Tehisintellekti kasutamine avalikus sektoris

Tehisintellekt (TI) on tehnoloogiate kogum, mis võimaldab arvutisüsteemidel õppida, järeldada ja teha otsuseid ilma otsese inimsekkumiseta . Avalikus sektoris on TI kasutamine viimastel aastatel oluliselt kasvanud, mõjutades riigihaldust, poliitikakujundamist ja avalike teenuste pakkumist. Selle eesmärk on tõsta tõhusust, vähendada halduskoormust ja parandada kodanikele osutatavate teenuste kvaliteeti. Vastavalt Euroopa Komisjoni ühisuuringukeskuse raportile rakendab üle poole Euroopa Liidu liikmesriikidest juba tehisintellekti lahendusi maksuametite, sotsiaalhoolekande ja transporditeenuste valdkonnas . Samas nõuab avalik sektor TI kasutamisel suuremat läbipaistvust, eetilisust ja õiguspärasust võrreldes erasektoriga .
Rollid ja eesmärgid avalikus sektoris.
Tehisintellekti kasutamine avalikus sektoris hõlmab nii administratiivsete protsesside automatiseerimist kui ka strateegilist otsustustoetust ja ressursikasutuse parandamist. Rutiinsete tööde, näiteks andmesisestuse, dokumentide töötlemise ja menetluste automatiseerimist rakendatakse laialdaselt robotprotsesside automatiseerimise (RPA) kaudu; edu sõltub seejuures protsesside sobivusest, töötajate vastuvõtlikkusest ja muutuste juhtimisest . TI eesmärgiks on avalike teenuste tõhususe suurenemine, läbipaistvuse kasvatamine ja vastutuse tugevdamine, sealhulgas riigihangetes ja ressursside jaotuses. Rahvusvahelised juhisdokumendid rõhutavad valitsemisraamistiku tähtsust, sealhulgas selgeid rolle, riskijuhtimist, algoritmilist läbipaistvust ja mõjuhinnanguid, et tagada rakenduste usaldusväärsus ning sotsiaalne tunnustatus .
Rakendused.
Avalikus sektoris kasutatakse tehisintellekti rahanduses ja maksuhalduses riskipõhise kontrolli ning pettuste tuvastamise parandamiseks: masinõppemudelid aitavad suunata auditivalikut, vähendades juhuslikkust ja suurendades tõenäosust avastada mittevastavusi, mis omakorda tõstab järelevalve tõhusust ja tulukust . Transpordisüsteemides rakendatakse sügavõpet liiklusvoogude lühiajalise prognoosi ja planeerimise jaoks. Ruumi- ja ajaseoste arvestamine suurte andmemahtude põhiselt võimaldab optimeerida ristmike juhtimist (näiteks fooritsükkleid), vähendada ummikuid ja toetada linnaliikluse planeerimist .
Väljakutsed ja riskid.
Tehisintellekti kasutamine avalikus sektoris toob kaasa mitmeid väljakutseid, mis on seotud läbipaistvuse, vastutuse ja usaldusega. Peamine risk seisneb selles, et kui süsteem teeb otsuse inimese asemel, peab olema selge, kuidas see otsus kujunes ja kes selle eest vastutab . Läbipaistvuse puudumine võib vähendada kodanike usaldust riigi vastu ja tekitada küsimusi õiglusest. Oluliseks probleemiks on ka algoritmiline kallutatus, mis võib tekkida, kui mudelid tuginevad ebatäielikele või kallutatud andmetele. Avalikus halduses, kus otsused mõjutavad otseselt inimeste elu, võib selline kallutatus viia diskrimineerivate tulemusteni, näiteks tööpakkumiste või toetuste määramisel. Samuti on väljakutseks õigusraamistiku ebaselgus – kuigi Euroopa Liidu tehisintellekti määrus hakkab looma ühtseid standardeid, jäävad vastutuse ja andmekaitse piirid paljuski tõlgendamisele avatuks . Avaliku sektori jaoks on võtmetähtsusega avaliku usalduse säilitamine. Inimkesksus, aruandekohustus ja eetiline järelevalve peavad jääma tehnoloogilise arengu keskmesse. Eesti näide näitab, et efektiivsuse ja õiguskindluse vahel tuleb leida tasakaal – vaid siis saab tehisintellekti rakendada viisil, mis suurendab nii haldussuutlikkust kui ka kodanike õiglustunnet .
Tehisintellekti kasutamine Eesti avalikus sektoris.
Eestis juhib tehisintellekti kasutamist “Krattide strateegia”, mille eesmärk on soodustada automatiseeritud otsustusprotsesside tegemist ning parandada avalike teenuste tõhusust ja kättesaadavust. Krattide strateegiast on kõige levinum Bürokratt, mis on Eesti avaliku sektori asutuste veebilehtedel olevate juturobotite võrgustik. Eelkõige aitab Bürokratt inimestel veebilehtedelt infot leida ning vajalike teenuseid kasutada . Eesti avalikus sektoris kasutatakse tehisintellekti lahendusi mitmetes valdkondades — maksuhalduses, õiguskaitses, transpordikorralduses, tervishoius ja tööpoliitikas. Näiteks rakendab Maksu- ja Tolliamet tehisintellekti maksupettuste tuvastamiseks ning Töötukassa tööotsijate ja tööandjate sobitamisel . Samuti kasutatakse Eestis tehisintellekti hariduses, näiteks TI-Hüpe ning Digipööre hariduses programmide raames.