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)用自動化、機(jī)器人流程自動化、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)用自動化、RPA（機(jī)器人流程自動化）、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)，并計劃在勞工部創(chuàng)建一個企業(yè)級數(shù)據(jù)平臺。在即將于2022年9月15日舉行的一個“政府中的AI”活動中，Sanjay將探討該部門的AI、自動化和數(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，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)代化計劃都致力于實現(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)展的第一項新興技術(shù)能力圍繞著自動化的使用——機(jī)器人流程自動化（RPA）。在過去的一年中，我們已經(jīng)推出了五個RPA機(jī)器人——這些軟件應(yīng)用程序被用于自動執(zhí)行基于規(guī)則的重復(fù)性行政任務(wù)——并且正在試運行另外六個RPA。目前，我們正在開發(fā)幾個供將來使用的RPA，并在整個勞工部的所有部門中探索更多的機(jī)會?？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值。我們正在進(jìn)行多個AI試點，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別服務(wù)。與此同時，我們也開始探索以合乎道德和負(fù)責(zé)任的方式設(shè)計和評估人工智能的做法，以便我們能夠更有信心地擴(kuò)展它。

為了推動我們的AI和自動化工作，我們的團(tuán)隊還通過創(chuàng)建Enterprise Data Platform（企業(yè)數(shù)據(jù)平臺）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《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)隊提供更好的情報、讓工作更安全的高質(zhì)量和及時的工人保護(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)項目的？

Sanjay Koyani：我們已經(jīng)開始通過我們的創(chuàng)新孵化器來識別項目，這有助于評估概念證明——展示風(fēng)險并根據(jù)現(xiàn)有工具對其進(jìn)行評估。這讓我們能夠擴(kuò)展我們當(dāng)前的試點計劃，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告、填寫表格或研究等行政任務(wù)。結(jié)果涉及到21財年開始開發(fā)的九個不同的機(jī)器人流程，五個已經(jīng)投入使用的機(jī)器人節(jié)省了數(shù)千小時的工作時間。

在數(shù)據(jù)和人工智能方面，公共部門有哪些獨特的機(jī)會？

Sanjay Koyani：我們的知名度更高，對政府現(xiàn)代化IT重要性以及IT如何影響多項政府服務(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。國會通過《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，并在七個關(guān)鍵 IT 領(lǐng)域?qū)C(jī)構(gòu)進(jìn)行評級。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)對各種潛在風(fēng)險。

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，為勞工部的就業(yè)和培訓(xùn)管理局（ETA）開發(fā)了一個新的用戶啟發(fā)網(wǎng)站，并通過納入AI增強(qiáng)了客戶體驗。因此，AI幫助改善了Apprenticeship.gov 上的候選人獲得/機(jī)會匹配。

另一個例子是我們使用AI支持的表格識別服務(wù)來加快受益人確定的速度。我們的團(tuán)隊評估了AI支持云技術(shù)能夠如何輔助索賠審查員評估福利表格的準(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，審查員們要花費大量時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。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刻。并非所有問題都可以通過技術(shù)解決。

另一個關(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)以及如何在整個機(jī)構(gòu)內(nèi)使用新技術(shù)。

歸根結(jié)底，對于勞工部來說，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)任地實施AI系統(tǒng)的10項原則。此外，在考慮使用AI系統(tǒng)時，隱私是一個重要的考慮因素。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）評估我們的值得信賴的AI試點用例，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)計并測試新模型，以評估我們?nèi)绾我愿?fù)責(zé)任的方式設(shè)計、開發(fā)和部署AI，這有助于提高透明度，讓人們對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測試計劃，這將有助于填補(bǔ)我們對舊有IT系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)代化改造的空白，并使用更多的自動化來實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。每項計劃都將讓我們能夠?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)為會有更多的解決方案幫助自動化響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)威脅并降低組織的風(fēng)險。

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。