Sursa foto: World Economic Forum
Estonia s-a împrietenit deja cu inteligența artificială în administrație, dar probabil acest lucru nu ar trebui să ne surprindă, în condițiile în care țara este, de ceva vreme, “copilul teribil” al Europei în ceea ce privește digitalizarea în administrație: guvernul micuței țări baltice a trecut, în câțiva ani, de la doar patru la 130 de proiecte care folosesc AI. Estonia utilizează AI cu diverse scopuri – pentru a reintroduce șomeri pe piața muncii, pentru colectarea taxelor sau pentru a ghida navele care sparg gheața. Ott Velsberg, Chief Data Officer al Republicii Estonia, vorbește într-un interviu pentru Economedia despre proiectele în derulare, despre ce face tehnologia acum în administrație și cum îi poate ajute pe cetățeni, despre bugete și drumul înspre digitalizare. Interviul a fost acordat cu ocazia conferinței Economedia AI PLAY în business și administrație. Găsești toate articolele pe acest subiect aici.
Ott Velsberg, Chief Data Officer al Republicii Estonia, Ott Velsberg este responsabilul principal pentru date al guvernului estonian. El supervizează coordonarea strategică a științei datelor și a guvernanței datelor în Estonia, inclusiv în domenii precum inteligența artificială și datele deschise. Este, de asemenea, cercetător doctorand în cadrul departamentului de informatică al Universității Umeå și al Universității Uppsala. Cercetările sale se concentrează pe utilizarea sistemelor informatice în sectorul public, cu un accent deosebit pe utilizarea Internetului obiectelor (IoT).
Câteva declarații:
- Astăzi avem aproximativ 130 de proiecte cu AI pe care le-am desfășurat în cadrul administrației centrale.
- Avem o interoperabilitate standardizată a schimbului de date. În Estonia, folosim X-Road ca strat de schimb de date.
- Abordarea mea este că dacă folosim finanțarea publică, toată lumea ar trebui să beneficieze. Toată lumea le poate utiliza, poate continua să le dezvolte și așa mai departe.
- Utilizăm, de asemenea, achizițiile publice în ceea ce privește implicarea sectorului privat.
- în peisajul actual, guvernele trebuie să se schimbe. Acestea trebuie să înțeleagă că schimbările legate de inteligența artificială vor modifica complet modul în care funcționează.
- Dacă există servicii interconectate, nu ar trebui să ne așteptăm ca persoana să contacteze guvernul, ci mai degrabă guvernul ar trebui să ofere servicii persoanei în cauză.
- Folosim IA și în colectarea taxelor
- Dacă folosiți soluții open source, trebuie să vă asigurați că puteți avea încredere în soluție, că aceasta nu are dependențe care prezintă vulnerabilități de securitate
- Toată lumea trebuie să știe despre gândirea critică, gândirea analitică, despre rolul datelor, despre riscurile datelor.
Economedia: În primul rând, aș dori să îmi spuneți cum utilizează guvernul Estoniei inteligența artificială în serviciile publice. Știu că ați început acest lucru cel puțin în 2018, bănuiesc că pandemia a accelerat totul. Care sunt cele mai importante utilizări ale IA în sectorul public, în administrația publică?
Ott Velsberg: M-am alăturat guvernului Estoniei în 2018, în august, iar unul dintre domeniile în care am început să lucrez a fost IA. Pe atunci, nu aveam prea multă experiență. Aveam patru cazuri de utilizare a IA în cadrul guvernului însuși. Dar astăzi avem aproximativ 130 de proiecte pe care le-am desfășurat în cadrul administrației centrale. Pentru a vă oferi o scurtă prezentare generală, abordarea a fost aceea că IA va transforma modul în care funcționează guvernele. Și va afecta toate domeniile pe care vi le puteți imagina, de la sănătate la agricultură. Și acesta a fost de fapt unul dintre punctele esențiale. Nu ne-am concentrat doar pe un anumit domeniu în sine.
Și, ca să vă dau un exemplu: în cadrul agenției noastre de șomaj, utilizăm inteligența artificială pentru a le oferi oamenilor recomandări cu privire la modul în care să își îmbunătățească șansele de a se reîntoarce la muncă.
