Mengapa AI dalam Pemerintah?
Lembaga federal, bersama dengan pemerintah negara bagian dan lokal, mengumpulkan data dalam jumlah yang lebih besar dari kebanyakan entitas lainnya. Machine learning dan deep learning AI menganalisis data tersebut untuk membantu tim misi membuat keputusan terinformasi yang berpotensi lebih cepat daripada proses manual. Dengan munculnya AI generatif (GenAI) dan model bahasa besar (LLM), otomatisasi menjadi lebih mudah diakses karena alur kerja analitik dapat memproses lebih banyak jenis data tidak terstruktur untuk menghasilkan wawasan, meskipun dalam anggaran yang ketat.
Manfaat AI di dalam Pemerintah
AI dalam layanan pemerintah mendorong aplikasi seperti analisis canggih, visi komputer, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan robotika untuk menghadirkan manfaat nyata bagi lembaga sektor publik. Manfaat ini mencakup otomatisasi tugas rutin, kemampuan untuk menginformasikan tugas penting misi dengan data yang lebih banyak dan wawasan yang lebih dalam, serta penggunaan AI dalam komputasi performa tinggi (HPC) untuk mengakselerasi penelitian dan pengembangan di laboratorium nasional. Menurut survei ICF tahun 2024, 99 persen pemimpin lembaga setuju bahwa AI yang aman dan efektif sangat penting untuk memenuhi misi mereka.1 GenAI juga memiliki potensi untuk membuat dampak besar, menurut peneliti dari OpenAI dan University of Pennsylvania, yang berpendapat bahwa LLM dapat memberdayakan pekerja AS untuk menyelesaikan 15 persen dari semua tugas secara signifikan lebih cepat dengan tingkat kualitas yang sama.2
Kasus Penggunaan AI dalam Pemerintah
AI membantu memajukan cara lembaga pemerintah melaksanakan pelayanan, menyelesaikan tujuan misi, dan melakukan penelitian yang berharga. Berikut ini adalah beberapa contohnya:
- Pengalaman chatbot AI yang dipersonalisasi: Chatbot AI sudah membantu pemerintah menangani pertanyaan publik secara lebih efisien. GenAI berpotensi membuat pengalaman chatbot tersebut lebih berempati, dengan kemampuan untuk memahami kebutuhan pengguna dengan lebih baik dan memberikan informasi yang lebih kontekstual.
- Aplikasi kota dan transportasi pintar: AI dapat menganalisis data secara hampir real time untuk menginformasikan strategi pengelolaan kota dan transportasi, sehingga lebih mudah dan hemat biaya untuk mengoperasikan layanan publik. Misalnya, otoritas transit dapat menggunakan AI untuk mengukur okupansi bus dan memungkinkan pengelolaan armada yang dinamis berdasarkan penggunaan publik. Pengelola air bersih dapat menggunakan AI untuk mengotomatiskan inspeksi infrastruktur pipa untuk membantu menghemat waktu dan mengurangi biaya.
- Penelitian HPC AI di laboratorium nasional: AI menganalisis data dalam jumlah besar untuk mendorong penemuan lebih cepat, dengan potensi untuk membantu meningkatkan kualitas hidup pada skala nasional atau global. Misalnya, AI telah digunakan oleh peneliti energi untuk menganalisis 32 juta bahan potensial untuk pengembangan baterai di masa depan dalam hitungan hari.
- Logistik dan analitik AI di lapangan: AI dapat membantu menginformasikan pengambilan keputusan untuk operasi penting seperti layanan darurat atau aplikasi pertahanan. Implementasi ini biasanya memiliki persyaratan khusus yang terkait dengan enkripsi dan keamanan siber, serta keterbatasan ukuran, berat, daya, dan biaya (SWaP-C). Untuk membantu memenuhi persyaratan ini, solusi seperti jaringan 5G pribadi yang portabel membantu memungkinkan AI yang lebih tangguh dan siap diterapkan.
AI dalam Kemitraan Pemerintah dan Sektor Swasta
Untuk membantu meningkatkan laju inovasi, pemerintah sering bermitra dengan organisasi sektor swasta untuk proyek penelitian kolaboratif. Misalnya, Intel® Labs adalah organisasi penelitian terkemuka di industri yang memiliki kemitraan jangka panjang dengan National Science Foundation (NSF). Bersama-sama, mereka mengerjakan berbagai program untuk memajukan teknologi AI, dengan fokus pada peningkatan kualitas hidup warga, meningkatkan ketahanan dan keberlanjutan pertanian, serta banyak kasus penggunaan lainnya.
Masa Depan AI dalam Pemerintah
Seiring teknologi AI bergeser dari inti pusat data ke perangkat edge di lapangan, salah satu tantangan terbesar adalah mengatasi perimeter keamanan data yang lebih rumit. Fitur keamanan yang didukung perangkat keras yang memungkinkan akses nol kepercayaan, komputasi rahasia, dan lingkungan eksekusi tepercaya akan sangat penting untuk melindungi aset serta data dari akses tidak sah. Untuk AI dalam kasus penggunaan pemerintah khususnya, keandalan rantai pasokan yang aman dapat membantu memastikan keaslian teknologi dari pabrik hingga lapangan.
Pertimbangan penting lainnya adalah penggunaan AI yang bertanggung jawab untuk membantu memastikan bahwa penerapan teknologi baru akan menghormati hak asasi manusia dan menguntungkan komunitas. Mulai dari perencanaan hingga eksekusi, penerapan AI harus mengintegrasikan prinsip keadilan, transparansi, dan akuntabilitas untuk membantu mengurangi dampak bias potensial dalam model serta kumpulan data AI. AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) juga dapat membantu lembaga memahami bagaimana AI menghasilkan hasil atau jawaban yang spesifik.