技术与公共部门：与大卫·诺特的对话

2思爱普研究学院大卫·诺特首席技术官 英国政府 思爱普研究学院大卫是一位拥有35年以上跨行业经验的科技领导者、战略家和架构师，涵盖银行、保险、交通、公用事业和媒体等领域。大卫拥有哲学博士学位，专攻伦理学。近年来，他运用这一专业知识在人工智能和数据伦理领域，帮助汇丰银行制定其第一套人工智能和数据使用伦理原则，并在汇丰银行、谷歌和BCG担任负责任的AI团队成员。技术和公共部门 思爱普研究学院我坐在政府数字，它是 的一部分服务（GDS）the科学技术部.创新与科技（DSIT）我的职责跨越四个主要领域。首先，有如何架构：引导部门做出更好的技术选择。其次，我们领先于和工程标准最佳实践。第三是安全和，确保我们的数字韧性服务稳健且能抵御外部威胁。最后，我们为商业战略审视我们如何与供应商互动并在数字市场刺激创新。我的工作是确保大卫·诺特：那我们就能做好技术。我说的意思是，通过改进系统、数据和基础设施，为公民带来更好的结果。你能告诉我们作为英国政府的首席技术官，你目前的工作职责是什么？我们非常注重转型，不仅体现在新服务方面，也通过对现有系统进行现代化改造来实现。技术不是背景噪音，它是基础。 大卫·诺特，英国政府首席技术官 第四个领域是我所说的“语言输入与许多交互语言出。”政府让人们用日常语言描述他们的状况，然后期待一个清晰的回应。想想申请福利或注册投诉。历史上，计算机一直难以处理自然语言。但随着大型语言模型 [LLMs] 和生成式 AI 的出现，我们现在可以开始按照公民的方式与他们交流。对我来说，这确实令人兴奋。我们不是强迫人们以“机器友好”的方式工作，而是教会机器以“人友好”的方式工作。你在公共部门看到技术产生最大影响的地方在哪里？第二. 我们想要帮助生产力公务员专注于增值工作。如果我们能自动化日常事务，那么教师、警察、护士和公务员就可以专注于真正重要的事情。首先. 公众期望公民服务数字化的、便捷的、可靠的业务。技术是我们大规模满足这些期望的方式。有大卫·诺特：四大主要领域科技正在带来改变。第三，有人工智能和专业能力数字工具正在帮助刑事司法、医疗保健和教育等领域。例如，它们能识别数据中的模式或在某些情况下比人类更早地诊断医学状况。 思爱普研究学院随着大型语言模型[LLMs]和生成式人工智能的出现，我们现在可以开始按照公民的方式与他们见面 有几个特别突出。大卫·诺特：在两个方向上都有很多要学习的东西。大卫·诺特：思爱普研究学院从,我们可以了解到私营部门联合策略和在大公司中，领导可以做出影响数百人的决定执行。团队对其采取行动。在政府中，我们更加分散。每个部门、学校和NHS信托机构都有自己的职责范围。这种自主权是有价值的，但它使得共享诸如基础设施或平台等事物变得更加困难。私营公司在这方面也经常行动更快和共享服务云服务采用。他们在和现代工具工程成熟度公共部门仍在追赶中。第一个是.当政府某事失败时，它就失败了public可见性在公共场合。这提高了赌注，并使人们更加规避风险。这是可以理解的，但它会延误进展。你认为公共部门在面对数字化转型时，可以向私营部门学习什么——反之亦然？从私营部门，我们可以学习到整体战略和执行在领导政府技术方面，你们面临哪些独特的挑战？所以说，公共部门中有一些非常值得钦佩的东西：用途。政府中的人他们非常关心影响使命驱动。关于他们的工作。 提升数据质量，并建设人们想要使用的数字化服务。你看到前景中有哪些主要的创造价值的机会？我们可以通过更好的数字和数据实践解锁450亿英镑的价值\第三个挑战是We’re in a人才。竞争激烈的市场，我们仍然无法总是与私营部门的薪酬相匹配。因此，我们严重依赖我们提供有意义工作的能力。老实说，那行得通。我见过一些最好的工程师选择来这里工作，因为他们相信我们的使命。第二是与单个组织不同，结构复杂性政府是一个由各种机构组成的集合体，每个机构都有其自身的优先事项和技术栈。实现协调一致需要大量的倾听和大量的协作。