Guvernele continuă să lase AI să ia decizii și deja merge greșit

Guvernele din întreaga lume se grăbesc să implementeze sisteme AI pentru a economisi timp și bani. În mod invariabil, propunerile sunt centrate pe creșteri ale eficienței, cum ar fi o poliție mai inteligentă, cozi mai rapide și o detectare mai curată a fraudelor. Dar realitatea este mult mai dezordonată. Sistemele automate au redus în mod greșit beneficiile, recunoașterea facială crește mai repede decât garanțiile sale, iar instrumentele de predicție păstrează prejudecățile de reciclare din trecut. Acest instantaneu global subliniază cele mai grave eșecuri din ultimii ani și la ce să fiți atenți în continuare.

Unde a mers deja greșit

Scandalul indemnizațiilor pentru îngrijirea copilului din Țările de Jos – 2021

Profilarea automată a riscurilor și aplicarea agresivă au etichetat greșit mii de familii drept fraudatori. Plățile datoriilor au fost cerute incorect din cazuri reale, sistemul a fost zguduit, iar consecințele politice au declanșat demisia guvernului.

Algoritmul de bunăstare eșuat al Danemarcei – 2024 până în 2025

Zeci de modele de detectare a fraudei au monitorizat solicitanții de prestații. Grupul de drepturi Amnesty International a raportat că algoritmii riscă supravegherea în masă și discriminarea grupurilor marginalizate. Sistemele au rămas în uz pe măsură ce controlul a continuat până în 2025.

Reacția predictivă a poliției din Franța – 2025

Societatea civilă a documentat implementările de poliție predictive și a cerut în mai 2025 o interdicție totală. Dovezile arată instrumente de prognoză a punctelor fierbinți și de risc care sunt opace și susceptibile de a reproduce prejudecăți. Aceste sisteme sunt instruite pe date istorice, care îi trimit pe ofițeri înapoi în aceleași cartiere care ar fi fost deja suprapolițiate, în timp ce se face foarte puțin pentru a educa masele despre modul în care funcționează și nu există o cale credibilă de a face apel.

SUA extind controalele biometrice la frontieră – 2025

Comparațiile faciale au loc pe sute de aeroporturi, porturi maritime și granițe terestre. Opțiunile de renunțare se pare că există, dar sunt confuze pentru majoritatea, iar acuratețea variază în funcție de demografie, cu cifre transparente care încă au apărut. Liniile umane se mișcă mai încet decât cele automate, transformând confortul într-o presiune indirectă de a adera la noua tehnologie.

Defectele Robodebt din Australia și noi erori de automatizare – 2023 până în 2025

O comisie regală a considerat că schema automată de datorii este ilegală și dăunătoare. În 2025, organele de supraveghere au semnalat mii de anulări greșite ale JobSeeker legate de erori IT în cadrul Target Compliance Framework. S-au publicat strategii și s-au făcut scuze, dar stimulentele încă răsplăteau viteza în detrimentul îngrijirii.

Eșecurile biometrice în curs ale Indiei – 2025

Eșecurile și întreruperile biometrice au blocat rațiile și beneficiile pentru mulți. Autoritățile testează recunoașterea facială pentru a corecta defecțiunile amprentei și invers, dar dacă o biometrică eșuează și alta este stratificată deasupra, eroarea se poate răspândi în serviciile care depind de același ID.

Temele comune din spatele eșecurilor

În țări și cazuri de utilizare, aceleași trăsături continuă să reapară. Primul este opacitatea; Furnizorii și agențiile pretind secret, dar oamenii rămân să ghicească de ce un model i-a semnalat cu puțin spațiu pentru a face apel. În al doilea rând, amploarea implementărilor se pretează la erori majore. O greșeală în codul lansat la nivel național poate dăuna a mii de oameni cu o viteză record, dar ar fi fost prinsă cu sisteme mai lente, gestionate de om. „Bias in, bias out” este o a treia temă comună între modele, ceea ce înseamnă că instruirea se bazează pe prejudecățile de ieri în ceea ce privește poliția sau tiparele de bunăstare și se așteaptă să ia deciziile de mâine. În al patrulea rând este dificultatea politică de a „anula” sistemele, indiferent de erorile pe care le produc. Când un instrument este activ și conectat la obiective de performanță sau la sisteme guvernamentale cheie, retragerea devine aproape imposibilă.

Ce construiește toată lumea acum?

STATELE UNITE ALE AMERICII

Agențiile lansează inventare automate și controale de risc cu „impact ridicat”, în timp ce extind recunoașterea facială în aeroporturi, frontiere terestre și porturi maritime. Atenție la piloții naționali care transformă permanent, schimbul de date mai extins între agenții și contracte mari cu platforme. Riscurile aici includ prejudecățile demografice în software-ul de potrivire a feței și logica deliberată a furnizorilor blocată în acorduri private de mai multe miliarde de dolari.

China

Analize mai bogate sunt adăugate rețelelor de camere existente și bazelor de date în timp real, cu legături mai strânse la controalele de călătorie și rezidență. Așteptați-vă la monitorizarea mersului și a vocii alături de identificarea actuală a feței, apropiindu-vă tot mai mult de urmărirea permanentă a populației cu o precizie extrem de ridicată.

Uniunea Europeană

Recentul Act AI împinge guvernele să-și listeze instrumentele AI în registrele publice, să publice o notă în limbaj simplu pentru fiecare și să construiască contracte care pot fi auditate. Așteptați-vă site-uri web naționale care listează ceea ce este folosit în sistemele de bunăstare, sănătate și poliție. Vor fi publicate noi documente, dar va îmbunătăți rezultatele? Există o șansă aici ca agențiile să publice ceea ce este necesar, dar să continue să ruleze sisteme cu aceeași părtinire și rute de apel slabe.

