एलन मस्क के डिपार्टमेंट ऑफ़ गवर्नमेंट एफिशिएंसी, या DOGE, ने सरकार में 2 ट्रिलियन डॉलर की धोखाधड़ी का खुलासा नहीं किया, जो मस्क ने शुरू में संभव बताया था, लेकिन मस्क के सहयोगियों का तर्क है कि महत्वाकांक्षी लक्ष्यों को पूरा करने में विफल रहने के बावजूद इस प्रयास का अभी भी महत्व है। मस्क ने खुद हाल ही में एक पॉडकास्ट पर स्वीकार करते हुए उम्मीदों को कम कर दिया कि DOGE ने केवल सीमित सफलता हासिल की।

मस्क ने सोमवार को व्यापक सरकारी धोखाधड़ी के बारे में निराधार दावों को दोहराया, X पर अनुमान लगाया कि धोखाधड़ी संघीय बजट का लगभग 20%, या सालाना 1.5 ट्रिलियन डॉलर है, एक आंकड़ा जो उन्हें लगता है कि शायद अधिक है। यह बयान मई में DOGE से मस्क के इस्तीफे के बाद आया है, जिसमें उन्होंने ट्रम्प के बजट बिल के साथ असहमति का हवाला दिया, जिससे उन्हें लगा कि विभाग के उद्देश्यों को कमजोर किया गया है।

DOGE का प्रारंभिक उद्देश्य डेटा एनालिटिक्स और संभावित रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाकर बेकार सरकारी खर्च की पहचान करना और उसे खत्म करना था। यह अवधारणा, हालांकि स्पष्ट रूप से AI पहल के रूप में परिभाषित नहीं है, एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़े डेटासेट में विसंगतियों और अक्षमताओं का पता लगाने की व्यापक प्रवृत्ति के साथ संरेखित है, जो धोखाधड़ी का पता लगाने में AI का एक सामान्य अनुप्रयोग है। AI-संचालित धोखाधड़ी का पता लगाने के विशेषज्ञों का कहना है कि जबकि एल्गोरिदम धोखाधड़ी के संकेत देने वाले पैटर्न की पहचान करने में प्रभावी हो सकते हैं, उन्हें गलत सकारात्मकता से बचने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा और सावधानीपूर्वक अंशांकन की आवश्यकता होती है।

मस्क के शुरुआती दावों और DOGE की सफलता को कम आंकने के निहितार्थ सरकारी निरीक्षण में AI और डेटा विश्लेषण की भूमिका के बारे में सवाल उठाते हैं। आलोचकों का तर्क है कि व्यापक धोखाधड़ी के निराधार दावे सरकारी संस्थानों में जनता के विश्वास को कम कर सकते हैं। हालांकि, समर्थकों का कहना है कि अक्षमताओं की पहचान करने में सीमित सफलता भी इस तरह की पहलों में निवेश को सही ठहरा सकती है।

DOGE का भविष्य अनिश्चित बना हुआ है। मस्क का प्रस्थान और उनके हालिया बयान सरकारी दक्षता प्रयासों पर कम ध्यान देने का सुझाव देते हैं। हालांकि, सरकारी कार्यों को बेहतर बनाने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करने का अंतर्निहित सिद्धांत विभिन्न एजेंसियों और संगठनों द्वारा खोजा जाना जारी है। चुनौती पारदर्शिता और जवाबदेही बनाए रखते हुए इन तकनीकों को प्रभावी ढंग से तैनात करने में निहित है।