人工知能（AI）は、緊急サービス、健康、福祉などの分野における公共政策目標の推進から、仮想アシスタントやチャットボットを通じて市民が公共機関とやり取りするのを支援することまで、政府における幅広い用途を持つ。ハーバード・ビジネス・レビューによれば、「公共部門への人工知能の応用は広範かつ成長しており、初期の実験が世界中で行われている」。ハーバード大学アッシュ民主主義ガバナンス・イノベーションセンターのヒラ・メーア氏は、政府におけるAIは新しいものではなく、郵便サービスが1990年代後半に機械的手法を用いて封筒の手書き文字を認識し、手紙を自動的に仕分けしていたと指摘している。政府におけるAIの利用は、コスト削減や汚職の機会減少につながる効率性など大きな利益をもたらす一方で、バイアス、透明性、説明責任に関連するリスクも伴う。
政府におけるAIの用途
政府におけるAIの潜在的な用途は広範かつ多様であり、デロイトは「認知技術は最終的に政府運営のあらゆる側面を革命的に変える可能性がある」と考察している。メーア氏は、AIアプリケーションに適した6種類の政府問題を示唆している：リソース配分（タスクをより迅速に完了するための行政支援が必要な場合）、大規模データセット（従業員が効率的に処理するには大きすぎ、組み合わせることでより深い洞察を提供できる場合）、専門家不足（基本的な質問に回答でき、ニッチな問題を学習できる場合）、予測可能なシナリオ（履歴データにより状況が予測可能な場合）、手続きタスク（二値の入力または出力を持つ反復的なもの）、多様なデータ（視覚的・言語的など様々な形態をとり、定期的に要約する必要がある場合）である。メーア氏は「政府業務におけるAIの応用は、民間部門でのAIの急速な拡大に追いついていないが、公共部門での潜在的なユースケースは民間部門の一般的な応用を反映している」と述べている。潜在的および実際の用途は、公共政策目標に貢献するもの、政府との公共のやり取りを支援するもの、その他の用途の3つの広いカテゴリーに分類できる。
公共政策目標への貢献
AIはいくつかの方法で公共政策目標に貢献できる。例えば、失業、退職、死別、出産時に市民がほぼ即座に給付を受けられるように、市民の行動を一切必要とせず自動的に実現できる。社会保険サービスの提供を支援し、緊急度に基づいて緊急通報を分類し（米国シンシナティ消防局が使用するシステムのように）、疾病の蔓延を検出・防止し、公務員が福祉給付や移民判断を行うのを支援できる。AIはまた、保釈審理の判定、医療ケースのトリアージ、政策に対する市民のフィードバックを監視するためのソーシャルメディア監視、緊急事態の特定にも使用できる。その他の用途には、不正な給付請求の特定、犯罪の予測と最適な警察配置の推奨、交通渋滞や自動車事故の予測、道路保守要件の予測、健康規制違反の特定、学生への個別教育の提供、試験答案の採点が含まれる。AIはまた、Artificial intelligenceアプリケーションのより広い文脈で議論されているように、防衛と国家安全保障にも役立つ。
中国では、AIが政治的・経済的市場の両方を推進するために使用されてきた。2019年、上海市政府はAIを利用する企業への資金提供を支援するために1000億元を投入し、22の新しい政策アジェンダを導入した。上海はこれらの企業に投資して国際的なトップ人材を引き付け、上海市ビッグデータセンターを設立した。Alibaba Cloud製の都市管理プラットフォームであるCity Brain AIは、公共および国有企業を通じて資本投資の大きなシェアを維持するために使用されている。公共部門と民間部門の相乗効果は資本主導だけではなく、省および省以下の政府の役割によって形成された公共・民間株主の混合があり、これらの政府はCity Brain AIが社会的・経済的に取る方向性を支配している。
政府との公共のやり取りの支援
