AI를 사용하여 해결할 수 있는 정부 기관의 문제 유형
딜로이트는 "인지 기술이 결국 정부 운영의 모든 측면에 혁명을 일으킬 수 있다"고 말하며 정부에서 AI의 잠재적 사용처는 광범위하고 다양합니다. Mehr는 6가지 유형의 정부 문제가 AI 적용에 적합하다고 제안합니다:
- 리소스 할당 - 작업을 더 빨리 완료하기 위해 행정 지원이 필요한 경우 등.
- 대규모 데이터 세트 - 너무 커서 직원들이 효율적으로 작업할 수 없고 여러 데이터 세트를 결합하여 더 큰 인사이트를 얻을 수 있는 경우.
- 전문가 부족 - 기본적인 질문에 답하고 틈새 문제를 파악할 수 있는 경우.
- 예측 가능한 시나리오 - 과거 데이터를 통해 상황을 예측할 수 있습니다.
- 절차적 - 입력 또는 출력에 정답이 있는 반복적인 작업.
- 다양한 데이터 - 데이터가 시각적, 언어적 등 다양한 형태를 취하고 정기적으로 요약해야 하는 경우.
정부에서 AI의 잠재적 활용 분야는 광범위하고 다양하지만, AI 적용을 고려할 수 있는 몇 가지 적절한 분야는 다음과 같습니다: 리소스 할당, 대규모 데이터 세트, 반복적인 작업, 기본적인 질문에 대한 답변, 여러 양식의 데이터 요약, 과거 데이터를 기반으로 한 미래 시나리오 예측 등이 있습니다.
What types of problems in government could AI be used to solve
The potential uses of AI in government are wide and varied, with Deloitte considering that "Cognitive technologies could eventually revolutionize every facet of government operations". Mehr suggests that six types of government problems are appropriate for AI applications:
- Resource allocation - such as where administrative support is required to complete tasks more quickly.
- Large datasets - where these are too large for employees to work efficiently and multiple datasets could be combined to provide greater insights.
- Experts shortage - including where basic questions could be answered and niche issues can be learned.
- Predictable scenario - historical data makes the situation predictable.
- Procedural - repetitive tasks where inputs or outputs have a binary answer.
- Diverse data - where data takes a variety of forms (such as visual and linguistic) and needs to be summarised regularly.
The potential uses of AI in government are wide and varied but some appropriate areas to consider AI applications include: Resource allocation; Large datasets; Repetitive tasks; Answering basic questions; Summarising data from multiple forms; Predicting future scenarios based on historical data.