Hükümetlerin Yapay Zeka Devrimi Neden Daha İyi Verilerle Değil, Daha İyi Araçlar ile Başlıyor?

Kamu sektörü kararları onlarca yıldır kırılgan ve parçalı sistemler üzerinden yürütülüyor. Hızlı politika değişimi ve gerçek zamanlı bilgi çağında, darboğaz artık verilere erişim değil, yetkililerin fiilen harekete geçtiği iş akışlarına bağlam, kaynak ve güvenlik sağlayan karar almaya hazır araçların eksikliği. Kullanılabilirlik artık ham veri birikiminden daha önemli ve asıl soru, hükümetlerin politika uygulamasını daha hızlı, daha güvenli ve daha hesap verebilir hale getiren yapay zeka destekli araçlar geliştirerek veya satın alarak nasıl uyum sağlayabilecekleri.

Darboğaz: Veri Erişimi Değil, Kullanılabilirlik

Hükümetler halihazırda yasama takip araçları, düzenleyici belgeler, ekonomik göstergeler, uydu görüntüleri, açık kaynaklı medya ve iç raporlar gibi bilgi okyanuslarının üzerinde oturuyor. Asıl sorun, bu bilgilerin karar vericilere nasıl ulaştığı; bu da yavaş, parça parça ve genellikle eylem için gereken bağlamdan veya kaynaktan yoksun bırakılarak gerçekleşiyor. ABD denetim organları, güçlü bir yönetim olmadan, entegrasyon ve izlenebilirlik, AI ve analitik Görev açısından kritik ortamlarda operasyonel kararlara dönüştürülmesinde zorluk yaşanmaktadır.

Gösterge panelleri ve veri gölleri tek başına bu sorunu nadiren çözer. Yönetim araştırmaları şunu gösteriyor: Gösterge panelleri, ne kadar yararlı olsalar da kullanıcıları yanıltabilir veya bunaltabilir ve sıkı bir şekilde uygulanmadıkları sürece kararları doğal olarak iyileştirmezler somut seçimlere ve eylemlere bağlıÇalışmalar ayrıca analitiğin gerçek değerinin, verilerin yalnızca kendi başına toplanması yerine, karar alma sürecinin kendisi etrafında yeniden çerçevelendiğinde ortaya çıktığını öne sürüyor.

Statükonun Yapay Zeka Dönüşümü İçin Neden Olgunlaştığı

Dünyanın dört bir yanındaki hükümetler, modası geçmiş sistemler, zayıflayan kurumsal hafıza ve giderek karmaşıklaşan politika talepleriyle boğuşuyor. Bu uzun süredir devam eden yapısal sorunlar, yapay zeka araçlarının bunları ele alma konusunda daha yetenekli hale geldiği bir anda bir araya geliyor ve mevcut durumu savunulamaz hale getirip, dönüşüm talebini acil kılıyor.

1) Patchwork sistemleri varlığını sürdürüyor. Kritik devlet BT'si, birbiriyle uyumsuz eski uygulamalar, e-posta iş akışları ve bölünmüş veritabanlarından oluşan bir mozaik olmaya devam ediyor. ABD Hükümet Sorumluluk Ofisi (GAO) on yıllardır var olan, görev açısından kritik sistemleri sürekli olarak işaretler Bakımı maliyetli ve modernizasyonu zor olan ve 2025 gibi yakın bir tarihte yapılan güncellemeler en riskli platformları ayrıntılı olarak açıklıyor. Dünya genelinde hükümetler platform düzeyinde yeteneklere doğru ilerliyor ancak ilerleme eşit değil; Dünya Bankası'nın GovTech Olgunluk Endeksi Dijital hükümet yapı taşlarının nerede mevcut olup olmadığına dair faydalı bir bakış açısı sunuyor. Bu arada, AB'nin Avrupa'yla Uyumluluk Yasası, birlikte çalışabilirliği (paylaşılan çözümler, standartlar, yeniden kullanım) kamu sektöründe yasal bir gereklilik haline getiriyor ve bu yaklaşım Avrupa dışında da takip edilmeye değer.