AIは市民が政府とやり取りし、サービスにアクセスするのを支援できる。例としては、仮想アシスタントやチャットボットを使用した質問への回答、リクエストを政府内の適切な部門に転送する、フォームの記入、文書検索の支援（IPオーストラリアの商標検索など）、予約のスケジュール設定が含まれる。オーストラリアやエストニアを含む様々な政府が、市民がサービスをナビゲートするのを支援するために仮想アシスタントを実装しており、税務照会からライフイベント登録までのアプリケーションがある。
ゲリマンダリング
ゲリマンダリングは、現職政党に有利なように地図の境界線を引くことで政治プロセスに影響を与える方法である。学術研究者のウェンディ・タム・チョーとブルース・ケインは、AIシステムを使用して地図作成プロセスを部分的に自動化し、党派的なゲリマンダリングを減らすことを提案している。このAIシステムを使用しても、プロセスは依然として党派的な利益のために操作される可能性があるため、研究者らは透明性と人間の関与の重要性を強調した。
その他の用途
政府におけるAIのその他の用途には、欧州委員会の通訳総局とフロリカ・フィンク＝フーイエルが先駆けた翻訳と言語通訳、および文書起草が含まれる。
潜在的な利益
AIは政府に潜在的な効率性とコスト削減をもたらす。デロイトは、自動化により米国政府職員の年間9670万時間から12億時間を節約でき、年間33億ドルから411億ドルの節約につながる可能性があると推定している。ハーバード・ビジネス・レビューは、これが政府に職員数の削減をもたらすかもしれないが、「政府は代わりにサービスの質に投資することを選択できる。職員の時間を、横向き思考、共感、創造性を必要とするよりやりがいのある仕事に再配分できる。これらはすべて、人間が最も洗練されたAIプログラムよりも優れている点である」と述べている。これらの効率性は、人間の裁量に委ねられる可能性のある意思決定プロセスを自動化することで、汚職の機会を減らすこともできる。
リスク
政府におけるAIの使用に関連するリスクには、AIがバイアスを受けやすくなること、AIアプリケーションがどのように意思決定を行うかに関する透明性の欠如、およびそのような意思決定に対する説明責任が含まれる。例えば、2026年の訴訟では、米国政府効率化省がChatGPTを使用して連邦人文学助成金（ユダヤ史やイスラエル文化に関するプロジェクトを含む）をフラグ付けし、取り消したと主張された。このような事例は、AIシステムが人間の職員によって完全に理解または監督されていない結果を生み出す可能性を浮き彫りにし、適正手続きと行政における自動意思決定の適切な範囲に関する疑問を提起している。
実装と監督
政府におけるAIの採用は、しばしば民間テクノロジー企業とのパートナーシップを伴う。例えば、OpenAIは、様々な公共部門の文脈で実験的に使用されてきたChatGPTなどのモデルを提供している。政府はまた、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダーと協力して、AIを大規模に展開する場合がある。これらのシステムの開発は、Machine learningやDeep learningの基礎技術、および大規模言語モデルやトランスフォーマーに依存している。しかし、政府におけるこのようなモデルの使用は、計算コストを削減するためのモデルプルーニングの必要性や、堅牢性を確保するためのデータ拡張の重要性など、独自の課題を提起する。人間参加型レビューやアルゴリズム影響評価などの監督メカニズムが、リスクを軽減するためにますます推奨されている。
将来の方向性
AI技術が進化し続けるにつれて、政府におけるその役割は拡大する可能性が高い。研究者や政策立案者は、倫理的で説明責任のある使用のための枠組みを開発しながら、より積極的で個別化された公共サービスのためにAIを使用する方法を模索している。効率性の向上と市民的自由の保護のバランスは、中心的な関心事のままである。国際機関や各国政府はガイドラインや規制を発行し始めているが、2020年代半ばの時点では、包括的な法的枠組みはまだ開発中である。政府におけるAIの軌道は、Generative AIおよび関連分野の継続的な進歩と、これらのシステムに対する国民の信頼に依存するだろう。