A mund ta bëjë Inteligjenca Artificiale më efektive qeverisjen jofunksionale?

Azia tregon potencialin dhe rreziqet e Inteligjencës Artificiale në sektorin publik, shkruan The Economist

Sa ligje dhe rregullore duhen për të qeverisur një arkipelag me 287 milionë banorë, të shpërndarë në rreth 13,500 ishuj dhe që shtrihet në më shumë se 5,000 kilometra?

Për Indonezinë, përgjigjja është 251,232. Megjithatë, shumë shpesh kjo mori burokratike vetëm sa i përkeqëson problemet e vazhdueshme, nga korrupsioni i përhapur te rritja e ngadaltë ekonomike.

Indonezia është një shembull i qartë i një sfide të përbashkët për vendet më të varfra dhe me popullsi të madhe të Azisë. Qeveritë duhet të menaxhojnë ekonomi komplekse dhe t’u ofrojnë shërbime shoqërive të larmishme, me burime të kufizuara.

Zyrtarët në të gjithë rajonin prej kohësh i janë drejtuar teknologjisë digjitale për t’i bërë operacionet e tyre më transparente dhe më efikase. Megjithatë, Indonezia ka krijuar më shumë se 27,000 platforma dhe aplikacione digjitale të sektorit publik, me pak rezultat.

Tani, shpresa është që Inteligjenca Artificiale të arrijë më shumë.

Modelet e Inteligjencës Artificiale mund të ndihmojnë në forcimin pikërisht të atyre kapaciteteve që u mungojnë shpesh shteteve të varfra. Ato janë të afta të analizojnë sasi të mëdha të dhënash, nga deklaratat tatimore te rendimentet bujqësore, me kosto relativisht të ulët.

Nëse përshtatet siç duhet me kushtet lokale, Inteligjenca Artificiale mund t’u mundësojë vendeve në zhvillim të bëjnë “brenda një dekade atë që përndryshe mund të kërkonte një shekull”, argumenton Banka Botërore.

Eksperimentet me Inteligjencën Artificiale në sektorin publik në pjesët më të varfra të Azisë kanë qenë deri tani premtuese, ndonëse të kufizuara. Merrni si shembull gjykatat në Pakistan, të cilat përballen me një stok prej më shumë se 2 milionë çështjesh të pazgjidhura.

Në vitin 2024, gjyqtarëve të gjykatave të shkallës së parë iu dha akses në JudgeGPT, një asistent me Inteligjencë Artificiale gjeneruese, i mbështetur në legjislacionin dhe vendimet gjyqësore të Pakistanit.

Mjeti i ndihmoi gjyqtarët me kërkimin ligjor, përmbledhjen dhe hartimin e dokumenteve. Ata që e përdorën arritën të përfundonin rreth 6.3% më shumë çështje në vit. Shpejtësia më e madhe nuk nënkuptoi cilësi më të ulët: norma e apelimeve nuk u rrit.

Në mënyrë të ngjashme, në Indi, ku ngarkesa e prapambetur e çështjeve gjyqësore është edhe më e madhe, Adalat AI, një startup, pretendon se mjetet e tij të transkriptimit dhe softuerët për përpunimin e dokumenteve kanë ulur kohën e trajtimit të çështjeve me 30-50% në 11 shtete indiane.

Përfitimet më të mëdha mund të vijnë nga ndihma që Inteligjenca Artificiale u jep qeverive për të bërë parashikime më të sakta, thotë Indermit Gill, kryeekonomisti i Bankës Botërore.

Vjedhjet e përhapura dhe infrastruktura e dobët ua bëjnë të vështirë kompanive të energjisë elektrike në vendet e varfra të parashikojnë kërkesën.

Inteligjenca Artificiale mund t’i ndihmojë ato të bëjnë hapa të mëdhenj përpara, thotë Mohak Mangal, bashkëthemelues i Pravah, një startup që po ndihmon kompanitë e energjisë në gjashtë shtete të Indisë ta shpërndajnë energjinë në mënyrë më efikase.

Në Telangana, një shtet në jug të Indisë, një studim i fundit zbuloi se parashikimet e musoneve të përmirësuara me Inteligjencë Artificiale i ndihmuan fermerët të kursenin deri në 42,000 rupi (560 dollarë) gjatë një sezoni bujqësor, ekuivalenti i pagës minimale për tre muaj në rajon.

