人工智慧在公共部門有三個主要的應用，首先是生產力提升、回應速度及監督政府。

作者：Howie Su（產業分析師）

各國政府正在探索人工智慧如何改變公共治理與政府運作，一般來說，人工智慧在公共部門有三個主要的應用，首先是生產力提升，人工智慧可以簡化政府內部運作，提高公共政策的效能。它可以自動執行重複的行政任務，使公職人員能夠專注於更複雜和更具策略性的職能；例如，澳洲昆士蘭州政府使用人工智慧根據衛星影像對土地利用特徵進行繪圖和分類，這有助於改善對生物安全和自然災害事件的反應，並使政府能夠更快、更有效地繪製土地利用圖並對其進行分類。

第二是回應速度，人工智慧可以幫助政府設計和提供更主動和個人化的公共服務，使他們能夠更好地回應社會的需求；在COVID-19期間，挪威勞工和福利管理局透過使用名為Frida的對話式人工智慧來幫助公民全天候獲得社會福利，從而顯著改善服務提供效率。

最後則是監督，人工智慧可以透過增強監督能力和警告潛在詐欺風險來加強政府問責，例如人工智慧可以幫助檢測公共採購中的詐欺活動並掌握社會福利的分配，從而確保更大的完整性和透明度，在巴西，聯邦政府內部稽核員開發Alice，這是一種可以自動化程式，能夠對公開招標進行持續和大規模審核。

當然，技術使用的風險猶存

同時，在公部門部署人工智慧還存在一些風險，第一個是偏見問題，如果不小心管理，人工智慧系統可能會延續甚至放大現有的偏見，這可能會導致不公平和歧視性的結果，特別是在執法和福利等敏感領域，加拿大要求公佈完整的演算法影響評估，以提高透明度和問責制，而在荷蘭，演算法註冊也有類似的目標。

第二是透明度和可解釋性問題，如何確保人工智慧決策透明且可解釋對於維持公眾信任相當重要，人工智慧的複雜性往往讓人難以理解決策是如何做出的，這對責任的問責和可追溯性提出了挑戰，因此，許多國家和地方的政府正在建立公共演算法的記錄簿，例如智利和法國。

第三是資料隱私，由於人工智慧涉及處理大量數據，引發社會大眾對資料隱私和安全的擔憂，政府必須確保強大的資料治理框架來保護公民的隱私和個人資訊，公部門資料的品質和互通性是許多政府面臨的主要挑戰，促使許多政府將人工智慧和資料策略緊密聯繫。

事實上，政府應有系統地建立戰略框架，確保目標與技術使用一致的人工智慧策略，這些策略應包括明確的目標、集中指導以及持續的監測和評估機制；同時，也應提高公部門員工的數位技能，透過培訓計劃以及與學術機構和私營部門的合作夥伴關係可以幫助有效地建立專業知識和資源團隊；最後，由於人工智慧有全球移動的特點，因此如何與其他國家參酌相關應用，也是必要之事。

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