Sztuczna inteligencja w sektorze publicznym

Chociaż sztuczna inteligencja stała się nieodłącznym elementem współczesności, tak naprawdę dopiero zaczynamy dostrzegać jej potencjał. Rewolucjonizuje ona nie tylko życie społeczne i gospodarcze, ale także sposób, w jaki instytucje publiczne służą obywatelom. Warto przyjrzeć się temu z bliska.

Wpływ AI na sektor publiczny

Sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) oparta o modele językowe (ang. large language model, LLM) potrafi analizować duże ilości danych, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje przy minimalnym udziale człowieka lub nawet bez jego udziału. Może wykorzystywać ją do poprawy jakości i efektywności usług publicznych takich, jak edukacja, zdrowie, bezpieczeństwo, transport czy administracja.

W każdym z tych obszarów AI pozwala znacznie obniżyć koszty operacyjne. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w usługach publicznych może sprzyjać także partycypacji obywatelskiej. W jaki sposób? Umożliwiając bardziej otwarty dialog między instytucjami a społeczeństwem.

– Rok 2023 to szczyt zainteresowania technologiami „sztucznej inteligencji”. Nowe narzędzia, szczególnie tzw. generatywnej sztucznej inteligencji, rozbudziły wyobraźnię i nadzieje na uproszczenie wielu żmudnych zadań oraz podniesienie jakości usług publicznych – mówi Ignacy Święcicki, kierownik Zespołu Gospodarki Cyfrowej Polskiego Instytutu Ekonomicznego.

Chatboty w służbie mieszkańcom miast

Podobnie jak w wielu innych krajach, tak i w Polsce AI staje się coraz popularniejsze i atrakcyjniejsze dla sektora publicznego. Jednym z najpowszechniej stosowanych rozwiązań w tej dziedzinie są różnego rodzaju chatboty. To programy komputerowe, które potrafią prowadzić rozmowy z ludźmi za pomocą tekstu lub głosu. Mogą być wykorzystywane przez obywateli jako interfejsy do komunikacji z urzędami i instytucjami publicznymi w celu:

• uzyskania informacji,
• składania wniosków,
• rezerwowania terminów w urzędach,
• zgłaszania problemów,
• wyrażania opinii.

Chatboty mogą zwiększyć dostępność i szybkość obsługi interesantów, a także zmniejszyć koszty i minimalizować liczbę ewentualnych błędów ludzkich. Przykładem skutecznego zastosowania tej technologii w sektorze publicznym jest Biuro Poznań Kontakt.

To miejska infolinia, która zapewnia mieszkańcom i turystom bezpośredni kontakt z aktualnymi informacjami z zakresu administracji i usług miejskich. Na co dzień pracujący w niej konsultanci muszą radzić sobie z wieloma wyzwaniami takimi, jak dynamicznie zmieniające się przepisy prawne, szeroki zakres tematów na jednej infolinii czy przekierowania do różnych jednostek administracyjnych.

Infolinia była szczególnie obciążona w czasie pandemii, kiedy mieszkańcy szukali informacji o zmieniających się zaleceniach epidemiologicznych, obowiązujących restrykcjach czy programie szczepień.

Sztuczna inteligencja odegrała wówczas kluczową rolę we wsparciu konsultantów. Dzięki wprowadzeniu usprawnień technologicznych bazujących na automatyzacji i uczeniu maszynowym, zyskali oni dostęp do jednolitej bazy wiedzy. W efekcie mogli oni udzielać odpowiedzi na pytania interesantów w sposób szybki i precyzyjny.

– Chatboty stały się popularnym narzędziem biznesowym, zatem nie dziwi zainteresowanie nimi również ze strony miast. (…) Sztuczna inteligencja zwiększa możliwości kreowania i zarządzania procesem interakcji pomiędzy miastem a jego mieszkańcami, zmierzając ku coraz większej immersyjności i personalizacji powstałych przy tym doświadczeń – podkreśla dr Dominika Kaczorowska-Spychalska, dyrektor Centrum Inteligentnych Technologii.