Zyrtarët e mbingarkuar shpresojnë se Inteligjenca Artificiale mund t’i ndihmojë të përballojnë një sfidë të kahershme: shpërndarjen më të saktë të përfitimeve sociale.

Për shembull, një program i madh ndihme ushqimore që drejtohet nga qeveria indoneziane arrin te më pak se 50% e përfituesve të synuar, sipas SMERU Research Institute, një qendër studimore vendase.

Një projekt pilot në Banyuwangi, një qytet-port në lindje të Javës, përdori Inteligjencën Artificiale për të analizuar të dhëna nga baza të ndryshme qeveritare dhe për të ndihmuar në verifikimin e së drejtës së përfituesve për ndihmë; një studim i porositur nga qeveria zbuloi se sistemi i ri e uli kohën e nevojshme për regjistrimin e përfituesve nga 75-200 ditë në më pak se një ditë.

Qeveria shpreson ta shtrijë nismën në pjesën tjetër të vendit deri në fund të vitit.

Por përdorimi më i gjerë sjell rreziqe. Varfëria mund të jetë dinamike, e lidhur me kushtet specifike lokale dhe e vështirë për t’u matur, theksojnë studiuesit e SMERU. Më shumë se 9,000 familje kundërshtuan kategorizimin fillestar të bërë nga Inteligjenca Artificiale në Banyuwangi.

Studiuesit në Bangladesh testuan nëse një model i të mësuarit makinerik, i trajnuar mbi përdorimin e telefonave celularë, mund të analizonte të dhëna mbi rimbushjet telefonike, modelet e telefonatave dhe lëvizshmërinë për të përmirësuar përzgjedhjen e përfituesve të një programi transferimesh në para.

Vetëm 32% e familjeve që modeli identifikoi rezultuan të kualifikuara, çka do të thotë se më shumë se dy të tretat e fondeve të programit shkuan te familje që nuk duhej t’i kishin përfituar.

Gjetje të tilla nxjerrin në pah sfidën më të madhe me të cilën përballen vendet e varfra gjatë përdorimit të Inteligjencës Artificiale: vendet që kanë më shumë nevojë për teknologjinë për të plotësuar kapacitetet e shtetit janë po ato që nuk kanë kapacitetet e nevojshme për ta përdorur teknologjinë në mënyrë të sigurt dhe efektive, si dhe për të zhvilluar modelet e tyre.

Në një anketë të Bankës Botërore me zyrtarë nga afro 60 vende, rreth 80% e atyre nga vendet me të ardhura më të ulëta thanë se nuk kishin fare mjete, ose kishin vetëm mjete bazë, për të vlerësuar performancën e eksperimenteve të tyre me Inteligjencën Artificiale.

Qeverive mund të mos u pëlqejë ideja që shërbimet publike thelbësore të mbështeten në teknologji të kontrolluar nga fuqi të huaja, megjithatë shumica e vendeve të varfra duhet të mbështeten te modelet më të avancuara të zhvilluara në Amerikë ose Kinë.

Banka Botërore rekomandon përdorimin e sistemeve të ndërveprueshme, që mbështeten te furnizues nga vende të ndryshme, dhe nisjen me përshtatjen e modeleve më të thjeshta me kushtet lokale. Z. Gill mendon se disa pjesë të Azisë, si shtetet jugore të Indisë dhe vendet e Azisë Juglindore, janë të pozicionuara mirë për ta bërë këtë.

Për të pasur sukses, shtetet më të varfra do të duhet të përqendrohen te proceset më pak të dukshme të prapaskenës.

Kjo përfshin elemente bazë, si përmirësimi i cilësisë së të dhënave, trajnimi i zyrtarëve dhe prokurimi i teknologjisë në mënyrë të arsyeshme, thotë Shahrukh Wani, i cili drejton partneritetet për Inteligjencën Artificiale në International Growth Centre, institut kërkimor britanik.

JudgeGPT është një shembull domethënës: përfitimet e dukshme u shfaqën vetëm kur aksesimi i modelit u shoqërua me trajnim të posaçëm për mënyrën e përdorimit; kur gjyqtarëve iu dha mjeti së bashku me një kurs të përgjithshëm juridik, produktiviteti i tyre nuk ishte më i lartë se më parë.

Nëse shtetet nuk krijojnë më parë bazat e nevojshme, Inteligjenca Artificiale mund të përfundojë vetëm duke e thelluar edhe më shumë ngërçin burokratik.