Das KI-Tool DOGE zielt darauf ab, bis zum Jahrestag von Trumps Amtseinführung 50 % der US-Regulierungen abzubauen

Berichten zufolge nutzen Bundesbehörden ein im Rahmen der Initiative „Department of Government Efficiency“ (DOGE) entwickeltes KI-Tool, um überflüssige Vorschriften zu identifizieren. Bis zum Jahrestag von Trumps Amtseinführung hoffen die Regierungsbehörden, etwa 50 % der bestehenden Bundesvorschriften abzuschaffen.

Laut Quellenangaben nutzen das US-Ministerium für Wohnungsbau und Stadtentwicklung (Department of Housing and Urban Development) und das US-amerikanische Büro für Verbraucherschutz im Finanzwesen (Consumer Financial Protection Bureau, CFPB) das „KI-Deregulierungsinstrument“

Das KI-gestützte Deregulierungs-Entscheidungstool wird rund 200.000 Regeln prüfen und diejenigen eliminieren, die es für unnötig hält, mit dem Ziel einer Reduzierung um 50 % bis zum nächsten Januar.

Die vom SystemdentVorschriften werden vor ihrer Aufhebung einer internen Überprüfung unterzogen. Das US-Ministerium für Wohnungsbau und Stadtentwicklung (HUD) hat das Tool bereits zur Bewertung von 1.083 Rechtsabschnitten eingesetzt. Gleichzeitig stützte sich das Büro für Verbraucherschutz im Finanzwesen bei all seinen Deregulierungsentscheidungen auf dieses Instrument.

Fields behauptete, man prüfe noch alle Optionen zur Erleichterung der Deregulierung

Während seines Wahlkampfs argumentierte Präsidentdent , dass einige Bundesvorschriften zu überhöhten Preisen für diverse Konsumgüter führten. Er versprach den „aggressivsten Deregulierungsplan“ in der Geschichte der USA, einschließlich Bemühungen, Umweltschutzmaßnahmen zurückzufahren und die Umweltschutzbehörde (EPA) aufzulösen.

Auf die Frage nach dem Einsatz von KI zur Deregulierungerklärte der Sprecher des Weißen Hauses, Harrison Fields, man prüfe alle möglichen Optionen zur Umsetzung der .dentDeregulierungsagenda desEr betonte jedoch, dass noch kein konkreter Plan feststehe und die Gespräche sich noch in einem frühen Stadium befänden und in enger Abstimmung mit dem Weißen Haus geführt würden.

Er fügte hinzu: „Die DOGE-Experten, die diese Pläne erstellen, gehören zu den Besten und Klügsten in ihrem Fach und begeben sich auf eine noch nie dagewesene Transformation der Regierungssysteme und -abläufe, um Effizienz und Effektivität zu steigern.“

Der KI-tracvon DOGE hatte im Juni Probleme

Im Juni markierte das KI-System DOGE fälschlicherweise dentracdes US-Veteranenministeriums zur Kündigung. Laut der Behörde hatte das System dem Dienst unklare und widersprüchliche Anweisungen erteilt, was zu dem Fehler führte.

Sahil Lavingia, der Autor des KI-Codes, hatte das System angewiesen, alles auszublenden, was nicht direkt mit der Patientenversorgung zusammenhing. Doch weder er noch die KI besaßen das nötige Fachwissen, um dies präzise zu beurteilen.

Lavingia räumte gegenüber ProPublica ein, Fehler gemacht zu haben, da ihm Zeit und die nötigen Mittel fehlten. Er merkte außerdem an, dass ihm bewusst gewesen sei, dass die Liste der „MUNCHABLE“-Liste vor jeder Entscheidung von Dritten überprüft werden sollte.

Die Analyse von ProPublica ergab, dass Lavingias Code auf älteren, generischen KI-Modellen basierte. Das Modell lieferte fehlerhafte Zahlen und schätzte häufig etwa 1.100tracauf jeweils 34 Millionen Dollar, während die tatsächlichen Beträge oft im vierstelligen Bereich lagen. Zudem hatte es Schwierigkeiten, ganze Dokumente zu verarbeiten. Die Analysten merkten außerdem an, dass der Einsatz von Standard-KI mit geringen Kenntnissen der Abläufe im US-Veteranenministerium von vornherein hätte ausgeschlossen werden müssen.

Waldo Jaquith, ein ehemaliger Beamter des Finanzministeriums, der unter Obama für die IT-traczuständig war, kritisierte DOGE dafür, dass das KI-System Informationen aus leicht zugänglichen statt aus verlässlichen Quellen wie öffentlich verfügbaren Datenbanken (z. B. USAspending) bezog. Er bezeichnete diesen Ansatz als bequem; er sei zwar schneller, aber dennoch ungenauer.

Cary Coglianese, ein Professor der University of Pennsylvania, merkte außerdem an, dass das KI-Modell ein fortgeschrittenes Verständnis von medizinischer Versorgung, institutionellen Abläufen und Personalressourcen benötige – Kenntnisse, die ihm derzeit fehlen.