Потенциал ИИ в правительстве огромен. Благодаря оцифровке услуг, интеллектуальной автоматизации процессов и использованию множества различных источников данных, относящихся к компетенции государственного сектора, ИИ предоставляет беспрецедентную возможность значительно улучшить наши государственные учреждения.

Наша команда недавно вернулась из Торонто, где посетила оба трека REWORK AI in Government and the Deep Learning Summits. В дополнение к многочисленным интересным и продуктивным связям, которые мы установили, эти два дня были полны увлекательных выступлений лидеров исследований ИИ, таких как Джеффри Хинтон, главный научный советник нашего партнера Институт Вектор, Адам Оберман и Эндрю Мур, отраслевые игроки со всего спектра, такие как Huawei, WeWork и Snap, а также эксперты в области государственной политики из правительства Онтарио, Всемирного банка и Международной организации труда.

Вот мои основные выводы прошлой недели:

Разница между исследованиями и производством

Самый важный практический вывод, которым я хочу поделиться с чиновниками из государственного сектора, стремящимися внедрить ИИ, заключается в том, чтобы различать ИИ в исследованиях и ИИ в производстве. В исследованиях цель обычно состоит в том, чтобы оптимизировать точность, будь то в форме оценки F1 или минимизации потерь.

Однако ИИ в производственной среде требует более разнообразного набора соображений, таких как скорость, ограничения памяти и вычисление беспорядочных данных, с возможностью адаптации к новым данным. Ученые-прикладники должны сосредоточиться не только на моделировании и работать рука об руку с инженерами и разработчиками, чтобы создать хорошо интегрированное развертывание. Это включает в себя меры по обеспечению возможности аудита данных и моделей, что, по словам Диего Оппенгеймера, генерального директора Algorithmia, означает знание того, «кто вызывал какую модель, когда и с какими данными».

Критически важно, что эти производственные требования часто требуют компромиссов, которые делают или разрушают жизнеспособность решения для реального мира. Ученые-прикладники, работающие над решениями искусственного интеллекта в государственном секторе, должны уметь работать с множеством различных моделей, управлять их эффективностью и сравнивать их, надлежащим образом планировать переподготовку, чтобы избежать предвзятости, и иметь права доступа, специфичные для разных сценариев.

Правительства должны стремиться работать поэтапно, сначала развернуть в ограниченной среде песочницы и провести строгую алгоритмическую оценку воздействия, чтобы убедиться, что они максимизируют показатели, отражающие общественное благо, а не цифры в исследовательской статье.

Правовые и этические последствия ИИ

Мы уже писали и продолжим писать о важности учета правовых, этических и социальных последствий ИИ при развертывании решений. Нигде это не является более важным, чем в государственном секторе. Во время дискуссии под названием Должно ли правительство регулировать ИИ все участники согласились с тем, что да, правительство должно регулировать ИИ. Но когда дело дошло до денежного вопроса: как?, никто не мог представить всеобъемлющую основу. Как мы уже говорили ранее, регулирование быстро меняющихся технологий похоже на стрельбу по движущейся мишени: если вы будете действовать слишком рано, вы промахнетесь, а если вы будете действовать слишком поздно, ваша стратегия устареет.

Единственный момент, в котором они согласились, заключался в том, что для того, чтобы действовать на опережение, рабочие группы, занимающиеся разработкой правил, должны получать мнения различных заинтересованных сторон в экосистеме. В частности, Абхишек Гупта, основатель Монреальского института этики и инженер по машинному обучению в Microsoft, отметил, что в этих беседах на высоком уровне необходимо больше практиков, чтобы поддерживать дискуссию на основе реальности технологии и ее возможностей сегодня. Кроме того, эти обсуждения должны происходить на глобальном уровне, чтобы обеспечить согласованность и взаимодополняемость практик в Северной Америке, Европе и Азии.

Роль правительства

Надлежащее управление предполагает создание обществ, создающих возможности для всех его граждан. В контексте ИИ это означает, что правительства должны обеспечить, чтобы социальные и экономические выгоды от технологии равномерно распределялись между всеми слоями общества. Для игроков из государственного сектора это означает сосредоточение внимания на решениях ИИ в областях, которые максимизируют коллективное благополучие, будь то оптимизация транспортной инфраструктуры и транспортных потоков, извлечение значимой информации о государственной политике или повышение доступности образования.

Лоуренс Эта, заместитель директора по информационным технологиям города Торонто, присоединился к нам для беседы у камина, чтобы поделиться своим опытом руководства цифровой трансформацией четвертого по величине города Северной Америки. С его точки зрения, преимущества ИИ должны быть понятны обычным людям, чтобы избежать разочарования и потери доверия к технологии, поскольку она будет затрагивать все аспекты нашей жизни. Уроки, которыми он поделился из пилотного проекта по созданию доказательства концепции для решения медицинских проблем в сообществе бездомных, глубоко нашли отклик у меня, и это были именно те реализации AI for Good, которые нам нужно увидеть больше. Было приятно услышать, что город Торонто использует долгосрочный подход, ориентированный на продукт, который позволит его цифровой инфраструктуре оставаться модульной, гибкой и масштабируемой в ближайшие годы.

Будущее ИИ в государственном секторе

Всеобъемлющее чувство на конференции лучше всего можно было бы описать как чувство сдержанного оптимизма. Поскольку участники в основном были экспертами в своих областях, будь то машинное обучение, глубокое обучение, корпоративный или государственный сектор, мы все с энтузиазмом восприняли потенциал ИИ для революционного изменения процессов и организаций, с которыми мы взаимодействуем каждый день.

Мы были рады принять активное участие в активном диалоге с нашими правительствами на различных уровнях, которые проявили активный подход к взаимодействию с промышленностью и изучению уникальных возможностей, предоставляемых ИИ, а также его потенциальных правовых, этических и социальных последствий.

В то же время, как часть индустрии искусственного интеллекта, мы осознаем проблемы, которые нам нужно будет преодолеть, и работу, которую еще предстоит выполнить. Что для такой динамично развивающейся компании, как наша, с учеными, которые любят хорошие проблемы, только делает перспективу экономики и общества, управляемых искусственным интеллектом, еще более захватывающей.

Хотите начать свой путь в области ИИ? Свяжитесь с нами сегодня.