דוחות מבקר המדינה ונציב תלונות הציבור

מבקר המדינה דוחמיוחד ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושאההיערכותהממשלתית לבינה מלאכותית סיוון התשפ"ו ׀ יוני2026 דברמבקרהמדינהונציבתלונותהציבורונשיאיורוסאי(EUROSAI) הבינההמלאכותית-AI-אינהעודסוגיהעתידית.כברהיוםהיאמשנהאתאופןפעולתןשלממשלות, אתהדרךשבהניתניםשירותיםלציבור,אתתהליכיקבלתההחלטותואתמערכתהיחסיםשביןהאזרח למדינה.טכנולוגיותבינהמלאכותיתמאפשרותלמדינהלשפרשירותים,לחסוךמשאבים,להאיץתהליכים ולסייעלהלהתמודדעםאתגריםמורכבים.ואולםלצדההזדמנותהגדולהשהןמספקות,טמוניםבהן גםסיכוניםממשיים:פגיעהבפרטיות,יצירתהטיותואפליה,שימושבלתימוסדרבנתונים,תלותבספקים חיצוניים,חולשותאבטחתמידע,היעדרשקיפותוקושיבקביעתהאחריותכאשרהחלטותציבוריותנתמכות במערכותאלגוריתמיות. עלרקעזהיזםמשרדמבקרהמדינהונציבתלונותהציבורשלישראל,במסגרתיורוסאי-ארגוןמוסדות הביקורתהעליוניםשלאירופה,שמבקרהמדינהשלישראלמכהןכנשיאו-ביקורתמקבילהרב-לאומית בנושאהיערכותממשלותלמהפכתהבינההמלאכותית,בהובלתמשרדמבקרהמדינהשלישראל. המדוברבביקורתנוספתעלהדוחשפרסמתיבנובמבר2024בנושאההיערכותהלאומיתבתחום הבינההמלאכותית.בביקורתהרב-לאומיתשממצאיהמתפרסמיםבדוחזההשתתפומוסדותביקורת עליוניםמ12-מדינות:צרפת,איטליה,שווייץ,פולין,רומניה,סלובקיה,אסטוניה,ליטא,לטביה,אלבניה, צפוןמקדוניהוישראל.עצםקיומהשלביקורתמקבילהבתחוםדינמי,חדשניורב-מערכתיזהמבטאאת תפקידםהמשתנהשלמוסדותביקורתהמדינה:לאלהמתיןעדשהסיכוניםיתממשו,אלאלבחוןכברבשלב ההיערכותאםהמדינהבונהאתהתשתיות,הכלליםוהיכולותשיאפשרושימושאחראי,בטוח ומועילבטכנולוגיה. בביקורתנבחנהמוכנותהממשלותבתשעהתחומיםמרכזיים:אסטרטגיהלאומית,תקציבים,אסדרה )רגולציה(,תשתיות,אבטחתמידע,בשלותדיגיטליתוממשלנתונים,פרויקטיםממשלתיים,הוןאנושי ועיבודשפהטבעית.התמונההבין-לאומיתשעלתהמןהביקורתהיאשלביצועפעולותלהיערכותבמדינות מסוימות,אךלאבכולן.מדינותרבותכברפועלותלקידוםהשימושבבינהמלאכותית,אךרמתהמוכנות שלהןתלויהביכולתלחברביןחזוןאסטרטגי,תקציב,תשתיותמחשוב,ממשלנתונים,הוןאנושי,אסדרה ובקרה.במקוםשבורכיביםאלהמתקדמיםבנפרד-האסטרטגיהנותרתלעיתיםבגדרהצהרה,התקציב אינומתורגםלתוצרים,והפרויקטיםאינםהופכיםליכולתממשלתיתרחבהובת קיימה.- בכלהנוגעלישראלעולהתמונהמורכבת.מצדאחד,ישראלנכנסתלמהפכתהבינההמלאכותיתמנקודת פתיחהמתקדמת.היאנהניתמסביבהכלכליתטכנולוגיתecosystem)(מפותחת,מיכולותמחקרופיתוח, מהוןאנושיאיכותיומתעשייתחדשנותמשמעותית.בדירוגיםבין-לאומייםשוניםישראלנמניתעםמדינות בעלותפוטנציאלגבוהבתחוםהבינההמלאכותית,ובפרטבתחומיהמחקר,הפיתוחוהכישוריםהאנושיים. כמוכןנמצאובישראליוזמותממשלתיותחשובות:קידוםפרויקטיבינהמלאכותיתבשירותהציבורי,מיפוי השימושיםהממשלתייםבבינהמלאכותית,פעילותבתחוםעיבודהשפההטבעיתבעבריתובערבית,מדיניות בתחוםעקרונותהאסדרהוהאתיקהוקיומןשליוזמותבתחוםממשלהנתוניםושיתוףהמידע. מצדאחר,דווקאלנוכחנקודתפתיחהזובולטיםהפעריםביכולתהממשלתיתלתרגםאתהיתרוןהלאומי לתוכניתפעולהממשלתיתכוללת,מתואמתובתביצוע.אומנםבספטמבר2025,במסגרתהחלטת הממשלה3375,אימצההממשלהאתהמלצותועדתנגלוהורתהעלהקמתהמטההלאומילבינה מלאכותיתבמשרדראשהממשלה.החלטהזוקבעהכיהמטהיפעלבתיאוםעםמערךהדיגיטלהלאומי בכלהנוגעלהטמעתהטכנולוגיהבמגזרהציבורי.אולםבביקורתעלהכיבישראלטרםאושרה,נכוןלמועד סיוםהביקורת,תוכניתלאומיתארוכתטווחומקיפהבתחוםהבינההמלאכותית,הכוללתחזון,יעדים, אבנידרך,אחריותממשלתיתברורה,לוחותזמנים,תקציבומנגנונימדידהובקרה.ישראלפעלהבשנים מספר קטלוגי2026-S-0015 ISSN0793-1948 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 3   אאוו ו ש או א ו ו וו א (EUROSAI) האחרונותבאמצעותיוזמותותוכניותבשלבים,אךבהשוואהלמדינותשאימצואסטרטגיותבינהמלאכותית ייעודיותאושילבואתהתחוםבתוכניותדיגיטליותרחבות,בלטהצורךבגיבושמסגרתממשלתיתמחייבת שתעגןאתהתחוםכמאמץלאומימתמשךלרבותגיבושאסטרטגיהותוכניתלאומיתכוללת. طريقةالحكومات،عملطريقةاليومبالفعليغيرإنه.مستقبليةقضية-AI-صطناعيɣاالذكاءيعدلم פערנוסףשליווהאתהטיפולבנושאהואהפערשביןתקצובלביןמימוש.גםכאשראושרותקציבים الذكاءتقنياتتتيح.والدولةالمواطنبينقةɤوالعالقرارصنععملياتللجمهور،الخدماتتقديم משמעותיים,מימושםהיהחלקי,ובתחומיםמסוימיםנמוךבמיוחד.הדברבלטבתחוםתשתיותהמחשוב التحدياتمعالتعاملﲆعوتساعدهاالعملياتتسريعالموارد،توفيرالخدمات،تحسينللدولةصطناعيɣا המתקדמות,ובפרטמחשוב-עלותשתיותלאימוןמודליםגדולים-רכיביםשהםתנאיבסיסילמחקר, :حقيقيةمخاطرﲆعالتقنياتهذهتنطويتوفرها،التيالعظيمةالفرصةجانبﱃإذلك،مع.المعقدة לפיתוחולהטמעהממשלתיתשלבינהמלאכותיתבקנהמידהרחב.ממצאיהביקורתמלמדיםכיתשתית نقاطالخارجيين،الموردينﲆعاتكاليةللبيانات،منظمغيراستخداموتمييز،تحيزخلقالخصوصية،انتهاك אינהענייןטכניבלבד;היאקובעתמההמדינהמסוגלתלפתח,באיזהקצב,באיזורמתעצמאותובאיזורמה الخوارزميةنظمةɧاتدعمعندماالمسؤوليةتحديدوصعوبةالشفافيةانعدامالمعلومات،أمنفيضعف שלבקרהעלמידערגישושירותיםחיוניים. .العامةالقرارات גםבתחוםממשלהנתוניםנדרשחיזוק.בינהמלאכותיתממשלתיתתלויהבנתוניםאיכותיים,זמינים, -يوروسايإطارفيإسرائيل،فيالجمهورشكاوىومفوضالدولةمراقبمكتببادرالخلفية،هذهﲆع מתועדים,מאובטחיםוניתניםלשיתוףביןמשרדיממשלה.בישראלקיימתמדיניותלשיתוףמידע,אךקיימים موازيةرقابةبعملية-إسرائيلدولةمراقبيترأسهاوالتيأوروبا،فيالعلياالرقابةمؤسساتمنظمة חסמיםשלממש:תהליכיאישורממושכים,מגבלותאסדרתיותובירוקרטיות,פעריאכיפה,מערכותמידע مكتببقيادةوذلكصطناعي،ɣاالذكاءلثورةالحكوماتاستعدادموضوعحولالقومياتمتعددة שאינןמתממשקותזועםזוותלותבתהליכיםידניים.בהיעדראסטרטגייתנתוניםממשלתיתסדורהומדידה 2024الثانيتشرينفينشرتهالذيالتقريرحولإضافيةرقابةحوليدورالحديث.إسرائيلدولةمراقب קשהלהפוךאתמאגריהמידעהממשלתייםלתשתיתאמינהלשימושחוזרבנתונים,לניתוחמתקדםשלהם فيدولة12منعليارقابةمؤسساتشاركت.صطناعيɣاالذكاءمجالفيالوطنيستعدادɣابموضوع ולהטמעתבינהמלאכותיתאחראיתבשירותהציבורי. بولندا،سويسرا،إيطاليا،فرنسا،:التقريرهذافينتائجهانشرتمالتيالقومياتمتعددةالرقابةعملية فيموازيةرقابةوجودإن.وإسرائيلالشمالية،مقدونياألبانيا،تفيا،ɣليتوانيا،إستونيا،سلوفاكيا،رومانيا، נודעתחשיבותלהוןהאנושיבשירותהציבורי.ישראלחזקהבהוןאנושיטכנולוגיובמחקר,אךבקרבגורמי نتظارɣاعدم:الحكوميةالرقابةلمؤسساتالمتغيرالدورعنيعبرنظمةɧاومتعددمبتكرديناميكي،مجال הממשלהנדרשתגםיכולתאחרת,משלימה:עובדיציבור,מנהלים,מאסדרים,אנשירכש,יועציםמשפטיים, القواعدالتحتية،البنىتأسسالدولةكانتإذاماستعدادɣامرحلةفيالفحصبلالمخاطرتتحققحتى אנשיאבטחתמידעומבקריפניםהמסוגליםלהביןאתטכנולוגייתהבינההמלאכותיתלעומקה,להעריך .للتكنولوجياومفيدآمنمسؤول،استخدامتتيحالتيوالقدرات אתסיכוניה,לפקחעלספקיםחיצונייםולוודאשהשימושבהמשרתאתהציבור.הכשרהנקודתיתאינה מספיקה;נדרשתמדיניותרוחביתלפיתוחאוריינותוכשירותבתחוםזהבשירותהציבורי. الميزانيات،الوطنية،ستراتيجيةɣا:رئيسيةتɣمجاتسعةفيالحكوماتاستعدادمدىالرقابةفحصت المالرأسالحكومية،المشاريعالبيانات،وحوكمةالرقميالنضجالمعلومات،أمنالتحتية،البنىنظمة،ɧا ניתןאפואלסכם:ישראלהיאמהמדינותהמובילותבתחומיהחדשנות,המחקרוההוןאנושיבתחוםהבינה استعدادإجراءاتاتخاذهيالرقابةمنظهرتالتيالدوليةالصورة.الطبيعيةاللغةومعالجةالبشري המלאכותית,אךהפערהמרכזיהואביכולתהממשלתיתלתרגםאתהיתרוןהזהלאסטרטגיהסדורה, الذكاءاستخدامتعزيزﲆعبالفعلالدولمنالعديدتعمل.جميعهافيليسولكنالبلدان،بعضفي לתשתיותנדרשות,לממשלנתוניםולהטמעהרחבהואחראיתבשירותהציבורי.זהופערשאפשרוצריך التحتيةالبنىالميزانية،ستراتيجية،ɣاالرؤيةربطﲆعبالقدرةيتعلقاستعدادهامستوىلكنصطناعي،ɣا לצמצם.לשםכךנדרשיםהנהגהממשלתיתברורה,תוכניתלאומיתמאושרתהכוללתיעדים,אבנידרך هذهمنواحدكليتقدمعندما.والرقابةوالتنظيمالبشريالمالرأسالبيانات،حوكمةللحوسبة، ותקציברב-שנתי,מנגנונימדידהובקרה,תשתיותמחשובונתונים,אסדרהמותאמתסיכוןוהכשרהשיטתית ɣونواتج،ﱃإالميزانيةترجمةتتمɣتصريح،مجردستراتيجيةɣاتظلماغالبًا-منفصلبشكلالمكونات שלעובדיהציבור.למטההלאומילבינהמלאכותיתחשיבותמרכזיתבקידוםנושאיםאלו. .ومستدامةواسعةحكوميةقدرةﱃإالمشاريعتتحول אנימבקשלהודותלכלמוסדותהביקורתהעליוניםשהשתתפובביקורתהמקבילהולצוותיהביקורתשתרמו نقطةمنصطناعيɣاالذكاءثورةإسرائيلتدخلجهة،من.معقدةصورةفتظهربإسرائيل،يتعلقفيماأما לגיבושתמונההשוואתיתרחבה,מקצועיתורלוונטית.שיתוףפעולהזהממחישאתהערךהמוסףשל رأسوتطوير،بحثقدراتمتطورة،(ecosystem)تكنولوجيةاقتصاديةببيئةتتمتعهي.متقدمةقɤانط יורוסאיושלמוסדותהביקורתהעליוניםבעידןשלשינויטכנולוגימואץ.תפקידנולוודאכיתהליכיהאימוץ منإسرائيلتعدالدولية،التصنيفاتمنالعديدفي.كبيرةابتكاريةوصناعةالجودةعاليبشريمال וההטמעהשלטכנולוגיותחדשניותאלהייעשובדרךשמגינהעלזכויותהאדם,מחזקתאתאמוןהציבור, التطويرالبحث،تɣمجافيخصɧوباصطناعيɣاالذكاءمجالفيالعاليةمكاناتɩاذاتالدولبين מבטיחהשימושאחראיבמשאביהמדינהומקדמתשירותציבוריאיכותי,יעילומועיל,בטוחושקוףיותר. فيصطناعيɣاالذكاءمشاريعتعزيز:مهمةحكوميةمبادراتاسرائيلفيتتواجدكما.البشريةوالمهارات معالجةمجالفينشاطصطناعي،ɣاللذكاءالحكوميةستخداماتɣاخصائصتحديدالعامة،الخدمة فيمبادراتوجودقيات،ɤخɧواالتنظيميةالمبادئمجالفيالسياسةوالعربية،بالعبريةالطبيعيةاللغة .المعلوماتوتبادلالبياناتإدارةمجال الميزةترجمةﲆعالحكومةقدرةفيالثغراتتبرزهذه،قɤنطɣانقطةضوءﲆعوبالذاتأخرى،ناحيةمن מתניהואנגלמן 2025أيلولفيالحكومةتبنتبالفعل.للتنفيذوقابلةمنسقةشاملة،حكوميةعملخطةﱃإالوطنية מבקר המדינה فيصطناعيɣاللذكاءالوطنيالمقربإنشاءوأمرتنجللجنةتوصيات3375رقمالحكومةقرارمنوكجزء ונציב תלונות הציבור الوطنيالرقميالنظاممعبالتنسيقسيعملالرئيسيالمقرأنالقرارهذاحددوقد.الحكومةرئيسمكتب انهاءموعدفيأنهكشفتالرقابةلكن.العامالقطاعفيالتكنولوجيابدمجالمتعلقةمورɧاجميعفي والتيصطناعي،ɣاالذكاءمجالفيمدɧاوطويلةشاملةوطنيةخطةﲆعبعدإسرائيلتصادقلمالرقابة، لقد.ورقابةقياسوآلياتميزانيةزمنية،جداولواضحة،حكوميةمسؤوليةمعالم،أهداف،رؤية،تتضمن 4 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 5 תקצירמנהלים التيالدولمعبالمقارنةولكنمرحلية،وبرامجمبادراتلɤخمنخيرةɧاالسنواتفيإسرائيلتحركت النطاق،واسعةرقميةبرامجفيالمجالهذادمجتأوصطناعيɣاللذكاءمخصصةاستراتيجياتتبنت فيبمامتواصل،وطنيكجهدالمجالهذايرسخأنشأنهمنملزمحكوميإطارصياغةﱃإالحاجةبرزت בינהמלאכותית)AI(איננהעודנושאשל"מדיניותעתידית"-היאכברמשנהאתאופןפעולתןשל .شاملةوطنيةوخطةاستراتيجيةصياغةذلك ממשלות,אתהאופןשבוניתניםשירותיםואתהדרךשבהאמוןהציבורנבנהאומתערער.ביקורתמקבילה تمتعندماحتى.والتنفيذالميزانيةبينالفجوةالقضيةهذهمعالجةرافقتالتيخرىɧاالثغراتمن זומראהכימדינותרבותעוברותבמהירותמשאיפהלעשייה,אךמידתהמוכנותעדייןאינהאחידה: واضحهذاكان.للغايةمنخفضكانتɣالمجابعضوفيجزئيًا،تنفيذهاكانكبيرة،ميزانياتﲆعالموافقة ההתקדמותמואצתכאשרגיבושהאסטרטגיה,הסדרתהמימון,גיבושממשל1AI,הטיפולבנתונים,ההקניה النماذجلتدريبالتحتيةوالبنىالفائقةالحوسبةخصɧوباالمتقدمةللحوسبةالتحتيةالبنىمجالفي והשימורשלהכישוריםלפיתוחAIולשימושבווהסדרתהבקרותמתקדמיםיחד,והיאנבלמתכאשרהם صطناعيɣاللذكاءالحكوميوالتنفيذالتطويرللبحث،أساسيشرطتشكلمكوناتتعدوالتي-الكبيرة מתקדמיםבנפרד. تستطيعماتحددفهيتقنية؛مسألةمجردليستالتحتيةالبنيةأنالرقابةنتائجتُظهر.واسعنطاقﲆع בהובלתמשרדמבקרהמדינהונציבתלונותהציבורשלישראל,עלפייעדאסטרטגי1שלEUROSAI, الحساسةالمعلوماتﲆعالرقابةمنمستوىوبأيليةɤستقɣامنمستوىبأيوتيرة،بأيتطويره،الدولة איגדהביקורתמקבילהרב-לאומיתזו12מוסדותביקורתעליונים)צרפת,איטליה,שווייץ,פולין,רומניה, .ساسيةɧاوالخدمات סלובקיה,אסטוניה,ליטא,לטביה,אלבניה,צפוןמקדוניהוישראל(.הביקורתנערכהביןמאי2024 نوعية،بياناتﲆعالحكوميصطناعيɣاالذكاءيعتمد.البياناتحوكمةمجالتعزيزﱃإأيضاحاجةهناك לדצמבר2025באמצעותמסגרתניתוחמשותפתשכללהתשעהנושאיםויותרמ92-שאלותמובנות,לשם المعلومات،لتبادلسياسةإسرائيللدى.الحكوميةالوزاراتبينللمشاركةوقابلةآمنةموثقة،متاحة، השוואתהמוכנותהלאומיתבממדיםאסטרטגיים,תשתיתייםויישומיים. أنظمةنفاذ،ɩافيثغراتوبيروقراطية،تنظيميةقيودمطولة،موافقةعمليات:حقيقيةعوائقهناكولكن حكوميةبياناتاستراتيجيةغيابفي.اليدويةالعملياتﲆعواتكاليةالبعضبعضهامعتتفاعلɣمعلومات استخدامعادةɩموثوقةتحتيةبنيةﱃإالحكوميةالبياناتقواعدتحويليصعبللقياس،وقابلةمنهجية תוכניתאסטרטגיתלאומית-בביקורתנמצאכימדינותנוקטותמסלוליםשונים:לחלקןישאסטרטגיית .العامةالخدمةفيمسؤولبشكلصطناعيɣاالذكاءوغمسمتقدمبشكللتحليلهاالبيانات، AIשאישרההממשלה,ואילואחרותנשענותעלאסטרטגיהרחבהיותרבתחוםהדיגיטל,יוזמותעצמאיות אוטיוטתאסטרטגיהשלאאומצהרשמית.כאשרברורמיקובעאתממשלהAI-,ומנגנוניהתיאום البشريالمالرأسفيبقوةإسرائيلتتمتع.العامةالخدمةفيبالغةأهميةذاالبشريالمالرأسيُعد הבין-משרדייםברורים,האסטרטגיהמיתרגמתביעילותרבהיותרלפעולהולאמצעיםלבנייתאמוןהציבור, موظفين:مكملةأخرىقدراتﱃإاأيضًتحتاجالجهاتالحكوميةأوساطفيلكنوالبحث،التكنولوجي ובייחודלחיזוקניכרשלמודעותהציבורלAI-והבנתו.מסקנתהפרקהיאכיההכוונההאסטרטגיתהיא مدققينمعلومات،أمنموظفيقانونيين،مستشارينمشتريات،موظفيمنظمين،مديرين،عموميين، היעילהביותרכאשרנלוויםלהקביעהברורהשלהגופיםהאחראייםליישוםוקביעתיעדיםמדידים. الموردينﲆعشرافɩامخاطرها،وتقييمبعمقصطناعيɣاالذكاءتكنولوجيافهمﲆعقادرينداخليين המלצתהפרק-בחינהתקופתיתשלהאסטרטגיה,כדילוודאשהמודלשנבחרעדייןתומךבגישה سياسةﱃإحاجةهناككافيًا؛ليسالمحددالتدريب.الجمهورلخدمةاستخدامهاوضمانالخارجيين אקולוגית-מערכתיתapproach)2(Ecosystem בתיאוםבין משרדיאפקטיביוביכולתביצועמתמשכת.-, .العامةالخدمةفيالمجالهذاوكفاءةمعرفةلتطويرشاملة תקציביבינהמלאכותיתלאומיים-המימוןהואמבחןמכריעלרצינות,והביקורתהעלתהכימדינות المالورأسالبحثبتكار،ɣاتɣمجافيالرائدةالدولمنواحدةهيإسرائيل:نلخصأنيمكننابالتالي רבותעדייןמתקשותבהצגתהתמונההמלאהשלהתקציבשהוקצהלAI-.פחותממחציתדיווחועל هذهترجمةﲆعالحكومةقدرةفيتكمنالرئيسيةالفجوةلكنصطناعي،ɣاالذكاءمجالفيالبشري תקציבAIמוגדרבבירור,ואילואחרותמשלבותאתהוצאותה-AIבתקציביםרחביםיותרלתחוםהדיגיטל فيوالمسؤولالواسعوالدمجبياناتلحوكمةالمطلوبة،التحتيةللبنىمنهجية،استراتيجيةﱃإالميزة אובתקציביםענפיים,באופןהמקשהלעקובאחרהתאמתםשלהמשאביםהמוקציםלסדרהעדיפות وطنيةخطةواضحة،حكوميةقيادةيتطلبهذا.تضييقهاويجببليمكنفجوةهذه.العامةالخدمة האסטרטגי.מסקנתהפרקהיאכיתקצובמפוצלמחלישאתהפיקוחומאטאתההרחבההשיטתית تحتيةبنىومراقبة،قياسآلياتالسنوات،متعددةوميزانيةرئيسيةمعالمأهداف،تتضمنمعتمدة והקוהרנטיתשלהשימושבטכנולוגיותAI.המלצתהפרקהיאלשפראתהשקיפותבאמצעותהבחנה الوطنيالمقريلعب.العموميينللموظفينمنهجيوتدريبالمخاطر،معمتكيفتنظيموالبيانات،للحوسبة ביןמימוןישירשלפרויקטיAIלביןהשקעותהמאפשרותשימושבAI-)ובפרטבתשתיות(,ריכוזהתמונה .القضاياهذهتطويرفيمركزيدورصطناعيɣاللذكاء התקציביתבכללהמשרדיםותיאוםביןמקורותמימוןחיצונייםבאמצעותחלוקתאחריותברורהותכנון فيساهمتالتيالرقابةوفرقالموازيةالرقابةفيشاركتالتيالعلياالرقابةمؤسساتجميعأشكرأنأود רב שנתי.- ومؤسساتليوروسايالمضافةالقيمةالتعاونهذايوضح.صلةوذاتمهنيةواسعة،مقارنةصورةتكوين وتنفيذاعتمادعملياتتتمأنضمانفيدورنايتمثل.المتسارعالتكنولوجيالتغيرعصرفيالعلياالرقابة المسؤولستخدامɣاتضمنالجمهور،ثقةتعززنسان،ɩاحقوقتحميبطريقةالمبتكرةالتقنياتهذه .شفافيةوأكثرآمنةفعالة،الجودة،عاليةعامةخدمةتعززالدولة،لموارد „אƒו‚€  א­ בהקשרזה"ממשל"פירושו"כלליהמשחק"המסדיריםאתהפעילותבתחוםמסוים,בייחודכשהפעילותכרוכהבהיקףעצום 1 שלנתונים,משאביםוכד.' א א ו גישהשלפיהישליצורסביבהארגונית,מחקרית,תעשייתיתוחברתית,הכוללתתשתיותמשותפות,שתקלאתהפיתוחשל 2 ו ו ש או א ו יישומיAIואתהשימושבהם. 6 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 7 אסדרה-אסדרתתחוםהAI-מתפתחת,אךלאבאופןעקבי.כמחציתמןהמדינותבלבדדיווחוכיפורסמו כוללתשלאיכותהשירות,איכותהביצועיםשלמודלהAI-,קיימות,שימושחוזרבנתוניםוסיכונים.מסקנת הנחיותבנושאהAI-,אףשכלהמדינותדיווחועלגוףייעודיהאחראילפיקוחעלהפעילותבתחוםזה.חוק הפרק-היישוםמתקדםמהריותרמןהיכולתהממשלתיתלמדודולהשוותאתההשפעהשלפרויקטיהAI- הבינההמלאכותיתשלהאיחודהאירופי)ActAIEU(כברמשמשגורםרב-עוצמההמאיץאתהאסדרה,אך עלפעילותהממשלה.ההמלצות-לבססיכולתלראייהכוללתשלכללהפרויקטים,לאמץמסגרותהערכה המדינותצופותשהחוקיטילעליהןדרישותיישוםכבדותושיִקשהעליהןליישםאותובגללמגבלותהנוגעות מאוזנותולקבועדרישותדיווחמינימליות,כדישהחלטותלהרחיבפרויקטיםניסיונייםיתבססועלנתונים לכוחהאדם.מסקנותהפרקהןכיהטלתהאחריותהמוסדיתמקדימהאתמתןההנחיההתפעולית,וכי אמיניםוהסיכוןיהיהגלוי. כלליהאתיקהנותריםלאאחתבגדרמחויבותעקרוניתבלבד,ללאמנגנוניםעקבייםובני-בדיקהשיבטיחו הוןאנושי-מחסורבכוחאדםמיומןהואהמגבלההרווחתביותר:כלהמדינותדיווחועלמחסורבמומחי אתהעמידהבכלליםאלה.המלצותהפרקהןלפרסםהנחיותמעשיות,לראותבהיערכותליישוםחוקהAI- AI,ורבותמהןדיווחוגםעלמחסורבחוקרים.הכשרותלשיפורמיומנויותהשימושבAI-מתבצעותבמקומות האירופיהיערכותהנוגעתלפעילותהממשלתיתבכלל,ולאלתחוםהמשפטיבלבדולחזקמנגנוניםאכיפים רבים,אךעדייןאינןאוניברסליות,ושימורםשלבעליתפקידיממשלוהובלהקריטייםנותרנקודתתורפה כגוןהגדרתאחריותברורה,עקיבות ובדיקותקודםהפעלתןשלמערכות,במקוםשבוהדברמתאים.3 העלולהלהעמיקאתהתלותבספקיםחיצוניים.מסקנתהפרק-המוכנותל-AIתלויהבראשובראשונה תשתיות-מדינותרבותמשקיעותבתשתיותAI,ובייחודבקיבולתהמחשוב,אךהפעילותבתחוםזהעדיין באנשים,ולארקבטכנולוגיה.ההמלצה-לקבועאסטרטגיותלפיתוחההוןהאנושיהמשלבותמסלולי בעיצומה,והיכולתלהשוותביןהמדינותמוגבלתבשלמדידהלאאחידהשלהיקףהתשתיות.סביבות למידה,הכשרהמבוססתתפקיד,מנגנוניםארגונייםלסיועביישוםובהפצתהידע)מרכזימומחיותושיתוף ענןלאומיותשכיחות,אולםכלהמדינותנשענותעלספקיםחיצוניים,ומכאןשמודלהפעלההיברידיהוא ידע(ושיפורתהליכיהגיוסוהשימורשלבעליתפקידיפיקוחוביצועמרכזיים. הנורמה.מסקנתהפרקהיאכיתשתיותהןחיוניותמשוםשהןמאפשרותאתיישוםכליתרהמרכיבים, עיבודשפהטבעית)NLP(-מרביתהמדינותמפתחותיכולותNLPבשפההמקומית,אךהדברנעשה וכיהמחסורבהןעלוללהפוךלצווארבקבוקכאשרהממשל,חיזויהביקושוהגדרתהאחריותיותבסביבות בעיקרבאמצעותספקיםחיצונייםאובשיתוףאיתם,דברהמעוררשאלותארוכותטווחשלתלותבספקים היברידיותאינםברורים.ההמלצות-למפותאתכלליכולותהתשתיתהקיימותלצדחיזוישלהצרכים חיצונייםושלממשללאורךמחזורהחיים.מסקנתהפרק-יכולותשפההןנדבךיסודל-AIבר-הרחבה העתידייםהןלמשאביםלאומייםוהןלמשאביםחיצוניים,ולחזקאתהממשלבסביבותהיברידיותלשםניהול בשירותיםממשלתייםובתהליכיםפנימיים,אךעליהןלהיותבנות-קיימהובנות-ממשללאורךזמן.הוא סיכוניאבטחה,עלות,חוסןותלותבספקים. ממליץלראותב-NLPיכולתמשותפתהניתנתלשימושבגופיםרבים,ובמקוםשבוישלספקיםתפקיד אבטחתמידע-הביקורתהעלתהכיישמודעותגבוההלסיכוניאבטחתAI,ובפרטלדליפתנתוניםולגישה מרכזי-להבטיחחלוקתאחריותברורהלתחזוקה,ניטור,תיעוד,עדכוןהנתוניםוהמודלוניהולהסיכונים בלתימורשיתלנתונים,אךקוויהבסיסלתהליכיעבודהמחייביםהיוחלשיםיותר.לאכלהמדינותדיווחו ולאכוףאתהנשיאהבאחריות. עלקיומםשלפרוטוקוליםמחייביםשלאבטחתסייברועלמדיניותהגנתהפרטיותייעודיתל-AI,והניסיון המצטברבאירועיסייברמסוגזהנותרמצומצם-דברההופךאתהמניעהוההיערכותלחשובותאףיותר. סיכומושלדבר,המסרשלהביקורתברור:ממשלותיוצרותאתהתנופהבתחוםהשימושבAI-,ורבות מסקנתהפרקהיאכיאבטחתAIהיאאתגרממשלילאפחותמשהיאאתגרטכני.ההמלצות-לקבוע מאבניהבנייןהנכונותכברהולכותונוצרות.השלבהחשובהבאהואלחברביןהלכהלמעשה-לעבור דרישותבסיסוהכשרהמבוססתתפקיד,לשפראתהעקיבותוהתיעודולאמץנוהליאבטחהלאורךמחזור מאסטרטגיהליישוםמוסדר,מהשקעהלתיקיפרויקטיםלאומיים,מעקרונותלכלליםבניאכיפהומפרויקטים החייםשלמערכותויישומיםשיחולובאופןעקביעלמשרדיםועלספקים. ניסיונייםמצומצמיםלשימושיםנרחביםשהציבוריפיקמהםתועלתמדידהרחבתהיקף. בשלותדיגיטלית-החולשהשלבסיסיהנתוניםמוסיפהלהיותמגבלהמכרעתבפניהרחבהניכרתשל AI.אףשכלהמדינותדיווחועלמתכונתכלשהישלמדיניותלשיתוףנתונים,החסמיםהתפעולייםנמשכים, ובייחודקשייםרגולטורייםוממשליים,פעריםבתאימותהתפעולית4ורמותלאאחידותשלמוכנותנתונים. השוואותחיצוניותמחזקותדפוסחוזר:קביעתהמדיניותוהנחתהפלטפורמותעשויותלהתקדםמהריותר מןהתוצאותהמוכחות.מסקנתהפרק-לממשלותישלעיתיםמעיןכלליםלשיתוףנתונים,אךלאתמיד קיימיםהתנאיםהתפעולייםהדרושיםלשיתופםביעילות,בבטחהובהיקףרחב.ההמלצה-לשפראת בהירותממשלהנתונים,לייעלתהליכים,לשפראתהתאימותהתפעוליתואתנוהליהבטחתאיכותהנתונים ולבססאפשרותביקורתותיעוד,כדישיהיהאפשרלהוכיחשימושחוזרבנתונים כדיןולארקלהצהירעליו.5 פרויקטיםממשלתיים-בשירותהציבוריבמדינותהשונותכברנעשהשימושמעשיב-AI,בייחודבתחומים תפעולייםעתיריהיקף,ומדינותרבותמדווחותעלשיפורהפריון.עםזאת,מנגנוניניטורוהערכהאינם מוטמעיםבאופןעקבי,ומדדיביצועמרכזיים)KPIs(מתמקדיםלעיתיםקרובותביעילותולאבבחינה עקיבות(traceability)-היכולתלעקובאחרההיסטוריהשלפריט,מיקומו,ייצורואוהשימושבובאמצעותתיעודסדור,כדי 3 להבטיחשקיפות,בטיחותועמידהבתקניםלאורךשרשרתהאספקהאובתהליכיפיתוחתוכנה. תאימותתפעולית(Interoperability)-היכולתשלמערכתלהשתמשברכיביםאובציודשלמערכתאחרת;היכולתשל 4 מערכותשלארגוניםשוניםלהתחבר,לשתףמידעולהשתמשבמידעהמשותף. שימושחוזרבנתונים)reuse(data-שימושבנתוניםקיימיםלמטרהשונהמזושעבורהנאספולכתחילה,המגדילהאת 5 התועלתהמופקתמהם. 8 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 9 מפתחמונחיםוראשיתיבות 1 | קבוצתהעבודהשלהOECD-לממשלבינהמלאכותית AIGO 2 | בינהמלאכותית AI 3 | יחידתעיבודמרכזית CPU 4 | מניעתשירות DoS 5 | הקרןהאירופיתלפיתוחאזורי ERDF 6 | האיחודהאירופי EU 7 | ActAIEU חוקהבינההמלאכותיתשלהאיחודהאירופי 8 | היוזמההאירופיתלמחשובעתירביצועים EuroHPC 9 | הארגוןהאירופישלמוסדותהביקורתהעליונים EUROSAI 10 | מדדהחדשנותהעולמית GII 11 | השותפותהגלובליתלבינהמלאכותית GPAI 12 | מחשובעתירביצועים HPC 13 | משאביאנוש HR 14 | טכנולוגיותמידעותקשורת ICT 15 | טכנולוגיותמידע IT 16 | תוכניתInvestEU InvestEU 17 | מודלשפהגדול LLM 18 | עיבודשפהטבעית NLP 19 | בשלותהנתוניםהפתוחים ODM 20 | הארגוןלשיתוףפעולהולפיתוחכלכלי OECD 21 | פלטפורמהאינטראקטיביתמקוונתשלהOECD-לקידוםAIמהימןואנושי OECD.AI 22 | שותפותציבורית-פרטית PPP 23 | זיכרוןגישהאקראית RAM 24 | מחקרופיתוח R&D 25 | מחקר,פיתוחוחדשנות RDI 26 | מתקןההתאוששותוהחוסן RRF 27 | מוסדביקורתעליון SAI 28 | יעדאסטרטגי1)היעדהאסטרטגי1של(EUROSAI SG1 29 | עסקקטןובינוני SME 30 | מדע,טכנולוגיה,הנדסהומתמטיקה STEM 31 | תנאיייחוס ToR ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 11 תוכןהעניינים 1 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 67 קווים מנחים אסדרתיים 3 דברמבקרהמדינהונציבתלונותהציבורונשיאיורוסאי(EUROSAI) 68 סקירהכלליתשלהקוויםהמנחיםהאסדרתיים 5 (EUROSAI)يوروسايورئيسالجمهورشكاوىومفوضالدولةمراقبكلمة 73 השפעתחוקהאינטליגנציההמלאכותיתשלהאיחודהאירופי II OpeningRemarksbytheStateComptrollerandOmbudsmanandEUROSAIPresident 77 סיכוניםאתייםבשימושבAI- 7 תקצירמנהלים 81 סיכוניםמשפטייםוהשלכותליטיגציה 11 מפתחמונחיםוראשיתיבות 86 מסקנות 12 תוכןהעניינים 87 תשתיות 17 מבוא 93 אבטחת מידע 19 תיאוםביקורתמקבילה 94 אמצעיהגנהבסיסייםלAI-מאובטח 20 מתודולוגייתהניתוח 96 התאמתאמצעיהגנהאכיפיםלסיכוניםבתחוםהAI- 22 לוחהזמניםשלהביקורת 99 דרכיםלצמצוםסיכוניאבטחההקשוריםלAI- 24 מועדיהפרסוםשלדוחותהביקורתהפרטניים 101 בשלות דיגיטלית 24 מועדיהגשתהממצאים 102 אסטרטגייתנתוניםויסודותלשיתוףנתונים 25 התוכנית האסטרטגית הלאומית 109 הערכתהבשלותבתחוםהנתוניםהפתוחיםלשנת2025 26 מפתהתכנוןבתחוםהבינההמלאכותית 111 אגםנתונים 31 מבנהממשלהAI- 115 מסקנות 36 תכולתהתוכניות 117 מיזמים ממשלתיים 41 יעדיםאסטרטגיים 118 הAI-בפעולה 44 הלימהלעקרונותהOECD- 121 שימושיםממשלתיים 47 חסמיםלאימוץטכנולוגיותAI 125 הערכתהשפעה 51 השוואהבין-לאומית 133 מסקנות 55 מסקנות 135 ההון האנושי 57 תקציבי AIלאומיים 136 פערהכישורים 58 הקצאתהתקציבורכיביו 139 הכשרתכוחהעבודה 62 מודליםחלופייםלמימון 142 מסקנות 65 מסקנות 12 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 13 143 עיבוד שפה טבעית (NLP) 147 נספח א' ׀שאלות הביקורת 149 תוכניתאסטרטגיתלאומית 150 תקציביהממשלה 150 תשתיות 151 הבשלותהדיגיטלית 152 הנחיותאסדרה 153 אבטחתמידע 153 פרויקטיםממשלתיים 154 הוןאנושי 154 NLP 155 נספח ב' ׀ מדדים בין-לאומיים 169 נספח ג' ׀המתודולוגיה ששימשה לניתוח המתאמים בין המדדים 173 נספח ד' ׀דוגמאות בולטות ליישומים מוצלחים של בינה מלאכותית 181 נספח ה' ׀דוחות ביקורת פרטניים 182 אסטוניה|סקירהשלפיתוחפתרונותבינהמלאכותיתבארגוניםבמגזרהציבורי 208 צרפת|האסטרטגיההלאומיתלמחקרבינהמלאכותית 220 צרפת|האסטרטגיההלאומיתלבינהמלאכותית 230 ישראל|בינהמלאכותית-מוכנותלאומית 245 לטביה|היכרותעםבינהמלאכותיתוהשימושבהבלטביה 254 ליטא|ניהולבינהמלאכותיתבמגזרהציבורי 260 מקדוניה|הזדמנויותליישוםבינהמלאכותיתבמגזרהציבורי 266 שווייץ|ביקורתבין-לאומיתמקבילהעלבינהמלאכותית 14 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 15 מבוא הבינההמלאכותית)להלן גם-AI(מעצבתמחדש באופןמעמיקאתהמציאות המודרנית,והתפתחותה הואצהבשניםהאחרונות נוכחתהליכיהטרנספורמציה הדיגיטליתברחביהעולם והגידולהמהירבהיקפם ובאיכותםשלמאגריהנתונים בכללהמגזרים. לטכנולוגיהמהפכניתזו פוטנציאלעצוםעבורהמגזר הממשלתי,ובפרטבכל עםזאת,החדירההמהירה הנוגעלהשגתחיסכוןכלכלי, שלהבינההמלאכותית לשיפורהשירותיםהציבוריים למגזרהממשלתימציבה התמונה מכילה חלקים ולהגברתהאפקטיביות אתגריםניכרים,ובהם שנוצרו בעזרת AI הכוללתשל חסמיםהנוגעיםלשיתוף פעולותהממשלה. פעולהולאיגוםמידע,וכן הצורךהדחוףלעדכןאת החקיקהוהאסדרהכדי לאפשרשיתוףנתוניםתוך עמידהבחוקיםהנוגעים לאבטחתמידעולדרישות להגנתהפרטיות. לפיהגדרתהOECD-משנת2023,"מערכתבינה מלאכותיתהיאמערכתמבוססת-מכונה,אשרלשם השגתמטרותמפורשותאומשתמעות,מסיקה,מן הקלטשהיאמקבלת,כיצדלהפיקפלטיםכגוןתחזיות, תוכן,המלצותאוהחלטות,אשרעשוייםלהשפיעעל סביבותפיזיותאווירטואליות.מערכותבינהמלאכותית שונותזומזוברמותהאוטונומיהוההסתגלותיותשלהן לאחרפריסתן." ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 17 נוכחאופייהמחוללהשינוישלהבינה תיאוםביקורתמקבילה המלאכותיתוהרלוונטיותהרחבהשלה,יזם ניווט במרחב ביקורת רב-לאומי משרדמבקרהמדינהונציבתלונותהציבורשל ישראלביצועביקורתמקבילהבמדינותשונות בתחוםהבינההמלאכותית,המתמקדתבמוכנות השוואתרמתהמוכנותשלתחומישיפוט הממשלתיתלשינויטכנולוגיזה. שוניםהציבהאתגרמהותיבכלהנוגעלניתוח שניםעשרמוסדותביקורתעליוניםSAIs)( התוצאות,בפרטבשיםלבלכךשביקורתזו השתתפובפרויקט:צרפת,איטליה,שווייץ, עוסקתבטכנולוגיהרחבתהיקףהחודרתלכל פולין,רומניה,סלובקיה,אסטוניה,ליטא, רובדיהממשל.הבינההמלאכותיתמשפיעהעל לטביה,אלבניה,צפוןמקדוניה,וכןמוסד התכנוןהאסטרטגיהלאומיברמת-העל,ובה הביקורתהמוביל-ישראל-אשרשימש בעתמשפיעהעלהביצועבמסגרתמיזמיAI מתאםהתהליךמשלבהתכנוןועדהפרסום. קונקרטייםבמשרדיםובמגזריםמגוונים.לפיכך מיזםשיתופיזהקשורליעדהאסטרטגי1SG1)( נדרשהבביקורתפרספקטיבהרוחבית,שתוכל שלEUROSAI:תמיכהבביקורותאפקטיביות, ללכודהןאתסביבתהמדיניותברמההגבוהה חדשניותורלוונטיותבאמצעותקידוםותיווךשל והןאתהמציאותהמעשיתשלההטמעהבשטח. שיתוףפעולהמקצועי. כלמוסדביקורתמשתתףפועלבמרחבמינהלי, משפטיומבנהממשלייחודי,דברהמגדילאת המורכבותשלכלהערכההשוואתית.ההבדלים ביןמרחביםאלהמשתרעיםעלפניגורמימפתח, כגוןסמכויותמוסדותהביקורת,מדרגיגופי הביקורתוהחלוקהביןאחריותפדרליתלאחריות אזורית. דפוסמשותףלכמהמןהמשתתפים)למשל אלבניה,אסטוניה,ליטא,סלובקיהוישראל( הואמינהלציבוריריכוזיברובו,שבוסמכויות מוסדותהביקורתעשויותלחולהןעלהשלטון השוואהביןנתוניםהנוגעיםלסביבותממשל המרכזיוהןעלהרשויותהמקומיות-אף כהמגוונות,לוחותזמניםשונים,הגדרותשונות כיבפועל,חלקיםמןהביקורתהמקבילה ורמותשונותשלבשלותדיגיטלית,חייבהגיבוש התמקדובעיקרבגופיהשלטוןהמרכזי,דבר שלשיטתניתוחשתתגברעלהבדליםאלה. שהשפיעעלהאופןשבומפורשהמונח"מוכנות לשםכךהשקענוזמןומחשבהבתכנוןמקיף כלל ממשלתית".- שלשאלותביקורתשיאפשרוקבלתתוצאות בנות השוואה.- מנגד,באיטליהמשולבתסמכותרחבהשלמוסד הביקורתהעליוןעםמבנהמבוזרטריטוריאלית שללשכותאזוריותוריבוייחידותביקורת מרכזיות,לצדרפורמהארגוניתמתמשכת. המצבבשווייץ,שהיאפדרציה,מעוררשיקולים נוספים:אסטרטגייתAIעשויהלהיותמנוסחת ברמתהמינהלשלכלמדינהומדינה,ולא כאסטרטגיה"לאומית"אחת,דברהמחייבלהביא בחשבוןאתרמתהממשלואתהטרמינולוגיה שלוכשמבצעיםהשוואותלמדינותאחרות. התמונה מכילה חלקים שנוצרו בעזרת AI 18 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 19 מתודולוגייתהניתוח כיצד גיבשנו גישה אנליטית אחידה נושאיהביקורתנבחרובאמצעותתהליךהצבעה, שבוכלמוסדביקורתהצביעבעדתחומי העדיפותשלובאמצעותטופסמקווןמשותף. לאחרשהנושאיםנקבעו,הרחבנוכלאחדמהם למכלולמובנהשלשאלותביקורתמסוגכן/לא, שאלותכמותיותושאלותפתוחות. מבנהזהנבחרכדילאפשרניתוחעקבייותר, נוכחההבדליםבטרמינולוגיה,בהיקףהביקורת ובסרגליהמדידהשבהםמשתמשכלמוסד ביקורת.אשרלתשובותהפתוחות,הןקובצו תחתמונחיםאנליטייםאחידים,כדילאפשר פרשנותאחידהובת-השוואהשלממצאיכלל המוסדותהמשתתפים. הביקורתעסקהבמסגרתנושאיתמפורטת שכללהתשעהנושאיליבה:נושאים אסטרטגיים)תוכניתאסטרטגיתלאומית, תקציביממשלה,קוויםמנחיםאסדרתיים(, נושאיםתשתיתיים)תשתיות,בשלותדיגיטלית, אבטחתמידע(ונושאיםיישומיים)מיזמים ממשלתיים,מומחיותוכשירותשלההוןהאנושי, עיבודשפהטבעית-NLP(.תחומיםאלהנותחו באמצעותיותרמ92-שאלותביקורת.6 נספחא׳. 6 20 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 21 לוחהזמניםשלהביקורת נושאיליבה העשרה הביקורתהמקבילהבתחוםהבינההמלאכותית לאורךהתהליךקיימנועשרפגישותשבהןנמסרו בוצעהביןמאי2024לדצמבר2025.