Egyelőre döcög az USA kormányzati szintű mesterségesintelligencia-használata, távol vagyunk még az algoritmikus államigazgatástól – derül ki az Egyesült Államok Adminisztratív Konferenciája, a Stanford és a New York Egyetem jogi karának közös felméréséből.
A gépitanulás-rendszerek szövetségi ügynökségek általi alkalmazása „jobb esetben egyenetlen, rosszabbik esetben problémás és talán veszélyes” – állítják a szerzők.
A vizsgált ügynökségeknek kevesebb mint a fele használ valamilyen MI-megoldást, és mindössze 7 százalékuk tartja kitüntetetten fontosnak az általuk alkalmazott mesterségesintelligencia-technikát.
Főként a büntetés-végrehajtásban, az egészségügyben és a pénzügyi szabályozásban dolgoznak a technológiával. A határőrség például arcfelismeréssel azonosít, az értékpapír és tőzsdei bizottság kockázatkiértékelésekor okos algoritmusokkal mutatják ki a csalásokat, hibákat.
Az implementációknak csak 12 százalékában használnak mélytanulást, míg a többiek kevésbé kifinomult eljárásokkal, például logisztikus regresszióval (események bekövetkeztének valószínűségi becslése) próbálkoznak.
Mivel az ügynökségeknek döntéseiket jogilag is meg kell indokolniuk, és az algoritmusok sokszor hoznak nehezen magyarázható döntéseket, elég nehéz rájuk hagyatkozni. Ráadásul a vizsgált rendszerek kb. felét külsős cég fejlesztette. A szerzők több „házon belüli” kutatásfejlesztést javasolnak, mert az adminisztrációban dolgozó mérnökök belülről ismerik a problémákat, kormányzati használatra alkalmasabb, „személyre szabottabb” megoldásokat hozhatnak létre.
A vizsgált periódus 2019 szeptemberében zárult, és a szerzők főként nyilvánosan hozzáférhető információkkal dolgoztak. Nem állítják, hogy az MI nem elég hatékony, mert valóban rengeteget segíthet a szövetségi adminisztrációnak, viszont a benne lévő kormányzati potenciál kiaknázása lassú és hosszadalmas folyamat.
Működtetés előtt az összes MI-t bonyolult szempontrendszer alapján kell hitelesíteni, az állami ügynökségek nagy része viszont nem rendelkezik az ehhez szükséges kapacitással, és a szabványokat sem ártana egyértelműsíteni.