為了洞察數(shù)據(jù)更好地為公民服務(wù)，各機(jī)構(gòu)正在應(yīng)用自動(dòng)化、機(jī)器人流程自動(dòng)化、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)，更好地管理數(shù)據(jù)、改進(jìn)方法和工作流程。

政府里充斥著數(shù)據(jù)。為了洞察這些數(shù)據(jù)更好地為公民服務(wù)，各機(jī)構(gòu)正在應(yīng)用自動(dòng)化、RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）、ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）和AI（人工智能）等技術(shù)，以更好地管理數(shù)據(jù)、改進(jìn)方法和工作流程。這些機(jī)構(gòu)正在制定獨(dú)特的方法，在其數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境中使用新興技術(shù)，DOL（美國勞工部）就是其中的一員。

美國勞工部的首席技術(shù)官Sanjay Koyani和他的團(tuán)隊(duì)正在努力地整合負(fù)責(zé)任的AI、RPA和聊天機(jī)器人等各種創(chuàng)新技術(shù)，并計(jì)劃在勞工部創(chuàng)建一個(gè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)。在即將于2022年9月15日舉行的一個(gè)“政府中的AI”活動(dòng)中，Sanjay將探討該部門的AI、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)之旅，需要做些什么來探索文化變革的考慮因素，以及如何最好地識(shí)別問題和客戶需求，然后制定解決方案真正確定并解決這些問題。

在接受Forbes的預(yù)覽采訪時(shí)，Sanjay分享了勞工部如何在數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境中應(yīng)用AI和ML，在公共部門采用變革性技術(shù)所面臨的一些挑戰(zhàn)，以及美國勞工部如何看待值得信賴和負(fù)責(zé)任的AI。

你在利用數(shù)據(jù)和AI方面采用了哪些創(chuàng)新方法來幫助勞工部（DOL）？

Sanjay Koyani：所有的IT現(xiàn)代化計(jì)劃都致力于實(shí)現(xiàn)我們在聯(lián)邦I(lǐng)T解決方案中最優(yōu)的目標(biāo)，這支持了我們勞工部的使命，即增強(qiáng)為美國公眾提供的服務(wù)并提供更好的客戶服務(wù)以支持更加數(shù)字化的職場。

一年多之前，我們在技術(shù)、創(chuàng)新和工程（TIE）部門內(nèi)創(chuàng)立了一個(gè)新的分支機(jī)構(gòu)，它專門研究新興技術(shù)，為勞工部未來的技術(shù)創(chuàng)建以人為本的設(shè)計(jì)方法。我們推出并正在努力在全企業(yè)范圍內(nèi)擴(kuò)展的第一項(xiàng)新興技術(shù)能力圍繞著自動(dòng)化的使用——機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）。在過去的一年中，我們已經(jīng)推出了五個(gè)RPA機(jī)器人——這些軟件應(yīng)用程序被用于自動(dòng)執(zhí)行基于規(guī)則的重復(fù)性行政任務(wù)——并且正在試運(yùn)行另外六個(gè)RPA。目前，我們正在開發(fā)幾個(gè)供將來使用的RPA，并在整個(gè)勞工部的所有部門中探索更多的機(jī)會(huì)?？傮w目標(biāo)是讓員工將他們的能力聚焦在關(guān)鍵任務(wù)工作上，而不是基于行政的任務(wù)上，并為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等其他先進(jìn)技術(shù)奠定基礎(chǔ)。

在TIE中，我們也在探索如何更負(fù)責(zé)任地使用AI作為服務(wù)來提高績效并增加價(jià)值。我們正在進(jìn)行多個(gè)AI試點(diǎn)，我們正在云端進(jìn)行創(chuàng)新，通過使用本地AI支持功能來評(píng)估程序需求，如語音到文本、文本到語音、翻譯服務(wù)，以及提取文本和結(jié)構(gòu)化文檔以便更快做出決策的表格識(shí)別服務(wù)。與此同時(shí)，我們也開始探索以合乎道德和負(fù)責(zé)任的方式設(shè)計(jì)和評(píng)估人工智能的做法，以便我們能夠更有信心地?cái)U(kuò)展它。

