หน่วย
1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในการบริหารสาธารณะ: บทบาท ขอบเขต การทวนสอบ และจริยธรรมสาธารณะ 2. บริการพลเมืองและ Chatbot: เข้าถึงได้ แม่นยำ และให้บริการอย่างยุติธรรมตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน 3. คำร้อง จดหมายโต้ตอบอย่างเป็นทางการ และข้อความฝ่ายบริหาร: ตั้งแต่ร่างจนถึงการอนุมัติ 4. การวิจัยและการตรวจสอบทางกฎหมาย: กฎหมาย, ข้อบังคับ, กฎหมายคดี 5. การวิเคราะห์นโยบายและการประเมินผลกระทบ 6. การเขียนรายงานและการผลิตเอกสารองค์กร 7. การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลสาธารณะ 8. รัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์และกระบวนการอัตโนมัติ: จากการใช้งานสู่ผลลัพธ์ 9. ความโปร่งใส ข้อมูลเปิด และการเข้าถึงข้อมูล 10. ความเป็นธรรม การเลือกปฏิบัติ และความรับผิดชอบตามอัลกอริทึม 11. KVKK ความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์สาธารณะที่มีความรับผิดชอบ
หน่วย 5 / 11

การวิเคราะห์นโยบายและการประเมินผลกระทบ

กำไร:

  • โดยจัดโครงสร้างปัญหาเชิงนโยบายกับ AI โดยวางกรอบไว้ในกรอบคำจำกัดความ ตัวเลือก หลักเกณฑ์ และคำแนะนำ
  • ช่วยให้กลุ่มผู้ด้อยโอกาสที่ถูกมองข้ามและต้นทุนแอบแฝงมองเห็นได้ด้วยการสร้างแผนที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและกรอบต้นทุนและผลประโยชน์
  • เขารู้ดีว่าการวิเคราะห์ที่ผลิตโดย AI นั้นจำกัดอยู่เพียงข้อมูลและกำหนดกรอบตามมูลค่า และทำการตัดสินใจขั้นสุดท้ายโดยใช้ดุลยพินิจ

งานบริหารภาครัฐที่สำคัญที่สุดคือการวางนโยบายที่ถูกต้องไว้หน้าปัญหา: "เราจะลดปัญหาการจราจรติดขัดในใจกลางเมืองได้อย่างไร", "แรงจูงใจอะไรที่จะช่วยในการว่างงานของเยาวชน", "กฎระเบียบใหม่นี้จะกำหนดภาระอะไรให้กับพ่อค้า" คำถามเหล่านี้เป็นการตัดสินใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่ายและหลายเกณฑ์ภายใต้ความไม่แน่นอน โดยไม่มีคำตอบที่ถูกต้องเพียงคำตอบเดียว การวิเคราะห์นโยบาย (การระบุปัญหาสาธารณะและนำเสนอคำแนะนำแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจโดยการเปรียบเทียบตัวเลือกอย่างเป็นระบบ ผลกระทบที่เป็นไปได้ ต้นทุน และผลประโยชน์) และการวิเคราะห์ผลกระทบด้านกฎระเบียบ (RIA - RIA การประเมินล่วงหน้าว่ากฎหมายใหม่จะส่งผลกระทบต่อใคร อย่างไร และมากน้อยเพียงใด) เป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจเหล่านี้ ที่นี่ AI เป็นพันธมิตรทางความคิดที่ทรงพลังมากในการสร้างทางเลือก แสดงรายการผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผลกระทบ ทำให้มองเห็นข้อโต้แย้งที่โต้แย้งได้ และร่างการวิเคราะห์ แต่การตัดสินใจ การตัดสินคุณค่า และความรับผิดชอบเป็นของมนุษย์ AI ทวีคูณตัวเลือก คุณเลือก

โครงกระดูกของการวิเคราะห์นโยบาย

การวิเคราะห์นโยบายที่ดีต้องเป็นไปตามตรรกะบางประการ และ AI ก็ทำงานได้ดีในการสร้างกรอบการทำงานนี้:

  1. ระบุปัญหา อาการหรือสาเหตุที่แท้จริง? มีผลกระทบต่อใคร ที่ไหน และมากน้อยเพียงใด? ตามตัวเลข
  2. กำหนดเป้าหมายและเกณฑ์ เราจะวัดความสำเร็จได้อย่างไร (ต้นทุน การเข้าถึง ความเท่าเทียม ความเป็นไปได้ ระยะเวลา)
  3. สร้างตัวเลือก ตัวเลือกที่สมจริงอย่างน้อย 3-4 ตัวเลือก รวมถึง "ไม่ทำอะไรเลย"
  4. ประเมินผลกระทบของแต่ละตัวเลือก เป็นประโยชน์ต่อใคร เป็นภาระแก่ใคร? ค่าใช้จ่าย; ความเสี่ยง; การบังคับใช้; ผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์
  5. เปรียบเทียบและแนะนำครับ ตารางตามเกณฑ์ เสนอข้อเสนอแนะที่สมเหตุสมผลแต่เก็บทางเลือกอื่นไว้
  6. แผนการติดตามและประเมินผล เราจะตรวจสอบสิ่งใดเมื่อนโยบายมีผลบังคับใช้ และเราจะตรวจสอบเมื่อใด

AI สามารถสร้างแบบร่างในแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ได้ การมีส่วนร่วมที่มีค่าที่สุดของมันมีให้เห็นในขั้นตอนที่ 4: จิตใจมนุษย์มีแนวโน้มที่จะตกหลุมรักกับข้อเสนอของตัวเองและเพิกเฉยต่อผลกระทบและทางเลือกด้านลบ ถาม AI ว่า “อะไรคือข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับตัวเลือกนี้ และมันจะทำร้ายใคร” ถาม: เปิดจุดบอดนี้

เคล็ดลับ: ใช้ AI เป็น "ผู้สนับสนุนปีศาจ": ให้ตัวเลือกที่คุณต้องการแล้วพูดว่า "เขียนข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุด 5 ข้อที่จะนำมาซึ่งข้อโต้แย้งนี้" สิ่งนี้ทำให้การวิเคราะห์ของคุณแข็งแกร่งขึ้นเมื่อเทียบกับการตรวจสอบ

ขับเคลื่อนข้อมูลแต่ถูกจำกัดด้วยคุณค่า

การตัดสินใจเชิงนโยบายมีทั้งคุณค่าและด้านเทคนิค “เราจะใช้งบประมาณที่ไหน?” ในคำถามนี้ AI สามารถคำนวณต้นทุน-ผลประโยชน์ได้ แต่ "ความต้องการของกลุ่มไหนมีความสำคัญ?" เป็นทางเลือกทางการเมือง/จริยธรรม และเป็นของผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ได้รับเลือกหรือได้รับอนุญาต อย่าลืมตรวจสอบตัวเลขที่ AI สร้างขึ้นด้วย เนื่องจากโมเดลอาจสร้างตัวเลขที่ "ดูสมเหตุสมผล" แทนที่จะเป็นข้อมูลจริง

ข้อควรพิจารณา: ตัวเลขใดๆ ที่ AI ให้ไว้ เช่น ต้นทุน ประชากร อัตรา ฯลฯ จะไม่รวมอยู่ในการวิเคราะห์โดยไม่ได้รับการยืนยันด้วยสถิติอย่างเป็นทางการหรือข้อมูลสถาบัน ตัวเลขปลอมที่น่าเชื่อถือทำให้นโยบายทั้งหมดผิดพลาด

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ถูกมองข้าม เทศบาลแห่งหนึ่งกำลังพิจารณาทางเลือกในการย้ายตลาดออกจากเมือง เมื่อพวกเขาส่งรายชื่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียให้กับ AI ก็พบว่ามีกลุ่มหนึ่งที่ไม่รวมอยู่ในแผน: นักช้อปสูงวัยที่สามารถเข้าถึงระบบขนส่งสาธารณะได้อย่างจำกัด กลุ่มนี้ถูกเพิ่มเข้าไปในการวิเคราะห์ผลกระทบ การตัดสินใจได้รับการแก้ไขด้วยการสนับสนุนด้านการขนส่ง

กรณีที่ 2 – จับเบอร์ปลอมได้ ในการวิเคราะห์สิ่งจูงใจ YZ กล่าวว่า "มีธุรกิจที่จดทะเบียนแล้ว 120,000 ธุรกิจในภาคส่วนนี้" เมื่อนักวิเคราะห์ดูสถิติอย่างเป็นทางการ ตัวเลขอยู่ที่ ~74,000 การยืนยันช่วยป้องกันไม่ให้ประเมินงบประมาณจูงใจสูงไป 60%

กรณีที่ 3 — การโต้แย้งทำให้การวิเคราะห์มีความเข้มแข็งมากขึ้น ก่อนที่ร่างข้อบังคับจะเข้าสู่รัฐสภา ทีมงานได้ถาม AI ถึง "ข้อโต้แย้งที่รุนแรงที่สุด 8 ประการต่อกฎระเบียบนี้" หกสิ่งเหล่านี้ถูกกล่าวถึงในรัฐสภาจริงๆ เนื่องจากทีมงานเตรียมพร้อม การอภิปรายจึงสรุปเป็นเซสชันเดียวแทนที่จะเป็นสองเซสชัน

