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 normative identificate dal 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 presidente Trump ha sostenuto che alcune normative federali hanno portato a prezzi gonfiati per diversi beni di consumo. Ha promesso di avviare la "riduzione normativa più aggressiva" nella storia degli Stati Uniti, compresi gli sforzi per ridurre le tutele ambientali e smantellare l'Agenzia per la Protezione Ambientale (EPA).
Alla domanda sull'utilizzo dell'IA per la deregolamentazione , il portavoce della Casa Bianca Harrison Fields ha affermato che stanno valutando tutte le possibili opzioni per realizzare il programma di deregolamentazione del presidente . Tuttavia, ha sottolineato che non è stato ancora definito un piano specifico e che le discussioni sono ancora in 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 mai tentata prima dei sistemi e delle operazioni governative per migliorarne l'efficienza e l'efficacia".
Il revisore dei contratti AI di DOGE ha riscontrato problemi a giugno
A giugno, il sistema di intelligenza artificiale DOGE ha erroneamente segnalato la disdetta del contratto internet 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 cosa non direttamente correlata 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 affermato di aver capito che l'elenco "MUNCHABLE" era destinato a essere esaminato da altri prima di qualsiasi decisione.
L'analisi di ProPublica ha rilevato che anche il codice di Lavingia si basava su vecchi modelli di intelligenza artificiale generici. Il modello produceva cifre errate, stimando spesso circa 1.100 contratti a 34 milioni di dollari ciascuno, quando le cifre reali erano spesso nell'ordine delle migliaia, e aveva difficoltà a gestire documenti completi. Gli analisti hanno anche affermato che l'utilizzo di un'intelligenza artificiale standard con una 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 degli appalti IT, 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 di personale, conoscenze che attualmente mancano.
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