為了推動(dòng)我們的AI和自動(dòng)化工作，我們的團(tuán)隊(duì)還通過創(chuàng)建Enterprise Data Platform（企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)）來增強(qiáng)我們的分析能力，以創(chuàng)新方式支持基于數(shù)據(jù)的決策。數(shù)據(jù)是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，因此我們正在投資數(shù)據(jù)管理和分析工具。使用配備給此計(jì)劃的Technology Modernization Funding（現(xiàn)代化資金），勞工部可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和高級(jí)分析能力，加強(qiáng)跨部門的數(shù)據(jù)共享和分享，并更快更好地做出決策。我們還可以推動(dòng)《Executive Order on Worker Empowerment（工人賦權(quán)行政命令）》的要素，為調(diào)查人員和政策團(tuán)隊(duì)提供更好的情報(bào)、讓工作更安全的高質(zhì)量和及時(shí)的工人保護(hù)數(shù)據(jù)。

你是從哪些領(lǐng)域開始數(shù)據(jù)和認(rèn)知技術(shù)項(xiàng)目的？

Sanjay Koyani：我們已經(jīng)開始通過我們的創(chuàng)新孵化器來識(shí)別項(xiàng)目，這有助于評(píng)估概念證明——展示風(fēng)險(xiǎn)并根據(jù)現(xiàn)有工具對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。這讓我們能夠擴(kuò)展我們當(dāng)前的試點(diǎn)計(jì)劃，看看它們是否可以解決其他問題并探索創(chuàng)新的解決方案。

我們最近使用的另一種策略是組織范圍內(nèi)的Bot-a-Thon，它幫助通知員工使用機(jī)器人，并了解它們可以如何幫助員工完成諸如報(bào)告、填寫表格或研究等行政任務(wù)。結(jié)果涉及到21財(cái)年開始開發(fā)的九個(gè)不同的機(jī)器人流程，五個(gè)已經(jīng)投入使用的機(jī)器人節(jié)省了數(shù)千小時(shí)的工作時(shí)間。

在數(shù)據(jù)和人工智能方面，公共部門有哪些獨(dú)特的機(jī)會(huì)？

Sanjay Koyani：我們的知名度更高，對(duì)政府現(xiàn)代化IT重要性以及IT如何影響多項(xiàng)政府服務(wù)的關(guān)注也更多。本屆總統(tǒng)政府已經(jīng)將包括數(shù)據(jù)和AI在內(nèi)的IT現(xiàn)代化作為優(yōu)先事項(xiàng)。國會(huì)通過《聯(lián)邦I(lǐng)T采購改革法案》（FITARA）繼續(xù)關(guān)注IT工作，該法案讓機(jī)構(gòu)的CIO控制IT投資，并在七個(gè)關(guān)鍵 IT 領(lǐng)域?qū)C(jī)構(gòu)進(jìn)行評(píng)級(jí)。網(wǎng)絡(luò)安全漏洞也讓人們重新關(guān)注AI能夠如何幫助公共部門減輕威脅并更快地應(yīng)對(duì)各種潛在風(fēng)險(xiǎn)。

你可以分享哪些成功應(yīng)用AI的用例？

Sanjay Koyani：我們根據(jù)以客戶為中心的設(shè)計(jì)，為勞工部的就業(yè)和培訓(xùn)管理局（ETA）開發(fā)了一個(gè)新的用戶啟發(fā)網(wǎng)站，并通過納入AI增強(qiáng)了客戶體驗(yàn)。因此，AI幫助改善了Apprenticeship.gov 上的候選人獲得/機(jī)會(huì)匹配。

另一個(gè)例子是我們使用AI支持的表格識(shí)別服務(wù)來加快受益人確定的速度。我們的團(tuán)隊(duì)評(píng)估了AI支持云技術(shù)能夠如何輔助索賠審查員評(píng)估福利表格的準(zhǔn)確性和欺詐行為，以便更快地做出決定。使用現(xiàn)有的云技術(shù)，我們訓(xùn)練AI模型從多個(gè)索賠表格中提取并組織數(shù)據(jù)，以便審查員更快地得到綜合信息。在此之前，審查員們要花費(fèi)大量時(shí)間人工整理并比較表格，而不是完全專注于受益人支持和更快的決策。

你能分享一些公共部門在AI和ML方面面臨的挑戰(zhàn)嗎？

Sanjay Koyani：我會(huì)談到一些挑戰(zhàn)。一是數(shù)據(jù)管理，這是勞工部的一大重點(diǎn)。雖然擁有大量數(shù)據(jù)是件好事，但你需要知道有哪些信息可用并且知道它們的使用方式。要想正確地使用AI和ML，你需要了解存在哪些數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分類，并讓機(jī)構(gòu)利益相關(guān)方就勞工部如何使用數(shù)據(jù)進(jìn)行更快、更好的決策保持一致。這需要對(duì)我們的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略進(jìn)行持續(xù)教育和投資。