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

1) ผู้ผลิตตัวเลือกนโยบาย:

บทบาทของคุณ: นักวิเคราะห์นโยบายอาวุโส สร้างตัวเลือกนโยบายที่สมจริงอย่างน้อย 4 ตัวเลือกสำหรับปัญหาต่อไปนี้ รวมถึง "ไม่ทำอะไรเลย" ให้คำอธิบายหนึ่งประโยคสำหรับแต่ละตัวเลือก อย่าเพิ่งประเมิน เพียงระบุตัวเลือกต่างๆ ทำเครื่องหมายตำแหน่งที่คุณตั้งสมมติฐาน ปัญหา: [อธิบายปัญหาด้วยตัวเลข]

2) ตารางการประเมินผลกระทบแบบหลายเกณฑ์:

ประเมินตัวเลือกนโยบายต่อไปนี้ในตารางตามเกณฑ์ต่อไปนี้: ต้นทุน ความเป็นไปได้ ผลกระทบต่อผู้ถือหุ้น ระยะเวลา ความเสี่ยงหลัก เขียนเหตุผลสั้นๆ ไม่ใช่การให้คะแนน ระบุว่าทุกหมายเลขที่คุณใช้จะต้อง "ยืนยันด้วยข้อมูลทางการ" ใต้ตาราง ให้แยกรายการการตัดสินคุณค่าที่บุคคลนั้นควรทำการตัดสินใจแยกกัน ตัวเลือก: [รายการ]

3) ทนายความของมาร (โต้แย้ง):

ฉันสนับสนุนข้อเสนอนโยบายต่อไปนี้ ทำสิ่งที่ตรงกันข้าม: เขียนข้อโต้แย้งที่รุนแรงที่สุด 6 ข้อที่จะทำลายข้อเสนอนี้ จุดอ่อนที่สุดของข้อเสนอ และผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์ที่อาจเกิดขึ้น ระบุเจาะจงว่าคุณอาจทำร้ายใคร อย่าอ่อนโยน จงเข้มแข็ง คำแนะนำ: [คำแนะนำ]

4) กรอบการวิเคราะห์ผลกระทบด้านกฎระเบียบ (RIA):

บทบาทของคุณ: นักวิเคราะห์ผลกระทบด้านกฎระเบียบ จัดทำกรอบการทำงาน RIA สำหรับร่างกฎหมายต่อไปนี้: (1) ปัญหาได้รับการแก้ไข (2) ส่วนงานที่ได้รับผลกระทบ (พลเมือง พ่อค้า สถาบัน) (3) ภาระและต้นทุน (4) ผลประโยชน์ที่คาดหวัง (5) ทางเลือกอื่น (6) ตัวชี้วัดการติดตาม ทำเครื่องหมายการอ้างสิทธิ์เชิงตัวเลขแต่ละรายการว่า "จะได้รับการยืนยัน" ร่าง: [ร่างบทสรุปกฎหมาย]

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

อ่อนแอ: "เราจะแก้ไขปัญหาจราจรได้อย่างไร?"

แข็งแกร่ง: "นักวิเคราะห์นโยบายอาวุโสในบทบาทนี้ สร้าง 5 ตัวเลือกสำหรับปัญหาการจราจรติดขัดในใจกลางเมือง รวมถึง 'ไม่ต้องทำอะไรเลย' ประเมินแต่ละรายการในตารางโดยพิจารณาจากต้นทุน ความเป็นไปได้ ผลกระทบต่อผู้ถือหุ้น ระยะเวลา และมาตรการความเสี่ยงที่สำคัญ ทำเครื่องหมายแต่ละตัวเลขที่คุณใช้เป็น 'ต้องได้รับการยืนยันจากข้อมูลของทางการ' จากนั้นสำหรับสองตัวเลือกที่ดูแข็งแกร่งที่สุด ให้เขียนข้อโต้แย้งโต้แย้งที่จะบ่อนทำลายพวกเขา ในตอนท้าย ให้แยกรายการการตัดสินคุณค่า (ซึ่งมีความสำคัญ ซึ่งถือเป็นภาระของกลุ่ม) ที่ปล่อยให้ การตัดสินใจของเรา"

