Jak powstrzymać dane, aby nie doprowadzały rządu do szaleństwa


Pomyśl o Dominicu Cummingsie – tak było dane, które doprowadziły go do szaleństwa. Dane doprowadzają nas wszystkich do szaleństwa. Aby dziedzina odniosła dzisiaj sukces, musi zarządzać, przechowywać i udostępniać dane różnym zespołom, co jest szalenie trudne. Jakie wnioski mogą wyciągnąć z tego rządy?

Instytut Rządu Komisja ds. Centrum Rządu ujawniło, jak słaby jest Numer 10, zwłaszcza w analizie danych. Jej raport na temat reformy instytucji centralnych rządu zaleca utworzenie Departamentu Premiera i Rady Ministrów, a w jego ramach Wspólnego Centrum Analiz i Oceny (JAAC) w celu oceny i analizowania danych w celu lepszego podejmowania decyzji.

To byłby początek, ale wszyscy w dużych organizacjach wiedzą, że odgórne inicjatywy podejmowane z centrum rzadko sprawdzają się na powierzchni węgla. Jeżeli JAAC ma skutecznie przekształcać dane w informacje, jakie wnioski może wyciągnąć ze struktur, które ewoluowały, aby to robić? Czego mógłby się nauczyć od dziedzin nauki, które skutecznie sobie z tym radzą?

Po pierwsze, głębokie sieci neuronowe uczą się poprzez wielokrotne przekazywanie informacji tam i z powrotem, aż każdy neuron zostanie dostrojony do osiągnięcia tego samego celu. Kluczowy jest przepływ informacji w obie strony.

Kluczowy będzie swobodny przepływ danych i informacji pomiędzy centrum a oddziałami

Mateusz Juniper

Neil Lawrence, profesor uczenia maszynowego DeepMind na Uniwersytecie w Cambridge, zauważa, że ​​w rządzie „ludzie pracujący nad przodkiem węglowym lepiej rozumieją właściwe interwencje, chociaż nie wiedzą, jaka może być polityka centralna; odnoszący sukcesy ośrodek będzie miał współpracownika -funkcja koordynacyjna oparta na strategii sztucznej inteligencji, ale przekaże uprawnienia departamentom, profesjonalistom i organom regulacyjnym w celu jej wdrożenia.

Lub, jak twierdzi Jess Montgomery, dyrektor ds AI@Cam mówi: „Przygotowanie danych rządowych – i sztucznej inteligencji – będzie wymagało fundamentalnych prac, na przykład w zakresie przechowywania danych i budowania rurociągów”. Kluczowy będzie swobodny przepływ danych i informacji pomiędzy centrum a oddziałami. Jest to kwestia oczywista, znacznie łatwiejsza dla komputerów niż dla ludzi, ale nie można o tym zapominać.

Reklama

Po drugie, nauka i technologia to sporty zespołowe, w które wykorzystuje się sprzęt rozwijany przez pokolenia. Tysiące lat ludzkich wysiłków jest osadzone w chipie komputerowym i działających w nim algorytmach. W miarę gromadzenia się tej wiedzy rośnie także wartość wiedzy specjalistycznej wymaganej do poruszania się po niej. W nauce, podobnie jak w sporcie, odnoszące sukcesy drużyny składają się z zawodników o różnych, ale pokrywających się umiejętnościach. Żaden człowiek nie może zwyciężyć sam.

Głęboka wiedza

Konsekwencją dla JAAC jest to, że przy podejmowaniu decyzji przy stole lub za nim musi znajdować się głęboka wiedza specjalistyczna w kilku obszarach. Utalentowani specjaliści, którzy mogą pomóc we wszystkim, mają swoje miejsce, ale rekrutacja i rozwój kariery w JAAC muszą być w pełni oparte na doświadczeniu i wiedzy specjalistycznej gromadzonej przez lata, a nawet dziesięciolecia.

Podczas naszych rozmów w Instytut dla Rządu słyszeliśmy, że departamenty rządowe czasami płacą Krajowemu Centrum Cyberbezpieczeństwa rekrutuj pracowników posiadających niezbędną wiedzę specjalistyczną, a następnie oddeleguj ich z powrotem. Ma to na celu uniknięcie przez departamenty zasad rekrutacji do służby cywilnej, które wydają się uniemożliwiać docenianie doświadczenia.

Tak jak tytuł magistra stosunków międzynarodowych nie czyni cię dyplomatą, tak tytuł magistra uczenia maszynowego nie czyni cię ekspertem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Kiedy ludzie uchylają się od zasad rekrutacji obowiązujących w HR, czas je zmienić. Być może największym testem dla następnego rządu nie będzie to, co zrobi natychmiast, ale sposób, w jaki będzie rekrutował pracowników w dłuższej perspektywie.

Od tego czasu minęły już ponad cztery lata Dominic Cummings wezwał do „dziwaków i odmieńców” aby dołączyć do niego pod numerem 10. Po pandemii Covid i wraz z potencjalnym nowym rządem pragniemy zapewnić dane w centrum zarządzania.

Będzie to nieestetyczna praca, wymagająca umiejętności innych niż te w DeepMind – problemy ludzkie z niejasnymi celami, a nie problemy zabawkowe z precyzyjnymi celami. Wielka Brytania będzie w tym dobra, ale nie będzie to showbiznes dla maniaków. Właśnie po to jest SpaceX.

Dr Matthew Juniper jest profesorem na wydziale inżynierii Uniwersytetu w Cambridge. Był komisarzem Instytutu Rządu Komisja ds. Centrum Rządu.



Source link

Advertisment

Więcej

Advertisment

Podobne

Advertisment

Najnowsze

Mocowanie Tesli przypominało pedały Cybertruck z tą instalacją nitów

Chwila Film Aarona Casha opublikowany w serwisie X twierdzi, że jest to „35-sekundowa naprawa wycofania” zademonstrowana podczas wydarzenia „Cyber ​​Takeover” w Long Beach,...

Następna era Home Assistant zaczyna się teraz

Jak rozwiązać problem przekształcenia popularnej platformy inteligentnego domu, opartej na ideałach open source i otwartych standardów, w coś większego, co pozostanie wierne tym...

Dolphin wyjaśnia, dlaczego jego emulator GameCube i Wii nie będzie dostępny w App Store

Firma Apple niedawno zmieniła swoje zasady, zezwalając na korzystanie z emulatorów gier w App Store. Delta, jedna z podstawowych aplikacji do emulacji,...
Advertisment