Biurokratija susitinka su algoritmais
Jei dar prieš kelerius metus kas nors būtų pasakęs, kad Lietuvos valstybinės įstaigos rimtai žais su dirbtiniu intelektu, turbūt būčiau skeptiškai šyptelėjęs. Valstybinis sektorius ir technologijos — tai dažniausiai reiškia naują formą toje pačioje eilėje. Bet šį kartą, atrodo, kažkas tikrai juda.
Ir ne tik „judame link skaitmeninės ateities” tipo judėjimas, kuris baigiasi PowerPoint prezentacija ir nieko daugiau. Kalbame apie konkrečius įrankius, konkrečias sistemas, konkrečius rezultatus.
VMI ir mokesčių vengimo medžioklė
Vienas ryškiausių pavyzdžių — Valstybinė mokesčių inspekcija. VMI jau kurį laiką naudoja rizikos vertinimo modelius, pagrįstus mašininiu mokymusi, kad identifikuotų įmones ir fizinius asmenis, kurie galimai vengia mokesčių arba klaidingai deklaruoja pajamas.
Kaip tai veikia praktiškai? Sistema analizuoja daugybę duomenų taškų — deklaracijas, sandorių istoriją, sektoriaus vidurkius — ir išmeta „raudonas vėliavas” ten, kur žmogaus akis galbūt nepastebėtų nieko įtartino. Inspektoriai tada jau žino, kur verta giliau pažiūrėti. Tai ne robotas, kuris baudžia — tai įrankis, kuris padeda žmonėms dirbti efektyviau.
Ir tai veikia. VMI viešai kalbėjo apie padidėjusį mokestinių patikrinimų efektyvumą, nors tikslūs skaičiai, suprantama, ne visada skelbiami viešai.
Teismai ir dokumentų lavina
Lietuvos teismų sistema — tai vieta, kur dokumentų kiekis gali pribloškti net ir patį atsidavusį teisėją. Nacionalinė teismų administracija eksperimentuoja su NLP (natūralios kalbos apdorojimo) sprendimais, skirtais teismo dokumentų klasifikavimui ir paieškai.
Idėja paprasta: užuot rankiniu būdu ieškojus precedentų šimtuose bylų, sistema gali greitai surasti reikiamus sprendimus pagal kontekstą ir turinį. Tai ne teisėjo pakeitimas — tai jo asistento pakeitimas, kuris nemiegoja ir nesiskundžia darbo krūviu.
Kiek tai jau realiai diegiama, o kiek dar pilotinėje fazėje — sąžiningai sakant, skaidrumas čia galėtų būti ir didesnis. Bet kryptis aiški.
SODRA ir gyventojų aptarnavimas
SODRA — institucija, su kuria anksčiau ar vėliau susiduria kiekvienas lietuvis — taip pat nesnaudžia. Jų savitarnos sistemose jau veikia pokalbių robotai, kurie gali atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus apie pensijas, išmokas, draudimą.
Gerai, pokalbių robotas — tai gal ir ne pats įspūdingiausias DI pavyzdys. Bet SODRA taip pat dirba su prognozavimo modeliais, skirtais apkrovos valdymui — t.y. numatyti, kada ir kokių paslaugų paklausa augs, kad galėtų atitinkamai paskirstyti resursus. Tai tylus, nematomas darbas, bet jis realiai veikia.
Sveikatos sektorius: kur DI gali išgelbėti gyvybes
Galbūt jautriausias ir kartu įdomiausias frontas — sveikatos priežiūra. Lietuvoje jau vyksta projektai, kuriuose DI naudojamas medicininių vaizdų analizei — konkrečiai, radiologinių nuotraukų peržiūrai, siekiant greičiau aptikti galimas patologijas.
Nacionalinis vėžio institutas ir kitos įstaigos bendradarbiauja su technologijų partneriais, testuodami sistemas, kurios gali „pažymėti” įtartinas sritis rentgeno ar MRT nuotraukose. Gydytojas vis tiek priima galutinį sprendimą — bet jei algoritmas pastebės tai, kas galėjo praslyst pro akis, tai jau yra labai daug.
Čia, žinoma, ir etikos klausimai kyla natūraliai — kas atsako, jei sistema klysta? Bet tai jau atskira diskusija, kuriai reikėtų atskiro straipsnio.
Viešieji pirkimai ir skaidrumas
Centrinė perkančioji organizacija bei Viešųjų pirkimų tarnyba naudoja duomenų analizės įrankius, kad stebėtų viešųjų pirkimų procesus ir ieškotų galimų korupcijos ar kartelių požymių. Kai tam tikros įmonės nuolat laimi tam tikrus konkursus su labai panašiomis kainomis — tai jau yra signalas, kurį algoritmas gali pastebėti greičiau nei žmogus.
Tai ne sensacingas DI, bet labai praktiškas. Ir Lietuvai, kuri vis dar kovoja su viešųjų pirkimų skaidrumo iššūkiais, tai yra tikrai svarbu.
Taigi, kur mes iš tikrųjų esame?
Lietuvos valstybinis sektorius su dirbtiniu intelektu — tai ne mokslinė fantastika ir ne tuščias šūkis. Yra realių sistemų, realių projektų, realių rezultatų. Tačiau sąžiningumas reikalauja pripažinti: mes esame kažkur tarp „pradėjome rimtai” ir „dar daug darbo”. Diegimas nevienodas, skaidrumas apie rezultatus kartais per mažas, o koordinacija tarp institucijų — na, tai jau klasikinė lietuviška problema, ne tik DI srityje.
Bet tai, kad VMI algoritmas gali pastebėti mokesčių vengimą, kad SODRA bando prognozuoti paslaugų poreikį, kad radiologas gali gauti algoritminio asistento pagalbą — tai jau yra kažkas. Ir greičiausiai tai tik pradžia. Klausimas ne ar valstybė naudos DI, o kaip gerai ji tai darys — ir ar piliečiai apie tai žinos pakankamai, kad galėtų vertinti ir klausti.