了解政府中的 AI：应用、用例和实施

AI 是一套使机器能够模拟人类智能的技术，可基于数据高效、准确地生成预测、建议和决策。而作为人工智能分支的生成式 AI，其能力更进一步。生成式 AI 具备增强的数据处理能力，并能创造全新的原创内容。它能与机器进行直观的自然语言交互，使技术更易于使用。无论是传统 AI 还是生成式 AI ，其核心在于 AI 能比人类更高效地利用和处理数据。 

政府机构依靠大量数据运行，其数据量甚至可能超过大多数私营机构。这些数据通常高度敏感，并受严格的隐私法的约束。因此，公共部门面临着挑战。它必须满足每个公民的需求，不同机构的数字化方式和速度各不相同。其结果是大量的数字数据分散在各个信息孤岛上，而政府人员和公民用户并不总是具备浏览这些孤岛的技能。

立法、交易、记录、情报等构成了政府机构和利益相关方的数据池。AI 可以帮助应对大数据挑战：打破数据孤岛、简化操作流程并提升效率。通过使用 AI，政府机构可以降低成本、改善服务交付并提高公民满意度。

在交通运输领域，机器学习算法可用于交通优化和交通基础设施的预测性维护。各机构正在探索将 AI 用于公共交通应用，包括读取传感器数据、帮助用户规划路线和行程，以及提高道路安全性。

在 教育领域，AI 可通过普及教育机会来帮助缩小教育差距。根据联合国教科文组织 (UNESCO) 的数据，AI 有潜力解决当今教育领域的一些最大挑战。它能创新教学实践，并加速实现为所有人提供包容和公平优质教育的可持续发展目标。AI 还有潜力提供个性化学习平台和针对学生的专项辅导。一些政府机构已在政府内部推出 AI 培训模块，并有可能向普通公民推广。

在 医疗保健领域，AI 赋能的工具可以通过加速诊断和临床研究来提高整体护理水平。AI 可以支持多种诊断工具并实现管理流程自动化。它有望改进临床数据收集，加速整个医疗保健行业的知识共享和研究工作。世界各国政府机构也正在将 AI 用作疾病暴发的预测分析工具，以预防下一次大流行。

除了预测和处理外，政府机构还可以利用 AI 更好地将公民与他们所需的关键服务联系起来。消费者期望即时、高效和个性化的服务，而政府机构常因处理速度缓慢和效率低下而声名狼藉。AI 可以提升客户服务和支持质量，以达到私营部门服务水平设定的期望值。

在美国，公共部门的客户满意度在接受调查的 10 个行业中排名最低。¹通过整合各种 AI 应用，如搜索 AI、全天候可用的聊天机器人和自动化管理流程，政府可以简化公共信息传播，提供个性化政务服务，并整体改善客户服务质量。

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政府需要处理大量的文书工作、数据和管理任务。人工整理文档所浪费的时间可能对公民造成实际影响。美国政府估计，由于流程过时或复杂，每年未开发的潜在效益高达 1400 亿美元²。

除了改善知识共享、访问控制和整体效率外，无纸化办公还为自动化和 AI 铺平了道路。AI 在检索存储于不同格式和位置的信息方面特别有用，它使数据更易获取，并避免员工浪费时间在不同文件和系统中搜索。

据估计，到 2033 年，美国公共部门将因生成式 AI 累计获得 5190 亿美元的生产力提升³。通过减少人工工作量，AI 有助于最大限度地减少人为错误并提高运营效率。

在法律领域，AI 可以查找存储在不同位置和格式中的信息。AI 可以实现文件处理和分类等流程的自动化，许可证、税务申报和社会福利等工作流的自动化，以及公共援助计划中的欺诈检测。AI 还能简化和优化法律流程，包括电子取证、合规性检查和合同分析，从而提高准确性和效率。

AI 同样可以帮助高等教育机构（特别是研究型机构）筛选海量信息。生成式 AI 能协助研究人员从多种渠道定位并运用具有上下文关联性的有效信息。这对于跨院系或跨高校的协作研究项目尤为重要。

数据驱动型决策是优化效率、服务与产出的关键。然而近期研究显示，仅有 32% 的公共部门领导者会运用数据洞察来支持日常决策。

AI 赋予使用者无与伦比的能力，可从整合数据中提取有价值的决策依据。例如，预测分析能预判犯罪趋势、公共卫生事件及经济波动，帮助政府主动缓解并应对这些挑战。

政策制定者还可依托预测分析构建模拟模型，在法规实施前评估其潜在影响。 

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与公共领域的所有事务一样，AI 应用必须受到严格监管，以确保符合伦理准则、保证公平性与透明度。政府机构处理的是敏感数据。建立强有力的治理框架有助于降低风险、维护法律标准并维持公众对政府 AI 计划的信任。后者对于满足公众期望和提升政府服务质量至关重要。

在大多数情况下，监管机构很难跟上 AI 的发展步伐。私营部门快速采用 AI 技术，加之对该技术能力、优势和风险的认识参差不齐，使得监管面临挑战。

为此，各国政府正在制定伦理标准、法律考量和框架，以确保负责任地使用 AI。这些法规旨在促进公平性、问责制和透明度，确保 AI 应用符合民主价值观和人权要求。然而，各地区对这些框架的遵守情况各不相同，这影响了政府机构实施 AI 的方式。

