Overheid en wetenschap vinden elkaar in AI-labs

De bloeiende samenwerking tussen publieke sector en wetenschap mondt uit in een groeiend aantal AI-proeftuinen. Het initiatief ICAI telt landsbreed al zo’n 57 verschillende AI-labs. Binnenkort start een lab om de vermaledijde legacy bij het Rijk aan te pakken.

Overheid en wetenschap maken al langere tijd gebruik van elkaars kennis en kunde op het gebied van datascience en AI. De samenwerking kent vele maten en mogelijkheden. Zo zet de overheid al langer afstudeerders en onderzoekers in binnen de eigen organisatie. Ambtenaren volgen op hun beurt AI-opleidingen en -trainingen aan de universiteit. Het summum van samenwerking krijgt gestalte in AI-labs. Het doel hiervan is ruimte te creëren voor publieke organisaties om vrij te kunnen experimenteren met AI-toepassingen. De universiteiten brengen hiervoor hun hoogleraren, postdocs en PhD-onderzoekers in. Omgekeerd zijn er ook ambtenaren die in deeltijd zelf promotieonderzoek doen. De opgedane kennis nemen ze meer naar hun werk.

De kruisbestuiving werpt nog meer vruchten af. De casuïstiek van de overheid vindt zijn weg naar de collegebanken. ‘Zo kun je de jonge generatie inspireren om zich voor publieke vraagstukken in te zetten.’ Niet onbelangrijk in een tijd waarin de publieke sector met personeelstekorten kampt, wil hij maar zeggen. Ook de wetenschap heeft overigens behoefte aan AI-talent, aldus Dohmen.

TAPAS

Het landelijke ICAI-netwerk telt 57 AI-labs. Manager Carien Duisterwinkel van de AI Labs van de Universiteit Utrecht, is verantwoordelijk voor het rijksbrede AI Lab voor Publieke Diensten van ICAI. ‘In dit lab kijken we niet alleen naar AI-ethiek en governance maar ook naar procesinnovatie.’ Een van de toepassingen is AI-tool TAPAS (Transparency Anti-Pattern Assessment System), die zich op het feitelijk gedrag van ambtenaren richt. ‘Stel dat een ambtenaar aan het eind van een project in korte tijd een enorme hoeveelheid stukken naar het documentmanagementsysteem uploadt. Wat hij eigenlijk gaandeweg het project had moeten doen. Externe partijen hebben deze documenten dan al die tijd niet kunnen inzien, dus dit is een vorm van intransparant gedrag. TAPAS meet continu dit soort anti-patronen.’

De AI-modellen identificeren bedrijven die voor een inspectiebezoek het meest in aanmerking komen. Dat nog geen gelopen race. ‘Adviezen die niet stroken met de jarenlange ervaring van de inspecteur, neemt hij niet mee. Steekproeven bij de geselecteerde bedrijven kunnen meer vertrouwen geven’, aldus Duisterwinkel. ‘Er kan immers ook sprake zijn van nieuwe trends op het gebied van fraude, die de inspecteur niet kent.’

Legacy

In opbouw is het Legacy Lab, dat in AI een oplossing wil vinden voor het hardnekkige probleem van de vele decennia oude mainframe kernsystemen bij het Rijk. Uitfaseren is tijdrovend, kostbaar en risicovol, los nog van het gegeven dat de specialisten achter deze systemen vaak met pensioen zijn en de enige ingewijden waren in de onderliggende programmeertalen, zoals COBOL. ‘Legacy is zo’n beetje the inconvenient truth van de overheid’, zegt Dohmen. ‘Aan deze systemen zitten veel processen vast, veel ambtenaren zijn er afhankelijk van. Als ze omvallen kan de burger er vreselijk de dupe van worden. In lab willen we verkennen wat er nodig is om met legacy-systemen om te gaan. Veelbelovend is dat we nu over AI-technologie beschikken, die kan helpen om deze systemen te recoden en beter te begrijpen. In dit AI-lab gaan we onderzoeken wat het AI-systeem precies kan. Het lab is een vertrekpunt om het legacy-probleem aan te pakken.’ Het UWV gaat in januari als eerste overheidsorganisatie in dit lab van start.