https://www.youtube.com/watch?v=i8xwbetd4bo

Управління підзвітності уряду приймає штучний інтелект та інші нові технологічні інструменти для збільшення своїх наглядових можливостей для аудитів та оцінок, які він проводить федеральні програми.

Інструменти AI допомагають агентству не відставати від зростаючого обсягу аудиторської роботи, яку вимагає Конгрес, заявив головний директор з даних Гао Ліндсі Саул під час AI та обмін даними федеральної мережі News.

«Є можливості зробити ці пошуки більш ефективними та дозволити нашому персоналу бути більш продуктивними. Ми дійсно зосереджуємось на цих законодавчих мандатах, бачачи, де ми чуємо ім'я чи роботу Гао, цитовані будь -яким з конгресменів чи конгресів. Це допомагає прискорити нашу роботу з аудитами », – сказав Саул.

Роль для генеративного ШІ в Гао

GAO також використовує генеративний ШІ, щоб допомогти своїм аудиторам орієнтуватися у федеральному очищеному будинку аудиту, який консолідує дані аудиту з усього уряду. Саул сказав, що аудитори GAO використовують інструменти Genai, допомагають шукати інформацію, необхідну для власних аудитів.

“У цій базі даних є сотні тисяч рядків даних, для яких нам вдалося створити додаток, але це просто величезна кількість даних”, – сказав Саул. “Те, що наші науковці в змозі зробити, – це скласти ці дані та використовувати генеративний ШІ, щоб дійсно сортувати ці дані та узагальнити ці дані таким чином, що має сенс для аналітика та спільноти аудиторів”.

Агентство розробляє ці та інші програми для AI через свою інноваційну лабораторію. Інноваційна лабораторія об'єднує вчених, аналітиків та економістів для підтримки місійної роботи Гао.

“Конгрес зацікавився оцінками ШІ та науки та технологій за останні п’ять років, і ми дійсно виросли цю здатність вдома”, – сказав Саул.

Хоча AI представляє можливості для більшої ефективності, його ефективність залежить від якості даних.

«Накопичувач даних і є основою для генеративного ШІ. … Вихід такий же хороший, як і входи », – сказала вона. “І так, те, що я роблю головним директором з даних GAO, насправді використовує величезну кількість даних, які ми маємо”.

Окрім власних оперативних даних, GAO покладається на дані інших агентств для проведення своєї наглядової роботи.

«Дані, які ми маємо на стороні місії – робота, яка вводиться з федеральних агентств, за якими ми проводимо аудит – ми не є власниками даних. Агентства є. Вони є фахівцями з предметів »,-зазначила вона.

«У нас є дуже талановиті люди в ГАО, які так само обізнані з цими даними, через багаторічний досвід та працюють з цими агенціями. … Ми часто називаємо себе стюардами даних цих даних, і ми повинні зберігати ці дані на однаковому рівні безпеки, мати той самий захист, щоб переконатися, що ми обробляємо ці дані з тією ж обережністю, що і виконавчі відділення.

Що стосується власних оперативних даних, GAO шукає можливості для усунення силосів даних.

“З боку операції є можливості для перехресного запилення, для об'єднання наборів даних”, – сказав Саул. “Об'єднанням я маю на увазі пошук загальних елементів даних або областей, де різні команди місії можуть використовувати подібні дані”.

Демократизуючі дані в ГАО

GAO має на меті “демократизувати” дані, забезпечуючи їх використання як стратегічний актив, зберігаючи захист, сказала вона.

“Коли і якщо [data] Можна повторно використати в інших аудитах протягом періоду часу, коли дані зберігаються або що ми маємо доступ до нього, це дійсно те, що ми шукаємо, – але в межах закону та договорів та очікувань, які ми маємо з нашими партнерськими агентствами “, – сказав Саул.

GAO створив ради з управління та управління управлінням з різними зацікавленими сторонами з різних груп для прийняття цих рішень.

“Ідея в демократизації даних, де це можливо, полягає в тому, щоб створити стандарти, правила та процеси, які найкраще обслуговують і корисні протягом усього підприємства”, – сказала вона. “Це вимагає наполегливої ​​праці, терпіння та постійного характеру людей, які приходять на ці зустрічі, на хвилину, що надягають капелюх підприємства, виходячи зі своїх силосів, слухаючи проблеми, які виникають, а потім приймають рішення”.

За словами Саула, демократизація не означає необмежений доступ, а скоріше визначення спільних стандартів та вимог до якості даних, які приносять користь декільком командам. Цей підхід врівноважує прозорість із безпекою, забезпечуючи чутливі дані аудиту, залишаються захищеними, максимально ефективно.

Ця робота узгоджується з основою Закону про розробку на основі доказів, який фокусується на забезпеченні федеральних даних відкритими та доступними за замовчуванням.

«Є цінність, яку можна отримати, оскільки дані є стратегічним надбанням. На корпоративному рівні можна отримати цінність, якщо ми зможемо зрозуміти, де ці спільності », – сказала вона. «Там буде причина для певних силосів. І так, ми не беремо дані від групи та оприлюднюємо її та надаємо їх доступним для інших вольно-невольно ».

Виклики у прийнятті ШІ у федеральних агентствах

Поза внутрішніми ініціативами Гао, агентство також оцінює прийняття AI агентств у всьому федеральному уряді.

«Найбільше питання, яке ми знайшли, – це дійсно з розгортанням. Введення деяких із цих моделей та інструментів у виробництво. Перебувати в середовищі з розвитку – це одне, але коли ви їдете на виробництво, є всілякі проблеми з брандмауера безпеки, які необхідно враховувати », – сказав Саул.

GAO також детальніше ознайомився з інвентаризацією випадків використання агентств AI. У деяких випадках агентства поєднували інші форми автоматизації, такі як автоматизація роботизованих процесів, із випадками використання ШІ, сказала вона.

«З AI існує компонент навчання, пов'язаного з автоматизацією роботизованих процесів. Це комп'ютер чи машина, яка дійсно слідує за сценаріями та кодом і розробляє їх, тоді як AI насправді дізнається, чи це без нагляду в навчанні чи контрольованому навчанні “, – сказав Саул, і додав:” З RPA, часто вам не потрібна людина, крім того, щоб просто стежити за та переконатися, що в його автоматизації немає. Але якщо він працює належним чином, він повинен мати можливість виконувати деякі з тих ручних завдань, які і зробити речі більш ефективними для державних працівників. З AI – і тому, що є навчання, і це не людина – дуже важливо тримати людину в циклі на різних етапах життєвого циклу AI “.

Для вирішення цих викликів GAO розробив свою рамку підзвітності AI, яка допомагає агенціям оцінювати їх реалізацію ШІ. Ця рамка доповнює інші федеральні рекомендації, такі як Національний інститут стандартів та технологій.

«Найкращі практики Гао – це найкращі практики, які також збираються в галузі та уряду. Це дійсно переконатися, що ми розуміємо дані, які підключаються до цих моделей AI, щоб взяти результати з зерном солі », – сказав Саул.

«Валідація джерел є дійсно ключовою. Іноді ці генеративні моделі великої мови AI можуть галюцинувати та складати інформацію, і тому завжди є такі ризики. Подумайте про джерела даних, які живлять ці моделі, оскільки дуже важливо виявити упередженість у всьому цьому ».

Дізнайтеся більше статей та відео зараз на нашому Сторінка події AI & Exchange.

Copyright © 2025 Федеральна мережа новин. Усі права захищені. Цей веб -сайт не призначений для користувачів, розташованих в європейській економічній зоні.