Автор Уинтон Холл рассуждает в своей новой книге Красный код: левые, правые, Китай и гонка за контроль над ИИ, публикация завтра, что ИИ может поддержать человеческие усилия по обнаружению массовых хищений государственных средств, таких как печально известная схема мошенничества в Миннесоте, сэкономив налогоплательщикам миллионы долларов.
«ИИ уникально подходит для выявления растрат, выявления мошенничества и выявления злоупотреблений внутри федеральной бюрократии именно потому, что он превосходно анализирует огромные наборы данных, выполняет триллионы вычислений за секунды и распознает сложные закономерности», — пишет Холл в своей книге. КОД КРАСНЫЙ. «Проще говоря, впервые за долгое время консерваторы могут делать больше, чем просто говорить об ограниченном правительстве; они могут использовать трансформационное оружие сокращения расходов для модернизации и повышения эффективности правительства. Но с чего начать?»
Как объясняет Холл, ИИ может сыграть роль в обнаружении мошенничества, подобно усилиям бывшего лидера DOGE Илона Маска, который собрал «отряд ботаников», в который вошли молодые технологические гении и опытные инженеры, чтобы прочесать правительственный «клад данных» в рамках, возможно, «самой смелой консервативной инициативы по сокращению расходов, когда-либо предпринятой».
Один из этих технических провидцев, Томас Шедд, бывший инженер Tesla, курировал Службу трансформации технологий (TTS) Управления общих служб (GSA), в которую входят сотни технологов. DOGE возглавил усилия по принятию стратегии «ИИ прежде всего», включая разработку «агентов кодирования ИИ», доступных всем федеральным агентствам. Эти агенты обучены считывать наборы данных государственных контрактов, автоматизировать рабочие процессы и даже помогать выявлять расточительные государственные расходы.
Холл пишет:
Департамент планирует создать обширную безопасную базу данных, позволяющую проводить анализ закупок, который позволит выявить дублирующиеся и избыточные расходы, а также улучшить обнаружение мошенничества. «Еще один (проект), над которым я пытаюсь работать, — это централизованное место для контрактов, чтобы мы могли проводить их анализ», — сказал Шедд. «Это совсем не ново — это то, что было в ходу еще до того, как мы начали. Отличие заключается в том, что мы потенциально можем создать всю эту систему собственными силами и создать ее очень быстро. Это относится к следующему (идее): «Как мы понимаем, как правительство тратит деньги?»» Разрабатывая эти системы внутри компании, DOGE стремится обеспечить соответствие рекомендациям OPM по конфиденциальности данных и ответственному использованию ИИ.
Директор социальных сетей Breitbart News цитирует Дмитрия Шевеленко, генерального директора AI-платформы Perplexity: КОД КРАСНЫЙ, который утверждает, что ИИ может «упорядочить управление» и выполнить «на 80 процентов этой первоначальной работы быстрее, после чего вы получите свой целевой список», что позволит людям лучше принимать решения.
Злоупотребление федеральной помощью стало центром внимания, когда федеральные прокуроры обвинили людей в мошенничестве в рамках программ, реализуемых через службу Medicaid штата Миннесота. Многие из обвиняемых в мошенничестве в Миннесоте являются представителями сомалийской общины штата.
В КОД КРАСНЫЙХолл написал, что Счетная палата правительства (GAO) подсчитала, что федеральное правительство ежегодно теряет от четверти до половины миллиарда долларов из-за мошенничества. Он отметил, что GAO также обнаружило, что с 2023 года федеральные агентства сообщили о предполагаемых неправомерных платежах на сумму около 2,8 триллиона долларов. Администрация малого бизнеса (SBA) предоставила кредиты на сумму 312 миллионов долларов детям в возрасте до 11 лет в период пандемии коронавируса.
«Честно говоря, прошлые усилия правительства по использованию машинного обучения и интеллектуального анализа данных дали результаты. Федеральные правоохранительные органы работали над борьбой с бандами мошенников, которые выманили у налогоплательщиков миллиарды долларов», — заявил Холл.
Он продолжил:
В декабре 2024 года по указанию Бюджетного комитета Палаты представителей беспартийное Бюджетное управление Конгресса (CBO) опубликовало свой первый отчет об ИИ. Среди прогнозов CBO было то, что ИИ может «повысить эффективность правительства в сборе налоговых поступлений и в распределении этих доходов посредством трансфертных платежей» и что «успешное использование ИИ для сокращения мошенничества может привести к уменьшению количества неправомерных платежей в крупнейших программах обязательных расходов: Medicare, Medicaid и Social Security». 30 Это была бы немалая победа. По оценкам, за последнее десятилетие неправомерные выплаты и ошибки Medicaid составили от 543 миллиардов до 1,1 триллиона долларов.
Зал добавлен в КОД КРАСНЫЙ«Аналогичным образом Управление по управлению персоналом (OPM) заявляет, что генеративный искусственный интеллект «имеет потенциал улучшить то, как федеральные сотрудники обеспечивают результаты для общества», помогая сотрудникам «повысить креативность, эффективность и производительность».
Уинтон Холл КОД КРАСНЫЙ охватывает широкий спектр тем, связанных с ИИ, от его влияния на выборы и экономику до веры и семьи. Важно отметить, что в книге ИИ рассматривается не как ужасное зло или утопическое добро, а скорее как инструмент, который необходимо правильно использовать для поддержки американских ценностей.
Сенатор Марша Блэкберн (республиканец от Теннесси), которая была названный один из ВРЕМЯ100 самых влиятельных людей в области искусственного интеллекта получили высокую оценку Код Красный как «обязательно к прочтению». Она добавила: «Мало кто понимает нашу консервативную борьбу с большими технологиями так, как Холл», что делает его «уникально квалифицированным для изучения того, как мы можем наилучшим образом использовать огромный потенциал ИИ, гарантируя при этом, что он не эксплуатирует детей, творцов и консерваторов». Отмеченный наградами журналист-расследователь и основатель Public Майкл Шелленбергер звонит Код Красный «Просветляющая», «тревожная» и описывает книгу как «важное начало разговора для тех, кто надеется подорвать авторитарные планы крупных технологических компаний, пока не стало слишком поздно».
