凯瑟琳·弗莱迪是安永全球政府和基础设施领袖。她领导着一个专业人士网络，他们与世界各地的政府合作，以改善公共服务并帮助为人们和社区创造更好的结果。
1932年，美国民主党总统候选人富兰克林·D·罗斯福在一篇演讲中解决了大萧条的问题，他说：“我向你们承诺，我向自己承诺，给美国人民一个新政。”他的话引起了美国选民的共鸣，他们已经对政府失去了信任，罗斯福以压倒性的优势赢得了总统大选。为了重建这种信任，罗斯福通过了一系列银行改革、基础设施投资和紧急救济计划来兑现他的新政承诺。如今，世界各地的政府面临着类似的信任危机——根据经合组织的说法，这种危机正在损害社会凝聚力和政治参与，并限制了政府有效运作和应对复杂的国内和全球挑战的能力。根据该组织2023年的研究，44%的人对其政府没有或很少信任，只有37%的人相信其政府在平衡当前和未来世代的利益方面做得很好。值得注意的是，只有41%的人认为政府在决策时使用了最佳的可用证据。在20世纪30年代，罗斯福通过“炉边谈话”为他的改革辩护，这些谈话通过新的单向广播媒体——无线电播出。今天的媒体格局比罗斯福曾经想象的更复杂、更社会化和更有声势，这就是为什么政府需要通过数据来展示他们的进展，而不是简单地告诉公民他们做得有多好。政府如何利用数据和技术来建立信任为了重建公众的信任，政府可以专注于交付、响应和透明度。数据和技术提供了一种强大的方式来展示能力，通过改善政府如何倾听、决策和行动。使用实时数据分析和人工智能，政府可以更好地理解公民的需求，快速响应公众的担忧，并改善公共服务。跟踪服务使用情况、公众反馈和社会情绪可以帮助领导人更早地识别问题，并使政策更加相关和有效。例如，新加坡通过其智能国家平台使用实时分析来监测服务并快速响应公民的需求。同样，英国分析服务使用情况和用户反馈数据来不断改进公共服务设计和交付。信任还取决于与社区的强烈双向互动。建立社区联络网络和与当地组织的合作伙伴关系可以帮助政府保持对当地现实的关注，将公民的意见纳入决策过程，并通过可信的当地声音加强可信度。例如，新西兰已经开发了一个社区参与设计工具，并使用结构化的参与流程来涉及社区团体直接参与政策设计和服务交付。同样，加拿大的战略伙伴关系计划使联邦部门能够与土著社区和组织共同开发经济发展项目，并将计划与当地优先事项保持一致。同时，政府可以使用技术来增加透明度，公开跟踪结果，并展示可衡量的进展。当公民可以清楚地看到什么是有效的——以及为什么——对公共机构的信心就会增长。例如，韩国政府数字化整个公共采购过程，并提供实时访问采购数据，提高了政府运作中的透明度、监督和问责。巴西的透明度门户提供了对公共支出和计划结果的开放访问，以加强问责。强大的数据管理、隐私保护和网络安全保障也是保持信任的必要条件。公民更有可能接受数字政府，当他们相信自己的个人数据是安全的，并被负责任地使用时。例如，欧盟执行强有力的隐私保护，以确保负责任的数据使用。澳大利亚的可信数字身份框架和国家网络安全计划有助于保护公民数据并建立对数字服务的信任。历史教训：结果，而不是修辞即使在20世纪30年代，新政也遭到了广泛的批评。许多政治对手认为这些投资是大政府的过度干预；其他人对富人和一些企业的税收增加感到不满，一些企业抱怨钱被浪费在不必要的工作上。其他人认为罗斯福的计划没有走得足够远，也没有抓住大萧条的严重性。想象一下，如果这些辩论今天发生，考虑到所有政策和立法都受到的审查，将会如何。一些具有里程碑意义的新政措施肯定会无法通过。与过去的世代不同，政府现在可以使用实时数据、数字平台和高级分析来更有效地分配资源、跟踪影响和证明进展。机会是明确的：信任将通过公民可以看到、衡量和相信的结果来重建，而不是仅仅通过信息传递。这就是政治领导人今天被数字战略和工具赋予的机会。通过战略性地使用它们，政府可以解决社会面临的严重问题，在预算范围内，向公民展示政策的成功，并重建对政府的信任，即政府可以做好事。本文反映的观点是作者的观点，并不一定反映全球安永组织或其成员公司的观点。
