Lo strumento di intelligenza artificiale DOGE mira a ridurre del 50% le normative statunitensi entro l'anniversario dell'insediamento di Trump

Secondo quanto riferito, le autorità federali stanno utilizzando uno strumento di intelligenza artificiale sviluppato nell'ambito dell'iniziativa del Dipartimento per l'Efficienza Governativa (DOGE) per individuare le normative da eliminare. Entro l'anniversario dell'insediamento di Trump, le agenzie governative sperano di eliminare circa il 50% delle normative federali esistenti.

Secondo alcune fonti, il Dipartimento per l'edilizia abitativa e lo sviluppo urbano e il Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) stanno utilizzando lo "strumento di deregolamentazione dell'intelligenza artificiale".

Lo strumento decisionale per la deregolamentazione basato sull'intelligenza artificiale esaminerà circa 200.000 norme ed eliminerà quelle ritenute superflue, con l'obiettivo di una riduzione del 50% entro il prossimo gennaio.

Le normativedentdal sistema saranno quindi sottoposte a revisione da parte del personale prima di essere rimosse. Il Dipartimento per l'edilizia abitativa e lo sviluppo urbano (HUD) ha già utilizzato lo strumento per valutare 1.083 sezioni normative. Allo stesso tempo, il Consumer Financial Protection Bureau vi ha fatto affidamento per tutte le sue decisioni in materia di deregolamentazione.

Fields ha affermato che stanno ancora esaminando tutte le opzioni per facilitare la deregolamentazione

Durante la sua campagna elettorale, il presidentedent ha sostenuto che alcune normative federali avevano causato un aumento dei prezzi di diversi beni di consumo. Ha promesso di avviare la "più aggressiva riduzione della regolamentazione" nella storia degli Stati Uniti, compresi gli sforzi per smantellare le tutele ambientali e l'Agenzia per la Protezione Ambientale (EPA).

Interpellato sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale per la deregolamentazione, il portavoce della Casa Bianca Harrison Fields ha dichiarato che si stanno valutando tutte le possibili opzioni per realizzare il .dentprogramma di deregolamentazione delTuttavia, ha sottolineato che nessun piano specifico è stato ancora definito e che le discussioni sono ancora in una fase iniziale e richiedono uno stretto coordinamento con la Casa Bianca.

Ha aggiunto: "Gli esperti DOGE che creano questi piani sono i migliori e i più brillanti del settore e stanno intraprendendo una trasformazione dei sistemi e delle operazioni governative mai tentata prima, per migliorare l'efficienza e l'efficacia".

Il revisore deitracdi intelligenza artificiale di DOGE ha riscontrato problemi a giugno

A giugno, il sistema di intelligenza artificiale DOGE ha erroneamente segnalato la cancellazione deltracInternet del Dipartimento per gli Affari dei Veterani. Secondo l'agenzia, le istruzioni fornite al servizio erano vaghe e contraddittorie, da qui l'incidente.

Sahil Lavingia, autore del codice dell'IA, aveva dato istruzioni al sistema di escludere qualsiasi elemento non direttamente correlato all'assistenza ai pazienti. Ma né lui né l'IA avevano le competenze per valutarlo con precisione.

Lavingia, parlando con ProPublica, ha ammesso di aver commesso errori perché non aveva abbastanza tempo e strumenti. Ha anche sottolineato di aver capito che l'elenco "MUNCHABLE" era destinato a essere esaminato da altri prima di prendere qualsiasi decisione.

L'analisi di ProPublica ha rilevato che il codice di Lavingia si basava anche su vecchi modelli di intelligenza artificiale generici. Il modello produceva numeri errati, stimando spesso circa 1.100traca 34 milioni di dollari ciascuno, quando le cifre reali erano spesso nell'ordine delle migliaia, e aveva difficoltà a gestire interi documenti. Gli analisti hanno anche affermato che l'utilizzo di un'intelligenza artificiale standard con scarsa conoscenza delle operazioni del Dipartimento degli Affari dei Veterani non avrebbe mai dovuto essere preso in considerazione.

Waldo Jaquith, ex funzionario del Dipartimento del Tesoro nominato sotto Obama e responsabile deglitracIT, ha criticato DOGE per aver spinto il sistema di intelligenza artificiale a estrarre informazioni da fonti facilmente accessibili anziché da fonti accurate, come database pubblici come USAspending. Ha descritto l'approccio come pigro; sebbene più veloce, è comunque meno accurato.

Cary Coglianese, professore presso l'Università della Pennsylvania, ha inoltre osservato che il modello di intelligenza artificiale richiederebbe una conoscenza avanzata dell'assistenza medica, delle operazioni istituzionali e delle risorse umane, conoscenze di cui attualmente è privo.