Применение технологии искусственного интеллекта в государственном и муниципальном управлении
Анализ деятельности государственных и муниципальных органов ряда стран показывает, что для обработки крупномасштабных общедоступных данных из разных сфер они все чаще используют ИИ-системы. Это позволяет автоматизировать рабочие процессы и минимизировать избыточный ручной труд. Например, по оценке консалтинговой компании Deloitte, дальнейшая автоматизация задач, решаемых государственными служащими США, потенциально приведет к ежегодной экономии средств, оценочно, в размере 3,3-41,1 миллиарда долларов США.
Содержание
Основными направлениями использования систем искусственного интеллекта государственными и муниципальными органами управления являются: разумная политика; обработка больших объемов данных; предотвращение кибератак; автоматизация задач через чат-ботов и диалоговые системы; улучшение медицинских услуг; анализ транспортных потоков; мониторинг инфраструктуры. Однако, в настоящий момент внедрение систем ИИ сопряжено с трудностями, обусловленными низким уровнем квалификации служащих в сфере искусственного интеллекта.
Разумная политика
Преимуществами от использования такой аналитической информации являются:
- повышение эффективности и результативности разработки политических решений, поскольку становится легче понимать ожидания и выявлять основные проблемы;
- более быстрое распознавание меняющихся социальных тенденций, что позволяет соответствующим образом изменять политику.
Например, инструмент искусственного интеллекта, разработанный бельгийской технологической компанией CitizenLab, использовался бельгийскими властями для понимания общественных требований во время протестов против изменения климата. В результате они смогли определить 15 приоритетных направлений действий по борьбе с изменением климата, которые коррелировались с общественным мнением.
Обработка больших объемов данных
Все государственные ведомства имеют дело с большим количеством документов. Ручной ввод или проверка данных отнимает много времени и ресурсов, что затрудняет быстрое (своевременное) предоставление услуг населению.
В недавнем отчете журнала Governing (США) говорится, что 53% чиновников местных органов власти не могут завершить свою работу вовремя из-за низкой операционной эффективности, такой как ручная работа с документами, сбор данных и отчетность. В результате количество невыполненных задач накапливается, что приводит к задержкам в рабочих процессах муниципального управления.
В свою очередь, автоматизация на базе искусственного интеллекта, такая как системы на основе правил, распознавание речи, машинный перевод и компьютерное зрение, потенциально могут автоматизировать эти задачи с высокой скоростью, масштабом и объемом. В частности, инструменты ввода данных с помощью оптического распознавания символов могут обрабатывать большие объемы отсканированных документов за считанные минуты, в противном случае на обработку с помощью устаревших систем потребовались бы часы. Например, правительственная комиссия Грузии по прозрачности и финансированию избирательных кампаний оцифровала 40 000 форм (представленных в электронном, текстовом и рукописном виде) раскрытия информации о финансировании избирательных кампаний с помощью облачной системы Captricity (США), которая сочетает технологию распознавания текста, машинное обучение и человеческий интеллект для оцифровки рукописных форм и их обработки.
В Германии ИИ используется Федеральным агентством занятости в отделе социального обеспечения семьи для автоматического распознавания свидетельств об обучении.
Предотвращение кибератак
Правительственные организации оперируют критически важными данными политического, экономического и оборонного характера. Это делает их первоочередными объектами киберпреступников. Любое успешное вторжение в государственные базы данных влияет на национальную безопасность и подрывает доверие общества. Использование систем с искусственным интеллектом в рабочих процессах государственных структур позволяет ведомствам как предотвращать кибератаки, так и минимизировать их последствия.
Применяя программные решения с ИИ, государственные организации могут:
- выявлять потенциальные уязвимости данных и управлять политиками доступа к критически важной информации;
- осуществлять мониторинг точек входа и необычной сетевой активности;
- моделировать кибератаки в контролируемых средах для выявления уязвимостей системы;
- повышать точность систем обнаружения вторжений;
- автоматизировать установку исправлений системы и обновлений безопасности.
Консультационная компания, работающая в сферах информационных технологий, аналитики и проектных работ Booz Allen Hamilton (США) установила, что обычные инструменты киберзащиты обнаруживают отдельные виды вторжений только через 200 дней. Для устранения этой проблемы компанией на основе своего опыта в области обеспечения кибербезопасности и разработки систем ИИ, а также библиотек RAPIDS от NVIDIA разработано решение Cyber AI, которое считывает сетевые данные, обрабатывает и анализирует их в режиме реального времени, позволяя выявлять вредоносные программы, неправомерное использование учетных данных и проводить поведенческое моделирование. Это предоставляет возможность плавно интегрировать передовые проактивные системы с существующими продуктами и инструментами киберзащиты и мониторинга.