Japonia

Verificările identității My Number sunt aliniate cu citirile de cip și verificarea feței, automatizând tot mai multe servicii de recepție în sănătate și finanțe. Atenție la lansările regionale care leagă înregistrările între agenții și dacă mai multe dintre nepotrivirile de date care au afectat țara continuă să blocheze oamenii din serviciile publice.

Australia

Sistemele post-Robodebt adaugă analize umane pentru deciziile privind datorii și beneficii, motive mai clare în comunicații și permit audituri externe. Căutați analize de fraudă cu semnare umană și raportare independentă privind ratele de eroare și dacă erorile IT continuă să anuleze plățile sau să încetinească compensarea.

India

Statele pilotează software de recunoaștere facială în cazul în care amprentele digitale eșuează și explorează triajul automat în beneficii și poliție. Așteptați-vă legături mai strânse între bazele de date de asistență socială, bancare și de călătorie, ținând cont de cazurile de excludere în care datele biometrice nu se potrivesc și căile de apel slabe pentru cetățenii semnalați.

Sistemele AI devin atotcuprinzătoare

Granițele și călătoriile: În timp ce scanarea feței la centrele de călătorie se extinde exponențial, listele de urmărire devin mai bogate, iar potrivirile false vor bloca oamenii reali. Încetinirea în mod deliberat a liniilor de renunțare va împinge în liniște mai mulți oameni să accepte captura automată.

Poliție: Folosirea datelor vechi pentru a instrui modelele de poliție creează pur și simplu o buclă de feedback care le trimite înapoi în zonele supra-vizitate anterior, în timp ce noile zone cu probleme vor dura mai mult pentru a identifica și introduse în algoritm.

ID digital: Programele naționale de identificare, care se vor desfășura în întreaga lume, se vor potrivi în curând cu conturile bancare, declarațiile fiscale, sistemele de sănătate și beneficiile. O singură eroare poate ajunge în cascadă într-un blocaj la nivel de societate, cu straturi biometrice suplimentare agravând problema.

Cum Ar trebui Lucru

Pentru ca o implementare atât de răspândită a sistemelor guvernamentale automate să fie de succes și transparentă, trebuie să vedem următoarele principii în acțiune. Fiecare instrument guvernamental de inteligență artificială trebuie să fie explicat în mod clar oamenilor săi, inclusiv datele pe care le folosește, limitările cunoscute, nivelurile de acuratețe și cine este responsabil atunci când eșuează. Trebuie să avem modalități reale de a contesta deciziile automatizate, având în vedere că acest lucru va afecta banii, libertatea și statutul juridic. Persoanele semnalate trebuie să primească motivele în scris și o recenzie de către o persoană reală în câteva zile.

Zonele sensibile trebuie întinse încet. Pentru bunăstare, poliție și frontiere, piloții ar trebui să fie utilizați pentru a testa un grup mic, pentru a măsura daunele și pentru a se extinde numai atunci când o evaluare independentă arată că sistemul poate fi extins în siguranță. Indicatoarele false trebuie măsurate, iar datele despre cât de repede sunt rezolvate greșelile ar trebui să fie disponibile public.

Fiecare implementare ar trebui să fie atribuită unui om care este responsabil pentru serviciul său, cu detalii de contact și un proces simplu subliniat pentru cei care își exprimă îngrijorarea și caută un răspuns real.

În cele din urmă, fiecare desfășurare ar trebui să fie reevaluată la un moment din timp convenit în prealabil. Dacă beneficiile sunt neclare sau riscurile cresc, sistemul trebuie revizuit și actualizat înainte de a-și relua serviciul.

Gândul final

AI nu doar ajută statul, ci mai degrabă remodelează modul în care gândește întregul sistem. Sistemele bune măresc viteza și eficiența reducând în același timp riscurile, dar așa cum am văzut deja în ultimii câțiva ani, luarea automată a deciziilor nu este întotdeauna răspunsul corect. Raționamentul uman trebuie restabilit, sistemele trebuie să fie de înțeles, iar oamenii au nevoie de o modalitate rapidă și corectă de a obține răspunsuri.

Alăturați-vă conversației

Ce se implementează în țara ta? Cum a fost lansarea și percepția publicului până acum? Sunteți optimist cu privire la automatizarea iminentă în departamentele guvernamentale sau este o rețetă pentru dezastru controlat? Spune-ne mai jos gândurile tale.

Sunt George Calder – un căutător de adevăr de-a lungul vieții, pasionat de date și care pune întrebări fără scuze. Am petrecut cea mai mare parte a două decenii săpat prin documente, decodând statistici și narațiuni provocatoare care nu rezistă sub control. Scrisul meu nu este despre opinie – este despre dovezi, logică și claritate. Dacă nu poate fi susținută, nu face parte din poveste. Înainte de a mă alătura la Expose News, am lucrat în cercetarea academică și analiza politicilor, ceea ce m-a învățat un lucru: adevărul este rareori zgomotos, dar este întotdeauna acolo – dacă știi unde să caut. Scriu pentru că publicul merită mai mult decât titluri. Meriți context, transparență și libertatea de a gândi critic. Fie că despachetez un raport guvernamental, analizez date medicale sau expun prejudecățile media, scopul meu este simplu: să reduc zgomotul și să transmit faptele. Când nu scriu, mă vei găsi că fac drumeții, citesc cărți obscure de istorie sau experimentez cu rețete care nu ies niciodată bine.