Mga nadagdag:
- Binubuo nito ang problema sa patakaran sa AI sa pamamagitan ng pag-frame nito sa isang balangkas ng kahulugan, mga opsyon, pamantayan at rekomendasyon.
- Ginagawa nitong nakikita ang mga hindi napapansing disadvantaged na grupo at mga nakatagong gastos sa pamamagitan ng paggawa ng mapa ng stakeholder at balangkas ng cost-benefit.
- Alam niya na ang pagsusuri na ginawa ng AI ay limitado sa data at naka-frame ayon sa halaga, at gumagawa ng panghuling desisyon nang may paghuhusga.
The most mental job of public administration is to put the right policy in front of a problem: "Paano natin mababawasan ang pagsisikip ng trapiko sa sentro ng lungsod?", "Anong insentibo ang makakatulong sa kawalan ng trabaho ng kabataan?", "Anong pasanin ang ipapataw ng bagong regulasyong ito sa mga negosyante?" Ang mga tanong na ito ay mga multi-stakeholder, multi-criteria na mga desisyon na ginawa sa ilalim ng kawalan ng katiyakan, na walang iisang tamang sagot. Pagsusuri ng patakaran (pagtukoy ng pampublikong problema at paglalahad ng mga rekomendasyon sa gumagawa ng desisyon sa pamamagitan ng sistematikong paghahambing ng mga opsyon, ang mga posibleng epekto nito, gastos at benepisyo) at pagsusuri sa epekto ng regulasyon (RIA - RIA; pagtatasa nang maaga kung sino, paano at gaano kalaki ang maaapektuhan ng isang bagong batas) ang backbone ng mga desisyong ito. Narito ang AI ay isang napakalakas na kasosyo sa pag-iisip sa pagbuo ng mga opsyon, paglilista ng mga stakeholder at epekto, paggawa ng mga kontra-argumento na nakikita, at pagbalangkas ng pagsusuri. Ngunit ang desisyon, ang paghatol sa halaga at ang responsibilidad ay pag-aari ng tao; Pinaparami ng AI ang mga opsyon, pipiliin mo.
Balangkas ng pagsusuri sa patakaran
Ang mahusay na pagsusuri sa patakaran ay sumusunod sa isang tiyak na lohika, at mahusay na gumagana ang AI upang mabuo ang balangkas na ito:
- Kilalanin ang problema. Sintomas o ugat na sanhi? Sino, saan at gaano ito nakakaapekto? Sa pamamagitan ng mga numero.
- Magtakda ng mga layunin at pamantayan. Paano natin susukatin ang tagumpay (gastos, pag-access, equity, pagiging posible, tagal)?
- Bumuo ng mga pagpipilian. Hindi bababa sa 3-4 na makatotohanang opsyon, kabilang ang "walang gawin."
- Suriin ang mga epekto ng bawat opsyon. Kanino ito kapaki-pakinabang, kanino ito pabigat? gastos; mga panganib; kakayahang magamit; hindi gustong epekto.
- Ihambing at irekomenda. Mga talahanayan ayon sa pamantayan; Mag-alok ng isang makatwirang mungkahi ngunit panatilihin ang mga alternatibo.
- Plano ng pagsubaybay at pagsusuri. Ano ang aming susubaybayan kapag naipatupad na ang patakaran, at kailan namin ito susuriin?
Maaaring bumuo ang AI ng mga draft sa bawat isa sa anim na hakbang na ito. Ang pinakamahalagang kontribusyon nito ay makikita sa hakbang 4: ang isip ng tao ay may posibilidad na umibig sa sarili nitong proposisyon at binabalewala ang mga negatibong epekto at alternatibo; Tanungin ang AI "ano ang pinakamalakas na kontraargumento sa opsyong ito, sino ang makakasama nito?" Nagtatanong: nagbubukas ng blind spot na ito.
Tip: Gamitin ang AI bilang "tagapagtanggol ng diyablo": ibigay ang gusto mong opsyon at sabihing "isulat ang 5 pinakamalakas na pagtutol na magpapababa nito." Pinapatigas nito ang iyong pagsusuri laban sa pag-audit.