Автоматизация задач: чат-боты и диалоговые системы
Служащие правительственных и муниципальных учреждений каждый день взаимодействуют с общественными организациями и отдельными гражданами, решая их вопросы. Заменив этих чиновников, чат-боты с искусственным интеллектом смогут эффективно автоматизировать этот процесс, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более сложных задачах. Чат-боты, сопряженные с базами знаний с многоязычной поддержкой, могут отвечать на обращения людей, предоставлять им информационную поддержку и собирать отзывы граждан в больших масштабах.
Например, на веб-сайте набора персонала армии США используется виртуальный помощник SGT.STAR (разработан американской компанией Next IT), который на данный момент уже ответил на более чем 10 миллионов публичных запросов. Он направляет посетителей по веб-сайту, отвечает на основные вопросы, а при необходимости перенаправляет на человека-оператора.
Аналогичным образом, министерство внутренней безопасности США использует виртуального помощника EMMA, обслуживающего иммиграционные службы. Он ежемесячно знакомит около миллиона заявителей с различными услугами, предлагаемыми департаментом, и направляет их на соответствующие страницы и ресурсы.
В свою очередь, правительство Дубая использует чат-бот RAMMAS, который помогает гражданам в вопросах оплаты счетов, подачи заявлений о приеме на работу и отслеживании ранее сделанных обращений.
Здравоохранение и предотвращение распространения болезней
Применение систем ИИ в здравоохранении обеспечило достижение нескольких прорывов в медицинской науке: от раннего обнаружения и предотвращения заболеваний до поддержки принятия клинических решений. Такие системы позволяют отслеживать состояние здоровья пациентов в режиме реального времени. В частности, сюда входит мониторинг веса, роста, уровня глюкозы в крови, уровня стресса, частоты сердечных сокращений и т. д., а также передача этих данных в медицинские информационные системы, которые сигнализируют врачам о возникающих рисках.
В свою очередь, государственные структуры используют ИИ для повышения эффективности предоставления гражданам медицинских услуг. Например, во время пандемии COVID-19 системы искусственного интеллекта применялись как для обнаружения вируса у человека, так и организации контроля над его распространением.
В Великобритании национальной службой здравоохранения (National Health Service, NHS) был организован сбор разнородных медицинских данных о пациентах с COVID, чтобы лучше изучить вирус. Благодаря взаимодействию с различными лечебными организациями NHS создала национальную базу данных изображений грудной клетки пациентов с COVID-19. В ней были агрегированы рентгенограммы грудной клетки пациентов с COVID со всей Великобритании. Эта инициатива была направлена на разработку методов глубокого обучения, призванных обеспечить лучшее выявление на ранних стадиях заболевание COVID-19, а также уход за госпитализированными пациентами.
Аналогичным образом, по запросу, национальной службы здравоохранения Великобритании было разработано программное обеспечение (ПО) с искусственным интеллектом, которое может обнаружить заболевание сердца всего за 20 секунд, пока пациент все еще находится в МРТ-сканере. Обычно врачу требуется длительное время, чтобы проанализировать снимки МРТ пациента вручную.
В свою очередь, в США центры по контролю и профилактике заболеваний используют инструменты искусственного интеллекта для оптимизации отслеживания вируса полиомиелита и составления отчетности. Они могут идентифицировать вирусы по типам и формировать кластеры отчетов о различных заболеваниях.
В министерстве здравоохранения Австралии с помощью системы синдромного наблюдения PHREDSS ежедневно отслеживаются симптомы пациентов в больницах, чтобы своевременно выявлять возникающие вспышки заболеваний и соответствующим образом корректировать политику в области оказания медицинских услуг населению.
Необходимо отметить, что точность моделей искусственного интеллекта в сфере здравоохранения во многом зависит от качества и количества наборов медицинских данных.
Анализ транспортных потоков
По оценкам Всемирной организации здравоохранения, ежегодно в дорожно-транспортных происшествиях погибает 1,3 миллиона человек. Эффективно применяя системы ИИ в транспортной сфере, правительства могут значительно снизить проблемы безопасности дорожного движения и сократить издержки на транспортную инфраструктуру.
