सरकार की एआई क्रांति बेहतर डेटा के बजाय बेहतर टूल्स से शुरू होती है

दशकों से, सार्वजनिक क्षेत्र के निर्णय भंगुर, टुकड़े-टुकड़े प्रणालियों पर चलते रहे हैं। तेजी से नीति परिवर्तन और वास्तविक समय की जानकारी के युग में, बोतलनेक अब डेटा तक पहुंच नहीं है, यह निर्णय-तैयार टूल्स की कमी है जो संदर्भ, प्रोवेनेंस और सुरक्षा को वहां कार्रवाई करने वाले अधिकारियों के कार्यप्रवाह में डालते हैं। उपयोगिता अब कच्चे डेटा संग्रह से अधिक महत्वपूर्ण है, और सवाल यह है कि सरकारें कैसे अनुकूलन कर सकती हैं, एआई-संचालित टूल्स बनाकर या खरीदकर जो नीति कार्यान्वयन को तेज, सुरक्षित और अधिक जवाबदेह बनाते हैं।

बोतलनेक: उपयोगिता, न कि डेटा एक्सेस

सरकारें पहले से ही विधायी ट्रैकर्स, नियामक फाइलिंग, आर्थिक संकेतक, उपग्रह इमेजरी, ओपन-सोर्स मीडिया और आंतरिक रिपोर्ट जैसी जानकारी के महासागरों पर बैठी हैं। मूल समस्या यह है कि यह जानकारी निर्णय लेने वालों तक कैसे पहुंचती है, जो धीरे-धीरे और अक्सर संदर्भ या प्रोवेनेंस की कमी के साथ होती है जो कार्रवाई के लिए आवश्यक है। यू.एस. निगरानी निकायों ने जोर देकर कहा है कि बिना मजबूत शासन, एकीकरण और ट्रेसबिलिटी के, एआई और विश्लेषण मिशन-महत्वपूर्ण वातावरण में संचालन निर्णयों में अनुवाद करने के लिए संघर्ष करते हैं।

डैशबोर्ड और डेटा झीलें अकेले इसे दुर्लभ रूप से ठीक करते हैं। प्रबंधन अनुसंधान से पता चलता है कि डैशबोर्ड, जितने उपयोगी वे हैं, उपयोगकर्ताओं को गुमराह या अभिभूत कर सकते हैं और जब तक वे कंक्रीट चुनाव और क्रियाओं से जुड़े नहीं होते हैं, तब तक निर्णयों में सुधार नहीं करते हैंनिर्णय लेने के लिए विश्लेषण कार्यक्रम। अध्ययन यह भी सुझाव देते हैं कि विश्लेषण का वास्तविक मूल्य तब ortaya आता है जब डेटा को निर्णय लेने के चारों ओर पुनः फ्रेम किया जाता है, न कि बस अपने आप में एकत्र किया जाता है।

क्यों स्थिति अब एआई परिवर्तन के लिए तैयार है

सरकारें हर जगह पुरानी प्रणालियों, पतली संस्थागत स्मृति और नीति मांगों के बाढ़ के साथ जूझ रही हैं। ये लंबे समय से चली आ रही संरचनात्मक समस्याएं उसी समय पर एकत्रित हो रही हैं जब एआई टूल अधिक सक्षम हो रहे हैं उन्हें संबोधित करने के लिए, जिससे स्थिति अस्थिर हो जाती है और परिवर्तन के लिए मामला तत्काल हो जाता है।

1) पैचवर्क सिस्टम बने रहते हैं। महत्वपूर्ण सरकारी आईटी अभी भी विरासत अनुप्रयोगों, ईमेल कार्यप्रवाह और सिलो किए गए डेटाबेस का मोज़ेक है जो अंतरक्रिया नहीं करते हैं। यू.एस. सरकारी जवाबदेही कार्यालय (जीएओ) निरंतर रूप से दशक पुराने मिशन-महत्वपूर्ण प्रणालियों को झंडा दिखाता है जो बनाए रखने में महंगे हैं औरmodernize करने में कठिन हैं, 2025 में अद्यतन के साथ सबसे जोखिम वाले प्लेटफार्मों का विवरण देते हैं। वैश्विक स्तर पर, सरकारें प्लेटफ़ॉर्म-स्तर की क्षमताओं की ओर बढ़ रही हैं लेकिन प्रगति असमान है; विश्व बैंक का गोवटेक मेच्योरिटी इंडेक्स एक उपयोगी लेंस है जहां डिजिटल सरकार निर्माण खंड हैं और नहीं हैं। इसके अलावा, यूरोपीय संघ का इंटरऑपरेबल यूरोप अधिनियम इंटरऑपरेबिलिटी (साझा समाधान, मानक, पुन: उपयोग) को सार्वजनिक क्षेत्र में एक कानूनी आवश्यकता बनाता है, जो यूरोप से परे देखने लायक है।

