Fähigkeiten und Mängel bei der Lösung komplexer sozialer Probleme lernen. Einfach ausgedrückt, ist es an der Zeit, die Blackbox der KI zu öffnen und ihre zukünftige Richtung besser zu verstehen.