总体而言，数据隐私法、公平性要求和透明度准则构成了合规要求的核心，其目的是确保可信和安全的 AI 服务。

在美国，目前尚无联邦层面的全面 AI 监管法规 ⁴ ，而是否采纳这些法规的努力本质上与两党制相关联。政府将在实施监管与彻底取消监管以支持快速创新之间摇摆不定。相反，各州自行制定法规，导致立法拼凑化和复杂的合规环境，政府机构和利益相关方只能自行应对。

另一方面，欧盟出台了《AI 法案》 ，这是首个旨在保障安全、基本权利和以人为本的 AI，并加强欧盟范围内 AI 的采用、投资和创新的法律框架。

政府在生成式 AI 应用中最主要的安全顾虑，是如何使用公共大型语言模型 (LLM) 处理敏感数据，这些模型是使用自然语言的 AI 系统基础组件。不当使用公共 LLM 可能带来数据泄露、机密信息意外暴露以及易受对抗性操纵等风险。

AI 系统通常以“黑箱”模式运作，这使得安全保障变得尤为困难。其透明度不足的特性增加了风险评估与缓解措施的复杂性，更容易导致数据泄露和对抗性攻击。因此，在政府部门部署 AI 带来了复杂的安全挑战，特别是在维护国家安全利益方面。实施严格的安全措施，例如强化加密、访问控制和持续监控，对于有效降低这些风险至关重要。

为确保生成式 AI 基于正确的上下文，组织可采用 Retrieval-Augmented Generation (RAG)，这是一组能够安全使用专有数据的技术。这种方法可确保 AI 模型依赖权威的最新数据，而不是仅依赖可能存在偏见或过时的训练数据，从而有助于降低风险。通过整合 RAG 技术，政府机构能更好地管控敏感信息，并获得更具上下文感知能力的响应。 

在 AI 应用中，最大挑战不仅限于技术层面，还包括专业人才匮乏和法规模糊不清等问题。⁵许多机构因担心数据安全、岗位替代和实施复杂性而面临抵触。要将 AI 成功融入政府体系，必须通过多阶段的战略流程来克服这些障碍，并培育创新文化。

• 确保实时数据可见性：有效的人工智能实施完全取决于各机构能否完整、实时地访问所有相关数据。如果没有完全的可见性，AI驱动的见解和自动化可能不完整或不准确。毕竟，AI的优点取决于它使用的数据。

• 规划和治理：虽然监管缺位可能促进创新，但也会阻碍在政府层面应用 AI。制定明确的政策、伦理准则和监管合规措施，有助于确保快速、负责任地部署 AI。

• 确定具体用例：各机构应评估AI在哪些领域能够产生最大影响，无论是在公共服务、自动化还是决策领域。政府应逐步扩展这些服务，以期对行业和经济层面产生影响。

• 扩展和安全：除了扩展用例之外，政府机构还需确保技术具备满足规模需求及政府发展要求的能力，同时始终保持安全。

• 与现有系统集成：尽管政府机构的技术成熟度参差不齐，但确保 AI 系统能无缝集成到现有系统中，是成功实施的关键。

全球各地的政府机构正在制定培训计划，提升政府利益相关方和公众用户使用 AI 的技能，以释放更多效益（同时降低风险）。

美国国务院 2024 年 AI 清单概述了 AI 在外交、网络安全和行政职能中的各种应用，旨在改善公共服务、提高效率和优化决策。⁶ 美国国务院正在利用 AI 实现外交手段现代化。负责管理的副国务卿办公室在国务院内部应用 AI 技术推进传统外交活动，将机器学习应用于内部信息技术和管理咨询职能。

其他一些计划示例包括：

• 领事内容翻译：AI 翻译模型与团队协作，以用户偏好的语言在政府网站上提供领事内容。AI 减少了通常所需的时间和资源，而人工把关确保了准确性和可理解性（AI 在法律术语方面仍有不足！）

• 针对平民的暴力行为预测模型：该机器学习模型利用开源的政治、社会和经济数据集，预测全球各国未来一个季度和一年内可能发生的大规模平民杀害事件，为冲突预防提供参考。

• Senturion Alpha：这是一个基于利益相关方/影响力驱动的模型，可识别关键决策者在某一问题上的立场分布及其相互影响关系。该模拟分析特定背景下的政治动态，并预测竞争各方政策立场随时间的演变趋势。

• Storyzy：提升对合成内容（指模拟真实数据的计算机生成数据）的检测能力。

Elastic Search AI Platform 提供完整的搜索功能，可用于构建 AI 应用和 RAG 工作流，具备文档级安全性、生产就绪的向量数据库、ELSER 预训练检索模型（用于获得更相关的自然语言搜索结果）以及E5（多语言）支持。Elastic 的开放式方法允许您的团队将数据与您自己或第三方的转换器模型安全地集成在一起。

• 高级数据分析：来自结构化和非结构化数据的实时见解

• 增强的搜索功能：优化情报和公共记录的数据检索

• 可扩展的 AI 系统：适应不断变化需求的灵活基础架构

通过 Elasticsearch，政府机构可以提升透明度、效率和公民参与度，推动大规模数字化转型。