AI 和生成式 AI 如何助力政府？

过去几年里，很少有技术能像人工智能 (AI) 一样席卷全球。AI 及其众多用例已成为公众讨论的热点话题，而不仅仅是技术专家。AI，尤其是生成式 AI，具有巨大的潜力，并可在未来数年内彻底改变社会、提高生产力并解锁数万亿美元的经济价值。AI 的价值不仅限于私营部门的进步。如果以负责任的方式实施 AI，即技术得到充分治理、隐私受到保护且决策是透明且可解释的，政府 AI 便有望开创政府服务的新时代。

这些服务可通过提升员工队伍效率和降低公共部门运营成本，赋能公民并帮助恢复公众对公共实体的信任。在后端，AI 工具同样有可能通过（例如）自动将旧版软件迁移到更灵活的云端应用程序，或加快大型机应用程序现代化改造等方式，为数字化现代化进程增添动力。

虽然生成式 AI 和 AI 具有诸多潜在优势，但很多政府仍在努力学习如何实施这些技术。很多情况下，全球的政府机构都面临多种选择。它们既可接受 AI 的使用及其优势，也可挖掘此技术的潜力来帮助改善它们所服务公民的生活。或者，它们也可袖手旁观，冒着错失借助 AI 的能力来帮助机构更有效地实现其目标的机会。

为促进此类创新，Joe Biden 和美国政府通过行政命令宣布了一项大规模的 AI 研究计划，以将白宫资源转向招聘和发展。同时，管理和预算办公室 (OMB) 发布了关于如何降低政府使用 AI 风险的最新指南，从而表明大众对负责任的研究和合作伙伴关系的兴趣与日俱增。

通过尽早采用 AI 和自动化解决方案，政府机构可深入了解该技术给公共部门带来的好处—无论是对美国国税局 (IRS) 纳税申报表处理进行现代化改造，还是利用自动化来大幅提高美国国际开发署的全球健康供应链计划的效率。其他成功的 AI 部署还包括直接面向公民的公共服务虚拟助理，如乌克兰驻捷克共和国大使馆或美国移民局所创建的虚拟助理。某些 AI 算法还推动了公共卫生计划的发展：在英国，国民健康服务利用此技术来扫描医疗图像，并为新疗法的测试与开发提供支持。

而针对此技术的这些政府用途还仅仅只是开始。新一轮的 AI 浪潮连同生成式 AI 所提供的基础模型，可能会成为让 AI 为政府和联邦机构发挥作用的全新重大机遇。

然而，要实现此目标，提供商首先需关注 AI 用例能为地方与联邦政府及其客户带来优点的主要领域。我们认为，其中主要包含三个领域。

1. 员工队伍转型

第一个领域是政府机构的员工队伍转型或数字劳动力。在从国家政府到地方政府的各级政府，公共雇员必须为 AI 技术的采用做好准备。虽然这可能意味着需雇用数据科学家和软件程序员等新人才，但它也应意味着要为现有员工提供管理 AI 相关项目所需的培训和持续评估。

如此一来，便可提高工作效率，因为自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等技术有望减轻大量数据集读取和分析的需求；例如，将政府采购流程的各个方面自动化，以提高其效率。其目标是为政府雇员腾出时间来参加高价值会议、创造性思考和有意义的工作。

2. 市民支持

新兴 AI 应用程序的第二个主要关注点必须是市民支持。要让 AI 真正造福社会，公共部门则需优先考虑直接惠及公民的用例。未来，它有可能被用于多种用途—无论是实时提供信息、根据公民的特殊需求提供个性化服务，还是加快以缓慢著称的流程。

例如，任何曾提交过文书工作或提出索赔的人们都非常了解这一感觉：在办公室里一坐就是数小时，等待员工点击没完没了的屏幕，并在不同数据库中寻找存储的信息。如果 AI 访问、组织和利用数据的能力可通过解锁各机构的数据，更直观、更主动地提供信息和服务，从而为改善政府运营（即使是那些已在线提供的政府运营）创造新的可能性，情况又会是怎样？

3. 数字化转型

第三，AI 模型也正在成为公共部门的数字化转型工作的重要组成部分。旧版系统的工作流程规则紧密耦合，因而需要巨大的工作量和高昂成本才能实现现代化，而这经常会阻碍政府的真正转型。

例如，公共部门机构可通过将某些技术系统迁移到云端并融入 AI 来更好地利用数据。人工智能驱动式工具可帮助在大量数据存储中进行检测，并可编写计算机程序。这些功能有利于成本优化且可加强网络安全，因为它有助于快速发现针对国家安全的威胁。如此，各相关机构便无需寻求难以获得的技能，而是缩小技能差距并挖掘不断进步的人才。

最后但并非最不重要的一点在于：IBM 认为，如果不强调在整个设计、开发、使用和维护的生命周期中以合乎道德的方式使用技术的重要性，在公共部门内讨论负责任的 AI 便是不完整的—而 IBM 多年来在该行业一直倡导此理念。与医疗保健组织和金融服务组织一样，政府与公共部门实体也须努力成为最值得信赖的机构。这意味着政府提供的服务应继续以人为本，同时依靠五个基本属性（可解释性、公平性、透明度、稳健性和隐私性，而这些属性对应于值得信赖的 AI）来监控是否实现了负责任的部署。

• 可解释性：AI 系统可为其预测和洞察分析而向公众提供人类可解读的解释，而不会隐藏于技术术语背后。
• 公平性：AI 系统可公平对待个人或群体（具体取决于 AI 系统的使用环境），从而消除偏见并解决与性别、种族、年龄和退伍军人身份等受保护特征相关的歧视问题。
• 透明度：AI 系统可包含并共享其设计与开发流程的相关信息，以及来自哪些来源的哪些数据为此系统提供了信息。
• 稳健性： AI 系统可有效处理异常情况（例如输入异常），以保证一致的输出。
• 隐私性：AI 系统可优先考虑和保护消费者的隐私与数据权利，并满足数据收集、存储、访问和披露方面的现行法规。

只要以包含上述所有特征的方式实施 AI，它就能通过新的方式帮助政府和公民。或许，AI 和基础模型的最大优势在于其范围：它甚至可扩展到最小的机构。可将其用于国家与地方政府项目，例如使用模型来改进员工和公民搜索数据库的方式，以便其找到更多有关政策或政府所发布福利的信息。通过了解 AI 的最新动态、承担相应责任并做好充分准备，公共部门有能力帮助所有人塑造一个更加光明和美好的未来。

IBM 致力于释放基础模型和生成式 AI 的变革潜力，以帮助应对高风险挑战。我们可为企业和公共部门机构提供开放、有针对性且能创造价值的 AI 解决方案。AI 产品系列 IBM watsonx 体现了这些原则，从而可为各种环境下的 AI 部署提供无缝、高效且负责任的方法。IBM 已准备好在 AI 时代为政府组织提供支持。让我们共同迎接 AI 价值创造的时代。