פרקזמן עדכוניםשוטפיםעלהתקדמותהביקורתוניתנו התקדמותהביקורת זהכללאתמלואמחזורהביקורת,לרבותתכנון, הרצאותמקצועיותבנושאיליבהבתחום עבודתשטח,איסוףנתונים,ניתוחוהכנתדוח הבינההמלאכותית. מאוחדזה. מרץ 2024 יולי יוני מאי נובמבר דצמבר דצמבר ספטמבר אוקטובר המפגשהחמישי המפגשהשישי המפגשהשלישי המפגשהרביעי המפגשהשני המפגשהראשון העלאת הממצאים מפגשSG1 הרחבת תשעת נושאי שיתוףממצאיםראשוניים מצגות על אסטרטגיות הראשונים שולחנות עגולים שולחנות עגולים הצגת היוזמה התנעת עבודת הביקורת הביקורת שנבחרו ל92- סיעור מוחות לאומיות ואסדרה בנושאים המורחבים בקבוצות קטנות ומסמך הToR- שאלות ביקורת בנושאי הביקורת בתחום הAI- גב׳PrabhuCarolin הצגת SAI)נורווגיה( ביקורת מבוא לכלי AI הצגת כלי AI AIPoweredWorld התחלת תהליך ההצבעה ביצועים על השימוש למבקרים נוספים למבקרים שלSTKI על נושאי הביקורת בAI-בממשל המרכזי )חברת מחקר שוק של נורווגיה טכנולוגיות עסקיות וניתוח אסטרטגי( מרSchreyerMarco שווייץ(SAI) מחקר בנושא AIAgenticAuditing 2026-2025 פברואר ינואר מרץ ינואר נובמבר אוקטובר נובמבר מרץ ינואר המפגשהשמיני המפגשהשביעי המפגשהתשיעי המפגשהעשירי נרמול וניתוח התקבלו ממצאי השלמת פרקי הביקורת פרסום הדוח הפצת טיוטת הדוח הצגתInsightsOxford פרופ׳,Sefidanis ד״ר רועי צזנה, של בסיס הנתונים דיון בטיוטה הראשונה: הביקורת האחרונים המלא באנגלית המלאה למוסדות GovernmentAI עתידן וחוקר בתחום פרופסור חבר, לשעבר המבוא, הנושא הראשון, הביקורת המשתתפים ReadinessIndex חקר העתידים סגן הרקטור למדע המבנההכלליואופןהצגת לקבלת הערות )אוניברסיטת ת״א( ומייסד ומנכ״ל מרכז הממצאים דיון בהשפעת הAI- המו״פSEFIDANIS בחינת אימוץ הAI- על ממשלות, תאגידים והחברה בצפון מקדוניה 22 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 23 מועדיהפרסוםשלדוחות התוכנית הביקורתהפרטניים7 מועדיהגשתהממצאים האסטרטגית מוסדהביקורת מוסדהביקורת מועד מועד העליון(SAI) העליון(SAI) הפרסום ההגשה הלאומית 2023 אפריל 2025 מרץ נובמבר 2025 נובמבר 2024 2025 מאי 2025 מאי 2025 יוני 2025 יולי 2025 יוני 2025 יולי התמונה מכילה חלקים שנוצרו בעזרת AI צפוילהתפרסםעד הרבעוןהאחרוןשל2026 בנוףהדיגיטליהמתפתחבמהירותשלימינו,תוכניתאסטרטגיתלאומיתבתחוםהבינה המלאכותיתהיאאבןיסודבתהליךהאימוץשלAIאפקטיבי,אחראיומוכןלעתיד.חלקמן המדינותאימצואסטרטגיותפורמליותשאישרההממשלה,ואילואחרותנשענותעליוזמות הפרסוםטרםאושר נפרדותאועלמסגרותמתהוות-וכלאחתמהןמשקפתגישהשונהלתיאום,לקביעתסדרי עדיפויותולפיתוחגישהאקולוגיתמערכתית.8 פרקזהבוחןאםתוכניותאסטרטגיותכאמורקיימות,מההיקפןומההמבנהשלהן,וכן הפרסוםטרםאושר אתמידתהתאמתןלנהגיםהמיטבייםpractices)best הבין-(לאומיים,כדוגמתעקרונות הAI-שלהOECD-.הואבוחןאםממשלותקבעויעדיםברורים,מבניממשל,לוחותזמנים ומנגנוניםכדילהתגברעלחסמים,ואםהתוכניותהאסטרטגיותמשקפותחזוןרחבאו הפרסוםטרםאושר מתמקדותבמגזריםמצומצמים.כןנסקריםמדדיהשוואהבין-לאומיים,כדילהביןכיצד מדינותמודדותהתקדמות,והאםשיפורמעמדןהגלובליהואיעדמוצהר. הפרסוםטרםאושר אוקטובר 2025 הפרסוםטרםאושר גישהאקולוגית-מערכתית(ecosystem)-גישהשלפיהישליצורסביבהארגונית,מחקרית,תעשייתית 8 וחברתית,הכוללתתשתיותמשותפות,שיקלואתהפיתוחשליישומיAIואתהשימושבהם. נספחה׳. 7 24 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 25 מפתהתכנוןבתחוםהבינההמלאכותית נקודתהמוצאהמרכזיתלהערכתהמוכנותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותיתהיאקביעהאםמדינה התחייבהבאופןפורמלילאסטרטגיה.הדבראינומחייבאתקיומהשלתוכניתAIשאישרהממשלה,אלא יכוללהתבטאגםבקיומןשלמדיניותאושליוזמותמשלימותהמנחותאתפיתוחהAI-בהיעדרתוכנית ממשלתית.המבנהוההיקףשלמסגרותאלה-ביןשמדוברבאסטרטגיותאקו-סיסטםרחבותובין במאמציםמגזרייםממוקדים-מספקיםתובנהבדבררמתהמעורבות,התיאוםוהחזוןארוךהטווחשלכל מדינהבתחוםהבינההמלאכותית. מדינותאימצוכמהמודליםאסטרטגייםלהנחייתהפיתוחוהאימוץשלבינהמלאכותית,שלכלאחדמהם היקףשונהובכלאחדמהםרמהאחרתשלתיאוםוגיבויממשלתי.9 אסטרטגיותAIייעודיות אסטרטגיותדיגיטלרחבות יוזמותAIעצמאיות אסטרטגיותשנוסחו הכוללותרכיביAI אךלאאושרו זהוהמודלהמובנהביותר,הכוללמסמךרשמי בחלקמןהמדינותמשולבנושאהבינה מודלשלישיכולליישוםיוזמותאותוכניותAI לבסוף,יששמדינותקבעואסטרטגיותAI שאישרההממשלה,הקובעאתהחזוןואת המלאכותיתבאסטרטגיהרחבהיותר נקודתיות,בלאאסטרטגיהלאומיתמתואמת. מקיפות,אךאלהלאאומצובאופןרשמי היעדיםארוכיהטווחבתחוםהבינההמלאכותית לטרנספורמציהדיגיטלית.אסטרטגיותאלה פעולותאלהנעשותלעיתיםקרובותעלפי בידיהממשלה. ברמההלאומיתאוהפדרלית. מדגישותבדרךכלליעדימודרניזציהכלליים, החלטותממשלה,הקובעותיעדיםמסוימים בהיעדראישוררשמי,אסטרטגיותכאלהעשויות כגוןהרחבתהפסהרחב,ממשלמקוון,כלכלת אומטילותאחריותעלמשרדיםאוסוכנויות אסטרטגיותאלהקובעותבדרךכללמנגנוני להישארברמתהשאיפהבלבד,בלישיוקצו נתוניםוהכלהדיגיטלית,ובמסגרתןהבינה מסוימים.אףשגישהזומאפשרתגמישות יישוםייעודיים,מבניממשל,תקציביםייעודיים הסמכותוהמשאביםהדרושיםכדילהשפיעעל המלאכותיתהיאאחתמטכנולוגיותרבות והתקדמותממוקדתבתחומיםבעליעדיפות, ומדדיביצועברורים.הןמשקפותמידהגבוהה קביעתהמדיניות,עלהתכנוןהתקציביאועל התורמותלשינויזה. לעיתיםקרובותחסריםבהתיאום-על,חזוןארוך שלמחויבותפוליטיתולעיתיםקרובותעוסקות פעולותתיאוםלאומיות. טווחואינטגרציהאסטרטגיתביןמגזרים. ביישומיםרוחביים,במסגרותמאסדרות,בפיתוח אףשגישהזותומכתבקוהרנטיותשלמדיניות ההוןהאנושיובשיתוףפעולהבין לאומי.- רחבה,היאעשויהשלאלהתמקדדיהצורך כתוצאהמכך,היישוםעלוללהיותמקוטעולא באתגריםובהזדמנויותהייחודייםל.AI- מתואם,וההלימהבינולביןיעדיםלאומייםרחבים יותראומסגרותבין-לאומיותעשויהלהיות מוגבלת. כמוכן,חשובלצייןכיבמדינותבעלותמבנהמינהליפדרליאורב-שכבתי,תוכניותאסטרטגיותעשויותלחולבעיקרעל 9 הממשלהפדרליולאלחולאוטומטיתעלרשויותאזוריותאומדינתיות,דברהיכוללהשפיעעלהיקפהשלהאסטרטגיה הלאומיתועלפרשנותה. 26 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 27 מקרבשתיםעשרההמדינותהמשתתפות,שש-אסטוניה,צרפת,איטליה,רומניה,פוליןושווייץ10-אישרו ממצאנוסףנוגעלמעורבותהציבור.91%מן אסטרטגיותAIייעודיות,ואילואלבניהמצויהבשלבניסוחאסטרטגיהכזו.לטביה,סלובקיהוצפוןמקדוניה המדינותהמשתתפותדיווחוכיקבעויעדים שילבויעדיAIבאסטרטגיותדיגיטלרחבותיותר,וישראלמקדמתאתהתחוםבאמצעותיוזמותעצמאיות. ספציפייםלהגברתהמודעותוההבנההציבורית ליטאדיווחהכיניסחהאסטרטגיהבשנת2019,אךהממשלהלאאישרהאותהרשמיתוהיאלאהפכה בתחוםהבינההמלאכותית.הדברמשקףהכרה למסמךתכנוני. גוברתבכךשאמוןהציבורוהשתתפותמושכלת הבדליםאלהמשקפיםרמותשונותשלמחויבותפוליטית,בהירותאסטרטגיתותיאוםבין מוסדי.- הםתנאיםחיונייםלאימוץAIמוצלח. כמהמדינותכברהצביעועלפעולותקונקרטיות המכוונותלציבור:צרפתמממנתמסעותהסברה ציבורייםלצדמסלוליחינוךממוקדיAI;איטליה מתכננתהסברהתקשורתיתרחבה)שידורי טלוויזיהורדיו,טוריםבעיתוניםובמגזינים(, 91% תשדירישירותלציבורעלסיכוניAIוההזדמנויות שהואפותח,אתרימרשתת)אינטרנט(ותוכן 58% 8% 25% 8% ייעודיברשתותהחברתיות;ליטאמקשרתאת המעורבותהציבוריתשלהלדיוןציבוריעלAI אסטרטגייתAI יוזמותAIעצמאיות AIכחלקמאסטרטגיית טיוטתאסטרטגייתAI ועלהאתיקהשבשימושבו;רומניהמקדמתאת דיווחועליעדיםספציפיים ייעודית הדיגיטל לאמאושרת זכותהאזרחיםלמידעבעתאינטראקציהעםAI, להגברתהמודעותהציבורית ביןהיתרבאמצעות"קטלוגציבורישליישומיAI וההבנהשלAI המשמשיםבמינהלהציבורי";סלובקיהדיווחה עלמסעהסברהלאומילהנגשתהתחוםלציבור; ושווייץהדגישהקיוםדיאלוגמובנה עםהאוכלוסייה. מאמציהגברתהמודעות-באמצעותחינוך, שקיפותודיאלוג-תומכיםבשימושאחראי ומסייעיםלהכיןאתהחברהלשינויים הקשוריםל.AI- על פי 12 בכלמודליתרונותופשרות.אסטרטגיותייעודיות מספקותמיקוד,עקביותונראותבין-לאומית,אך תגובות מצריכותממשלוהשקעהארוכיטווח. אסטרטגיותדיגיטלרחבותמעודדותאינטגרציה, אךעלולותשלאלתתמענהמספקלצרכים התמונה נוצרה באמצעות AI הייחודייםשל.AI יוזמותעצמאיותמאפשרותגמישותויישוםמהיר, אךלעיתיםקרובותהןמצומצמותואינןמתואמות עםיתרגופיהממשלה. על פי נראהכירובהמדינותמנסותלאזןביןתכנון 12 ארוךטווחלביןהצורךבמודליםגמישיםליישום. תגובות אסטרטגייתהAI-פותחהעל-ידיהמינהלהפדרלי.פרטיםנוספיםניתןלמצואבנספחה'בעמוד.181 10 28 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 29 מבנהממשלהAI- בביקורתנבחןגםאםהמדינותנוקטותגישהאקולוגית-מערכתיתאוגישתסילו11ליישוםAI.הגישה האקולוגית-מערכתיתמטפחתשיתוףפעולהביןהממשלה,האקדמיה,התעשייהוהחברההאזרחית, במטרהלהשיגתיאוםמערכתיביןמגזרים.לעומתה,גישתסילומתמקדתבמיזמיםמבודדיםשהיכולת לשלבםבפעילותשלגופיםאחריםמוגבלת,ואשרההשפעהארוכתהטווחשלהםמצומצמת. רכיבחיוניבכלאסטרטגייתAIלאומיתהוא מבנהממשלברור,הקובעמיאחראילהובלת על פי היישוםולתיאומו. מערכתאקולוגית סילו 90% 10% 11 בהיעדרגורםאחראיוגורםמפקחמוגדרים, תגובות היישוםשלתוכניותאסטרטגיותעלוללהתעכב, להיותמפוצלאולאעקבי.הטלתהאחריותעל ישויותממשלתיותמסוימותמסייעתלהבטיח אחריותיות12(accountability),מדיניות קוהרנטיתוהתאמהבין-מגזרית. תת-פרקזהבוחןאתההסדריםהמוסדיים שאימצוהמדינותלניהוליישוםהAI-ואתמגוון הרשויותהממשלתיותהמעורבותבכך. הביקורתהעלתהכיב10-מ11-המדינות המשיבותהוטלהעלרשותממשלתיתהאחריות לפיקוחעליישוםאסטרטגייתהAI- במגזרהציבורי. שמונהמדינותייעדולכךרשותספציפית, ובכללזהרשותממשלדיגיטלי)ארבעמדינות(, רשותלפיתוחאזורי)שתיים(,רשותכלכלית כ90%-מןהמדינותנותנותעדיפותלמודלאקולוגי-מערכתי )אחת(ובמקרהאחדמתאםלאומיייעודילבינה בתחוםהבינההמלאכותית,המעודדתיאוםבין-מגזריותשתיות מלאכותית. משותפות.מדינותאלהרואותבAI-מאמץלאומיהמחייבמעורבות על פי רחבה.לעומתזאת,מדינהאחת,הפועלתבאמצעותיוזמות שלושמדינותמתאמותאתהיישוםבעיקר 10 עצמאיות,צועדתבמסלולהמתאיםיותרלגישתסילוומתמקדת באמצעותועדותבין-משרדיות- במיזמיםממוקדיםבהובלתהממשלה.שונותזומשקפתפערים שתייםממשלתיותואחתחיצונית. תגובות ביכולותוברמותהבשלותהאסטרטגיתביןהמדינותהחברות. גורמיםייעודייםלפיקוחעליישוםאסטרטגייתהAI- המלצות ככלשהמדינותמוסיפותלחדדולעדכןאתהמודליםשלהן,ייתכןכייועיללהןלבחוןמדיפעם בפעםאםהמודלשבחרו-אסטרטגיהייעודית,תוכניתדיגיטלמשולבתאוגישההמבוססתעל יוזמותעצמאיות-מוסיףלסייעבתיאוםאפקטיבי,במעורבותציבוריתבעלתמשמעותוביישום תפיסהאקולוגית מערכתיתשתאפשרלקייםאתפיתוחהבינההמלאכותיתלאורךזמן.- דיגיטל כלכלה פיתוחאזורי מתאםAIלאומי ועדות בין-משרדיות הפירושהמילולישלהמילהסילוsilo)(הואממגורה.סילוארגוני-מצבשבוכלצוותאויחידהבארגוןפועלכיחידהסגורה 11 אחריותיות-החובהשלנושאבאחריות-על,ביןמוסדוביןאדם,לתתדיןוחשבוןעלפעולותיו,החלטותיוומדיניותוולשאת 12 ואינומשתףאתהיחידותהאחרותבמידע,בכליםועוד. בתוצאותיהן. 30 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 31 היישוםאינומוגבללגוףמוביליחיד.המדינות בשנימקרים17%)(דיווחומדינותכיכלמשרד מערבותמגווןרחבשלרשויות,בהתאםלסדרי אחראיליישוםהAI-בתחומו,דברהמתארמנגנון העדיפויותהאסטרטגייםשלהן. מבוזריותר. הרשויותהמעורבותביותרהןאלההאחראיות גיווןזהמשקףאתאופייההרוחבישלהבינה לפיתוחכלכליולחינוך,שכלאחתמהןצוינהבידי המלאכותיתואתהצורךבמבניממשלמתואמים ששמדינות50%)(. ורב מגזריים.- משרדיביטחוןוחדשנותצוינובידיחמשמדינות 42%)(.גורמיםנוספיםכולליםמשרדיטכנולוגיה שלושמדינות,)25%(,וכןגופיםבתחומי הבריאות,המשפטים,הסטטיסטיקה,העבודה, האוצרוהממשלהכללי,שכלאחדמהםצויןבידי שתימדינות17%)(. משרדיהתקשורת,החוץ,הפנים על פי והטרנספורמציההדיגיטליתצוינוכלאחדבידי 12 מדינהאחת(.8%) תגובות הגופיםהמעורביםביותרביישוםהאסטרטגיה 50% 50% 42% 42% 25% המשרדלפיתוחכלכלי משרדהחינוך משרדהביטחון משרדהחדשנות משרדהטכנולוגיה 32 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 33 ממצאיםאלהמלמדיםכימרביתהמדינותנקטו השונותביןהמבניםהארגוניים-בין צעדיםלמיסודהאחריותלבינהמלאכותיתברמה משרדיםריכוזיים,מתאמיםלאומייםוגופים הלאומית.משרדיממשלדיגיטליאוITומשרדי בין-משרדיים-משקפתתרבויותמינהלשונות כלכלהמוביליםלעיתיםקרובותאתהתחום ורמותשונותשלריכוזיותאסטרטגית.עםזאת, נוכחתפקידםבכלהנוגעלתשתיותהדיגיטליות הנוהגהרווחשלמעורבותמשרדיםרביםמעיד ולמדיניותהחדשנות,ואילומשרדיחינוך עלהבנהכיממשלAIאפקטיבימחייבשיתוף מעורביםבפיתוחההוןהאנושי. פעולהכלל-ממשלתי. מעורבותםשלגופיםהעוסקיםבתחומיםכגון מדינותהמקימותהןגוףמובילברורוהןמנגנוני ביטחון,משפטיםועבודהמלמדתכיהAI-מטופל תיאוםבין-משרדייםחזקיםצפויותלהיותערוכות לארקכסוגיהטכנולוגית,אלאגםמנקודות טוביותרלהתמודדותעםאתגרייישוםמורכבים המבטשלביטחון,אתיקה,פיתוחההוןהאנושי ולהתאיםאתפיתוחהAI-לסדר ואספקתשירותיםציבוריים. העדיפויותהלאומי. המלצות מבטלעתידמלמדכיבחינה תקופתיתשלהסמכויותשהוקנו לגופיםהשוניםושלהסדריהתיאום הבין-משרדיעשויהלסייעלהבטיח התמונה נוצרה באמצעות AI שמבניהממשליוסיפולהתאים למטרתםככלשמדיניותהAI-ומקרי השימושבויתפתחו. התמונה נוצרה באמצעות AI 34 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 35 תכולתהתוכניות התמונה נוצרה באמצעות AI על פי מלבדעצםקיומהשלאסטרטגייתAIלאומית, עוצמתהשלהאסטרטגיהאינהטמונהרק 10 לתוכנהישהשפעהמכרעתעליעילותה.תוכנית בשאפתנותה,אלאגםברכיביםהמעשיים מתוכננתהיטבאינהיכולהלהסתפקבהתוויית התומכיםביישומה-ממשל,מימון,תשתיות תגובות יעדיםכללייםברמת-העל,ועליהלהעמידמפת ושיתוףפעולה. דרכיםברורהלפעולה,לרבותסדריעדיפויות, הבנתתכולתןשלתוכניותלאומיותמספקת מבניםארגונייםליישוםותחומימיקוד. תובנהבדברהאופןשבוממשלותמתרגמותחזון למחויבויותתפעוליות.AI במסגרתעבודתהביקורתזיהומוסדותהביקורת תשובותאלהמשקפותאתמהשמוסדות המשתתפיםאתהרכיביםשהםרואיםכקריטיים הביקורתעצמםרואיםכאבניהבנייןהמרכזיות ביותרלביצועמוצלחשלאסטרטגיות הנדרשותכדילהבטיחשהאסטרטגיותיתורגמו AIלאומיות. לתוצאותתפעוליות. הרכיבשצויןבשכיחותהגבוההביותרהיה ממשלוניהולאסטרטגי,לרבותמנהיגות, תיאום,יישוםהאסטרטגיהוהערכה,שעליודיווחו שמונהמדינות89%)(.מסגרותפיננסיות, לרבותתקצובומימוןמתמשך,וכןיכולות בתחומיהתשתיתוהנתונים,הודגשוכלאחת בידיחמשמדינות55%)(.פיתוחהוןאנושיצוין כדרישהקריטיתבידיארבעמדינות44%)(, ואילושתימדינות22%)(הדגישובנייתמערכת 89% 55% 55% 44% 22% 22% אקולוגיתציבורית-פרטיתחזקה,הכוללת מסגרותאתיותומשפטיותושיתוףפעולהעם בעליענייןחיצוניים. ממשלוניהולאסטרטגי מסגרותפיננסיות תשתיותויכולותנתונים פיתוחההוןהאנושי בנייתמערכתאקולוגית שיתוףפעולהעם ציבורית-פרטיתחזקה בעליענייןחיצוניים 36 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 37 לעומתרכיביםקריטייםאלה,בביקורתנבחנוגם שימושאחראיבAI-ועלחיזוקמערכתאקולוגית תחומיהמיקודהמעשייםשצוינובאסטרטגיות שלמחקר.בחמשאסטרטגיות45%)(נכללו ובתוכניותהלאומיות. במפורשתשתיותוטכנולוגיותליבה,ובהןנתונים, יכולותחישובועיבודשפהטבעית. תחומיהמיקודהשכיחיםביותרהיוההוןהאנושי תחומיהמיקודהמרכזייםשצוינובפועלבאסטרטגיותובתוכניותהלאומיות והחינוך,וכןאימוץמעשישלAIוהטמעה תחומימיקודאלההםהעמודיםהמהותייםשל מגזריתשלו,שעלכלאחדמהםדיווחותשע התוכניותהלאומיות. מדינות82%)(.תחומיםאלהכולליםאימוץAI במגזרהציבוריוהפרטי,היערכותכוחהעבודה, תוכניותהכשרהוהגברתמודעותהציבור.שבע מדינות64%)(ציינוממשל,אסדרהואמון,וכן מחקרוחדשנות,דברהמשקףמתןדגשעל התמונה נוצרה באמצעות AI על פי 11 תגובות 64% 82% 45% הוןאנושי ממשל תשתית חינוך אסדרהואמון טכנולוגיותליבה אימוץAI מחקר הטמעהמגזרית חדשנות 38 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 39 אףשהמדינותנבדלותזומזובסדריהעדיפויות השוואהביןהרכיביםהקריטייםשזיהומוסדות יעדיםאסטרטגיים האסטרטגייםשלהן,ממצאיהביקורתמדגישים הביקורתלביןתחומיהמיקודהמשוקעים הבנהמשותפתבדברהגורמיםהתומכיםביישום באסטרטגיותמראהרמתהלימהגבוהה. אפקטיבישלאסטרטגייתAI. הוןאנושי,למשל,צויןהןכדרישתליבהלביצוע אסטרטגייתAIמנוסחת הדגשהרבעלממשלוניהולאסטרטגימשקף והןכתחוםמיקודמרכזי,והדברמחזקאת היטבאינהרקמגדירהיעדים מביןאחת-עשרהמדינותשישלהןאסטרטגיותאו הכרהבכךשמנהיגות,תיאוםומעקבהםחיוניים ההכרהבתפקידוהמכריעבמוכנותהלאומית רחבים,אלאגםקובעת יוזמות,שבע(64%)-איטליה,אסטוניה,ישראל, כדילהבטיחשתוכניותאסטרטגיותלאיישארו לAI-.בדומהלכך,ההכרהבתשתיותובנתונים יעדיםמדידיםולוחותזמנים סלובקיה,פולין,צפוןמקדוניהוצרפת-אימצו בגדרהצהרותאלאיתורגמולתוצאותמדידות. כגורמיםמאפשריםחיונייםתואמתאתהכללתן לשםמעקבאחרההתקדמות תוכניותרב-שלביות,שלרובבנויותסביבמחזורים בדומהלכך,זיהוימסגרותתקצובכרכיבקריטי שלטכנולוגיותליבהוטכנולוגיותמידעותקשורת והכוונתהיישום. תלת-שנתיים,המאפשריםהערכהועדכוןבין מלמדעלהדגשתהצורךבהשקעהארוכתטווח. ICT)(בתוכניותרבות.מסגרותממשלואמון מדדיםקונקרטייםמאפשרים שלבלשלב. נכללותבעקביותבשתיהקטגוריות,דבר האזכוריםהחוזריםשלתשתיות,נתוניםוהון לממשלותלהעריךמההושג, הממחישאתההבנהכיפיקוחמתואםוהגנות ארבעהמדינותהנותרות(36%)-אלבניה,לטביה, אנושימלמדיםכיהמדינותרואותבגורמים לזהותאתגריםולעדכןאת אתיותחיונייםלפריסהאחראיתשלAI. רומניהושווייץ-פועלותלפיתוכניתחד-שלבית,אף מאפשריםאלהיסודותמבנייםלהצלחה. סדריהעדיפויותלאורךזמן. כישתייםמהן)רומניהושווייץ(השיקואתתוכניותיהן הכללתהשלמערכתאקולוגיתציבורית-פרטית הלימהזומלמדתשמדינותבעלותהבנה קביעתשלביםמוגדרים רקלאחרונה,בשנת2023או2024,והןעדייןמצויות משקפתמודעותלצורךלפתחכברבשלבים ברורהשלהגורמיםהמניעיםיישוםמוצלח בתוכניותוקביעתמדדים בשלביישוםמוקדם. המוקדמיםשלהיישוםרכיביםמשפטיים, מטמיעותגורמיםאלהישירותבתחומיהמיקוד רלוונטייםליישוםכל אתייםושיתופיים. האסטרטגייםשלהן-סימןלהגברתהקוהרנטיות גישותשונותאלהמשקפותרמותשונותשלבשלות שלבמבהירותאת והבשלותשלהתכנוןהלאומיבתחום אסטרטגיתושלעומקתכנוני. חלוקתהאחריותליישום הבינההמלאכותית. האסטרטגיהומגבירותאת מימושהאחריותוכךמעלות אתהסבירותלהשפעה בעולםהמעשה.תת-פרק זהבוחןכיצדמנוסחות האסטרטגיותהלאומיות במונחימסגרתזמן,יעדים מרכזייםותוצאותכמותיות. 36% המלצות כשהמדינותמעדכנותאומתקנותאתאסטרטגיותהAI-שלהן,הן על פי אימצותוכנית פועליםבתהליך עשויותלהפיקתועלתאםיפעלולהבטיחשרכיביביצועקריטייםאלה 11 רב-שלבית 64% חד-שלבי ימשיכולבואלידיביטוימפורשבתוכניות,וכיתחומיהמיקודימשיכו לכלולתמהילמאוזןשלתנאיםמאפשריםושלתוצאות תגובות יישומיותוקונקרטיות. 40 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 41 בקרבהמדינותהמשתתפותעלושובושוב חמישהתחומיםשבהםמתמקדיםהיעדים הממצאיםמצביעיםעלהסכמהרחבה עמודיהתווךלהצלחהשהדגישוהמדינות האסטרטגייםומדדיהביצוע.הבולטשבהם בנוגעלסדריהעדיפויותהאסטרטגיים 82% 73% 64% 64% 54% הואפיתוחהוןאנושיוכישורים)אוריינותAI לפיתוחAIלאומי.רובהמדינותמדגישות ומומחיותבתחוםהAI-(,שציינותשעמדינות פיתוחכישוריםומומחיות,ממשלAI 82%)(,ובכללזהיעדיםכגוןהרחבתהחינוך אחראי,אימוץבמגזריםנבחריםומצוינות הקשורלAI-,התאמתההכשרהלצורכישוק מחקריתכעמודיתווךלהצלחה. העבודהוהגדלתכוחהעבודהבתחוםהבינה המלאכותית.המדדיםכולליםאתמספרבוגרי קביעתםשלמדדיםספציפיים,לעיתים מסלוליהלימודבתחוםהAI-,מספרהמשתתפים קרובותבצירוףיעדיםמספריים,מלמדת בתוכניותהכשרהויעדיםלאומייםהנוגעים עלמעברמחזוןכללילתכנוןמוכוון לכישוריםומומחיות. תוצאות.מדינותהכוללותמדדיםמוגדרים היטבותכנוןרב-שנתימצויותבעמדה תחוםהמיקודהמרכזיהשניהואאימוץAI טובהיותרלמעקבאחרההתקדמות, והשפעתו,אשרצויןבידישמונהמדינות73%)(. להקצאתמשאביםביעילותולעדכון היעדיםכולליםהגדלתהיקףהשימושבAI- מדיניותלפיהצורך. בשירותיםציבורייםובעסקים,שיפורהיעילות והגברתהפריון.המדדיםהשכיחיםכוללים הפחתתעבודהידנית,שיעוריהאימוץבקרב עסקיםקטניםובינונייםומספרהשירותים הממשלתייםהנתמכיםב.AI- הוןאנושיופיתוח אימוץAIוהשפעתו ממשל,אמון מחקרוחדשנות תשתיות,נתונים יעדיםבתחומיהממשל,האמוןוהאסדרהצוינו מיומנויות ואסדרה וטכנולוגיותשפה בידישבעמדינות64%)(,דברהמשקףמאמצים להבטיחשימושבטוחואתיבAI-באמצעות מסגרותמשפטיות,גופיפיקוחוהשתתפות במנגנוניממשלואסדרהבין-לאומיים.יעדי מחקרוחדשנות,שגםהםצוינובידישבע מדינות64%)(,כולליםהרחבתהמחקרבתחומי הAI-היישומיוהבסיסי,תמיכהבמרכזימצוינות ההלימהביןתחומיהמיקודלביןהמדדיםהנלווים והגברתשיתופיפעולהבתחוםזה.ששמדינות להםמאותתתגםעלרמתתחכוםהולכתוגוברת 54%)(הדגישותשתיות,נתוניםוטכנולוגיות בגישתןשלהמדינותלאסטרטגייתAI.כך, שפה,כגוןהשקעותבכוחהחישוב,הבשלותשל למשל,יעדיםבתחוםהחינוךנקשריםלתוצאות נתוניםפתוחים13ופיתוחכליעיבודשפהטבעית מדידות,כגוןשיעורימסיימיהלימודיםוהיקפי מקומייםאומודליםיסודייםכלליים)המשמשים ההכשרה.השגתיעדיתשתיתנמדדתבאמצעות המלצות תשתיתלמגווןיישומי(.AI ציוניםלבשלותהנתוניםהפתוחיםאואבנידרך שלמודליםיסודייםכלליים.גישהמשולבתזו ככלשהאסטרטגיותמתפתחות, משקפתהכרהבכךשבהירותתפעוליתהיא נראהשיועיללמדינותלבחון תנאיליישוםהחזוןהאסטרטגי,וכימדידההיא מפעםלפעםאםהמדדיםשלהן המפתחלתרגוםמדיניותלמעשה. מוסיפיםלעלותבקנהאחדעם על פי סדריהעדיפויותהמתהווים,ואם 11 מערכותהנתוניםשלהןאיתנותדיין כדילתמוךבמעקבובהערכהבעלי תגובות משמעות. מידעשמפיקיםמוסדותציבורייםוממשלתיים,הזמין 13 לכללהציבורלשימושחוזר,הפצהועיבודללא הגבלות. 42 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 43 הלימהלעקרונותהOECD- נוסףעלההתייחסויותהפורמליותלעקרונות הOECD-באסטרטגיותהלאומיות,מדינותרבות מעורבוֹתמעורבוּתפעילהבתהליכיםהקשורים לOECD- כ64%-.מןהמדינותהחברותבארגון 14הםמןהתקניםהבין-לאומייםהמוכרים עקרונותהAI-שלהOECD- משתתפותבפורומיםבין-לאומייםובקבוצות ביותרלפיתוחאחראישלבינהמלאכותיתולשימושאחראיבה.הם .18 עבודה,ובהם,16OECD.AI17AIGOוGPAI- מספקיםמסגרתמבוססתערכיםהמעודדתחדשנות,ובהבעת על פי מבטיחהבטיחות,שקיפות,אחריותיותוכיבודזכויותהאדם.עבור כ45%-דיווחועלהלימהמפורשתשלתוכניות 10 מדינותהמפתחותאסטרטגיותAIלאומיות,ההלימהלעקרונותאלה המדיניותלעקרונותהOECD-אולמסגרת משמשתלארקאמתמידהלממשלAIאתיואמין,אלאגםאמצעי הAI-שלהאיחודהאירופי,וכןעלביצועפעילויות תגובות המסייעבשיתוףפעולהבין-לאומי,בהבטחתעקביותמדיניותובהבטחת מעקבוהערכהכגוןסקירותתקופתיותומינויגופי אמוןהציבור.בביקורתנבחןאםמדינותמביאותעקרונותאלהלידי פיקוח.27%נוספיםציינושיתוףפעולהרב-צדדי, על פי ביטויבאסטרטגיותהלאומיותשלהן,וכיצדהןמשתלבותביוזמות הכוללקבוצותעבודהמקומיותושותפויותעם 11 שלה.OECD- האקדמיה,החברההאזרחיתוהתעשייה. כ80%-מןהמדינותהשותפותלביקורתדיווחוכיבתוכניותיהןבאיםלידיביטויכלחמשתעקרונות תגובות .15 הAI-מבוססיהערכיםשלהOECD- המלצותלקובעימדיניות עקרונותמבוססיערכים צמיחהמכלילה,פיתוחבר-קיימה השקעהבמחקרופיתוח דרכיםלהבטיחהתאמהלנהגיםהמיטבייםשלהOECD- בתחוםהAI- ורווחה 64% השתתפותפעילהביוזמותOECD זכויותאדםוערכיםדמוקרטיים,לרבות טיפוחמערכתאקולוגיתמכילה וביוזמותגלובליות הוגנותוהגנתהפרטיות המאפשרתAI 45% התאמהפורמליתלעקרונותהOECD- ולמסגרותהנורמטיביותשלהאיחוד עיצובסביבתממשלומדיניות שקיפותוהסברתיות האירופי התומכתבAI- 45% ניטור,הערכהובחינהתקופתית בנייתהוןאנושימתאיםוהיערכות חוסן,אבטחהובטיחות לשינוייםבשוקהעבודה שיתוףפעולהבין-לאומילקידום אחריותיות AIאמין OECD.AIהיאפלטפורמהמקוונתאינטראקטיביתהמוקדשתלקידוםבינהמלאכותיתאמינהוממוקדתבאדםשהושקהבידי 16 DevelopmentandCo-operationEconomicforOrganisationThe–OECD-הארגוןלשיתוףפעולהולפיתוח 14 הOECD-בשנת.2020 כלכלי-פורוםבינלאומישלמדינותמפותחותהמקדםקביעתמדיניותכלכליתוחברתיתלשיפוררמתהחיים,עידודהצמיחה והתעסוקה. קבוצתהעבודהשלה לממשלבינהמלאכותית.OECD- 17 https://oecd.ai/en/ai-principles 15 יוזמהבין-לאומיתששותפותלהכיום44מדינותחברות,המקדמתאתהפיתוחהאחראישלAIואתהשימושהאחראיבו. 18 44 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 45 חסמיםלאימוץטכנולוגיותAI ממצאיםאלהמצביעיםעלמאמץקולקטיביניכר הביקורתגםמלמדתשמעורבותבפעילות לעגןמאמציםלאומייםבתחוםהAI-במסגרות הOECD-תורמתלבשלותשלהמדיניות המוכרותברמההעולמית.ההתייחסותהתדירה וללגיטימציהשלה.מדינותהמתאימותאת לעקרונותהOECD-מלמדתכיAIאתיואחראי האסטרטגיותשלהןלמסגרותהOECD-והאיחוד למרותהמחויבותהגוברתליישוםאסטרטגיית אינונתפסכאופציהבלבד,אלאכרכיבליבה האירופימשתמשותבהןלאאחתכבסיסלמודלי AI,ממשלותרבותניצבותלפניאתגרים שלהתכנוןהאסטרטגי.נוסףעלכך,השילוב ממשלפנימיים,למערכיניטורולשיתוףפעולה מעשייםמשמעותייםבהגשמתהתוכניות ביןהלימהפורמליתלעקרונותאלה,השתתפות חוצה-גבולות.ההשתתפותבOECD-ובפורומים הלכהלמעשה.חסמיםאלהנובעיםלעיתים ביוזמותבין-לאומיותוהערכהסדורהמשקף גלובלייםמאפשרתלמדינותללמודמהנהגים קרובותממגבלותביכולת,במשאביםובתיאום, יכולתהולכתוגוברתלעסוקבממשלמתמשך, המיטבייםpractices)best(,להשוותאת העלולותלהאטאולהקשותאתמאמציהיישום. ולארקביישוםחד-פעמישלהעקרונות.נראה התקדמותןלזושלאחרותולשפראתהאסדרה שמדינותהסוקרותבאופןפעילאתההתקדמות, שלהן.אףשמידתההתאמהוההשתתפות זיהויאתגריםאלההואמפתחלהבנתהמקומות מערבותבעליענייןמגווניםומשפרותאת משתנה,מרביתהמדינותהשותפותלביקורת שבהםנדרשתהתערבותממוקדתוהדרך מדיניותןבאמצעותשיתוףפעולהבין-לאומי, רואותבמסגרותהOECD-לארקעקרונות לעדכוןהאסטרטגיהכדילצמצםפערים. מצויותבעמדההמקילהעליהןלהבטיחשפיתוח מנחים,אלאגםכליםמעשייםלבנייתמערכות תת-פרקזהמציגאתהחסמיםהנפוציםביותר הבינההמלאכותיתיוסיףלהיעשותבאופןאחראי, אמינותועמידות.AI שעליהםדיווחוהמדינותהחברותואתהתחומים שוויוניותואםלערכיםדמוקרטיים. שבהםהןנותנותעדיפותלהתמודדות עםהחסמים. התמונה נוצרה באמצעות AI המלצות במבטצופהפניעתיד,ייתכןכייועיללמדינות לשובולעייןבאסטרטגיותובהסדריהממשל שלהןלאורההנחיותהמתפתחותשל הOECD-,כדילהבטיחשהםעדייןמתאימים אליהןמהותית,וכיהלקחיםמשיתופיפעולה בין-לאומייםייושמובאופןאפקטיביבפעילותן שלהמדינות. התמונה נוצרה באמצעות AI 46 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 47 92% 67% 67% 50% 50% 50% החסמיםהמרכזייםבקידוםAI במגזרהציבורי 92%מןהמדינותציינוכמחסוםאתהמחסור בהוןאנושימתאיםובכישוריםדיגיטליים.67% דיווחועלתשתיתויכולתטכנולוגיתבלתי מספקות,וכןעלמגבלותתקציביותופיננסיות. 50%הצביעועלבעיותממשלותיאום,עלפערים משפטייםוקשייאסדרהועלהיעדראמוןומודעות והתנגדותתרבותית.מגבלותהנוגעותלגישהאל מחסורבהוןאנושי מגבלותתשתית מגבלות אתגריממשלותיאום פערים חוסראמוןומודעות הנתוניםולשיתופםצוינואףהןבידי.33% ובמיומנויות ויכולתטכנולוגית פיננסיותותקציביות משפטייםואסדרתיים והתנגדותתרבותית התמונה נוצרה באמצעות AI על פי 12 תגובות דרכיםלהתגברעלחסמיםאלה על פי כדילהתמודדעםאתגריםאלה,רוב 11 המדינות82%)(זיהואתחיזוקהממשל ואתהתיאוםהאסטרטגיכבעליעדיפות. תגובות 64%רואותבקידוםמחקר,פיתוחוחדשנות RDI)(,בשיפורממשלהנתוניםוהתשתית הדיגיטליתובהשקעהבפיתוחהוןאנושי 64% 82% 64% 64% 55% 55% תחומימיקודמרכזיים.55%דיווחועל מאמציםלהרחיבמנגנונימימוןולחזקמסגרות משפטיותורגולטוריות.צעדיםממוקדיםנוספים כולליםקידוםמודעותהציבורותרבותשל חדשנות45%)(,ומדינהאחת9%)(ציינהפיתוח טכנולוגיותשפה. ממשלותיאוםאסטרטגי קידוםמחקר, ממשלנתונים פיתוחההוןהאנושיוחיזוק השקעותפיננסיות פיתוחמסגרות פיתוחוחדשנות(RDI) ושיפורתשתיות מיומנויות ומנגנונימימון אסדרתיותומשפטיות 48 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 49 התמונה נוצרה באמצעות AI ממצאיםאלהמאשריםכיאףשאסטרטגיותלאומיותקיימות, השוואהבין-לאומית היישוםתלויבמידהרבהבהתגברותעלחסמיםמבנייםוחסמי יכולת.המחסורהנרחבבכישוריםהנדרשיםמצביעעלצורךדוחק בחינוךובפיתוחשלכוחהעבודה,בפרטבמגזרהציבורי.המגבלות מדדיהשוואהעולמייםממלאיםתפקידמרכזי לצורכיביקורת,הםמספקיםזוויתחיצוניתבעלת הפיננסיותמדגישותאתחשיבותושלתכנוןהשקעותארוךטווח, בסיועלממשלותלדעתמהמידתמוכנותןלAI- ערךלאומדןההתקדמותהלאומיתולהכוונת ואילופעריםבתשתיותובמערכותנתוניםמגביליםאתהיכולת בהשוואהלמדינותאחרות.מדדיםהשוואתיים הקביעהשלסדריעדיפויותעתידיים.תת-פרק לפרוסטכנולוגיותAIבהיקףרחב.חולשותבממשלובאסדרה מספקיםתובנותבדברחוזקותוחולשותבעמודי זהמסכםממצאיםחוצי-מדדיםומציגתובנות מוסיפותלהקשותאתהתיאוםהבין-משרדיולפגועבאמון ליבהמרכזיים,כגוןכישוריםומומחיות,תשתיות, אסטרטגיותהמבוססותעלנתוניםהשוואתיים במערכות.AI ממשלוחדשנות. ממקורותכגוןIndexReadinessAIOxford, חשובלצייןכיבחירתהתחומיםשתינתןלהםעדיפותבהתמודדות IndexAIGlobalTortoiseוGlobal- עםחסמיםאלהמשקפתגישהפרואקטיביתומאוזנת.המדינות 19.InnovationIndex(GII) אינןמשקיעותרקבגורמיםמאפשריםטכנייםכגוןתשתיותוRDI-, אלאגםמכירותבחשיבותםשלמוכנותארגונית,בהירותמשפטית ושינויתרבותי.השילובביןבנייתיכולתפנימיתלביןפיתוחמערכת התמונה נוצרה באמצעות AI אקולוגיתרחבהיותרמלמדכיהמדינותהשותפותלביקורת מתקדמותמעברלשלבגיבושהאסטרטגיהאלעברבנייתהיסודות הארגונייםבממשלהדרושיםלאימוץ ברקיימה.AI המלצות בהמשךהדרך,המדינותעשויותלהפיק תועלתאםיוסיפולוודאשהמשאבים המיועדיםלבנייתהיכולת,המימון והאסדרהשלהןמתאימיםלחסמיםשזיהו, ובכךיבטיחוהקצאתמשאביםמוגדרים להתגברותעלהמגבלותהמעכבותביותר אתהיישוםהאפקטיבישלטכנולוגיות.AI נספחב.' 19 50 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 51 הניתוחהעלהמידהרבהשלהתאמהבין אימותחוצהמדדיםאףמראהשמדינותבעלות המדדים,ובייחוד-הכשירותוהמומחיותשל ביצועיםגבוהיםנוטותלהיותבעלותיכולת על פי ההוןהאנושינמצאהבקשרעקביעםרמת גבוההבכמהמדדיםיחד:כישוריםומומחיות, המוכנותלAI-ועםרמתתפוקותהחדשנות. תשתיות,ממשלודינמיקתהשוק.עםזאת, 12 מדינותכגוןשווייץ,צרפתוישראלדורגו במדינותשהשקיעורבותבתשתיותבלילפתח תחכום תגובות גבוהבכמהמדדים,דברהמצביעעלמערכת במקבילאתהמגזרהעסקיאואתהמחקר עסקי אקולוגיתמתואמתשלחדשנות.הממצאיםגם השפעתה מוגבלת.AI- מדגישיםכיתחכוםעסקיממלאתפקידמגשר ביןחינוךלמסחור,וכיבשלותAIמשקפתלא אחתגםיכולתחדשנותרחבהיותר. תחכוםעסקיממלא תפקידמגשר ביןחינוךלביןמסחור חינוך מסחור ישמתאםעקביביןההוןהאנושי וביןמוכנותלAI-וחדשנותגבוהותיותר מוכנותלAI- הוןאנושי וחדשנות מדינותבעלותביצועיםגבוהיםנוטותלשלבחוזקבתחומיהכישורים,התשתיות,הממשל גבוהותיותר ודינמיקתהשוק דינמיקת השוק בשלותבתחוםהAI-משקפתלעיתיםקרובותיכולתחדשנותרחבהיותר ביצועים גבוהים AI משילות בתחום ה- חוזקבתחומיהכישורים בשלות יכולתחדשנות בתחום רחבהיותר הAI- תשתיות 52 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 53 מסקנות מדינותשהשקיעורבותבתשתיותללאפיתוחמקבילבתחומיהעסקיםאוהמחקרראו השפעהמוגבלתשלAI תמונהמקיפהעולהמכללתתי-הפרקים:מרבית עליסודזאתניתןלהסיקמממצאיהביקורת המדינותשהשתתפובביקורתעוברותבהדרגה עלכמהכיווניםאסטרטגייםחשוביםעבור השפעה מוגבלת של AI מהצהרותאליישוםמעשישלאסטרטגיותAI. מתכנניםבמגזרהציבורי.נקודתמוצאעקבית במקומותשבהםההתקדמותהיאהרבהביותר, היאהאנשים-אוריינותAIרחבהבכללהשירות מחקר היאנתמכתבדרךכללבשילובהדוקביןהנהגה הציבורי,לצדמומחיותבתחומיםהנדרשיםוחיזוק מוסדיתברורה,תיאוםכלל-ממשלתי,תכנון שליכולתהניהול.עלבסיסזהנהנותהמדינות רב-שנתיהקובעיעדיםמדידיםוהתייחסות מארכיטקטורתממשליציבה:גוףמובילברור תשתיות למסגרותבין-לאומיותכגוןעקרונותהAI- בעלסמכויותותקציבהולמים,מנגנוניתיאום שלהOECD-ומדדיהייחוסהמקובלים.מנגד, בין-משרדייםומדידהשיטתיתהתואמתתקנים ההתקדמותפחותהבמקומותשבהםגורמים אתייםומשפטיים.סביברכיביםאלהמפתחות אלהאינםמתקדמיםבדרךשתאפשרלהם רבותמןהמדינותהנוקטותגישותמתקדמות עסקים לתמוךזהבזה-למשלכאשרההשקעה יותרתשתיתלאומית-ממשלנתוניםותקנים בתשתיתהדיגיטליתאינהמלווהבפיתוח לשיתוףנתוניםמאובטח,נתוניםפתוחים כישוריםומומחיות,כאשרמיזמיםניסיונייםאינם איכותיים,סביבותענןוחישובמאובטחות מעוגניםבאסטרטגיהרחבה,אוכאשרקביעת ויכולותבשפההמקומית.בסביבהכזוקליותר יעדיםאסטרטגייםהנוגעיםלשיתוףנתוניםאינה לקדםאימוץמוכווןתועלת,תוךהתמקדות נתמכתבהנחתיסודותמשפטייםוארגוניים בשימושיAIבעליהשפעהרבהבמגזרהציבורי, תובנותאלהמצביעותעלכמהמסקנות הפערשביןמחקרלמסחורוקידוםטכנולוגיות נאותים.