Sztuczna inteligencja w transporcie publicznym

Sztuczna inteligencja oparta na czujnikach IoT (ang. Internet of Things) może być wykorzystana do optymalizacji i zarządzania transportem publicznym. W jaki sposób? Między innymi poprzez:

• prognozowanie popytu i podaży,
• planowanie tras i rozkładów jazdy,
• monitorowanie ruchu i bezpieczeństwa na drodze/torach,
• personalizowanie oferty,
• wspieranie rozwoju pojazdów autonomicznych, czyli poruszających się bez kierowcy czy maszynisty.

Doskonałym przykładem zastosowania AI w transporcie publicznym jest analityka i redukcja awarii. Koleje niemieckie Deutsche Bahn wykorzystują AI do analizy danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu wykrywają potencjalne problemy na wczesnym etapie, zapobiegając kosztownym opóźnieniom czy zatorom kolejowym.

Sztuczna inteligencja pomaga również wykrywać i zapobiegać nadużyciom w transporcie publicznym. Używając zaawansowanych algorytmów i analizując dane na bieżąco, systemy oparte na sztucznej inteligencji skutecznie zwalczają nieetyczne zachowania pasażerów transportu publicznego, np. jazdę na gapę lub dzielenie się biletami. Z rozwiązaniem tym spotkać można się chociażby w Nowym Jorku czy Barcelonie.

Sztuczna inteligencja w kulturze i muzeach

Narzędzia AI można także wykorzystać w muzeach i teatrach do tworzenia i prezentowania oferty kulturalnej, rekonstruowania dzieł sztuki czy też popularyzowania kultury poprzez tworzenie interaktywnych i spersonalizowanych wycieczek, gier, quizów i rekomendacji. Przykładem użycia narzędzi AI w rekonstrukcji pamiątek przeszłości jest zakrojony na szeroką skalę projekt Common Grounds.

Pozwolił on ,,ożywić” starożytną Olimpię sprzed 2000 lat. Zdjęcia zrobione z poziomu ziemi i z lotu ptaka zostały przekształcone przez algorytmy AI w realistyczne modele 3D. Dzięki temu ludzie z różnych zakątków świata mogą zwiedzać miejsce starożytnych igrzysk olimpijskich przy wykorzystaniu gogli AR.

Innym znakomitym przykładem połączenia sztuki i AI jest projekt Surprise Machines. Celem tej inicjatywy muzealnej jest ,,ożywienie” pełnej kolekcji dzieł sztuki przechowywanej w zbiorach Muzeów Sztuki Harvarda. Liczy ona ponad 200 000 eksponatów.

Projekt ten rewolucjonizuje tradycyjne postrzeganie działalności muzeów, kładąc nacisk na interaktywność i emocjonalne zaangażowanie odwiedzających. Centralnym punktem jest wykreowanie efektu zaskoczenia u gości muzeum. Aby było to możliwe, stworzono specjalny interfejs AI, który integruje ruchy publiczności z ekspozycją. Odwiedzający mogą w ten sposób wpływać na to, jakie dzieła (i w jaki sposób) są im prezentowane. Każdej osobie zapewnia to wyjątkowe przeżycia.

Nowe technologie a oświata

Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji możliwe jest spersonalizowanie procesu nauczania, co skutecznie motywuje uczniów do bardziej zaangażowanej nauki. Przykładem efektywnego wykorzystania AI w edukacji są adaptacyjne platformy e-learningowe.

Zaawansowane algorytmy, wykorzystujące sieci neuronowe i uczenie maszynowe, identyfikują obszary wiedzy, które wymagają dodatkowego wzmocnienia. Dostosowują treści do indywidualnych potrzeb ucznia, uwzględniając jego wiek, poziom wiedzy oraz indywidualne zdolności.

