CilvÄcÄ«ga pieeja AI viedajÄs pilsÄtÄs: kÄ bÅ«t āpietiekami gudriemā, uzlabot publiskos pakalpojumus un mazinÄt riskus.
AI viedajÄs pilsÄtÄs: āpietiekami gudriā risinÄjumi
- gadÄ daudzas paÅ”valdÄ«bas ir noguruÅ”as no āpilotprojekta pÄc pilotprojektaā pieejas. Sensoru tÄ«kli, kameras, Äatboti, prognozÄjoÅ”a analÄ«tika ā tehnoloÄ£ijas ir daudz, bet iedzÄ«votÄju pieredze bieži uzlabojas lÄni. Un tad parÄdÄs neÄrtais jautÄjums: vai mÄs bÅ«vÄjam viedu pilsÄtu, vai vienkÄrÅ”i tehnoloÄ£ijÄm piesÄtinÄtu pilsÄtu?
SmartCitiesWorld podkÄstÄ Ben Green (grÄmatas The Smart Enough City autors) iedod ļoti praktisku āpretindiā ā noÅemt tehnoloÄ£iju brilles un atcerÄties, ka tehnoloÄ£ija nav mÄrÄ·is. Man Ŕī doma Ŕķiet Ä«paÅ”i svarÄ«ga mÅ«su tÄmai ā mÄkslÄ«gais intelekts publiskajÄ sektorÄ un viedajÄs pilsÄtÄs ā jo AI projektus ir pÄrÄk viegli uztaisÄ«t āpareizi tehniskiā un tomÄr ānepareizi sociÄliā.
Å ajÄ rakstÄ es pÄrvÄrÅ”u Ben Green ideju par āpietiekami gudruā pilsÄtu konkrÄtÄ rÄ«cÄ«bas sistÄmÄ: kÄ izvÄlÄties AI lietojumus, kas reÄli uzlabo e-pÄrvaldes pakalpojumus, infrastruktÅ«ras pÄrvaldÄ«bu un satiksmes plÅ«smas analÄ«zi, vienlaikus stiprinot demokrÄtiju un taisnÄ«gumu.
Ko nozÄ«mÄ āpietiekami gudraā pilsÄta AI laikmetÄ
āPietiekami gudraā pilsÄta ir tÄda, kas izmanto tehnoloÄ£iju tikai tur, kur tÄ skaidri uzlabo publisko pakalpojumu rezultÄtu, un atsakÄs no risinÄjumiem, kas izskatÄs iespaidÄ«gi, bet rada nevajadzÄ«gus riskus vai netaisnÄ«gumu.
Ben Green galvenais uzstÄdÄ«jums: tehnoloÄ£ijai jÄbÅ«t pakļautai demokrÄtiskiem mÄrÄ·iem, nevis otrÄdi. AI kontekstÄ tas nozÄ«mÄ trÄ«s vienkÄrÅ”us jautÄjumus, kas jÄuzdod pirms jebkura iepirkuma:
- KÄdu sabiedrisku problÄmu mÄs risinÄm? (nevis āko varam automatizÄt?ā)
- Kam uzlabosies dzÄ«ve, un kam var pasliktinÄties?
- KÄ mÄs pÄrbaudÄ«sim, vai rezultÄts ir sasniegts? (ar mÄrÄ«jumiem, nevis sajÅ«tÄm)
Å Ä« pieeja labi sader ar publiskÄ sektora realitÄti: budžeti ir ierobežoti, personÄls noslogots, un reputÄcijas risks ir liels. āPietiekami gudriā bieži ir labÄk nekÄ āmaksimÄli automatizÄtiā.
MÄ«ts, kas joprojÄm traucÄ: vairÄk datu = labÄki lÄmumi
Dati paÅ”i par sevi nesniedz taisnÄ«gumu. Ja dati atspoguļo vÄsturisku nevienlÄ«dzÄ«bu (piemÄram, atŔķirÄ«gas iespÄjas piekļūt pakalpojumiem, atŔķirÄ«ga policijas klÄtbÅ«tne rajonos, atŔķirÄ«ga digitÄlÄ pratÄ«ba), AI to var nostiprinÄt.