De asemenea, evaluăm riscul ca o persoană să devină șomer pe termen lung. În mod similar, analizăm care sunt locurile de muncă potrivite pentru persoana respectivă. Evaluăm acest lucru în termeni de eficiență, atunci când o persoană este încă angajată. În agricultură, o folosim pentru a înțelege dacă fermierii cosesc terenurile agricole, ce tip de culturi sunt cultivate. Identificăm înălțimile copacilor, gheața care taie clar în apă, pentru a ne ghida activitatea navelor de spargere a gheții. În silvicultură sau în legătură cu animalele, folosim tehnologia pentru a identifica diferitele animale din pădure, câte sunt. În domeniul transporturilor, o utilizăm pentru a identifica care sunt drumurile care sunt mai predispuse la accidente.
După cum vedeți, domeniul are deja un efect asupra tuturor. Unul dintre domeniile de bază cu care lucrăm, de asemenea, este tot ceea ce ține de tehnologia limbajului natural. Așadar, de la recunoașterea vocală la traducere automată, chiar acum finalizăm dezvoltarea corectorului cromatic în colaborare cu una dintre universitățile noastre. Am dezvoltat subtitrarea în timp real, pentru a le oferi oamenilor care se uită la televizor posibilitatea de a obține conținutul atunci când au probleme de auz sau când se uită la televizor doar în surdină, deoarece au copii și așa mai departe. Aceasta este o prezentare foarte rapidă.
Și există, desigur, și exemple mai simple, doar din clasificarea mea a cererilor cetățenilor. Care este emoția acestor cereri? Așadar, aș spune că există multe oportunități aici.
Iar în timpul pandemiei, de fapt, nu am asistat la o creștere atât de mare a dezvoltării inteligenței artificiale. Singura excepție a fost legată de serviciile pentru clienți. Deci, acolo, pe măsură ce oamenii aveau mai multe întrebări, mai multe solicitări, am folosit din ce în ce mai mult inteligența artificială pentru a înțelege care sunt principalele subiecte pentru care oamenii au contactat de fapt guvernul. Dacă au fost mulțumiți, care sunt principalele probleme și, de asemenea, pentru a-i ajuta în acest sens. Iar acest lucru a dat naștere, de asemenea, asistentului nostru virtual guvernamental. Așadar, toate acestea sunt, în esență, interconectate unele cu altele.
Ați avut o interoperabilitate a bazei de date înainte de a începe să implementați AI? Pentru că, în cazul României, bazele noastre de date nu sunt conectate. În mare parte, niciuna dintre ele. De exemplu, Ministerul de Finanțe are date diferite despre numărul de angajați față de Ministerul Muncii. Așadar, aceasta este o provocare uriașă pentru noi, având în vedere și faptul că populația noastră este de 20 de milioane de persoane.
Avem o interoperabilitate standardizată a schimbului de date. În Estonia, folosim X-Road ca strat de schimb de date. Așadar, aceasta este, în multe privințe, coloana vertebrală a modului în care funcționează guvernul. Deci aceasta este infrastructura pe care o folosim pentru a face schimb de date. Și acest lucru este de fapt obligatoriu. Așadar, toată lumea trebuie să folosească X-roads.
Și asta a fost înainte de a implementa soluțiile de inteligență artificială?
Absolut! Deci, în plus, ceea ce o dată cu ascensiunea IA a căpătat un fel de importanță sporită, dar și datorită abordării bazate pe date. Deci, analiza este guvernanța datelor. Vorbim de managementul datelor, în special legat de calitatea datelor, dar și de managementul metadatelor. Deci acestea sunt lucruri care acum au o importanță mai mare, dar și administrarea datelor și proprietatea asupra datelor. Întotdeauna am avut cerințe legate de proprietatea datelor (informații cu privire la cei care dețin datele și care sunt responsabili de ele, n.red.). Dar acum din ce în ce mai multe agenții au angajat de fapt persoane care sunt responsabile de întreținerea datelor în sine.
Așadar, ați început cu date de calitate și ați implementat inteligența artificială peste acestea?
În ceea ce privește calitatea datelor, avem cerințe pentru fiecare proiect. Ideea mea este să începem să facem, să dobândim experiență, să testăm, să vedem dacă datele sunt potrivite pentru scopul propus sau nu. Și, pe baza acestui lucru, puteți lua măsurile adecvate. Așadar, trebuie să lucrați cu calitatea datelor, dar pregătirea datelor ne ocupă uneori între 60 și 70% din timpul proiectului. Dar nu ar trebui să așteptați acel moment special în care totul este aliniat. Aveți date de calitate, aveți acces la date. Începeți prin a testa ceea ce aveți! Vedeți dacă este suficient pentru dezvoltare sau nu.