Innym przykładem zastosowania modeli AI w edukacji jest program SoftMark, który ułatwia nauczycielom ocenianie egzaminów. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego wytrenowane na szerokim zestawie odpowiedzi uczniowskich. Są one zdolne rozumieć nie tylko słowa i liczby, ale także skomplikowaną semantykę zawartą w odpowiedziach.

Kiedy nauczyciel wprowadza zestaw odpowiedzi egzaminacyjnych do systemu, AI analizuje i ocenia pracę w czasie rzeczywistym w oparciu o kryteria ustalone wcześniej przez kadrę pedagogiczną. Program SoftMark jest obecnie testowany w St Andrew’s Junior College z siedzibą w Singapurze.

Diagnoza chorób wspomagana AI

W obszarze służby zdrowia sztuczna inteligencja ma potencjał, aby zwiększyć precyzję diagnozowania. Poprzez analizę wzorców w dużych zbiorach danych medycznych modele uczenia maszynowego są w stanie wspierać lekarzy w wykrywaniu chorób na wczesnym etapie, a w niektórych przypadkach nawet proponować potencjalne ścieżki leczenia.

Dodatkowo sztuczna inteligencja może usprawnić zarządzanie placówkami opieki zdrowotnej. W jaki sposób? Optymalizując rozkłady dyżurów, zarządzając zapasami leków i sprzętu, czy poprawiając zarządzanie dokumentacją pacjentów.

Doskonałym przykładem praktycznego zastosowania AI/ML w służbie zdrowia jest FOLLISCAN. To rewolucyjna technologia stosowana w położnictwie, dzięki której ginekolog i personel medyczny mogą zautomatyzować wiele czynności wykonywanych przez człowieka. Zadania, które „przejmuje” to oprogramowanie, to m.in. diagnozowanie problemów z kobiecą płodnością, a nawet leczenie niektórych chorób ginekologicznych. Sztuczną inteligencję w publicznej służbie zdrowia można wykorzystać też w:

• chirurgii – roboty operacyjne (takie jak system da Vinci) wspomagają lekarzy w przeprowadzaniu precyzyjnych i małoinwazyjnych zabiegów, skracając czas rekonwalescencji i zmniejszając ryzyko powikłań;
• stomatologii – systemy automatyzują procedury wszczepiania implantów dentystycznych, zapewniając lepsze dopasowanie i estetykę (np. system Yomi);
• opiece pielęgniarskiej – roboty takie jak TUG mogą dostarczać materiały i sprzęt medyczny prosto do pacjentów, oszczędzając czas i wysiłek personelu;
• rehabilitacji – egzoszkielety, np. HAL (ang. Hybrid Assistive Limb) pomagają pacjentom w odzyskaniu sprawności fizycznej po urazach, zabiegach lub chorobach.

Wyzwania związane z implementacją AI

Wdrożenie sztucznej inteligencji w sektorze publicznym może przynieść wiele korzyści, ale jednocześnie wiąże się z szeregiem wyzwań. Samorządy, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej i instytucje kultury powinny skupić się przede wszystkim na etycznym i odpowiedzialnym wykorzystaniu AI.

Wymaga to stworzenia odpowiednich regulacji prawnych, standardów jakości i zasad nadzoru. Kluczowe jest również zadbanie o bezpieczeństwo i ochronę danych, które są podstawą dla działania algorytmów AI. Dobre praktyki w tym zakresie obejmują stosowanie odpowiednich zabezpieczeń, szyfrowania i uwierzytelniania, a także opracowania strategii tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania po awarii.

Ważną rolę odgrywa edukowanie obywateli i podnoszenie kwalifikacji pracowników. Należy uświadamiać ich, czym jest AI i jak z niej bezpiecznie korzystać. Tylko wówczas sztuczna inteligencja może stać się sprzymierzeńcem w rozwiązywaniu problemów społecznych i zwiększaniu efektywności usług publicznych.