Как не дать данным свести правительство с ума

Как не дать данным свести правительство с ума

Подумайте о Доминике Каммингсе — именно данные свели его с ума. Данные сводят нас всех с ума. Чтобы отрасль сегодня была успешной, она должна курировать, хранить и обмениваться данными между разрозненными командами, что невероятно сложно. Какой урок правительства могут извлечь из этого?

Комиссия Института правительства по центру правительства выявила, насколько слаба цифра 10, не в последнюю очередь в анализе данных. В его докладе о реформировании институтов в центре правительства рекомендуется создать департамент премьер-министра и кабинета министров и, в рамках него, Объединенный центр анализа и оценки (JAAC) для оценки и анализа данных для более эффективного принятия решений.

Это было бы началом, но все в крупных организациях знают, что нисходящие инициативы из центра редко дают хорошие результаты на угольных забоях. Если JAAC хочет эффективно преобразовывать данные в информацию, какую информацию он может почерпнуть из структур, которые эволюционировали для этого? И чему он может научиться у научных областей, которые успешно справляются с этим?

Во-первых, глубокие нейронные сети учатся, многократно передавая информацию туда и обратно, пока каждый нейрон не будет настроен на достижение одной и той же цели. Поток информации в обоих направлениях является ключевым моментом.

Свободный поток данных и информации между центром и департаментами будет иметь ключевое значение.

Мэтью Джунипер

Нил Лоуренс, профессор машинного обучения DeepMind в Кембриджском университете, отмечает, что в правительстве «люди на угольных забоях лучше понимают правильные меры вмешательства, хотя и не понимают, какой может быть центральная политика; успешный центр будет иметь коллегу». — координирующая функция, основанная на стратегии ИИ, но полномочия по ее реализации будут переданы департаментам, специалистам и регулирующим органам».

Или, как говорит Джесс Монтгомери, директор AI@Cam: «Подготовка правительственных данных и ИИ потребует фундаментальной работы, например, по курированию данных и построению конвейера». Свободный поток данных и информации между центром и департаментами будет иметь ключевое значение. Это очевидный момент, который гораздо проще для компьютеров, чем для людей, но его нельзя забывать.

Во-вторых, наука и технологии — это командные виды спорта, в которых используется оборудование, разрабатываемое поколениями. Тысячи лет человеческих усилий заложены в компьютерном чипе и в алгоритмах, которые через него работают. По мере накопления этих знаний растет и ценность опыта, необходимого для их использования. В науке, как и в спорте, успешные команды состоят из игроков с разными, но частично совпадающими навыками. Ни один человек не может победить в одиночку.

Глубокая экспертиза

Значение для JAAC заключается в том, что за столом принятия решений или за ним должен присутствовать глубокий опыт в нескольких областях. Талантливые специалисты широкого профиля, которые могут приложить свои руки к чему угодно, имеют свое место, но набор персонала и карьерный рост в JAAC должны основываться на опыте и знаниях, накопленных годами или даже десятилетиями.

Во время наших интервью в Институте государственного управления мы слышали, что правительственные ведомства иногда платят Национальному центру кибербезопасности за то, чтобы он нанял сотрудников с необходимыми знаниями, а затем откомандировал их обратно. Это сделано для того, чтобы департаменты могли избежать правил найма на государственную службу, которые, похоже, препятствуют оценке опыта.

Точно так же, как степень магистра в области международных отношений не делает вас дипломатом, степень магистра в области машинного обучения не делает вас экспертом в области искусственного интеллекта. Когда люди уклоняются от правил подбора персонала HR, пришло время изменить эти правила. Возможно, самым большим испытанием для следующего правительства будет не то, что оно будет делать немедленно, а то, как оно будет набирать новых сотрудников на долгосрочную перспективу.

Прошло более четырех лет с тех пор, как Доминик Каммингс призвал «чудаков и неудачников» присоединиться к нему под номером 10. После Covid и с потенциальным новым правительством у нас есть желание донести данные до центра управления.

Это будет непривлекательная работа, требующая навыков, отличных от тех, что есть в DeepMind: человеческие проблемы с нечеткими целями, а не игрушечные проблемы с точными целями. Великобритания преуспеет в этом, но это не будет шоу-бизнес для фанатичных людей. Для этого и существует SpaceX.

Доктор Мэтью Джунипер — профессор инженерного факультета Кембриджского университета. Он был комиссаром Института правительственной комиссии по Центру правительства.

Поделиться в соцсетях