发布时间:2021年03月12日

推动人工智能应用的加速、扩大和普及


《推动公共部门人工智能(AI)与智能自动化(IA)应用的加速、扩大和普及,引领新常态发展》一文于2021年3月10日由OpenGov首次发表

推动公共部门人工智能与智能自动化应用的加速、扩大和普及,引领新常态发展

人工智能(AI)和智能自动化(IA)在新加坡乃至全世界都不是什么新鲜事物了。许多政府机构在各自的运营流程中都采用了某种形式的人工智能或智能自动化。近年来,新冠疫情的爆发更是加速了这一趋势。

人工智能和智能自动化已经进入了我们的生活,并将长期存在于我们的世界。事实证明,公共部门的智能化和自动化转型,对于为公民提供更高效、更有效的体验至关重要。目前我们面临的挑战在于,如何让这些技术融入各类服务的程序和流程中,以及如何使这些技术适应特定机构和职能,并能够加以改进。

人工智能和智能自动化是企业数字化转型的基石,可应用于程序自动化,来确保某些人工操作不再需要人工完成。这有助于让员工专注于其他需要更多人工干预的可交付成果,从而促进生产力的提升。对于公共部门来说,人工智能和智能自动化可以提高效率和效力——以更低的成本和更快的速度提供公民服务,从而为机构和民众带来更好的整体体验。

然而,由于组织机构内部对相应技术的不熟悉及技能匮乏,公共部门无法充分受益于人工智能和智能自动化技术。要想充分发挥人工智能和智能自动化的潜力,公共部门必须扩大人工智能的实施,并推动机构内部企业职能的民主化。

这成为了OpenGovLive期间讨论的焦点所在!3月10日,来自新加坡各公共机构的数字化方面的高管,共同参与了主题为“人工智能和智能自动化将成为新常态下公共部门成功的关键”的虚拟早餐洞察会。

疫情如何加速了人工智能和智能自动化的应用?

Mohit Sagar:在新常态下,人类与机器人的合作更为紧密

OpenGov亚州集团董事总经理兼总编辑Mohit Sagar先生在开场致辞中强调,人工智能和智能自动化已经进驻我们的生活数年了。事实上,私营企业和公共部门都已在部署相关技术。当我们探索具有深远影响的新技术时,总会伴有失败的风险,人工智能和智能自动化也不例外。但是,与此同时,各企业或机构也并不会面临要快速或全面应用这些技术的巨大压力。

然而,突如其来的新冠疫情大大加速了企业对于快速、全面部署人工智能和智能自动化的需求。Mohit坚信,假如这些企业不这么做的话,就不可能应对得了疫情。

在别无选择的情况下,大多数政府机构都将自动化和人工智能的应用纳入其流程,从而实现新常态下更好的人机互动。Mohit注意到,随着这些大规模部署不断推进,同时又有迫切的需求在前,对人工智能和智能自动化等新技术抱有的踟蹰或恐惧开始减退,不过,仍然是前路漫漫。

要让自动化和人工智能完全被接收,唯一的途径是让其普及。这意味着,企业里的每一个人,甚至那些不知道如何写代码的人,都要囊括进来。同时,这也意味着,当数字化的劳动力开始投入工作时,必须重新分派人力资源去处理需要人类智慧和反应的任务。

至关重要的是,企业要帮助员工认识到,人工智能和智能自动化只是供他们使用的工具,而不是要替代他们。这样也有助于创造出高接受度的开放环境,让员工真心地想要尝试新事物。当然,这些说起来虽然容易,做起来可能会很难。

Mohit在结束演讲时强调,推广人工智能和智能自动化会是一段漫长的旅程,企业必须找到适合的合作伙伴来帮助其实施适合的自动化战略——有相关领域经验、知道需要做什么的合作伙伴。

人机合作的扩大和普及

Ravi Bedi:人类赋能机器,而机器又使人类更强大

新冠疫情促使人类和机器的合作不断深化。这是恩士迅(NCS)集团人工智能NEXT解决方案部门负责人兼实践组长Ravi Bedi的核心观点。他在与新加坡公共部门的杰出代表们讨论时阐述了这一观点。

Ravi认为新冠疫情是自动化的重要催化剂。此外,他还补充道,这是公共部门和私营企业合作的绝佳机会。我们现在需要的是一个能够以最自然的方式将人工智能和智能自动化带给每一位公民的规划图。人工智能和自动化不应被视为或成为人们的障碍,而应成为人们日常生活中的积极部分。

他提供的统计数据表明,在疫情爆发之前,新加坡对自动化的想法就持开放态度。毫无疑问,在后疫情时代,人工智能和智能自动化的部署更将突飞猛进。这不仅是基于当下应对疫情肆虐的紧迫需要,也是为应对下一场可能发生的全球性危机而做好准备。

此外,新加坡最近的预算拨款和方案表明,人工智能的理念在本国度持续受到认可,也印证了人工智能将在长期经济复苏中发挥关键作用。

目前,全球仅有八分之一的政府还没有实施任何形式的数字化转型,而这并不足为奇。反之,一些机构在经历多次的试点和失败之后,认定人工智能和智能自动化其实难负盛名。Ravi解释道,这种现象在业内被称为“人工智能流沙陷阱”,指的是不成熟的实验项目过早地规模化,这样往往会导致失败。