Data driven ngunit limitado sa pamamagitan ng halaga
Ang mga desisyon sa patakaran ay may halaga at teknikal. "Saan natin dapat gastusin ang badyet?" Sa tanong, maaaring gumawa ng mga kalkulasyon ng cost-benefit ang AI; ngunit "aling mga pangangailangan ng grupo ang uunahin?" Ito ay isang pampulitika/etikal na pagpili at nabibilang sa inihalal o awtorisadong gumagawa ng desisyon. Siguraduhing i-verify din ang mga numerong ginagawa ng AI: ang modelo ay maaaring gumawa ng mga gawa-gawang numero na "mukhang makatwiran" sa halip na totoong data.
Pansin: Ang anumang numero na ibinigay ng AI, tulad ng gastos, populasyon, rate, atbp., ay hindi kasama sa pagsusuri nang hindi kinukumpirma sa mga opisyal na istatistika o data ng institusyonal. Ang isang nakakumbinsi na pekeng numero ay naglalagay ng isang buong patakaran sa maling pundasyon.
tatlong mini case
Kaso 1 — Ang hindi pinapansin na stakeholder. Isinasaalang-alang ng isang munisipalidad ang opsyon na ilipat ang mga pamilihan nito sa labas ng bayan. Nang magsumite sila ng listahan ng mga stakeholder sa AI, lumitaw ang isang grupo na hindi kasama sa plano: mga matatandang mamimili na may limitadong access sa pampublikong transportasyon. Ang pangkat na ito ay idinagdag sa pagsusuri ng epekto; Ang desisyon ay binago sa suporta sa transportasyon.
Case 2 — Nahuli ang pekeng numero. Sa isang pagsusuri sa insentibo, sinabi ni YZ na "may 120 libong rehistradong negosyo sa sektor na ito." Nang tingnan ng analyst ang opisyal na istatistika, ang bilang ay ~74 thousand. Pinigilan ng pag-verify ang labis na pagtatantya sa badyet ng insentibo ng 60%.
Kaso 3 — Pinalakas ng kontraargumento ang pagsusuri. Bago napunta sa parlyamento ang isang draft na regulasyon, hiniling ng team sa AI ang "8 pinakamalakas na pagtutol sa regulasyong ito." Anim sa mga ito ang aktuwal na binanggit sa parlamento; Dahil ang koponan ay dumating na handa, ang talakayan ay natapos sa isang sesyon sa halip na dalawa.
Apat na maaaring kopyahin na mga template
1) Tagagawa ng opsyon sa patakaran:
Ang iyong tungkulin: senior policy analyst. Bumuo ng hindi bababa sa 4 na makatotohanang opsyon sa patakaran para sa sumusunod na problema, kasama ang "walang gawin." Magbigay ng isang pangungusap na paliwanag para sa bawat opsyon. Huwag mo nang suriin, ilista mo lang ang mga pagpipilian. Markahan kung saan ka gumawa ng mga pagpapalagay. PROBLEMA: [ilarawan ang problema sa mga numero]
2) Talaan ng pagtatasa ng epekto ng maraming pamantayan:
Suriin ang mga sumusunod na opsyon sa patakaran sa isang talahanayan batay sa mga sumusunod na pamantayan: gastos, pagiging posible, epekto sa equity, tagal, pangunahing panganib. Sumulat ng isang maikling katwiran, hindi isang rating. Sabihin na ang bawat numero na iyong ginagamit ay dapat na "nakumpirma sa opisyal na data". Sa ilalim ng talahanayan, ilista nang hiwalay ang mga paghatol sa halaga na dapat gawin ng tao ang desisyon. MGA OPSYON: [listahan]
3) Ang abogado ng diyablo (kontra argumento):
Itinataguyod ko ang sumusunod na panukalang patakaran. Gawin ang kabaligtaran: isulat ang 6 na pinakamalakas na pagtutol na sisira sa panukalang ito, ang pinakamahina nitong punto, at posibleng hindi kanais-nais na mga epekto. Partikular na tukuyin kung sino ang maaari mong saktan. Huwag maging malumanay, maging matigas. MUNGKAHI: [mungkahi]
4) Regulatory impact analysis (RIA) framework:
Ang iyong tungkulin: regulatory impact analyst. Gumawa ng balangkas ng RIA para sa sumusunod na draft na batas: (1) nalutas ang problema, (2) mga apektadong segment (mga mamamayan, negosyante, institusyon), (3) mga pasanin at gastos, (4) inaasahang benepisyo, (5) mga alternatibo, (6) mga indicator ng pagsubaybay. Markahan ang bawat numerical claim bilang "kukumpirmahin". DRAFT: [draft legislative summary]
Mahinang prompt / Malakas na prompt
Mahina: "Paano natin malulutas ang problema sa trapiko?"
