在 Covid-19 大流行的前四个月里，政府领导人支付了 1 亿美元请麦肯锡的管理顾问来模拟冠状病毒的传播并建立在线仪表板来预测医院的容量。
鉴于政府技术的落后是出了名的，领导人向麦肯锡寻求帮助也就不足为奇了。 我们日常的在线购物和搜索体验凸显了用户友好的界面与政府网站令人沮丧的低效率之间的鲜明对比——或者更糟糕的是，持续需要亲自前往政府办公室提交表格。 2016 年的动画电影《疯狂动物城》描绘了树懒管理 DMV 的场景，考虑到我们对政府反应的期望较低，这一场景肯定会引起笑声。
更严重的是，这些疑虑反映在公众对政府信任度的直线下降上。 从早期的 Healthcare.gov 失败到最近各州失业网站的崩溃，政策制定过程中不关注将政策付诸实践的技术，导致了灾难性的后果。
问题的根源在于，美国最大的雇主政府没有让其员工了解最新的工具和技术。 当我在奥巴马政府担任美国第一副首席技术官时，我必须学习宪法基础知识并观看有关性骚扰和网络安全的年度培训视频。 但我从未被要求参加有关如何使用技术为公民服务和解决问题的课程。 事实上，关于公共专业人员需要了解的内容的最后一项重要立法是 1958 年的《政府雇员培训法》，远早于互联网发明。
在美国，公共部门对如何使用数据或以人为本的设计的认识非常低。 在 2020 年接受调查的 400 多名公务员中，只有不到 25% 的人接受了这些更加技术化的工作方式的培训，尽管 70% 的人表示他们希望接受此类培训。
但了解如何使用新技术不一定是事后才想到的，在某些地方也不再是事后的想法。 在新加坡，公务员培训学院需要为其 145,000 名文职公务员提供技术和数字技能培训。 加拿大的“Busrides”培训平台为其 25 万公务员提供有关数据科学、人工智能和机器学习等主题的简短播客，供他们在通勤时收听。 在阿根廷，职业发展和加薪与完成以人为本的设计和数据分析思维培训有关。 当公共专业人员拥有这些技能时——学习如何使用技术以更敏捷的方式工作，从数据和社区参与中变得更聪明——我们都会受益。
如今，我担任新泽西州首席创新官，致力于改进提供重要信息和服务的州网站。 例如，当新泽西州老化的主机在新冠失业救济申请的压力下不堪重负时，我们用简单的语言编写表格，简化并消除了问题，改进了设计，并使网站适合移动设备。 坐下来聆听索赔人的意见后进行的小修改，使每人每次申请节省了 48 分钟。 新泽西州还在三天内创建了一个 Covid-19 网站，以便公众可以在一个地方获得他们想要的信息。 随着疫情的持续，我们进行了超过 134,000 次更新，让居民从频繁的改进中受益。
现在，随着人们对人工智能的兴趣激增，国会正在将注意力转向确保政府工作人员更多地了解该技术。 美国参议员加里·彼得斯（密歇根州民主党）和迈克·布劳恩（印第安纳州共和党）呼吁通过《人工智能领导力培训法案》进行人工智能领域的普遍领导力培训，该法案正在提交参议院全体会议审议。 该法案指示联邦政府的人力资源部门人事管理办公室（OPM）对人工智能基础知识和风险方面的联邦领导力进行培训。 然而，它尚未强制要求教授如何使用人工智能来改善政府工作方式。
《人工智能领导力培训法案》是朝着正确方向迈出的重要一步，但它需要超越强制进行基本人工智能培训的范围。 应要求 OPM 教会公务员如何使用人工智能技术来增强公共服务，使政府服务更容易获得，提供持续的城市服务，帮助分析数据以了解公民需求，并为公众参与创造新的机会 民主决策。
例如，各城市已经在尝试基于人工智能的图像生成来进行参与式城市规划，而旧金山的 PAIGE 人工智能聊天机器人正在帮助回答企业主有关如何向城市销售产品的问题。 芬兰赫尔辛基使用人工智能驱动的决策工具来分析数据并提供有关城市政策的建议。 在迪拜，领导者不仅学习一般的人工智能，还学习如何专门使用 ChatGPT。 立法也应该要求 OPM 不仅教授人工智能是什么，而且还应该教授如何使用它为公民服务。
为了与其他国家的做法保持一致，立法应要求培训免费。 对于军队来说，情况已经如此。 然而，在民用方面，OPM 必须为其培训项目收取费用。 例如，名为“培养 21 世纪领导者”的课程每人费用为 2,200 美元。 即使个人向其组织申请报销，项目往往也没有为技能提升预留预算。
如果我们希望公务员了解人工智能，我们就不能向他们收费。 也没有必要这样做。 在新泽西州创建的一项计划的基础上，六个州现在正在一个名为“InnovateUS”的项目中相互合作，以开发数字、数据和创新技能方面的免费实时和自定进度学习。 由于这些内容都是公开许可的，并且是专门为公务员设计的，因此可以轻松地在各州之间以及与联邦政府共享。
该法案还应要求培训易于找到。 即使国会强制要求进行培训，如果没有物理基础设施来确保公务员能够获取并跟踪他们对技术和数据的学习，公共专业人员也将很难找到培训。 在德国，联邦政府的数字学院提供了一个用于数字技能提升的单一网站，以确保广泛参与。 相比之下，在美国，每个联邦机构都有自己的（有时不止一个）网站，员工可以在其中寻找培训机会，而且 OPM 不会在整个联邦政府宣传其培训。 虽然国防部已开始构建 USALearning.gov，以便所有员工最终都能访问相同的内容，但该项目需要加速。
该法案还应要求收集和发布有关人工智能培训结果的数据。 目前缺乏联邦雇员培训数据，导致管理人员、研究人员和纳税人无法正确评估这些培训计划。 除了人口统计和职称之外，有关我们公共劳动力的更全面的信息可以用来衡量人工智能培训对为美国公众服务的成本节约、创新和绩效提高的影响。
在我们高度党派和分裂的政治气候下，其他政治改革可能需要几代人的时间才能实现，而投资于人——教导公共专业人员如何使用人工智能和最新技术以更敏捷、基于证据和参与性的方式解决问题 ——这是我们现在可以做的事情，以创建反应更快、更可靠、更值得我们信任的机构。
我理解对于谈论政府人员培训的犹豫。 当我在奥巴马政府工作时，沟通团队不愿意发表任何有关投资政府的公开声明，以免我们被贴上“大政府”拥护者的标签。 自里根时代以来，共和党人一直宣扬“小政府”的说法。 但对大多数美国人来说，重要的不是大小，而是我们有一个更好的政府。
