Dirbtinis intelektas valdžios koridoriuose
Dirbtinis intelektas jau seniai nėra tik technologijų kompanijų reikalas. Lietuvos valstybės institucijos pastaruosius kelerius metus aktyviai ieško būdų, kaip šią technologiją pritaikyti kasdienėje veikloje – nuo dokumentų tvarkymo iki piliečių aptarnavimo. Rezultatai nevienodi, tačiau kryptis aiški.
Kas jau realiai veikia
Vienas ryškiausių pavyzdžių – Valstybinė mokesčių inspekcija, kuri naudoja automatizuotus algoritmus mokesčių vengimo rizikai vertinti. Sistema analizuoja didelius duomenų kiekius ir padeda inspektoriams nustatyti, kurie mokesčių mokėtojai turėtų būti patikrinti pirmiausia. Tai ne visiškai tas pats, ką paprastai vadiname dirbtiniu intelektu, tačiau mašininio mokymosi elementai čia tikrai yra.
Registrų centras taip pat žengė kelis žingsnius į priekį – automatizuotas dokumentų atpažinimas ir apdorojimas leidžia greičiau tvarkyti nekilnojamojo turto sandorius. Eilės sutrumpėjo, nors piliečiai to dažnai ir nepastebi, nes procesai vyksta užkulisiuose.
Sodra eksperimentuoja su pokalbių robotais, kurie turėtų atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus. Kol kas šie sprendimai veikia su tam tikromis spragomis – sudėtingesni klausimai vis tiek keliauja pas gyvą darbuotoją.
Kur slypi didžiausi iššūkiai
Pagrindinė problema – duomenys. Valstybės institucijos turi milžiniškus informacijos kiekius, tačiau jie dažnai saugomi skirtingose sistemose, skirtingais formatais, ir jų kokybė toli gražu ne visada atitinka tai, ko reikia dirbtinio intelekto modeliams apmokyti. Integravimas tarp institucijų vyksta lėtai, nors e. valdžios iniciatyvos šią situaciją pamažu gerina.
Kitas klausimas – reguliavimas. Europos Sąjungos Dirbtinio intelekto aktas nustato gana griežtus reikalavimus, ypač vadinamosioms didelės rizikos sistemoms. Sprendimai, turintys įtakos piliečių teisėms – socialinėms išmokoms, leidimams, baudžiamajam persekiojimui – privalo atitikti aukštus skaidrumo ir atskaitomybės standartus. Tai ne kliūtis, o būtinybė, tačiau ji reikalauja papildomų išteklių ir kompetencijų, kurių institucijose dar trūksta.
Ko galime tikėtis artimiausiais metais
Teisingumo ministerija ir teismai jau diskutuoja apie dirbtinio intelekto panaudojimą teismų praktikos analizei – ne sprendimams priimti, o teisėjams padėti greičiau rasti aktualią jurisprudenciją. Tai logiška sritis, kur technologija gali realiai sutaupyti laiko nepažeisdama jokių etinių ribų.
Sveikatos apsaugos srityje laukiama daugiau – medicininių vaizdų analizė, pacientų srautų prognozavimas, ankstyvoji diagnostika. Čia potencialas tikrai didelis, tačiau ir atsakomybė proporcingai didesnė.
Tarp žadėto ir realaus
Lietuvos valstybė dirbtinio intelekto kelyje nėra nei pionierė, nei atsilikėlė – ji eina kartu su didžiąja dalimi Europos šalių, bandydama suderinti technologijų teikiamas galimybes su biurokratinės mašinos inercija. Tai, kas jau veikia, dažniausiai veikia tyliai ir nepastebimai, o tai iš tikrųjų yra geras ženklas. Garsiai reklamuojami projektai ne visada pasiekia pažadėtus rezultatus. Svarbiausia, kad institucijos pradėtų ne nuo technologijos, o nuo klausimo – kokią konkrečią problemą norime išspręsti. Kai šis klausimas aiškus, dirbtinis intelektas tampa įrankiu, o ne tikslu savaime.