המדדיםההשוואתייםמצביעיםעל המתפתחיםבסביבותניסוימבוקרותונתמכים אסטרטגיות.ראשית,ההוןהאנושיהואיסוד AIלתועלתהציבורי-למשלבאמצעות אותהמגמה:ההוןהאנושיהואהמנועהמרכזי ברכשמוכווןתוצאות,והרחבתםשלשימושים הכשירותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית, שימושיםבתחומיהבריאות,הסביבהוהתחבורה שלהביצועים,תחכוםעסקייוצרגשרביןחינוך שערכםהוכח.לאורךכלהתהליךממשלות והואמניעהןאתההיצע)כישורים,מחקר(והן -הםתנאיםחיונייםלהנעתהאימוץשל למסחור,ותשתיתכשלעצמהאינהיכולהליצור עשויותלהפיקתועלתמהמשךמדידתתוצאות אתהביקוש)אימוץ,חדשנות(.שנית,תחכום טכנולוגיותולבנייתאמוןבAI- גישהמתואמת,. השפעהללאממשלאפקטיביותרבותשלניסוי, -ולארקתשומות,מהעמקתשיתוףהפעולה עסקיומוכנותשלהשוקמאפשריםהשקעה המבוססתעלמערכתאקולוגיתומשלבתAI למידהומדידה. עםהאקדמיהוהתעשייהומהטמעתניהול והעברתידעוטכנולוגיהליישום,וניתןלחזקם בתכנוןרחביותרבתחוםהחדשנות,חיונית הסיכונים,הגנתהפרטיותואבטחתהמידע באמצעימדיניותכגוןתמריצימסלמחקרופיתוח לתחרותיותולעמידותבטווחהארוך. בתהליכיהתכנון.שילוברכיביםאלהיכוללסייע ושותפויותציבוריות-פרטיות.שלישית,תשתיות להעביראתהפעילותבתחוםהAI-ממקבץ הןתנאיהכרחיאךלאמספיק;השפעתןתלויה יוזמותנפרדותלעברמנועיציבואחראייותרשל בקיומםשלכוחעבודהמיומן,ממשלאפקטיבי טרנספורמציהבמגזרהציבורי. ומערכתאקולוגיתשלחדשנות.ולבסוף, מדינותהמתאימותאתאסטרטגיותהAI-שלהן למדיניותרחבהיותרשלחדשנותוחינוךנוטות להציגביצועיםטוביםיותרבכמהמדדיהשוואה. הביקורתמדגישהגםכיווניפעולהלקובעי המלצות המדיניותעלבסיסנתוניםבין-לאומיים.כיווני אףשהסביבותהממשלתיותשונות, פעולהאלהכולליםהשקעהמתמשכתבחינוך שימושבמדדיהשוואהבין-לאומייםאלה למדע,טכנולוגיה,הנדסהומתמטיקהSTEM)( כנקודתייחוסעשוילסייעלמדינותלקבוע ובחינוךלAI-,חיזוקשיתוףהפעולהביןהתעשייה סדריעדיפויותלפעולותהמחזקותהןאת לאקדמיהושיפורהנגישותשלמימוןלמיזמיAI. המוכנותלAI-והןאתמערכותהחדשנות אסטרטגיותלאומיותנוטותלהיותאפקטיביות הכוללותשלהן. יותרכאשרהןמתוקצבותהיטב,חוצותמגזרים ומתואמותביןישויותממשלתיות.גםצמצום 54 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 55 תקציביAI לאומיים אסטרטגיותAIשאפתניותמתגשמותרקכאשרהמשאביםמלווים אתהחזון.בהמשךלפרקהקודם,שעסקבתוכניותאסטרטגיות לאומיות,פרקזהעוסקבתרגוםהשאיפותלמחויבויותכספיות קונקרטיות.אסטרטגיותקובעותסדריעדיפויותויעדיםארוכיטווח, ואילוהחלטותתקציביותקובעותאתקצבהיישוםוהיקפוואתמידת האמינותשלהבינההמלאכותיתבמגזרהציבורי.בהיעדרמימוןברור ומתמשך,אףמפתהדרכיםהמתוחכמתביותרבתחוםהAI-עלולה להיוותרמסמךהצהרתיולאלהפוךלכלימעשילשינוי. הפרקשלהלןבוחןכיצדממשלותתומכותביישוםיעדיהן האסטרטגייםבתחוםהAI-באמצעותמחויבויותכספיות,ובכללזה האםהתקציביםהקשוריםלAI-מוצגיםבאופןברוראונבלעיםבתוך תקציבידיגיטלותקציביםמגזרייםרחביםיותר.הפרקבוחןגםכיצד נחלקתההוצאהביןתחומיהשקעהמרכזיים,ומהמלמדתחלוקהזו עלסדריהעדיפויותבשלביהיישום.נוסףעלכך,נבחנתהדרךשבה מדינותמשתמשותבמקורותמימוןחיצונייםובשותפויותכדילהשלים משאביםציבורייםולשמראתהפעילותבתחוםה לאורךזמן.AI- התמונה נוצרה באמצעות AI ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 5757 הקצאתהתקציבורכיביו על פי 11 רכיבמרכזיבהערכתהאופןשבוממשלות רק45%מןהמדינותדיווחועלתקציבמוגדר עוברותמקביעתיעדיםאסטרטגייםבתחום בבירורהמיועדלAI-,ואילו55%ציינוכילא תגובות הAI-ליישומםהואהבנתאופןהקצאת קייםתקציבAIנפרדומרוכז.במדינותאלה המשאביםומבנההתקציבים.הקצאתתקציב במקריםרביםההוצאהעלAIמשולבתבתוך ופירוטומספקיםאינדיקציהמעשיתלסדרי מעטפותרחבותיותרשלתקציבלטרנספורמציה עדיפויות-ומגליםאםהפעילותבתחוםהAI- דיגיטלית,למודרניזציהשלטכנולוגיותמידע המימוןמתפזרלעיתיםקרובותביןתקציביםלטרנספורמציהדיגיטלית,מודרניזציית,ICT נתפסתכתחוםהשקעהמובחןאושההשקעה ותקשורתאולחדשנותאושהיאמשולבת בהנטמעתבתוךתקציביםלתחוםהדיגיטל בתקציביםמגזריים,והיאאינהמנוטרתכסעיף חדשנותותוכניותמגזריות,תקציבימשרדיםוכלימימוןחיצונייםכגון ובתקציביםמגזרייםרחביםיותר,והאםישתיאום תקציביעצמאי. קרנותהאיחודהאירופי ביןהמימוןבכללגופיהממשלהאושהמימון כמהמןהמשיביםציינוכיגםכאשרמצוין נעשהבכלגוףבנפרד. במפורששהתקציבמיועדלפעילויותAI,המימון € € € האופןשבומפורטיםהתקציביםהמוקצים מפוזרלעיתיםקרובותביןכמהמשרדיםויחידות € € € € לרכיביםכגוןפיתוחתשתיות,מחקר,פיתוח וממומןבאמצעותתקציביםמחלקתייםרגיליםאו € € € כישוריםויישוםשופךאורגםעלהאיזוןשבין מכשיריםחיצונייםכגוןקרנותהאיחודהאירופי; € € ההשקעהבבנייתיכולתארוכתטווחלבין במצבזהקשהלעמודעלכללההשקעה ההשקעהבפריסהקצרתטווחשלפתרונותAI הלאומיתבAI-ואףלעקובאחרהיישוםאלמול € € € € במגזרהציבורי. היעדיםהאסטרטגיים. € € € € טרנספורמציה € € דיגיטלית € € מודרניזצייתICT חדשנות ותוכניות € € מגזריות € € € € € € ישתקציבAIמוגדר איןתקציבAI € נפרדומרוכז 45% 55% € € € כלי מימון תקציבימשרדים € חיצוניים € € € € € € € € € € 58 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 59 בחמשתשובותהוצגפירוטתקציבישנעשהחלקועלפיקטגוריותנושאיותוחלקועלפיעקרונותהקצאה, כאשרהוקצהסכוםכמותי,החלקיםהגדולים במבטכולל,ממצאיםאלהמלמדיםשמימון ולאבמבנהאחיד.במרביתהתשובותההוצאהנעשיתבאותםקוויהשקעה,ובהםתשתיותמאפשרות ביותרהוקצולעיתיםקרובותלתשתיותולקיבולת AIעדייןמנוהללאאחתכמכלולמפוזרשל )המנוסחותלעיתיםקרובותבמונחיםשלקיבולתכוחמחשובויסודותנלווים(,מחקרופיתוח,עיבודשפה כוחהמחשוב)למשל49%למחשובעתיר הקצאותולאכתיקהשקעותמוגדרבבירור טבעיתכתחוםהשקעהמובחן,הוןאנושיוהכשרה,וכןפיתוחופריסהשלפתרונותAIהלכהלמעשה. ביצועיםHPC) ו83%-(שסווגוכתמיכהבלתי ומנוטרבשקיפות.ביותרממחציתהמדינות דפוסנפוץהואההבחנהביןהקצאתמימוןלמיזמיAIמסוימיםלביןהשקעותרחבותבפרויקטיםבתחום ישירהבAI-הקשורהלמחשובעתירביצועים, ההוצאההקשורהלAI-משולבתבתקציבים הדיגיטלי,שבהםצפוילהיעשותשימושב ,וההשקעהשתאפשרשימושזההיאהרכיבהדומיננטיבהן.AI- לצדיותרמ61-מיליוןאירובמיזמימחשובעתיר דיגיטלייםאומגזרייםרחביםיותרומפוצלתבין ביצועיםהמיושמיםבמסגרתתוכניתהתאוששות כמהגופים,דברהמצמצםאתהיכולתלעמוד וחוסן(.לעיתיםקרובותנעשוהקצאותתקציב עלהפעילותהלאומיתהכוללתבתחוםהבינה בהיקףבינונילמחקרוחדשנות,ובמקרים המלאכותיתומקשהאתהמעקבאחרהעמידה מסוימיםגםבתחומיםטכנייםהממומניםבנפרד, ביעדיםהאסטרטגיים.מדינותשכןמציגותפירוט כגוןעיבודשפהטבעית,ובחלקמהתקציבים תקציבינוקטותשיטותסיווגשונות,אךעולה הוקצוחלקיםמשמעותייםלתחומיפעולה תמונהחוזרתשלפיההרכיביםהמאפשרים תשתיות מחקר ופיתוח לאומייםרחביםיותר,כגוןכלכלהוביטחוןאו אתהפעילות-ובייחודהתשתיותוקיבולתכוח תחומיםהקשוריםלאבטחה.לעומתזאת, המחשוב-הםהדומיננטיים,ואילוההשקעה לאסדרהוממשלבתחוםהAI-,וכןקוויתקציב המיועדתבמפורשלממשלולאסדרההיא צריםיותרכגוןהשכלהגבוההושדרוגהמגזר קטנהיחסית. הציבורי,מוקציםבדרךכללסכומיםקטניםיותר המיועדיםבמפורשלתחוםהבינההמלאכותית. עיבוד שפה טבעית (NLP) הון אנושי והכשרות פיתוח והטמעה של פתרונות AI המלצות ככלשהמדינותממשיכותלדייקאתשיטותהתקצובשלהן,ייתכןכי יועיללהןלבחוןמפעםלפעםאםמבנההמימוןשהןנוקטותמספק שקיפותמספקתוהכוונהאסטרטגית-ובכללזההבחנהברורהבין על פי מימוןישירשלמיזמיAIלביןהשקעותהמאפשרותפעילותבתחום 5 הAI- לאחדאתההוצאההקשורהלAI-,במוסדותובאפיקימימון חיצונייםמרכזייםולהבטיחכיההשקעותבתשתיותמאוזנותעם תגובות הקצאתמשאביםמספקתליישוםולפיקוח. 60 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 61 מודליםחלופייםלמימון יחד,מנגנוניםאלהמרחיביםאתארגזהכליםהפיסקליהעומדלרשותהממשלות,אךהםגםמציבים אתגריתיאוםומחדדיםאתהצורךבתכנוןפיננסיברורורב-שנתי.הממצאיםשלהלןמסכמיםכיצדהמדינות שהשתתפובביקורתממנפותכלאחתמןהקטגוריותהללוכדילהשליםאתתקציביהAI-שלהן,והיכן מנגנוניהמימוןעדייןאינםעוליםבקנהאחדעםהאסטרטגיה. אףשתקציביםממשלתייםנותרומנועהמימוןהעיקרישלהוצאותהAI-במגזרהציבורי,הביקורתשלנו מראהכיתקציביםלאומייםלבדםמספיקיםרקלעיתיםרחוקותלנוכחההיקף,הקצבוהאופיהרב-תחומי מןהתשובותעולהכימודליםחלופייםלמימוןבתחוםהAI-מעוגניםבמידהרבהבתוכניותהמימוןהציבורי שלתוכניותAIמודרניות.כדילגשרעלפערזה,מדינותמוסיפותיותרויותרעלגביהקצאותהליבהשלהן שלהאיחודהאירופיובמקורותמימוןבין-לאומיים–אתאלהציינוכשנישלישיםמןהמשיבים67%)(. תמהילמגווןשלמשאביםחיצוניים. מקורותאלהכולליםאתEuropeHorizon,אתFacilityResilienceandRecoveryואתתוכניות ההתאוששותהלאומיות,אתERDFומכשיריםאחריםלמימוןתהליכידיגיטליזציהשלהאיחודהאירופי, אפיקימימוןחלופייםאלהנחלקיםלשלושקטגוריותרחבות: וכןמנגנוניםנוספיםכגוןInvestEU,בנקיםלפיתוחותורמיםממדינהאחרת.חלקמןהמדינותהצביעו עלכלימימוןלאומייםייעודייםהמנהליםאתהמימוןבתחוםזה,ואחרותהדגימואתהיקפובאמצעות תוכניותרב-שנתיותגדולותוהשקעותבמרכזיחדשנותhub) גםשותפויותציבוריות-(.פרטיותומודלי מכשירי האיחוד האירופי - Europe Digital ERDF, Europe, Horizon מימוןמשותףנפוציםבמידהרבה56%)(,ובדרךכללמקשריםביןהממשלהלביןאוניברסיטאותומרכזי תוכניות מימון ציבורי של האיחוד וRRF--הםעמודהשדרהשלהמימוןהציבורילAI- ומספקיםמשאביםרב-, מחקר,ובכמהמקריםגםמרחיביםזאתלמודליםשלשיתוףפעולהעםהתעשייההתומכיםבהעברתידע האירופי ושל גורמים בין-לאומיים שנתייםוחוצי-גבולותהמזיניםיוזמותלאומיותומוקדימחקר)למשלRomanian וטכנולוגיהליישום,במסחורובהרחבתהיישום.מנגנוניםתחרותיים HUBAIבהיקףשל67.6מיליוןאירו(.תוכניותדגלאלהמשלימותכיוםגם ושיתופייםלמחקרמוזכריםבתדירותנמוכהיותר22%)(,והםכוללים אתInvestEU בנקיםלפיתוחותורמיםדו-,צדדיים,ובכךמרחיבותאתמאגר אתגריפרסים,מוקדיםשיתופייםומימוןהמוניםשנועדולהרחיבאת המימוןהבין-לאומיהזמיןלAI-.יחדהןמאפשרותשיתוףפעולהביןמדינות ההשתתפותולעודדחדשנות. ומגזרים,ובהבעתמקדמותפיתוחויישוםשלטכנולוגיות במגווןתחומים.AI על פי 10 תגובות שותפויותציבוריות-פרטיותמתפתחותלמסגרותמגוונותשלמימוןמשותף שותפויות ציבוריות-פרטיות המחברותביןהממשלה,האקדמיהוהתעשייה.באמצעותשילובביןחדשנותוהון PPPs)( ומודלים למימון משותף מןהמגזרהפרטילביןפיקוחציבוריויעדיםחברתיים,הפכושותפויותאלהלכלי רב-עוצמהומתרחבלמחקרבתחוםהAI-ולהעברתהידעוהטכנולוגיהלכדייישום. שותפויותכגוןבריתותאסטרטגיותעםהתעשייהומרכזימצוינותבמימוןמשותףעם מודליםחלופייםלמימון אוניברסיטאות-מאפשרותלפתחמוצריםמוכניםלשוקעלבסיסמחקריםהנעשים במימוןציבורי,תוךחלוקתהעלויותוהסיכונים.שותפויותאלהגםמקילותאתיצירתו 56% 22% 67% שלשיתוףפעולהבין-לאומיואתהקבלהשלאחריותפיננסיתמשותפת,מאיצות אתההתקדמותהגלובליתשלטכנולוגיות ומבטיחותאתהתאמתןלצורכיהשוק.AI מנגנוניםמבוססיתמריץמלמטהלמעלה-מימוןהמונים,מוקדימחקרשיתופיים מודלי מחקר ותחרויותפרסיםאו"אתגרגדול"-מניעיםחדשנותעלידיהזמנתהציבורלהשתתף, תחרותיים ושיתופיים תחרותושותפויותחוצותמגזרים.מנגנוניםאלהמגווניםאתאפיקיהמימון,מביאים לשיתוףשלבעליידעומומחיותנוספיםבפעילותויוצריםמערכתאקולוגיתשבה מיזמיםמשותפיםעםאוניברסיטאותוקבוצותמחקרבין-לאומיותמביאיםלשיתוף ידעברמההגלובלית.יחדהםמאיציםמציאתפתרונותיצירתייםומספקים תוכניות מימון ציבורי של האיחוד שותפויות ציבוריות-פרטיות מודלי מחקר אתהגמישותהדרושהלהסתגלותמהירהלאתגריםהטכנולוגייםהמתהווים. האירופי ושל גורמים בין-לאומיים PPPs)( ומודלים למימון משותף תחרותיים ושיתופיים 62 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 63 מסקנות בסךהכול,התשובותמלמדותכי הפרקמלמדכיהמימוןשלהפעילותבתחום המדינותשמדווחותעלפירוטתקציביםבתחום מרביתהמדינותמבקשותלהשלים הAI-במדינותהמשתתפותעדייןמתאפיין זהמציינותקוויהשקעהדומיםבמידהרבה- תקציביםלאומייםבאמצעותערוצים בשונותובחוסראחידותמבחינתהשקיפות יסודותמאפשריםכגוןתשתיותוקיבולתחישוב, חיצונייםמובנים,וכימכשיריהאיחוד התקציבית.פחותממחציתהמדינותמדווחות מחקרוחדשנות,הוןאנושיוהכשרה,וכןפיתוח האירופיומקורותבין-לאומייםמספקים עלתקציבAIייעודיומוגדרבבירור,ואילורוב ופריסהשלפתרונותAI-אךדרכיהסיווגשונות, אתעמודהשדרההעיקרי,ושותפויות המדינותמטמיעותאתההוצאהעלAIבתוך והגבולביןהוצאהישירהעלפרויקטיAIלבין ציבוריות-פרטיותמשמשותמנגנון מעטפותרחבותיותרשלתקציביםבתחומי מימוןגורמיםמאפשריםאומימוןלא-ישירהאינו מפתחלהמרתהשקעהמחקרית הדיגיטל,טכנולוגיותהמידעוהתקשורתאו מוגדרבאופןעקבי. לכליםשימושיים. החדשנותאושלתקציביםמגזרייםומפזרותאת במקביל,מרביתהמדינותמבקשותלהשלים האחריותביןכמהמשרדיםוסוכנויות. בהבעת,התפלגותדרכיהמימון משאביםלאומייםבאמצעותערוצים מלמדתשהגישהלמימוןחיצוני מצבזהמפחיתאתהיכולתלקבלתמונהכללית חיצוניים-תוכניותמימוןשלהאיחודהאירופי והיכולתלתאםשותפויותהופכות שלההשקעההלאומיתבAI-,להשוותהיקפי ומקורותבין-לאומייםמשמשיםלעיתים לגורמיםמרכזייםיותרויותרבקביעת מימוןלאורךזמןולבחוןאםההוצאהעולהבקנה קרובותעמודהשדרההמרכזי,ושותפויות קצבהמימוששליעדיםלאומיים אחדעםהיעדיםהאסטרטגיים. ציבוריות-פרטיותפועלותכמנגנוןמפתחלחיבור בתחוםה.AI- ביןהממשלה,האקדמיהוהתעשייה. במבטכולל,ממצאיםאלהמלמדיםכיהקצב וההיתכנותשליישוםהAI-תלוייםיותרויותר לארקבהיקףההשקעה,אלאגםבתיאוםבין הרכיביםהתקציבייםהרלוונטיים,בתיאוםחוצה- ממשלהוביכולתלנהלאפיקימימוןמגוונים לאורךכמהשנים. המלצות ככלשהמדינותממשיכותלפתחאתגישתהמימון שלהן,ייתכןכייועיללהןלבחוןמפעםלפעםאםהתמהיל שביןתוכניותחיצוניות,שותפויותציבוריות-פרטיות ומנגנוניחדשנותמתואםבמידהמספקתעםסדרי העדיפויותהלאומיים-ובכללזהתכנוןרב-שנתיברור שלהחלוקהביןאפיקיהמימון,הגדרהברורהשל הממשלאושלגורםאחראילניהולהמימוןהחלופי והסדריםמעשייםהתומכיםהןבהשקעותיסוד )תשתיות,כישורים(והןבהמרתתוצאותהמחקר בשימושיםמעשייםשאפשרלהרחיבםבמגזרהציבורי. התמונה מכילה חלקים שנוצרו בעזרת AI 64 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 65 קוויםמנחים אסדרתיים כלליםברוריםומעשייםבתחוםהAI-נעשיםחשוביםיותרויותרעבורממשלות המבקשותלאמץשימושיAIבאופןאחראיועקבי.קוויםמנחיםאסדרתייםקובעים אמצעיהגנהוהגדרתאחריותשיסייעולמוסדותציבורלנהלאתהסיכוניםתוך הגנהעלזכויותהציבורושימוראמוןהציבור.תוכניותאסטרטגיותמגדירותכיוון ותקציביםמספקיםיכולת-ואילוהאסדרהמסייעתלקבועמהמותר,כיצדיש לטפלבסיכונים,ומינושאבאחריותכאשרAIמשמשבמסגרתמתןשירותים ציבורייםאוקבלתהחלטותמינהליות. פרקזהבוחןכיצדהמדינותשהשתתפובביקורתקובעותאתהכלליםואתמנגנוני הפיקוחעלהשימושבטכנולוגיותAIבמגזרהממשלתי.הואסוקראתמצבההנחיה הלאומיתואתהגופיםהאחראיים,אתהשפעתחוקהAI-שלהאיחודהאירופי20 )להלןגם-חוקהAI-האירופי(ואתהגישותלניהולסיכוניםאתייםולהבטחתאמון הציבור.כןנבחניםאתגריםמשפטייםמרכזייםהעלוליםלהשפיעעלהיישוםשל כלי ,ובכללזהבתחומיהגנתהמידע,אחריותיותוהשמירהעלזכויותיסוד.AI התמונה נוצרה בעזרת AI EUArtificialIntelligenceAct 20 ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 6767 סקירהכלליתשלהקוויםהמנחיםהאסדרתיים עםזאת,כלהמדינותשהשיבו100%)(דיווחועל קיומהשלסוכנותאורשותייעודיתהאחראית לפיקוחעלפיתוחהויישומהשלאסדרה קביעתקוויםמנחיםאסדרתייםברוריםומקיפים אסדרתהשימושבAI-בפעילותהממשלתית בתחוםהAI-. היאצעדמכריעלהבטחתאימוץאחראיואתישל נותרהלאאחידה.מחציתמןהמדינותשהשיבו הדברמלמדכיהאחריותלקביעתהאסדרהכבר טכנולוגיותAIבפעילותהממשלתית.מסגרות 50%)(דיווחוכיפורסמובאופןרשמיקווים נקבעהגםבמקומותשבהםטרםפורסמוקווים אסדרהקובעותהנחיותלשקיפותולנשיאה מנחיםאסדרתייםבתחוםהAI-,ואילוהמחצית מנחיםפורמליים,וכיהמדינותפועלותלהטיל באחריות,מגדירותאתחלוקתהאחריותביןגופי האחרת50%)(דיווחהכילאפורסמוקווים פיקוחאסדרתי אחריותברורהלפיקוח,לתיאוםוליישוםההנחיות הממשלומספקותבסיסמשותףליישוםעקבי מנחיםכאלה.שונותזומצביעהעלכךשבכמה )להלןגם–ציות(. שלכלליהאסדרהבגופיםאלה.במגזרהציבורי, מדינותיישוםAIעדייןעשוילהישעןעלכללים שבומערכותAIעשויותלהשפיעעלזכויות,על בתחומיהדיגיטל,טכנולוגיותמידעותקשורת הנגישותשלשירותיםועלהחלטותמינהליות, אוכלליםמגזרייםרחביםיותר,ולאעלהנחיה הנחיהבדברשימושמותרופיקוחמסייעת ייעודיתלAI-,דברהעלולליצורדרכיפעולה לצמצםאי-ודאותמשפטית,לחזקבקרות לא אחידותבכללהממשלה.- פנימיותולתמוךבחדשנותאחראית. 100% על פי 9 דיווחו על גוף ייעודי האחראי על תגובות האסדרה על פי 10 תגובות האימוץשלתקניםבין-לאומייםמשתקףגם בשימושב"עקרונותהOECD-לAI-מהימן"21. 67%מןהמדינותדיווחוכיקיימתבהןמסגרת אויוזמהליישוםעקרונותהOECD-במגזר הציבורי,ואילו33%דיווחוכיאיןבהןמנגנוןכזה. יישוםעקרונות נוסףעלכך,ששמדינות67%)(דיווחוכיכל הOECD- עקרונותהOECD-מוזכריםבמפורשומאומצים באסטרטגיותהלאומיותשלהן. הדברמלמדשכאשרעקרונותהOECD- 50% מאומצים,הםמשמשיםלארקכערכיםכלליים אלאגםכנקודתייחוסממשיותלהגדרתהנחיות קוויםמנחים הנוגעותלממשלולהסדרתשימושיםאחראיים 67% אסדרתייםלAI- ב במגזרהציבורי.AI- פורסמו 50% לא פורסמו דיווחו על מסגרת או יוזמה קיימת במגזר הציבורי https://oecd.ai/en/ai-principles 21 68 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 69 העקרונותוההוראותהמרכזייםהמפורטים במסגרותהאסדרהשפורסמומתמקדים על פי ברובםבשקיפותובהגדרתהאחריותיות 75%)(,באמצעיהגנהעלזכויותאדם 8 ובגישהממוקדת-אדם75%)(,ובממשל תגובות האסדרהואופןיישומה62.5%)(.השקיפות והגדרתהאחריותיותמודגשותכרכיביםחיוניים להבטחתזיהויןשלמערכותAIויכולתהערעור עלתוצאותפעולתן,באמצעותמנגנוניםשל עקיבות22,הבטחתהיכולתלהסבירהחלטות )להלן-הסברתיות(וקביעתהאחראילתוצאות. שניעקרונותשבולטיםבאותההמידה-אמצעי הגנהעלזכויותאדםוגישהממוקדת-אדם, נועדולהבטיחשמערכותAIייתנועדיפותגבוהה עקרונותמפתחבמסגרותהאסדרה התמונה נוצרה בעזרת AI לאוטונומיהאנושית,כבוד,שוויוןופרטיותויימנעו מהטיותהמתבססותעלסטראוטיפיםומאפליה. כמהמדינותמדגישותגםאתחשיבותושל ממשלאסדרתי,ובכללזהתפיסתאסדרה מבוססת-סיכון,תאימותתפעוליתותהליכים שקיפות זכויותאדםוהגנות אמצעיהגנה יעדיםהנוגעים ממשלאסדרתי התאמהלאסדרה רב-צדדייםלשםאסדרהמכלילהיותר.נוסףעל ואחריותיות ממוקדותאדם טכנייםותפעוליים לתועלתהציבורית וגישת בין-לאומית כך,50%מןהמדינותמדגישותאמצעיהגנה יישוםהאסדרה ותאימותתפעולית טכנייםותפעוליים,למטרותכגוןאבטחה, בטיחותוהבטחתאיכות,כרכיביםחיונייםלשימור מערכותAIאמינותומאובטחות.מספרקטן 75% 75% 62.5% 50% 37.5% 25% יותרשלמדינותכוללותהוראותבדברהתאמה לתקניםבין-לאומייםותאימותתפעולית 37.5%)(,לשםהבטחתהתאמתהאסדרה שלהןלתקניםגלובלייםכגוןחוקהAI-האירופי ועקרונותהOECD-.לבסוף,חלקמןהמדינות מזכירותיעדיםשלתועלתציבורית25%)(, במטרהלהשיגתועלותכגוןיעילות,שירותים משופריםוהובלהבחדשנותבאמצעותפריסת מערכות במגזרהציבורי.AI 22 עקיבות-traceability-היכולתלעקובאחר ההיסטוריה,המקוםאוהיישוםשלפריטלאורךכל מחזורהחייםשלו. 70 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 71 מסגרותהאסדרההקיימותמלמדותעלמיקודברורבשקיפות, השפעתחוקהאינטליגנציההמלאכותיתשלהאיחודהאירופי בהגדרתאחריותיותובאמצעיהגנהעלזכויותאדםומשקפות הכרהגוברתבהשלכותהאתיותשלהAI-. עםזאת,הדגשהמועטיחסיתעלהתאמהלתקניםבין-לאומיים חוקהAI-משפיערבות ועליעדיהתועלתלציבורמצביעעלכךשהאסדרהמתמקדת עלהאופןשבוממשלות בעיקרבציותובניהולסיכונים,וכייעדיםרחביםיותרכגוןשיתוף מסדירותאתהשימושבAI-, פעולהחוצהגבולותוההשפעותהחברתיותשלשימושיהAI-עשויים מבצעותרכשבתחוםזה לדרושתשומתלבנוספת. ומשתמשותבAI-בשירות הציבורי.חוקזהקובעציפיות חוקהAI-שלהאיחודהאירופי24Act)AIEU(הואמסגרת משותפותבתחומיניהול האסדרההמקיפההראשונהבתחוםהAI-,המבוססתעל הסיכונים,הציותוממשל גישהמבוססתסיכון.החוקמעריךמערכותAIלפירמת הAI-,ובכךהואממריץ הסיכוןשהןמציבותליחידים,לחברהולזכויותיסוד,תוך אתהמדינותלקבועכללים התחשבותבהקשרהשימושובמטרההמיועדת.החוק לאומייםמעשיים,הסדרי מגדירארבערמותסיכוןוקובעלכלאחתמהןחובות פיקוחוהנחיהתפעולית תואמות: רוחביתלמשרדיםולגופים הציבורייםהאחריםשיעלו • סיכוןבלתיקביל)פרקטיקותאסורות(-שימושים בקנהאחדעםהמסגרת בAI-שנאסרומשוםשישבהםאיוםברורעלהבטיחות האירופיתהמשותפת אועלזכויות)למשל,צורותמסוימותשלדירוגחברתי(. הקבועהבחוק.23 • מערכותAIבסיכוןגבוה-מותרותלשימוש,אך כפופותלדרישותמחמירותבשלפוטנציאללפגיעה בבריאות,בבטיחותאובזכויותיסוד)למשל,מערכות מסוימותהמשמשותבתשתיותקריטיותאובמערכת החינוך(. • מערכותAIבסיכוןמוגבל)חובותשקיפות(-בעיקר חובותגילוי,בייחודבתהליכיםשבהםבניאדםמקיימים אינטראקציהעםAIאוכאשרתוכןנוצראומשתנה באמצעותו)למשל,סימוןדיפ-פייק(,לצדחובותנלוות )לרבותחובותהקשורותבזכויותיוצריםהחלותעל התמונה נוצרה בעזרת AI ספקים(.בינהמלאכותיתיוצרתAI)Generative( נכללתבדרךכללבקטגוריהזו. • סיכוןמזעריאוללאסיכון-איןדרישותנוספותמכוח חוקהAI-)למשל,מסנניספאםאומשחקיוידיאו המלצות הכולליםרכיבי(.AI המדינותעשויותלשקולפרסוםקוויםמנחיםאסדרתיים ברוריםומעשייםלAI-כדילסייעביישוםאחידשל טכנולוגיותAIבכללהממשלה.חיזוקהתיאוםביןגופי פיקוחמרכזייםלביןמאסדריםמגזרייםעשוילסייע בהאחדתהציפיותומילויההנחיות.התאמתהאסדרה הלאומיתלמסגרותבין-לאומיותמבוססותעשויהגם לשפראתהתאימותהתפעוליתולצמצםאתהשונות. /https://artificialintelligenceact.eu 23 https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai 24 72 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 73 החוקכברמשפיעעלפעילותהאסדרה הלאומית.60%מןהמדינותשהשיבודיווחוכי נוסףעלחוקהAI- חוקהAI-שלהאיחודהאירופי-הזדמנויות הוחלבקביעתקוויםמנחיםאסדרתייםנוספים 60% הקשוריםלחוק,ואילו40%דיווחוכילפישעה לאגובשוקוויםמנחיםנוספים. נתוןזהמלמדשעבורממשלותרבות,הוראות החוקאינןרקבגדרדרישותעתידיותשיצטרכו יזמו קווים מנחים נוספים לעמודבהןכאשרההוראותייכנסולתוקף במלואןאלאגםזרזלהיערכותפנימיתמיידית. סביבת אסדרה שימוש בטוח תמיכה בחדשנות ואתי יותר בAI- מתואמת ואחידה וגישה למימון בין-לאומי על פי 10 תגובות חוקהAI-שלהאיחודהאירופי-אתגרים 40% בתשובהעלהשאלהבדברהאתגרים לא יזמו וההזדמנויותהמרכזייםשמציבחוקהAI- קווים מנחים נוספים האירופיבנוגעלפיתוחהAI-שלהמדינה ולמרחבהאסדרתישלה,תיארוהמשיבותבעיקר הזדמנויותהנוגעותלהאחדהוציות,העשויות להגביראתהבהירותהאסדרתית. שמירה על הלימה בין חסמי גישה לשוק ופגיעה אי-ודאות בדבר כ33%-הדגישואתההלימהלתקנים מנגנוני הפיקוח לטכנולוגיה באטרקטיביות העסקית היישום וההנחיות שלהאיחודהאירופי,אתההרמוניזציה המשתנה במהירות של המדינה המשפטית25ואתחיזוקבסיסהאסדרה המחייבכיתרונותמרכזיים.נוסףעלכך,17% הדגישואתחיזוקהשימושהבטוחוהאתיבAI-, ו17%-ציינוהזדמנויותלחדשנותולגיוסמימון בין לאומיהקשורותלעמידהבדרישות.- על פי 6 תגובות תיאום בין מחסור במומחיות ובכישורים כללי האיחוד האירופי לבין הממשל במדינה 25 אימוץחקיקהמשותפת,כמואמנותבין-לאומיות,בידי מדינותשונות. 74 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 75 סיכוניםאתייםבשימושבAI- אתגריםהועלובכלהתשובות,והםמשקפיםאת בהבעת,ההדגשהשלאתגריהיישוםבקרבכל המורכבותהצפויהשלתרגוםדרישותהאיחוד המשיבותמלמדתכייישוםהחוקצפוילהיות האירופילפרקטיקהלאומית. תובענינוכחהשינוייםהטכנולוגייםהמהירים, דרישותהתיאוםהמורכבותוהעומסהמינהלי סיכוניםאתייםבמערכותAIממשלתיותאינםמוגבליםלטעויותטכניות-הםעשוייםלהשפיעעלהשוויון סוגיותספציפיותכללואתהצורךלשמוראת שיטיליישוםהחוק. בגישהלשירותים,עלהוגנותהתהליכים,עלהגנתהפרטיותועלהלגיטימיותשלהחלטותציבוריות. מנגנוניהפיקוחמעודכניםנוכחשינויטכנולוגי מאחרשרשויותציבוריותעשויותלהשתמשבAI-בהקשריםשישלהםהשפעהרבה,אמצעיהגנהחלשים מהיר17%) אתהצורךביישובאי-(,התאמות תשומתהלבלאי-ודאותאסדרתיתולמגבלות עלוליםלהביאלתוצאותמפלות,לאובדןאמוןולחשיפהלתביעותמשפטיות.ניהולסיכוניםאלהמחייביותר ביןכלליהאיחודהאירופילביןממשללאומי כוחאדםמצביעהעלכךשסיכוניהביצועעשויים מעקרונותכלליים;הואתלויבכליםתפעולייםהמזהיםומצמצמיםהטיהלאורךמחזורהחייםשלמערכות רב-שכבתי17%) ואתאי-(,הוודאותקצרת להיותמושפעיםמהיכולתוהתזמוןלאפחות ה ,בהגדרהברורהשלחלוקתהאחריותלממשלובמנגנוניםהמאפשריםלהסביר,לבחוןולתקןהחלטות.AI- הטווחהנובעתמהצורךבהמתנהלמסמכי מאשרמהדרישותהמשפטיותעצמן. היישוםוהנחיותשעתידיםלהתפרסםאשר בקרבהמדינותהמשתתפות,דרישותפורמליות עשוייםלהשפיעעלאופןפרשנותהחוקועל לביצועביקורותהטיהלפניתחילתהשימוש החובותשיחולומכוחו17%)(. במערכותAI)להלןגם-פריסה(היונדירות.רק צוינוגםמגבלותיכולת-ו17%-ציינואתגיוסם 22%דיווחוכימפתחימערכותAIלשימוש על פי שלמשאביאנושבעליכשירותגבוההבמיוחד ציבורינדרשיםלבצעביקורותהטיהלפני 9 כצווארבקבוקמרכזי. הפריסה,ואילו דיווחוכיאיןדרישהכזו.77% תגובות נוסףעלכך,17%הזהירוכיאי-עמידהבדרישות לעומתזאת,הנחיותבתחוםהאתיקהנפוצות עלולהליצורחסמיגישהלשוקולפגועבכוח יותר.75%ציינוכיקיימיםקוויםמנחיםאו המשיכהשלהמדינהכמקוםלפעילותעסקית. אסדרהבנוגעלטיפולבסיכוניםאתייםכגון במבטכולל,הממצאיםמלמדיםשהמדינות הטיה,אפליהוהפרתהפרטיות,ואילו25% רואותבחוקהAI-האירופיהןעוגןוהןמבחן דיווחוכיהנחיותכאלהאינןקיימות. יכולת.במקומותשבהםמפותחתאסדרהנוספת, על פי נראהכיממשלותמשתמשותבחוקכדילחזק 8 אתממשלהAI-ולהבהיראתהציפיותבנוגע לAI-אחראי. תגובות הגנותאתיותלעומתביקורותהטיה מדווחים על קיום קווים מנחים 22% בנושאי הטיה, אפליה ופרטיות המלצות גישהמעשיתליישוםחוקהAI-שלהאיחודהאירופיהיאלראות מחייבים ביקורות הטיה בהיערכותליישומומאמץממשליכולל,ולאענייןמשפטיצר.חיזוק לפני ההטמעה של המערכות 75% יכולתהביצועוההטמעהבפועלותיאוםבין-משרדימוקדםעשויים לצמצםאתחוסרהעקביותביישומו,ואילועמידהמתמשכתבהנחיות האיחודהאירופיהמתפתחותעשויהלסייעבניהולאי-הוודאות וביישוםעקבייותר. 76 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 77 התשובותבנוגעלדרכיהטיפולבסיכוניםאתייםכגוןהטיהואפליההציגוארבעגישותנפוצותבמידהשווה. הצעדיםשננקטולקידוםאמוןהציבורוהשקיפותהיומוכווניםיותר 50%ציינוצעדיםהמחזקיםאתהשקיפותואתהגדרתהאחריותיות,ובכללזהדרישהלהסברתיות כלפיחוץ-אלהציבורי-ובעליאופימשתף.תקשורתשקופה על פי ולעקיבות,לצד50%שציינוכליםלניהולסיכוניםוהבטחתעמידהשוטפתבדרישותכגוןהערכות ונגישותהמידעהיוהנושאהשכיחביותר-67%ציינוזאת-ובייחוד השפעהשלמערכותAI,ביקורותתקופתיותומודליםלהערכתהבשלותשלהארגוןהממשלתילנהל הסבריםברוריםעלהשימושבAI-ופרסוםמידערלוונטי.שיתוף 9 סיכוניםאתייםבAI-באופןעקביומתמשך.50%ציינודרישות הציבורויצירתדיאלוגצוינובידי56%,לצדמנגנוניםלבקרת תגובות הנוגעותלהבטחתההוגנוּתואמצעיהגנהעלאיכותהנתונים הממשל,הציותובאימותבלתי-תלוי,כגוןביקורות,גופיפיקוח -בקרותשמטרתןלצמצםקלטיםמוטיםולחזקעקרונותשל ובדיקותהסמכהאוהתאמה56%)(.חינוךואוריינותצוינובתדירות אי-אפליה.50%הדגישומנגנוניממשלואכיפה,ובהםכללים נמוכהיותר,בידי22%בלבד,ובעיקרבאמצעותהעלאתמודעות מחייבים,הסדרינשיאהבאחריותותיאוםבין-גופי.פיתוחכישורי הציבורוהכשרתהגורמיםהנוגעיםבדבר. ביקורתשלההוןהאנושיבאמצעותהנחיהוהכשרהצוינהב33%- על פי מהתשובות,ואילוקביעהמפורשתשלבקרהאנושיתעל 6 החלטותהמתקבלותבסיועAIצוינהבידי.17% תגובות אמצעיםלניהולסיכוניםאתיים אמצעיםלקידוםאמוןהציבור 56% 67% 50% 50% שקיפות ואחריותיות ממשל ואכיפה תקשורת שקופה וגישה למידע שיתוף הציבור ודיאלוג 50% 33% 22% 56% ניהול סיכונים והבטחת הנחיה והכשרה עמידה שוטפת בדרישות 50% 17% ממשל, ציות ובקרה בלתי תלויה חינוך ואוריינות אמצעי הגנה להוגנות מנגנון פיקוח אנושי ולאיכות הנתונים מוגדר ומפורש 78 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 79 הצעדיםלהבטחתעמידהבתקניםאתייםשצוינובתשובותנוגעים נוסףעלבקרותסיכוןנקודתיות,ישממשלותהמבקשותלנטראתמידתהמוכנותשלAIהמהימןבמגזר במידהרבהלבקרותופיקוח.אמצעיהגנהמשפטייםואמצעים הציבוריבאמצעותמדדבשלות.רק25%דיווחוכינקבעמדדבשלותלAI-מהימן,ואילו75%דיווחוכי על פי להבטחתציות,לרבותבתחומיהגנתהפרטיות,האבטחהוהעמידה מדדכזהאינוקיים.הדברמלמדכיברובהמדינותהבטחתהעמידהבעקרונותהאתיקהעדייןמנוהלת בתקנים,צוינובידי57%.ניהולסיכוניםובקרותתפעוליותצוינו 8 בעיקרבאמצעותמדיניותפרטנית,הנחיותאותהליכיםברמתהפרויקט,ולאבאמצעותכלימדידהמובנה אףהםבידי57%,ובכללזהתהליכיםלזיהויולהפחתהשלסיכונים וברהשוואהשיכוללעקובאחרההתקדמות,לזהותשונותביןמשרדיםולתמוךבממשלובאחריותיות תגובות בשלבהתכנוןשלהמערכותובמהלךהשימושבהן.מנגנוניממשל עקבייםיותרלאורךזמן. ופיקוחאתיים,כגוןגופיבחינהותוכניותניטורבתחוםהאתיקה, צוינובידיאותושיעור57%)(.בנייתיכולתותהליכיעבודהשל פיתוחאחראיצוינובתדירותנמוכהיותר-14%-ובכללזה הכשרה,פעולותלהגברתהמודעותוקביעתתהליכיעבודהשנועדו לצמצםמראשאתהסיכוןלפגיעהבכלליהאתיקה. מדדבשלותלAI-מהימן 50 אמצעיםלהבטחתעמידהבתקניםאתיים 57% 57% 100 0 25% אמצעי הגנה משפטיים ניהול סיכונים מדווחים שנקבע מדד בשלות ואמצעים להבטחת ציות ובקרות תפעוליות במבטכולל,הממצאיםמלמדיםכיהצעדיםהננקטיםלהבטחתהעמידהבתקניהאתיקהאינםהולמים 57% 14% אתיעדיהעלבתחוםזה.נראהכיהמדינותמגיעותבהדרגהלהבנהמשותפתשלמהותושלAIאחראי במגזרהציבורי,ורבותמהןמדגישותשקיפותוהגדרתאחריותיותברורה,בקרותמבוססות-סיכון,אמצעים להבטחתההוגנותוממשלAIחזק. עםזאת,התמונההכוללתמצביעהעלכךשלאאחתהאתיקהמטופלתברמתהמסגרתולאכפרקטיקה עקבית,מוטמעתובת-בדיקהלאורךהפיתוחוהפריסה.במקוםשבואמצעיההגנהנותריםבעיקרברמת המדיניות,היישוםתלויבמידהרבהבבשלותהבקרותהפנימיותוביכולתלנקוטצעדיםשיאפשרולהגשים אתהמדיניות. מנגנוני ממשל ופיקוח אתיים בניית יכולות ופיתוח אחראי 80 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 81 הממצאיםמצביעיםגםעלכךשאמוןהציבורמקודםבאמצעותשילובשלשקיפותואחריותיות.מדינות סיכוניםמשפטייםוהשלכותליטיגציה נוטותלקשורלגיטימציהליכולתושלהציבורלהביןאתהשימושבAI-,בתמיכתמנגנונישיתוףואימות בלתי-תלוי. בהירותמשפטיתהיאתנאייסודלאימוץAI ההליכיםהמשפטייםשדווחעליהםבקשר בהבעת,תשומתהלבהמוגבלתיחסיתלבנייתכישורים-ובכללזהחינוךואוריינות-מלמדתכי במגזרהממשלתי,בפרטבמקוםשבומערכות לשימושממשלתיבAI-הםמעטיםבשלב האסטרטגיותלהבטחתאמוןהציבורנוטותלהישעןיותרעלתקשורתועמידהבדרישותמאשרעלטיפוח משפיעותעלזכאויות,עלאכיפהאועלהחלטות זה.רק14%מןהמדינותדיווחועלהליכים הבנהעמוקהומתמשכתלאורךזמןבתוךהממשלהוהחברה. מינהליותאחרותשישלהןהשפעהרבה משפטייםהנוגעיםלAI-,לרבותלסוגיותכגון דפוסזהמלמדעלהחשיבותבחיזוקהקשרביןהדרישותהאתיות,מנגנוניהבקרההתפעוליתהשוטפת עלהציבור.עלרשויותציבוריותלהבטיחכי אחריות,שימושיםמותרים,מגבלותוהגנות, והיכולתהפנימיתהנדרשתכדיליישםאותןבעקביותבכללגופיהממשלה. השימושבAI-מושתתעלגישהחוקיתלנתונים ואילו86%דיווחוכילאהיוהליכיםכאלה.הדבר ועלעיבודםבאופןחוקי,מגןעלזכויותיסוד מלמדשמרביתהמדינותעדייןלאהתמודדו ומאפשרהטלתאחריותכאשרתוצאותיוגורמות עםסכסוכיםמשמעותייםשנבחנובבתימשפט נזקאונתונותלערעור.מאחרשAI-במגזר וקושרוישירותלפריסהשלמערכותAIבמגזר הציבורימבוססלעיתיםקרובותעלנתוניםחוצי הממשלתית,אושסכסוכיםכאלהעדייןמתהווים מגזריםועלהסדרירכשומיקורחוץמורכבים, וטרםהתגבשולדפוסחוזר. סיכוניםמשפטייםעשוייםלהתעוררגםכאשר הטכנולוגיהפועלתכמתוכנן.