Dzięki sztucznej inteligencji sektor publiczny mógłby lepiej i wydajniej służyć obywatelom. W jaki sposób? Poprzez inteligentniejsze kształtowanie swoich polityk, przeprojektowanie świadczonych usług w kierunku wygody użytkowników oraz wydajniejszą i tańszą działalność operacyjną. Liderzy instytucji publicznych już to wszystko wiedzą, ale wdrażają nowe technologie zbyt wolno.
Korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w organizacjach publicznych są podobne do tych, jakie uzyskuje sektor prywatny. Są to: wzrost wydajności dzięki automatyzacji wielu procesów, łatwiejszy i bardziej efektywny dostęp obywateli do usług publicznych, bardziej racjonalne decyzje dzięki wykorzystaniu inteligentnej analizy danych. W sumie AI może zarówno poprawić jakość usług, jak i obniżyć koszty. 79 proc. decydentów w różnych agendach federalnych i stanowych w USA jest przekonanych, że dzięki sztucznej inteligencji będą one działały wydajniej.
Jest zainteresowanie
Także w Europie liderzy sektora są pozytywnie nastawieni do AI. Z badania Artificial Intelligence in the Public przeprowadzonego w 2020 r. przez Microsoft wśród 213 zachodnioeuropejskich organizacji sektora publicznego wynika, że 65 proc. ich liderów wskazało wdrożenia AI jako swój cyfrowy priorytet. 67 proc. pochwaliło się co najmniej jedną stosowaną w praktyce aplikacją AI. Ale tylko 4 proc. badanych instytucji udało się doprowadzić dzięki AI do poważnej transformacji swojej działalności i osiągnąć założony wzrost efektywności.
W naszej części Europy sektor publiczny jest na jeszcze wcześniejszym etapie adaptacji AI. Z ubiegłorocznego raportu THINKTANK „Przygotowanie sektora publicznego w Polsce do wykorzystania rozwiązań sztucznej inteligencji. Duże polskie miasta na drodze do transformacji cyfrowej” wynika, że duże samorządy „już dostrzegły ogromny potencjał nowej technologii dla rozwiązywania potrzeb swoich mieszkańców, mają za sobą pierwsze wdrożenia i bogate plany na przyszłość”. Jednak „zdecydowana większość zastosowań jest na wczesnym etapie dojrzałości. Są to projekty punktowe, demonstracje możliwości, próby rozwiązania pojedynczych problemów, z jakimi mierzą się miasta”.
Tymczasem jako największy na świecie pracodawca i duży użytkownik energii sektor publiczny powinien nie tylko usprawniać dzięki AI swoje działania, ale też stać się liderem w przeciwdziałaniu skutkom zmian klimatycznych i wykorzystania AI do rozwiązania innych globalnych problemów. Sektor prywatny oferuje już wiele rozwiązań podnoszących efektywność energetyczną (pisaliśmy o nich w poprzednim numerze). Najwyższa pora, by instytucje publiczne zaczęły z tego korzystać na dużą skalę. Do 2029 r. pokolenia milenialsów i pokolenia Z będą stanowić 72% światowej siły roboczej. I zwiększą nacisk na respektowanie swoich oczekiwań w kwestiach środowiskowych i społecznych bardziej niż ich poprzednicy.
Dla dobra społecznego
Na razie obraz sztucznej inteligencji w sektorze publicznym przypomina rozciągnięty kolarski peleton, z garstką liderów na czele, sporą grupą w środku i równie dużą grupą maruderów. Ostatnio do czołówki zbliża się AI4SG, czyli sztuczna inteligencja na rzecz dobra społecznego (AI for social good). Jest to stosunkowo nowa dziedzina badawcza, koncentrująca się na rozwiązywaniu z pomocą technologii sztucznej inteligencji ważnych problemów społecznych, zwłaszcza zdefiniowanych w 17 Celach Zrównoważonego Rozwoju (SDGs) Organizacji Narodów Zjednoczonych. Poza ONZ działania w tym kierunku podejmują inne organizacje międzynarodowe, takie jak WWF, niektóre rządy, globalne firmy oraz niezależne, często międzynarodowe kolektywy programistów i naukowców.
Do AI4SG nie zalicza się tradycyjnych aplikacji AI, jak choćby asystentów głosowych czy inteligentnych tłumaczeń tekstów, choć obiektywnie poprawiają one działania instytucji publicznych. Nie są też zaliczane używane w niektórych urzędach aplikacje z grupy Business Intelligence, takie jak kompleksowa obsługa finansowa, planowanie zapasów czy systemy rekomendacyjne. AI4SG to rozwiązania o większym ciężarze gatunkowym, dążące do uzyskania szerokiego i pozytywnego wpływu społecznego.