De asemenea, ne-ar interesa ce tip de soluții de inteligență artificială folosiți. Dezvoltați unele dintre ele in-house sau folosiți open source și soluții deja scoase? Cum vă explicați decizia sau alegerea făcută?
Așadar, abordarea mea a fost că atunci când am dezvoltat soluții noi înșine – când spun “noi înșine” înseamnă împreună cu companii partenere sau universități – atunci, dacă nu există niciun argument pentru care să nu o facem, atunci ar trebui să facem soluția în sine disponibilă public ca soluție open source. Astfel, ceea ce am dezvoltat poate fi implementat atât de sectorul privat, cât și de alte organizații din sectorul public.
În ceea ce privește utilizarea serviciilor existente, nu am făcut acest lucru prea mult. Este un lucru pe care l-am făcut în legătură cu, de exemplu, modelele lingvistice mari (LLM). Folosim Microsoft Azure, OpenAI, modelele GPT, în special 3.5, Turbomodel. Dar, în cele mai multe cazuri, ne dezvoltăm singuri. Există, de asemenea, o anumită reutilizare, dar aceasta este mai mică. Majoritatea lucrurilor pe care le-am dezvoltat le punem apoi la dispoziție.
Așadar, abordarea mea este că dacă folosim finanțarea publică, toată lumea ar trebui să beneficieze. Toată lumea le poate utiliza, poate continua să le dezvolte și așa mai departe.
Așadar, ați dezvoltat o echipă specială care ar crea o echipă foarte bine calificată, să spunem, IT, dezvoltatori sau specialiști în învățare automată sau inteligență artificială. Câte persoane sunt acolo?
Utilizăm, de asemenea, achizițiile publice în ceea ce privește implicarea sectorului privat. Oamenii sunt foarte calificați, desigur, deci sunt oamenii de știință și așa mai departe. Dar există, de asemenea, modele open source pe care le adaptăm la limba estonă, de exemplu, mai ales când vine vorba de recunoașterea vocală și așa mai departe. Așadar, atunci când există biblioteci, componente disponibile pe care le putem adapta pentru a le utiliza, atunci facem acest lucru. Dar, de multe ori, trebuie să le adaptăm la limba estonă.
Ne puteți explica de ce ați luat această decizie de a dezvolta soluții in-house?
În cele mai multe cazuri, nu avem nimic preexistent pe piață. Acesta este răspunsul scurt. Majoritatea proiectelor au fost proiecte de mică anvergură din punctul de vedere al domeniului de aplicare. Așa că, de multe ori, proiectele în sine durează patru sau maximum cinci luni. Atunci când facem sprinturi, acestea sunt sprinturi de două săptămâni doar pentru a testa un serviciu sau o componentă existentă.
Deci, ca să vă dau un exemplu, identificarea gheții în mare: nu există niciun serviciu existent pe care l-am fi putut folosi. Sau, în mod similar, când vine vorba de identificarea accidentelor de circulație, nu există nimic specific pe care să îl putem adapta. Da, s-au făcut lucruri, dar datele în sine sunt diferite. Atributele, tot restul, ceea ce se vizează motivul pentru care se întâmplă lucrurile, cum sunt ele, este diferit. Așa că trebuie să ne dezvoltăm propriul model.
Vă întrebam despre acest lucru pentru că în România avem un sector IT foarte dezvoltat. Știu că sună uimitor, având în vedere că țara noastră nu este digitalizată, sectorul nostru public nu este digitalizat. Așadar, există o oportunitate de colaborare acolo. Cum vedeți acest lucru?
Categoric. Așadar, colaborăm și cu sectorul privat. Luăm deciziile arhitecturale ale dezvoltării în sine împreună cu sectorul privat, în cea mai mare parte. De asemenea, în Estonia avem un sector privat foarte calificat. Așadar, aș recomanda cu siguranță colaborarea și cooperarea ca fiind o parte esențială atunci când doriți să faceți presiuni asupra guvernului. Iar în peisajul actual, guvernele trebuie să se schimbe. Acestea trebuie să înțeleagă că schimbările legate de inteligența artificială vor modifica complet modul în care funcționează. Așa că trebuie să te adaptezi, trebuie să te miști rapid și tehnologia va oferi, de asemenea, oportunități de a înlocui complet toate sistemele cu altele noi. Așa că eu văd acest lucru ca pe o temă pe care în România ar trebui cu siguranță să o aprofundați.