גישהמשפטית אחידהמסייעתגםביישוםעקביבגופיהממשלה, באמצעותהבהרתהשימושיםהמותרים,אחריות הפיקוחוהתקניםהמאפשריםלהסבירהחלטות, לבחוןאותןולהגןעליהן. התמונה נוצרה בעזרת AI המלצות כדילתמוךבפעולהאתיתעקבית, ממשלותיכולותלחזקאתהבטחת העמידהבכלליהאתיקהבתחום הAI-מקצהלקצהבמגזרהציבורי באמצעותקביעהברורהשלבדיקות קודםהפריסהשלמערכות,ניטור מתמשךשלהעמידהבכלליהאתיקה התמונה נוצרה בעזרת AI והגדרהברורהשלהאחריות. התאמתהפרקטיקותהפנימיות למסגרותנורמטיביותותקניםמוכרים עשויהלסייעבהאחדתהיישום במשרדיםהשונים.הרחבתההכשרה וההנחיההמעשיתלמפתחים,לצוותי הרכשולמקבליההחלטותעשויה אףהיאלסייעבתרגוםהמחויבויות האתיותלתהליכיעבודהשוטפים. 82 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 83 עלאףההיקףהקטןשלההליכיםהמשפטיים הסיכוניםהמשפטייםנוסחובאופןמובהקגם בלטוגםאתגריםהנוגעיםלמבנההאסדרה הממצאיםמלמדיםגםשסביבותרגולטוריות שדווחעליהם,התשובותמצביעותעלמכלול דרךפריזמהשלזכויות.זכויותיסוד,אתיקה ולקוהרנטיותשלה.37.5%ציינופעריםבמסגרת לאאחידותעלולותלהעציםאתאי-הוודאות ברורשלאתגריםמשפטייםהמשפיעיםעלאימוץ ואי-אפליהצוינובידי50%,והדברמשקף האסדרהוהעמידהבמקבילבמספרשכבות המשפטית.כאשרכמהשכבותמשפטיותחלות הAI-בגופיהממשלה.תחומיהאתגרשצוינו חששותהנוגעיםלהגנתהפרטיות,לשמירהעל שלדרישותהאסדרה-היעדרכלליAIייעודיים במקביל,קיוםהדיניםעשוילהיותקשהיותר בתדירותהגבוההביותרנוגעיםלבסיסהמשפטי השוויון,למניעתהטיהולמניעתנזקכחובות בחלקמןההקשריםוהצורךלהתאיםאת ליישוםבכללמשרדיהממשלה,בפרטכאשר לשימושבנתוניםולאחריותלתוצאות.50%ציינו משפטיותולארקכשיקולימדיניות.שקיפות, החקיקההמגזריתלדיניםרחביםיותרולשכבות האחריותלממשלהנתונים,לפיקוחעלהמודלים אתהגנתהמידעוהשימושהחוקיבנתונים, הסברתיותופיקוחאנושיצוינובידי37.5%,תוך שונותשלדיןמחייבודין"רך")קוויםמנחים/ ולתוצאותהשימושבAI-מבוזרת.דפוסזה ובייחודאתהעמידהבדרישותדיניהמידעהאישי הדגשתהציפייהשהחלטותמונחותAI-יישארו הנחיות/תקנים(.קביעתהאסדרהוההסתגלות מלמדכיהמוכנותהמשפטיתלAI-תלויהלארק ובחוקיותהגישהאלהנתונים,השיתוףשלהם עקיבותובנותהבנה,ושקביעהאובחינהאנושית המשפטיתצוינובידי25%,ובייחודהקושילעדכן בקיומםשלכללים,אלאגםבפרשנותממשלתית והשימושהחוזר26בהם,בפרטבקרבגופים תישמרהיכןשנדרש,בייחודבהקשריםבעלי מסגרותמשפטיותבמהירותמספקתכדילעמוד ברורה,ביישוםעקביוביכולתלהתאיםאת ממשלתיים.האחריותיותוהחבותצוינואףהן השפעהרבה. בקצבהשינויהטכנולוגי,בלילהיגררלעודף המכשיריםהמשפטייםלהתפתחותןשלמערכות בידי50%,ובייחודהצורךלהבהירמיאחראי אסדרה,קביעתאסדרהלאאחידהבגופיםשונים ולשימושיםבהן.AI להחלטותהנתמכותבAI-ומינושאבאחריות אותהליכיהרמוניזציהמשפטיתאיטיים. לנזקיםאולפגיעות. במבטכולל,הממצאיםמצביעיםעלכךשהסיכון המשפטיבפריסתAIבמגזרהממשלתינובע כיוםיותרמשאלותמבניותבלתיפתורותמאשר מהיקףההליכיםהמשפטייםשהתקיימובפועל. ההדגשההחוזרתשלשימושחוקיבנתונים, הבהרתהאחריותיותוהגנהעלזכויותמלמדת אתגריםמשפטייםהמשפיעיםעלאימוץהAI-בממשלה שממשלותרבותעדייןמגדירותאתהתנאים שבהםניתןלהשתמשבAI-באופןחוקיובטוח 50% 50% 50% ואתהאופןשבונקבעתהאחריותכאשרAI משמשבתהליךקבלתההחלטות.האזכור שלנושאישקיפותופיקוחמצביעגםהואעל כךשהבקרותהתפעוליותחופפותיותרויותר להנחיותהמשפטיות,המחייבותמוסדותלהוכיח המלצות אתקיומםשלעקיבות,הסברתיותואמצעיהגנה ממוקדיאדם. ככלשהשימושבAI-מתרחב,הבהרת הגנת מידע אחריותיות זכויות יסוד, האחריותהמשפטיתלהחלטות ושימוש חוקי בנתונים וחבות משפטית אתיקה ואי-אפליה הנתמכותבAI--ובכללזההאחריות לממשלהנתוניםוהחבות-יכולה 37.5% 37.5% 25% לסייעלהבטיחכידרישותהשקיפות והפיקוחהאנושיייושמובעקביות בתהליכיהעבודהבמגזרהציבורי. חיזוקהתיאוםביןהמאסדרים למשרדיםעשוילצמצםאתהשונות ולסייעביישוםאחידיותרשלהדין. שקיפות, הסברתיות ופיקוח אנושי פערים במסגרת האסדרה ודרישות עיצוב מסגרת האסדרה ויכולת ציות מכמה שכבות אסדרתיות התאמה משפטית האחדתהשיטותשלהמדינות השונותעלפימסגרותאסדרה וחקיקהאזוריותובין-לאומיותעשויה גםלהגביראתהוודאותהמשפטית ואתהתאימותהתפעולית. 26 שימושחוזר-שימושבנתוניםקיימיםלמטרהשונהמזושעבורהנאספו,במטרהלהפיקמהםאתהערךהמרבי. 84 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 85 מסקנות בקרבהמדינותשהשתתפובביקורת,אסדרת בהבעת,יכולתהיישוםשלכלליהאסדרה השימושבAI-במגזרהממשלתימתפתחתבאופן והמורכבותהמשפטיתשלהשימושבAI- לאאחיד,ובולטבהשובושובהפערביןהסדרים עלהיבטיועולותכאתגריםרוחביים.מדינות ממשלתייםלביןהנחיותיישומיותמלאות. נוטותלתאראתחוקהAI-האירופיכעוגןשל הרמוניזציהמשפטית,אךגםצופותאתגרים מדינותרבותהקימוגופיםאחראיםומנסחות משפטייםניכריםעקבשינוייםטכנולוגיים אמצעיהגנהמשותפים,אךלאבכולןפורסמו מהירים,ממשלרב-שכבתיואי-ודאותאסדרתית קוויםמנחיםאסדרתייםומנגנוניםאחידים קצרתטווח,ככלשההנחיותממשיכותלהתפתח. להבטחתהעמידהבהם. ניהולסיכוניםאתייםנעשהלאאחתבאמצעות מסגרותהאסדרהשנקבעועוסקותלרוב קביעתעקרונות,פיקוחואמצעיהסברה בשקיפותובקביעתהאחריותלתוצאות,בהגנה ושקיפות,אךנראהשפחותמערכותציבוריות עלזכויותובבקרותמבוססות-סיכון,המשקפות נוקטותאמצעיםעקבייםובניבדיקהלהבטחת אוריינטציהמשותפתלעברAIמהימן.מסגרות העמידהבכלליהאתיקהלפניפריסתןשל אסדרהבין-לאומיות-ובהןעקרונותהOECD- מערכותAIאועלמדידתהבשלותהאתיתבכלל וחוקהAI-שלהאיחודהאירופי-משמשות המגזרהציבורי. נקודותייחוסלרבותמהמדינות,והןמסייעות בהאחדתההנחיות,גםכאשרמסגרותהאסדרה חששותמשפטיים-ובייחודבנוגעלשימוש הלאומיותשונותמבחינתשלב חוקיבנתונים,אחריותיותוזכויותיסוד-חוצים התפתחותןועומקן. אתכללהתחומיםומצביעיםעלכךשהמוכנות שלמערכתהאסדרהתלויהלארקבכללים פורמלייםאלאגםבהגדרהברורהשלהאחריות, באכיפהמתואמתובכליםמעשייםשניתןיהיה תשתיות ליישמםבעקביותבכללהגופיםככלשהשימוש ב מתרחב.AI- תשתיותהןהיסודהשקטשמאחוריכלפעילותממשלתיתמוצלחתבתחוםהAI-.הןקובעותאםיחידות מסוגלותלהתקדםמעברלכליםניסיונייםאלשימושאמין,מאובטחוניתןלהרחבה,ובהבעתמאפשרות לנקוטאמצעיהגנהעקבייםלמידערגישולשירותיםציבוריים.בפועל,החלטותבנוגעלתשתיתמשפיעותעל המערכותשניתןלספק,המהירותשבהניתןלפרוסאותןוהמידהשבהניתןלנהלאותןבביטחון.במובןזה, תשתיותאינןמתחרותבאסטרטגיה,בתקציביםאובאסדרה-הןמאפשרותאותם,והןגםעלולותלהפוך למגבלההעיקריתכאשראיןבהירותלגביקיבולתהמחשוב,הגישהלתשתיותולנתוניםאומנגנוניהפיקוח. פרקזהבוחןאםממשלותהשיקויוזמותלאומיותלפיתוחתשתיותAIואילוסוגייכולתמורחביםבמסגרתן. הואגםבוחןאםקיימתתשתיתענןלאומית,לרבותהסתמכותעלספקיצדשלישילקבלתשירותי ענןומחשוב.לבסוף,הואבוחןמהמלמדיםהדפוסיםשעוליםמןהתשובותבכלהנוגעלממשלבסביבות היברידיות27ועליכולתההשוואההבין מדינתיתשלמוכנותהתשתית.- התמונה נוצרה בעזרת AI 27 שילובשלכמהתשתיותמחשובבמקביל)למשלתשתיותמקומיות/פנימיותשלהממשלהיחדעםענןלאומי/ממשלתיוענן ציבורישלספקיםחיצוניים(,לרובבהתאםלרמתרגישותהנתוניםוצרכיהשירות. 86 ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 8787 כ82%-מןהמשיביםדיווחוכיהממשלההשיקה כאשרהמשיביםתיארואתסוגיהתשתיות יוזמותלאומיותלפיתוחתשתיותAI וכ18%-, המפותחותאוהמורחבות,תשתיותחישובכגון על פי על פי דיווחוכילאהושקויוזמותכאלה. תשתיתלמחשובעתירביצועיםומחשבי-עלהיו 11 9 עלפיהתשובותשבהןצוינההתקדמותהיישום הקטגוריההנפוצהביותר)כ78%-(.קטגוריה שלהיוזמות,בממוצעיושמוכ50%-ממיזמי זוכללהמשאבימחשובלאומייםאומחקריים תגובות תגובות פיתוחתשתיותה שהושקו.AI- לצורכיAIולפעילותמדעית.בכ22%-מן התשובותצוינופלטפורמותנתונים-סביבות נתוניםמאפשרותכגוןמוקדימרכזינתונים אזורייםלAI-28 קיבולתאחסוןואגמינתונים29,. בכ22%-מןהתשובותצוינהגםגישה בין-לאומיתאומשותפתלמשאביחישוב, סוגיתשתיות בדרךכללבאמצעותהסדריםכגוןחברות בEuroHPC-אומסלוליגישההמגדיליםאת קיבולתהחישובהלאומית.מתקניחדשנות יוזמותשלתשתיתAI ומו"פ,שהוזכרואףהםבכ22%-מהתשובות, 78% כולליםמעבדותוסביבותניסויהתומכותבחברות 50% 82% הזנקstart-up)(,בהתנסותובמחקרופיתוח יישומיים. מןהתוצאותעולהכיממשלותרבותמציינות תשתיות מחשוב מגבלותשלקיבולתחישובמתקדמתכצוואר הבקבוקהגלויביותרהמעכבפיתוחAI, ובייחודפעילויותשלמחקרואימוןמתקדם. 22% בהבעת,הדיווחהמועטוהשווהיחסית עלקיומםשלפלטפורמותנתונים,הסדרי גישהמשותפתומתקניחדשנותמצביעעל כךששכבותמאפשרותשלהאקו-סיסטם פלטפורמות נתונים מפותחות-אומתועדות-באופןעקביפחות. הדיווחעלשיעורהיישוםשלתוכניותבתחומי התשתיתמלמדכירבותמהןעדייןמצויותבשלבי 22% אספקה,וכיחלקגדולמןהיכולתהמתוכננת טרםתורגםליכולתתפעולית. גישה בין-לאומית או משותפת יש יוזמות לאומיות ממוצע יישום המיזמים למשאבי מחשוב 28 תשתיותמרכזיותמשותפותברמהאזורית)גיאוגרפית 22% אוביןמוסדית(המספקותסביבותנתוניםמאובטחות לעיבוד,אחסוןוניהולשלנתוניםלצורכיAI,ולעיתים גםמשאבימחשובוכליאנליטיקה,עבורכמהמשרדים אוגופיםבמקביל. מתקני חדשנות 29 מאגרמרכזילאחסוןנתוניםגולמייםממקורות ומחקר ופיתוח רבים)מובניםולאמובנים(בפורמטהמקורישלהם, המאפשרשמירהוגישהגמישהלצורכיעיבוד,ניתוח ויישומי.AI 88 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 89 ממצאיהביקורתמראיםגםכיפיתוחתשתיות במבטכולל,תוצאותאלהמלמדותכימודלי קשורקשרהדוקלאסטרטגייתהענן.כ64%- אספקתתשתיותמבוססי-ענןהםרכיבמרכזי הןבנוגעלתשתיתAIלאומיתוהןבנוגעלסביבותענןלאומיות,משאביהחישובשדווחוכומתו דיווחוכיקיימתתשתיתענןלאומית,ואילו בAI-במגזרהממשלתיגםבמקוםשבוקיימות באופןלאאחידוהיוקשיםלהשוואה.כאשרנמסרונתוניקיבולתלגביהתשתיתהכוללת,בחלק כ36%-דיווחוכיאינהקיימת.כלהמשיבים פלטפורמותלאומיות,וכיתשתיתענןלאומית מןהתשובותפורטונתוניםמדידיםבדברביצועיםאוהרחבה,אךבאחרותהובאותיאוריםבסדרי 100%)(דיווחוכיהםמשתמשיםבספקים היאלעיתיםרכיבאחדבלבדבתוךסביבה גודלכללייםכגון"אלפיליבותמעבד"אולאצוינוכלמדדים.בנוגעלענןלאומי,הכימותהיהפחוּת חיצונייםלצורכיענןומחשוב,דברהמחזקאת היברידיתרחבהיותר.ההסתייעותשלכלל עודיותר.כאשרצוינונתונים,הםהוצגובדרךכללבאמצעותאינדיקטוריםמצטבריםכגוןהמספר המסקנהכישירותיםחיצונייםמשלימיםתדיר המשיבותבגופיםחיצונייםעשויהלשפראת הכוללשלליבותCPUוRAM-,ותשובותרבותתיארוארכיטקטורותענןומודלישירותבלילציין אתהיכולתהלאומית. מהירותההרחבהואתהיקפה,אךהיאגם כללאתקיבולתהעיבודהזמינה. מגדילהאתחשיבותושלממשלברורבנוגע לרכש,לאבטחהולאחריותהתפעוליתבסביבות הדברמגבילאתהיכולתלהשוותביןמדינותולהעריךאםהקיבולתהזמינהתואמתאתהיעדים שלמיקורחוץובסביבותמשותפות. הלאומייםבתחוםה אומספקתאתצורכיהמגזרהציבורי.AI- התמונה נוצרה בעזרת AI על פי 11 תגובות תשתיתענןלאומית 64% 100% מסתמכים על יש תשתית ענן ספקי ענן חיצוניים לאומית 90 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 91 אבטחתמידע אבטחתמידענעשיתתנאימרכזייותרויותר לאימוץAIבאופןאחראי,יציבומהימןבמגזר הציבורי.ככלשמוסדותציבורמרחיביםיותראת השימושבAI-לצורכיסיועבקבלתהחלטות ומתןשירותים,הםמרחיביםיותרגםאתטווח הסיכוניםהדיגיטלייםלמידערגיש,לרציפות השירותולאמוןהציבור. אבטחתמידעחזקהמסייעתלהבטיחשמערכות AIיישארואמינותבתנאיאמת,לרבותלנוכח שימושלרעה,טעותאוהתערבותזדונית.היאגם מספקתאתאמצעיההגנההמאפשריםלממש יעדיםאסטרטגייםבליליצורסיכוניםלאסבירים התמונה נוצרה בעזרת AI אולערעראתהאמוןבמערכות. פרקזהבוחןכיצדממשלותפועלותלאבטחת המידעולהגנתהפרטיותבמסגרתפעולותיהן בתחוםהAI-,ומתמקדבעיקרבסיכוניםובאמצעי המלצות ההגנההננקטים.הואסוקרבקצרהאםקיימות דרישותיסודומעריךאתסיכוניאבטחתהמידע כדילסייעבתכנוןאפקטיביובפיקוחעלתשתיותAI,ממשלותיכולותלהקיםמסגרתלמיפוי המרכזייםשממשלותמייחסותלמיזמיAIואת קיבולתהחישובולחיזויהביקוש,שתספקלמקבליההחלטותתמונהעדכניתומאוחדתשל האמצעיםשנקבעולצמצומם.הפרקבוחןגם המשאביםהזמינים-בכללזהענןלאומי,מרכזינתוניםאומרכזימחשובעתירביצועים כיצדמזוהיםאירועיאבטחתמידע,כיצדמטפלים ושירותיםחוזיים-ושלהמידהשבהקיבולתזוהולמתאתסדריהעדיפויותהלאומייםואת בהםוכיצדהםמשמשיםלחיזוקהבקרות צורכיהמשרדים.מסגרתכזויכולהלקשרשימושיםבעליעדיפותגבוההלדרישותטכניות לאורךזמן. משוערות)למשלצורכיGPUאומאיצים,אחסון,קצבתעבורתרשת,רמתאבטחהויעדי זמינות(,ובכךלשפראתהמודעותלהיקףהמשאביםהטיפוסיהנדרשלפעילויותכגוןפיתוח ואימוןשלמודלים,NLP הפעלתפלטפורמותנתוניםואספקתשירותאמיןהמסתייעב.AI-, עלהממשלותלהבטיחאתקיומושלממשלברורלסביבותהיברידיותולקבועכיצדספקים חיצונייםישלימואתיכולותהענןהלאומיות,לרבותסיווגהפעילויותשייעשובענןהלאומי והפעילויותשייעשומחוץלו,הגדרתהאחריותלאבטחהולציותוניטורשוטףשלניצול התשתית,ביצועיה,העלויות,החוסןוהסיכוניםהנוגעיםלתלותבספקיםחיצונייםעקבהריכוז שלמידעויכולותרביםבידיהם. במקביל,מדינותעשויותלהפיקתועלתמאיזוןביןהשקעותממוקדותבקיבולתחישוב מתקדמתלביןשיתוףפעולהציבורי-פרטימובנה,כגוןסביבותניסוימבוקרותהמאפשרות למוסדותציבורלבחוןפתרונותAI,לרכושאותםולהרחיבאתהשימושבהםבאופןבטוח ואפקטיבי. התמונה נוצרה בעזרת AI 92 ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 9393 אמצעיהגנהבסיסייםלAI-מאובטח אשרלאירועיסייבר,חמישהמששתהמשיבים דיווחועלאפסאירועיםבשנההאחרונה,ומשיב על פי אחדדיווחעלמקרהיחידשלפגיעותמסוג 6 אמצעייסודלהגנתהסייברוהפרטיותמספקים מביןהמשיבים,רק30%דיווחוכילממשלהיש מניעתשירותבצ'אטLLMועלניסיוןלהזרקת אתתנאיהמינימוםלפיתוחולהפעלהעקביים פרוטוקוליסייברמחייביםותוכניותהכשרה פרומפט30,במערכתשלאהוטמעהבסביבת תגובות שלמיזמיAIבכללהממשלה.כאשרנהלים, לעובדיםהמעורביםבמיזמיAI.באופןדומה,רק ייצורותוקנהטרםהעלתה. הכשרהמבוססתתפקידודרישותהגנת 40%ציינושקיימתמדיניותאואסדרהייעודיות הפרטיותהרלוונטיותלAI-מוגדריםבבירור, בנושאשמירתפרטיותהנתוניםביישומי.AI יכוליםמוסדותלהחילבקרותמשותפותלאורך מחזורהחייםשלמערכותהAI-,לקבועדרישות עקביותלעובדיםולספקיםולצמצםאתהשימוש 83% 1 בפרקטיקותבלתי-פורמליות.אמצעיםבסיסיים אלהמסייעיםגםבפיקוח,משוםשבזכותםקל יותרלוודאאתקיומןשלחלוקתהאחריות, הבקרותהנדרשותוהעמידהבכללים,בייחוד דיווחו על אפס אירועי סייבר דווח מקרה שכלל פגיעות מסוג כשהתשתיותוהמערכותמפותחותאומופעלות בשנה האחרונה מניעת שירות בצ'אט LLM בשיתוףספקיםחיצוניים. וניסיון הזרקת פרומפט על פי 10 תגובות המלצות המדינותעשויותלשקולקביעתבסיסברורשלדרישותסייברמחייבותושלהכשרהמבוססת 30% 40% תפקידלעובדיםהמעורביםבמיזמיAI,בהלימהלמסגרותהעבודההקיימותבמגזרהציבורי. חיזוקהממשלעשוילסייעבקביעתתחומיהאחריותוהנחיותאחידות,ובכללזהבדיקות אבטחה,ניטורותגובהעלאירועים.הבהרתדרישותהגנתהפרטיותהרלוונטיותלAI- במסגרתהסדריהגנתהמידעהקיימיםעשויהלתמוךעודביישוםעקביוהבהרתהאחריותיות. יש פרוטוקולי סייבר מחייבים ציינו את קיומן ותוכניות הכשרה לאנשי צוות המעורבים של מדיניות או אסדרות בפרויקטי AI לפרטיות נתוני AI 30 סוגשלמתקפהשבהתוקףמחדירהוראותזדוניותלקלטשלמערכתAIכדילעקוףאתכלליהמערכתולהשתלטעל התנהגותהמודל. 94 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 95 התאמתאמצעיהגנהאכיפיםלסיכוניםבתחוםהAI- AIיכוללהרחיבאתההיקףשלשירותיםציבוריים ולקצראתמשךמתןהשירות,אךהואגםמחייב פרקטיקתאבטחהקפדניתכדילשמראתהאמון סיכוניאבטחההקשוריםלAI- במערכותואתאמינותןהתפעולית. כאשרנשאלועלסיכוניאבטחתהמידע תת-פרקזהמספקמסגרתלהבנתהאופןשבו המרכזייםשזוהובמיזמיםממשלתיים ממשלותמזהותסיכוניאבטחתמידעופרטיות בתחוםהAI-,הסיכוןשצויןבתדירות בשימושבAI-,וכיצדהןמתרגמותסיכוניםאלה הגבוההביותרהיהדליפתנתוניםוגישה לאמצעיהגנהאפקטיביים.הואמדגישאת בלתימורשיתלנתונים86%)מהמשיבים(, חשיבותהטיפולבסיכוניםלאורךמחזורהחיים שלעיתיםקרובותנקשרולחשיפתנתונים 86% המלאשלמערכותAI,אתחלוקתהתפקידים דליפת נתונים וגישה בלתי אישייםאורגישיםאושימושלרעהבנתונים והאחריותביןהגורמיםהמעורביםואתהצורך מורשית אלהלאורךשלביהאימון,העיבוד,האחסון להבטיחשתוצאותהפעולותלהפחתתהסיכונים והשימוש.חולשותהנוגעותלממשל יהיומדידות,ושהאמצעיםלהפחתתםייושמו 57% ולהבהרתהאחריותיותצוינואףהן בעקביותויהיוניתניםלביקורת.כןמוסברמדוע בתדירותגבוהה57%)(,והןהתבטאו חולשות בממשל ובאחריותיות הבקרהעלהפחתתהסיכוניםחשובהלהבטחת באי-בהירותבדברהאחריותלקבלת פיקוח,לאחריותיותושיפורמתמשךבתחוםזה החלטותבתחוםהAI-,בפיצולהאחריות 57% ככלשיכולותה מתפתחות.AI- ביןכמהגורמים,בבקרותבלתימספקות לאורךמחזורהחייםשלמערכותהAI- מתקפות סייבר ופגיעה במערכת ובפערימיומנותשלכוחהאדם.מתקפות סייברופגיעהמערכתיתרחבהיותרצוינו 57% בשיעורזהה57%)(,לרבותשיבוששירותים שקיפות והסברתיות וגניבתנתונים.פערישקיפותוהסברתיות 57%)(הודגשוככאלההמגביליםעקיבות והבטחה.סיכוניםנוספיםכללואיומיםעל 43% שלמותהנתוניםכגוןמניפולציהעלנתונים תקיפות המסכנות את שלמות המידע: מניפולציה בנתונים ושיבוש פלט ושיבושפלטים43%)(,וכןסיכוניםהנוגעים לסביבותענןולסביבותהיברידיות29%)(, 29% לרבותתצורהשגויהואי-בהירותבנוגע לחלוקתהאחריותביןהגוףהממשלתיובין פגיעויות בענן ובסביבות היברידיות על פי ספקיםחיצוניים. 7 תגובות 96 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 97 מןהתשובותעולהכיממשלותתופסותאת אשרלצמצוםהסיכונים,בתשובותהודגשו אבטחתהAI-כאתגרבקרהמערכתיולא בראשובראשונההנדסתאבטחהובקרות כסוגיהטכניתנקודתית.מרכזיותםשלסיכוני טכניות57%)(,לרבותסביבות"ארגזחול" דרכיםלצמצוםסיכוניאבטחההקשוריםלAI- חשיפתנתונים,לצדההתייחסויותהחוזרות 31(sandbox),הפרדתרשתות,הצפנה,בקרת לחולשותבממשלובאחריותיות,מלמדתכי גישה,ניטורהפעילותונקיטתאמצעיתגובה החששותלפגיעהבסודיותקשוריםקשרהדוק לאירועים.בקבוצהקטנהיותרהודגשואמצעים לאופןשבומנוהלותחלוקתהאחריות,הרשאות להבטחתהשקיפותולהבהרתהאחריותיות הגישהוהבקרותלאורךמחזורהחייםשל 43%)(,לרבותעקיבות,חובותגילוימקוםשהן מערכותהAI-. רלוונטיות,הקצאהברורהשלאחריות,מדיניות פנימיתוהערכותתקופתיותשלסיכוןאושל הדגשעלמתקפותסייברופגיעהמערכתית השפעה.פחותתשובותהתמקדובאמצעיהגנת מלמדכיסיכוניהAI-נתפסיםבמידהרבה המידעוהפרטיות29%)(,כגוןמזעורהשימוש כהרחבהשלתרחישיאיוםמוכריםמתחום בנתוניםאישיים,הגדרתמטרותהשימושבהם, טכנולוגיותהמידעוהתקשורתאלסביבות קביעתכלליםלשמירתהמידעונקיטתטכניקות חדשות,לעיתיםבתוספתמורכבותהנובעת המחזקותאתהפרטיות.גישותנוספותשצוינו מרכיביםחיצוניים,ממחזוריעדכוןופיתוח בשכיחותזהה29%)(כללוניהולסיכונים מהיריםומשילוברחביותרשלהAI-באספקת לאורךמחזורהחייםשלהמערכותובקרה שירותים.חששותהנוגעיםלשקיפות,לעקיבות תפעולית,פיקוחאנושימשמעותילמניעת 57% 43% ולהסברתיותמוגבלותמשקפיםתפיסהשלפיה הסתמכותיתרעלתוצריהבינההמלאכותית היכולתלספקביטחוןבאמינותהמערכתתלויה ובנייתיכולתארגוניתבאמצעותהכשרהויצירת ביכולתלהביןולשחזרכיצדהופקותוצריהAI-, מומחיותפנימית. בייחודכאשרמתרחשותטעויות,אנומליותאו הנדסתאבטחה שקיפותואחריותיות תקריות. ובקרותטכניות ההתייחסויותלאיומישלמותולנקודותתורפה בסביבותענןובסביבותהיברידיותמלמדות עודעלמודעותלכךשמניפולציות,תצורהשגויה ואי-בהירותשלחלוקתהאחריותעלולותלפגוע הןבביצועימודלהAI-והןבאמינותהתפעולית שלהמערכות. על פי 29% 29% 29% 29% 7 תגובות ניהולסיכוניםובקרה פיקוחאנושיושימוש הגנתנתוניםוהגנת יכולתארגונית תפעוליתשוטפת אחראי הפרטיות ארגזחול""-סביבתניסוימבודדתומבוקרתהמאפשרתלבדוק,להפעילולהעריךפתרונותבמערכותAIבלילהשפיעעל 31 מערכותהייצורותוךניהולסיכונים. 98 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 99 דפוסיהפחתתהסיכוניםמצביעיםעלכך תת-פרקזהמצביעעלכךשממשלותרואות בשלות שהמשיביםמבחיניםביןבקרותהמצמצמות באבטחתAIאתגרמשולבשלטכנולוגיה אתהסיכוניםהטכנייםהמיידייםלביןאמצעים וממשל,שישלנהללאורךמחזורהחייםהמלא ההופכיםאתהשימושבAI-לברממשללאורך שלמערכותAI.הסיכוניםהמתואריםמשתרעים דיגיטלית זמן.הדגשהגדוליותרעלאמצעיהגנהטכניים מחשיפתנתוניםופגיעהבשירותועדלאיומים מעידעלמתןעדיפותלהקטנתנקודותהחשיפה עלשלמותהנתוניםולחולשותבסביבותענן לתקיפה,להגבלתפעילותמסוכנתולחיזוק ובסביבותהיברידיות,לצדחששותחוזריםבדבר יכולותהזיהוישלאירועיאבטחהופעילותחריגה אי-הגדרהברורהשלהאחריותיותועקיבות AIבממשלהפועלעלבסיסנתונים.כאשרמשרדיםאינםיכוליםלאתרנתונים,לגשתאליהם,לבטוחבהם והתגובהעליהם. מוגבלת.שיטותהפחתתהסיכוניםמשקפות ולעשותבהםשימושחוזרכדיןמעברלגבולותהארגוניים,הAI-מוגבללפרויקטיםניסיונייםמצומצמים, מודלרב-שכבתיהמשלבביןבקרותטכניות בהבעת,המיקודהחוזרונשנהבהגדרת מפיקתוצאותבלתיאחידותאויוצרסיכוןמשפטיוסיכוניאבטחהשניתןהיהלמנוע.יישומיAIאמינים-ואף וניטורתפעולילביןאמצעיםארגונייםכגוןחלוקת האחריותיות,ובהבטחתהעקיבותוהשקיפות הפקתתובנותבסיסיותהנובעותמנתונים-תלוייםגםבכךשהנתוניםיהיומקוטלגים,מתוקנניםומתוחזקים אחריותברורה,אפשרותלביקורתוהערכות משקףהכרהבכךשהפיקוחתלויביכולתלהציג ברמתאיכותמספקת,כךשיהיהאפשרלאתרמערכינתוניםבמערכותשונותובגופיםשונים,לקשרביניהם מבוססותסיכון.בסךהכול,התשובותמלמדות כיצדמערכותפועלות,מיאחראילהןוכיצדניתן ולפרשםבעקביות.בפרקזהמוערכתהבשלותהדיגיטליתבעיקרעלסמךבשלותהנתונים:באיזומידה עלאבטחהחזקהיותרבמקוםשבואמצעיהגנה לבחוןהחלטותכאשרתוצאותנתונותבמחלוקת ממשלותמנהלותנתונים,משתפותאותםועושותבהםשימושחוזרכנכסמשותףלמשרדים,באמצעות טכנייםהנתמכיםבהסדריממשלברוריםהופכים אוכאשרמתרחשותתקריות.ההתייחסויות הכוונהמשותפת,כלליםעקבייםופלטפורמותהמאפשרותגישהמאובטחתושימושמהימן,הנתמכים אתהשימושבAI-לברניהולובקרהעקביים לאמצעיםמוכווני-פרטיותולניהולהסיכונילאורך בהבטחתאיכותשלהנתוניםלאורךזמן.חיזוקיסודותאלהגםמשפראתהשירותהציבוריעודלפניהכנסת בכללהממשלה. מחזורהחייםשלמערכותמצביעותעלמעבר AI,משוםשהואמאפשריותרפעילותמבוססתנתונים,למידהמהירהיותרמןהנתוניםוהעברתנתונים לעברגישותמונעותהמשלבותאמצעיהגנה עקביתיותרביןגופיהממשלה. כברבשלביהתכנון,הרכשוההפעלה,ואינן פרקזהבוחןכיצדממשלותמחזקותאתיסודותהנתוניםהתומכיםבבשלותדיגיטלית,תוךהתמקדות מסתמכותרקעלבקרותאבטחהתגובתיות. בקיומןובכיוונןשלאסטרטגיותנתוניםלאומיות,בקביעתםוביישומםשלהסדרישיתוףנתוניםבין-משרדיים הכללתהפיקוחהאנושיובנייתהיכולתמלמדות ובחסמיםהמגביליםחילופינתוניםאפקטיביים.כדילהעריךממצאיםאלה,הואמפנהלהערכתODM)( עודשאפקטיביותהבקרהמושפעתגםמשגרות MaturityDataOpenלשנת2025כמדדחיצוני-ובפרטלפערהעלוללהיווצרביןהיקףהנתונים ומיומנויותארגוניות,ובכללזההאופןשבועובדים המתפרסםוביןהיקףהשימושוההשפעההמוכחיםהנובעיםמהם.הפרקסוקרגםיוזמותלאיגוםנתונים מאמתיםאתנכונותםשלפלטים,אוכפיםנהלים באמצעותאגמינתוניםכלל-ממשלתיים,לרבותהתועלותהצפויותואתגריהיישוםהעלוליםלהשפיעעל ומתפעליםבקרותלאורךמחזורהחיים להשתמששימושחוזרבר-קיימהבנתוניםולפתחמערכות שיוכלולשמשיותרמגוףאחד.AI שלהמערכת. התמונה נוצרה בעזרת AI המלצות כדילחזקאתההגנהמפניסיכוניאבטחתAI,מדינותעשויותלשקולאימוץגישתהגנה לכלאורךמחזורהחייםשלהמערכותהמשלבתבקרותטכניותעםממשלברורוהגדרת אחריותיותברורה.קביעתדרישותבסיסלתכנוןמערכותמאובטחות,לבדיקות,לניטור ולתגובהעלאירועיםיכולהלסייעבצמצוםהסיכוניםלדליפתנתוניםולפגיעהמערכתית ואיומיהשלמות,לרבותבסביבותענןובסביבותהיברידיות. במקביל,חיזוקהעקיבותוהתיעוד,ובכללזהנתיביביקורתוזכויותהחלטהמוגדרות,עשוי לשפראתהיכולתלחקורתוצאות,להפיקלקחיםמתקריותולאכוףאתחלוקתהאחריות ביןמשרדיםלספקיםחיצוניים.בנייתיכולתממוקדתוהנחיהמעשיתשלצוותיםתפעוליים עשויותאףהןלתמוךביישוםעקביובפיקוחאנושימשמעותיבשימושהשוטף. 100 ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 101101 אסטרטגייתנתוניםויסודותלשיתוףנתונים במעניהמשיביםשתיארובפירוטאתסדר שימושחוזר,אמיןובהיקףרחב,ובכללזה העדיפויותהאסטרטגיבלטופעולותהמאפשרות תאימותתפעולית32(interoperability), שימושאפקטיביבנתונים.75%ציינופרסום תקנוןושיפורשלאיכותהנתונים.נוסףעלכך, אסטרטגייתנתוניםלאומיתומסגרתפעולה אשרלקיומהשלאסטרטגייתנתוניםממשלתית, נתוניםפתוחיםושקיפות,לרבותמנגנונים 75%עסקובממשלנתוניםוליצירתיכולת ישימהלשיתוףנתוניםהןכליליבהלהפיכת 50%דיווחוכיקיימתאסטרטגיהפורמלית. לפרסוםמערכינתוניםולשיפורהגישהלנתונים מוסדיתליישומו,לרבותמסגרותמשפטיות, נתוניםממאגריםמוסדייםנפרדיםלמשאבבר המשיביםהאחריםתיארוהסדריםמבוזריםאו והשימושהחוזרבהם.אותושיעורהדגיש הסדריתיאוםובנייתיכולתבתוךהממשלה. שימושחוזרבכללהממשלה.הןקובעותכיוון המצוייםבהתהוות,כגוןאסטרטגיותבהובלת פיתוחמערכתאקולוגיתשלנתוניםושימוש לשםהשוואה,50%בלבדציינובמפורשיעדים משותףלאופןשבוישלסווגנתונים,לתקננם, משרדים,הסתמכותעליוזמותמפוצלותבין מוכוון-חדשנותבהם,ובכללזהשיתוףפעולה הקשוריםלשיפורביצועיהממשלהבאמצעות להגןעליהםולהשתמשבהםשימושחוזר, משרדיםשכוללותיעדיאיכות,בשלותוזמינות, ביןגופיםשוניםלשםעידודמתןשירותיםחדשים שימושבנתוניםולמודרניזציהשלהשירות ומבהירותכיצדמצופהממשרדיםלהחליףמידע אועלהסדרהחלקיתבדרכיםאחרות)למשל והפקתתועלתכלכלית.מןהתשובותעולה הציבורי,ובכללזהשימושבנתוניםלשיפור תוךעמידהבחובותמשפטיות,דרישותהגנת דרישותמשפטיותלפרסוםנתוניםפתוחים גםכי75%הציבובעדיפותגבוההאתהטיוב שירותיםולשיפורקבלתהחלטות. הפרטיותודרישותאבטחה.מאחרששיתוף ובפורמטקריא-מכונהאואסטרטגיותעצמאיות וההאחדהשלבסיסיהנתוניםכדילאפשר נתוניםבין-משרדיכרוךלעיתיםקרובותבקיומן לתחומינתוניםמסוימים(. שלמערכותמרובות,בסמכויותמתחרות ובמערכינתוניםרגישים,כליםאלהמשמשים גםמנגנוניתיאום-המגדיריםתפקידים,זכויות החלטהותנאיםתפעולייםההופכיםשימוש חוזרלאפשרי. יעדיםמרכזייםבאסטרטגיותנתוניםממשלתיות 75 75% על פי על פי 10 8 פרסוםנתוניםפתוחיםושקיפות תגובות תגובות 75 75% מערכתאקולוגיתשלנתונים, חדשנותויצירתערךכלכלי 75 75% תשתיותנתוניםמהימנות לשימושחוזרבהיקףרחב 75 75% 50% ממשלנתוניםוהעצמהמוסדית 50 50% דיווחועלקיומהשלאסטרטגיית שיפורביצועיהממשלה נתוניםפורמלית ומודרניזצייתהשירותים באמצעותנתונים 32 היכולתשלמערכות)אורכיבים(להחליףמידעולהשתמשבמידעשהוחלף. 102 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 103 נראהכירבותמןהאסטרטגיותמתמקדות במתודולוגיותטכניותמשותפותשיאפשרו תחילהביצירתהתנאיםלשימושבר-קיימה העברתנתוניםממערכתלמערכתביןמשרדים. עקרונותמדיניותלשיתוףנתונים בנתונים-שקיפות,צמיחתמערכתאקולוגית, השימושהחוזרבנתונים,פתיחותואוריינטציה תאימותתפעוליתויכולתמוסדית-ולאביצירת להפקתתועלתלציבורצוינובידי36%,והדבר 36% כליםמעשייםשבהםייעשהשימושבנתונים. מצביעעלציפייהשהשיתוףיפחיתכפילויות סדרעדיפותזהמשקףגישהשלפיהממשלות ויתמוךבשימושחוזררחביותרובהפקת 45% מחזקותשכבותיסודבטרםירחיבויישומים תועלתציבורית.אותושיעור36%)(צייןאמצעי מתקדמים.בהבעת,הדגשהפחוּתעלביצועים אבטחהוסודיות,תוךהתמקדותבהגנהעל ועלמודרניזציהשלשירותיםעשוילהעידעל נתוניםבמהלךההעברהובהחלתבקרותגישה התקדמותאיטיתיותרבפיתוחיכולותלמדידת מתאימות.36%הדגישושיתוףחוקיומידתי, תוצאות,באינטגרציההתפעוליתובתכנוןמחדש תוךהבהרהמתישיתוףמותרוכיצדמוחלות שלתהליכימתןהשירותים-דברהעלוללצמצם מגבלותהנוגעותלפרטיותולמטרתהשימוש אתהתועלתהמוחשיתשיפיקהציבורמרפורמות בנתונים.עקרונותשלממשלועקיבותצוינו בתחוםהנתונים. בתשובותמעטותיותר27%)(,והםנוגעים להסדריפיקוחוליכולתלתעדולבקראת כלהמשיבים100%)(דיווחועלקיומהשל שיתוףהנתונים. מדיניותפורמליתהקובעתאתהתנאיםלשיתוף 36% שימושחוזר,פתיחות נתוניםביןמשרדים.הדברמצביעעלכך ואוריינטציהלהפקת שממשלותמכירותבדרךכללבשיתוףנתונים תאימותתפעוליתוערוצי תועלתציבורית רוחביכפעולההכרחיתוקבעוכללייסודבנושא החלפתנתונים מתןהרשאות,דרישותטיפולוערוציהעברת הנתונים.עםזאת,עצםקיומהשלמדיניותאין פירושושיתוףאפקטיביבפועל:היישוםתלוי בקיומםשלמערכותבעלותתאימותתפעולית, שלתקניםמשותפים,שלתהליכיאישורישימים ושלממשלואכיפהברורים.בהקשרשלAI, היעדרהיכולתהתפעוליתליישוםהפעולות 27% הנדרשותעלפיהמדיניותעלוללגרוםלעיכוב הסדרתהגישהלנתוניםאיכותיים,לשימושחוזר אמצעיםלאבטחה 36% לאאחידבנתוניםולסיכוןגבוהיותרבהפעלת ולשמירהעלהסודיות מערכותבין משרדיות.- העקרונותשלמדיניותשיתוףהנתוניםשעליהם דווחנוגעיםלתחומיםטכנייםומשפטייםולנושא הבהרתהאחריותיות.התאימותהתפעולית על פי וערוצישיתוףנתוניםמוסדריםהיוהעקרונות 10 שצוינובתדירותהגבוההביותר45%)(,והדבר משקףאתהחשיבותהמיוחסתלשימוש תגובות ממשלועקיבות שיתוףחוקיומידתי 104 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 105 התמונההעולהמןהתשובותמלמדתשממשלות רבותרואותבשיתוףהנתוניםבראשובראשונה מהמונעממשרדיממשלה אתגרבתחומיהתפעולוהציות-שילובשל העמדתהאמצעיםשיאפשרואתשיתוףהנתונים לשתףמידע? בתאימותתפעוליתעםאמצעיהגנהשיבטיחואת 63% 75% חוקיותהעברתהנתוניםואתאבטחתם.הדגש מהתשובותלשאלהמהמונעממשרדים המועטיחסיתעלממשלועלעקיבותמצביע לשתףנתוניםעלהכיהחסמיםהשכיחים עלכךשמנגנוניםהנוגעיםלהבטחתהנשיאה ביותרנוגעיםלמגבלותרגולטוריות באחריות)כגוןרישום,אפשרותלביקורת,ניהול וממשליות,שעליהןדיווחובידי75%.אלה איכותותפקידיפיקוחברורים(עשוייםלשמש כללומגבלותשמקורןבפרטיות,אי-התאמה פחותכעקרונותתכנוןמפורשים.עקיבותחלשה שלההנחיותהמשפטיותביןהמשרדים, עלולהלהגבילאתהיכולתלהוכיחשימושחוקי, תהליכיאישורממושכים,סמכויותאכיפה לאבחןכשליםולאכוףאתחלוקתהאחריותבין חלשותוהגדרהלאברורהשלאחריות פעריםבתאימות מגבלותאסדרתיות משרדיםוביןספקים. הפיקוח.גםהיעדרתאימותתפעולית התפעוליתובמוכנות וממשליות ומוכנותהנתוניםהיובולטיםודווחובידי הנתונים 63%,ובכללזהסביבותמוּרָשוֹתlegacy(( הקיימותבמערכותהשונות,טכנולוגיות בלתיתואמותבמשרדיםשונים,אינטגרציה מוגבלתעםפלטפורמותמרכזיותוהיעדר אחידותמספקת.חסמייכולת,עלותועומס תפעולידווחובידי25%,ובכללזהתקציבים וכוחאדםמוגבלים,מחסורבמומחיותטכנית על פי ומגבלותתפעוליותבמצביםשבהםשיתוף 8 אי-רצוןשלגופים חסמיקיבולת, מגדילאתהעומסעלהמערכתאומחייב לשתףנתוניםהקשור עלותועומסתפעולי צריכתמשאביםשהמשרדיםאינםיכולים תגובות לתמריצישליטה לעמודבה.אי-רצוןשלמוסדותלשתף נתוניםעקבתמריצישליטהדווחאףהוא בידי.25% התמונה נוצרה בעזרת AI 25% 25% חסמיםאלהמצביעיםעלכךששיפורשיתוףהנתוניםמחייבבדרךכללפעולהמתואמתבתחומיהממשל, התכנוןהמשפטיוהתִקנוּןהטכני,ולארקתוספתמימון.גםכאשרהםמוזכריםבתדירותנמוכהיותר, אי-רצוןלשתףנתוניםוהטלתעומסתפעוליהםחשובים,משוםשהםמשפיעיםעלההתנהגותועלולים לחתורתחתהנהגתשימושחוזרכלל-ממשלתיבנתוניםאםהתמריצים,התמיכהומנגנוניהנשיאה באחריותאינםמתואמים. 106 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 107 הערכתהבשלותבתחוםהנתוניםהפתוחיםלשנת2025 נושאשחוזרועולהלאורךתת-הפרקהואהפער העלוללהיווצרביןהיעדיםהאסטרטגייםלבין היישום.כאשרההכוונההלאומיתאינהמלאה, המשרדיםעשוייםלפתחכלליםותהליכיעבודה ניתןלהעריךאתהבשלותהדיגיטליתגםבאמצעותמדדיייחוס שוניםשיפגעובאחידות,יאטואתהתקנוןויגבילו חיצונייםהמשקפיםאתמידתהעקביותשבהממשלותמתרגמותאת אתהיקףהשימושהחוזרבנתונים;גםמסגרות יעדיהמדיניותלנתוניםשמישיםומהימניםבפועל.