Malakas: "Senior policy analyst sa tungkulin. Bumuo ng 5 opsyon para sa pagsisikip ng trapiko sa sentro ng lungsod, kabilang ang 'walang gawin'. Suriin ang bawat isa sa isang talahanayan batay sa gastos, pagiging posible, epekto sa equity, tagal at mga pangunahing hakbang sa panganib; markahan ang bawat numero na iyong ginagamit bilang 'dapat kumpirmahin ng opisyal na data'. Pagkatapos ay para sa dalawang opsyon na mukhang pinakamalakas, sumulat ng mga kontra argumento na magwawakas sa paghuhusga, kung saan hiwalay ang mga ito. pasanin ng grupo) na ipaubaya sa amin ang desisyon."
Ang pagkakaiba: ang makapangyarihang prompt ay nagtatatag ng pagbuo ng opsyon, pagsusuri ng maraming pamantayan, pagpapatunay ng data, counterargument, at hangganan ng desisyon ng tao sa iisang daloy.
Kontribusyon at limitasyon ng AI
hakbang
kontribusyon ng AI
responsibilidad ng tao
Depinisyon ng problema
Draft, pangongolekta ng datos
Tumpak na data, ugat na sanhi
Pagbuo ng opsyon
Malawak na listahan ng opsyon
Filter ng pagiging totoo
Pagtatasa ng epekto
Talahanayan, kontra argumento
Pagpapatunay ng numero, komento
Mungkahi
Draft na katwiran
paghatol sa halaga, desisyon
plano sa pagsubaybay
Rekomendasyon ng tagapagpahiwatig
Pag-apruba, pagpapatupad
Mapa ng stakeholder at balanse sa cost-benefit
Ang isang mahusay na pagsusuri sa patakaran ay sumasagot hindi lamang sa tanong na "ano ang dapat gawin" kundi pati na rin ang tanong na "sino ang maaapektuhan at paano?" Ang paggawa ng mapa ng stakeholder (indibidwal, grupo o institusyon na apektado ng o nakakaapekto sa isang patakaran) na mapa ay nakikita nang maaga ang mga hindi napapansing mga hinaing at punto ng pagtutol. Mabilis na makakabuo ang AI ng malaking listahan ng mga stakeholder para sa isang opsyon sa patakaran at ang mga potensyal na pakinabang/pagkalugi ng bawat stakeholder; Ngunit maaari mong i-filter ang pagiging angkop ng listahang ito sa kongkretong kaganapan, mga lokal na katotohanan at mga sensitibong pampulitika. Gayundin, ang pagsusuri sa cost-benefit (paghahambing ng mga gastos sa pera at hindi pera ng isang opsyon kumpara sa mga benepisyo nito) ay isang balangkas kung saan maaaring buuin ng AI ang framework, ngunit kailangan mong punan ang mga numero gamit ang sariling data ng organisasyon.
Mini case — tahimik na grupo ng mga biktima. Sa isang distrito, ang palengke ay binalak na ilipat; Ang pagsusuri sa ekonomiya ay positibo. Ang mapa ng stakeholder na ginawa gamit ang AI ay nag-highlight ng isang grupo na hindi kailanman binanggit sa plano: humigit-kumulang 600 senior citizen na naglalakad sa palengke ay maaaring makarating sa bagong lokasyon sa loob ng 40 minuto sa pamamagitan ng pampublikong transportasyon. Ang paghahanap na ito ay nag-udyok sa pagsasama ng isang kinakailangan sa linya ng serbisyo sa desisyon.
Mini case — nakatagong halaga. Sa isang cost-benefit outline ng isang digitalization project, binibilang lang ng AI ang lisensya ng software bilang isang gastos. Noong idinagdag namin ang team, pagsasanay, transitional productivity loss at call center load, ang gastos sa unang taon ay tumaas ng 60 porsiyento at ang turnaround time ay tumaas mula 1 taon hanggang 2.3 taon — naging makatotohanan ang desisyon nang naaayon.
