ಸರ್ಕಾರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ AI ಅನ್ನು ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? | ಫೆಡರಲ್ ನ್ಯೂಸ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್

ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಪ್ಪು ಸಂಭಾಷಣೆ ನಡೆಸುತ್ತಿದೆ.

ಫೆಡರಲ್ ಕಾರಿಡಾರ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಚರ್ಚೆಯು ಬಹುತೇಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ಹಳಿಗಳು, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾಳಜಿಗಳು ನಿಜ ಮತ್ತು ನಾನು ಅವುಗಳನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ನಾನು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹನೆಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬೆದರಿಕೆಯನ್ನು ಬದಿಗೊತ್ತುತ್ತೇನೆ: AI ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಸರ್ಕಾರಿ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?

ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಏಜೆನ್ಸಿಯ ಕೆಲಸವು ಯಾವ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು.

ಜನರೇಟಿವ್ AI ಏಜೆನ್ಸಿಗಳ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ (ಮೆಮೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ನೀತಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಬ್ರೀಫಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು), ಇದು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿ ಎಳೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ದೋಷವಲ್ಲ; ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. AI ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಅರಿವಿನ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಿದೆ: ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ರಚನಾತ್ಮಕ, ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಹೌದು. ಆದರೆ ಹೊಸ, ಸಂಕೀರ್ಣ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ಧಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿದಿನ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸರ್ಕಾರದಲ್ಲಿ, ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ದಕ್ಷತೆಯು ಸರಳ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಅಪಾಯದ ಗುಣಕವಾಗಿದೆ.

ಫೆಡರಲ್ ಸರ್ಕಾರ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಿ. ಶುದ್ಧ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನವಿಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಅವನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತಾ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟುಗಳು, ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಅಡಚಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ರಾಜಕೀಯ ಆಘಾತಗಳು. ಆ ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತೀರ್ಪಿನ ಮೌಲ್ಯವು ಕೇವಲ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯು ನೋಡದಿರುವುದನ್ನು ನೋಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಎಂದಿಗೂ ಪರಿಗಣಿಸದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳುವುದು, ಮೂರನೇ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಎರಡು ಸಂಘರ್ಷದ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಏಜೆನ್ಸಿಗಳಾದ್ಯಂತ ತಂಡಗಳು ಒಂದೇ AI-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಅರಿವಿನ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಸವೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ.

ನಾನು ವ್ಯಾಪಾರ ರೂಪಾಂತರ, ಸರ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದ ಛೇದಕದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವರ್ಷಗಳನ್ನು ಕಳೆದಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಾನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದೇನೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ AI ಯ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಗಂಭೀರ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ. ಎಷ್ಟು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಎಷ್ಟು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮುಂತಾದ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ನಾಯಕರು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಷ್ಟ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದಾಗಿ ಮಾನವರು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಅವರು ಕಡಿಮೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ?

ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸರ್ಕಾರದಲ್ಲಿ ಅಗಾಧವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನೀತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಏಜೆನ್ಸಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ದುರಂತವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಶಿಫಾರಸನ್ನು AI ಹೊರತಂದಿರುವ ಕಾರಣದಿಂದ ಇದು ಸಮಂಜಸವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ.

ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಗಾತ್ರವು ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತುರ್ತು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಡಿಮೆ ಅಲ್ಲ. ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ನಾಟಕೀಯ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಕಡಿತವನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉಳಿದ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಸೇತುವೆಯಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು, ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರತಿರೋಧದ ಮಾರ್ಗವು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಅನುಸರಣೆಯಾಗಿದೆ. AI ನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅದರ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ತೆರಳಿ. ಇದು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹದ್ದಾಗಿದೆ. ನೀತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವ ಸ್ವತಂತ್ರ ತೀರ್ಪನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೇಗೆ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು AI ಯುಗದ ದೊಡ್ಡ ತಪ್ಪುಗಳಿಗೆ ಬಲಿಯಾಗುತ್ತಾರೆ: ಆ ದಕ್ಷತೆಯು ಮುಖ್ಯವಾದ ಏಕೈಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ.

ಹಾಗಾದರೆ ನಾಯಕರು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

ಮೊದಲಿಗೆ, AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು AI ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆಯೇ ಅಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ಸರ್ಕಾರಿ ನೌಕರರು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವುದು ಕೇವಲ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ವಾಸ್ತವವೆಂದರೆ GenAI ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಮೂಲ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಜನರು ನವೀನತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಂಡವಾಳ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಧಾನರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ, ಆ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ತಳ್ಳಲು ನಾವು AI ಸೇರಿದಂತೆ ಯಾವುದೇ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ AI ಒಂದು ಆಳವಾದ ಅನನ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ-ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್‌ಗೆ “ಹೇಗೆ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ” ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ – ಒಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ AI ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಮೆಚ್ಚುಗೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಮಾನವರ ಅನನ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಏಕರೂಪವಲ್ಲದ ಪಾತ್ರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ AI ಅಳವಡಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಸರ್ಕಾರದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹುದ್ದೆಗೂ ಒಂದೇ ಸ್ವಂತಿಕೆಯ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಸರಳ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ, ತೀರ್ಪು, ವಿವೇಚನೆ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪಾತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಅವರನ್ನು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆಡಳಿತವನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ, ಕೇವಲ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಕೇಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಎಂದರೆ “ಎಷ್ಟು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು AI ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ?” ಇದು “ನಮ್ಮ ಜನರು ಉತ್ತಮವಾದ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತರಾಗುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ?” ಇವುಗಳು ಒಂದೇ ಪಥವಲ್ಲ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಮಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗದ ನಾಯಕರು ಕುರುಡರು.

ಫೆಡರಲ್ ಸರ್ಕಾರವು ಇದೀಗ AI ನಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಕ ಪಂತಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಈ ಪಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಫಲ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಯಶಸ್ಸಿನ ಅಳತೆ ಕೇವಲ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಮಾನ ಮನಸ್ಸಿನ ಸರ್ಕಾರವು ಅಚ್ಚುಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡ ಸರ್ಕಾರವಾಗಿದೆ.

AI ಯ ವಯಸ್ಸು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಮಾನವ ಚಿಂತನೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದುರ್ಬಲವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು.

ಜೊನಾಥನ್ ಅಬೆರ್‌ಮ್ಯಾನ್ ಹಪ್‌ಸೈಡ್‌ನ ಸಹ-ಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು CEO, ರಕ್ಸ್‌ಟನ್ ವೆಂಚರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾಲುದಾರ ಮತ್ತು ಮೇರಿಮೌಂಟ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಬ್ಯುಸಿನೆಸ್, ಇನ್ನೋವೇಶನ್, ಲೀಡರ್‌ಶಿಪ್ ಮತ್ತು ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯ ಸ್ಥಾಪಕ ಡೀನ್.

ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ © 2026 ಫೆಡರಲ್ ನ್ಯೂಸ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್. ಎಲ್ಲಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಏರಿಯಾದಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಿಲ್ಲ.