āSmart enoughā domÄÅ”ana prasa papildinÄt datu zinÄtni ar pÄrvaldÄ«bu: kas ir datu Ä«paÅ”nieks, kÄ tiek veikta kvalitÄtes kontrole, kÄ tiek skaidroti lÄmumi un kÄ iedzÄ«votÄjs var apstrÄ«dÄt kļūdu.
Kur AI publiskajÄ sektorÄ dod lielÄko atdevi (un kur parasti kļūdÄs)
LabÄkie AI pielietojumi paÅ”valdÄ«bÄs ir tie, kuri ir paredzami, mÄrÄmi un saistÄ«ti ar procesa efektivitÄti ā nevis tie, kas cenÅ”as ānovÄrtÄt cilvÄkuā vai āprognozÄt uzvedÄ«buā ar augstu kļūdas cenu.
Augstas atdeves jomas: e-pÄrvalde, klientu apkalpoÅ”ana, dokumentu plÅ«sma
AI e-pÄrvaldes pakalpojumos visbiežÄk strÄdÄ tad, kad tas palÄ«dz cilvÄkam ÄtrÄk tikt lÄ«dz pareizajai atbildei vai dokumentam.
Praktiski piemÄri:
- Iesniegumu triÄža: ienÄkoÅ”ie e-pasti/iesniegumi automÄtiski tiek saŔķiroti pa tÄmÄm, prioritÄtÄm un atbildÄ«gajÄm struktÅ«rvienÄ«bÄm.
- PaÅ”apkalpoÅ”anÄs asistenti: Äatboti nevis āaizstÄj operatoruā, bet samazina vienkÄrÅ”o jautÄjumu plÅ«smu (darba laiki, statusi, prasÄ«bas).
- Dokumentu apstrÄde: teksta izvilkÅ”ana no pielikumiem, datu validÄcija, kļūdu signÄli pirms cilvÄks pieÅem gala lÄmumu.
Å eit āpietiekami gudriā nozÄ«mÄ: AI dod ieteikumu, cilvÄks apstiprina. Un tiek mÄrÄ«ts, vai sarÅ«k rindas, vai samazinÄs kļūdas, vai aug apmierinÄtÄ«ba.
RiskantÄkÄs jomas: āranga sarakstiā par cilvÄkiem un pÄrmÄrÄ«ga uzraudzÄ«ba
Tur, kur AI sÄk Ŕķirot cilvÄkus āriska lÄ«meÅosā (sociÄlie pabalsti, uzraudzÄ«ba, sodu prognozÄÅ”ana), kļūdas cena ir augsta: atteikts pakalpojums, stigmatizÄcija, diskriminÄcija.
Ben Green kritika par ātech gogglesā Å”eit ir tieÅ”a: ja problÄma ir nabadzÄ«ba, sociÄlÄ izolÄcija vai uzticÄ«bas trÅ«kums, tad ar algoritmu vien to neatrisinÄsi. TehnoloÄ£ija var palÄ«dzÄt atbalsta komandai strÄdÄt ÄtrÄk, bet mÄrÄ·im jÄbÅ«t palÄ«dzÄ«ba, nevis āefektÄ«va filtrÄÅ”anaā.
DemokrÄtija un taisnÄ«gums: kÄ to ielikt AI projekta tehniskajÄ specifikÄcijÄ
Ja taisnÄ«gums paliek tikai prezentÄcijÄ, tas pazudÄ«s, tiklÄ«dz sÄksies piegÄde. āSmart enoughā pieeja prasa taisnÄ«gumu pÄrvÄrst prasÄ«bÄs, procesos un mÄrÄ«jumos.
TrÄ«s minimÄlie noteikumi atbildÄ«gam AI iepirkumam
-
Skaidrojami lÄmumi (explainability)
- SistÄmai jÄspÄj parÄdÄ«t, kÄpÄc lieta tika klasificÄta konkrÄtÄ kategorijÄ (piemÄram, āsteidzamsā, ānepilnÄ«gsā).
-
ApelÄcijas ceļŔ iedzÄ«votÄjam
- Ja AI ietekmÄ pakalpojuma pieejamÄ«bu, jÄbÅ«t cilvÄka kontaktam un skaidram termiÅam, kÄ kļūdu izlabot.
-
RegulÄrs ietekmes audits
- Ne reizi gadÄ āÄ·eksÄ«Å”a pÄcā, bet regulÄri: vai kļūdu Ä«patsvars ir lielÄks noteiktÄm grupÄm (valoda, vecums, apkaime)?