ความแตกต่าง: พรอมต์ที่มีประสิทธิภาพจะสร้างตัวเลือก การประเมินหลายเกณฑ์ การตรวจสอบข้อมูล การโต้แย้ง และขอบเขตการตัดสินใจของมนุษย์ในโฟลว์เดียว

การมีส่วนร่วมและขีดจำกัดของ AI

ขั้นตอน

การมีส่วนร่วมของ AI

ความรับผิดชอบของมนุษย์

คำจำกัดความของปัญหา

ร่างการรวบรวมข้อมูล

ข้อมูลที่แม่นยำ สาเหตุที่แท้จริง

การสร้างทางเลือก

รายการตัวเลือกที่กว้างขวาง

ตัวกรองความสมจริง

การประเมินผลกระทบ

ตารางข้อโต้แย้ง

การตรวจสอบหมายเลขแสดงความคิดเห็น

ข้อเสนอแนะ

เหตุผลร่าง

การตัดสินคุณค่าการตัดสินใจ

แผนการตรวจสอบ

คำแนะนำตัวบ่งชี้

การอนุมัติการดำเนินการ

แผนที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและความสมดุลระหว่างต้นทุนและผลประโยชน์

การวิเคราะห์นโยบายที่ดีไม่เพียงตอบคำถามว่า "ควรทำอย่างไร" แต่ยังตอบคำถามด้วยว่า "ใครจะได้รับผลกระทบและอย่างไร" การสร้างแผนที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (บุคคล กลุ่ม หรือสถาบันที่ได้รับผลกระทบหรือส่งผลกระทบต่อนโยบาย) ทำให้มองเห็นข้อข้องใจและจุดต่อต้านที่ถูกมองข้ามได้ล่วงหน้า AI สามารถสร้างรายชื่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วสำหรับตัวเลือกนโยบายและผลกำไร/ขาดทุนที่อาจเกิดขึ้นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละราย แต่คุณสามารถกรองความเหมาะสมของรายการนี้ตามเหตุการณ์ที่เป็นรูปธรรม ความเป็นจริงในท้องถิ่น และความอ่อนไหวทางการเมืองได้ ในทำนองเดียวกัน การวิเคราะห์ต้นทุนและผลประโยชน์ (การเปรียบเทียบต้นทุนที่เป็นตัวเงินและไม่ใช่ตัวเงินของออปชันกับผลประโยชน์) เป็นเฟรมเวิร์กที่ AI สามารถสร้างเฟรมเวิร์กได้ แต่คุณต้องกรอกตัวเลขด้วยข้อมูลขององค์กรเอง

คดีเล็กๆ — กลุ่มเหยื่อเงียบๆ ในเขตหนึ่ง มีการวางแผนจะย้ายตลาด การวิเคราะห์ทางเศรษฐกิจเป็นบวก แผนที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่สร้างขึ้นด้วย AI เน้นกลุ่มที่ไม่เคยกล่าวถึงในแผน: ผู้สูงอายุประมาณ 600 คนที่มาตลาดด้วยการเดินเท้าสามารถเข้าถึงสถานที่ใหม่ได้ภายใน 40 นาทีโดยระบบขนส่งสาธารณะ การค้นพบนี้กระตุ้นให้รวมข้อกำหนดด้านสายการบริการไว้ในการตัดสินใจ

เคสขนาดเล็ก — ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ ในโครงร่างต้นทุนและผลประโยชน์ของโครงการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล AI นับเฉพาะลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์เป็นต้นทุน เมื่อเราเพิ่มทีม การฝึกอบรม การสูญเสียความสามารถในการผลิตในช่วงเปลี่ยนผ่าน และภาระงานของศูนย์บริการทางโทรศัพท์ ต้นทุนในปีแรกเพิ่มขึ้น 60 เปอร์เซ็นต์ และเวลาดำเนินการเพิ่มขึ้นจาก 1 ปีเป็น 2.3 ปี การตัดสินใจจึงกลายเป็นจริงตามนั้น

เทมเพลตที่สร้างกรอบงานผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผลประโยชน์:

งาน: สร้างตารางสองตารางสำหรับตัวเลือกนโยบายต่อไปนี้ ตัวเลือก: [คำอธิบายนโยบาย]ตารางที่ 1 — แผนที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย | วิถีแห่งอิทธิพล | รายได้ที่เป็นไปได้ | การสูญเสียที่เป็นไปได้ | ระดับแนวต้าน (ต่ำ/กลาง/สูง) ตารางที่ 2 — กรอบงานต้นทุน-ผลประโยชน์: รายการ | การเงิน? | ทิศทางโดยประมาณ (+/−) | แหล่งข้อมูล [ต้องกรอก] กฎ: ตัวเลขสมมติ; ปล่อยให้มูลค่าของรายการทางการเงินว่างไว้ถามแหล่งที่มา ระบุกลุ่มผู้ด้อยโอกาสที่อาจมองข้ามไปในหัวข้ออื่น

