Już nie tylko wielkie korporacje technologiczne, lecz także sektor publiczny rozwija i coraz częściej wykorzystuje sztuczną inteligencję – wynika z raportu „Iloraz sztucznej inteligencji”. Pandemia koronawirusa pokazała, że rewolucja oparta na SI przyniesie ludzkości nowe możliwości rozwoju. W wielu krajach rządy sięgnęły po pomoc sztucznej inteligencji, aby przewidzieć kierunki rozwoju pandemii. Wdrożenia w administracji to jednak dłuższy proces. – Jesteśmy skazani na wdrożenia sztucznej inteligencji – mówi Małgorzata Bonikowska, prezes ośrodka THINKTANK i Centrum Stosunków Międzynarodowych.
– Dużo się dzieje w temacie sztucznej inteligencji, ale mniej w sektorze publicznym niż w biznesie. Ma to swoje przyczyny, gdyż sektor publiczny to zamówienia publiczne, to pewne dodatkowe procedury i opór materii. Jednak jesteśmy skazani na to, żeby technologie były w naszym życiu i żeby te wdrożenia się dokonywały. Pandemia to przyspieszyła, aczkolwiek widzimy, że idzie to dość wolno, bo jest mnóstwo oporów, nieznajomości, braku wyobrażenia o takich wdrożeniach czy braku możliwości dokonywania zamówień – mówi agencji Newseria Innowacje Małgorzata Bonikowska.
Raport „Iloraz sztucznej inteligencji” przygotowany przez ośrodek THINKTANK wskazuje, że potencjał rozwoju SI rośnie z dnia na dzień. Po najnowsze rozwiązania technologiczne sięgają nie tylko największe korporacje, lecz również rządy czy instytucje publiczne. Europa Środkowo-Wschodnia dopiero goni w tym zakresie najbogatsze kraje Unii. Nie brakuje jednak innowacyjnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji stosowanych w sektorze publicznym.
– Raport pokazuje, że jest duża różnica pomiędzy stanem zaawansowania takich wdrożeń w Europie Środkowo-Wschodniej a pozostałą częścią Unii Europejskiej. U nas jest dziesięciokrotnie mniej takich przykładów niż w Europie Zachodniej – wskazuje prezes ośrodka THINKTANK i Centrum Stosunków Międzynarodowych.
Na Łotwie realizowany jest projekt, który dzięki sztucznej inteligencji ma opracować nową, opartą na analizie dużych zbiorów danych metodę wczesnego diagnozowania i leczenia raka płuc. W Rumunii SI usprawnia wypłatę środków unijnych dla rolników. W Chorwacji z kolei w sądach wykorzystuje się rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które precyzyjnie konwertuje dokumenty dźwiękowe na edytowalne teksty. W Polsce przykładem może być Grupa LOTOS, gdzie wszystkie kluczowe procesy biznesowe są sterowane przez systemy IT i OT. Dodatkowo obecnie do zwiększenia opłacalności przerobu ropy naftowej spółka sięgnęła po rozwiązania chmurowe wspierane przez sztuczną inteligencję.
– Sztuczna inteligencja to jest nic innego jak umożliwienie instytucjom lepszego procedowania i procesowania swojej wiedzy, pochodzącej z wewnątrz albo łatwo pozyskanej z zewnątrz. Poprzez komputery i algorytmy tę wiedzę można bardzo szybko zdobyć, ale też przeanalizować i wyciągnąć z tego wnioski. Można też wielokrotnie przyspieszyć procesy zarządcze i procesy pozyskiwania informacji – tłumaczy ekspertka.
Ranking gotowości rządów do wprowadzenia SI opracowany przez Oxford Insights i Międzynarodowe Centrum Badań nad Rozwojem (IDRC) ocenia, że Polska zajmuje 27. miejsce pod względem przygotowania do użycia sztucznej inteligencji w świadczeniu usług publicznych. Nasz kraj może więc już wkrótce wykorzystywać SI na szeroką skalę także w instytucjach publicznych.
– To, co przeszkadza, to przede wszystkim trudność w sformułowaniu zamówienia. Trzeba wypuścić przetarg, sformułować specyfikację. Ciężko jest to zrobić, kiedy mówimy o rzeczach zupełnie nowych i niewiele osób ma z tym jakiekolwiek doświadczenia. Drugą przeszkodą jest ta natury mentalnej. Nawet jak nas coś ciekawi, to nie zawsze widzimy praktyczne zastosowanie w naszej organizacji, przełożenie tego na konkretną sytuację, a w administracji publicznej jest to trudniejsze niż w firmach – wskazuje Małgorzata Bonikowska.
Sztuczna inteligencja daje ogromne możliwości, ale stanowi też zagrożenie. Nawet w krajach, które są liderami w rozwoju i zastosowaniach SI, regulacje są obecnie dopiero na etapie wypracowywania założeń.
– Pojawia się problem, gdzie jest ta granica, od której maszyna może podjąć decyzję np. nieetyczną. Ona może być słuszna z punktu widzenia opłacalności, monetyzowania, racjonalności, ale może być nieetyczna, niemoralna – zaznacza prezes ośrodka THINKTANK i Centrum Stosunków Międzynarodowych.