在1823年，一个激进的思想家和学者乔治·伯克贝克（George Birkbeck）创立了伦敦机械学院（现在的伯克贝克大学）。这是致力于为工人阶级男性和女性提供技术和工程技能，以便在新的工业时代中成功的先驱之一。伯克贝克的口号是“知识就是力量”，他的新型职业教育愿景帮助推动了类似的机械学院在整个英国、澳大利亚和加拿大发展。两百年后，新的人工智能（AI）革命正变得像早期的蒸汽动力工业化一样，对今天的劳动力具有变革性和破坏性。如此之至，即使伯克贝克也会被如何为学生准备这个完全新世界的工作而感到困惑。今天，教育者和政府必须面对学生在这个新机器主导的工作场所中需要什么技能以及如何有效地教授他们这些技能的问题，当许多学生已经依赖人工智能来完成他们的学习时。理解算法没有人怀疑人工智能将对我们工作的方式产生全面影响——尤其是使用生成式人工智能（GenAI），根据EY 2024 工作重塑调查，从2023年的49%增长到第二年后的75%。我们早已知道，自动化、区块链和机器学习可以减少行政负担，大幅降低手工文书工作，加快重复过程，并增强分析能力。随着GenAI的出现，很明显，整个工作描述和职业路径——无论是呼叫中心工人、法务助理、撰稿人、软件编码员，还是普通医生——都将被算法重新定义或完全取代。教育者和政府管理人员正在考虑这一快速变化的职业格局，他们必须重新评估自己应该教授的技能类型。例如，当GenAI可以在几秒钟内完成编码任务时，学生还需要学习编码吗？正在成长的律师是否需要记住案例法，还是应该专注于发展更高层次的技能，例如如何应用和解释案例法的道德和伦理判断？即使教育者和考试委员会正在制定新的教学方法，他们也必须重新评估如何在人工智能变得常见的课堂中衡量学术成功。最近，一位著名的技术教授和作者克莱·希尔基（Clay Shirky）建议大学放弃书面作业，改为采用口头考试的学术方法。一些政府正在通过前瞻性政策应对这一挑战。澳大利亚教育部创建了一个学校生成式人工智能框架，基于六项原则和25项指导性声明，涵盖教学、人类福祉、透明度、公平性、问责制和隐私。教育部长还成立了国家人工智能学校工作组，以推动教育中的人工智能发展，包括在学校使用人工智能的初步框架。韩国同时也在通过在课堂上使用人工智能来根据学生的教育水平和学习行为来适应作业和任务，从而让学生从小接触人工智能。随着时间的推移，每个韩国孩子都将拥有一个个性化的人工智能导师。机器学习的新方法随着人工智能重塑工作和学习的世界，政府的任务是创建一个真正能够为人工智能驱动的未来做好准备的教育系统。这需要对课程进行新的关注，强调独特的人类技能，如批判性思维、创造力、伦理和情商——这些领域人工智能无法取代人类的判断。政府应该重新思考评估模型，远离死记硬背，转向评估现实世界中的问题解决、协作和适应能力。同样重要的是，投资教师培训，建立人工智能素养，使教育者能够有效地将人工智能工具融入课堂，并指导学生负责任地使用这些技术。政府还可以确保所有学习者都能公平地获取人工智能驱动的教育资源，弥合数字鸿沟，为每个学生提供机会，无论其背景如何。为了支持这些努力，清晰的治理框架对于将透明度、隐私和公平性嵌入人工智能在教育中的作用至关重要。政府、行业和学术界之间的合作，包括专门的人工智能教育工作组，将有助于将教育政策与不断演变的劳动力需求保持一致，推动创新，监督政策实施，并在全国范围内扩大成功的项目。教育社会与人工智能共存的历史教训就像乔治·伯克贝克的技术教育愿景改变了工业时代的社会一样，今天的政府承担着塑造人工智能时代教育的重要责任。通过在政策、教学、公平和治理方面采取果断行动，政府可以解锁人工智能的全部潜力，革新教育——不仅仅是为了效率，还要培养有能力、有道德和有韧性的公民，为明天的挑战做好准备。知识等于力量，但它的应用将继续使人类与机器区分开来。本文反映的观点是作者的观点，并不一定代表全球安永组织或其成员公司的观点。
