Dirbtinis intelektas viešajame sektoriuje: mistika, galimybė ar neišvengiamumas (II)

doc. dr. Rasa Daugėlienė, KTU Socialinių, humanitarinių mokslų ir menų fakultetas, Viešojo valdymo tyrimų mokslo grupė

Šiandien dirbtinio intelekto panaudojimas įvairiose srityse yra labai platus – tai gali būti išmanūs asistentai, kurie geba vykdyti komandas, ištartas žmogaus. Jie gali surasti adresus, siųsti priminimus, reguliuoti buities prietaisus (taip kurdami išmaniuosius namus). DI, analizuodamas pirkinių istorijas, gali rekomenduoti jų sąrašus, mašinose gali puikiai veikti autopilotai.

Kalbant apie viešąjį sektorių, Vyriausybės gali naudoti dirbtinį intelektą kurdamos geresnę politiką ir priimdamos geresnius sprendimus, gerindamos bendravimą ir bendradarbiavimą su piliečiais bei tobulindamos viešųjų paslaugų greitį ir kokybę.

Stabdo biurokratija ir finansavimo politika

Nors dirbtinio intelekto privalumas yra didelis, jį pasiekti nėra lengva užduotis. Šiandien vyriausybės naudoja dirbtinio intelekto užuomazgas, panašias kaip ir privačiame sektoriuje. Tačiau viešasis sektorius yra sudėtingas, reikalaujantis inovatyvių, ne kasdienių, iššūkių kupinų sprendimų.

Tenka pastebėti, kad viešosios įstaigos lėčiau priima naujas technologijas, nes neturi tam reikalingo finansavimo arba susiduria su biurokratinėmis kliūtimis. Norint užtikrinti gyventojų gyvenimo kokybę skaitmeniniame amžiuje, viešasis sektorius privalo prisitaikyti prie naujovių, ypač kalbant apie iniciatyvas taikant dirbtinį intelektą.

Lietuvos dirbtinio intelekto strategijoje yra numatytos kelios strateginės rekomendacijos, kuriomis siekiama didinti DI sistemų naudojimą viešajame sektoriuje. Kaip antai, „sukurti reguliacinę „smėlio dėžės“ technologija pagrįstą taikomąją programą, leisiančią naudoti ir išbandyti DI sistemas viešajame sektoriuje ribotą laiko tarpą.

Taip kūrėjai galėtų išmėginti savo produkciją gyvoje aplinkoje, o viešasis sektorius galėtų nuspręsti, kokie sprendiniai turėtų būti įdiegti“. Siūloma įsteigti Lietuvos dirbtinio intelekto patariamąją valdybą. Tačiau toks siūlymas kelia abejonių.

Kodėl viešajame sektoriuje taip sudėtinga diegti DI? Pirma, viešasis sektorius yra įrėmintas teisinėmis normomis. Antra, jis labiau koncentruojasi į pačius produktus ir paslaugas, o ne į tai kaip jie yra pagaminami ar vartojami.

Todėl siūloma viešajam sektoriui stebėti kas vyksta privačiame sektoriuje skaitmenizacijos srityje ir stengtis atkartoti adaptuotus veiksmus. Vyriausybių DI strategijos formavimas turi būti siejamas su keletu aspektų arba atsakymais į klausimus: kokia yra atitinkamų organizacijų dabartinė strateginė situacija ir iššūkiai, su kuriais DI galėtų padėti susidoroti? Ko organizacija nori pasiekti naudodama DI? Kokių konkrečių veiksmų reikia imtis, kad pasiektų iškeltus tikslus.

DI – madingas pavadinimas

Istorija teigia, kad reikia būti atsargiems. Negalima hiperbolizuoti DI taikymo naudos, tikintis, kad tai yra panacėja, o ne priemonė pozityviems pokyčiams. Įvairūs dirbtinio intelekto pasaulio balsai jau reikalauja saiko ir sąmoningumo ugdymo apie dabartinius gilaus mokymosi (angl. deep learning) apribojimus ir iššūkius.

O tai yra viena perspektyvių šiuolaikinio intelekto vystymo sričių. Naujausioje Londono rizikos kapitalo įmonės MMC ataskaitoje teigiama, kad 40% Europos startuolių identifikuoja save kaip DI kompanijas, nors realiai DI priemonių, kurios yra reikšmingos jų veiklai, netaiko.

Kalbant apie DI ateitį viešajame sektoriuje, situacija atrodo miglota. Tai deklaruoja ir mokslininkai bei tarptautinės organizacijos skirtingose ataskaitose. Lyginant su DI taikymu ekonomikoje ar privačiame sektoriuje, viešasis sektorius yra atsiliekantis. Daug mažiau yra tiriama, kaip besiformuojančios technologijos gali paveikti vyriausybių veiksmus. Tačiau, tenka pastebėti, kad kai kurios organizacijos yra pasiūlę teorijas.

