Avustralya vergilendirme ofisi, 2030 yılına kadar ajans genelinde “sanayileşme” için daha geniş bir baskının bir parçası olarak vergi mükellefi tarafından gönderilen belgelerin denetlenmesine yardımcı olmak için büyük multimodal AI modellerini aktif olarak deniyor.
Teknoloji, ATO’nun son beş yıldır denetimler sırasında destekleyici belgeleri otomatik olarak okumak, sınıflandırmak ve özetlemek için kullanılan açık kaynak AI kullanımı üzerine kuruludur.
Ancak şimdi, ATO veri bilimi Ying Yang Komiseri Yardımcısı’na göre, ofis bu yetenekleri görüntüler de dahil olmak üzere, ortaya çıkan multimodal sistemleri kullanarak metin dışı formatlara genişletmeye hazırlanıyor.
Canberra’daki AI İnovasyon Vitrini’nde konuşan şöyle dedi: “Neden büyük dil yerine büyük çok modlu? Belgeler her zaman düz dilde değil.
“Bu da görüntü olabilir, bu yüzden ekip şu anda belge anlayışının performansını artırıp artırmayacağını görmek için büyük multimodal modellerle oynuyor.”
ATO ilk olarak, dava memurlarının denetim için bir vergi mükellefi seçildikten sonra işle ilgili gider taleplerini yerine getirmelerine yardımcı olmak için 2021’de belge anlayış aracını denedi.
Bu vakalar daha sonra, değerlendirilecek ortalama 147 sayfa belge ile yılda yaklaşık 25 denetimle başa çıkacak bir ATO vaka çalışanı tarafından doğrulanır.
Araç Mayıs 2024’te tamamen faaliyete geçti [pdf] ve belgelerden temel bilgileri çıkararak ve önceliklendirerek, bunları parçalayarak ve daha sonra tanımlanan müşteri etiketleriyle ilgilerine göre sıralayarak çalışır.
AI İnovasyon Vitrini’nde de konuşan ATO Komiseri Julia Webb’e göre, araç AI’nın performansını artırmak için sürekli bir insan geri bildirimi süreci olan “Kurumsal Öğrenme Döngüsü” kullanılarak geliştirildi.
Webb, “Makine bir şeyin neden yardımcı olabileceğini sürekli öğreniyor ve anlıyor” dedi.
“Bir vaka çalışanı doğrudan belgeye erişmeyi talep ettiğinde, tekrar geri bildirim sağlayabilirler veya alakalı olup olmadığı veya olmasın.”
Belge incelemesini tamamladıktan sonra, vaka görevlileri daha sonra bunları orijinal taleplerle karşılaştırmak için izin verilen taleplerin özetlerini gözden geçirebilir.
Bu ayrıntılar, daha sonra vergi mükellefine verilen bir denetim kesinleştirme mektubunu bilgilendirir.
Webb, “Bundan sonra, bir vaka memuru denetim üzerine istihbarat anketi dediğimiz şeyi tamamlıyor” dedi.
“[Details] Bir müşterinin davranışını, denetimin sonucunu, yapılan benzersiz iddiaları ve denetim kararlarını ekleyin.
“Zeka, taktik seçimimizi sürekli olarak değerlendirmek ve geliştirmek için davranışsal gözlemler hakkında bilgi vererek makine öğrenme işlevini beslemek ve bilgilendirmek için kullanılır.”
Denetim aşamasına ulaşmadan önce, ATO, işle ilgili masraf taleplerinin uyumlu olmayabilir ve manuel inceleme için bir geri dönüş seçilmeden önce potansiyel sorunları işaretleme olasılığını değerlendirmek için zaten AI’yı kapsamlı bir şekilde kullanır.
“Çalışan modellerimiz var … sayılarına hızlı bir göz atmak ve herhangi bir anormal sayı olup olmadığını çağırmak ve [the taxpayer] Dostça bir dürtme, ”dedi Yang.