הערכתבשלות הסדרהפורמליותחזקותעלולותלהיוותרבגדר הנתוניםהפתוחים)להלןגם-33(ODMלשנת2025,שפורסמה אותמתהללאיישוםאפקטיביאםהאחריותיות, בפורטןהנתוניםהרשמישלהאיחודהאירופי34,מספקתקנה התמריציםומידתהמוכנותהטכנית מידהרלוונטי,משוםשהיאבוחנתכיצדמדינותאירופהמנגישות אינםאחידים. אתהמידעשבידיהמגזרהציבוריומעודדותשימושחוזרבועל פיארבעהממדים-המדיניות,פורטןהנתוניםהממשלתי,איכות תובנהרוחביתנוספתהיאשברבותמהמדינות הנתוניםוההשפעה-ההולמיםאתהיכולותהארגוניותוהתפעוליות ניתןדגשעלתשתיותשיאפשרושימושבAI- התומכותבשימושחוזרבנתוניםביןמשרדים.35 ועלציותלכלליםבנושא,אךלאתמידמוקמים מנגנוניממשלשיאפשרואתהשיתוף,את בחלוקתהקבוצותשל2025ODM,המדינותהמיוצגותבקבוצת הביקורתעליוואתאכיפתהכללים,בייחוד ביקורתזומשתרעותעלפנימנעדרחבשלבשלותדיגיטלית באמצעותמנגנוניעקיבותוחלוקתאחריות והתקדמותבתהליךההתפתחותוההבשלה.חלקמהן-אסטוניה, ברורהביןהמוסדותהציבורייםוביןהספקים. צרפת,איטליה,ליטא,פוליןוסלובקיה-מציגותפרקטיקות מתקדמותיותרוביצועיםעקביים.לטביהמציגההתקדמותיציבה כשמדוברבAI-ובשירותיםהמבוססיםעל ודינמית,ואילורומניהושווייץמציגותקצבהתפתחותמגובשעם נתונים,פעריםאלהעלוליםלהתבטאבגישה מקוםלשיפורנוסף.אלבניהוצפוןמקדוניהמצויותבתהליךשל לא-אחידהלנתוניםאיכותיים,בסיכוןגבוהיותר חיזוקושיפורהמערכותשלהן,ונוקטותצעדיםמשמעותייםלקראת לתהליכיםבין-משרדייםובחשיפהמוגברת ביסוסיכולותותהליכיםליבתיים. למחלוקותבתחומיהמשפטי,הפרטיותואבטחת המידע,כאשרהתפקידיםוהבקרותאינם מאחרשהתפלגותזומכסהאתמלואטווחהבשלות,קבוצת פועליםבמלואם. המדינותהמשתתפותבביקורתמספקותמבחרגישותהיכוללסייע בלמידתעמיתיםבתוךהקבוצה. התמונה נוצרה בעזרת AI המלצות כדילהביאלמימושהיעדיםבתחוםשיתוףהנתוניםממשלותעשויותלשקולאתהאפשרות לאחדאתהכלליםהננקטיםבגופיםשוניםלאסטרטגייתנתוניםמשותפתאולמפתדרכים שמגדירהכיצדרפורמותבסיסיתורגמוליעדישירותמדידיםולמדדיביצועברורים.חיזוק הממשלעשוילסייעבאמצעותהבהרתזכויותההחלטה,האחריותלאיכותהנתוניםולשימוש החוזר,והסדרתנתיביאכיפהאונתיביטיפולוהסלמההנדרשיםכאשרחובותהשיתוףאינן מקוימות.במקביל,השקעהבקביעתתקניםלתאימותתפעולית,בתהליכיעבודהמתמשכים 33 הערכתODM-MaturityDataOpen-היאתרגילשנתישנועדלמדידתהתקדמותןשלמדינותאירופהבקידוםובהנגשה שלהבטחתאיכותהנתוניםובתהליכיאישוריעיליםיותרעשויהלצמצםאתהחסמים שלמידעמןהמגזרהציבוריובשימושהחוזרבו. המערכתיים,ושיפורהעקיבותוהאפשרותלביקורתעשוילתמוךבשיתוףנתוניםחוקי,לבנות https://data.europa.eu/en/open-data-maturity/2025#open-data-in-europe-202 אמוןבמערכותולהפחיתאתהסיכוניםככלשיתרחבושירותיהAI-המבוססיםעלשיתוף 34 הPortal-DataEuropeanהואיוזמהשלהנציבותהאירופיתוהואהפורטןהרשמישלנתוניםאירופיים. נתוניםביןמשרדים. https://data.europa.eu/en 35 ישראלאינהנכללתבהערכת2025ODM לפיכך,השוואתהייחוסמשקפתרקאתהמשתתפיםהאירופיים.; 108 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 109 תוצאות2025ODMמלמדותכיבממוצע,המדיניותוהפורטניםהםהממדיםהחזקיםביותר,ואילו אגםנתונים ההשפעההיאהממדהבשלפחות-גםבקרבמדינותבעלותביצועיםגבוהיםיחסית-וכיישפערמתמשך ביןהיקףהפרסוםשלנתוניםפתוחיםלביןהוכחתשימושחוזרבהםותוצאותבעולםהאמיתי.ההערכה מתארתזאתבמפורשכ"מציאותדו-מהירותית"בכלהנוגעלהשפעה-חלקמהמדינותמצליחותיחסית אגםנתוניםכלל-ממשלתינועדבדרךכלללרכזמערכינתוניםממשרדיםשוניםבסביבהמשותפת לקדםמסגרותמדיניותופרסוםנתוניםאךהיכולתלהציגבאופןשיטתישימושחוזרותוצאותבפועל התומכתבניתוחהנתונים,בשימושחוזרמאובטחבהםובהפעלתיישומיםמתקדמיםהמתבססיםעליהם, מתקדמתבקצבאיטייותר-ובכךמצביעהעלהזדמנותלביקורתמשותפתבנושאימדידהשלההשפעה לרבותAI.בשונהמחילופימידענקודתיים,הפעלתאגםנתוניםיכולהלאפשראיתורושילובמהיריםיותר בפועל,האחריותיותוהאופןשבוממשלותמוכיחותתועלתמוחשית,ולארקקובעותכללים שלמערכינתונים,אךהיאגםכרוכהבריכוזשלהאחריותלבקרתהגישהלנתונים,לניהולהמשאבים ויוצרותפלטפורמות. ולעיבודחוקישלהנתונים.לכן,יישוםמוצלחתלוילארקבבחירותהתשתיתוהארכיטקטורה,אלאגם בממשלברור,באמצעיהגנהעלהפרטיותובמודליהפעלהשהמשרדיםיכוליםלאמץבעקביות.תת-פרקזה בוחןכיצדממשלותניגשותליוזמותאלה,ומההןמצפותלהפיקמהןאולנהלבמסגרתן. בתשובהעלהשאלהאםקיימותיוזמותלהקמת אגםנתוניםממשלתי,60%דיווחועליוזמות כאלה.יתרהמשתתפיםלאדיווחועליוזמה פעילה,ומכאןשאיגוםהנתוניםעדייןמתפתח מדיניות באופןלאאחידבקרבהממשלות,וייתכןשהוא מקודםבדרכיםאחרות,כגוןהסדריתאימות תפעוליתמקומיים,פלטפורמותמגזריותאו 100 מודרניזציההדרגתיתשלסביבותנתוניםקיימות, מדיניותופורטניםהםהממדים ולאבאמצעותאגםמשותףיחיד.הבדלים החזקיםביותר במוכנותהגופים,ביכולתובסובלנותלריכוזיות הםשקובעיםככלהנראהאםממשלותבוחרות ההשפעההיאהממד להקיםולהפעילאגםמשותףאופועלותבשיטה הפחותבשל מבוזרתיותר. הדברמשקףפערמתמשךבין פרסוםנתוניםלביןהוכחת 50 שימושחוזרותוצאותבעולם השפעה האמיתי פורטן 0 60% לבסוף,ההערכהמצביעהעלכךשהבשלותיכולהלהשתפרבמהירותכאשרהרפורמותממוקדות:אלבניה צוינהכמדינהשהשתפרהבמידהניכרת,בעיקרהודותלשדרוגיפורטןואיכותהנתונים,דברהמרמזכי על פי דיווחועליוזמותלהקמתאגם מדינותבעלותבשלותנמוכהיותרעשויותלהאיץאתהתקדמותןאםיחזקויחדאתהממשל,תפקודהפורטן 10 נתוניםממשלתי ותהליכיהבטחתאיכותמובנים.ממצאזהמחזקאתהתפיסהכיבשלותדיגיטליתאינהרקפרישלמאמץ מתמשךבתחוםהתשתית,אלאיכולהלהשתנותבאופןמהותיכאשרתהליכיהעבודהמובהריםוהיישום תגובות מנוהלומתוחזקלאורךזמןולאכפעולהחד פעמישלפרסוםנתונים.- 110 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 111 אשרלתועלותהצפויותולאתגרים,התועלת האתגריםשצוינונגעולארבעהתחומים.חסמי שצוינהבתדירותהגבוההביותר,בידי אימוץובשלותנתוניםצוינובידי40%,ובכלל יתרונותאגםהנתונים 60%מהמשיבים,נוגעתלחיזוקהממשל זההתנגדותלשינויארגוני,פתיחהלאאחידה 60% מבוסס-הנתונים,ובכללזהביצועניתוחים שלנתוניםבתחומיםשונים,מיעוטהשימוש טוביםיותרוקבלתהחלטותמשופרתכתוצאה החוזרבנתוניםובשלותנמוכהבתחוםהנתונים מאיגוםנתונים,הפקתתועלתנוספתמשילוב הפתוחים,המפחיתהאתהיקףהשימושבפועל חיזוקממשל מערכינתוניםוהקלתאיתורםוהשימושהחוזר בנתוניםואתהתועלתשאפשרלהפיקמהם. מבוססנתונים בהםבכללהממשלה.תועלותהקשורות אתגרימוכנותבתחוםהממשלוהמדיניות לאספקתשירותיםולתועלותאחרותלאזרחים המשפטיתצוינואףהםבידי40%,לרבות צוינובידי40%מהמשיבים,ובכללזהשירותים אי-בהירותבדברהבעלותוהאחריותעל 40% 40% מהיריםואוטומטייםיותר,צמצוםהבירוקרטיה הנתונים,האחריותלעיבודםוהיעדרמסגרותאו ושיפורההיערכותלמשברים.אותושיעור קיומןשלמסגרותלאברורותלשיתוףנתונים, צייןתועלותשלפתיחותושקיפות,לרבות להגנהעלהפרטיותולעיבודחוקישלהנתונים. שיפורהשירות פתיחותושקיפות אחריותיותמוגברת,קידוםהעמדתנתונים מגבלותיכולתומשאביםדווחובידי40%,והן והתועלתלאזרחים פתוחיםושימושחוזרבידיגורמיםחיצונייםכגון משקפותאתהמורכבותהטכניתשליצירתאגם עסקים.שיעורקטןיותר,20%,הדגישותועלות נתוניםוהפעלתו,אתעלויותהתשתית,אתצורכי 20% הנוגעותלאיכותהנתונים,ובכללזהבקרות הכשרתהעובדים,ובכמהמקריםגםיכולתביצוע נוספותוניהולמשופרלשםהגברתמהימנותם ארגוניתמופחתתהקשורהלאיחודתקציבים שלנתוניםמשותפים. בתוךהארגוןאובתוךהמערכתהממשלתית. שיפוראיכותהנתונים סיכוניסייברצוינובידי20%,תוךהדגשת החשיפההמוגברתוהצורךלאבטחסביבה מורכבתורב מוסדית.- אתגריאגםהנתונים 40% חסמיאימוץ ובשלותנתונים על פי 5 40% 40% תגובות מוכנותהממשל מגבלותקיבולת והמדיניותהמשפטית ומשאבים 20% סיכוניסייבר התמונה נוצרה בעזרת AI 112 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 113 במבטכולל,מןהתשובותעולהכיממשלותרואותבאגםנתונים מסקנות בראשובראשונהפלטפורמהלשימושבעלערךגבוהיותרבנתונים ולביצועניתוחיםמבוססיAI-,לצדציפיותהנוגעותלשיפורבתחומי השירותוהשקיפות.עםזאת,הןגםמכירותבכךשהסיכונים הפרקמצביעעלכךשהבשלותהדיגיטלית כיהתקדמותבקביעתהמדיניותוביצירת המשמעותייםביותרנובעיםמתנאיםהנוגעיםלמידתהמוכנות תלויהפחותבעצםקיומושלכליכזהאואחר הפלטפורמותאינהמתורגמתאוטומטית ולהפעלהשלאגםהנתונים,ולאמןהטכנולוגיהלבדה.התועלת ויותרבמידתההלימהביןהאסטרטגיה,כללי להשפעהמדידה,ומדגישאתחשיבותההגדרה הצפויהשלאגםהנתוניםמותניתבשילובביןהאיגוםהטכנילבין שיתוףהנתוניםוהיכולותהתפעוליות.דפוסים הברורהשלהאחריותיותלתוצאותואתהוכחת תהליכיעבודהמתמשכיםבמוסדותהשותפיםוממשלההופךאת משותפיםמצביעיםעלהחשיבותשליסודות השימושהחוזר.יוזמותאגםנתוניםמשקפות השיתוףלדברשבשגרה-הנתמךבכלליםברוריםלעיבודחוקי מאפשרים,ואילוחיכוךמתמשךבענייןבהירות תלותדומהומלמדותכיריכוזמערכיהנתונים שלנתונים,בהגדרתאחריותיותובמיומנויותומימוןמספקים.תלות הממשל,התאימותהתפעוליתוהמורכבותשל יכוללהעציםאתהתועלתשלהםרקכאשר זומשקפתאתהחסמיםהרחביםיותרשזוהובשיתוףנתוניםבין- תהליכיםמשפטייםעלוללהאטאתהנהגת משרדיםמסוגליםלשתףאתנתוניהםבעקביות משרדי:חיכוךאסדרתי,חלוקתאחריותבלתיברורה,מערכות השימושהחוזרבנתוניםולהגבילאתהשימוש לפיכלליהפעלהברורים,הנתמכיםביכולת מוּרָשותלאמקושרותותאימותתפעוליתבלתי-אחידהעלולים הרוחביבהםבכללהממשלה.מדדהייחוס פעולהובאמצעיהגנהמתמשכים. למנועממשרדיםלשתףאתנתוניהםבעקביותאולעשותשימוש החיצונישלהבשלותמחזקאתההבנה חוזרבנתוניםמשותפיםבהיקףניכר.כלעודמגבלותאלהנמשכות, אגםהנתוניםעלוללהיוותרבלאשימוששלממשאולהיותקשה לתחזוקה,וככלשהאיגוםמעלהאתהסיכוןהמערכתיגדלה החשיפהלתביעותמשפטיותולסיכוניסייבר. התמונה נוצרה בעזרת AI המלצות כדילתמוךביישוםאפקטיבי,ממשלותיכולותלהגדיר מטרהברורהומודלהפעלהלאגםהנתוניםהממשלתי קודםהרחבתו,ובכללזהלקבועכיצדייקלטומערכי נתונים,כיצדינוהלווכיצדתינתןהגישהאליהם למשרדים. חיזוקהממשלוהמוכנותהמשפטיתעשוילסייע בהבהרתהבעלותוהאחריותעלהנתונים,האחריות לעיבודםותנאיהפרטיות,והטמעתניהולאיכותשל הנתוניםעשויהלשפראתהאמוןואתהשימושהחוזר בהם. ממשלותיכולותגםלשקולגישהמדורגתשלפיה תיעשהתחילההשקעהבנתוניםהמיועדיםלשימושים רוחבייםמועדפים,לצדבנייתיכולתממוקדתואבטחת סייברלסביבההמשותפת,כךשריכוזהנתוניםיגדילאת התועלתשאפשרלהפיקמהםבליליצורסיכוןאועומס תפעוליבלתימידתיים. 114 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 115 מיזמים ממשלתיים הAI-הממשלתיהולךולובשצורהבאמצעותמיזמיםקונקרטיים המתרגמיםיעדימדיניותלשירותיםממשיים,לכליםתפעוליים ולתוצאותמדידותבמשרדים.האופןשבוממשלותמכוונותמיזמיAI קובעאתהתוצאותלאורךזמןומשפיעעלהיישום,עלהאחריותיות ועלהתועלתארוכתהטווח.עבורטכנולוגיהרחבהומהירהזו,גם מבטכלל-ממשלתיעלהיישומיםהואחשוב,כדילתמוךבשימוש חוזרבנתוניםמשותפים-ולאפשרשימושברכיביםמשותפים,יותר עקביותבממשלובבקרותוהרחבהיעילהיותרשלכליםהנותנים מענהעלצרכיםמינהלייםמשותפים. פרקזהבוחןכיצדממשלותמדווחותעלאימוץAIבפועלוכיצד הןמעריכותאתתוצאותיו.הואסוקראםלממשלותישתמונה כלל-ממשלתיתשלאימוץהAI-,כיצדהיישוםמתפלגביןמגזרים ממשלתיים,ואילושימושיםבAI-מדווחיםבתדירותהגבוההביותר כמשפרייעילותאומתןשירות.הפרקבוחןגםכיצדממשלות מעריכותאתהאפקטיביות,באמצעותסקירהבדברקיומםשל מנגנוניניטורוהערכה,בדברהגורמיםהמשמשיםלמדידתביצועים ובדברהאופןשבומתוארתהגברתהפריוןשנצפתה,לרבותהדרכים העיקריותשבהןהיאבאהלידיביטויבפעילותובאספקתשירותים. התמונה נוצרה בעזרת AI ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 117117 הAI-בפעולה כאשרנשאלואילומגזריםיישמומיזמיAIאו ופיתוחאזוריוחינוךדווחוכלאחדבידי50% מצוייםבתהליךיישומם,מימוןוכלכלהצוינובידי מןהמשיבים.שיעורקטןיותרשלמשיביםציינו כלהמשיבים-100%.אשכולשנידווחבידי מינהלהציבוריוענייניחוץ-כלאחדמהםצוּיָן אימוץAIבממשלהמתפזריותרויותרעלפנימגזריםרבים,והדברמצריךמבטכלל-ממשלתיעלהמקומות 75%:פניםוביטחוןהציבור,תשתיותקריטיות בידי38%,והמגזריםשדווחובתדירותהנמוכה שבהםמתרחשהיישוםועלהאופןשבוהפעילותמתפשטתלאורךזמן.קבלתתמונהכוללתברמתהמגזר ושירותיםחיוניים)למשלתחבורה,לוגיסטיקה, ביותרהיוחדשנותוביטחון-כלאחדמהםצוין מסייעתיותרויותרבקביעתסדריעדיפויותאסטרטגיים,בתיאוםביןמשרדיםובפיקוחאמיןיותרככל אנרגיהובנייה(ומשפט.קבוצהנוספתצוינה בידי.25% שמיזמיAIעובריםיותרממעמדשלמיזמיםניסיונייםלשירותיםתפעוליים.היאגםמסייעתלזהותסיכוני בידי62%:תרבותומורשת,עבודה,רווחה, ריכוזיות,תחומיםשבהםהשימושבAI-מועטואפשרויותשכליםקיימיםישמשוגםגופיםאחריםבעלי שירותיםחברתייםוסביבה.בריאות,חקלאות תפקידיםדומים.תת-פרקזהמציגאתאימוץהAI-הממשלתידרךעדשהמגזריתומתמקדבאופןשבו ממשלותממפותאתהאימוץבמגזריםהשוניםובמהשמלמדתהתפלגותהיישוםעלממשלתיקהפרויקטים )פורטפוליו(ועליכולתההרחבהשלשימושי.AI 50%מןהממשלותדיווחוכיהןעורכותאוערכוסקרלאומילהערכתאימוץהAI-במגזריהממשלה, המגזריםשהטמיעופרויקטיAI ואילו50%ציינוכילאערכוסקרכזה.הסקריםשנעשומשקפיםניסיוןמפורשלקבלתמונתמצבשלמידת האימוץשלAIבקרבהמגזריםהשונים,שתשמשבסיסלקבלתהחלטותולמעקב.הדברמלמדשהפעולות פיננסים 100% שנוקטותהממשלותהמשתתפותלשםקבלתתמונתמצבמלאהשלכללהפרויקטיםבמגזרהממשלתי על פי עדייןאינןאחידות,דברהעלוללהשפיעעלהיכולתלעקובאחרמידתהאימוץשלהAI-,לזהותתחומים וכלכלה 8 100% שבהםאיןאימוץמספקולהתאיםאתהסדריהפיקוחלהיקףהאימוץ. 80% תגובות 60% סקרלאומילהערכתאימוץAI 40% בכללהמגזריםהממשלתיים ביטחון 38% 25% חדשנות מינהל ציבורי 20% 25% 75% 38% ענייני חוץ פנים וביטחון הפנים 50% חקלאות על פי ופיתוח אזורי 10 75% 50% חינוך 50% תגובות תשתיות קריטיות ושירותים חיוניים בריאות 75% 50% משפטים סביבה 62% 50% 50% 62% תרבות ומורשת עבודה, רווחה ביצעו לאביצעו ושירותים חברתיים 118 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 119 תשובותאלהמצביעותעלמוכנות שימושיםממשלתיים כלל-ממשלתיתלא-אחידהלניהולפרויקטיAI במבטכולל-כפורטפוליוקוהרנטי.לממשלות שקבעותמונתמצבבסיסיתבאמצעותסקריהיה הAI-מופיעיותרויותרבממשלהלאכתוכניתאחת,אלאכמכלולהולךוגדלשלשימושיםקונקרטיים קליותרלנטראתהאימוץבעקביות,לקבועסדרי המשולביםבעבודההיומיומיתובאספקתהשירותים.מיפוישימושיםאלהמסייעלהבהירלְמהממשלות עדיפויותולחזקאתהפיקוחככלשהמיזמים נותנותעדיפות,אילויכולותמשמשותבאופןרחבבמשרדים,והיכןהאימוץנעשהלמטרותצרותאובשימוש מתרחבים.בהיעדרסקר,היכולתלראותתמונה מקומיבלבד. כוללתשלהפורטפוליווהיכולתלהשוותבין לדפוסישימושישחשיבותגםלממשל,משוםשסוגייישוםשוניםמצריכיםדרישותשונותבנוגעלאיכות מגזריםמוגבלותיותר.ריכוזםשלמיזמיAI הנתונים,לאינטגרציה,לאחריותיותולבקרות,בייחודמקוםשבומערכותמקיימותאינטראקציהישירהעם בתחומיהמימוןוהכלכלה,לצדקיומםשל אזרחיםאומסייעותבציותלדרישותאסדרתיותונהליםובתהליכיםפורמלייםהקשוריםבקבלתהחלטות. מיזמיםרביםבתחומיביטחוןהציבור,תשתיות תת-פרקזהמציגאתהנוףהתפעולישלAIבממשלהבאמצעותתיאורהשימושיםהעיקרייםשעליהםדיווחו חיוניותומשפט,מצביעעלכךשהיישוםשכיח הממשלותהמשתתפות. יותרבתחומיםתפעולייםורגישיסיכוןשבהם ממשלותמנהלותתהליכיםעתיריהיקףופעולות הקשורותלציות. לעומתזאת,שיעורםהפחוּתשלמיזמיAI במינהלהציבורי,בענייניחוץ,בחדשנות ובביטחוןמרמזכיהAI-מאומץבאופןפחות עקביבתחומיםרוחבייםואסטרטגיים,היכולים לאפשרשימושחוזרארגוני,תִקנוןוהטמעה והרחבהמתואמתביןהמשרדים.מהבחינה התפעולית,התפלגותזומגדילהאתחשיבותן המלצות שלבקרותותיאוםרוחבייםבכללהממשלהכדי לצמצםאתהשונותככלשה מתרחב.AI- ממשלותצריכותלשקולהקמת מנגנוןעקבילמיפויולעדכוןתקופתי שלאימוץAIבקרבמגזריהשירות הציבורי,ובמסגרתולקבועהגדרות אחידותשלמונחיהדיווחודרישות דיווחמינימליותשיאפשרוהשוואה לאורךזמן.אםהאימוץמרוכז במגזריםתפעולייםורגישי-סיכון, ייתכןשיהיהצורךלוודאשהסדרי הפיקוחמחיליםדרישותאחידותשל ביצועים,הגדרתאחריותיותובקרה עלכללהמשרדים.אםמידתהאימוץ בתחומיםרוחבייםואסטרטגייםקטנה יחסית,ממשלותעשויותלהפיק תועלתמהבהרתהאופןשבורכיבים מאפשרים-כגוןתקניםמשותפים, רכיביםמשותפיםותיאוםכלל- ממשלתי-יתמכובהרחבהמתואמת ויצמצמואתהשונותככלשהפעילות המגזריתמתרחבת. התמונה נוצרה בעזרת AI 120 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 121 הדוגמאותהנפוצותביותרשליישומיAIבולטים הקשוריםלייעולאולשיפורהשירותהןיכולות יישומי AIבולטים36 רוחביות.67%ציינושירותלאזרחיםותמיכה פנימיתבאמצעותעוזריםוירטואליים, המשיביםעלשאלותומנתביםפניות,לצדתמיכה פנים-משרדיתבתחומימשאביהאנוש,ניהול הידעוהמענהעלשאלותשגרתיותשלעובדים. אותושיעורצייןעיבודמסמכיםוטקסט,כגון תרגום,המרההמשמרתפורמט,סיווגותיוג 67% 67% 50% 50% 33% 33% וחיפושאושיחוח)צ'אט(המבוססעלמאגרי מסמכים.נוסףעלכך,50%דיווחועלשימושים בתחומיהמימון,המיסים,המכסוהפיקוחעל השוק,ובכללזהתשלומימס,גילויהונאהאו עוזריםוירטואליים עיבודמסמכיםוטקסט פיננסים,מס,מכס מערכתהמשפט מיפוי,דימות בריאותוביטחון אנומליות,עיבודנתוניסחרבמכסובגבולוניתוח ופיקוחעלהשוק ובתיהמשפט וגיאו-מרחב סוציאלי השוקהפיננסיואיתורמניפולציותבשוקזה. אותושיעורצייןיישומיםבתחומיהמשפטובתי המשפט,לרבותתמלול,מחקרמשפטיוסיכום, אנונימיזציהלצורךפרסוםופיקוחאסדרתי הקשורלמערכתהמשפט. 33% 33% 17% 17% 17% אבטחתסייבר ניתוחנתונים סביבה,אקלים תחבורהוניידות תקשורת וזיהויאיומים וביו-ניטור עליישומיםנוספיםדווחבתדירותפחותעקבית. למשלאבקנים;()17%ציינויישומיתחבורה 33%מהממשלותציינומיפוי,דימותועבודה וניידותלניהולתנועה,עומסיםוהפעלת על פי גיאו-מרחבית,כגוןהפקתמפותלאומיות,מיפוי מערכותתחבורהלשיפורזרימתהתנועהוביצועי 6 תלת-ממדיופרשנותשלדימותאוויריאוחישה השירות;ו17%-ציינויישומיםבתחומיאסדרת מרחוק.אותושיעורצייןאספקתשירותיבריאות התקשורתותדריהרדיולצורכיניטורוניהול, תגובות וביטחוןחברתי,ובכללזהייעולתהליכים לרבותאיתורהפרעותוסיועבאכיפהרגולטורית. מינהלייםהנוגעיםלבדיקתזכאותאולבריאות וניתוחיםבתחוםבריאותהציבור,כגוןמעקב אחרדפוסיהתפשטותמחלותאוחיזוים.33% ציינופעילותסייברואיתוראיומים,לרבות מיוןהתרעותאוחתימותוזיהוידפוסיתקיפה, ו33%-הצביעועלניתוחנתוניםכקטגוריית יישוםבולטת.בתדירותנמוכהיותר,17%ציינו יישומיםבתחומיהסביבה,האקליםוהניטור הביולוגי,לרבותניתוחיםשלדגימותביולוגיות 36 ראודוגמאותלפרויקטיםלפימדינהבנספחד'בעמוד.173 122 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 123 התפלגותהדוגמאותשהובאומראהשתועלתהקשורהליעילות הערכתהשפעה ולמתןשירותקשורהבתדירותהגבוההביותרליכולותרוחביות הניתנותלפריסהרחבהבמשרדים,ובייחודסיועוירטואלי ועיבודעתירמסמכים.הבולטותשליישומיםבתחומיהמימון מיזמיAIמתחריםיותרויותרעלתשומתהלב והמשפטמלמדתעלשימושבAI-בתחומיפעילותבעליהשפעה שלהממשלות,עלהמימוןועלהיכולתהמוסדית רבההקשוריםלציות,לאכיפהולתהליכיםפורמלייםהקשורים לצדתהליךמודרניזציהאחרים,ולפיכךנתונים בקבלתהחלטות,שבהםעקיבותובקרותמתאימותהןבעלות מהימניםבדברהתוצאותהופכיםלקלטמרכזי חשיבותמהותיתלאמוןהציבור.מערךהדוגמאותהמצומצםיותר בממשל.הערכתההשפעהמסייעתלמקבלי בתחומיהבריאות,הסייברוהעבודההגיאו-מרחביתמצביעעל החלטותלהבחיןביןכליםהמניביםתועלת חדירהאחידהפחותלתחומיםתפעולייםהעשוייםלדרושנתונים מדידהלביןכליםשנותריםניסיוניים,ובהבעת ואינטגרציהמותאמיםיותר.שימושיםמעטיםבתחומיהתחבורה תומכתבשקיפותבנוגעלפשרותאפשריות והניידות,הסביבהוהניטורהביולוגי,ואסדרתהתקשורתותדרי בתחומיהדיוק,איכותהשירותאוהחשיפה הרדיומצביעיםעלאימוץמקומיולאעלשימושנרחב לסיכונים.ככלשמערכותAIמתרחבותמכלים ברמההלאומית. ניסיונייםלשימושתפעולי,תהליכיהערכה הופכיםלאמצעימעשילהבטחתאחריותיות התמונה נוצרה בעזרת AI וללמידהומאפשריםלפורטפוליולהתפתחעל בסיסביצועיםמוכחיםולאעלבסיסהנחות, וכןמסייעותלמוסדותלהציגבאופןעקביאת התוצאותלגופיהפיקוחולציבור. המלצות ממשלותצריכותלשקולבנייתפורטפוליושלפרויקטי AIסביבקטגוריותמוגדרותבבירורשלשימושים, ולקבועדרישותמינימוםלתיעודולבקרההמותאמות לרמתהסיכוןולהקשרהתפעולישלכלקטגוריה. לגביכליםרוחבייםהנפרסיםבמשרדיםרביםאפשר להפיקתועלתמדיווחביצועיםסטנדרטי,מרכיבים הניתניםלשימושחוזרומתהליכיבקרהואימות משותפיםהתומכיםבהרחבהעקביתשלהשימוש בכלים. בתחומיםייעודייםובעליהשפעהגבוההיותר,ממשלות עשויותלהפיקתועלתמדרישותברורותיותרבנוגע למוכנותהנתונים,לאינטגרציה,לעקיבותולפיקוח,כדי להבטיחששיפורהיעילותלאיבואעלחשבוןהאמינות, האחריותיותאואמוןהציבור,וכדישניתןיהיהלהעריך אתכדאיותהרחבתםשלפרויקטיםמקומיים. 124 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 125 בנוגעלניטורולהערכתתוצאותיהםשלמיזמי,AI כאשרנשאלואילואינדיקטוריםKPIs)-מדדי העסקאות,מספרהרשומותשעובדואומספר 17%ציינומדדיאספקה,לוחזמניםוקיימות, כ44%-דיווחוכיקיימיםמנגנוניםלהערכת ביצועמרכזיים(משמשיםלהערכתהאפקטיביות הפניותהחוזרות.33%דיווחועלמדדיחוויית ובהםעמידהביעדיםובמועדיםהמתוכננים, ההשפעהוהאפקטיביות,ואילו56%ציינוכי שלמיזמיAI כ83%-,מןהממשלותציינו המשתמשושביעותהרצון,עלמדדיאיכות ההשפעההמתמשכתלאחרההשלמה,סבבי אינםקיימים.הערכתההשפעהטרםהוטמעה מדדיפריון,עומסעבודהויעילותמשאבים, השירותוהעמידהבזמנים)לרבותזמניהמתנה עדכוןושיפורלאחרהמסירהושימושחוזראו אפואבעקביותבממשלהפרויקטים,והדבר כגוןשיפורבפרודוקטיביות,חיסכוןבזמן, ומענה(,עלהמוכנותהתפעוליתאוהטכנית הרחבהלמוסדותנוספים;ו17%-ציינומדדי העלוללהפחיתאתהיכולתלדעתאםמיזמי הפחתתהמאמץשלהעובדיםושימושיעיל )לרבותאינטגרציה,קבלתאישוריםועלויות אבטחההקשוריםלהגנהעלמערכותועל AIמשיגיםאתהתוצאותהמיועדות,להגביל בתקציבים,בטכנולוגיהובמשאביאנוש.50% התפעולהשוטף(ועלהדיוקאוהביצועים נתונים. אתהלמידההארגוניתבכללהגופיםהמבצעים ציינומדדיםהנוגעיםלהיקףהשימוש,האימוץ שלהמודל)לרבותשיעוריהשגיאה,false מיזמיםאלהולהחלישאתבסיסהנתוניםהדרוש והאינטראקציה,לרבותשיעוריהאימוץומדדי positivesוnegatives-false,שיעורי להחלטותבדברהרחבתמיזמים,שינוישלהם פעילותכגוןמספרהאינטראקציות,מספר האוטומציהוביצועיהעיבוד(.בתדירותנמוכה אוהפסקתם. יותר, מדדיביצועKPI)(לפרויקטיAI על פי 6 תגובות 83% 50% 33% 33% פרודוקטיביות,עומסעבודה אימוץ חווייתהמשתמש איכותהשירות ויעילותמשאבים 56% 33% 33% 17% 17% דיווחוכיאיןמנגנוניםלהערכתההשפעה והאפקטיביותשלתוצריפרויקטיAI מוכנותתפעולית ביצועיהמודל מסירה,לוחותזמנים אבטחה וטכנית וקיימות 126 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 127 תמהילהמדדיםשעליהםדווחמצביעעלכך 11%דיווחוכילאהיהגידול,ו11%-דיווחועל התמונה נוצרה בעזרת AI שניתנתעדיפותלתהליכיהערכהשלמידת גידולחלקי)כלומר,משרדיםמסוימיםציינו היעילותהפנימיתושלהתפוקה,ואילומדדים כיהפרודוקטיביותעלתהבתחומיםמסוימים, הקשוריםלתועלתעבורהמשתמש,לאיכות ואחריםלאדיווחועלשינויברור(.התפלגות השירותולאיכותהמודלמיושמיםבאופןפחות זומלמדתכידיווחעלהגדלתהפריוןהוא עקבי.מדדיאימוץושימושמעידיםעלתשומת נפוץ,אךהתוצאותאינןאחידות,ומכאןהצורך לבלשאלהאםהפתרונותאכןנמצאיםבשימוש בהערכהמובניתשתבחיןביןמצביםשבהם בפועל,אךהדיווחהבלתי-אחידעלמדדימוכנות הרווחיםבני-קיימהואפשרלהרחיבאתהשימוש ודיוקמצביעעלרמתאימותשאינהאחידה בAI-לביןמצביםשבהםההשפעהמוגבלתאו בנוגעלביצועיםבתנאיהפעלהאמיתיים.הדגש מעורבת. המוגבלעלקיימות,שימושחוזרומדדיאבטחה עשוילהגבילאתיכולתןשלממשלותלהעריךאם ההשפעותנמשכותלאורךזמן,אםניתןלהרחיב פרקטיקותלמוסדותנוספים,ואםנשמרפרופיל סיכוןהולםגםכשהמיזמיםמתרחבים. אשרלשאלהאםהיהגידולבפריוןבעקבות יישוםמערכותAIבמגזרהציבוריאוברמת כללהמשרד,78%דיווחועלגידולבפריון, על פי 9 תגובות 78% דיווחושנצפושיפוריםבפריון בעקבותהטמעתמערכותAI 128 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 129 כאשרנשאלועלאופיושלהגידולבפריון אותושיעור62%)(דיווחעלשיפוריםבאספקת הקצאתמשימותמחדשבלילהפחיתבהכרח שנצפה,75%דיווחועלצמצוםזמןועומסעבודה השירות,לרבותאספקהמהירהיותר,זמינות אתמצבתכוחאדם,והגדלתהיקףהפעילותבלי -השלמהמהירהיותרשלמשימות,הפחתת משופרת)כוללשירותי24/7(ושביעותרצון להגדילאתהיקףכוחהאדם.בתדירותנמוכה עבודהשגרתית,פחותשלביםידנייםומחזורי גבוההיותרשלהלקוחות.יחד,הרווחיםהנפוצים יותר,37%ציינוהפחתתהבירוקרטיה-פישוט ניתוחובחינהמהיריםיותר.62%ציינושיפור ביותרתוארובמונחיםשלתפוקהתפעולית, זרימתהעבודהוצמצוםפעולותפיזיותאופעולות באיכותהתוצריםוההחלטות-תוצריעבודה איכותהתוצריםואיכותהשירות. אדמיניסטרטיביותדמויותניירת,ו25%-ציינו איכותייםיותר,דיוקאנליטיגבוהיותר,פחות תועלתשלמניעתהונאהוסיועבציותלכללים, 50%דיווחועלחיסכוןבעלויותועלרווחי על פי שגיאותותוצאותטובותיותר. שיפורניצולהנתוניםוזמינותם,התרעות יעילות-הפחתתההוצאותוהגברתהיעילות, 9 פרואקטיביותוהיערכותלמשברים. ולעיתיםאףבכימותכחיסכוןתקציבי,לרבות דוגמהאחתשכומתהב20.4-מיליוןאירובשנת תגובות 2022וצפיל60-מיליוןאירובשנת2024 באותותחום.50%דיווחועלרווחיםהקשורים למשאביאנוש,ובהםהעברתעובדיםממשימות שגרתיותלמשימותבעלותערךמוסףגבוהיותר, אופיהשיפוריםבפריוןשנצפו 62% 62% 50% 50% 37% 25% 25% 25% 75% צמצוםזמןהעבודה שיפורהאיכות שיפורבמתןהשירות חיסכוןבעלויות חיסכוןבכוחאדם צמצוםהביורוקרטיה מניעתהונאות שיפורבזמינותהנתונים התראותיזומותוניהול ועומסהעבודה ובשימושבהם משברים 130 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 131 פרופילהתועלותשעליהןדווחמצביעעלכך מסקנות שהפרודוקטיביותשממשלותמקשרותבתדירות הגבוההביותרלAI-מתבטאתבשיפורים תפעולייםרחביתחולה,ואלהיכוליםלתמוך במבטכולל,הדפוסיםמלמדיםכיממשלות במבטכולל,נראהכיהיישוםמתקדםמהריותר בהחלטהלהרחיבאתהשימושבכליהAI-אם מתרגמותיעדיםבתחוםהAI-למיזמים מןהיכולתלהציגתוצאותבאופןבר-השוואה היעדיםוהמדידהמוגדריםבעקביותביןמיזמים. תפעוליים,אךהתנאיםלהרחבתהמיזמיםלגופים ושימושילקבלתהחלטות.במקוםשבותהליכי נוספיםבאופןמתואםאינםאחידים.הריכוז הניטורוההערכהמוגבליםאולא-אחידים, קיומןשלתועלותהקשורותלעלותולמשאבי המגזרימצביעעלכךשהAI-מקבלעדיפות למקבליההחלטותישפחותיכולתלקבועאילו אנושמדגישאתהחשיבותשבתיעודהחיסכון במקוםשבוממשלותמצפותלהשפעהתפעולית מיזמיםמניביםתועלתמתמשכת,אילומחייבים וההקצאההמחודשתשלכוחהעבודהבאופן מיידית,כגוןבתחומיהמימוןוהכלכלהובתחומים תכנוןמחדש,ואילואינםראוייםלהרחבה. שיסייעבהערכתהתמורהלכסףובאחריותיות. תפעולייםאינטנסיבייםנוספיםכמוביטחון הדגשעלמדדיםמוכווני-יעילותועלרווחיפריון הציבור,תשתיותחיוניותומשפט. הניכרבדיווחמלמדכיממשלותבוחנותאת תועלותשצוינובתדירותנמוכהיותר,הקשורות לעומתזאת,הנוכחותהחלשהיותרשלמיזמי ההצלחהבעיקרבמונחיביצועתפעוליומייחדות לאכיפה,ליתרוןהנובעמשיפורבנתונים AIבתחומיםרוחבייםואסטרטגיים,כגוןמינהל פחותתשומתהלבלקיימות,לשימושחוזרבכלים ולהיערכותלאירועיםחריגים,מצביעותעל ציבורי,ענייניחוץ,חדשנותוביטחון,מרמזתעל ולאבטחה,והדברעלוללהותיראתהערךארוך- כךשחלקמןהמיזמיםנועדולשימושיםבעלי יכולתמוגבלתיותרלתקנןשיטותעבודהולעשות הטווחואתהסיכוניםגלוייםפחות. השפעהרבהיותר,שעשוייםלהצריךממשל שימושחוזרבכליםבתחומיםאלהבגופים ובקרהמוגברים-ובכךמבססיםאתההצדקה בסךהכול,הממצאיםמלמדיםכיתהליכי נוספים. לנקוטגישותהערכההבוחנותהןאתהתועלת הערכהמעמיקיםועקבייםיותרהםמרכיבחשוב והןאתהסיכוןבכללהפורטפוליו. הבולטותשלשימושרוחביים,כגוןעוזרים להרחבתהAI-באופןאחראיתוךשמירהעל וירטואלייםועיבודמסמכיםוטקסט,מלמדתגם אמוןהציבור. המלצות שהממשלותמייחסותיותרויותרערךליכולות שניתןלחלוק,והדברמעלהאתחשיבותושל ממשלותצריכותלשקוללקבוע תיאוםכוללכדילצמצםכפילויותולהחיל שיטהאחידהלהערכהמיזמיAI, בקרותבעקביות. הקושרתיעדיםלמערךשלמדדים בתחומיהיעילות,ביצועיהשירות, האיכות,האימוץוהסיכון.כאשר הגדלתהפריוןמוגדרתכתוצאה מוצהרתשלהפרויקט,אפשרלתעד באופןמפורשיותרבמסגרתתהליכי ההערכהכיצדנמדדיםהרווחים, אםהםנשמריםלאורךזמן,וכיצד נמדדותההשפעותעלכוחהאדם ועלהתקציב,באופןשיסייעבהערכת התמורהלכסף.ברמתהפורטפוליו, ממשלותעשויותלהפיקתועלת מקביעתדרישותדיווחמינימליות בדברהמוכנותהתפעולית,ביצועי המודל,הקיימותוהאבטחה,כדי שהחלטותעלהרחבתהשימושבכלי AIיישענועלנתוניםבניהשוואה, והסיכוןיישארגלוילעיןעםהתרחבות המיזמיםלמגזריםנוספים. 132 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 133 ההוןהאנושי ההוןהאנושיהואההופךאתהשאיפותבתחוםהAI-למציאותתפעולית.גםאסטרטגיותממשלתיות מתוכננותהיטבעלולותלהיעצראםמוסדותאינםמסוגליםלמשוךאליהם,לפתחולשמראתבעלי המיומנויותהדרושותלבנייתכליAI,לשימושאחראיבהםבעבודההיומיומיתולפיקוחעלהשימושבהם. במובןזה,כישוריםאינםרקסוגייתכוחאדם-אלאגםתנאילהטמעהולממשלתקין,הקובעאםניתן להרחיבאתהשימושבכליהAI-באופןבטוחועקבי.הדברגםמתקשרלתמונההרחבהיותרשלהביקורת: כיווןאסטרטגי,מוכנותהתשתיתוהסדרייישוםיכוליםלאפשראימוץAI,אךבסופושלדבראנשיםמיומנים הםשקובעיםמהיבוצע,מהינוהלומהיישמרלאורךזמן. פרקזהבוחןכיצדממשלותמכינותאתההוןהאנושישלהןלאימוץAIולפיקוחעליו.הואסוקרכיצד מוערכיםצורכיהמיומנות,כיצדלימודופיתוחשלכוחעבודהמשמשיםלבנייתיכולת,וכיצדהיישוםנתמך בגורמיםמאפשריםובשיתוףידע.כןנבחנותגישותלאיושולשימורשלתפקידיםחיוניים,והאופןשבו הסדריםאלהמשפיעיםעלהיכולתלהרחיבאתהשימושבכלים,עלאחידותהתהליכיםועלניהולהסיכונים ככלשהשימושב מתרחב.AI- התמונה נוצרה בעזרת AI ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 135135 פערהכישורים בתשובהעלהשאלהכיצדממשלותמכינות בתחוםהAI-44%)(כגוןאסטרטגיותותוכניות תלמידיםוסטודנטיםלשוקיעבודההמושפעים פעולהלאומיותאומשרדיות.צעדיםנוספים מAI-,דווחבעיקרעלצעדיםהנוגעיםלהשכלה כללושותפויותותמריצים33%)(,כגוןמלגות ממשלותנשענותעלהיצעיציבשלאנשימקצועמיומניםלצורך גבוהה67%)(,ובכללזהאוניברסיטאות ומאמנים)מנטורים(מןהתעשייה,ושילוב תכנון,רכשוהפעלהשלמערכותAIולצורךפיקוחעליהן,ואילו המציעותתוכניותהקשורותלAI-,התאמת בתוכניתהלימודים33%)(באמצעותמודולי על פי יכולותמחקרופיתוחתומכיםבפיתוחמבוסס-נתוניםובהתאמה ההכשרהלצורכישוקהעבודהושילובתוכני AIמשולבים,מסלולילימודמקצועייםבתחום לצרכיםהלאומיים.מערכותהחינוךקובעותאםמיומנויותAIיישארו AIגםבתוכניותלימודשאינןמתמקדותבAI- טכנולוגיותהמידעוהתקשורתאומדיניות 9 נחלתושלציבורצרשלמומחיםאויהפכולבסיסרחבלכוחהעבודה אובIT-.אשכולשניהדגישהעמדתתנאים בחינותהמתירהשימושבכליAI.שיעורקטןיותר בתחומיםומגזריםשונים. תגובות מאפשריםבבתיהספר,ובכללזהסיועלמורים הסתמךעלהכוונהכלליתבתחוםהIT-ללא 44%) בהנחיהלשימושבAI-(בכיתהוהעמדת התייחסותמפורשתלאוריינות(11%)AI,כגון ככלשהAI-נטמעיותרויותרבטכנולוגיותובשירותיםחדשים,חינוך פלטפורמות"תמיכתמורים"המבוססותעל,AI יוזמותלהגברתענייןהתלמידיםבתחומיהIT- מוקדםומתמשךחשוביותרלהקנייתאוריינותמעשיתוהרגלישימוש לצדקביעתמסגרותמדיניותלחינוך ותוכניותכלליותלהקנייתמיומנויותדיגיטליות. אחראימגילצעיר,וליצירתמוכנותארוכתטווחלשינוייםבאופןשבו ניתניםשירותיםציבורייםומתבצעתעבודה. מבחינתהיכולתהתעשייתית,100%דיווחועלמחסורבמומחיAIותיארואותוכמגבלהרוחביתעל הזמינותשלאנשימקצועייעודייםבכללהמגזרים.ממצאאחידזהמצביעעלסיכוןמוכנותמשותף:גם במקוםשבוקיימותתוכניותוהשקעות,הרחבתהAI-עשויהלהישארמוגבלתבשלהיצעהמומחיםהזמין. כיצדממשלותמכינותתלמידיםלשוקהעבודהבעידןהAI- הדברמעציםאתהחשיבותשלפיתוחשירותיםמשותפיםוכליםבניהרחבה,שלאיחייבוכלגוףממשלתי לגייסמומחיםבנפרד. אשרליכולתהאקדמית,78%דיווחועלמחסורבחוקריAI,דברהמשקףתמונהאחידהפחותמאשר בתחוםהתעשייהובסיסמחקרילאאחידבקרבהמדינותהמשתתפות.פערזהמצביעעלכךשהמוכנות לAI-עשויהלהיותמושפעתמעומקןשלסביבותהמחקרהמקומיות:במקוםשבומדווחעלמחסור,היכולת 67% שלהמדינותלפתחמערכינתוניםמשלהן,לפתחפתרונותהמותאמיםלהןולשמראתהחדשנותעשויה השכלהגבוהה להיותמוגבלת,ואילומדינותהמדווחותעלהיעדרמחסורעשויותליהנותמיסודותחזקיםיותרלבנייתיכולת ארוכתטווחולממשלולניהולשלמחקרלטובתהציבור. 