Template na bumubuo ng stakeholder at cost-benefit framework:
Gawain: Gumawa ng dalawang talahanayan para sa sumusunod na opsyon sa patakaran. Pagpipilian: [paglalarawan ng patakaran]Talahanayan 1 — Mapa ng stakeholder: stakeholder | paraan ng impluwensya | posibleng kita | posibleng pagkawala | antas ng pagtutol (mababa/medium/mataas).Talahanayan 2 — Cost-benefit framework: item | pera? | tinantyang direksyon (+/−) | pinagmumulan ng data [MAPUPUNAN]. Panuntunan: Ang numero ay kathang-isip lamang; Iwanang blangko ang halaga ng mga bagay sa pananalapi, tanungin ang kanilang pinagmulan. Tukuyin ang mga disadvantaged na grupo na maaaring hindi mapansin sa isang hiwalay na heading.
Babala: Ang listahan ng stakeholder na ginawa ng AI ay binubuo ng mga pangkalahatang grupo na mukhang "makatwiran"; Madalas itong lumalampas sa mga lokal, tahimik at hindi organisadong grupo. Ikaw ang nakakaalam ng field — trabaho mo ang kumpletuhin ang listahan.
Mga karaniwang pagkakamali
- Pagtitiwala sa mga numero ng AI. I-verify ang bawat figure tulad ng populasyon, gastos, rate, atbp. mula sa opisyal na pinagmulan.
- Pag-aralan lamang ang ginustong opsyon. Isaalang-alang din ang "walang ginagawa" at mga alternatibo; Kung hindi, magiging bias ang pagsusuri.
- Pagdelegasyon ng paghatol sa halaga sa AI. "Kaninong mga pangangailangan ang mauna" ay isang pampulitika/etikal na desisyon, hindi isang teknikal.
- Nilaktawan ang mga kontra argumento. Huwag pumunta sa konseho/superbisor hangga't hindi mo nakikita ang pinakamalakas na pagtutol sa iyong sariling panukala.
- Hindi kumpletong listahan ng mga stakeholder. Partikular na tanong ng mga walang boses/mahina na grupo (matanda, may kapansanan, rural).
- Hindi naglalagay ng plano sa pagsubaybay sa lugar. Ang patakarang hindi nasusukat ay hindi masusuri; Tukuyin ang mga tagapagpahiwatig mula sa simula.
Sa buod
Sa pagsusuri ng patakaran, ang AI ay isang makapangyarihang kasosyo sa pag-iisip na bumubuo ng mga opsyon, nag-chart ng mga epekto, nagpapaalala sa mga stakeholder, at higit sa lahat, bumubuo ng mga argumento laban sa iyong sariling panukala. Ngunit ang bawat numero ay dapat ma-verify, ang mga paghatol sa halaga ay dapat ipaubaya sa mga tao, at ang panghuling desisyon at responsibilidad ay dapat manatili sa awtorisadong gumagawa ng desisyon. Pinalawak ng AI ang pagsusuri; Ikaw ang nagpapalalim ng desisyon at pumirma nito.
Gawain ng aplikasyon
Pumili ng totoong isyu sa patakaran sa agenda ng iyong unit. Mag-extract ng hindi bababa sa 4 na opsyon gamit ang "Policy option generator", ihambing sa "Multi-criteria impact assessment table" at kumpirmahin ang kahit isang numerong nabuo ng AI sa opisyal na pinagmulan. Panghuli, ilapat ang template na "Abogado ni Satanas" sa iyong gustong opsyon at tandaan ang pinakamatinding pagtutol na nakita mo.
checklist
- [ ] Isinaalang-alang ko ang hindi bababa sa 4 na opsyon, kabilang ang "do nothing".
- [ ] Na-verify ko ang bawat numerical claim mula sa opisyal na pinagmulan.
- [ ] Inilista ko ang lahat ng apektadong stakeholder, kabilang ang mga bulnerableng grupo.
- [ ] Gumawa ako ng mga argumento laban sa aking ginustong opsyon.
- [ ] Inilaan ko ang mga paghatol sa halaga para sa desisyon ng tao.
- [ ] Tinukoy ko ang mga indicator ng pagsubaybay at pagsusuri.