सरकार की एआई क्रांति बेहतर टूल्स से शुरू होती है, न कि केवल बेहतर डेटा से

दशकों से, सार्वजनिक क्षेत्र के निर्णय भंगुर, खंडित प्रणालियों पर चलते रहे हैं। तेजी से नीति परिवर्तन और वास्तविक समय की जानकारी के युग में, बोतलेंक अब डेटा तक पहुंच नहीं है, यह निर्णय तैयार उपकरणों की कमी है जो संदर्भ, प्रावधान और सुरक्षा को कार्रवाई करने वाले अधिकारियों के कार्य प्रवाह में डालते हैं। उपयोगिता अब कच्चे डेटा संग्रह से अधिक महत्वपूर्ण है, और प्रश्न यह है कि सरकारें कैसे अनुकूलन कर सकती हैं, एआई-सक्षम उपकरणों का निर्माण या खरीद करके जो नीति निष्पादन को तेज, सुरक्षित और अधिक जवाबदेह बनाते हैं।

बोतलेंक: उपयोगिता, न कि डेटा पहुंच

सरकारें पहले से ही विधायी ट्रैकर, 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 प्रावधान के बिना होती है जो कार्रवाई के लिए आवश्यक है। अमेरिकी 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 ठीक नहीं कर सकतीं। प्रबंधन अनुसंधान से पता चलता है कि डैशबोर्ड, जितने उपयोगी वे हैं, उपयोगकर्ताओं को गुमराह या अभिभूत कर सकते हैं और निर्णयों में सुधार नहीं करते हैं जब तक वे कंक्रीट चुनाव और कार्रवाई से जुड़े नहीं होते हैं। अध्ययनों से यह भी पता चलता है कि विश्लेषण का वास्तविक मूल्य तब ही उभरता है जब डेटा निर्णय लेने के चारों ओर पुनःफ्रेम किया जाता है, न कि केवल अपने लिए एकत्र किया जाता है।

स्थिति क्यों 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 क्षमता प्राप्त कर रहे हैं उन्हें संबोधित करने के लिए, स्थिति को अस्थिर बना देते हैं और परिवर्तन के मामले को तत्काल बना देते हैं।

1) पैचवर्क सिस्टम बने रहते हैं। महत्वपूर्ण सरकारी आईटी अभी भी विरासत अनुप्रयोगों, ईमेल कार्य प्रवाह और सिलोed डेटाबेस का मोज़ेक है जो अंतरक्रिया नहीं करते हैं। अमेरिकी सरकारी जवाबदेही कार्यालय (जीएओ) नियमित रूप से दशक पुराने, मिशन-महत्वपूर्ण प्रणालियों को झंडा देता है जो रखरखाव के लिए महंगे हैं और आधुनिक बनाने में मुश्किल हैं, 2025 में अद्यतन के साथ सबसे जोखिम वाले प्लेटफ़ॉर्म को विस्तार से बताया गया है। 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। इस बीच, यूरोपीय संघ का इंटरऑपरेबल यूरोप एक्ट 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। पलायन और परिवर्तन संदर्भ को कमजोर करते हैं – जो निर्णय लेता है, क्यों और किन प्रतिबंधों के तहत। अमेरिका में, पार्टनरशिप फॉर पब्लिक सर्विस रिपोर्ट 5.9% सरकार व्यापी पलायन दर 2023 के वित्तीय वर्ष में, 2022 की तुलना में कम लेकिन ज्ञान निरंतरता के लिए अभी भी परिणामी। वरिष्ठ स्तर की स्टाफिंग पर शोध से यह भी पता चलता है कि चरणबद्धता और उच्च पलायन विशेषज्ञता और संबंधों को कमजोर करते हैं जो कार्यकारी शाखा में समन्वय के लिए महत्वपूर्ण हैं।

3) नीति जटिलता तेजी से बढ़ रही है। नियमन और मार्गदर्शन की भारी मात्रा के कारण संगठनों में अंधे धब्बे बन जाते हैं जिनके पास स्वचालित परिवर्तन का पता लगाने की क्षमता नहीं है। अमेरिकी फेडरल रजिस्टर नियमों, प्रस्तावित नियमों और कुल पृष्ठों पर वार्षिक आंकड़े प्रकाशित करता है, जो एजेंसियों (और नियंत्रित संस्थाओं) को ट्रैक करने के लिए आवश्यक पैमाने और परिवर्तनशीलता को दर्शाता है। टेक्स्ट-एज़-डेटा परियोजनाएं जैसे रेगडाटा समय के साथ नियामक प्रतिबंधों की वृद्धि और वितरण को मापती हैं, जो मशीन-Readable साक्ष्य प्रदान करती है कि निगरानी का बोझ वास्तविक है।

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

अगली लहर विश्लेषण से परे जाती है और संचालन में जाती है। सार्वजनिक क्षेत्र के लिए उद्देश्य-निर्मित एजेंटों को चाहिए:

• निरंतर रूप से प्रासंगिक स्रोतों की निगरानी करें क्षेत्राधिकार और भाषाओं (जैसे कि मीडिया संकेतों को बड़े पैमाने पर निगरानी की जा सकती है) के पार।
• संदर्भ और प्रावधान के साथ परिवर्तन को झंडा दें, जो कानून, नियम, या मार्गदर्शन को इंगित करता है जो चला गया है और क्यों यह महत्वपूर्ण है।
• पहले पास ब्रीफ और प्रभाव नोट तैयार करें जो अधिकारिता स्रोत पाठ और जिम्मेदार नीति मालिक से जुड़े हुए हैं।
• जीवित हितधारक मानचित्र बनाए रखें जो अधिकार और प्रभाव में परिवर्तन को प्रतिबिंबित करते हैं न कि स्थिर ऑर्ग चार्ट।
• 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, अमेरिकी कार्यालय ऑफ मैनेजमेंट एंड बजट ने एजेंसियों को निर्देश दिया एआई उपयोग-मामले के इन्वेंट्री को बनाए रखने के लिए और जनसंख्या के अधिकारों या सुरक्षा को प्रभावित करने वाले उपयोगों के लिए न्यूनतम जोखिम अभ्यासों को लागू करने के लिए।

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 अंतरक्रियात्मकता के आसपास निर्मित होने की आवश्यकता है, सुनिश्चित करते हुए कि खरीद फ्रेमवर्क जवाबदेही को मजबूत करते हैं।

1) निर्णय केंद्रित डिज़ाइन द्वारा। उच्च जोखिम वाले निर्णयों (जैसे कि एक आपातकालीन छूट जारी करने के लिए, एक प्रस्तावित नियम पर टिप्पणी करने के लिए, एक अंतर-एजेंसी परामर्श को ट्रिगर करने के लिए) के साथ शुरू करें। पीछे की ओर काम करें जो न्यूनतम साक्ष्य और प्रावधान की आवश्यकता है जो कार्य करने के लिए आवश्यक है। विकल्प प्रस्तुत करें, न कि केवल अंतर्दृष्टि, और “अगली कार्रवाई” 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 द्वारा। प्रत्येक दावे को एक स्रोत दस्तावेज़ में ट्रेस किया जाना चाहिए जिसमें इनलाइन उद्धरण और टाइमस्टैम्प हों। यह एक यूज़र एक्सपीरियंस आवश्यकता के रूप में है जितना कि एक शासन आवश्यकता है। जीएओ के जवाबदेही फ्रेमवर्क पर जोर दिया जाता है कि दस्तावेज़ीकरण और ऑडिटेबिलिटी ताकि एआई ट्रेसबिल और गवर्नेबल हो सार्वजनिक मिशनों में।

3) सुरक्षा और अनुपालन बेक्ड इन। संचालन उपकरणों को शून्य-विश्वास वास्तुकला और बहु-बादल और, जहां लागू हो, वर्गीकृत नेटवर्क की वास्तविकताओं के साथ संरेखित करना चाहिए। अमेरिका में, इसका अर्थ है क्लाउड सेवाओं के लिए फेडआरएएमपी प्राधिकरणों की ओर डिज़ाइन करना और ओएमबी की शून्य विश्वास रणनीति के साथ-साथ सीआईएसए के शून्य विश्वास परिपक्वता मॉडल v2.0 को लागू करना।

4) दिन एक से अंतरक्रियात्मक। नीति निष्पादन एजेंसियों, सरकार के स्तर, और सीमाओं को पार करता है। एपीआई, साझा शब्दावली, और मेटाडेटा मानक एआई टूलिंग के लिए पूर्वापेक्षाएं हैं। यूरोपीय संघ का इंटरऑपरेबल यूरोप एक्ट एक आगे की ओर मॉडल है जो पुन: उपयोग और क्रॉस-बॉर्डर इंटरऑपरेबिलिटी 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 नियमित रूप से रिपोर्ट करती हैं कि खरीद नियम और अनुपालन जटिलता एआई अपनाने को धीमा करती है। हाल के मूल्यांकन ने एआई जोखिम आवश्यकताओं को अनुबंधों में निर्मित करने और अधिग्रहण को विश्वसनीय एआई के लिए एक लीवर के रूप में उपयोग करने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला। जीएओ की 2025 की जनरेटिव एआई उपयोग की समीक्षा ने संघीय एजेंसियों में मौजूदा नीतियों के अनुपालन, तकनीकी संसाधन प्रतिबंधों और उपयुक्त-उपयोग नीतियों को अद्यतन रखने की चुनौतियों को उजागर किया।

दांव और अवसर

दांव और अवसर स्पष्ट हैं। राष्ट्रीय सुरक्षा और आर्थिक नीति दोनों में, कार्रवाई की खिड़की सप्ताह से दिनों तक घंटों तक सिकुड़ रही है। राष्ट्रीय सुरक्षा आयोग पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता अंतिम रिपोर्ट ने चेतावनी दी है कि एआई-सक्षम कार्य प्रवाह को अनुकूलित करने में विफल रहने वाली सरकारें निर्णय लेने वाली优势 को खो देंगी; संदर्भ, प्रावधान और शासन को निर्णय बिंदु पर एम्बेड करने वाले उपकरण समय पर कार्रवाई और टाले जाने वाले विलंब के बीच अंतर बना सकते हैं। सच्ची क्रांति किसी अन्य डेटा वेयरहाउस में नहीं होगी, यह संचालन एआई टूल होगा जो संदर्भ, प्रावधान और जवाबदेही को निर्णय बिंदु पर एम्बेड करता है। सही तरीके से, एआई लोकतांत्रिक शासन के दिल में मानव निर्णय को मजबूत करता है, न कि प्रतिस्थापित करता है।