44% תמיכהבמורים 44% מסגרותמדיניותחינוך 33% שותפויותותמריצים 33% שילובבתוכניתהלימודים 11% הכוונתITכללית 100% 78% דיווחועלמחסור דיווחועלמחסור במומחיAIבתעשייה במומחיAIבאקדמיה 136 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 137 ככלל,הדפוסמצביעעלכךשפעולותהחינוך הכשרתכוחהעבודה בתחוםהAI-מתמקדותיותרבמסגרות על-תיכוניותולאבשלביהחינוךהמוקדמים יותר.החוזקותשצוינוכוללותפעולותלהרחבת AIבממשלהיתרחברקאםכוחהעבודהיוכל כשירותהAI-מעברלציבורצרשלמומחים להשתמשבובביטחון,לפקחעליובאחריות ושימושבכליממשל)אסטרטגיותחינוךותמיכה ולהטמיעובפעילותהשוטפת.לפיכך,הכשרה במורים(היכוליםלסייעביישוםעקבישל ושיפורמיומנויותאינןפעילותחד-פעמית, הפעילותובבקרתסיכונים. אלאשינוייכולתמהותיומתמשךהמשפיעעל כושרהביצוע,עלאיכותהממשלועלהיכולת פעריםנותריםבמקוםשבוהצעדיםלכאורה להפיקתועלתמעברלשימושיםניסיוניים.גישות מעוגניםפחותבתוכניותלימודיםסטנדרטיות אפקטיביותמשלבותבדרךכלללמידהמובנית ומסגרותלימודהמקושרותלשוקהעבודה,דבר עםגורמיםמאפשרים-כלים,הנחיהותמיכת העלוללהגבילאתיכולתההרחבהשלהחינוך מומחיםהמסייעיםלעובדיםליישםמיומנויות בתחוםהAI-וליצורהבדליםביןמוסדותהלימוד. על פי בפרויקטיםממשייםולחלוקידעעםמשרדים 9 ההתייחסותלתוכניותהלימודהכלליותבתחום אחרים.במקביל,עלהממשלותלהבטיחכי הIT-כאלתוכניותהמקנותגםאוריינותAIהיא תפקידיםחיונייםהדורשותמומחיותמאוישים תגובות בגדרסיכון,שכןהיאמחלישהאתהבהירות באופןיציב,כדילספקפיקוח,מִשְמָרִיוִת בדברכשירויותהמינימוםבתחוםזהובדבר 37(stewardship)והמשכיותככלשהשימוש הציפיותלשימושאחראי. בAI-מתרחבלשירותיםנוספיםולפעילויות מינהליותנוספות. אשרלהכוונתההכשרהשלכוחהעבודה,60% דיווחוכיהממשלהמכוונתעובדיםלהמשך 100% לימודוהכשרהבAI-כדילמלאצרכיםעתידיים. הדברמלמדשהכשרהמובניתקיימתברוב ההקשרים,אךעדייןאינהרחבהדיהכדילשמש התמונה נוצרה בעזרת AI מנגנוןעקביכלל-ממשלתילהרחבתהמוכנות לשימושבAI-עלפיסטנדרטים ובקרותמשותפים. AI 50% המלצות ממשלותעשויותלשקולגישהמשולבתיותרלהבטחתקיומםשלכישוריAIבקרבעובדיהן, המקשרתביןצורכיכוחאדםבטווחהקצרלביןמסלולפיתוחעתודתכוחאדםארוךטווח בתעשייה,באקדמיהובמערכתהחינוך. חיזוקהתיאוםביןהצעדיםהננקטיםבמערכתההשכלההגבוהה,התמיכהבמוריםברמת ביתהספרומסגרותהמדיניותהלאומיותבתחוםהחינוךעשוילסייעבתרגוםהאסטרטגיה 0% לפרקטיקהעקביתולהקניהאחידהיותרשלמיומנויותAIבמוסדותהלימוד. 60% במקוםשבוקיימיםמנגנוניקישורלשוקהעבודה,חיזוקשותפויותותמריציםעשוילהגביר אתהרלוונטיותשלכישוריםאלהולתמוךביכולתההרחבהשלהשימושבAI-.במקוםשבו הגישותנשענותבעיקרעלהכוונהכלליתבתחוםהIT- יישוריעדיאוריינותהAI-,)מה 60%דיווחוכיהממשלהמפנהעובדים 37 מִשְמָרִיוִת(stewardship)-אחריותמתמשכתלניהול שמצפיםשאנשיםידעו(עםמסגרותחינוךומיומנויותקיימותעשוילשפראתהבהירותבנוגע תקיןשלנכס)כגוןנתוניםאומודלים(,הכוללתשמירה להמשךלימודיםוהכשרהבתחוםהAI- עלאיכותועדכניות,הגדרתכללישימושוהרשאות, לכשירויותבסיסיותולציפיותלשימושאחראי. תיעודועקביות,וניהולשינוייםלאורךמחזורהחיים,כדי להבטיחשימושמבוקר,חוקיואחראי. 138 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 139 אשרלדרכיםלגישורעלפערהמיומנויותשל בתדירותנמוכהיותר,33%ציינוצעדיםבתחום אסטרטגיותאלהמלמדותכיממשלותרבות בחובוסיכוניםלבשלותלאאחידהולאיכותבקרה כוחהעבודההממשלתי,78%ציינואתבניית ניהולהכישורים,ובהםגיוסמומחיAI,שיפור נותנותעדיפותלהכשרהכמנוףהמרכזי משתנהשיגברוככלשאימוץהAI-מתרחב. היכולתכאסטרטגייתהליבה,ובכללזהתוכניות תנאיההעסקהוהפיכתתפקידיITבמגזר למוכנות,ובהבעתמכירותבכךשהרחבת הדגשהפחוּתעלניהולהכישוריםמצביעעל לשיפורמיומנויותבתחוםהAI-והדיגיטל,מסלולי הציבורילאטרקטיבייםיותר,ואףציינוקשיים השימושבAI-תלויהבמבניםארגוניים פעראפשריבשימורהמומחיותהפנימיתלצורכי הכשרהלשירותהמדינה,קורסיםמשרדיים, בשימורעובדיםבתפקידיםאלה. המתרגמיםלמידהלמעשהבאמצעותמומחיות משמריות,פיקוחוניהולסיכונים. הצבתיעדיהשתלמותמתמשכיםומיפוי משותפתותמיכהביישום.שילובזהיכוללחזק הדברעלוללהגביראתהסיכוןלהמשכיות תפקידיםלצורךהתאמתההכשרהלקבוצות אתהממשלבאמצעותאפשרותלשימושחוזר ולחזקאתהתלותבספקיםחיצונייםבמקוםשבו מיקוד.אשכולשניהתמקדבסביבהמאפשרת ושיטותעבודהעקביותיותרבמשרדיםשונים, המומחיותהפנימיתמוגבלת. 56%)(,כגוןמרכזיAIוקהילותמומחים,תמיכה אךהיעדרניהולאחידשלתחוםההכשרהטומן בביצועפרויקטים,הסדרישיתוףידעושיתופי פעולהעםאוניברסיטאות,גופימחקרותעשייה ומכוניחשיבהלשםחיזוקהרלוונטיותהמעשית על פי שלההכשרותוהתמיכהביישוםהפרויקטים. 9 תגובות גישותלצמצוםפערהמיומנויותבכוחהעבודההממשלתי 78% 56% התמונה נוצרה בעזרת AI 33% המלצות ממצאיםאלהמלמדיםכימדינותעשויותלשקולאסטרטגייתכוחעבודהמאוזנתיותר, המשלבתהכשרהמבוססתתפקידעםמנגנוניםמאפשריםומנגנוניאיושיציבים.הגברת התיאוםביןמסלוליההכשרהבמשרדיםהשונים,הנתמךבמודליםמשותפיםשלכשירות וביעדילמידהאחידים,עשוילסייעבצמצוםאי-האחידותשלמידתהמוכנותולשפראת היכולתלהרחיבשימושיAIתחתבקרותמשותפות.חיזוקסביבותמאפשרות-כגוןקהילות מומחים,תמיכהביישוםוהסדריםמובניםלשיתוףידע-עשוילשפראתהאימוץהמעשיואת ניהול הכישורים בניית יכולות השימושהחוזרבטכנולוגיותAIשפותחו. והמיומנויות במקביל,התאמתתהליכיניהולהכישוריםוהמומחיותשלההוןהאנושילחשיבותםהמהותית סביבה אקולוגית שלתפקידימשמריותבתחוםהAI-)גיוס,שימורותנאיהעסקה(עשויהלהגביראתהיציבות, מאפשרת לצמצםאתהתלותבספקיםולתמוךבממשלובהפקתתועלתיציביםלאורךזמן. 140 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 141 מסקנות עיבודשפהטבעית(NLP) לאורךהפרקכולועולהדפוסעקבישלמגבלות תובנותרוחביותמצביעותעלאתגריממשל בתחומיהכישוריםוהמומחיותכגורםמרכזי והרחבה:ההתקדמותתלויהבפיתוחהמותאם המגבילאתהרחבתהAI-בממשלה,ועולה לתפקידובקיומםשלרכיביםארגונייםמאפשרים שפערימיומנותזוהובתעשייהובמקריםרביםגם יציבים)קהילותמומחים,תמיכהביישום,שיתוף באקדמיה.דרכיההתמודדותתוארולרובבמונחי ידע(,ולאבהכשרהמבודדת,ואילולימודבלתי- "עיבודשפהטבעיתהואתחום בנייתיכולת-מסלולישיפורמיומנויותבמגזר אחידבמשרדיםובשכבותחינוךשוניםיוצרסיכון בבינההמלאכותיתAI)(המתמקד הציבוריומסלוליהכשרהוחינוךמקצועיים, לבשלותלאאחידה,לאיכותבקרהמשתנה ביכולתשלמחשביםלהביןולהפיק ובמידהפחותהבתוכניותהלימודיםבשלבים ולהמשךתלותבספקיםחיצונייםלצורכיפיקוח שפהאנושית.פיתוחמודלישפה מוקדמיםבבתיספר,עלקישורלשוקהעבודה ומשמריותחיוניים. וכליםאחריםלעיבודשפהטבעית ועלשימורהמומחיותבאמצעותגיוסושימור כולליםפיתוחאלגוריתמיםומודלים שלעובדים. התמונה נוצרה בעזרת AI המסוגליםלעבד,לנתחולהפיק טקסטאודיבורבשפהטבעית, עיבודשפהטבעיתיכוללהקלאתהניווט המאומניםעלכמויותעצומותשל ברשומותממשלתיותבהיקףנרחב,החיפושבהן נתוניםבטכניקותהנעותמגישות ומתןהשירותיםבהתבססעליהן. התמונה נוצרה בעזרת AI מבוססותכלליםועדמודלים בהקשרהאירופישנבדקבביקורתזו,מרבית סטטיסטייםולמידהעמוקה. המינהליםפועליםבעיקרבשפותלאומיותולא יישומיהםשלמודלישפההם באנגלית,וחלקניכרמןהנתוניםהממשלתיים, מגווניםוכולליםהשלמתטקסט, המסמכיםוהתוכןהמיועדלאזרחיםנוצר המרתטקסטלדיבור,תרגוםשפה, ומתוחזקבשפההמקומית. צ'אטבוטים,עוזריםוירטואליים וזיהוידיבור".38 ככלשמיזמיAIעובריםיותרויותרממיזמים ניסיונייםלכליםתפעוליים,היכולתהלשונית הופכתלתנאימעשיליכולתשלממשלותלנהל תהליכיעבודהפנימייםולקייםקשרעקביואמין עםהציבור.לבחירותשהממשלותעושותלגבי יכולותעיבודשפהטבעיתבפרויקטיAIישגם סיכוניםייחודיים,שכןדרךפעולתושלהמודל קובעתאתהאופןשבותוכןמתפרשומוצג. פרקזהבוחןכיצדממשלותמקדמותפיתוח כליםלעיבודשפהטבעיתבשפההמקומית, וכיצדהןמבצעותאתפיתוחהאלגוריתמים שבבסיסם. 38 (2023)OECD,"מודלישפהשלAI שיקוליםטכנולוגיים,חברתיים-:כלכלייםומדיניותיים,"EconomyDigitalOECD .Papers,No.352,OECDPublishing,Paris,https://doi.org/10.1787/13d38f92-en 142 ביקורתביקורת מקבילהמקבילה רברב--לאומיתלאומית בנושאבנושא ההיערכותההיערכות הממשלתיתהממשלתית לבינהלבינה מלאכותיתמלאכותית 143143 מןהתשובותעולהשההתקדמותבפיתוח במקביל,מדינותבעלותאוכלוסייהקטנה מרביתהמשיביםציינוכיפיתוחמודליםלעיבוד מודליםלעיבודשפהטבעיתבשפותמקומיות יותרעשויותלהשיגתמורהטובהיותרלכסף שפהטבעיתנתמךבעיקרביכולתחיצונית.56% על פי אינהאחידה.78%דיווחועלפיתוחפעיל, באמצעותהסתמכותעלפתרונותתרגוםקיימים, דיווחועלפיתוחבאמצעותספקחיצוני,33% ואילו22%דיווחועלהיעדרפעילותבתחום במקוםלהשקיעבפיתוחייעודישלמודליםבשפה דיווחועלמודלהמשלבתקציביםממשלתיים 9 זה.מצבזהעלוללהגבילאתפריסתםשל המקומית-השקעההעשויהלהיותקשהיותר וחיצוניים,ו11%-דיווחועלפיתוחהנעשהכולו תגובות שירותיםוכליםפנימייםהתלוייםבשפהולהגביר להצדקהלנוכחהיקףהשימושהצפויותועלות במסגרתממשלתית.בסךהכול,ההתפלגות אתהשימושבכליםשאינםמתאימיםבמלואם מהטמעהבהיקףרחב.עםזאת,פתרונות מצביעהעלכךשפיתוחפנימינפוץפחותממיקור לצרכיםהלשוניים.הגישההמיטביתעשויה מבוססיתרגוםעדייןעשוייםשלאלתתמענה חוץאוממודליםהיברידיים. להשתנותבהתאםלהיקףהמערכתהמינהלית מספקלדקויותמשפטיות,למונחיםמקצועיים ולתשואההצפויהעלההשקעה.במדינותבעלות ותרבותייםייחודייםולשליטהבנתונים. אוכלוסייהגדולהיותר)למשלצרפתואיטליה(, היקפישימושרחביםיותרבשפהעשוייםלתמוך ביכולותתרגוםורב-לשוניותבשלותיותר,לנוכח ביקושגבוהיותרותהליכישימושוהבטחתאיכות נרחביםיותרמאשרבממשליםקטניםיותר )למשלצפוןמקדוניהואסטוניה(. פיתוחהמודלים: 78% דיווחועלפיתוחפעיל שלמודליNLPמקומיים על פי 9 56% 33% 11% תגובות באמצעותספק בשילובגורמים במסגרת חיצוני ממשלתייםוחיצוניים ממשלתיתבלבד 144 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 145 פיתוחמודליםבאמצעותמשאביםחיצונייםאו היברידייםמצביעעלמגבלותביכולתהפנימית לעשותזאת,העלולותלהגבילאתהעצמאות בבחירותהתכנוןובניהולמחזורהחייםשל המודלים,לרבותהבעלותעלעדכונים,ניטור ביצועיםותיעוד.הסדריםהיברידייםעשויים לתמוךבהעברתידעובבעלותמשותפת,אךהם מחייביםממשלואחריותיותברוריםביןהצדדים. מאחרשפיתוחממשלתימלאשכיחפחות, ההרחבהעשויהלהיותתלויהביכולתהרכש נספחא' ובפיקוחעלספקים,ובכךלהגביראתהצורך שאלות הביקורת בבקרותהמגינותעלההמשכיות,יכולתהניהול ויכולתההסתגלותלאורךזמן,תוךצמצוםסיכוני התלותבספקיםהחיצוניים. התמונה נוצרה בעזרת AI המלצות עלהממשלותלהתמודדעםשניצרכיםהקשוריםזהלזה:פיתוחיכולתNLPבשפההמקומית במקוםשבוהיאחסרהוהבטחתהאפשרותלקיימהתפעוליתלאורךזמןנוכחמודליהפיתוח הנהוגים. כאשרספקיםחיצונייםממלאיםתפקידמרכזיבפיתוחהמודליםותחזוקתם,עלהממשלות להגדירבבירוראתחלוקתהאחריותולאכוףאתמימושהאחריותלאורךמחזורהחייםכתנאי להרחבתהשימושבמודלים,ובכללזהאחריותלתחזוקה,לעדכונים,לניטורביצועים,לתיעוד ולניהולסיכונים. עלהממשלותגםלקדםשיתוףפעולהמובנהעםהאקדמיהוהתעשייהכדילהגדילאת זמינותהמומחיות,הנתוניםוהמחקר,ועליהןלהאיץאתפיתוחםשלמשאביםאיכותיים בשפההמקומית.כדילאפשרהרחבתשירותיםתלויישפהלמשרדיםנוספים,עלהממשלות להתייחסלNLP-בשפההמקומיתכאליכולתמשותפתהניתנתלשימושחוזר,ולאכאל יישומיםנפרדים,ובכךלהגביראתהעקביותשלהתוצאותואתאחידותהפיקוח. 146 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 147 ראשיתיבות תוכניתאסטרטגיתלאומית האםקיימתתוכניתאסטרטגיתלאומיתבתחוםהAI-שאישרההממשלה? 1 | אםלא-האםקיימותיוזמותמתמשכותאומדיניותממשלתיותהעוסקותבפיתוחAIובשימושבו? 2 | ראשיתיבות פירושבעברית פירושבאנגלית האםהתוכניתכוללתיעדיםספציפייםלהגברתהמודעותוההבנההציבוריותבתחוםה?AI- 3 | אםקיימתתוכניתאסטרטגית,באיזושנההיאאושרה? 4 | האםהתוכניתהלאומיתבתחוםהAI-נותנתעדיפותלמערכתאקולוגיתמקיפהבתחוםזהאולפעולה 5 | AI בינהמלאכותית IntelligenceArtificial מפוצלתביןגופיםשונים? לדעתך,אילומרכיביםבתוכניתהאסטרטגיתבתחוםהAI-הםהקריטייםביותרלהצלחתיישומה? 6 | מהםהתחומיםהמרכזייםשבהםעוסקתהתוכניתהאסטרטגית? 7 | OECD הארגוןלשיתוףפעולהולפיתוחכלכלי EconomicforOrganisation האםהתוכניתהאסטרטגיתמתייחסתלכלעקרונותהיישוםשלAIלפימדיניותהOECD-בתחוםזה? Co-operationandDevelopment 8 | כמהמעקרונותהיישוםשלAIלפימדיניותהOECD-מקבליםמענהישירבתוכניתהאסטרטגית 9 | הלאומית? חוקהבינההמלאכותיתשל EuropeanUnion EUAIAct כיצדהממשלהמבטיחההתאמהלנהגיםהמיטבייםשהתווההOECD-לפיתוחולהטמעהשל?AI האיחודהאירופי ArtificialIntelligenceAct 10 | מהופרקהזמןשנקבעבתוכניתהאסטרטגיתלהשגתיעדיההמרכזיים? 11 | מהםהיעדיםוהמדדיםהעיקרייםהמפורטיםבתוכניתהאסטרטגית? 12 | KPI מדדיביצועמרכזיים IndicatorsPerformanceKey האםהתוכניתהאסטרטגיתקובעתגוףממשלתישינהיגאתהיישום? 13 | אילוגופיםממשלתייםמעורביםביישוםהתוכנית? 14 | מהםהחסמיםהמרכזייםבקידוםהתחוםבהיבטהממשלתי? 15 | NLP עיבודשפהטבעית ProcessingLanguageNatural מהןהתוכניותלהתגברעלחסמיםאלה? 16 | מהומיקומהשלהמדינהבמדדיםהבין-לאומיים)כגוןGlobalIndex,AITortoiseIndex,AIOxford 17 | Index (לפיהפרמטריםהשונים?Innovation בהתבססעלהדירוגיםבמדדיםהבין-לאומיים,מהםתחומיהביצועהחזקיםביותרוהחלשיםביותרשל 18 | המדינה? האםשיפורהדירוגיםהואאחדמןהיעדיםשהממשלההצהירהעליהם?אילוצעדיםהותוולשם 19 | שיפורם? 148 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 149 תקציביהממשלה הבשלותהדיגיטלית האםקייםתקציבייעודילמטרות?AI האםקיימתאסטרטגייתנתוניםממשלתית? 20 | 34 | מהוהתקציבהממשלתישהוקצהלתחום?AI כמהממשרדיהממשלהיישמובאופןפעילאתאסטרטגייתהנתוניםהממשלתית,וכמהלא? 21 | 35 | האםהקצאתהתקציבהנוכחיתתואמתאתהדרישותשהוגדרובתוכניתהאסטרטגית? מהםהיעדיםוסדריהעדיפויותהמרכזייםשנקבעובאסטרטגייתהנתוניםהממשלתית? 22 | 36 | מהופירוטהתקציב? האםהמדינהפיתחהמדדבשלותדיגיטליתלהערכתהמוכנותוהיכולות? 23 37 | | איזהשיעורמןהתקציבשנקבעבתוכניתהאסטרטגיתמשתקףבהקצאתהתקציבבפועל? מהוהציוןהנוכחישלהמדינהבמדדהבשלותהדיגיטלית? 24 | 38 | אםהתקציבאינותואםאתדרישותהתוכניתהאסטרטגית,מהןהסיבותלכך? אילותחומיםספציפייםשלבשלותדיגיטליתמזוהיםכנקודותחוזקאוחולשהעלבסיסהמדד? 25 | 39 | אילומודליםנוספיםלמימוןאושותפויותציבוריות-פרטיותיכוליםלהשליםאתמשאביהממשלה האםישלממשלהמדיניותפורמליתהמתווהאתהתנאיםלשיתוףנתוניםביןמשרדיםשונים? 26 | 40 | לפיתוח?AI מהםעקרונותמדיניותשיתוףהנתונים? 41 | אילוגורמיםמונעיםממשרדיהממשלהלשתףאתנתוניהם? 42 | האםקיימותיוזמותלהקמתאגםנתוניםממשלתי? 43 | תשתיות כמהממשרדיהממשלהמשולביםבאגםהנתוניםהממשלתי,וכמהאינםמשולביםבו? 44 | מהםהיתרונותהצפוייםוהאתגריםהכרוכיםבהקמהוהפעלהשלאגםנתוניםממשלתי? 45 | האםהממשלההשיקהיוזמותלאומיותכלשהןלפיתוחתשתיות?AI 27 | כמהפרויקטיםלפיתוחתשתיותAIהוקמובשניםהאחרונות?ביישומםשלכמהמהםהוחל?כמה 28 | מהםהושלמו? אילוסוגיםספציפייםשלתשתיותAIמפותחיםאומורחבים,ומהןיכולותהעיבודשלהם? 29 | האםקיימתתשתיתענןלאומית? 30 | מהםמשאביהמחשובהזמיניםכיוםבענןהלאומי? 31 | האםנעשהשימושבגורמיםחיצונייםלצורכיענןומחשוב? 32 | כמהפרויקטיםבתחוםהAI-נשעניםעלספקיםחיצונייםלאחסוןולעיבודשלנתונים,לעומתפרויקטים 33 | המנהליםזאתבאופןפנימי? 150 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 151 הנחיותאסדרה אבטחתמידע האםפורסמוהנחיותאסדרה? האםהממשלהקבעהפרוטוקוליםמחייביםשלאבטחתסייברותוכניותהכשרהלכוחאדםהמעורבים 46 | 65 | בפרויקטי?AI האםהממשלההקימהגוףייעודיהאחראילפיקוחעלפיתוחןויישומןשלמערכותאסדרהבתחוםה?AI- 47 | האםהממשלהקבעהמדיניותאותקנותהמתייחסותבמפורשלחששותבתחוםפרטיותהמידעביישומי?AI 66 | מהםהעקרונותוההוראותהמרכזייםהכלוליםבמסגרתהאסדרהכדילהבטיחשימושאחראיואתי 48 | בטכנולוגיות בפעילותהממשלה?AI עלכמהאירועיסייברהקשוריםלפרויקטיAIממשלתייםדווחבמהלךהשנההחולפת? 67 | האםבעקבותהחוקהאירופיהחדשActAIEU יזמההממשלההנחיותאסדרהנוספות?, כמהפרויקטיAIכולליםאימוןאועיבודשלנתוניםאישייםאורגישים,וכמהאינםכולליםזאת? 49 68 | | מהםהאתגריםוההזדמנויותהמרכזייםשמציבActAIEUלהתפתחותתחוםAIולמארגהאסדרהשלהמדינה? מהםסיכוניאבטחתהמידעהמרכזייםשזוהובפרויקטיםממשלתייםבתחוםהבינההמלאכותית,ומהם 50 | 69 | האמצעיםשנקבעולצמצומם? האםהממשלהמחייבתמפתחיםשלמערכותAIלשימושציבורילבצעביקורותהטיהלפניפריסתהמערכת? 51 | האםהממשלהקבעההנחיותאותקנותלטיפולבסוגיותאתיותהקשורותלטכנולוגיותAI כגוןהטיה,, 52 | אפליהוהפרתהפרטיות? פרויקטיםממשלתיים לגביכמהפרויקטיםממשלתייםבתחוםהAI-נעשתההערכתסיכוניםפורמליתבנוגעלסוגיותאתיות 53 | פוטנציאליות)הטיה,אפליהוכו'(,ולגביכמהלא? האםהממשלהערכהסקרלאומילהערכתמידתהאימוץהנוכחיתשלAIבכללהמגזרים 70 | מהןהדרכיםלטיפולבסיכוניםאתייםפוטנציאליים)הטיהואפליה?( 54 | הממשלתיים? כיצדיכולההממשלהלקדםאמוןציבוריושקיפותבפיתוחןובהטמעתןשלטכנולוגיות?AI 55 | כמהמשרדיממשלההטמיעוטכנולוגיותAIבמערכותיהם,וכמהלא? 71 | אילואמצעיםקיימיםכדילהבטיחשמערכותAIהמשמשותאתהממשלהעומדותבתקניםובהנחיותאתיים? 56 | אילומגזריםיישמויוזמותAI ואילולא?, 72 | האםקיימתמסגרתארגונית-ממשלתיתאויוזמהליישוםעקרונותOECDלבינהמלאכותיתמהימנה 57 | ציינוכמהדוגמאותבולטותליישומיAIששיפרואתהיעילותאואתמתןהשירותיםבמשרדיהממשלה. 73 | במגזרהציבורי? האםהממשלההנהיגהמנגנוניםלניטוריוזמותAIולהערכתההשפעהוהאפקטיביותשלהן? 74 | כמהמעקרונותהבינההמלאכותיתהמהימנהשלOECDבאולידיביטויבאסטרטגיההממשלתית 58 | באיזותדירותנעשותהערכותלבחינתפרויקטי?AI בתחום ובמדיניותה?AI 75 | מהירמתהבשלותשלהמגזרהציבורי)ברמהרוחבית(ו/אושלמשרדממשלתימסויםביישוםעקרונות מהיהעלותהממוצעתשליישוםפרויקטAIחדשבמשרדממשלתי? 59 | 76 | הבינההמלאכותיתהמהימנהשקבע?OECD מהםהממצאיםהמרכזייםשלהערכותעדכניותשליוזמותAIממשלתיותאוהלקחיםשעלובהן? 77 | האםנקבעלמגזרהציבורימדדבשלותבתחוםהבינההמלאכותיתהמהימנה? 60 | מהםמדדיהביצועהמרכזייםKPI) להערכתהאפקטיביותשלפרויקטמסוים?( 78 | מתינקבעמדדהבשלות? 61 | האםנצפושיפוריםבפריוןבעקבותיישוםמערכותAIבמגזרהציבוריאוברמתהמשרדכולו? 79 | מהםהמדדיםהמרכזייםהמשמשיםלקביעתבשלותהאימוץשלAI,ואילוצעדיםננקטיםלהעלאת 62 | מהושיעורהגידולבפריוןשנצפהבעקבותיישוםטכנולוגיות?AI 80 | רמותהבשלות? מהואופייםשלשיפוריהפריוןשנצפו? 81 | האםנפתחובמדינההליכיםמשפטייםהנוגעיםלשימושבטכנולוגיותAI בנושאיםכגוןאחריות,, 63 | שימושיםמותרים,מגבלות,הגנותוכו'? מהםהאתגריםוההשלכותהמשפטייםהמרכזייםשלאימוץוהטמעהשלAIבפעילותהממשלה? 64 | 152 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 153 הוןאנושי האםישמחסורבמומחיםלבינהמלאכותיתבתעשייה? 82 | האםישמחסורבחוקריםבתחוםהבינההמלאכותיתבאקדמיה? 83 | כמהמוסדותחינוךהנהיגוקורסיםאותוכניותבתחוםהAI- וכמהלא?, 84 | כמהאנשיםהוכשרובמיומנויותהקשורותלתחוםהAI-באמצעותתוכניותאויוזמותבמימוןממשלתי? 85 | אילוצעדיםננקטיםכדילהבטיחשלסטודנטיםתהיהאוריינותבתחוםהAI-ומיומנויותהמתאימות 86 | לשוקיהעבודההעתידיים? נספחב' האםהממשלהמפנהעובדיםלהמשךלימודיםולהכשרהבתחוםהAI-כדילספקאתצורכיהעתיד? 87 | מדדים בין-לאומיים כמהתוכניותהכשרהבתחוםהAI-ברמותמיומנותשונותמוצעותכיוםלעובדיהממשלה? 88 | אילואסטרטגיותנדונותבממשלהלצמצוםהפערביןכישוריכוחהעבודההממשלתיהקייםלבין 89 | דרישותמהפכת?AI NLP האםהממשלהפיתחה,אומפתחתכיום,מודליםשלNLPבשפההמקומית? 90 | כמהפרויקטיםאויוזמותבתחוםNLPמימנההממשלהבשניםהאחרונות? 91 | האםפיתוחהאלגוריתםמתבצעבמסגרתממשלתיתאובסיועספקחיצוני? 92 | 154 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 155 GovernmentAIReadinessIndex2024 GovernmentAIReadinessIndex2024 Fullrankings Botswana 38.16 35.14 30.23 49.12 Brazil 65.89 74.51 44.78 78.38 BruneiDarussalam 55.45 45.85 45.87 74.62 Technology Dataand Bulgaria 60.64 65.19 37.88 78.85 Country Total Government Sector Infrastructure BurkinaFaso 29.28 25.69 21.22 40.92 Afghanistan 16.92 8.27 22.46 20.05 Burundi 21.13 16.62 18.95 27.84 Albania 45.47 47.93 28.36 60.11 CaboVerde 40.67 39.58 27.25 55.19 Algeria 39.06 31.68 33.26 52.24 Cambodia 36.63 29.18 29.31 51.40 Andorra 54.44 47.34 41.06 74.91 Cameroon 33.46 30.10 28.64 41.63 Angola 26.91 19.73 15.87 45.13 Canada 78.18 85.48 61.69 87.35 AntiguaandBarbuda 41.61 30.68 30.66 63.49 CentralAfricanRepublic 20.26 12.07 19.95 28.77 Argentina 56.40 64.65 37.09 67.47 Chad 22.66 20.94 18.22 28.82 Armenia 44.51 37.97 32.91 62.66 Chile 63.19 70.75 44.11 74.71 Australia 76.45 86.18 56.26 86.90 China 72.01 72.90 62.95 80.18 Austria 72.84 78.37 56.56 83.57 Colombia 59.33 71.96 39.00 67.05 Azerbaijan 39.92 35.56 29.43 54.78 Comoros 26.65 17.22 23.75 38.97 Bahamas 42.03 31.49 30.40 64.21 Congo 25.12 22.40 22.71 30.24 Bahrain 54.33 45.62 37.61 79.76 CostaRica 56.85 68.46 34.74 67.35 Bangladesh 47.12 58.52 26.26 56.59 Côted'Ivoire 34.69 31.15 26.10 46.81 Barbados 41.11 32.12 31.69 59.51 Croatia 51.62 40.86 39.72 74.28 Belarus 39.24 27.54 34.57 55.61 Cuba 42.43 51.55 26.76 49.00 Belgium 72.69 81.26 56.23 80.57 Cyprus 61.50 68.53 36.18 79.80 Belize 37.59 26.76 30.51 55.49 Czechia 70.23 76.45 49.50 84.74 Benin 42.97 59.92 24.30 44.68 Bhutan 38.78 34.02 25.58 56.73 DemocraticRepublicoftheCongo 22.10 17.96 15.99 32.34 Denmark 74.71 84.07 57.17 82.89 Bolivia(PlurinationalStateof) 33.08 22.43 22.92 53.89 Djibouti 35.19 23.13 32.84 49.61 BosniaandHerzegovina 37.02 26.74 29.25 55.06 DominicanRepublic 52.69 69.04 24.77 64.27 156 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 157 GovernmentAIReadinessIndex2024 GovernmentAIReadinessIndex2024 Indonesia 65.85 79.86 48.06 69.64 Ecuador 41.46 34.27 29.31 60.79 Egypt 55.63 68.98 42.13 55.77 Iran(IslamicRepublicof) 43.88 26.54 38.82 66.29 ElSalvador 34.09 25.50 26.81 49.95 Iraq 40.91 32.60 35.87 54.25 Ireland 73.18 75.47 58.13 85.95 EquatorialGuinea 27.09 19.28 25.68 36.31 Israel 74.52 79.30 61.53 82.74 Eritrea 22.20 8.30 23.07 35.22 Italy 71.22 78.64 53.12 81.88 Estonia 72.62 86.71 48.97 82.19 Jamaica 37.79 34.43 28.82 50.11 Eswatini 36.23 29.11 26.20 53.36 Japan 75.75 80.31 57.96 88.98 Ethiopia 38.34 51.46 21.57 41.98 Jordan 61.57 74.92 42.64 67.14 Fiji 44.22 37.02 32.32 63.31 Kazakhstan 51.41 54.75 33.54 65.93 Finland 76.48 84.86 60.86 83.73 Kenya 43.56 56.20 30.98 43.49 France 79.36 85.29 63.53 89.25 Kiribati 34.45 30.85 26.96 45.55 Gabon 34.15 25.45 27.77 49.22 Kuwait 51.26 46.49 36.93 70.36 Gambia(RepublicofThe) 26.95 23.25 19.67 37.92 Kyrgyzstan 36.55 34.68 24.49 50.49 Georgia 46.92 43.41 34.53 62.81 LaoPeople'sDemocraticRepublic 36.08 28.10 28.79 51.36 Germany 76.90 79.24 64.91 86.55 Latvia 61.87 74.46 35.72 75.43 Ghana 43.30 59.53 25.35 45.03 Lebanon 46.67 51.04 40.48 48.48 Greece 57.70 50.66 46.55 75.88 Lesotho 28.21 24.66 21.08 38.90 Grenada 37.96 31.88 28.39 53.62 Liberia 23.12 16.58 20.89 31.90 Guatemala 36.41 28.95 23.70 56.59 Libya 33.25 16.41 34.53 48.80 Guinea 30.21 25.63 22.24 42.77 Liechtenstein 55.91 43.70 49.19 74.83 GuineaBissau 25.71 14.65 20.46 42.01 Lithuania 67.80 77.63 43.02 82.75 Guyana 37.23 26.53 27.56 57.61 Luxembourg 70.63 84.67 43.81 83.40 Haiti 20.06 7.52 18.61 34.04 Madagascar 28.80 25.30 21.19 39.92 Honduras 29.83 24.72 21.77 43.01 Malawi 29.32 27.85 23.79 36.32 Hungary 63.63 74.09 41.81 75.00 Malaysia 71.40 82.47 54.17 77.56 Iceland 69.82 82.20 47.16 80.10 Maldives 31.43 33.71 17.22 43.36 India 62.81 73.32 50.34 64.76 158 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 159 GovernmentAIReadinessIndex2024 GovernmentAIReadinessIndex2024 Mali 32.27 26.00 22.44 48.36 Portugal 70.93 79.47 52.49 80.83 Malta 63.64 75.86 39.89 75.18 Qatar 68.22 76.07 46.90 81.69 MarshallIslands 37.62 29.94 31.65 51.29 RepublicofKorea 79.98 84.59 62.60 92.74 Mauritania 41.40 50.12 29.10 44.98 RepublicofMoldova 56.03 69.38 29.94 68.79 Mauritius 53.94 65.31 32.71 63.81 Romania 58.08 69.25 40.41 64.58 Mexico 53.29 43.52 42.27 74.07 RussianFederation 64.72 72.15 45.38 76.62 Mongolia 42.36 36.94 26.78 63.36 Rwanda 51.25 71.44 30.30 52.02 Montenegro 47.43 39.41 33.40 69.48 SaintKittsandNevis 41.62 30.26 32.65 61.94 Morocco 41.78 34.82 36.70 53.82 SaintLucia 39.11 31.10 28.63 57.60 Mozambique 24.22 20.86 18.23 33.57 Myanmar 34.26 24.24 33.85 44.69 SaintVincentandtheGrenadines 36.65 29.30 28.11 52.55 Namibia 33.28 28.56 25.36 45.92 Samoa 37.16 31.82 27.41 52.26 Nepal 33.14 30.61 25.44 43.37 SanMarino 51.59 38.65 42.14 73.99 Netherlands 77.23 84.58 60.12 87.00 NewZealand 63.98 55.95 49.56 86.43 SaoTomeandPrincipe 29.63 24.82 23.69 40.39 Nicaragua 28.53 20.07 21.88 43.64 SaudiArabia 72.36 80.72 52.92 83.43 Niger 25.74 24.22 17.15 35.87 Senegal 46.11 62.37 28.77 47.18 Nigeria 43.33 59.88 27.11 42.99 Serbia 58.49 69.88 38.22 67.35 Seychelles 44.77 41.41 36.81 56.09 NorthMacedonia 45.12 36.51 32.36 66.50 SierraLeone 25.34 21.96 17.72 36.33 Norway 76.12 86.38 56.28 85.70 Singapore 84.25 90.96 68.65 93.14 Oman 62.91 69.61 41.29 77.84 Slovakia 63.69 68.76 41.40 80.91 Pakistan 40.47 40.61 36.94 43.87 Slovenia 65.85 77.48 43.32 76.76 Panama 44.39 35.79 26.97 70.41 SolomonIslands 32.71 27.69 27.98 42.45 PapuaNewGuinea 36.85 32.64 29.50 48.40 Somalia 25.32 19.05 20.36 36.54 Paraguay 39.54 36.90 23.15 58.56 SouthAfrica 52.91 54.30 39.15 65.28 Peru 57.11 68.60 34.03 68.70 SouthSudan 18.58 11.04 19.74 24.96 Philippines 58.51 74.49 38.58 62.45 Spain 69.25 74.58 50.75 82.43 Poland 67.51 76.53 45.41 80.59 160 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 161 GovernmentAIReadinessIndex2024 GovernmentAIReadinessIndex2024 Uzbekistan 53.45 64.71 33.50 62.14 SriLanka 45.29 55.04 32.19 48.65 Vanuatu 39.04 34.44 30.85 51.82 StateofPalestine 37.53 24.64 32.75 55.21 Sudan 24.63 13.32 24.29 36.28 Venezuela,BolivarianRepublicof 29.21 15.50 26.00 46.12 Suriname 36.87 25.79 27.84 56.99 VietNam 61.42 75.02 43.36 65.86 Sweden 75.40 80.60 63.45 82.16 Yemen 14.62 12.90 20.41 10.56 Switzerland 69.42 59.06 61.32 87.88 Zambia 41.87 60.78 23.22 41.63 SyrianArabRepublic 16.95 16.42 18.93 15.49 Zimbabwe 32.59 23.69 27.82 46.27 Taiwan 74.58 82.98 56.37 84.38 Tajikistan 36.72 51.05 19.79 39.31 Thailand 66.17 75.78 44.83 77.90 Timor-Leste 33.68 27.03 26.70 47.30 Togo 31.32 31.21 20.82 41.92 Tonga 38.63 31.75 34.89 49.25 TrinidadandTobago 40.14 32.33 31.53 56.56 Tunisia 43.68 28.62 41.07 61.35 Türkiye 60.63 70.73 45.13 66.02 Turkmenistan 32.64 17.03 32.92 47.96 Uganda 34.63 35.57 22.23 46.10 Ukraine 60.57 73.42 41.93 66.37 UnitedArabEmirates 75.66 83.89 59.20 83.89 United Kingdom of Great Britain and NorthernIreland 78.88 84.47 66.57 85.62 UnitedRepublicofTanzania 35.08 36.64 20.98 47.62 UnitedStatesofAmerica 87.03 89.26 80.94 90.90 Uruguay 62.21 76.39 33.31 76.93 162 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 163 RankingTable GlobalInnovationIndex2025rankings 19 CountriesarerankedbytheirAIcapacityattheinternationallevel.Thisis Income Income GIIrank GIIrank group Region group Region the fthiterationoftheGlobalAIIndex,publishedon19September2024. Economy Score rank rank Economy Score rank rank 1 Switzerland 66.0 1 1 71 Colombia 28.5 18 5 2 Sweden 62.6 2 2 72 CostaRica 28.4 19 6 3 UnitedStates 61.7 3 1 73 Kuwait 28.2 49 13 4 RepublicofKorea 60.0 4 1 74 RepublicofMoldova 27.4 20 37 5 Singapore 59.9 5 2 75 Seychelles 27.2 50 3 6 UnitedKingdom 59.1 6 3 76 Tunisia 27.0 6 14 7 Finland 57.7 7 4 77 Argentina 26.8 21 7 8 Netherlands(Kingdomofthe) 57.0 8 5 78 Mongolia 26.7 22 13 Infrastructure Development 9 Denmark 56.9 9 6 GovernmentStrategy 79 Uzbekistan 26.5 7 3 Commercial OperatingEnvironment Research 10 China 56.6 1 3 80 Peru 26.5 23 8 Talent 11 Germany 55.5 10 7 81 Kazakhstan 26.3 24 4 Overall Scale Intensity 12 Japan 53.6 11 4 82 Panama 25.9 51 9 13 France 53.4 12 8 83 Jamaica 25.2 25 10 14 Israel 52.3 13 1 84 Barbados 25.1 52 11 UnitedStates 1 1 1 2 1 1 2 1 1 3 15 HongKong,China 51.5 14 5 85 Belarus 25.1 26 38 16 Estonia 51.1 15 9 86 Egypt 24.7 8 15 China 2 9 2 21 2 2 5 2 2 21 17 Canada 51.1 16 2 87 Botswana 24.6 27 4 18 Ireland 50.4 17 10 88 BruneiDarussalam 24.5 53 14 Singapore 3 6 3 48 3 5 10 4 11 1 19 Austria 50.1 18 11 89 Senegal 23.8 9 5 20 Norway 49.2 19 12 90 Lebanon 23.6 10 16 UnitedKingdom 4 4 17 4 4 16 7 5 3 9 21 Belgium 48.5 20 13 91 Namibia 23.5 28 6 22 Australia 48.0 21 6 92 BosniaandHerzegovina 23.4 29 39 France 5 10 14 19 6 4 9 8 6 10 23 Luxembourg 47.3 22 14 93 SriLanka 22.9 11 5 24 Iceland 47.0 23 15 94 Azerbaijan 22.9 30 17 SouthKorea 6 13 6 35 13 3 4 12 7 11 25 Cyprus 45.5 24 2 95 CaboVerde 22.6 12 7 26 NewZealand 45.5 25 7 96 Kyrgyzstan 22.6 13 6 Germany 7 3 13 8 8 11 8 9 5 15 27 Malta 45.4 26 16 97 DominicanRepublic 22.6 31 12 28 Italy 44.9 27 17 98 ElSalvador 22.2 32 13 Canada 8 8 18 16 9 10 3 6 8 8 29 Spain 44.6 28 18 99 Pakistan 22.1 14 7 30 UnitedArabEmirates 44.2 29 3 100 Cambodia 22.0 15 15 Israel 9 7 26 65 7 6 32 3 14 2 31 Portugal 43.9 30 19 101 Ghana 21.9 16 8 32 CzechRepublic 42.0 31 20 102 Kenya 21.4 17 9 India 10 2 68 3 14 13 11 13 4 36 33 Lithuania 40.8 32 21 103 Paraguay 21.4 33 14 34 Malaysia 40.6 2 8 104 Rwanda 21.1 1 10 Japan 11 23 5 53 20 14 12 14 9 31 35 Slovenia 40.1 33 22 105 Nigeria 21.1 18 11 36 Hungary 40.0 34 23 106 Bangladesh 21.0 19 8 Switzerland 12 5 11 58 5 19 64 20 29 4 37 Bulgaria 39.1 35 24 107 Nepal 20.2 20 9 38 India 38.2 1 1 108 Tajikistan 20.2 21 10 TheNetherlands 13 11 7 29 15 17 19 23 13 12 39 Poland 37.7 36 25 109 LaoPeople'sDemocraticRepublic 20.1 22 16 40 Croatia 37.7 37 26 110 Côted'Ivoire 19.7 23 12 SaudiArabia 14 60 29 41 42 26 1 7 10 24 41 Latvia 37.5 38 27 111 Bolivia(PlurinationalStateof) 19.6 24 15 42 Greece 37.4 39 28 112 Zambia 19.6 25 13 Finland 15 14 12 9 18 12 25 15 18 6 43 Türkiye 37.2 3 4 113 Ecuador 19.5 34 16 44 VietNam 37.1 2 9 114 TrinidadandTobago 19.3 54 17 HongKong 16 21 8 40 10 18 59 11 20 7 45 Thailand 36.7 4 10 115 Algeria 18.9 35 18 46 SaudiArabia 36.0 40 5 116 Cameroon 18.2 26 14 Australia 17 17 39 13 11 7 42 21 15 18 47 Slovakia 35.5 41 29 117 Togo 18.1 2 15 48 Qatar 34.6 42 6 118 Benin 17.8 27 16 Spain 18 18 19 17 26 21 6 32 12 25 49 Romania 34.3 43 30 119 Honduras 17.7 28 18 50 Philippines 33.6 3 11 120 Madagascar 17.6 3 17 Luxembourg 19 12 10 23 16 24 33 26 32 5 51 Chile 33.1 44 1 121 UnitedRepublicofTanzania 17.5 29 18 52 Brazil 32.9 5 2 122 Myanmar 17.3 30 17 UnitedArabEmirates 20 48 16 47 12 9 23 17 21 13 53 Mauritius 32.5 6 1 123 Guatemala 17.1 36 19 54 Serbia 31.7 7 31 124 Uganda 17.1 4 19 Taiwan 21 28 4 71 27 15 15 39 17 28 55 Indonesia 31.3 8 12 125 Malawi 16.0 5 20 56 Georgia 31.2 9 7 126 BurkinaFaso 15.9 6 21 Denmark 22 16 25 15 22 28 18 25 23 19 57 Morocco 31.1 4 8 127 Burundi 15.8 7 22 58 Mexico 30.5 10 3 128 Mozambique 15.4 8 23 Ireland 23 25 20 22 29 8 38 19 24 14 59 Armenia 30.5 11 9 129 Zimbabwe 15.4 31 24 60 RussianFederation 30.3 45 32 130 Nicaragua 15.4 32 20 Italy 24 19 27 1 21 45 13 43 16 32 61 SouthAfrica 30.1 12 2 131 Mauritania 15.4 33 25 62 Bahrain 30.0 46 10 132 Lesotho 14.9 34 26 Sweden 25 15 21 5 19 30 57 18 27 16 63 NorthMacedonia 29.8 13 33 133 Guinea 14.9 35 27 64 Montenegro 29.8 14 34 Norway 26 24 22 7 23 42 22 22 25 20 134 Ethiopia 14.4 9 28 65 Jordan 29.7 5 11 135 Mali 14.0 10 29 66 Ukraine 29.7 15 35 Belgium 27 20 43 31 25 27 48 24 28 26 136 Venezuela(BolivarianRepublicof) 13.7 21 67 Albania 29.6 16 36 137 Congo 13.6 36 30 Austria 28 22 38 39 17 37 36 38 34 22 68 Uruguay 28.8 47 4 138 Angola 13.0 37 31 69 Oman 28.7 48 12 139 Niger 11.9 11 32 Portugal 29 29 37 6 32 23 53 30 30 29 70 Iran(IslamicRepublicof) 28.5 17 2 Low-income Sub-SaharanAfrica LatinAmericaandtheCaribbean Brazil 30 26 36 28 44 29 27 33 19 44 Lowermiddle-income CentralandSouthernAsia NorthernAmerica Uppermiddle-income SouthEastAsia,EastAsia,andOceania Europe Russia 31 58 44 30 37 20 21 40 22 46 High-Income NothernAfricaandWesternAsia Estonia 32 33 49 42 34 52 44 16 54 17 Note:TheWorldBankclassifiedVenezuela(BolivarianRepublicof)asanupper-middleincomeeconomyuntil2021andhas GII2025ataglance beenunclassifiedsincethenduetotheunavailabilityofdata. Malta 33 47 41 26 43 22 30 34 41 27 Source:GlobalInnovationIndexDatabase,WIPO,2025. 