2) संस्थागत स्मृति गायब हो जाती है। परित्याग और परिवर्तन संदर्भ को कमजोर करते हैं – जो क्या निर्णय लेता है, क्यों और किन प्रतिबंधों के तहत। यू.एस. में, पब्लिक सर्विस पार्टनरशिप रिपोर्ट वित्त वर्ष 2023 में 5.9% सरकार व्यापी परित्याग दर, 2022 की तुलना में कम लेकिन ज्ञान निरंतरता के लिए अभी भी परिणामी। वरिष्ठ स्तर के कर्मचारियों पर शोध यह भी दिखाता है कि चूर्ण निर्णय और संबंधों को कमजोर करता है जो कार्यकारी शाखा में समन्वय के लिए महत्वपूर्ण हैं।

3) नीति जटिलता तेजी से बढ़ रही है। नियमन और मार्गदर्शन की भारी मात्रा स्वचालित परिवर्तन का पता लगाने के लिए संगठनों के लिए अंधे धब्बे बनाती है। यू.एस. फेडरल रजिस्टर प्रकाशित करता है नियमों, प्रस्तावित नियमों और कुल पृष्ठों पर वार्षिक आंकड़े, जो एजेंसियों (और नियंत्रित संस्थाओं) को ट्रैक करने के लिए पैमाने और परिवर्तनशीलता को दर्शाता है। टेक्स्ट-एज-डेटा परियोजनाएं जैसे रेगडाटा समय के साथ नियामक प्रतिबंधों के विकास और वितरण को मापती हैं, मशीन-Readable साक्ष्य प्रदान करती है कि निगरानी बोझ वास्तविक है।

विश्लेषण से संचालन तक: नीति के लिए उद्देश्य-निर्मित एआई एजेंट

अगली लहर विश्लेषण से परे जाती है जो संचालन करती है। सार्वजनिक क्षेत्र के लिए उद्देश्य-निर्मित एजेंटों को:

• प्रासंगिक स्रोतों की निरंतर निगरानी क्षेत्राधिकार और भाषाओं (जैसे मीडिया संकेतों को बड़े पैमाने पर निगरानी की जा सकती है)।
• परिवर्तन को संदर्भ और प्रोवेनेंस के साथ झंडा दिखाएं, जो कौन सा आचार, नियम या मार्गदर्शन चला गया और क्यों यह महत्वपूर्ण है।
• पहले पास ब्रीफ और प्रभाव नोट्स का मसौदा तैयार करें जो अधिकृत स्रोत पाठ और जिम्मेदार नीति मालिक से जुड़े हुए हैं।
• जीवित हितधारक मानचित्र बनाए रखें जो अधिकार और प्रभाव को दर्शाते हैं जो स्थिर ऑर्ग चार्ट की बजाय बदलते रहते हैं।
• सीधे कार्रवाई बिंदुओं में एकीकृत करें जैसे कि टास्कर, टिप्पणी पोर्टल, डॉकेटिंग सिस्टम और मंजूरी श्रृंखला ताकि अंतर्दृष्टि एक ही खिड़की में कार्रवाई में बदल जाए।

सार्वजनिक क्षेत्र के मार्गदर्शन इस बदलाव का समर्थन करते हैं। एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क (एआई आरएमएफ 1.0) एआई को वैध, विश्वसनीय, सुरक्षित, सुरक्षित और लचीला बनाने के लिए अभ्यासों को रेखांकित करता है, जवाबदेह, पारदर्शी, समझने योग्य और गोपनीयता-सुधारित। 2024 में, यू.एस. ऑफिस ऑफ मैनेजमेंट एंड बजट ने एजेंसियों को निर्देश दिया कि वे एआई उपयोग-मामले के इन्वेंट्री को बनाए रखें और जनसंख्या के अधिकार या सुरक्षा को प्रभावित करने वाले उपयोगों के लिए न्यूनतम जोखिम अभ्यास लागू करें।

सरकारी एआई टूल्स के लिए “अच्छा” क्या दिखता है

हर एआई समाधान सार्वजनिक क्षेत्र के लिए उपयुक्त नहीं है। विश्वास और विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए, टूल्स को एक उच्च मानक को पूरा करने की आवश्यकता है, और पारदर्शिता, सुरक्षा और अंतरक्रियाशीलता के चारों ओर निर्मित किया जाना चाहिए, सुनिश्चित करते हुए कि खरीद के ढांचे जवाबदेही को मजबूत करते हैं।