Bunun örnekleri, “benzer koşullarda” insanlar için birisinin iddiasının ortalamadan daha yüksek olup olmadığını içerdiğini söyledi.
“Vergi beyannamesini aldıktan sonra, en azından makineler tarafından yüksek risk olarak kabul edilen girdileri veya talepleri çağırmak için arka planda çalışan risk modellerimiz var” dedi.
Ancak Yang, bir dava görevlisi tarafından bir talep gözden geçirildikten sonra, bir vergi mükellefinden destekleyici belgeler sağlaması istendiğini de sözlerine ekledi.
“Etkili ve ölçeklenebilir”
Belge anlama aracı ve öğrenme döngüsü, ATO’nun 2022’de ilk özetlenen AI stratejisinde beş “çok yüksek değer” kurumsal kullanım durumlarının bir parçasını oluşturur.
Yang, “ATO’nun etik, etkili ve ölçeklenebilir AI çözümlerini sanayileştirmede lider” dedi.
Bunun bir parçası olarak, ATO, Yang’ın “müşterilerimizin her biri için entegre tek bir gerçek kaynağı” oluşturmak olarak tanımladığı “müşteri profili oluşturma” için yapay zekayı kullanmayı planlıyor.
Şu anda, ATO içindeki farklı ekiplerin bir kişinin risk profilini belirlemek için kendi modellerini kullandıklarını söyledi.
“Bir müşteri için tüm bu farklı risk perspektiflerini nasıl birleştiririz, böylece resme gelen herkes konsolide bir anlayışa sahip olacak [of them]? ” dedi.
“Bu kurumsal kullanım durumunun şu anki odağı.
Bu arada bir başka önemli kullanım durumu, Yang’ın hükümet için “çok yüksek öncelik” olarak tanımladığı “dolandırıcılık bozulması” olarak bilinir.
Ayrıntılar vermese de, referans, hükümetin dijital kimlik sistemlerindeki boşluklardan yararlanarak önceki iki mali yıl boyunca 550 milyon dolardan fazla hileli iddiaların yapıldığı vahiylerinin ardından geliyor.
Son kullanım durumu, ATO çalışanlarının AI kullanarak farklı yasaları ve emsalleri anlamalarına yardımcı olmaktır.
Yang, “Yapay zeka bu kararların nasıl verildiğini anlamaya başlayabilir” diye ekledi.
Yang, ATO’nun stratejisinin belirli teknolojilerden veya AI hizmetlerinden kasten herhangi bir sözü atladığını, ancak Haziran 2024’ten itibaren kullanım için onaylanmış sekiz halka açık üretken AI teknolojisine sahip olduğunu belirtti.
Bunlar: Microsoft Copilot; Github Copilot Visual Studio 2022 İşletme Uzantısı; Kod lama; Lama 2; Adobe Creative Cloud; Openai Chatgpt ekibi; Microsoft 365 için IBM Cloud IaaS ve Copilot, ATO’da yapay zekanın yönetimi Denetim Raporu [pdf].
Yang, kasıtlı ihmalin, CHATGPT’nin yayınlanmasından bir ay önce Ekim 2022’de ATO tarafından Stratejinin orijinal onayından kaynaklandığını söyledi.
“O zamanlar, dil anlayışı için bir Google modeli olan bir Bard adlı bir şey kullanıyorduk” dedi.
“Kelimeyi koyarsam [Bard] Stratejimde o zaman [was] Bir ay içinde modası geçmiş çünkü üretici yapay zeka [became] yeni mesaj.
“Bu yüzden kasıtlı olarak tek bir teknolojiye zorlanan iş değerine odaklandık.”
Gerçekten de, modeli seçmenin “AI’yı sanayileşmek isteyip istemediğinizi sormak için en az önemli soru” olduğunu da sözlerine ekledi.
“Yapay zeka bir ekosistem – sadece AI modellemesi değil.”