Ja Å”ie trÄ«s nav iespÄjami, es parasti iesaku projektu samazinÄt vai pÄrorientÄt uz droÅ”Äku lietojumu.
Ko mÄrÄ«t, lai nepazustu galvenais
Tehniskie KPI (precizitÄte, F1 rÄdÄ«tÄjs) ir svarÄ«gi, bet publiskajÄ sektorÄ ar tiem nepietiek. āPietiekami gudrsā KPI komplekts parasti ietver:
- PakÄpes laiks lÄ«dz rezultÄtam (piem., atbildes laiks iedzÄ«votÄjam)
- Kļūdu izmaksas (cik maksÄ viena nepareiza klasifikÄcija)
- PieejamÄ«ba (vai pakalpojums kļūst saprotamÄks arÄ« cilvÄkiem ar zemÄku digitÄlo pratÄ«bu)
- UzticÄ«ba (sÅ«dzÄ«bu skaits, apelÄciju Ä«patsvars, atkÄrtoto kontaktu Ä«patsvars)
Å Ä« ir vieta, kur AI projekts kļūst par pÄrvaldÄ«bas projektu ā un tas ir labi.
Praktisks āsmart enoughā process: no idejas lÄ«dz darbÄ«bai 90 dienÄs
AI iniciatÄ«vas publiskajÄ sektorÄ bieži iestrÄgst starp stratÄÄ£iju un ievieÅ”anu. TÄpÄc strÄdÄ Ä«ss, disciplinÄts cikls ar skaidru rezultÄtu.
1) ProblÄmas definÄ«cija, kas nav tehnoloÄ£ijas definÄ«cija
Uzrakstiet vienÄ teikumÄ: āMÄs samazinÄsim X, lai uzlabotu Y, lÄ«dz datumam Z.ā
PiemÄrs: āMÄs samazinÄsim nepilnÄ«gu bÅ«vniecÄ«bas iesniegumu Ä«patsvaru par 30% 3 mÄneÅ”os, lai saÄ«sinÄtu izskatÄ«Å”anas laiku.ā
2) Datu gatavÄ«bas pÄrbaude (pirms modeļa)
- Vai dati ir strukturÄti?
- Vai ir vienots klasifikators?
- Cik daudz ir izÅÄmumu?
- Vai ir vÄsturiskas izmaiÅas noteikumos, kas salauzÄ«s apmÄcÄ«bu?
Ä»oti bieži āAI projektsā patiesÄ«bÄ ir datu kvalitÄtes projekts. PieÅemiet to laicÄ«gi, un jÅ«s ietaupÄ«siet mÄneÅ”us.
3) CilvÄks procesÄ: kur tieÅ”i notiek apstiprinÄÅ”ana
DefinÄjiet vienu punktu, kur cilvÄks vienmÄr ir āpÄdÄjais vÄrdsā. Ne tÄpÄc, ka AI ir slikts, bet tÄpÄc, ka publiskie pakalpojumi prasa atbildÄ«bu.
4) Pilots ar stingru robežu
Pilots ir labs tikai tad, ja tas nav bezgalīgs. Ielieciet robežas:
- viena nodaļa
- viena datu plūsma
- viens mÄrÄ·is
- skaidra āstop/goā diena
5) Publiska komunikÄcija: ko sistÄma dara un ko nedara
UzticÄ«bu ceļ konkrÄtÄ«ba. PiemÄram: āSistÄma iesaka prioritÄti iesniegumiem; gala lÄmumu pieÅem darbinieks.ā Å Äds teikums ir daudz vÄrtÄ«gÄks nekÄ āmÄs ievieÅ”am AIā.
Satiksme un infrastruktÅ«ra: AI kÄ pakalpojuma kvalitÄtes instruments
ViedajÄs pilsÄtÄs AI bieži tiek saistÄ«ts ar satiksmes plÅ«smas analÄ«zi, ielu apgaismojumu un uzturÄÅ”anu. Te āpietiekami gudriā nozÄ«mÄ izvÄlÄties optimizÄciju, kas iedzÄ«votÄjam ir jÅ«tama.