164 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 165 Infrastructure Development Infrastructure Development GovernmentStrategy GovernmentStrategy Commercial Commercial OperatingEnvironment OperatingEnvironment Research Research Talent Talent Overall Scale Intensity Overall Scale Intensity Philippines 67 78 60 10 77 57 69 67 64 72 Turkey 34 38 62 11 39 31 14 55 26 45 Rwanda 68 74 82 26 80 83 43 62 65 69 CzechRepublic 35 30 46 64 35 36 17 44 35 33 SouthAfrica 69 69 74 62 64 41 79 35 70 70 Poland 36 27 28 36 41 32 39 46 31 37 Latvia 70 55 50 55 54 59 74 71 78 60 Slovenia 37 34 35 14 28 54 45 41 46 30 Tunisia 71 62 71 78 53 70 68 59 75 65 Chile 38 50 24 34 62 46 20 37 33 41 Ghana 72 81 77 78 76 82 55 50 74 71 Malaysia 39 59 15 25 38 43 52 47 36 43 Nigeria 73 77 79 45 70 73 51 68 68 76 Iceland 40 37 9 54 33 53 79 27 66 23 Benin 74 83 81 66 79 81 28 66 69 73 Hungary 41 41 31 46 47 38 50 42 42 40 Bangladesh 75 73 75 70 68 61 58 78 72 77 Greece 42 31 42 83 30 34 66 31 52 34 Pakistan 76 57 78 68 58 64 63 75 71 81 Thailand 43 66 23 63 63 63 16 54 39 55 Iraq 77 82 67 73 59 78 67 74 76 80 Croatia 44 45 61 56 46 62 79 10 47 38 Azerbaijan 78 68 65 51 78 80 72 81 77 79 Mexico 45 42 57 20 61 40 47 52 38 57 Morocco 79 67 63 60 57 50 76 79 79 75 Lithuania 46 44 47 44 52 51 34 53 49 39 Algeria 80 70 73 72 60 79 70 82 80 82 Argentina 47 40 54 12 71 39 46 63 40 54 Kenya 81 79 80 24 82 69 79 51 81 78 NewZealand 48 32 30 50 31 33 71 48 57 35 SriLanka 82 64 76 66 75 72 75 58 82 74 Indonesia 49 36 72 49 24 71 62 45 37 63 Ethiopia 83 76 83 78 83 76 79 76 83 83 Romania 50 56 34 32 56 25 65 69 44 53 Colombia 51 53 51 52 74 49 24 64 43 59 Egypt 52 54 64 18 55 68 37 56 45 61 Bulgaria 53 46 53 56 50 56 31 65 50 47 Qatar 54 63 32 78 36 60 26 77 59 42 Ukraine 55 51 59 38 65 48 40 60 48 58 Uruguay 56 52 40 33 73 67 49 61 51 50 Serbia 57 43 58 78 49 65 35 70 58 48 Vietnam 58 49 33 70 67 58 56 57 53 64 Mauritius 59 80 69 74 69 74 54 28 62 52 Iran 60 65 70 82 40 44 41 83 56 67 Peru 61 61 52 37 81 75 60 73 55 68 Bahrain 62 71 48 60 48 77 72 29 61 56 Jordan 63 72 45 78 45 35 61 72 63 62 Oman 64 75 55 78 66 66 29 80 60 66 Armenia 65 35 66 60 72 47 82 36 73 49 Slovakia 66 39 56 44 51 55 83 49 67 51 166 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 167 נספחג' המתודולוגיה ששימשה לניתוח המתאמים בין המדדים ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ביקורתההיערכותמקבילהשלהממשלתית לבינהמערכותבינהמלאכותיתמלאכותית׀169169 המתודולוגיהששימשהלניתוחהמתאמיםביןהמדדים שיטתהמתאם חישבנומקדמימִתאםשלפירסוןr)(ביןכלזוגשלמשתניTortoise,Oxfordו-GIIשנבחרו,לגביעשר המדינות39.מקדםהמתאםשלפירסוןמודדאתעוצמתהקשרביןשנימשתניםואתכיוונו)ממינוס1ועד כדילבחוןאםמדדיםבין-לאומייםשוניםמספריםסיפורעקביעלהיכולתהלאומיתבתחוםAIוהחדשנות, פלוס(.1 השווינואתReadinessAIOxford,אתIndexAIGlobalTortoiseואתInnovationGlobal (GII) ,תוךשימושבמדגםמדינותמשותףובגישהסטטיסטיתעקבית.Index פירושהסימניםוהכיוון מאחרש-Oxfordמשתמשבציונים)גבוהיותר=טוביותר(,ואילוTortoiseו-GIIמשתמשיםבדירוגים )נמוךיותר=טוביותר(: • הפיכת המדדים לבני-השוואה מתאםשליליביןOxfordלביןGIIאוTortoiseמשקףבדרךכללהתאמה)ציוניOxfordטוביםיותר תואמיםדירוגיםטוביםיותר,כלומרנמוכיםיותר(. שלושתהמדדיםמשתמשיםבמבניםובסולמותשונים,ולכןבנינומשתניםבני-השוואהקודםחישוב • המתאמים: מתאםחיוביביןGIIלביןTortoiseמשקףבדרךכללהתאמה)מדינותשביצועיהןטוביםנוטותלקבל • דירוגיםנמוכיםיותרבשניהמדדים(. better)=higher(scores,ReadinessAIOxford:יצרנוציונינדבכיםמצרפייםבאמצעות ממוצעיםפשוטיםשלתת-המרכיביםשפורסמו: כיצדהראיותשבנספחתומכותבעובדותשבפסקה.המסקנותשבפסקההתבססועלמתאמיםשנצפו במדגםהמשותף,ובכללזה: • OxfordTechnologySector=(Maturity+InnovationCapacity+HumanCapital)/3 • מדדOxfordמגזרהטכנולוגיה=)בשלות+יכולתחדשנות+הוןאנושי(\3 התאמהביןהמוכנותליישוםAI/מוכנותהיכולתהטכנולוגיתלביןהכישוריםוהמומחיותשלההוןהאנושי למשל,)G_HumanCapitalvs(.O_TechSector • OxfordDataandInfrastructure=(Infrastructure+DataAvailability+DataRepresentativeness)/3 • מדדOxfordנתוניםותשתיות=)תשתיות+זמינותנתונים+ייצוגיותהנתונים(\3 תפקידהגישור"שלהתחכוםהעסקי)למשל,"G_andG_BusinessSoph,vsG_HumanCapital • (.BusinessSophvsG_KnowledgeOutputs )אותהשיטתממוצעיושמהבעקביותבכלפעםשנדרשרכיבמצרפי( • • הרעיוןשלפיובשלותה-AIמשקפתתפוקותחדשנותרחבותיותר)למשל,G_vsO_TechSector better)=lower(ranks,IndexAIGlobalTortoise:יצרנוערכינדבכיםבאמצעותממוצעים (.KnowledgeOutputs,andT_InnovationvsO_TechSector פשוטיםשלהדירוגיםשפורסמו: • המגבלהשלהתשתיתכמנבאעצמאי)למשל,G_InfrastructurevsO_DataInfra-קשרחלש • TortoiseImplementation=(Talent+Infrastructure+OperatingEnvironment)/3 יחסיתבהשוואהלקשרהחזקיותרשלועםתחכוםעסקיועםתפוקות(. מדדTortoiseיישום=)כישוריםומומחיות+תשתיות+סביבהתפעולית(\3 שיטהזומספקתבדיקתהצלבהתמציתית:כאשרמתאמיםחזקיםמתקבליםבעקביותבכיווניםהצפויים, • TortoiseInnovation=(Research+Development)/2 הדברמלמדשהמדדיםלוכדיםנקודותחוזקלאומיותחופפות;כאשרהמתאמיםחלשיםיותר,הדבר מדדTortoiseחדשנות=)מחקר+פיתוח(\2 מלמדשממדמסוים)כגוןהתשתית(עשוישלאלהיתרגםלתוצאותמדידותבתחוםהבינההמלאכותיתאו • TortoiseInvestment=(GovernmentStrategy+Commercial)/2 החדשנותללאיכולותמשלימות. מדדTortoiseהשקעה=)אסטרטגיהממשלתית+מסחרי(\2 • better)=lower(ranks, :השתמשנוישירותבדירוגיהנדבכיםשפורסמו)ללאהמרה(.GII 39 הקורלציותחושבורקלעשרמדינותמתוך12המדינותהשותפותבביקורת,שמופיעותבכלהמדדיםשנכללובניתוח;הפער נוצרמשוםשTortoise-לאכוללאתאלבניהוצפוןמקדוניה. 170 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 171 Paragraphfactsupported VariableA VariableB Pearsonr Scalenote HumancapitalalignswithAIreadiness O_TechSector G_HumanCapital -0.87 *Oppositescaling AImaturitymirrorsbroaderinnovationoutputs O_TechSector G_KnowledgeOutputs -0.88 *Oppositescaling Cross-indexalignmentofAIinnovationconstructs T_Innovation O_TechSector -0.95 *Oppositescaling Businesssophisticationbridgeseducation/researchandcommercialization G_HumanCapital G_BusinessSoph 0.94 Samescalingdirection Businesssophisticationlinkstoinnovationoutputs G_BusinessSoph G_KnowledgeOutputs 0.84 Samescalingdirection נספחד' Marketdynamicsalignwithbusinesssophistication G_MarketSoph G_BusinessSoph 0.85 Samescalingdirection דוגמאות בולטות ליישומי Infrastructurealoneisnotastrongpredictoracrossindexes O_DataInfra G_Infrastructure -0.32 *Oppositescaling בינה מלאכותית Data/infrastructureisstrongerwhenbusinesscapabilityisstronger O_DataInfra G_BusinessSoph -0.71 *Oppositescaling Data/infrastructureonlymoderatelytracksinnovationoutputs O_DataInfra G_KnowledgeOutputs -0.63 *Oppositescaling Data/infrastructureonlymoderatelytracksAIinnovation O_DataInfra T_Innovation -0.53 *Oppositescaling Oxfordhigher=better;GII/Tortoiselower=better* 172 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 173 דוגמאותבולטותליישומיבינהמלאכותיתאשרשיפרואת היעילותאואתמתןהשירותבמשרדיהממשלה אלבניה צרפת יישוםהבינההמלאכותית התחום/השירות יישוםהבינההמלאכותית התחום/השירות זיהויבזמןאמתשלעסקאותחשודות. במשרדהמשפטים,כליבינהמלאכותיתמסייעיםבאוטומציהשלתמלול ראיונותומסייעיםלאנשימערכתהמשפטבמחקרמשפטיובתמצותתיקים, משפטובתימשפט הפרויקטהורחבתוךהתמקדותבניתוחמערךהשכרומיסיההכנסה ובכךמאיציםהליכיםשיפוטיים. האישיים. • איתורחריגותבדיווחישכר,כגוןשכרשאינותואםאתרמתהפעילות כספים,מיסוי,מכס שירותלציבור הכלכליתאואתהענףהרלוונטי. ופיקוחעלהשוק במשרדהחינוך,עוזריםוירטואלייםהמבוססיםעלבינהמלאכותיתמסייעים ותמיכהפנימית • במשימותמשאביאנושומאפשריםלצוותלהתמקדיותרבסוגיותאנושיות איתורהעלמותמסבאמצעותהשוואהביןהנתוניםשעליהםדיווחו באמצעותעוזרים בעודפניותמינהליותמטופלותביעילות. המעסיקיםלביןנתוניםזמיניםאחרים)בנקאות,ביטוחוכו'(. וירטואליים • מניעתדיווחיםפיקטיבייםובנייתמערכתמסהוגנתובת קיימהיותר.- שירותלציבור מאמץבין-משרדי,בהובלתמינהלתהדיגיטלהבין-משרדית,קידםאתאימוצם ותמיכהפנימית כליייעודילתרגומיםחכמים,שפותחבמיוחדלצורכיהמינהלהציבורי. שלכליבינהמלאכותיתמוכניםלשימושברחביהמינהלהציבורי,והדברהביא באמצעותעוזרים לפישוטהשירותיםלאזרחיםושיפורם. כלימקווןזהמציעפתרוןפשוטויעיללעובדיציבורומאפשרלהםלהעלות וירטואליים מסמכיםמשפטייםבפורמטוורד).docxdoci,.(ולקבלתרגומיםאיכותיים ומדויקיםבשפתהיעד,תוךשמירהמלאהעלהמבנהוהעיצובהמקורייםשל שירותלציבור המסמך. משרדהפניםמפעילמגווןמיזמיבינהמלאכותיתלשיפורהתיאוםביןגופי ותמיכהפנימית אכיפתהחוקולחיזוקניהולהנתונים,ובכךחוסךזמןבמשימותמינהליות מאפייניוהעיקרייםשלהכליכוללים: באמצעותעוזרים • יומיומיות. וירטואליים תרגוםמדויקוהקשרישלטקסטיםמשפטייםומינהלייםלשפותזרות,תוך עיבודמסמכים התמקדותראשוניתבאנגלית. וטקסט • שמירהאוטומטיתעלכותרות,כותרותמשנה,מספור,טבלאותוצורתושל המסמךהמקורי. • ממשקפשוטואינטואיטיבישכלעובדמינהלייכוללהשתמשבוללאצורך בהכשרהייעודית. כליזהמקלבמידהניכרתעלהעובדיםומאיץתהליכים,בייחודבהקשרשל התאמהלחקיקההאירופית. 174 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 175 לטביה ישראל יישוםהבינההמלאכותית התחום/השירות יישוםהבינההמלאכותית התחום/השירות משרדהתחבורה- שירותלציבור תחבורהוניידות בינהמלאכותיתלמיטובזרימתהתנועהולהפחתתעומסיתנועה. ותמיכהפנימית עוזרוירטואלי באמצעותעוזרים וירטואליים רשותהמיסיםבישראל- כספים,מיסוי,מכס בינהמלאכותיתלסיווגמכסאוטומטיולהאצתהטיפולביבוא. ופיקוחעלהשוק עיבודמסמכים עיבודמסמכיםותמונות וטקסט רשותניירותערךבישראל- כספים,מיסוי,מכס למידתמכונהועיבודשפהטבעיתלניתוחשוקאוטומטי. ופיקוחעלהשוק ניתוחנתונים ניתוחנתונים המרכזלמיפויישראל- מיפוי,דימותומידע בינהמלאכותיתונתוניעתקלמיפוילאומיתלת ממדיאוטומטי.- גיאו-מרחבי תחוםהתחבורה כליבינהמלאכותיתלניטורהתנועהולשיפורהבטיחות.- תחבורהוניידות משרדהמשפטים-בינהמלאכותיתלהערכתהסיכוניםהנוגעיםלארגונים שירותלציבור משפטובתימשפט מערךצ'אטבוטים-צ'אטבוטממשלתישמבוססעלבינהמלאכותית,הפועל לא ממשלתייםולסיועבפיקוחרגולטורי.- ותמיכהפנימית באתריהמדינהוהרשויותהמקומיות,משיבאוטומטיתעלשאלותנפוצות באמצעותעוזרים ומסייעלמשתמשיםלמצואבמהירותמידעעלשירותים. וירטואליים המוסדלביטוחלאומי-בינהמלאכותיתוזיהויתוויםאופטיOCR)(לייעול שירותיבריאות תהליכיהעבודהשלהוועדותהרפואיות. וביטחוןסוציאלי שירותהכנסותהמדינה-בינהמלאכותיתוכליניתוחנתוניםלשיפורהניהול כספים,מיסוי,מכס שלגבייתהמיסיםולאיתוריעיליותרשלהפרותחוקאפשריות. ופיקוחעלהשוק הלשכההמרכזיתלסטטיסטיקה-כליחיפושושיחוח)צ'אט(מבוססיבינה עיבודמסמכים מלאכותיתלשיפורהנגישותשלהנתוניםודיוקם. וטקסט שירותיבריאות: • שירותלציבור הצ'אטבוטהשיחתיהראשוןהמבוססעלבינהמלאכותית,שפותחעבור משרדהעבודה- ותמיכהפנימית שירותיבריאות מוסדבריאותבמדינותהבלטיות,ונועדלסייעלמטופליםבאמצעותמתן פלטפורמתבינהמלאכותיתלהכוונהמותאמתאישיתבנושאזכויותעבודה. באמצעותעוזרים וביטחוןסוציאלי מידעומענהעלפניותבזמןאמת; וירטואליים • כליראייהממוחשבתהמבוססעלבינהמלאכותית,המשמשלאבחוןשבץ ולבדיקותסקרלאיתורסרטן. שירותלציבור נציבותשירותהמדינה-מערכתבינהמלאכותיתיוצרתלניהולידעבתחום ותמיכהפנימית תחוםהמשפט-כליבינהמלאכותיתלאנונימיזציהשלהחלטותופסקידיןשל משאביהאנושולתמיכהבקבלתהחלטות. באמצעותעוזרים בתימשפט,לשםשיפוראיכותהאנונימיזציהוכןלהבטחתתהליכיםיעילים, משפטובתימשפט וירטואליים מאובטחיםוידידותייםיותרלמשתמש. 176 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 177 שווייץ יישוםהבינההמלאכותית התחום/השירות דיגיטציהשלשפה-מודלשפהבקודפתוחהמבוססעלבינהמלאכותית, עיבודמסמכים התומךבכמהשפותאירופיותומסייעבפיתוחפתרונותדיגיטלייםלשפות יישוםהבינההמלאכותית התחום/השירות וטקסט קטנותולשפותשאינןמיוצגותדיהצורך. הפקתדוחותסטטיסטיים ניתוחנתונים אסדרתהתקשורת רשתותתקשורת-בינהמלאכותיתהמשמשתלניטוררשתותתקשורתרדיו והשימושבתדרי ולהבטחתקישוריותרציפהבאמצעותמדידותמדויקותבזמןאמת. עיבודמסמכים הרדיו סיווגמסמכיםבאמצעותמילותמפתח וטקסט סביבה-כלילמידתמכונהלניטורגבולותיהןשלביצותמוגנותוליצירת סביבה,אקלים אבטחתסייבר שכבותגיאו מרחביותמדויקות.- וניטורביולוגי איתוראיומיםפוטנציאלייםהנובעיםממתקפותסייבר ואיתוראיומים סביבה,אקלים הערכתנתוניאקלים וניטורביולוגי סלובקיה סביבה,אקלים ניתוחדגימותאבקה וניטורביולוגי שירותיבריאות איתורדפוסיההתפשטותשלמגפות יישוםהבינההמלאכותית התחום/השירות וביטחוןסוציאלי שירותלציבור מיפוי,דימותומידע הרשותלהסדרתתקשורתאלקטרוניתושירותידוארהקימה"עוזרוירטואלי", בחינתתצלומיאוויר ותמיכהפנימית גיאו-מרחבי שתפקידולהפחיתאתמספרהפניותהנענותבידיהעובדיםולאפשרלבינה באמצעותעוזרים מלאכותיתלהשיבעלשאלותבסיסיותבאופןמבוקר. וירטואליים כספים,מיסוי,מכס ניתוחתמונותבתחומיהמכסותנועתהסחורות. ופיקוחעלהשוק משרדהמשפטיםמשתמשבבינהמלאכותיתלאנונימיזציהשלהחלטותבתי משפטובתימשפט משפטהמתפרסמותבאתריהמרשתת. כספים,מיסוי,מכס חשיפתמניפולציותאפשריותבשוקהפיננסי ופיקוחעלהשוק הרשותלביטחוןלאומימשתמשתבבינהמלאכותיתבתחוםאבטחתהסייבר, אבטחתסייבר לרבותלצורךהסברופירושחתימותבמערכותלניהולמידעואירועיאבטחה ואיתוראיומים אסדרתהתקשורת (.SIEM) איתורמקורותהפרעהבתקשורתרדיו והשימושבתדרי הרדיו 178 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 179 נספחה' דוחות ביקורת פרטניים ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 181 Overviewofthe developmentofAI solutionsinpublicsector organisations Na$onalAuditOfficeofEstoniaOverviewontheInterna$onalJointAuditof Ar$ficialIntelligence OverviewbytheNa.onalAuditOffice EstoniatotheRiigikogu Tallinn,30May2025 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 183 Overviewofthe developmentofAI solutionsinpublicsector organisations Na$onalAuditOfficeofEstoniaOverviewontheInterna$onalJointAuditof Ar$ficialIntelligence OverviewbytheNa.onalAuditOffice EstoniatotheRiigikogu Tallinn,30May2025 182 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 183 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons makingtherightchoicesinthelegalenvironment,bydevelopingguidance, carryingouttraining,givingadvice,etc.forthis. Summary Organisa3onsthemselvesmustinvestsignificantlymoreinimprovingdata qualityandincreasingknowledgetosuccessfullyimplementAIsolu3ons.In Developmentsinthefieldofar3ficialintelligenceinrecentyearshave thefuture,assolu.onsaredevelopedanddatavolumesincrease,appropriate createdsignificantnewopportuni3es.ManyEstonianpublicsector ITinfrastructuresolu.ons(i.e.hardwareandsoOwareenvironments organisa3onshavestartedtodevelop,testanduseinnova3veAI-based suppor.ngcompu.ngandsoOwaredevelopment)mustbefoundtomaximise solu3ons.Theintroduc3onofsuchsolu3onsshouldhelporganisa3onsto theperformanceandsecurityofAIsolu.ons. beBerfulfiltheirtasks,includingprovidebeBerqualityservices,makefaster Inaddi.on,organisa.onsmustassesswhethertheirplannedAIsolu.onis decisions,reducecosts. economicallyreasonable,i.e.whetheritwillhelpsavecosts,improvethe Ajointauditisoncourseforcomple3oninearly2026incoopera3onwith qualityofpublicservicesorenabletomakefasterdecisions. thetwelvesupremeauditins3tu3onsofEUROSAI,theobjec3veofwhichis toassessthereadinessofthegovernmentsectortoadoptAIsolu3ons.The Na3onalAuditOfficepar3cipatedinthejointauditandpreparedan overviewtoprovideapictureofhowEstonianpublicsectororganisa3ons aredevelopingandusingAIsolu3onsandwhatthemainobstaclesarein thisarea. AccordingtothelistofAIbasedsolu3onscompiledbytheMinistryofJus3ce andDigitalAffairs,130solu3onshavebeendevelopedinthepublicsector, butthislistdoesnotgiveanoverviewofdevelopmentsinrecentyears,and expertsbelievethatmanyofthemarenotAIsolu3ons.Approximately30 AI-basedsolu3onshavebeencreatedintheorganisa3onsthatrespondedto thesurveyoftheNa3onalAuditOffice.Mostofthesesolu3onsares3ll beingtestedanddonotoffersignificantcostsavings,beBerqualitypublic servicesorfasterdecision-making. Themainobstaclestothecrea3onandintroduc3onofAIsolu3onsare: • ThedevelopmentofAIsolutionsishamperedbyalackofawareness amongemployeesoftheoptionsofferedbyAIanditsareasof application.Ontheonehand,thedevelopmentcapacityislimitedbythe lackofspecifictechnicalexpertise,forexample,thelackofasmart customerfromanAIperspective,whoseinvolvementisnecessaryto developsolutions.Nordoideasorproposalsfornewsolutionsemergein organisationswherethemajorityofstaffhavenoknowledgeofthe potentialofusingAIintheirfield. • ThecreationofAIsolutionsishinderedbythepoorqualityofdatabases. Thesurveycarriedoutinthecourseoftheoverviewshowedthata considerablenumberoforganisationsseedataqualityasanimportant issueandareworkingtoimproveit.Atthesametime,thesurveyrevealed thatasmanyasone-thirdoforganisationsarenotactivelyengagedin improvingdataquality,whichinturnmakesitdifficulttodevelopand implementAIsolutions. • ThecreationofAIsolutionsishinderedbytheinabilitytocopewith regulatoryrestrictions.Difficultiesmainlyarisefromdataprotectionrules thatlimittheuseofpersonaliseddatabothinthetrainingand implementationofAIsolutions. InordertocreateabeBerenvironmentforthedevelopmentofAIsolu3ons, theMinistryofJus3ceandDigitalAffairs,whichisleadingthearea,should paymoreaBen3ontoremovingtheobstaclestothedevelopmentof solu3ons.Atthena.onallevel,itisnecessarytosupportpublicauthori.esin 2 1 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 184 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 185 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons Whatisar1ficialintelligence(AI)andan Contents ar1ficialintelligencesolu1on? Artificialintelligencesystem–a 1.Ar.ficialintelligenceisanareaoftheoryanddevelopmentofcomputer Whatisar.ficialintelligence(AI)andanar.ficialintelligencesolu.on? 4 machine-basedsystemthatis systemsthataimstocreatesystemscapableofperformingtasksthat designedtooperatewith HowmanyAIsolu.onshavebeencreated? 5 varyinglevelsofautonomyand tradi.onallyrequirehumanintelligence.AnAIsolu.onisbasedonasoOware thatmayexhibitadaptiveness AIsolu.onsdevelopedsofar 6 algorithmthatisautonomousandcapableoflearning,andperformstasks afterdeployment,andthat,for Whatisthestate’sAIstrategylike? 8 tradi.onallyperformedbyhumans. explicitorimplicitobjectives, infers,fromtheinputit Strategyfordevelopmentofar.ficialintelligenceofpublicsectororganisa.ons 9 receives,howtogenerate 2.Theapplica.onofAIinpublicsectororganisa.onsallowsthemtomake FundingofAIsolu.ons 9 outputssuchaspredictions, policiesmoreefficiently,deliverbeaerservices,makefasterandbeaer content,recommendations,or Whatarethemainobstaclestothecrea.onofAIsolu.ons? 10 decisionsthatcaninfluence decisionsandfreeofficialsfromrou.netasks.Giventhesteadyincreaseinthe physicalorvirtual Qualityofdata 11 costsofpublicsectororganisa.ons,itisimportanttoinvestininnova.ve environments. EnsuringAIknowledgeandskills 13 solu.onsthathelpmakeworkmoreefficientandsaveresources. Source:EuropeanUnionArtificial Legalconstraintsandethicalconsidera.ons 13 IntelligenceAct ITinfrastructure 14 3.Systemsthatprocesslargeamountsofinforma.on,butarenotAI solu.ons,areoOenerroneouslypresentedasAIsolu.ons.AkeyfeatureofAI EnsuringthesecurityofAIsolu.ons 16 solu.onsistheirlearningcapacity.Ifasystemcananalysethedataand EuropeanUnionAr.ficialIntelligenceAct 17 improveitsperformanceonthebasisofthem,itcanbeconsideredaself- Characteris.csoftheoverview 20 learningsystem.However,ifasystemhasfixedinputsandoutputs,without theabilitytoadaptthewayitworks,itisanautoma.ngprocess,notar.ficial EarlierauditsbytheNa.onalAuditOfficeintheareaofdata 25 intelligence. 4.InEstonia,severalpublicsectororganisa.onshavestarteddevelopingAI- basedsolu.onsontheini.a.veoftheMinistryleadingthisarea(theMinistry ofEconomicAffairsandCommunica.onsun.lDecember2024andthe MinistryofJus.ceandDigitalAffairsfromJanuary2025).InEstonia,asolu.on likethisisalsocalledkra=,anameinspiredbyfolklore.1 AI–apracticalapplication basedonAItechnologies,which isbasedonasoftware 5.Accordingtotheinforma.onoftheMinistryofJus.ceandDigitalAffairs, algorithmthatisautonomous, thenarrowAIismostlyusedinAIapplica.ons.NarrowAIisabletosolveone capableoflearningand performstaskstraditionally narrowtaskandlearnfromitsexperiencetosolvetheproblemmore performedbyhumans. successfully,butcannotlearninthecourseoftheac.vitywhat,forexample, Source:kratid.ee thenexttasksandproblemsmightbe.2Inaddi.ontonarrowAI,genera.veAI, whichcancreateen.relynewcontent–text,imagesorsound–isalso GenerativeAI–AIthatcan generateoriginalcontent(e.g. becomingincreasinglycommonaroundtheworld(seeTable1). text,images,video,soundor softwarecode)inresponsetoa user’sinputorquery. Source:www.ibm.com 1Kra%d.ee. 2h*ps://akit.cyber.ee. 4 3 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 186 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 187 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons Figure1.AIsolu.onsdescribedaccordingtoareasonthekra.d.eewebsite Table1.WaystocategoriseAI Capacity Functionality Technology Health 27 NarrowAI Reactivemachines Machinelearning Economy 19 LimitedMemory DeepLearning Security 17 GenerativeAI TheoryofMind NaturalLanguageProcessing 20respondingorganisations thathavedevelopedAI Robotics Environment 17 solutions: SuperintelligentAI Self-awareAI ComputerVision MinistryofEducationand Society • 16 Research ExpertSystems Culture MinistryofDefence 14 • MinistryofEconomicAffairs Source:NaEonalAuditOffice,UnderstandingthedifferenttypesofarEficialintelligence • Law andCommunications 11 6.Althoughthedescrip.onofanAIsolu.onintheAIstrategymeetsthemain MinistryofFinance • Education 9 condi.onsofAI,severalspecialistsinterviewedintheauditques.onedtheAI MinistryoftheInterior • skillsofseveraloftheAIsolu.onslistedinthekra.d.eelist,i.e.mainlythe MinistryofForeignAffairs • Communicationsandmarketing 1 absenceoftheabilityofanar.ficialintelligencesolu.ontolearn.Fromthe LandBoard • TaxandCustomsBoard pointofviewoftheorganisa.onitself,suchasolu.onmayalsobe • 0 5 10 15 20 25 30 AgriculturalRegistersand appropriateandsimplifyworkprocesses,butitisnotanAIsolu.on. • InformationBoard Source:kraEd.ee RescueBoard 7.TheNa.onalAuditOffice(NAO)wantedtogetanoverviewofthe • 10.ThedataoflistofAIsolu.onsoftheMinistryofJus.ceandDigitalAffairs EstonianInformation developmentanduseofAIsolu.onsinpublicsectororganisa.ons:howmany • SystemAuthority hadnotbeenupdatedfortwotothreeyearsatthe.meoftheaudit,and suchsolu.onsareinuseandwhatarethemainobstaclestotheircrea.on. TransportAdministration thereforethereisnooverviewofdevelopmentsinrecentyears.Upda.ngthe • Forthispurpose,theNa.onalAuditOfficeconductedasurveyamong EnvironmentAgency listofAIsolu.onsregularlyisnecessarytoshareinforma.ononAIsolu.ons • ministriesandothermajororganisa.ons.TheNa.onalAuditOfficesentthe InformationTechnology alreadydeveloped,toexchangeknow-howonAIdevelopmentandtoavoid • ques.onnaireto58organisa.onsand48organisa.onsresponded(seeTable CentreoftheMinistryof thedevelopmentofduplicatesolu.ons.Thelistalsoincludessolu.onsthat 4forthecharacterisa.onoftheoverview).Theresultsofthesurveyare Environment havenowbeenremovedfromuse.Atthe.meofprepara.onoftheoverview, presentedinthefollowingchaptersandtheconclusionsdrawnfromthem. GovernmentOffice • theMinistryofEconomicAffairsandCommunica.ons,andlatertheMinistry OfficeoftheRiigikogu • HowmanyAIsolu1onshavebeencreated? ofJus.ceandDigitalAffairs,wereintheprocessofupda.ngthelistofAI ITandDevelopmentCentre • solu.ons. oftheMinistryofthe 8.Thereiscurrentlynoup-to-dateandcomprehensiveoverviewofthestate Interior 11.AccordingtothesurveyoftheNa.onalAuditOffice,20outof48 NationalArchives ofdevelopmentanduseofAIsolu.ons.Theoverviewisnecessarytoallow • organisa.onsthatrespondedtothesurveyhavecreatedAI-basedsolu.ons. EstonianUnemployment organisa.onstoshareexperiencesandavoiddevelopingduplicatesolu.ons. • InsuranceFund However,thetotalnumberofac.velyusedsolu.onsislessthan30.Examples EstonianPublic ofthemostcommonsolu.onsincludemachinelearning-basedpredic.on 9.AccordingtothelistofAIsolu.onscompiledbytheMinistryofJus.ceand • Broadcasting models,decisionsupportandspeechorimagerecogni.onsolu.ons. Thepublicsector DigitalAffairs(kra.d.ee),morethan130solu.onshavebeencreatedinthe organisationsthattook Estonianpublicsectororincoopera.onwiththepublicsectorfordifferent AIsolu(onsdevelopedsofar partinthesurveyhave purposes(seeFigure1),rangingfromone-offready-madesolu.onsto developedaround30AI solu.onsthatares.llinac.veuseorinprogress.Accordingtothislist,atotal ExamplesofAIsolutions 12.Thesolu.onsoforganisa.onsandthedepartmentsvaryconsiderablydue solutionsthatare of53publicsectororganisa.ons(35ofwhicharepublicauthori.es)have developedbythestate activelyused toneeds.Therearemoregenericsolu.ons(e.g.fortranscribingtext),more createdprojectswithanAIcomponenttoimprovetheirwork.3 specificsolu.ons(e.g.suppor.ngsoOwaredevelopment),orforecas.ngand predic.onmodels(e.g.theTaxandCustomsBoardhasseveralmodels suppor.ngthedetec.onoflabourtaxandVATrefundfraud)inuse. 