لم يكشف قسم الكفاءة الحكومية التابع لإيلون ماسك (DOGE) عن مبلغ الـ 2 تريليون دولار من الاحتيال الحكومي الذي أشار إليه ماسك في البداية على أنه ممكن، لكن حلفاء ماسك يؤكدون أن هذا الجهد لا يزال يحمل قيمة. يختلف تقييم نجاح DOGE، ولكن من الصعب بشكل متزايد القول بأن المبادرة قللت بشكل كبير من الإنفاق الفيدرالي، وهو هدفها الأساسي.

خفف ماسك نفسه مؤخرًا من التوقعات بشأن DOGE. "تقديري الأدنى لمقدار الاحتيال الموجود على المستوى الوطني هو حوالي 20 بالمائة من الميزانية الفيدرالية، مما يعني 1.5 تريليون دولار سنويًا. ربما أعلى من ذلك بكثير"، صرح ماسك على X، معيدًا إحياء ادعاءات سابقة أدلى بها أثناء حملته الانتخابية لدونالد ترامب. جاء هذا التصريح بعد تصريحات سابقة في بودكاست وصف فيه ماسك DOGE بأنه "ناجح قليلاً فقط"، وهو اعتراف نادر بأن المشروع لم يحقق وعده الأولي.

غادر ماسك DOGE فجأة في مايو، مشيرًا إلى خلافات مع ترامب حول مشروع قانون الميزانية الذي اعتقد ماسك أنه سيضر بعمل DOGE. يشير موقفه الحالي إلى عدم الثقة في القيمة الإجمالية لمشاركته في جهود الكفاءة الحكومية.

يعتمد مفهوم استخدام الذكاء الاصطناعي، مثل ذلك المتصور لـ DOGE، للكشف عن الاحتيال على التعرف على الأنماط. يتم تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة من المعاملات المالية والسجلات الحكومية لتحديد الحالات الشاذة التي قد تشير إلى نشاط احتيالي. يمكن لهذه الأنظمة تحليل البيانات بسرعة وشمولية أكبر بكثير من المدققين البشريين، مما قد يكشف عن الاحتيال الذي قد يمر دون أن يلاحظه أحد. ومع ذلك، تعتمد فعالية هذه الأنظمة بشكل كبير على جودة واكتمال البيانات المستخدمة للتدريب، بالإضافة إلى تطور الخوارزميات نفسها.

تداعيات الذكاء الاصطناعي في الرقابة الحكومية كبيرة. فمن ناحية، فإنه يوفر إمكانية زيادة الكفاءة وتقليل الهدر. ومن ناحية أخرى، فإنه يثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي واحتمال إساءة الاستخدام. التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي، مثل ظهور نماذج تعلم آلي أكثر تطوراً، تدفع باستمرار حدود ما هو ممكن في الكشف عن الاحتيال، ولكنها تتطلب أيضًا دراسة متأنية للآثار الأخلاقية والمجتمعية.