– 自动化流程，解放人力资源1. 生产力与效率从日常任务中。当然。我们估计大卫·诺特：数字政府报告我们能够通过更好的数字和数据解锁450亿英镑的价值实践。这分为三个主要领域：最后，我们做什么的规模和范围规模庞大。没有私营公司会涉及如此广泛的领域，从农业到司法，再到教育，以及反恐。 – 2. 频道转换思爱普研究学院3. R减少欺诈和错误—省钱并建立信任。我看到一些最好的工程师选择来这里工作，因为他们相信这个使命鼓励公民使用数字渠道，而不是电话或面对面，以降低成本和员工时间。很多都归结于系统现代化， 7 人工智能与公共服务高管对话思爱普研究学院所以用户可以导航政府1. 一体化公共服务——需要了解其内部组织方式调整我们的供应商支出以4. 从采购中获取驱动价值国家成果There are four strands, all designed to move us from early大卫·诺特：实验性扩展，负责任地部署。其次，我们正在嵌入. 所以，而不是人工智能转型规划作为一项副项目，人工智能成为更广泛运营和服务改进的关键推动者。这意味着将资金投入到人工智能中，使其在现实世界中产生实际影响——在医疗、教育、司法等领域。解决遗留系统问题3. 加强核心基础设施 –投资韧性公开我们所做的事情6.透明度和问责制—以及我们做得怎么样你们团队如何应对长期转型和数字化成熟度？我们发布了一份名为《现代数字蓝图》的方案大卫·诺特：政府，提出六项关键优先事项：首先，我们建立了一个我们称之为或者，这是一个团队AI 孵化器 i.AI来自深科技专家，与各部门合作，以实际、有影响力的方式应用人工智能。这有助于克服政府面临的一个最大挑战：内部专业知识有限。确保我们使用新兴技术2. 负责任地采用人工智能 –道德上且有效地英国政府如何在公共服务中实施人工智能？ 在数字技能和领导力方面都投资于人才—5. 8 思爱普研究学院而且第四，我们发布了在...上政府AI实践手册我主导了。这是一本实用的指南，它将人工智能使用的专业技术、法律和伦理方面联系起来。我们希望拥有一份实用的辅助工具，以帮助团队在遵守法律的同时安全部署人工智能，并坚持公平、透明和隐私等关键原则。我们将人工智能嵌入转型规划第三，我们正在处理很多公共技能和自信心建立。仆人们仍然不熟悉人工智能如何工作、它能够做什么以及它所包含的风险。因此，我们正在向公务员系统推出培训计划，以帮助从一线员工到政策制定者每个人都建立数字信心。 高管对话计算机运行方式的范式转变也让我感到非常激动。传统上，我们使用逻辑来编程系统：“如果X，那么Y。”但机器学习[ML]能够做以前计算机无法做的事情，比如做出判断或解释语言。这为政府打开了各种新的可能性。在政府目前的AI发展中，最令你兴奋的是什么？让我们举一个简单的例子。如果一个人工智能助手通过起草电子邮件或总结文件每天能节省某人半小时，那就很显著了。这不仅仅是省钱，它还能让一位老师有额外的30分钟来辅导学生，或让一位警察有更多时间来调查案件。这是一个有明确目的的效率提升。What’s exciting is that we’re大卫·诺特：看到真实的、实际的应用案例，而不仅仅是炒作。我们现在到了一个阶段，人工智能真正可以在前台改变工作完成的方式公共服务线。人工智能如何在政府内部应用？首先，有. 功能如嵌入式AI智能建议或预测文本已集成到日常工具中。对于大多数用户来说，这将是最常见的体验。工具会微妙地发生变化，而我们工作的方式也必须随之调整。这更多的是关于变更管理，而不是系统开发。我认为分解它有帮助大卫·诺特：进入，每个都不同四种类别挑战与好处。 我们正处于一个人工智能可以真正改变公共服务一线工作方式的地步 数据在政府内部使人工智能发挥作用有多重要？新出现的概念前景良好。它允许数据保持在数据织物它就是这样，通过通用治理和元数据使其可发现和可用。这就是我们努力的方向。第三，人工智能正在改变我们是如何构建的例如GitHub之类的工具软件本身。