Satiksmes plÅ«smas analÄ«ze: mazÄk sastrÄgumu, nevis vairÄk kameru
Ja mÄrÄ·is ir plÅ«sma un droŔība, fokusÄjieties uz:
- signÄlplÄnu pielÄgoÅ”anu noteiktos koridoros
- sabiedriskÄ transporta prioritÄti krustojumos
- incidentu ÄtrÄku atklÄÅ”anu (piem., apstÄjusies plÅ«sma)
Un nÄ ā vairÄk datu nav automÄtiski labÄk. PÄrÄk plaÅ”a sekoÅ”ana transportlÄ«dzekļiem vai cilvÄkiem var radÄ«t privÄtuma riskus bez atbilstoÅ”as atdeves.
InfrastruktÅ«ras pÄrvaldÄ«ba: uzturÄÅ”ana pirms avÄrijas
PrognozÄjoÅ”a uzturÄÅ”ana ir viena no retajÄm jomÄm, kur AI patieÅ”Äm var bÅ«t ākluss darbarÅ«Ä·isā:
- Å«dens zudumu anomÄliju noteikÅ”ana
- bedru un seguma defektu prioritizÄÅ”ana pÄc riska
- enerÄ£ijas patÄriÅa anomÄlijas publiskajÄs ÄkÄs
Å ie ir lietojumi, kuros taisnÄ«guma risks parasti ir zemÄks, bet ieguvums ā mÄrÄms (mazÄk avÄriju, mazÄk neplÄnotu remontu, stabilÄki pakalpojumi).
BiežÄkie jautÄjumi par atbildÄ«gu AI paÅ”valdÄ«bÄs
Vai āsmart enoughā nozÄ«mÄ bremzÄt inovÄcijas?
NÄ. Tas nozÄ«mÄ izvÄlÄties kaujas, kuras ir vÄrts izcÄ«nÄ«t. Publiskais sektors vinnÄ, kad AI projekti nonÄk lÄ«dz stabilai ekspluatÄcijai, nevis paliek demo stadijÄ.
KÄ panÄkt, lai AI uzlabotu pakalpojumu pieejamÄ«bu, nevis radÄ«tu jaunu digitÄlo plaisu?
ProjektÄjiet pakalpojumu daudzkanÄlu: AI asistents var palÄ«dzÄt tieÅ”saistÄ, bet vienmÄr jÄbÅ«t arÄ« cilvÄka atbalstam un skaidrai valodai (arÄ« vienkÄrÅ”ajÄ valodÄ, ja iespÄjams).
Kas ir lielÄkais risks 2025.ā2026. gadÄ?
PÄrÄk Ätra pÄreja uz automatizÄtu lÄmumu pieÅemÅ”anu, kur nav skaidrs atbildÄ«gais, nav apelÄcijas ceļa un nav regulÄru auditu. Tehniski tas var āstrÄdÄtā, bet pÄrvaldÄ«bas ziÅÄ tÄ ir recepte krÄ«zei.
Kas jÄdara nÄkamais, ja jÅ«su pilsÄta grib bÅ«t āpietiekami gudraā
Ben Green ideja par tehnoloÄ£iju kÄ lÄ«dzekli, nevis mÄrÄ·i, ir tieÅ”i tas, kas Å”obrÄ«d pietrÅ«kst daudzÄm AI iniciatÄ«vÄm publiskajÄ sektorÄ. Ja jÅ«s veidojat risinÄjumus e-pÄrvaldei, satiksmei vai infrastruktÅ«ras pÄrvaldÄ«bai, uzlieciet sev vienu stingru kritÄriju: AI ir vÄrtÄ«gs tikai tad, ja iedzÄ«votÄjs to jÅ«t kÄ labÄku pakalpojumu ā ÄtrÄku, saprotamÄku, taisnÄ«gÄku.
Ja jums jÄizvÄlas viens praktisks solis jau Å”onedÄļ, es ieteiktu Å”o: paÅemiet vienu aktuÄlu AI ideju un uzrakstiet tai āsmart enoughā kartÄ«ti ar trim punktiem ā mÄrÄ·is, risks, mÄrÄ«jums. Ja nevarat to izdarÄ«t skaidri, ideja vÄl nav gatava iepirkumam.
KÄ jÅ«s savÄ paÅ”valdÄ«bÄ Å”obrÄ«d atŔķirat projektus, kas ir āiespaidÄ«giā, no tiem, kas patieÅ”Äm uzlabo publiskos pakalpojumus?