以人為本的設(shè)計(jì)也是AI/ML的關(guān)鍵。因此，你必須確保與所有相關(guān)的利益相關(guān)方進(jìn)行溝通，以了解流程以及他們會(huì)如何使用該技術(shù)。這是決定AI/ML是否能解決問題的重要時(shí)刻。并非所有問題都可以通過技術(shù)解決。

另一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是文化接受度。文化變革可能很困難，因此請務(wù)必展示工作方面的好處、如何負(fù)責(zé)任地使用新技術(shù)以及如何在整個(gè)機(jī)構(gòu)內(nèi)使用新技術(shù)。

歸根結(jié)底，對(duì)于勞工部來說，全部門范圍的可擴(kuò)展性是長期目標(biāo)。因此，我們正在考慮文化和技術(shù)方面的因素，評(píng)估有效性，然后在我們成功的基礎(chǔ)上再接再厲。

你如何解決圍繞人工智能的隱私、信任和安全問題？

Sanjay Koyani：我們正在使用Responsible AI Framework來確保以值得信賴的方式使用AI。勞工部正在就此與非營利性從業(yè)者和政府主題專家合作，以終結(jié)AI算法開發(fā)中的偏見，并幫助我們駕馭創(chuàng)造安全AI的復(fù)雜環(huán)境。

此外，我們目前已經(jīng)制定了多項(xiàng)政策和程序來幫助解決安全問題。其中包括健全的治理政策和從一開始就考慮了安全性的整體戰(zhàn)略。

在《Executive Order on Responsible AI》（負(fù)責(zé)任人工智能的行政命令）中，OSTP（白宮科技政策辦公室）概述了負(fù)責(zé)任地實(shí)施AI系統(tǒng)的10項(xiàng)原則。此外，在考慮使用AI系統(tǒng)時(shí)，隱私是一個(gè)重要的考慮因素。我們不僅希望確保我們沒有引入偏見，而且我們還希望確保那些信息包含在數(shù)據(jù)中的人的隱私得到保護(hù)。我們在這方面遵守聯(lián)邦法規(guī)并采用了專門的隱私評(píng)估。

你是如何培養(yǎng)人工智能技術(shù)人才的？

Sanjay Koyani：我們正在構(gòu)建企業(yè)架構(gòu)和IT治理流程，以支持所有新興技術(shù)解決方案的使用。這將有助于確保工具的一致性，以支持機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)需求和標(biāo)準(zhǔn)化流程。我們培養(yǎng)AI技術(shù)人才的另一種方式是通過教育、培訓(xùn)和聘用主題專家。例如，我們最近讓一位總統(tǒng)創(chuàng)新研究員（PIF）評(píng)估我們的值得信賴的AI試點(diǎn)用例，這些用例支持政府關(guān)于促進(jìn)在聯(lián)邦政府中使用值得信賴的人工智能的行政命令。我們的PIF讓我們能夠與機(jī)構(gòu)專家合作設(shè)計(jì)并測試新模型，以評(píng)估我們?nèi)绾我愿?fù)責(zé)任的方式設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署AI，這有助于提高透明度，讓人們對(duì)AI擴(kuò)展充滿信心。

未來幾年你最期待哪些人工智能技術(shù)？

Sanjay Koyani：我期待看到更多負(fù)責(zé)任的AI測試計(jì)劃，這將有助于填補(bǔ)我們對(duì)舊有IT系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)代化改造的空白，并使用更多的自動(dòng)化來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。每項(xiàng)計(jì)劃都將讓我們能夠?qū)⑵髽I(yè)架構(gòu)變得更成熟，并使用新興技術(shù)。

我很高興看到的另一個(gè)AI協(xié)助的領(lǐng)域是網(wǎng)絡(luò)安全。鑒于不斷變化的環(huán)境以及保護(hù)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)解決方案的資源方面持續(xù)面臨的壓力，我認(rèn)為會(huì)有更多的解決方案幫助自動(dòng)化響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)威脅并降低組織的風(fēng)險(xiǎn)。

在即將于2022年9月進(jìn)行的演講中，Sanjay將深入探討上面討論的一些主題，并分享他的團(tuán)隊(duì)在整合負(fù)責(zé)任的 AI、RPA 和聊天機(jī)器人等創(chuàng)新技術(shù)方面的工作亮點(diǎn)。