ইলন মাস্কের ডিপার্টমেন্ট অফ গভর্নমেন্ট এফিসিয়েন্সি (DOGE) সরকারের ২ ট্রিলিয়ন ডলারের জালিয়াতি উদঘাটন করতে পারেনি, যা মাস্ক প্রাথমিকভাবে সম্ভব বলেছিলেন, তবে মাস্কের মিত্ররা মনে করেন যে এই প্রচেষ্টা এখনও মূল্যবান। DOGE-এর সাফল্য মূল্যায়ন ভিন্ন ভিন্ন, তবে এটা বলা ক্রমশ কঠিন যে এই উদ্যোগটি উল্লেখযোগ্যভাবে ফেডারেল ব্যয় কমিয়েছে, যা এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য ছিল।

মাস্ক সম্প্রতি একটি পডকাস্টে DOGE-এর প্রভাবকে সামান্য কম করে দেখিয়েছেন, এটিকে "সামান্য সফল" বলে বর্ণনা করেছেন। এই বিবৃতিটি DOGE-এর সরকারি কার্যক্রমকে সুবিন্যস্ত করার সম্ভাবনা সম্পর্কে তার আগের, আরও আশাবাদী ঘোষণার থেকে সরে আসা। নিজের বিভাগের আপাত দুর্বলতা সত্ত্বেও, মাস্ক ব্যাপক সরকারি জালিয়াতির দাবি পুনরুজ্জীবিত করেছেন।

X-এ, মাস্ক অনুমান করেছেন যে "জাতীয়ভাবে জালিয়াতির পরিমাণ সম্পর্কে আমার সর্বনিম্ন অনুমান হল ফেডারেল বাজেটের প্রায় ২০ শতাংশ, যার মানে বছরে ১.৫ ট্রিলিয়ন। সম্ভবত আরও বেশি।" কোনো নির্দিষ্ট প্রমাণ ছাড়াই করা এই দাবিগুলি ডোনাল্ড ট্রাম্পের পক্ষে প্রচার চালানোর সময় করা অনুরূপ দাবির প্রতিধ্বনি করে।

মাস্ক মে মাসে DOGE ত্যাগ করেন, ট্রাম্পের সাথে একটি বাজেট বিল নিয়ে মতবিরোধের কথা উল্লেখ করে, যা মাস্ক বিশ্বাস করতেন DOGE-এর কাজকে দুর্বল করবে। তার প্রস্থান প্রাক্তন প্রেসিডেন্টের সাথে সংঘর্ষের পরে হয়েছিল এবং তিনি উদ্বেগ প্রকাশ করেছিলেন যে প্রস্তাবিত বাজেট অপচয় চিহ্নিতকরণ এবং নির্মূল করার প্রচেষ্টাকে বাধা দেবে।

DOGE-এর পেছনের ধারণাটি ছিল ডেটা বিশ্লেষণের নীতি এবং সম্ভাব্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করে সরকারি সংস্থাগুলির মধ্যে অদক্ষতা এবং জালিয়াতি কার্যক্রম চিহ্নিত করা। ধারণাটি ছিল যে এআই অ্যালগরিদমগুলি বিশাল পরিমাণ আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণ করে জালিয়াতির ইঙ্গিতবাহী অসঙ্গতি এবং নিদর্শন সনাক্ত করতে পারে, ঠিক যেমন ব্যক্তিগত খাতে জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য এআই ব্যবহৃত হয়। তবে, সরকারি ক্ষেত্রে এআই-এর প্রয়োগ প্রায়শই ডেটা অ্যাক্সেস, গোপনীয়তা উদ্বেগ এবং সরকারি বিধিগুলির জটিলতা সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়।

জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য এআই-এর ব্যবহার একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র, যার প্রয়োগ আর্থিক লেনদেন থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা দাবি পর্যন্ত বিস্তৃত। এই সিস্টেমগুলি সাধারণত অস্বাভাবিক নিদর্শন সনাক্ত করতে এবং আরও তদন্তের জন্য সম্ভাব্য জালিয়াতি কার্যক্রম চিহ্নিত করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এই সিস্টেমগুলির কার্যকারিতা উপলব্ধ ডেটার গুণমান এবং পরিমাণের পাশাপাশি ব্যবহৃত অ্যালগরিদমগুলির পরিশীলিততার উপর নির্ভর করে।

মাস্কের বর্তমান অবস্থান DOGE-এর সামগ্রিক প্রভাবের উপর আস্থার অভাবের ইঙ্গিত দেয়, যা সরকারি আমলাতন্ত্রের জটিলতার ক্ষেত্রে ব্যক্তিগত খাতের দক্ষতা মডেল প্রয়োগের সম্ভাব্যতা সম্পর্কে প্রশ্ন তোলে। অনুরূপ উদ্যোগের ভবিষ্যৎ অনিশ্চিত রয়ে গেছে, এআই প্রযুক্তির আরও উন্নয়ন এবং আর্থিক তত্ত্বাবধানে নতুন পদ্ধতি গ্রহণে সরকারের আগ্রহের উপর নির্ভর করে।