Cred că ați spus într-unul dintre interviurile dvs. anterioare că folosiți soluții de inteligență artificială pentru ca cetățenii să economisească timp. Puteți să ne dați câteva exemple despre cum economisesc timp cetățenii?
Da, absolut! Imaginați-vă cum ar fi să contactați diferite agenții guvernamentale atunci când aveți o problemă. De multe ori, nu știți ce persoană sau ce agenție este responsabilă în mod special. Astfel, de exemplu, în cazul agenției noastre de protecție a consumatorilor, transmitem automat e-mailul către persoana potrivită. În mod similar, ajutăm cu întrebările oamenilor. De asemenea, automatizăm sau facem ca guvernul să fie și mai proactiv și fără întreruperi. Aceasta este o parte esențială. Așadar, dacă există servicii interconectate, nu ar trebui să ne așteptăm ca persoana să contacteze guvernul, ci mai degrabă guvernul ar trebui să ofere servicii persoanei în cauză.
Dacă dispunem de toate datele relevante și știm că o persoană, de exemplu, ar trebui să primească anumite beneficii de la guvern, nu ar trebui să așteptăm ca persoana să ceară acel beneficiu. Mai degrabă, guvernul ar trebui să ofere și să notifice această oportunitate. Deci aceasta este mentalitatea care stă la baza acestui demers.
Avem o administrație publică uriașă în România. Sunt 1,2 milioane de persoane angajate în administrația publică, ceea ce reprezintă de fapt aproape cât populația Estoniei. Dar avem și 260.000 de persoane angajate tot în companiile de stat, care sunt separate. Deci avem aproape 1,5 milioane de persoane angajate într-un fel sau altul cu sectorul public și cu companiile acestuia. Nu știu dacă aceasta este o provocare în Estonia, dar cred că ar fi o provocare în România, că oamenii angajați în administrația publică s-ar simți amenințați de IA.
Deci cred că oamenii vor trebui poate să schimbe ceea ce fac în următorii ani. Oamenii se tem de multe ori. Dar în Estonia, când vine vorba de IA și de sectorul public, de fapt, ne lipsesc oameni care să lucreze. Așadar, dacă automatizați mai multe sarcini mai simple, mai de rutină, acest lucru le permite oamenilor să se concentreze pe activități mai semnificative. Știu că, după Lituania, Estonia are al doilea cel mai eficient sistem, în ceea ce privește numărul de oameni pe care îi avem. Astfel, guvernul nostru central are aproximativ 26.000 de persoane, mai mult sau mai puțin. Iar întregul sector public are împreună 100.000 de persoane. Deci, profesori, poliție și așa mai departe.
Și cred că, în ceea ce privește guvernul central, în multe domenii arătăm deja că totul se bazează pe o singură persoană, de multe ori. Așa că nu sunt sigur că putem înlocui complet oamenii.
Puteți să-mi spuneți cât a investit guvernul estonian în soluții de inteligență artificială? Care ar fi suma totală poate sau cea direcționată în acest scop în ultimii ani?
În administrația centrală, pentru anii 2022-2023, bugetul total pentru sectorul public a fost de 11,5 milioane de euro. Din acesta pentru dezvoltare, cercetare și dezvoltare, a mers aproximativ 80%.
Iar acest lucru include și cheltuielile pentru AI, dar nu numai?
Deci acestea includ și dezvoltarea. Deci nu prea mult. Așadar, bugetul nostru global a fost de 148 de milioane de euro. Dar o mare parte din această sumă a mers către sectorul privat. Am avut, de asemenea, o finanțare separată pentru tehnologie și resurse lingvistice. Deci a fost vorba de 4,5 milioane de euro în plus. Deci, dacă punem împreună tehnologia lingvistică și sectorul public, vorbim deja de mai mult de 16 milioane de euro. Dar apoi am avut și o linie separată privind datele deschise ale guvernului, care a fost de aproape 8 milioane de euro și așa mai departe. În sectorul privat, de exemplu, am sprijinit sectorul privat cu până la 56 de milioane de euro în domeniul roboticii și automatizării.
Puteți să-mi spuneți dacă soluțiile de inteligență artificială vă ajută la colectarea taxelor?