2) Kurumsal hafıza yok oluyor. Kayıp ve işten ayrılma, bağlamı aşındırır; kimin neye, neden ve hangi kısıtlamalar altında karar verdiğine dair bir rapor. ABD'de Kamu Hizmeti Ortaklığı, 5.9 mali yılında hükümet genelinde %2023 oranında kayıp oranı2022'den düşük olsa da bilgi sürekliliği açısından hala önemli. Üst düzey personel alımına ilişkin araştırmalar da şunu gösteriyor: çalkantı uzmanlığı ve ilişkileri bozar Yürütme organı genelinde koordinasyon için kritik öneme sahip olan. 

3) Politika karmaşıklığı hızlanıyor. Kural koyma ve rehberlik süreçlerinin çokluğu, otomatik değişiklik algılaması olmayan kuruluşlar için kör noktalar yaratıyor. ABD Federal Kayıt Kurumların (ve düzenlenen kuruluşların) izlemesi gereken ölçek ve değişkenliği gösteren kurallar, önerilen kurallar ve toplam sayfa sayısı hakkında yıllık istatistikler yayınlar. Kayıt Verileri Düzenleyici kısıtlamaların zaman içindeki büyümesini ve dağılımını nicel olarak belirlemek, izleme yükünün gerçek olduğuna dair makine tarafından okunabilir kanıtlar sunmak.

Analizden Operasyonlara: Politika İçin Özel Olarak Geliştirilmiş Yapay Zeka Aracıları

Bir sonraki dalga, analiz yapan yapay zekanın ötesine geçerek operasyonel hale getiren yapay zekaya doğru ilerliyor. Kamu sektörü için özel olarak tasarlanmış ajanlar şunları sağlamalıdır:

• İlgili kaynakları sürekli olarak izleyin farklı yargı bölgeleri ve diller arasında (örneğin, medya sinyalleri büyük ölçekte izlenebilir).
• Bayrak, bağlam ve kökene göre değişirHangi kanunun, kuralın veya kılavuzun hareket ettirildiğini ve bunun neden önemli olduğunu ortaya koyuyor.
• İlk geçiş özetlerini ve etki notlarını taslak olarak hazırlayın Yetkili kaynak metne ve sorumlu poliçe sahibine bağlanmalıdır.
• Yaşayan paydaş haritalarını koruyun Statik organizasyon şemaları yerine değişen yetki ve etkiyi yansıtan.
• Doğrudan eylem noktalarına entegre edin Görevlendiriciler, yorum portalları, dosyalama sistemleri ve izin zincirleri gibi, içgörünün aynı pencerede eyleme dönüşebilmesini sağlar.

Kamu sektörü rehberliği bu değişimi destekliyor. NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF 1.0) Yapay zekayı geçerli, güvenilir, emniyetli, güvenli ve dayanıklı, hesap verebilir, şeffaf, açıklanabilir ve gizliliği artırılmış hale getirmek için uygulamaları ortaya koymaktadır. 2024 yılında, ABD Yönetim ve Bütçe Ofisi kurumlara şu talimatı vermiştir: AI kullanım senaryosu envanterlerini koruyun ve halkın haklarını veya güvenliğini etkileyen kullanımlar için minimum risk uygulamalarını hayata geçirmek.

Hükümet Yapay Zeka Araçları için "İyi" Nasıl Görünüyor?

Her yapay zeka çözümü kamu sektörü için uygun değildir. Güven ve güvenilirliği korumak için araçların daha yüksek bir standardı karşılaması, şeffaflık, güvenlik ve birlikte çalışabilirlik üzerine inşa edilmesi ve tedarik çerçevelerinin hesap verebilirliği güçlendirmesi gerekir.