Kaip antai viešojo sektoriaus lyderystės teorija, kurią 2003 m. pristatė M. Van Wart. Globali tyrimų firma „Gartner“ 2020 metais pasiūlė 30 technologinių profilių, kurie tikėtina, kad penkerių ar dešimties metų laikotarpyje pakeis visuomenėje ir versle vykstančius procesus naudojant technologijas.

Tai jie įvardino kaip „skatinamasis ciklas skaitmeninėms vyriausybės technologijoms“ (angl. Hype Cycle for Digital Government Technology). Čia ypatingas dėmesys yra skiriamas mašininiam mokymuisi.

Visgi, tenka konstatuoti, kad ir oficialiuosiuose dokumentuose vengiama deklaruoti aiškiai apibrėžtų receptų, čia prognozės gana aptakios. Kaip antai – „DI atliks svarbų vaidmenį užtikrinant vyriausybių demokratinius sprendimus, atspindinčius visuomenės nuomonę. Kitais žodžiais tarus, DI turi labai daug potencialo (teigiamo ir neigiamo), o vyriausybės turi užtikrinti, kad žmonės gautų kuo daugiau naudos iš DI taikymo, išvengtų rizikos ir neigiamų pasekmių“ (Berryhill, J. Ir kt., 2019).

Dažniausiai transliuojami iš pirmo žvilgsnio akivaizdūs teiginiai: vyriausybės ir viešųjų paslaugų teikėjai turi suprasti DI turinį ir kaip jis gali paveikti viešąjį sektorių. Norėdamos efektyvių sprendimų vyriausybės turi įgyti inovatyvių, patirtinių žinių.

Viešosios organizacijos turi susidomėti dirbtiniu intelektu bei suprasti jo daromą poveikį piliečiams. Vadinasi, valstybės tarnautojai pirmieji, kurie privalo pradėti naudotis dirbtinio intelekto priemonėmis.

Apibendrinant reikia pabrėžti, kad kompleksiškais, neapibrėžtais ir kintančiais laikais vyriausybės ir valstybės tarnautojai privalo taikyti naujus veiklos, sprendimų priėmimo būdus. Daugelis pasaulinių lyderių turi DI taikymo strategijas ir tai yra traktuojama kaip nacionaliniai prioritetai. DI gali padėti analizuojant nestruktūruotą informaciją, kuri padėtų vyriausybėms susidaryti platesnę piliečių nuomonę apie vykstančius procesus.

Čia kalbama apie informacijos, kuri pateikiama socialiniuose tinkluose, sisteminimą. Dažniausiai minimi Belgijos, Šveicarijos, Suomijos, Kanados, JAV, Didžiosios Britanijos pavyzdžiai. Štai Lozanoje (Šveicarija) buvo įdiegtas virtualus paslaugų portalas, kuriame vietos gyventojai elektroniniu būdu gali pasitikrinti sąskaitas, sužinoti kiek sunaudojo elektros, perduoti kitą svarbią asmeninę informaciją.

Belgijoje sukurta „CitizenLab” – miesto technologijų kompanija, kuri teikia paslaugas valstybės tarnautojams, padėdama jiems analizuoti piliečių veiksmus, priimti efektyvesnius sprendimus. Ji sukūrė viešą dalyvavimo platformą, kuri naudoja mašinų – mokymosi algoritmus. Platforma geba klasifikuoti piliečių idėjas, išryškinti aktualias problemas, sisteminti pagrindines tendencijas pagal temą, demografiją arba vietovę.

Europos Komisija yra parengusi dirbtinio intelekto patikimumo etines gaires. Jose pirmiausiai akcentuojama, kad visuomenės nariai turi išmokti pasitikėti technologijomis. Tik tuomet dirbtinio intelekto pritaikomumas atneš daugiau naudos, nei įneš sumaišties.

Esminis klausimas, kuris dažniausiai kyla vyriausybės yra susijęs su tuo, kad vis dar nėra aiškiai deklaruota, kokią akivaizdžią naudą (netgi pinigine išraiška) gali atnešti DI naudojimas įvairiuose procesuose?

Tyrimuose dažniausiai kalbama, kiek laiko gali sutaupyti DI naudojimas viešajame sektoriuje. Anot mokslininkų Peter Viechnicki ir William D. Eggers, pasaulyje galima sutaupyti šimtus milijonų darbo valandų ir milijardus dolerių per metus. Penkerių – septynerių metų laikotarpyje galima sutaupyti net 30% valstybės tarnautojų darbo laiko.

Tačiau šis poveikis tiesiogiai priklauso nuo politinių sprendimų ir finansinių išteklių. Reikia adekvataus palaikymo ir investicijų. Taigi, erdvės moksliniams tyrimams šiais klausimais tikrai yra. Pagrindinė užduotis – įtikinti vyriausybę bei valstybės tarnautojus DI teikiama nauda.