Благодаря технологическим достижениям, таким как компьютерное зрение, обнаружение объектов, отслеживание с помощью дронов и системы контроля дорожного движения на основе камер, муниципальные организации могут анализировать данные о транспортных потоках и дорожно-транспортных происшествиях, а также выделять области с высокой вероятностью несчастных случаев. Это позволяет принимать дополнительные меры безопасности дорожного движения для предотвращения несчастных случаев. Более того, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения обеспечивают анализ данных, который помогает предотвращать заторы и контролировать логистику.
Например, министерством энергетики США разработан инструмент искусственного интеллекта под названием TranSEC (Transportation State Estimation Capability). Он использует машинное обучение для анализа транспортных потоков, даже на основе неполных или скудных данных о дорожном движении, для предоставления оценок движения транспортных средств на уровне улиц в режиме реального времени.
Еще одной реализацией такой функции является система GRIDSMART на базе искусственного интеллекта, использующая компьютерное зрение и обнаружение объектов, для отслеживания всех движущихся объектов в пределах видимости. В ней применяется камера «рыбий глаз» (камера со сверхширокоугольным объективом), которая отслеживает каждый сегмент дороги и передает информацию диспетчерам дорожного движения.
Кроме того, разработанные компанией V7 Labs (Великобритания) инструменты аннотирования изображений и видео помогают государственным и муниципальным органам, отвечающим за транспортную инфраструктуру, логистику и потоки, обрабатывать и анализировать высококачественные наборы данных о транспорте. В результате соответствующие агентства могут разрабатывать надежные модели дорожного движения с расширенными возможностями мониторинга.
Мониторинг инфраструктуры
Муниципальные структуры во всем мире сталкиваются с трудностями в мониторинге земельных участков и объектов недвижимости. Ручное управление является сложной задачей и часто оказывается недостаточным для выявления застроек. Эти проблемы открывают путь к включению ИИ в системы автоматизации мониторинга и управления недвижимостью.
Французская консалтинговая фирма Capgemini в партнерстве с корпорацией Google разработала ПО с искусственным интеллектом, которое может анализировать аэрофотоснимки для обнаружения незаявленных объектов недвижимости. Программное обеспечение смогло обнаружить 20 000 таких участков по всей Франции, что позволило налоговым органам собрать дополнительные 10 миллионов евро налоговых поступлений. Более того, власти страны заявили, что будут использовать данное ПО для выявления незаявленных патио, беседок и пристроек к дому. Аналогичным образом, в США муниципальные органы и страховые компании используют инструменты искусственного интеллекта для выявления любых изменений в инфраструктуре или собственности.
Австралийская компания NearMap разработала ИИ-систему, которая обеспечивает идентификацию и сегментацию земель по аэрофотоснимкам. Этот программный продукт обучен на данных изображений, охватывающих 380 000 квадратных миль в США и Австралии.
Кроме перечисленных выше направлений, ИИ может помочь улучшить доступ к образованию и его качество. Например, системы ИИ могут адаптировать обучающие материалы для каждого ученика, учитывая его индивидуальные потребности и способности. Компания Carnegie Learning (США) разработала систему обучения математике MATHia, которая использует ИИ для адаптации уроков и заданий под каждого ученика. Также ИИ может помочь в борьбе с преступностью, предсказывая, где и когда она может произойти. Например, компания PredPol (США) использует ИИ для анализа данных о преступлениях и предсказания мест и времени, где вероятно будут совершены новые преступления.
Подробнее о технологии ИИ, и связанных рисков Вы можете прочитать в нашей статье в VK. В сообществе мы регулярно публикуем актуальные материалы из мира информбезопасности, еженедельную статистику обнаруженных фишинговых ресурсов, переводы зарубежных отчетов и аналитических исследований, включая прогнозы тенденций и трендов будущего — подписывайтесь.
Таким образом, благодаря передовым технологиям государственные и муниципальные органы могут сократить затраты на персонал, ускорить бюрократические процессы, сэкономить «человеко-часы» и обеспечить бесперебойное и быстрое обслуживание населения. Однако, как и любой другой концепт, внедрение ИИ создает проблемы, которые государственный сектор должен преодолеть. Основными из них являются низкая квалификация персонала в области искусственного интеллекта и недоверие общества к таким системам, а также, собственно, незрелость самой технологии.