Korišćenje veštačke inteligencije (AI) kao podrške u kreiranju javnih politika postaje sve rasprostranjenije, naročito u državama koje raspolažu obimnim bazama podataka i razvijenom digitalnom infrastrukturom, poput severnoevropskih nacija ili Singapura. Savremeni AI sistemi mogu da analiziraju ekonomske pokazatelje poput BDP rasta, demografske trendove uključujući starenje stanovništva, zdravstvenu statistiku poput stopa oboljevanja, klimatske modele koji predviđaju promene temperature, i bezbednosne izveštaje o terorističkim pretnjama, kako bi identifikovali obrasce i procenili posledice različitih političkih odluka. Takva analiza daleko prevazilazi mogućnosti tradicionalnih timova analitičara – ne samo po brzini obrade koja može trajati minute umesto meseci, već i po sposobnosti povezivanja naizgled nepovezanih podataka u celinu, poput povezanosti klimatskih promena i migracija, čime se omogućava dublje razumevanje kompleksnih problema.
Ovakvi sistemi omogućavaju vladama da razmatraju više scenarija istovremeno, pružajući alat za simulaciju ishoda pre donošenja odluka. Na primer, pri planiranju poreske reforme AI može simulirati kako će promene uticati na različite društvene slojeve, privredne sektore poput poljoprivrede ili industrije, ili regionalni razvoj u ruralnim područjima, identifikujući potencijalne rizike poput povećanja nejednakosti. U javnom zdravstvu, algoritmi mogu predvideti efekte novih mera na opterećenje bolnica, mortalitet od pandemijskih bolesti ili ekonomske troškove zatvaranja škola, dok kod infrastrukturnih projekata, poput izgradnje autoputeva, AI može proceniti dugoročni uticaj na saobraćaj, emisije ugljen-dioksida i budžetska izdvajanja. Time se proces donošenja odluka pomera iz sfere oslanjanja na fragmentisane podatke i političku intuiciju ka sistematskoj, kvantitativno zasnovanoj proceni, što je demonstrirano u Nemačkoj 2023. godine kada je AI pomogao u optimizaciji energetske politike.
Međutim, uloga AI kao savetnika vlada otvara i ozbiljna pitanja koja zahtevaju pažljivo razmatranje. Najpre, transparentnost – algoritmi često funkcionišu kao „crne kutije“, pružajući preporuke poput smanjenja poreza za određene grupe bez jasnog objašnjenja načina na koji su do njih došli, što otežava javnu i stručnu kontrolu. To stavlja političare u nezgodnu poziciju kada moraju opravdati odluke zasnovane na procesu koji ni sami ne razumeju do kraja, kao što se desilo u Francuskoj 2024. godine prilikom donošenja odluke o subvencijama. Sledeće pitanje je pristrasnost podataka: ako su ulazni podaci nepotpuni, zastareli ili odražavaju postojeće društvene nejednakosti, poput nedostatka podataka o marginalizovanim zajednicama, i preporuke AI sistema mogu reprodukovati te iste nepravde, što je primećeno u analizi socijalne politike u Indiji 2023. godine.
Postavlja se i pitanje odgovornosti jer ko snosi posledice ako AI preporuka dovede do negativnih ishoda, poput ekonomskog pada zbog loše procenjene poreske politike? Programeri koji su razvili algoritam, službenici koji su ga implementirali, ili političari koji su ga poslušali bez kritičkog preispitivanja? U demokratskom okviru, gde je odgovornost pred građanima ključna, ovo pitanje prelazi granice formalnosti i postaje centralno za legitimitet odluka, što je izazvalo debatu u Kanadi 2024. godine nakon neuspješne AI-predložene zdravstvene reforme. Dodatni izazov je mogućnost preteranog oslanjanja na tehnologiju, čime se umanjuje uloga ljudskog suda i političke vizije, što može dovesti do birokratizacije procesa donošenja odluka.
U praksi, neke države već testiraju ove sisteme u ograničenim domenima jer Estonija koristi AI za automatizovanu procenu uticaja novih zakona na ekonomiju i administrativno opterećenje građana, smanjujući vreme analize za 40% od 2023. godine. Singapur integriše AI u planiranje saobraćajne mreže i regulaciju stambenih zona, optimizujući urbanu ekspanziju, dok u Kanadi pilot-projekti analiziraju kako algoritmi mogu pomoći pri donošenju odluka u vezi sa klimatskom politikom, predviđajući efekte emisijskih ciljeva do 2030. godine. Ovi primeri pokazuju potencijal tehnologije da ubrza i unapredi procese, ali i potrebu da se njen razvoj i primena odvijaju pod strogim etičkim i pravnim okvirom, poput onih koji zahtevaju javno izveštavanje o AI preporukama.
Ako AI treba da postane pouzdan savetnik vlada, mora se obezbediti da njegove preporuke budu transparentne, proverljive putem nezavisnih revizija, i oslobođene sistemskih pristrasnosti kroz inkluzivno prikupljanje podataka. Bez tih uslova, postoji rizik da algoritamske odluke preuzmu deo političke moći, a da javnost ostane bez mehanizama nadzora nad procesima koji oblikuju društvo, poput uticaja na raspodelu resursa. Ovo je posebno izraženo u slučaju Kine 2024. godine, gde je AI koristen za socijalnu kontrolu bez transparentnosti. Balans između tehnološke efikasnosti i demokratske odgovornosti biće presudan za buduću ulogu AI u kreiranju javnih politika, zahtevajući saradnju između tehnologa, političara i građanskih organizacija.
Kako se tehnologija razvija, očekuje se da će do avgusta 2025. godine AI sistemi postati još sofisticiraniji, integrišući podatke iz pametnih gradova i satelitskih sistema za preciznije predviđanje, poput uticaja migracija na urbanu politiku. Ključni izazov biće globalna harmonizacija etičkih standarda jer UN predlaže smernice koje uključuju obavezu otkrivanja AI metodologija, ali nailaze na otpor zbog nacionalnih bezbednosnih i ekonomskih interesa. Bez ovog konsenzusa, postoji opasnost da se razlike u regulaciji iskoriste za neetičko korišćenje tehnologije, posebno u zemljama u razvoju.
Zaključno, AI kao savetnik vlada nudi ogroman potencijal za unapređenje kreiranja javnih politika kroz bržu i dublju analizu, ali donosi izazove vezane za transparentnost, pristrasnost i odgovornost. U svetu gde političke odluke oblikuju budućnost nacija, uspešna integracija ove tehnologije zavisi od sposobnosti da se ona koristi kao alat za podršku ljudskom sudu, a ne kao zamena za demokratski proces, osiguravajući da građani ostanu u centru donošenja odluka.
Milena Šović, M.Sc.,CSM, CSPO
AI Implementation Specialist & Content Trainer