ข้อควรระวัง: รายชื่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ AI สร้างขึ้นประกอบด้วยกลุ่มทั่วไปที่ดูเหมือน “สมเหตุสมผล”; มักจะเลี่ยงผ่านกลุ่มท้องถิ่น เงียบๆ และไม่มีการรวบรวมกัน คุณคือคนที่รู้เรื่องนี้ — เป็นหน้าที่ของคุณที่จะทำรายการให้เสร็จสิ้น

ข้อผิดพลาดทั่วไป

  • ไว้วางใจตัวเลขของเอไอ ตรวจสอบทุกตัวเลข เช่น ประชากร ต้นทุน อัตรา ฯลฯ จากแหล่งที่มาอย่างเป็นทางการ
  • เพียงวิเคราะห์ตัวเลือกที่ต้องการ พิจารณา "ไม่ทำอะไรเลย" และทางเลือกอื่นด้วย มิฉะนั้นการวิเคราะห์จะลำเอียง
  • การมอบหมายการตัดสินคุณค่าให้กับ AI "ความต้องการของใครมาก่อน" เป็นการตัดสินใจทางการเมือง/จริยธรรม ไม่ใช่การตัดสินใจทางเทคนิค
  • ข้ามข้อโต้แย้งโต้แย้ง อย่าไปที่สภา/หัวหน้างานจนกว่าคุณจะเห็นข้อโต้แย้งที่รุนแรงที่สุดต่อข้อเสนอของคุณเอง
  • รายชื่อผู้มีส่วนได้เสียไม่สมบูรณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งคำถามกับกลุ่มที่ไม่มีเสียง/กลุ่มเปราะบาง (ผู้สูงอายุ ผู้พิการ ในชนบท)
  • ไม่มีการจัดทำแผนติดตามผล นโยบายที่ไม่ได้วัดผลไม่สามารถประเมินได้ กำหนดตัวชี้วัดตั้งแต่ต้น

โดยสรุป

ในการวิเคราะห์นโยบาย AI เป็นพันธมิตรทางความคิดที่ทรงพลังที่สร้างตัวเลือก สร้างแผนภูมิผลกระทบ เตือนผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และที่สำคัญที่สุดคือสร้างข้อโต้แย้งที่ขัดแย้งกับข้อเสนอของคุณเอง แต่ทุกตัวเลขควรได้รับการตรวจสอบ การตัดสินคุณค่าควรเป็นหน้าที่ของบุคคล และการตัดสินใจและความรับผิดชอบขั้นสุดท้ายควรอยู่กับผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ได้รับอนุญาต AI ขยายการวิเคราะห์ คุณคือคนที่ทำให้การตัดสินใจลึกซึ้งยิ่งขึ้นและลงนามในการตัดสินใจ

งานสมัคร

เลือกประเด็นนโยบายที่แท้จริงในวาระการประชุมของหน่วยของคุณ แยกอย่างน้อย 4 ตัวเลือกด้วย "ตัวสร้างตัวเลือกนโยบาย" เปรียบเทียบกับ "ตารางการประเมินผลกระทบหลายเกณฑ์" และยืนยันตัวเลขอย่างน้อยหนึ่งตัวที่สร้างโดย AI ​​พร้อมแหล่งที่มาอย่างเป็นทางการ สุดท้าย ใช้เทมเพลต "ทนายความของซาตาน" กับตัวเลือกที่คุณต้องการ และจดบันทึกข้อโต้แย้งที่รุนแรงที่สุดที่คุณพบ

รายการตรวจสอบ

  • [ ] ฉันพิจารณาอย่างน้อย 4 ตัวเลือก รวมทั้ง "ไม่ทำอะไรเลย"
  • [ ] ฉันตรวจสอบการกล่าวอ้างเชิงตัวเลขทุกรายการจากแหล่งที่มาอย่างเป็นทางการ
  • [ ] ฉันได้ระบุผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ได้รับผลกระทบทั้งหมด รวมถึงกลุ่มเสี่ยงด้วย
  • [ ] ฉันสร้างข้อโต้แย้งกับตัวเลือกที่ฉันชอบ
  • [ ] ฉันสงวนการตัดสินที่มีคุณค่าสำหรับการตัดสินใจของมนุษย์
  • [ ] ฉันกำหนดตัวชี้วัดการติดตามและทบทวน