Департамент правительственной эффективности (DOGE) Илона Маска не обнаружил 2 триллиона долларов государственных хищений, о возможности которых Маск изначально заявлял, но союзники Маска утверждают, что эти усилия по-прежнему имеют ценность, несмотря на то, что не смогли достичь своих амбициозных целей. Оценка успеха DOGE варьируется, но становится все труднее утверждать, что эта инициатива значительно сократила федеральные расходы, что было ее основной задачей.

Сам Маск недавно преуменьшил влияние DOGE, назвав его лишь "немного успешным" в подкасте. Это стало редким признанием со стороны Маска, что DOGE не полностью достиг своей цели. Впоследствии, в понедельник, Маск повторил необоснованные заявления, которые он ранее делал, поддерживая Дональда Трампа, утверждая, что широко распространенные государственные хищения сохраняются, несмотря на усилия DOGE.

В посте в X Маск оценил, что "моя нижняя граница оценки того, сколько хищений происходит в стране, составляет около 20 процентов федерального бюджета, что означает 1,5 триллиона в год. Вероятно, намного больше". Ранее Маск покинул DOGE в мае, сославшись на разногласия с Трампом по поводу законопроекта о бюджете, который, по мнению Маска, подорвет работу DOGE. Теперь он, похоже, менее уверен в ценности своего участия в инициативах по повышению эффективности правительства.

Концепция использования ИИ, подобного тому, который потенциально предполагался для DOGE, для выявления мошенничества основана на распознавании образов и обнаружении аномалий. Алгоритмы ИИ можно обучать на огромных наборах данных финансовых транзакций и государственных записей для выявления подозрительных действий, которые могут быть пропущены аудиторами-людьми. Эти системы часто используют методы машинного обучения, позволяющие им адаптироваться и повышать свою точность с течением времени по мере поступления новых данных. Однако эффективность таких систем во многом зависит от качества и полноты данных, на которых они обучаются, а также от сложности используемых алгоритмов.

Последствия использования ИИ в государственном надзоре значительны. Если ИИ сможет успешно выявлять и предотвращать мошенничество, это может привести к существенной экономии средств и повышению эффективности государственных операций. Однако существуют также опасения по поводу предвзятости в алгоритмах ИИ, что может привести к несправедливым или дискриминационным результатам. Кроме того, использование ИИ в правительстве поднимает вопросы о прозрачности и подотчетности, поскольку может быть трудно понять, как система ИИ пришла к конкретному решению.

Недавние разработки в области ИИ были сосредоточены на улучшении объяснимости и надежности систем ИИ. Исследователи работают над методами, позволяющими сделать алгоритмы ИИ более прозрачными и предоставлять объяснения для их решений. Также растет интерес к разработке систем ИИ, которые соответствуют человеческим ценностям и этическим принципам.

Несмотря на очевидные недостатки DOGE, некоторые наблюдатели утверждают, что эта инициатива помогла повысить осведомленность о государственных растратах и неэффективности. Другие предполагают, что усилия DOGE, возможно, заложили основу для будущих инициатив по повышению подотчетности правительства. Долгосрочное влияние DOGE еще предстоит увидеть, но он, несомненно, вызвал дебаты о роли технологий и опыта частного сектора в государственном надзоре.