1) निर्णय केंद्रित डिज़ाइन द्वारा। उच्च जोखिम वाले निर्णयों (जैसे कि आपातकालीन छूट जारी करने के लिए, एक प्रस्तावित नियम पर टिप्पणी करने के लिए, अंतर-एजेंसी परामर्श को ट्रिगर करने के लिए) से शुरू करें। पीछे की ओर काम करें जो न्यूनतम साक्ष्य और प्रोवेनेंस की आवश्यकता है जो कार्य करने के लिए आवश्यक है। विकल्प प्रस्तुत करें, न कि केवल अंतर्दृष्टि, और “अगली कार्रवाई” को स्पष्ट करें। यह एआई आरएमएफ के संदर्भ, जोखिम को मापने और नियंत्रणों को प्रबंधित करने पर जोर देने के साथ संरेखित है।

2) स्पष्टता और स्रोत लिंकिंग, डिफ़ॉल्ट रूप से। प्रत्येक दावे को एक स्रोत दस्तावेज़ में इनलाइन उद्धरण और टाइमस्टैम्प के साथ जोड़ा जाना चाहिए। यह एक यूएक्स आवश्यकता के रूप में एक प्रशासनिक आवश्यकता है। जीएओ के जवाबदेही फ्रेमवर्क पर जोर दिया जाता है कि डॉक्यूमेंटेशन और ऑडिटेबिलिटी ताकि एआई ट्रेसेबल और गवर्नेबल सार्वजनिक मिशनों में हो सके।

3) सुरक्षा और अनुपालन बेक्ड इन। संचालनात्मक टूल्स को शून्य-विश्वास वास्तुकला और बहु-बादल और, जहां लागू हो, वर्गीकृत नेटवर्क की वास्तविकता के साथ संरेखित करना चाहिए। यू.एस. में, इसका अर्थ है क्लाउड सेवाओं के लिए फेडआरएएमपी प्राधिकरण और ओएमबी की शून्य-विश्वास रणनीति के साथ-साथ सीआईएसए के शून्य-विश्वास परिपक्वता मॉडल v2.0 को लागू करना है।

4) दिन एक से अंतरक्रियाशील। नीति कार्यान्वयन एजेंसियों, सरकार के स्तर, और सीमाओं को पार करता है। एपीआई, साझा शब्दावली और मेटाडेटा मानक उपयोगी एआई टूलिंग के पूर्वापेक्ष हैं। यूरोपीय संघ का इंटरऑपरेबल यूरोप अधिनियम एक आगामी मॉडल है जो डिज़ाइन द्वारा पुन: उपयोग और सीमा पार अंतरक्रियाशीलता को बढ़ावा देता है; यह जुलाई 2024 में लागू हुआ और 2025 के दौरान आगे के दायित्वों में चरणबद्ध होता है। विश्व बैंक जीटीएमआई साक्ष्य भी दिखाता है कि प्लेटफ़ॉर्म-स्तर की क्षमताएं बेहतर सेवा वितरण और लचीलेपन से संबंधित हैं।

5) परिणामों को पुरस्कृत करने वाली खरीद। एजेंसियां लगातार रिपोर्ट करती हैं कि खरीद नियम और अनुपालन जटिलता एआई अपनाने को धीमा करती है। हाल के मूल्यांकन एआई जोखिम आवश्यकताओं को अनुबंधों में निर्मित करने और अधिग्रहण का उपयोग विश्वसनीय एआई के लिए एक लीवर के रूप में करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं। जीएओ की 2025 समीक्षा संघीय एजेंसियों में उत्पन्न एआई के उपयोग ने मौजूदा नीतियों के अनुपालन, तकनीकी संसाधन प्रतिबंध और उपयुक्त-उपयोग नीतियों को अद्यतन रखने की चुनौतियों सहित चुनौतियों को उजागर किया।

दांव और अवसर

दांव और अवसर स्पष्ट हैं। राष्ट्रीय सुरक्षा और आर्थिक नीति दोनों में, कार्रवाई के लिए खिड़की सप्ताह से दिनों तक घंटों तक सिकुड़ रही है। राष्ट्रीय सुरक्षा पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आयोग अंतिम रिपोर्ट में चेतावनी दी गई है कि एआई-संचालित कार्यप्रवाह को अनुकूलित करने में विफल रहने वाली सरकारें निर्णय लेने का लाभ छोड़ देंगी; संदर्भ, प्रोवेनेंस और शासन को निर्णय बिंदु पर डालकर जो टूल्स जानकारी को विकल्पों में परिवर्तित कर सकते हैं वे समय पर कार्रवाई और टाले जाने योग्य देरी के बीच अंतर हो सकते हैं। सच्ची क्रांति एक और डेटा वेयरहाउस नहीं होगी, यह संचालन एआई टूल्स होगा जो संदर्भ, प्रोवेनेंस और जवाबदेही को निर्णय के बिंदु पर एम्बेड करते हैं। सही तरीके से किया गया, एआई मानव निर्णय को कमजोर नहीं करता है जो लोकतांत्रिक शासन के केंद्र में है।