Copilot 帮助开发者更快、更好地编写代码。但它也提出了新的问题：我们如何测试人工智能生成的代码？我们如何维护它？这些都是我们正在积极探索的挑战。我们也推出了，这是关于制作数据国家数据图书馆可用于培训和研究，同时确保我们满足关于知情同意、隐私和透明的标准。在效用和伦理之间取得这种平衡对于发展负责任的AI至关重要。第四类别是最具前瞻性的：. 这些是人工智能系统代理式AI能够代表用户执行操作——例如，通过预订预约或提交表单。这就引出了围绕身份，如果一个人工智能声称信任，和授权。要代表某人行动，你如何知道这是合法的？你对其权力的限制在哪里？我们需要为这建立新的协议。其次，我们看到人工智能用于而不是定制解决方案。传统编码中，团队将AI模型嵌入软件。例如，使用机器学习而非硬编码的规则引擎来决定服务资格。这需要细致的工程、测试和持续的维护。数据是也是我们最艰难之一大卫·诺特：基础性挑战。政府拥有大量数据，但这些数据分散在不同的系统和格式中。其中一些数据高度敏感。其中一些数据未被充分利用。我们尝试了所有模型：数据仓库、数据湖、数据网格。尽管我们学到了很多，但我们还没有解决这个难题。 如果一个人工智能声称代表某人的利益，你该如何确定其合法性？思爱普研究学院11 现代化对于稳定、安全和进步至关重要。大卫·诺特：我们在努力让它不仅仅是关于论证投资。我们也关注于设计安全系统。那就是为什么我们发布了我们安全设计标准。安全需求从一开始就要烘烤。这是我们更广泛的数字化推动的一部分。跨部门成熟度。关键遗留系统的数量不仅没有下降，反而有所上升。这令人担忧，也是一个采取行动的呼声\遗留系统是一个主要障碍。事实上，我们最近数字状态报告显示，关键遗留系统的数量已经政府上升了，没有下降。这令人担忧，这是一个行动的呼吁。政府中许多系统仍然是基于遗留系统的。您如何应对现代化？我们尝试了所有模型：数据仓库、数据湖、数据网格。虽然我们学到了很多，但我们还没有破解这个问题节约成本。这也是减少服务中断和公共风险。如果一个公民因为系统故障无法获取他们的福利，那不仅仅是一个技术问题，也是一个人类问题。 英国政府如何应对日益增长的网络安全威胁，加强数字韧性？思爱普研究学院13伦理学并非一个清单。它是一种对话，一种不断发问的学科： “这是正确的事吗？”我们在取得进展，但数字韧性仍然是一个大问题大卫·诺特 保障公共数据安全我们也需要超越复选框伦理不是一份清单。它是一个合规对话，一种不断提问“这是正确的事吗？”的学科我拥有哲学博士学位，所以大卫·诺特：伦理一直是我思考的一部分。但很长一段时间，我把这同我的技术工作分开了。这不再可能。我的建议是：不要过分复杂化，但也不要忽视它。你不需要哲学学位来判断对错。但你确实需要问，涉及不同的声音，并建立问题支持良好决策的治理结构。人工智能会引发真正的伦理问题。它影响着真实的人。当我们构建模型或部署系统时，我们需要记住这并非抽象的。我们所使用的数据代表着人类的生命。我们所做的决定会带来后果。挑战。这不仅仅是我个人的看法。它有数据支持。状态报告和国家审计署。数字政府 政府安全组已开发并推出一个名为. 它本质上是一种结构化方法，允许GovAssure部门需独立对照网络安全和运营复原的核心标准进行自我评估和被评估。这带来了可见性它帮助我们了解差距在哪里以及我们在哪里与问责制。需要采取行动。是的，非常。我们现在正看着for大卫·诺特：10年展望后量子准备，我们知道我们现在使用的加密方法可能无法渡过那次转变。但韧性并不仅仅来自经历评估。这就是我们同样开发了我们的标准。这意味着工程师和设计安全开发人员，而不仅仅是安全专家，都收到关于如何构建弹性系统的明确指导。政府是否在为量子计算和后量子密码学时代做准备？我们也拥有与紧密合作的巨大优势国家他们给我们世界一流的研究，早期网络安全中心（国家网络安全中心）。对威胁的警告，以及深厚的专业知识。这种合作伙伴关系使我们能够以许多私营部门组织无法做到的方式保持风险预警。这不仅仅是