1) Tasarım gereği karar merkezliYüksek riskli kararlarla başlayın (örneğin, acil durum muafiyeti verilip verilmeyeceği, önerilen bir kural hakkında nasıl yorum yapılacağı, kurumlar arası bir istişarenin ne zaman başlatılacağı). Harekete geçmek için gereken minimum kanıt ve kökene doğru geriye doğru çalışın. Sadece içgörüler değil, seçenekler de sunun ve "bir sonraki eylemi" açıkça belirtin. Bu, AI RMF'nin bağlamı anlama, riski ölçme ve yaşam döngüsü boyunca kontrolleri yönetme vurgusuyla uyumludur.

2) Varsayılan olarak açıklanabilirlik ve kaynak bağlantısı. Her iddia, satır içi alıntılar ve zaman damgaları içeren bir kaynak belgeye kadar izlenebilir olmalıdır. Bu, bir yönetişim gerekliliği olduğu kadar bir kullanıcı deneyimi (UX) gerekliliğidir. GAO'nun hesap verebilirlik çerçevesi, yapay zekanın kullanılabilmesi için dokümantasyon ve denetlenebilirliği vurgular. izlenebilir ve yönetilebilir kamu görevlerinde.

3) Güvenlik ve uyumluluk entegre edilmiştir. Operasyonel araçlar, sıfır güven mimarileri ve çoklu bulut ve uygun durumlarda gizli ağların gerçekleriyle uyumlu olmalıdır. ABD'de bu, bulut hizmetleri için FedRAMP yetkilendirmelerine yönelik tasarımlar yapmak ve OMB'nin Sıfır Güven stratejisini CISA'nın Sıfır Güven Olgunluk Modeli v2.0 ile birlikte uygulamak anlamına gelir.

4) İlk günden itibaren birlikte çalışabilir. Politika uygulaması, kurumları, hükümet düzeylerini ve sınırları aşar. API'ler, paylaşılan sözlükler ve meta veri standartları, faydalı yapay zeka araçlarının ön koşullarıdır. AB'nin Çalışabilir Avrupa Yasası, yeniden kullanımı ve sınır ötesi çalışabilirliği tasarım gereği teşvik eden ileriye dönük bir modeldir; Temmuz 2024'te uygulanmaya başlanmış ve 2025 yılı boyunca aşamalı olarak ek yükümlülükler getirilecektir. Dünya Bankası GTMI kanıtı Aynı şekilde platform düzeyindeki yeteneklerin daha iyi hizmet sunumu ve dayanıklılıkla ilişkili olduğunu göstermektedir.

5) Sonuçları ödüllendiren tedarik. Kurumlar, tedarik kurallarının ve uyumluluk karmaşıklığının yapay zekanın benimsenmesini yavaşlattığını sürekli olarak bildiriyor. Son değerlendirmeler şunu vurgulamaktadır: AI risk gerekliliklerini sözleşmelere dahil etme ve edinimi güvenilir AI için bir kaldıraç olarak kullanma ihtiyacı. GAO'nun 2025'te üretken yapay zeka kullanımının gözden geçirilmesi Federal kurumlarda mevcut politikalara uyum, teknik kaynak kısıtlamaları ve uygun kullanım politikalarının güncel tutulması gibi zorluklar ortaya çıktı.

Riskler ve Fırsatlar

Riskler ve fırsatlar ortada. Ulusal güvenlik ve ekonomi politikasında harekete geçme penceresi haftalardan günlere ve hatta saatlere daralıyor. Yapay Zeka Ulusal Güvenlik Komisyonu son rapor Yapay zeka destekli iş akışlarını benimsemeyen hükümetlerin karar alma avantajını kaybedeceği konusunda uyardı; bilgiyi yerleşik yönetişimle seçeneklere dönüştüren araçlar, zamanında eylem ile önlenebilir gecikme arasındaki fark olabilir. Gerçek devrim, yeni bir veri ambarı değil, karar anında bağlam, kaynak ve hesap verebilirliği entegre eden operasyonel yapay zeka araçları olacak. Doğru yapıldığında, yapay zeka demokratik yönetişimin merkezindeki insan yargısını ortadan kaldırmak yerine güçlendirir.