Association for Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) opracowało kilka kryteriów wymaganych dla zaliczenia rozwiązań AI do grupy AI4SG. Są to:
- istotność problemu, który ma dużą wagę społeczną i dotychczas nie został odpowiednio rozwiązany przez społeczność AI,
- nowatorskie podejście, wprowadzające nowy model lub znacząco ulepszające istniejące modele, techniki gromadzenia danych, algorytmy i/lub techniki analizy danych,
- skala wpływu społecznego, czyli wysokie prawdopodobieństwo rozwiązania problemu,
- korzystanie z postępu w rozwoju technik sztucznej inteligencji.
Zastosowania AI4SG
Interesującym przykładem rozwiązania AI mającego wpływ na cele zrównoważonego rozwoju ONZ jest nowatorska metoda liczenia pingwinów z kosmosu. Badaczka Heather Lynch otrzymała za nią nagrodę Young Scientist Award. Na podstawie zdjęć satelitarnych monitoruje ona, gdzie i ile kolonii różnych gatunków pingwinów żyje na Półwyspie Antarktycznym oraz jakie są ich wzorce migracji. Aplikacja liczy pingwiny na podstawie śladów… ich odchodów, które mają jasnoróżowy kolor, dzięki czemu są dobrze widoczne dla satelitów. Poprawne szacunki wielkości stad pingwinów ułatwiają prowadzenie polityki ich ochrony.
Z kolei WWF w celu przeciwdziałania kłusownictwu słoni w Afryce stosuje model AI, który określa prawdopodobieństwa umieszczenia wnyków i działań kłusowników na dużych obszarach parków narodowych i rezerwatów zwierząt. Aplikacja dostosowuje do tych przewidywań schematy patrolowania, aby jak najlepiej wykorzystać zbyt skromne siły strażników i obrońców przyrody. Kiedy to podejście zostało próbnie wdrożone przez miesiąc w jednym z parków na dwóch 9-kilometrowych obszarach, skuteczność wykrywania wnyków wzrosła o 91 proc.
Aplikacje AI pomagają też zapobiegać nadużywaniu środków odurzających w środowiskach młodzieżowych w wielu krajach. Zajmujący się tym zagrożeniem naukowcy ustalili, że jego zasięg należy ograniczać poprzez umiejętne dostarczanie młodym ludziom wiedzy o skutkach zażywania takich substancji. Jeszcze lepsze efekty można osiągnąć, jeśli dostarczycielami tej wiedzy są liderzy grup rówieśniczych. I sztuczna inteligencja pomaga ustalić takie osoby, co odbywa się to podobnie jak wybór influencerów do celów marketingowych. Ich zaangażowanie znacząco zwiększa prawdopodobieństwo dotarcia z informacją do największej możliwej grupy odbiorców z docelowej populacji.
Podczas pandemii COVID-19 profesor Michael Mina z Harvard School of Public Health zaproponował powołanie Globalnego Obserwatorium Immunologicznego, które działałoby jak „prognoza pogody dla pandemii”. Odpowiednio wyszkolone algorytmy, zaprzęgnięte do analizy milionów rutynowych badań serologicznych, pozwalają bowiem wykrywać wszelkie objawy masowych infekcji i markery nowych epidemii, zanim rozprzestrzenią się one na inne regiony.
Do AI4SG zaliczane są także nowe metody monitorowania zdrowia psychicznego za pomocą analizy treści w mediach społecznościowych. Choć każdego roku na depresję cierpią dziesiątki milionów ludzi, tylko niewielka część z nich jest leczona. Badacze odkryli, że media społecznościowe dostarczają użytecznych sygnałów wskazujących na początki depresji i innych zaburzeń psychicznych. Na przykład Choudhury i in. stwierdzili, że w 71 proc. przypadków są w stanie przewidzieć, jak stan emocjonalny i behawioralny matki zmieni się po urodzeniu dziecka na podstawie jej wcześniejszych interakcji w mediach społecznościowych. Takie informacje mogą być pomocne w ustaleniu, które matki są zagrożone depresją poporodową. W podobny sposób można wykrywać ADHD czy początki choroby afektywnej dwubiegunowej.
Najwyższa pora, aby sektor publiczny zintegrował swoje plany i ambicje, wdrożył rozwiązania AI służące podniesieniu jego efektywności, a następnie współpracował z wszystkimi, którzy chcą pomóc rozwiązać problemy trapiące dziś ludzkość.
Zbigniew Gajewski, partner THINKTANK, ekspert w zakresie wpływu nowych technologii na biznes i życie społeczne, autor raportów i analiz makroekonomicznych.
