एलन मस्क के डिपार्टमेंट ऑफ़ गवर्नमेंट एफ़िशिएंसी (DOGE) ने सरकार में 2 ट्रिलियन डॉलर के उस घोटाले का पर्दाफ़ाश नहीं किया, जिसकी संभावना मस्क ने शुरू में जताई थी, लेकिन मस्क के सहयोगियों का मानना है कि अपने महत्वाकांक्षी लक्ष्यों को पूरा करने में विफल रहने के बावजूद इस प्रयास का अभी भी महत्व है। DOGE की सफलता का आकलन अलग-अलग है, लेकिन यह तर्क देना मुश्किल होता जा रहा है कि इस पहल ने संघीय खर्च को महत्वपूर्ण रूप से कम किया, जो इसका प्राथमिक उद्देश्य था।

मस्क ने खुद हाल ही में एक पॉडकास्ट पर DOGE के प्रभाव को कम करके आंका, और इसे केवल "थोड़ा सफल" बताया। यह मस्क की ओर से एक दुर्लभ स्वीकृति थी कि DOGE अपने इच्छित उद्देश्य को पूरी तरह से प्राप्त नहीं कर पाया। इसके बाद, सोमवार को, मस्क ने डोनाल्ड ट्रम्प का समर्थन करते हुए पहले किए गए निराधार दावों को दोहराया, और जोर देकर कहा कि DOGE के प्रयासों के बावजूद व्यापक सरकारी घोटाला जारी है।

X पर एक पोस्ट में, मस्क ने अनुमान लगाया कि "राष्ट्रीय स्तर पर जितना घोटाला है, उसके लिए मेरा सबसे कम अनुमान संघीय बजट का लगभग 20 प्रतिशत है, जिसका मतलब होगा प्रति वर्ष 1.5 ट्रिलियन। शायद इससे भी ज़्यादा।" मस्क ने पहले मई में DOGE छोड़ दिया था, जिसमें ट्रम्प के साथ एक बजट विधेयक पर असहमति का हवाला दिया गया था, जिसके बारे में मस्क का मानना था कि यह DOGE के काम को कमजोर कर देगा। अब वह सरकारी दक्षता पहलों में अपनी भागीदारी के मूल्य के बारे में कम आश्वस्त दिखते हैं।

DOGE के लिए संभावित रूप से परिकल्पित AI का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाने की अवधारणा पैटर्न की पहचान और विसंगति का पता लगाने पर निर्भर करती है। AI एल्गोरिदम को वित्तीय लेनदेन और सरकारी रिकॉर्ड के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है ताकि संदिग्ध गतिविधियों की पहचान की जा सके जो मानव लेखा परीक्षकों से छूट सकती हैं। ये सिस्टम अक्सर मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं, जिससे वे नए डेटा का सामना करने पर समय के साथ अपनी सटीकता को अनुकूलित और बेहतर बना सकते हैं। हालाँकि, ऐसे सिस्टम की प्रभावशीलता इस बात पर बहुत अधिक निर्भर करती है कि उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता और पूर्णता कितनी है, साथ ही उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की परिष्कार भी।

सरकारी निरीक्षण में AI के निहितार्थ महत्वपूर्ण हैं। यदि AI सफलतापूर्वक धोखाधड़ी की पहचान और रोकथाम कर सकता है, तो इससे पर्याप्त लागत बचत हो सकती है और सरकारी कार्यों में दक्षता में सुधार हो सकता है। हालाँकि, AI एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह के बारे में भी चिंताएँ हैं, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, सरकार में AI के उपयोग से पारदर्शिता और जवाबदेही के बारे में सवाल उठते हैं, क्योंकि यह समझना मुश्किल हो सकता है कि AI सिस्टम किसी विशेष निर्णय पर कैसे पहुँचा।

AI में हाल के विकास ने AI सिस्टम की व्याख्या करने की क्षमता और विश्वसनीयता में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित किया है। शोधकर्ता AI एल्गोरिदम को अधिक पारदर्शी बनाने और उनके निर्णयों के लिए स्पष्टीकरण प्रदान करने के लिए तकनीकों पर काम कर रहे हैं। मानव मूल्यों और नैतिक सिद्धांतों के अनुरूप AI सिस्टम विकसित करने में भी बढ़ती रुचि है।

DOGE की स्पष्ट कमियों के बावजूद, कुछ पर्यवेक्षकों का तर्क है कि इस पहल ने सरकारी अपशिष्ट और अक्षमता के बारे में जागरूकता बढ़ाने में मदद की। अन्य लोगों का सुझाव है कि DOGE के प्रयासों ने सरकारी जवाबदेही में सुधार के लिए भविष्य की पहलों की नींव रखी होगी। DOGE का दीर्घकालिक प्रभाव अभी देखा जाना बाकी है, लेकिन इसने निस्संदेह सरकारी निरीक्षण में प्रौद्योगिकी और निजी क्षेत्र की विशेषज्ञता की भूमिका के बारे में एक बहस छेड़ दी है।