일론 머스크의 정부 효율성 부서(DOGE)는 머스크가 처음 가능하다고 제시했던 2조 달러 규모의 정부 부정행위를 밝혀내지 못했지만, 머스크의 측근들은 야심찬 목표를 달성하지 못했음에도 불구하고 여전히 가치가 있다고 주장합니다. DOGE의 성공에 대한 평가는 다양하지만, 이 이니셔티브가 주요 목표인 연방 지출을 크게 줄였다고 주장하기는 점점 더 어려워지고 있습니다.

머스크 자신도 최근 팟캐스트에서 DOGE의 영향력을 "약간 성공적"이라고 평가절하했습니다. 이는 머스크가 DOGE가 의도한 목적을 완전히 달성하지 못했다는 점을 드물게 인정한 것입니다. 이후 월요일, 머스크는 도널드 트럼프를 지지하면서 이전에 제기했던 근거 없는 주장을 되풀이하며 DOGE의 노력에도 불구하고 광범위한 정부 부정행위가 지속되고 있다고 주장했습니다.

머스크는 X에 올린 게시물에서 "국가적으로 존재하는 부정행위의 하한선은 연방 예산의 약 20%이며, 이는 연간 1조 5천억 달러에 해당한다고 추정합니다. 아마 훨씬 더 높을 것입니다."라고 추정했습니다. 머스크는 이전에 머스크가 DOGE의 업무를 저해할 것이라고 믿었던 예산 법안에 대한 트럼프와의 의견 불일치를 이유로 5월에 DOGE를 떠났습니다. 그는 이제 정부 효율성 이니셔티브에 대한 자신의 참여 가치에 대해 덜 확신하는 것으로 보입니다.

DOGE를 위해 구상되었을 가능성이 있는 AI와 같은 AI를 사용하여 부정행위를 탐지하는 개념은 패턴 인식 및 이상 징후 탐지에 의존합니다. AI 알고리즘은 방대한 금융 거래 및 정부 기록 데이터 세트에 대해 학습하여 인간 감사관이 놓칠 수 있는 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다. 이러한 시스템은 종종 머신 러닝 기술을 사용하여 새로운 데이터를 접할 때 시간이 지남에 따라 정확도를 조정하고 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템의 효과는 훈련에 사용되는 데이터의 품질과 완전성, 그리고 사용되는 알고리즘의 정교함에 크게 좌우됩니다.

정부 감독에서 AI의 의미는 중요합니다. AI가 부정행위를 성공적으로 식별하고 예방할 수 있다면 상당한 비용 절감과 정부 운영의 효율성 향상으로 이어질 수 있습니다. 그러나 AI 알고리즘의 편향에 대한 우려도 있으며, 이는 불공정하거나 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다. 또한 정부에서 AI를 사용하면 AI 시스템이 특정 결정에 도달한 방식을 이해하기 어려울 수 있으므로 투명성 및 책임성에 대한 문제가 제기됩니다.

최근 AI 개발은 AI 시스템의 설명 가능성과 신뢰성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구자들은 AI 알고리즘을 더욱 투명하게 만들고 결정에 대한 설명을 제공하는 기술을 연구하고 있습니다. 또한 인간의 가치 및 윤리적 원칙에 부합하는 AI 시스템을 개발하는 데 대한 관심이 높아지고 있습니다.

DOGE의 명백한 단점에도 불구하고 일부 관찰자들은 이 이니셔티브가 정부 낭비와 비효율성에 대한 인식을 높이는 데 도움이 되었다고 주장합니다. 다른 사람들은 DOGE의 노력이 정부 책임성을 개선하기 위한 미래 이니셔티브의 토대를 마련했을 수 있다고 제안합니다. DOGE의 장기적인 영향은 아직 알 수 없지만, 기술과 민간 부문 전문 지식이 정부 감독에서 수행하는 역할에 대한 논쟁을 불러일으킨 것은 분명합니다.