AI在城市治理中生根发芽

优秀的市政执行官应该向他人学习，并与同行分享自己的心得与体会。正如温彻斯特一直在从世界其他国家的成功经验中汲取养分一样，我们也将做出自己的探索，并与他人分享我们的成果。

您认为AI技术在地方治理中的哪些层面上最具实际影响?

Dan Hoffman: 从短期来看，AI有望改善交通流量、出行方式，并带来更好的环境控制效果(包括雨水排放系统与固体废物管理)，在增强城市可持续性之外提高居民生活质量。但随着时间的推移，我认为AI在公共安全领域的意义更为明显。但出于民众的普遍顾虑，AI可能需要更长的时间才能发展出应有的信任。即使对于早期采用者而言，这类系统仍然成本高昂、且对政府雇员提出了更高的技能标准与培训要求，因此难以快速实施。但在时机成熟之后，AI工具将在预防火灾以及应对医疗紧急状况等领域发挥巨大的作用。我们已经看到美国国家失踪与受虐儿童中心等组织在使用AI工具打击违法活动方面取得了长足进步。因此，我认为国家级机构在公共安全领域应用AI技术将只是时间问题，地方政府也将逐步探索出适合自己的采用道路。

地方政府在数据隐私、透明性与安全性方面存在哪些挑战?

Dan Hoffman: 地方政府与数据之间的关系一直非常复杂，而且不同于私营部门方面的情况。与大多数私营部门不同，我们的使命在于保护民众、促进经济增长、教化青年、保证市区货物与人员的顺畅流动等。这是一组相当多样化的职能。那么，让我们回归这个问题：隐私性、安全性与透明性?换言之，地方政府需要在广泛的职能区域之内平衡这三大因素，遵守公共信息法要求并保护与居民个人相关的高敏感度数据。这无疑是一项艰巨的任务。特别是考虑到本有捉襟见肘的资源，隐私性与透明性兼顾绝非易事。

Dan Hoffman: 实事求是地讲，并没有。广义上的自动化确实在不断普及，毕竟过去十年当中政府层面的无纸化与数字化举措都是自动化的直接体现。但在现实世界中使用网络物理系统实施自动化的比例并不高。虽然零星存在，但规模还是太过有限。高级数据分析的情况也差不多，具体要看定义有多严格。对我来说，高级数据分析代表的不能仅仅是整理出美观但只包含基础智能内容的静态仪表板。我看到美国国家科学基金会(NSF)等组织正通过其“智能与互联社区”项目着手设计真正的高级分析示例。社区应该关注这些项目与MetroLab网络，随时跟进最新研究成果。至于AI，虽然这项技术已经在某些偏远地区发挥作用，但我担心它会受到公开可用的误导性信息的左右。我们需要更周密、更明智的决策，才能保证AI解决方案的快速增长。

您能不能举几个现实的例子，说明这些技术产生了哪些积极影响?

Dan Hoffman: 我们已经看到全国各地的智能交通系统有所发展。我认为这是扩大技术使用范围并实现社区利益的理想场景。在了解技术的前沿发展方面，我主要会关注开发这些解决方案的人员。我关注奥斯汀市交通运输部的Jen Duthie团队的工作。Alex Pazuchanics目前也在西雅图推进一系列了解的尝试。就个人而言，我目前正在与NSF资助的佛罗里达大学Sanjay Ranka博士与Lily Elefteriadou博士合作，旨在融合各类数据流以帮助识别出高风险交叉路口。再有一年，我们的合作项目就创立三年了，目前来看这个项目颇具发展潜力。

可以安于技术停滞现状的时代早已一去不返。如今新的世界已然来临，公民希望立即获取信息与服务，数据不仅要以快速、可靠、透明且安全的方式交付，同时还要充分保护当事人隐私。地方政府需要采用相应技术以应对这一系列挑战，包括在疫情爆发背景之下提供经济援助、使用先进的AI技术(例如人脸识别)，同时在治安、网络安全等领域建立起公平与公正的数据访问的新秩序。民众要求快速可靠地表达意愿，联络地方政府，甚至希望能够尽快体验到自动驾驶汽车带来的种种便利。这一切，都给地方政府提出严峻挑战，随之而来的压力甚至不逊于向来以创新为核心的科技企业。

作为弗吉尼亚州温彻斯特市的市政管理者，曾担任佛罗里达州盖恩斯维尔市市长助理的Dan Hoffman深切关注技术时代下政府设备中的实际挑战。在最近的AI数据会议上，Dan Hoffman分享了自己的观点，包括州/省及地方政府应如何采用AI技术、AI将给地方政府带来哪些挑战与机遇，以及管理者所应具备的前瞻性视角。

（编辑：南昌站长网）

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