Federalinis dirbtinio intelekto naudojimas sparčiai auga, tačiau kliūtys kelia grėsmę visuomenės skepticizmui: Brookings

Dirbtinio intelekto naudojimas visoje JAV federalinėje vyriausybėje pastaraisiais metais smarkiai išaugo, tačiau didelės kliūtys – nuo ​​talentų trūkumo iki visuomenės skepticizmo – lėtina atsakingą technologijos integravimą į vyriausybines paslaugas, teigiama naujoje JAV ataskaitoje. Brukingso institucija.

Trečiadienio ataskaitoje remiamasi 2023–2025 m. AI naudojimo atvejų aprašais, federaliniais darbo vietų duomenimis, Valdymo biuro ir biudžeto memorandumais bei pokalbiais su esamais ir buvusiais federaliniais technologais aštuoniose agentūrose.

Skaičiai pasakoja apie greitą pagreitį. 2025 m. 41 agentūra užfiksavo daugiau nei 3 600 individualių dirbtinio intelekto naudojimo atvejų – 69 % daugiau nei buvo pranešta 2024 m., o 2023 m. – penkis kartus daugiau. Programos apima daugybę vyriausybinių funkcijų: daugiau nei pusė Socialinės apsaugos administracijos praneštų naudojimo atvejų palaiko paslaugų teikimą ir išmokų apdorojimą, o daugiau nei pusė Teisingumo departamento inventorinių priemonių palaiko Teisingumo departamento pastangas.

Tačiau augimas toli gražu nėra pasiskirstęs tolygiai. Per pastaruosius trejus metus penkios didelės agentūros sudarė daugiau nei pusę visų praneštų AI naudojimo atvejų, o didelės agentūros sudarė 76 % visų atsargų 2025 m. Mažesnės agentūros vos neatsilieka: 11 mažų agentūrų, kurios 2025 m. pranešė, kartu pateikė tik 60 naudojimo atvejų, o tai sudaro tik 2 % visų atsargų.

Ataskaitoje nurodomos kelios struktūrinės kliūtys, stabdančios platesnį pritaikymą. Vienas iš aktualiausių – specializuotų talentų trūkumas. Iš daugiau nei 56 000 techninių darbo pasiūlymų, kuriuos federalinė vyriausybė paskelbė nuo 2016 m., šiek tiek daugiau nei 1 600 – mažiau nei 3 % – aiškiai nurodo AI galimybes.

Bideno eros įdarbinimu buvo siekiama panaikinti šią spragą, tačiau darbo jėgos mažinimas 2025 m. pradžioje galėjo pakenkti šioms pastangoms, nes nuo 2024 m. buvo paskelbta mažiausiai 25 % su dirbtiniu intelektu susijusių darbo pasiūlymų, o tai reiškia, kad daugelis tų naujai samdomų darbuotojų galėjo būti vieni iš naujausių ir lengvai atleidžiamų.

Be personalo, ataskaitoje nurodoma giliai įsišaknijusi rizikos vengimo kultūra federalinėse agentūrose. Beveik 60 % visų dirbtinio intelekto naudojimo atvejų yra bandomojo arba priešdiegimo stadijoje, o tai rodo, kad federalinė AI aplinka vis dar sparčiai auga – tam reikia skirti laiko švietimui ir eksperimentams, kuriuos daugelis agentūrų stengiasi išnaudoti. Ataskaitoje taip pat pažymima, kad Trumpo administracijos aiškus AI diegimo ryšys su darbo jėga mažina Vyriausybės efektyvumo departamentas (DOGE) gali sustiprinti tą dvejonę.

Kitas rūpestis yra atskaitomybės spragos. Nepaisant aiškių OMB reikalavimų, daugiau nei 85 % visų didelio poveikio įdiegtų AI naudojimo atvejų 2025 m. trūksta tam tikros reikiamos informacijos apie rizikos mažinimo priemones.

Visuomenės pasitikėjimas kelia dar vieną iššūkį. Remiantis naujausiais Pew tyrimų centro duomenimis, maždaug pusė amerikiečių dabar teigia, kad yra labiau susirūpinę, nei džiaugiasi didėjančiu AI svarbu, palyginti su 37 % prieš ketverius metus, ir tik 17 % Amerikos visuomenės mano, kad AI turės teigiamos įtakos JAV per ateinančius du dešimtmečius.

Pranešime perspėjama, kad statymas yra didelis. Visuomenės pasitikėjimas federaline vyriausybe tebėra netoli istorinių žemumų, o naujausi duomenys rodo, kad tik 16% amerikiečių teigė, kad dažniausiai arba beveik visą laiką pasitiki Vašingtonu darant tai, kas teisinga. Atsižvelgdami į tai, autoriai teigia, kad prastai atliktas AI diegimas gali padaryti didelę žalą, tačiau gerai suplanuotos programos, orientuotos į apčiuopiamą paslaugų patobulinimą, gali, atvirkščiai, padėti atkurti pasitikėjimą vyriausybės institucijomis.

Kad tai pasiektų, Brookings rekomenduoja išplėsti dirbtinio intelekto raštingumo mokymus visose agentūrose, reformuoti viešųjų pirkimų taisykles, kurios buvo sukurtos statiškesnėms programinės įrangos sistemoms, didinti skaidrumo praktiką, susijusią su didelės rizikos AI naudojimu, ir teikti pirmenybę naudojimo atvejams, kurie duoda aiškią, teigiamą naudą visuomenei.