Ravi认为,各方代表应思考如何才能团结整个社会的力量,让各组织机构和政府在推进这一转型的关键叙事上达成一致,这一点至关重要。Ravi还进一步提出,创新的扩散必须从学校层面开始。

Ravi承认,公共部门并不缺乏创意,而是缺乏执行力。他们不敢以更广泛的、预先有所规划的方式去部署行动。此外,他们也没有普及的实施流程方法。以上种种限制正是阻碍公共部门满足当下公众期望的根源。

他强调,人工智能和智能自动化项目并不代表着人类和机器人之间是竞争关系。事关规模和发展。人类必须继续去做会做的事情,并不断拓展规模;机器也必须要基于获得的赋能去不断完成任务。人类天生具有领导、创造、判断和即兴发挥的能力,而机器则会进行处理及衡量、预测及衡量,然后进化。缺少的要素或效率正是人机合作正在努力实现的方向。人类赋能机器,而机器又使人类更强大。

Ravi在结束演讲时表示,关键不在于数据科学家、工程师或数字转型负责人正在做什么。对企业而言,关键的领域在于要通过区分人类和机器在企业中的角色,来确定人机合作中缺失的中间区域。

人工智能和智能自动化在危机中的运用

Pascale Fung:政府必须应用人工智能和智能自动化,以便于在疫情期间提供服务

在Ravi之后上台发言的是香港科技大学(HKUST)人工智能研究中心(CAiRE)主任冯雁教授。

冯教授首先谈到了香港政府推出的许多抗疫举措,如提倡带口罩、封锁疫区、检测体温、密接追踪和接种疫苗等。香港科技大学一直走在疫情防控措施的创新前沿。

为了帮助政府说服公众相信戴口罩的效用,香港科技大学开发了一种可视化工具,用于展示戴口罩对阻止病毒传播的积极作用。为了帮助科学家加速疫苗开发,他们还创建了一个疫苗数据分析工具用于匹配病毒的序列,并可供全世界使用。

香港科技大学还拥有全球首款新冠病毒快速检测试剂盒,出结果的时间创造了新的记录。在他们的支持下,密接追踪隔离应用也得以实施。

目前还有一个亟需关注的复杂领域是心理健康。由于长期的隔离措施,市民的心理健康问题备受关注,这不是香港独有的问题,在世界各地都是如此。为此,香港科大设计了一个人工智能驱动的虚拟助手,可以与隔离中的公民交谈以评估他们的心理健康状态,并通过深度学习技术以同理心回应。这些人工智能组件可以帮助隔离中的人与他人互联。

在她的总结致辞中,冯教授对各政府官员提出了一项挑战——敦促他们充分利用人工智能和智能自动化等目前已有的技术来应对新冠疫情,并处理疫情后的遗留问题。

调研问题与讨论

聆听了演讲嘉宾引人入胜、内容翔实的发言之后,会议进入到调研问题的互动讨论环节。第一个问题涉及到,各与会代表的人工智能和智能自动化战略的主要目标是什么。

超过65%的代表认为,强化业务流程是他们的主要目标。一位来自JTC公司的总监表示,JTC仍处于人工智能实施的早期阶段,他们正在利用这些技术加强其工作的功能。

新加坡卫生部的一位代表表示,由于疫情期间医疗成本不断上升,降低成本成为了他们的首要任务。新加坡政府科技署的代表则表示,人工智能和智能自动化的应用,是一个需要运用财务能力从其中挖掘价值的过程。他们还认为,找到合适的合作伙伴是一项挑战。最后,是他们运用这些技术的心态。

第二个问题则是关于这些企业会对人工智能对流程效率的贡献设置怎样的目标。超过半数(55%)的代表表示,他们还处于整个转型之旅的早期阶段,并没有实质的目标,但是他们正在努力改进对人工智能技术的运用。而近四分之一的代表则认为,人工智能将令15%至30%的业务流程变得高效。

接下来,与会嘉宾讨论了在运用人工智能和自动化技术时遇到的挑战。约87%的代表认为,缺乏技术娴熟的团队是实施人工智能战略的过程中最普遍的挑战。

Ravi觉得,在运用人工智能技术时,无法理解数据也是一个问题。行业应当从数据收集和理解的角度对代理机构提供帮助。一位来自医疗卫生领域的代表表示,虽然有数据可用,在企业内部或与其它机构之间进行数据的统一和协调也是相当有挑战性的,另外就是对行政和临床程序进行规模化拓展的挑战。

Ravi认为,人类往往会被迫切需要的东西所吸引。他还指出,找到适合的服务提供商,与组织机构达成合作伙伴关系,这是一段明智关系中的关键因素。

近一半(45%)的代表表示,关于企业应该如何利用新兴人工智能技术创造性地解决商业问题,从员工和客户端广纳思路不失为一条可行之路。

结论:

最后,Ravi Bedi为本次会议致了闭幕辞。他强调了问题的核心所在——人类应当是人工智能和智能自动化的受益者。

如果反馈流程可以制度化,那么让公民更全面地参与进来,这将对整个过程带来相当大的贡献。他还认为,各机构和政府部门应当发挥引导作用。然而,为了扩大和普及人工智能和智能自动化的应用,各机构必须明白,与专家合作才是前行的方向。这将有助于他们具化其在自动化进程中所扮演的重要角色。

最后,Ravi邀请代表们从团队中广泛汲取意见,并探索其在人工智能/智能自动化应用之旅中可能的合作方式。

 


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