Da, folosim IA și în colectarea taxelor, identificând persoanele care sunt implicate în TVA, dar și cele care nu își plătesc taxele și așa mai departe.
Deci există o soluție de învățare care poate identifica persoanele pe baza a ce?
În ceea ce privește aceste aspecte specifice, despre cum identificăm oamenii, nu putem vorbi. Dar soluția în sine a îmbunătățit destul de semnificativ procentul de companii pe care le-am identificat. Iar în prezent, problema este că suntem foarte conștienți de companiile care fac evaziune fiscală și ne lipsesc oamenii pentru a le procesa efectiv pe toate. Așa că, acum, o altă inițiativă este un fel de concentrare a noastră pentru a ne îndrepta către companiile care au mai multe șanse de a recupera taxele sau banii. Astfel, înțelegând cine face evaziune, noua noastră problemă este pe cine ar trebui să urmărim mai întâi.
Și ultima chestiune despre care aș dori să discutăm: vedeți riscuri etice în implementarea soluțiilor de inteligență artificială în administrația publică?
Întotdeauna trebuie să iei în considerare încrederea și transparența, precum și un aspect de control uman. Nu le consider riscuri uriașe, ci mai degrabă aspecte de care trebuie să ții cont. În mod similar, confidențialitatea. Ceea ce mă îngrijorează cel mai mult este faptul că oamenii vorbesc despre toate principiile pe care trebuie să le urmezi. Dar, de multe ori, este dificil pentru diferite agenții să le pună în aplicare. Abordarea mea a fost că ne gândim că este un fel de abordare de inteligență artificială aplicată, prin care am dezvoltat un tracker de date care oferă o imagine de ansamblu asupra modului în care guvernul prelucrează datele personale și din ce motive. Astfel, puteți merge pe portalul guvernamental și puteți vedea dacă guvernul vă prelucrează datele personale și din ce motive. În mod similar, pentru controlul uman, am dezvoltat un serviciu de consimțământ, astfel încât să oferim oamenilor posibilitatea de a împărtăși datele guvernamentale privind sănătatea și serviciul de consimțământ. Astfel, puteți decide cine și din ce motive poate utiliza datele dvs. de sănătate guvernamentale. În mod similar, în acest moment derulăm proiectul pilot privind standardele de transparență algoritmică, pentru a oferi o imagine de ansamblu mai coerentă a ceea ce a făcut guvernul. Întotdeauna am cerut o evaluare a impactului asupra vieții private. Așa că, după cum puteți vedea, acestea sunt modalități practice. Trebuie să trecem de la principii, de la idei, la ceea ce trebuie să facă agențiile de fapt pentru a asigura fiabilitatea și transparența și așa mai departe.
Nu există provocări, de exemplu, atunci când se utilizează soluții open source precum ChatGPT? Poate că unii angajați pot împărtăși unele date private sau date sensibile?
Dacă folosiți soluții open source, trebuie să vă asigurați că puteți avea încredere în soluție, că aceasta nu are dependențe care prezintă vulnerabilități de securitate, de exemplu. În mod similar, când vine vorba de prelucrarea datelor personale, trebuie să o faceți în termeni de servicii. Dacă folosiți un serviciu, cum ar fi utilizarea furnizorilor de cloud public, atunci trebuie să vă asigurați că puteți avea încredere în furnizorul de servicii, că acesta îndeplinește cerințele dumneavoastră de securitate cibernetică și așa mai departe. Așadar, există întotdeauna aceste preocupări.
O ultimă întrebare: care sunt limitele în utilizarea soluțiilor de inteligență artificială în administrația publică?
Aș spune că cea mai mare limită este înțelegerea și imaginația oamenilor cu privire la ceea ce poate face IA. Așadar, expertiza și cunoștințele. Dar, în același timp, nu toată lumea trebuie să fie expertă, ci trebuie să aibă o înțelegere de bază a tehnologiei în sine. Acesta este un lucru pe care trebuie să îl avem cu adevărat. De asemenea, în cazul IA, trebuie să avem o alfabetizare de bază în materie de date în rândul întregii populații. Așadar, toată lumea trebuie să știe despre gândirea critică, gândirea analitică, despre rolul datelor, despre riscurile datelor. Așadar, toate acestea sunt aspecte pe care trebuie să ne asigurăm că oamenii le au.
Puteți descărca prezentarea lui Ott Velsberg, din cadrul conferinței Economedia, de aici.