Три отрасли, в которых ИИ помогает правительству

Здравоохранение и борьба с болезнями

По оценкам американского агентства оборонных инноваций DARPA, выявление и распознавание болезней хотя бы на пару дней раньше способно сократить количество смертей в 6 раз. Алгоритмы на основе машинного обучения быстрее человека анализируют большие данные и выявляют закономерности, поэтому им проще выявить зарождающуюся эпидемию. Подобная система уже используется в некоторых больницах Великобритании. По оценкам Национальной службы здравоохранения, ранее внедрение предупредительных алгоритмов могло бы ежегодно экономить организации до £38,5 млн.

Другая область применения ИИ — это организация посещений пациентов и рентгенология. По мнению Тито, алгоритмы уже могут определять, сколько времени человек должен провести в больнице.

В сфере рентгенологии ИИ также доказал свою состоятельность — системы компьютерного зрения все чаще справляются с первичной диагностикой по снимкам лучше врачей.

Определение политического курса

ИИ способен принимать политические решения с учетом пожеланий граждан. Пока чтобы понять, что необходимо жителям, правительству приходится отправлять «на разведку» чиновников и в течение долгого времени собирать и агрегировать данные. Алгоритмы упрощают сбор информации и автоматизируют часть процессов, экономя тем самым время и ресурсы.

Так, чтобы определить жалобы жителей, машинный интеллект может проанализировать публикации в соцсетях. К примеру, в Джакарте сведения из социальных сетей используют для отслеживания пробок на дорогах. А в Сингапуре система Risk and Horizon Scanning выявляет потенциальные угрозы через аналитику больших данных. С помощью таких инструментом ИИ способен анализировать информацию и принимать решения с учетом пожеланий района, сообщества и даже отдельных людей.

Государственная безопасность и суды

В американских городах, например, в Лос-Анджелесе, Чикаго и Нью-Йорке, уже используются системы прогнозирования преступлений. Алгоритмы помогают полицейским предсказать новый очаг преступности и по возможности предотвратить криминал. В 2011 году в результате тестирования такого сервиса количество грабежей упало на 27% по сравнению с другими районами, а в следующем году на 11% сократились случаи хищения имущества.

Также ИИ может применяться в судебной системе для прогнозирования рецидивизма. Хотя подобные алгоритмы часто обвиняют в предвзятости, Джоэл Тито уверен, что искусственный интеллект будет выносить суждения более взвешенно и эффективно, чем судьи. Эксперт считает, что решить проблему предвзятости сможет прозрачность баз данных, а также грамотность ИИ.