5、公共部门人工智能的应用挑战与应对策略

公共部门人工智能的应用挑战与应对策略

1. 人工智能在公共部门的发展现状

人工智能（AI）在公共服务运营和个人与公共部门组织互动方面的影响力迅速增长。机器学习（ML）作为AI最流行的子领域，在公共部门的应用也日益广泛。然而，ML算法所依赖的历史数据集由人类生成和管理，容易受到各种偏见和刻板印象的影响，可能导致不道德或可疑的决策。

目前，AI的发展主要受私营部门推动，其算法设计更侧重于经济利益，这给公共部门带来了巨大挑战。公共部门在快速有效采用最新算法、软件和平台时，面临着一系列基本问题，例如：
- 是否有工具和技术来理解和评估ML算法训练数据集中潜在的偏见和刻板印象？
- 当ML决策系统在无法访问其训练数据集的情况下提供使用时，如何评估决策过程是否符合规范价值？
- 当这些系统持续使用时，如何建立合理、透明和客观的流程，以确定其决策是否值得继续使用？
- 如何设计有效的人机协作系统，既能利用ML自动化的优势，又能避免有偏见和不道德的ML带来的危害？

为了深入探讨这些问题，我们将关注公共卫生、警务和移民三个公共部门政策领域。这些领域具有较高的政治关注度，且AI应用可能带来重大的人力成本。

2. 公共卫生领域的AI挑战

2.1 AI作为专家监督的替代

临床决策支持系统（CDSS）是AI技术在医疗实践中的自然切入点。自20世纪80年代使用以来，CDSS在提高诊断一致性和准确性、减少人工错误方面取得了巨大成功。然而，随着AI的发展，CDSS的功能不断扩展，可能会逐渐将决策权从医疗从业者转移到机器上。即使医疗从业者能够推翻AI的建议，也可能会越来越困难。此外，从私营部门采购CDSS用