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在近期一次演讲中，CEO 萨蒂亚·纳德拉（）强调了人工智能（AI）在加速进步、繁荣和生活水平方面的力量。“这项技术将惠及世界上的每一个人，”

他说生成式人工智能采用了硅谷和特拉维夫等科技社区的想法，即采用算法引擎合成大量数据以生成文本、图像等的能力，并将其提供给亚洲各国政府，更快地向人们提供服务。

无数的用例和机会已经开始涌现。这些措施包括支持工作人员更好地执行行政或研究任务，以及改变人们在卫生和教育等领域的体验。它们还包括帮助人们用中文、印地语、印尼语或数千种地方方言与政府互动，消除语言障碍，改善无数人的生活。

政府内部的副驾驶员

生成式人工智能的基本价值是充当人类的“副驾驶员”。在政府事务中，这并不意味着要取代公务员的角色，而是要以高影响、低成本的方式提高他们的效率。 这可能意味着提高员工找到所需信息的能力：例如，快速搜索有关某个主题的法律、法规和以前的报告，以找到问题的答案或推动新的政策方向。人工智能工具还可以帮助总结会议记录或简化起草文书的过程。 新加坡政府科技局（GovTech）正在通过 （云平台）的 服务来使用生成式人工智能的力量，完成许多日常任务。人工智能提供的帮助可以让员工接触实地工作，直接与市民互动，或者专注于他们职务中更需要人性和战略意义的部分。 亚洲区政府事务和公共政策主管马库斯?巴特利?约翰斯（）表示：“这是为了腾出时间，让在政府工作的人创造更多价值。” 由于公共部门的预算一直较为紧张，特别是面临着人口老龄化和劳动力萎缩问题的日本和韩国。他认为，技术带来的好处不仅限于让政府节省资金，更多的是优化时间，这样公务员就可以专注于最有价值和最有影响力的工作，政府“从他们雇佣的人身上获得了最大的好处”。

改善公共互动

良好的公共服务提供需要高质量的互动，无论是社会工作者与弱势家庭的沟通，还是呼叫中心接线员向人们解释如何申请驾照。生成式人工智能技术已经加速了翻译工具的进步，使许多生活在边缘化社区的人们，能够以一种前所未有的方式了解他们可以获得的政府服务。 例如，在印度哈里亚纳邦，Biwan社区的村民正在使用基于 WhatsApp 的聊天机器人 Jugalbandi，来完成申请养老金和申请大学奖学金等多种任务。 这个解决方案可以“理解”多种语言，无论是口语还是文字，然后去检索相关程序的信息——通常是用英语写的——最后用当地方言反馈给用户。与进行网络搜索和浏览数不胜数的网站相比，这节省了大量时间。 印度理工学院的开源语言人工智能中心 AI4Bharat 的项目主管阿比希扬·拉曼（）将该解决方案描述为“个性化代理”或“聊天机器人 + +”。 他解释说：“它可以用你的语言理解你的具体问题，再以可靠又便宜的方式尝试地传递正确的信息，即使这些信息以其他语言的形式存在于某个地方的数据库中。” 该解决方案于2023年 4 月推出，目前覆盖了印度 22 种官方语言中的 10 种，以及大约 2 万个政府项目中的 171 个。与语音识别应用程序（如 Mobile Vaani，一个支持农民的交互式语音平台）的集成也在考虑之中。 印度的语言复杂性使其成为世界各地多语言人工智能解决方案的试验场。斯米塔·古普塔（ ）是班加罗尔集体组织 的一名律师，该组织的目标是将聊天机器人扩展到更多的职业。她说：“如果你能为印度解决问题和打造产品，你就能为世界解决问题和打造产品。” （来源：AI 生成）

转变一线服务

在亚洲，生成式人工智能还为未来在卫生和教育领域实现个性化、以人为本的服务提供了一个窗口。想象一下，一个人工智能引擎转录了医生和病人之间的对话，识别出潜在的诊断并推荐处方，然后医生会审查处方。这使得医生可以用更多的时间和病人交流，而不是总是盯着屏幕。 同样，在教育领域，生成式人工智能可以帮助教师简化备课流程，快速制定教案。学生可能会获得一个高质量的自动化老师，直观地指导他们改进工作。 在中国台湾，教育部门推出的聊天机器人 CoolE Bot可以让 K-12 的学生练习说英语，而不用担心在课堂上出糗。 该聊天机器人于 2022 年 12 月推出，基于 服务和其他 技术，可以评估发音、准确性和流利度。如果学生被难住了，他们可以点击一个按钮，聊天机器人就会提出一个问题，让对话继续进行。 到目前为止，每月约有 3 万名学生在使用该解决方案，它旨在帮助中国台湾实现在2030 年达成中英双语的目标。 对教育中的生成式人工智能的早期担忧，主要集中在担心学生会作弊或错过学习中的关键知识点。然而， 的 引用了将计算器成功纳入数学教学的例子，作为学习和评估方法适应性的证据。 他表示：“我看到很多积极的机会，在我所接触过的亚洲教育人士中，没有人认为从长远来看，生成式人工智能不会在大学和学校中使用。”

生成式人工智能的下一步是什么?

这些都是生成式人工智能发展的早期阶段。亚洲各地的监管才刚刚起步。然而，伴随着巨大的权力而来的是社区义务：公共部门以负责任的方式开发和部署生成式人工智能，保护隐私和数据安全，建立公众的信任，这一点至关重要。 政府面临的第一个问题是现有法律法规的适用范围。日本执政党在最近的《人工智能国家战略白皮书》（AI national strategy white paper）中提到了人工智能在法律保护范围内运行的重要性，而新西兰隐私委员会的官员最近发布了一份指南，指导人们在使用生成式人工智能时如何遵守隐私法律。 新的问题可能包括，要求公共部门提供其所依赖的人工智能模型的基本透明度。与值得信赖的云服务提供商合作，政府可以利用现有的隐私和安全架构，而不是从零开始。 包容性是这项号称让世界上每个人受益的技术面临的第二个关键挑战，当最近的政府服务中心可能在数百公里之外时，它能提供一种自然的、对话式的互动。 首先是扩大移动宽带连接，亚洲各国政府在这一领域取得了进展，但城乡之间仍然存在巨大差距。个人设备的使用率也需要增加。 尽管如此，的对生成式人工智能的变革潜力持乐观态度，因为它将被数百万甚至数十亿人所使用。 他表示：“这是一个真正的跨越式机遇，这是我们从亚洲各国政府那里听到的。底层的基础技术今天已经出现了。”

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