Binnen de overheid wordt het wiel te vaak opnieuw uitgevonden
Binnen de overheid wordt het wiel te vaak opnieuw uitgevonden, en dat kan beter. Corné Snoeij en Berend Nieuwschepen werken bij Digicampus aan een AI-model dat de informatievoorziening binnen de overheid kan verbeteren. Door eenvoudig informatie te kunnen vinden over jouw uitdaging, begin je met een voorsprong, is hun stelling. Dat bespaart geld, tijd en energie die je ergens anders in kunt steken.
“Alles is al eens bedacht,” zo schreef Johan Wolfgang Von Goethe. Maar, belangrijker nog, hij voegde eraan toe: “Je moet alleen proberen er weer aan te denken.” Deze aanvulling raakt aan de kern van de zaak. Ondanks dat ideeën en oplossingen al bestaan, stuiten we nog steeds op problemen en fouten. De reden? Het herinneren of terugvinden van deze oplossingen en ideeën blijft een uitdaging. Vaak beseffen we niet dat een oplossing al bestaat, of we geloven dat onze specifieke situatie zo uniek is dat bestaande oplossingen irrelevant lijken, of we vinden simpelweg de informatie niet. Speelt de uitdaging om aan de juiste oplossingen en ideeën te komen ook bij de overheid?
Jazeker, met name binnen de overheid is dit een uitdaging, vanwege de aanwezigheid van enorme hoeveelheden ongestructureerde informatie verspreid over diverse bronnen. Deze overvloed aan informatie maakt het voor ambtenaren een uitdaging om snel beslissingen te nemen en verantwoording af te leggen. Het onderscheiden van relevante informatie uit de massa wordt een steeds ingewikkeldere taak. Ondanks de vele standaarden, informatiemodellen en architecturen, is het harmoniseren van deze informatie in één systeem door de omvang een bijna onmogelijke opgave, wat het belang van efficiënte methoden voor informatiebeheer en -terugwinning benadrukt.
Het doel van ons onderzoek is om een systeem te ontwikkelen dat als een kennisdatabase fungeert, waar iedereen gemakkelijk toegang heeft tot reeds bestaande oplossingen en open informatie. Dit zou het constant opnieuw uitvinden van oplossingen verminderen en de overheid in staat stellen om meer gefocust te zijn op innovatie, door energie te steken in projecten waar nog geen bestaande oplossingen voor zijn.
Voor een dergelijke oplossing biedt Kunstmatige Intelligentie, in de vorm van Large Language Models (LLM), nieuwe kansen. Deze modellen kunnen enorme hoeveelheden ongestructureerde data verwerken en ‘begrijpen’, waardoor ze in staat zijn om relevante informatie te vinden en te presenteren op basis van een vraag. Denk hiervoor maar aan ChatGPT. Echter, het helpt doorgaans niet om aan ChatGPT te vragen welke andere gemeente al gebruik maakt van een virtuele assistent. Dit komt omdat ChatGPT vaak niet de meest recente informatie beschikbaar heeft, maar ook omdat veel specifieke domeinkennis niet beschikbaar is. Een model met meer actuele en specifieke domeinkennis is daarom gewenst.
Finetunen
Om dit mogelijk te maken, wordt een model gefinetuned. Dit houdt in dat je een bestaand model, getraind op een enorme bak algemene data, een laatste extra training geeft met meer specifieke data voor een specifieke taak. Een goed voorbeeld van deze technologie is de eind vorig jaar gelanceerde Postbus 42, een speciaal AI-model voor burgers die daar hun vragen over de overheid kunnen stellen.
Komende tijd gaan we bij Digicampus aan de slag om eveneens zo’n model te finetunen, maar dan zo dat ambtenaren snel informatie kunnen vinden over de uitdagingen waarmee ze worden geconfronteerd zonder dat ze vanaf nul hoeven te beginnen. Wanneer bijvoorbeeld gemeente X aan de slag wil gaan met 3D/VR-technologie voor gebiedsinrichting, kan het model worden geraadpleegd om bestaande projecten die werken met deze technologie te verkennen, maar ook om risico’s en uitdagingen van deze technologie. Op deze manier hoeft het wiel niet elke keer opnieuw uitgevonden te worden.