13.ThesurveyoftheNa.onalAuditOfficerevealedthatthemostcommon solu.onsaremachinelearningsolu.ons,includingimageandfacial recogni.on.Speechrecogni.on,textsearchandtranscrip.onsolu.onshave beenaddedtothisinacoupleoforganisa.ons.AIsolu.onsarealsousedin soOwaredevelopmentandtextanalysis(seeTable2). 3h*ps://www.kra%d.ee/kasutuslood-kra%d 6 5 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 188 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 189 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons Figure2.Opinionsofthe20organisa.onsthathavedevelopedAIsolu.onof Table2.ExamplesoftheAIsolu.onsoftheobservedorganisa.ons thebenefitsofcrea.ngthesesolu.ons(shareoforganisa.ons,%) Text,imageorspeechrecognition Predictionmodels Chatbots Surfacemonitoring–detectionoffieldmowing AdataminingmodelfordetectingVAT Bürokratt(developedbytheEstonian Reducingtheburdenonstaff. fromsatellitedata(AgriculturalRegistersand refundfraud(TaxandCustomsBoard). InformationSystemAuthority,users 95 InformationBoard). –ConsumerProtectionandTechnical SurveillanceAuthority,Taxand CustomsBoard,PoliceandBorder Betteruseofdata. 85 GuardBoard,etc.). HANS–speechrecognitionandtranscription Amodelfordetectinglabourtaxfraud, Vestachatbot(previouslyusedbythe Makingbetterdecisions. 80 (Riigikogu). combinedwithexistingrule-based NationalLibraryofEstonia). systems(TaxandCustomsBoard). Transcriptionsolutions(EstonianPublic Broadcasting),includinglivesubtitlesandpublicly Fasterprovisionofservices. 75 availabletranscriptsofarchivedbroadcasts. Speciesidentificationsoftware(Environment DecisionsupportOTT(Estonian Improvingcustomersatisfaction. Agency(KAUR),InformationTechnologyCentreof UnemploymentInsuranceFund)– 55 theMinistryofEnvironment(KEMIT))–thesystem summarisesaspecificclient’ssituation, calculatestheabundanceofspeciesinagivenarea predictingthelikelihoodoffinding usingimagescollectedbytrailcameras.The workinsixmonths,thelikelihoodof Costsavings. 45 imagesareclassifiedbyartificialintelligenceand becomingunemployedagainandthe theabundanceofspeciesisthendeterminedusing factorsthathavethegreatestimpact. arandomencountermodelbasedoncalculations. 0 20 40 60 80 100 Snowcoverdeterminationsolution(KAUR,KEMIT) Source:SurveybytheNaEonalAuditOffice –determinationofsnowcoverduringweather monitoring. 17.InparallelwiththeAIsolu.onstheyhavecreatedthemselves,public Marta–automatictaggingofarticles(National sectororganisa.onsalsouseorhaveusedsolu.onsdevelopedbyother LibraryofEstonia). Estonianministriesandforeignready-madeAIsolu.onstomaketheirwork easier.Bürokraaisthemostwidelyusedsolu.ondevelopedinEstoniaand Classificationofcustomsx-rayimagestodetect contraband(TaxandCustomsBoard). theothersolu.onsmen.onedaretheRiigikogushorthandsystemHANS,the text-to-speechapplica.onTextaToolkit,thepublicspeechrecogni.onservice Source:SurveybytheNaEonalAuditOffice oftheTUTSpeechTechnologyLabTeks.ks,etc.Accordingtothesurveyofthe Bürokrattisachatbotthatan Na.onalAuditOffice,themostusedforeignready-madesolu.onsare 14.Thesurveyrevealedthatthemostcommontoolusedbyorganisa.onsis organisationcanintegrate,e.g. ChatGPT(isorhasbeenusedby35organisa.ons),Copilot(17),Grammarly(9) Bürokraa,developedbytheEstonianInforma.onSystemAuthority(RIA). intheorganisation’swebsiteor andGemini(6).Sevenorganisa.onsnotedthattheydonotuseanyforeign BürokraaisanAI-basedcommunica.onchannelbetweenanorganisa.onand application,tomakeitswork easier. solu.ons. aclient.ThesuccessofBürokraa,i.e.thequalityoftheanswersitgives, dependstoalargeextentonthecontribu.onoftheorganisa.onsthemselves Source:bürokratt.ee 18.OnlysomeAIsolu.onsareinac.veuse,mostsolu.onsares.llbeing intrainingit.Morethansixmillioneuroshasbeenspentonthedevelopment ThemostwidelyusedAI testedanddonotoffersignificantcostsavings,beaerqualitypublicservices solutionisBürokratt ofBürokraasofarandatthemoment,itisusedintenpublicsector orfasterdecision-making.Thereiss.llmuchtobedonetoautomatework organisa.ons. processesmore,toextendthescopeofuseandtoreapgreaterbenefitsfrom thesolu.ons.Theinten.onsoforganisa.onstodevelopAIshouldbeincluded 15.ReusableAIcomponents,whichcanbereusedfreeofchargeandfurther intheirac.onplanorworkplan. developedaccordingtotheirneedsbyallpublicandprivatestakeholdershave ReusableAIcomponent–the beencreatedinaddi.ontofullAIsolu.ons.Thesecomponentsareavailable basecomponentofanAI-based Whatisthestate’sAIstrategylike? solution,whichcanbereused inthee-GovernmentCodeRepositoryandonGitHub.Examplesofsolu.ons freeofchargeandfurther availableasreusableAIcomponentsincludetheanonymiser(developedby developedaccordingtothe 19.ThestatehasanoverallstrategyforthedevelopmentofAIandthe needsofallpublicandprivate theRIA),neurotransla.on,neurospeech(bothdevelopedbytheUniversityof stakeholders. solu3onsthatcontainit.Thedevelopmentofthesesolu3onscurrently Tartu),theTextaToolkit(Texta)andthequickwriter(TalTech). dependslargelyonexternalfunding,withmajordevelopmentsbeing Source:WhitePaperonDataand ArtificialIntelligence2024–2030 supportedbyEUgrants.However,mostoftheexpenditureneededto 16.Theorganisa.onsthattookpartinthesurveyfindthatthebiggest maintainthesolu3onshastobecoveredwithfundsfromthestatebudget. benefitsofAIsolu.onsincludereducingthestaffworkload,makingbeaeruse ofdataandmakingbeaerdecisions(seeFigure2). GitHub–awebhostingservice forITprojectswithjointly 20.Thecrea.onofthefirstna.onalAIac.onstrategyofEstoniastartedin developedversion 2018andwaspreparedfor2019–2021.4ThelatestAIstrategywascreatedfor management. Source:DataProtectionand InformationSecurityPortalAKIT (https://akit.cyber.ee/) 4Estonia’sNa%onalAr%ficialIntelligenceStrategy2019–2021. 8 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 190 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 191 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons 26.Thecrea.onofAIsolu.onsiscurrentlylargelyfundedbyEUgrantsandto 2024–20265.Whilethemainobjec.veofthefirstAIstrategywastocreatethe alesserextentbystatebudgetfunds,whichmeansthatfundingforlong-term basecapacityforthedeploymentofAIsolu.ons,theac.onsofthecurrent developmentinthearearequiresna.onalfunding.EUfundsenable ac.onplanarealreadygearedtowardsmakingthestatemoreefficient,e- organisa.onstoimplementthefirstini.a.veorcreateanAI-based servicesmoreaccessibleandeasiertouse.Sofar,theMinistryofEconomic applica.on.However,inmostcases,thesefundscannotbeusedtocoverthe AffairsandCommunica.onshasnotpreparedanyreportsonthe costsofupgradingandmaintaininganapplica.on,andthereforeitcanbe implementa.onoftheAIstrategies. difficultfororganisa.onstofindthenecessarymoneylateron.Itwouldbe 21.Thefocusthemesofthestrategieshavebeensimilarthroughout,focusing importanttoconsidertheexactpurpose,necessity,useandeconomicviability ontopicsrelevanttothecrea.onofAIsolu.ons,suchaspublicandprivate ofanAIsolu.onfromtheoutset,sothatthesolu.ondevelopedbringsat sectorac.vi.es,data,theregulatoryenvironmentandR&D.Therearealso leastasmanybenefitstotheorganisa.onasitcoststocreateandmaintain. objec.vesinthestrategiesfordifferentperiodsthathaveremainedthesame 27.TheproblemofmaintainingAIsolu.onsispartlyconfirmedbythelistof over.me,forexampleintheareaoftrainingpublicsectoremployees.There 130AIsolu.onspreparedbytheMinistryofJus.ceandDigitalAffairs,as arealsosomeobjec.vesthathavebeenpostponed,suchasthecrea.onofa manyofthesolu.onsonthislistarenolongerusedordevelopedfurtherby singleinfrastructureforAIsolu.ons. theorganisa.ons.Unlessanorganisa.oncanfindthemoneytokeepanAI solu.onupandrunning,itwillremainstagnant,loseitsrelevanceand,over 22.Inaddi.ontotheAIstrategy,thereareanumberofotherstrategiesand agendasthatguidethedevelopmentandimplementa.onofAIsolu.ons, .me,itsusability. includingtheWhitePaperonDataandAr.ficialIntelligence6,theDigital Whatarethemainobstaclestothecrea1on Agenda20307andtheResearchandDevelopment,Innova.on,and Entrepreneurship(RDIE)Strategy2021–20358. ofAIsolu1ons? Strategyfordevelopmentofar(ficialintelligenceofpublic Thereadinesstocreate 28.Themainobstaclestothecapacityoforganisa3onstocreateAIsolu3ons sectororganisa(ons andimplementAIislow arepoordataquality,lackoftechnicalexper3se,insufficientfundingandthe inabilitytocopewithregulatoryconstraints. Mostpublicsector 23.AnAIstrategy,eitherasaseparatedocumentoraspartofanother organisationsarenot planningdocumentoftheorganisa.on,isnecessarytoagreehowAIsolu.ons Examplesofqualitydata planningactivitiesor 29.Dataqualitywasratedassa.sfactoryorpoorby80%oftheorganisa.ons supporttheoverallobjec.vesoftheorganisa.on;whatthepriori.esand characteris.cs: moneyforthe surveyed,andwasconsideredtobethebiggestobstacletothecrea.onofAI resourcealloca.onaretoavoiddevelopingunnecessarysolu.ons;howthe • correctness–thedataare developmentofAI solu.ons.Organisa.onsalsocitedstrictdataprotec.onrequirementsasan formallycorrect(syntactically risksofsolu.onsareassessedandtheirsecurityensured;howtherelevant obstacle,sugges.ngthattheorganisa.onsdonotknowhowtoimplement correct)andsubstantivelycorrect skillsofemployeesaredevelopedandhowinnova.onintherespec.veareais orauthentic(semantically thelegalrequirementsintermsofperformance(seeFigure3). supported. correct); • completeness–allattributesofa 30.Inaddi.on,thesurveyedorganisa.onshavehighlightedreasonswhyAI datarecordhaveavalueandall 24.Thesurveyindicatedthatmost,i.e.37oftheorganisa.onscurrentlydo requiredrecordsexist; solu.onsthatwerealreadyplanneddidnotmakeitintodevelopment:7 nothaveastrategyorac.onplanforAIdevelopment,nordotheyhaveplans • timeliness–thedataarefresh organisa.onsmen.onedlackofmoneyandcompetence,2organisa.ons andtheiraccessibility orobjec.vesforimplemen.ngandcrea.ngAIsolu.ons.Inotherwords– referredtodatasensi.vityand2organisa.onstotheimprecisionofthe correspondstotheneedsand manyorganisa.onshavenotsetspecifictargets,plannedlonger-term requirements; modelandfaileddevelopmentaaempts,includingsitua.onswhere ac.vi.esormoneyforthedevelopmentofAIsolu.ons. • regularity–theformatand automa.onisacheaperwaytoachievethedesiredobjec.ves. structureofthedatameetsthe requirements; FundingofAIsolu(ons • uniqueness–onlyonerecordofa singlereal-lifeobjecthasbeen 25.AccordingtotheAIStrategyfor2024–20269,€60millionisplannedforthe Thestate’sbudgetfor recordedinthedata; developmentofAIfortheyears2024–2026.Incomparison,atotalof€243 thedevelopmentofAI • inthesameformatthroughout. millionhasbeenplannedforthedevelopmentofthee-governanceoverthe fortheperiodof2024– Source:EstonianDataManagement MethodologyProject.DataQuality sameperiod.1012millionofthemoneyearmarkedforthedevelopmentofAI 2026ismorethan€60 Guideline.EuropeanCommission, millionintotal isallocateddirectlyforthecrea.onofAIsolu.ons,withtherestforac.vi.es August2020 suppor.ngtheareaofAI.Suppor.ngac.vi.esinclude,forexample,research anddevelopment,educa.onandensuringcompetencies,language technologydevelopment,developmentofhigh-performancecompu.ng, crea.onoftrustedAIandaregulatoryenvironment. 5Ar%ficialIntelligenceStrategyfor2024–2026. 6WhitePaperonDataandAr%ficialIntelligence2024–2030. 7Estonia’sDigitalAgenda2030. 8EstonianResearchandDevelopment,Innova%onandEntrepreneurshipStrategy2021–2035. 9Ar%ficialIntelligenceStrategyfor2024–2026. 10Estonia’sDigitalAgenda2030. 10 9 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 192 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 193 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons Figure3.Mainobstaclestothecrea.onofAIsolu.ons(shareofrespondents Figure4.Howdoorganisa.onsratethequalityoftheirdata(theopinionsof among20organisa.ons,i.e.oftheorganisa.onsthathavecreatedsuch 48organisa.onsthatrespondedtothesurvey,brokendownbydifferent solu.ons,%) responses)? Dataqualityissues. Dataqualityisgoodandallowsustoimplement 80 AIsolutionseffectively 65 Projectfunding/costs. Dataqualityissufficienttosupportthe developmentofmostsolutions,butsetcertain Lackoftechnicalknowledge. 60 limitations Dataqualityissatisfactory,itsupportsthe Dataaccessibility. 50 developmentofcertainAIsolutions,butmany projectsareobstructed 50 Restrictionsarisingfromthelegalenvironment. Dataqualityisbadandobstructsthe implementationofAIsolutionsinour 45 Risksrelatedtodatasecurity. organisation Technologicallimitations 0 5 10 15 20 25 30 35 45 Source:SurveybytheNaEonalAuditOffice Cooperationdifficulties. 40 33.Althoughtheorganisa.onsaremostlyawarethatthequalityofthedatais 40 PoorlevelofITinfrastructure. nothigh,nosignificantprogresshasbeenmadeinthisregard.Theimportance ofdataandthepoten.aloftheiruseiswellrecognisedbothinthe 0 20 40 60 80 100 organisa.onsandatthelevelofthestate’sAIstrategy,buttheresultsofthe Source:SurveybytheNaEonalAuditOffice surveyoftheNa.onalAuditOfficeshowedthatathirdofrespondentsdo nothingtoassessorimprovedataquality.Addressingdataqualitydoesnot Qualityofdata necessarilymeangooddataqualityeither.Forexample,only36%of organisa.onshavedescribedthebasicdataoftheorganisa.on.11 31.Theaccessibilityandqualityofdataareatthecoreofthecrea.onofAI solu.ons.Thecapabili.esofAImodelswillremainlimitedwithoutreliable Artificialintelligence(AI)model 34.AlthoughtheGovernmentoftheRepublicestablishedtheregula.on andaccessibledata,whichinturnwillreducetheirprac.calvalue.Data –amathematicalalgorithmor “Fundamentalsoforganisa.onofservicesandinforma.onmanagement12” qualityhasadirectimpactonthequalityofthesolu.onsthatcanbe representationtrainedondata andSta.s.csEstoniahaspreparedguidelinesforensuringthequalityofthe thatcanmakepredictions, developedonthebasisofthem.Forexample,amachinelearningmodelbuilt decisionsorperformactions datainthedatabasesthatbelongtotheinforma.onsystem,many onpoorqualitydataislessaccurateandreliable.Failuretoaddressdata thatmimicorsupporthuman organisa.onsdonotdealwiththeirdataanddataqualitypreven.vely,but qualityimmediatelycouldprolongthe.meneededtodevelopfuturedata- intelligence. onlyaOerconsequenceshaveappeared. drivensolu.ons.Inaddi.on,theamountofdataisnotsufficientfortraininga Source:NationalAuditOffice, ISO/IEC22989 modelinsomecases. 35.Anexampleoftheproblemscausedbypoorqualitydataandwhyitis importanttoimprovetheirqualitycanbefoundintheareaofhealth.Inthe 80%ofpublicsector 32.AsaresultofthesurveyconductedbytheNa.onalAuditOffice,80%of organisationsthat healthinforma.onsystem,manyofthepa.enthealthdataareenteredin therespondents,or38organisa.ons,ratedthequalityoftheirdatabasesas respondedfindthatthe freetextformat,whichmakesmachine-processingandanalysisdifficult.In poororsa.sfactory(seeFigure4).ThismakesitmoredifficulttocreateAI qualityoftheir ordertoanalysehealthdataeffec.vely,itisimportanttoensurethattheyare solu.onsintheseorganisa.ons. organisation’s machine-readable–thismeansthattheremustbeagreedstandards,data databasesissatisfactory formatsandcommonterminologytodescribethedata.Enteringdataintothe orpoor informa.onsystemshouldbedoneinaccordancewiththeseagreements. Machine-readableandstandardisedhealthdataareimportant,astheymake itpossibletoprovidebeaerandsafercareandsupporteffec.vedata-driven decision-makingacrossthehealthcaresystem. 36.AccordingtotheAIstrategy,theMinistryofJus.ceandDigitalAffairshas plannedanumberofac.vi.estoimprovedataqualityindatabases,butno significantprogresshasbeenmadeinthisarea.Centrally,guidelineshave 11WhitePaperonDataandAr%ficialIntelligence2024–2030. 12GovernmentoftheRepublicRegula%onNo88“Fundamentalsoforganisa%onofservicesand informa%onmanagement”,adoptedon25.05.2017. 11 12 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 194 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 195 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons 43.Manyorganisa.onshavedifficul.esinmee.ngtheregulatory beendevelopedandtrainingonimprovingdataqualityhasbeenorganised, Legalconstraintsonthe requirementsuponthecrea.onofAIsolu.onsandthishasdelayedor developmentofAI andseveralorganisa.onshaveappointeddatamanagerstocoordinatethe generallyrelatetothe interruptedthedevelopmentofsolu.ons.Difficul.esmainlyarisefromdata relevantac.vi.es.Themainobstaclestoimprovingthequalityofdatabases useofpersonaldata protec.onrulesthatlimittheuseofpersonaliseddatabothinthetrainingof arethelackofresourcesanddomain-specificknowledge. AIsolu.onsaswellasintheuseofthesesolu.ons.Also,organisa.onsdonot EnsuringAIknowledgeandskills knowdataprotec.onruleswellenoughandarethereforemorelikelytojust abandontheirac.vi.es. 37.ThesurveyoftheNa.onalAuditOfficerevealedthattherearenotenough peoplewithsufficienttechnicalknowledgetosuccessfullydevelopAIsolu.ons 44.DevelopingAImodelsoOenrequirestheuseoflargeamountsofdata. Examplesofkeywordstoensure andtoorderorformulatewhatAIsolu.onneedstobecreated. transparency: Largeamountsofdataallowmodelstolearnandthusprovidemoreaccurate informa.onfordecision-making.However,alotofthedatausedbypublic • traceability–thedatasets 38.Employees,whoareengagedintheorganisa.on’smainprocessesona andprocessesthatarethe LackofAIknowledge sectororganisa.onsispersonalisedandtheseareexactlythekindofdatathe basisforthedecisionsofthe dailybasis,areoOentheoneswhocaniden.fyandsuggestnewideasforthe amongemployeesisan useofwhichforthedevelopmentandimplementa.onofAImodelsis AIsystemmustbe ini.a.onofAIsolu.ons.Theyknowthedetailsandspecificneedsoftheir obstacletothecreation documented; restrictedduetodataprotec.on. workthebest,andcanthereforesuggesthowtoimproveworkprocessesand ofAIsolutions • explainability–theabilityto explain,inatimelyand developAIsolu.ons.Foremployeestoperformtheirroleeffec.vely,itis 45.Theremustbealawfulbasisfortheprocessingofpersonaldata.This adaptedmanner,boththe essen.althattheyhavethenecessaryknowledgeofAIcapabili.esandthe technicalprocessoftheAI couldbe,forexample,aneedarisingfromacontractortheconsentofthe systemandthedecisionsand skillstoiden.fyandformulateneedsinamannerthatsupportsthecrea.on individual.Thismeansthatwithoutaclearprocessinplacetojus.fydata choicesmadebyhumans,e.g. ofsolu.ons.Interviewswithministriesconfirmedthattherearenotmany processing,theuseof(personalised)dataisnotallowed.Forexample,inthe whysuchasolutionwas ideascomingfromemployeesandsectoralspecialistsforthecrea.onof chosen; healthcaresector,pa.entdatacanonlybeusedonceatreatmentprocess, possibleAIsolu.ons. • informationexchange–anAI suchasadoctor’sappointment,hasbeenini.ated.Theuseofthedataof systemmustnotpresent pa.entsinanAIsolu.onwithoutalegalbasisisprohibited. itselfasahuman,andthe 39.ThelackofknowledgeofAIpossibili.esandareasofimplementa.on usermustbeofferedthe amongemployeesisanobstacletothedevelopmentofAIsolu.ons.The possibilitytocommunicate 46.WhiletheuseofpersonaliseddatainAIsolu.onscanbringspeedandcost withahumanwhen surveybytheNa.onalAuditOfficealsorevealedthatoneoftheobstaclesto savingstocertaindecision-makingprocesses,italsoraisesethicalques.ons compliancewithfundamental thedevelopmentofAIsolu.onsisthelackofAIknowledgeofamong rightsmustbeensured. andrisks.Inthecrea.onofthepresentsolu.ons,theyaremostlyrelatedto employees.Twelveoftheorganisa.onsthatrespondedtothesurveyclaimed Examplesofkeywordstoensure transparencyandassignmentofresponsibility,andwillbecomemore responsibility: thatthelackofadequatelyqualifiedstaffisanobstacle.Iftheemployeeslack prominentasthesesolu.onsaremorebroadlyimplemented. • auditability–makingit anunderstandingofwhatAIcandoandhowitcanbeimplemented,projects possibletoassessalgorithms, oOenremainatlevelofanideaandsolu.onsarenotdevelopedor 47.InthecaseofAIsolu.ons,itisnecessarytoensurethetransparencyofits dataandthedesignprocess; commissioned. • minimisationandnotification opera.ngprocessesanditmustbeclearwhoisresponsibleforthedataused ofnegativeimpacts–theuser inthesolu.onsandthedecisionsprovidedbythesolu.on.Thelackof mustbenotifiedofthe 40.IncreasingknowledgeinthefieldofAIrequiresthatemployeesare potentialimpactofthe transparencycangeneratesignificantrisks,suchaswrongordiscrimina.ng consistentlyprovidedwithmeaningfultrainingtodeveloptheirskillsinusing outcomeandtheAI decisions,asthedecision-makingprocessisnotrepeatableandthewayAI developermustcarryoutan AI.ThetargetsetintheAIstrategyistotrain500publicsectormanagersand madethedecisionmaynotbeverifiable.Inordertomi.gatetherisks,each impactassessment; employeesinthisareaperyear. organisa.onmustprepareariskassessmentandanimpactassessment • legalprotection–ifthe effectsofthesystemare describingthemaximumpoten.alharmresul.ngfromasecuritybreachofan unfairlyharmful,mechanisms 41.Thechallengeinthecaseoftrainingprogrammesistotrainemployeesin AIsystemandtheimpactofdecisionsmadebythesystemonthe shouldbeputinplaceto asitua.onwheretheylackITanddatabackgroundandknowledgeandwhere ensureadequatelegal fundamentalrightsofpeople. theareaofar.ficialintelligenceseemscomplicated.Thereareaccessible protection. trainingprogrammesandtheorganisa.onsarealsointerestedinthem.The ITinfrastructure Source:CommissionExpertGroup onAI13 surveyrevealedthat36organisa.ons(75%ofrespondents)havemade 48.Theexis.ngITinfrastructure(thecomputersystemandthehardwareand trainingtheiremployeestoimprovedataqualityapriority,butalsotheyalso soOwareenvironmentthatsupportssoOwaredevelopment)havebeenused acknowledgedthattrainingisdifficult. forthedevelopmentandmaintenanceofAIsolu.onsatpresent14.TheAI Legalconstraintsandethicalconsidera(ons solu.onscurrentlyindevelopmentandusetendnottosetspecificIT infrastructurerequirementsandthishasnotbeenasignificantobstacletothe 42.ThepublicsectorcarriesagreatresponsibilityinthedevelopmentofAI developmentofsolu.ons.However,inthefuture,assolu.onsaredeveloped solu.ons,becausetheymustbedevelopedinaresponsibleandtransparent morewidelyanddatavolumesincrease,wemustalsobepreparedtobuildIT manner.Allapplicablelegisla.onmustbetakenintoaccountand,among infrastructurewithhigherperformanceandotherspecificneeds. otherthings,thedevelopmentanduseofsolu.onsmustcomplywiththe Administra.veProcedureAct,thePublicInforma.onActandtheData 49.Thegoaltodevelopinfrastructureonthebasisofthegovernmentcloud Protec.onAct.Thereisnoseparateregula.ononthedevelopmentanduseof andtoprepareaplanforthisisseparatelyhighlightedinthelasttwoNa.onal AIinEstoniayet,butthereareplanstodevelopana.onalregula.ononAIin thenearfuture,specifyingtheorganisa.onofthefield(seeparagraph63). 13Ethicalguidelinesforthedevelopmentoftrustworthyar%ficialintelligence. 14ISO/IEC/IEEE24765. 14 13 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 196 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 197 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons EnsuringthesecurityofAIsolu1ons AIStrategies(KraaStrategy)(2022–2023and2024–2026).Asthefirststep, theNa.onalAIStrategyfor2022–2023outlinesthecrea.onofaroadmapor ac.onplanforthedevelopmentofcommoninfrastructureandservicesbased 52.TherehavebeennoreportsofmajorsecurityincidentsinvolvingAI onthegovernmentcloud(deadlineSeptember2023).However,intheAI solu3ons.However,moreaBen3onshouldbegiventothesecureuseof Strategyfor2024–2026,thegoalofcrea.ngaroadmaphasbeenpostponed bothdomes3csolu3onsandforeignready-madesolu3onsinpublicsector byoneyearandithasnotbeencreatedyet.AccordingtotheEstonian organisa3ons. Informa.onandCommunica.onTechnologyCentre,thecrea.onofthe 53.TheAIassessmentsec.onAPP.EE.2“Ar.ficialIntelligenceSystems”15has roadmapisattheanalysisstageanditisunclearwhetherthisanalysiscould beenaddedtotheInforma.onSecurityStandardoftheE-ISScreatedfor leadtorealsolu.onsinthefuture. implementa.onbypublicauthori.es.Itincludes22measuresintotal.Under NoseparateIT 50.IntheviewofAIsolu.ons,thegovernmentcloudiscurrentlymainlyused themainmeasures,itispossibletofindinforma.ononplanningthe infrastructureis tohosttheBürokraasolu.onsoforganisa.ons.Ingeneral,thesame implementa.onofAIsystems,valida.onofmodels,inputsandoutputs, currentlyneededfor infrastructureusedforotherITsolu.onsisalsousedfortheimplementa.on incidentmanagement,aswellasconfiden.aldataandmore. thedevelopmentofAI anddevelopmentofAIsolu.ons(seeFigure5). 54.TheE-ISSoutlineswhoisresponsibleforenforcingthesecuritymeasures Figure5.WhatkindofITinfrastructureisimplementedforthedevelopment forAIsystems.ThemainresponsibilitylieswiththeITdepartmentofan anduseofAIsolu.ons(opinionofthe48organisa.onsthatrespondedtothe organisa.on.Theorganisa.on’smanagement,thechiefinforma.onsecurity survey,brokendownbyresponses)? officer,thedataprotec.onofficer,thecompliancemanagerandthe developerarealsoresponsible.Thecircleofpeopleisbig,astheorganisa.on hastoknowwhattechnologyisbeingused,howandforwhatpurpose. ExistingITinfrastructure 25 55.AlthoughtheNa.onalAuditOfficeisnotawareofanyincidentsrelatedto theuseofar.ficialintelligenceinEstoniasofar,theexistenceofrisksinthis areamustbetakenintoaccount.E-ISSrequiresthatanins.tu.onmustbe Othercloudservices 19 preparedtodetect,report,resolve,escalateanddocumentincidents. Therisksassociated 56.TherisksassociatedwiththedevelopmentanduseofAIsolu.onsorthe EstonianGovernmentCloud withthedevelopment 11 useofthedatatheycontainarelargelyknown.ThesurveyoftheNa.onal anduseofartificial AuditOfficerevealedthat29ins.tu.ons(60%oftherespondents)confirmed intelligencearelargely thattheyhadassessedsuchrisks.Twenty-twoorganisa.onsuseaseparate 0 5 10 15 20 25 known riskanalysisforthis. Source:SurveybytheNaEonalAuditOffice 57.However,thesurveyrevealedthatintheorganisa.onswhereAIsolu.ons hadbeencreated,thequalityandcorrectnessofthesolu.onsweremostly 51.Inaddi.ontoITinfrastructure,performanceisalsoanimportantaspectin checkedretroac.vely.Themajorityoftheorganisa.onsobtainedinforma.on thedevelopmentofAIsolu.ons.Organisa.onsoOendonothavethemoney forthisthroughuserfeedbackorbycheckingtheoutcomesofthesolu.on neededtousethehigh-performancecompu.ng(HPC)solu.onsneededtorun (seeFigure6). morecomplexmodels.This,inturn,reducesthecapacitytodevelopand implementlarge-scaleAIsolu.ons. 15DrajEstonianInforma%onSecurityStandard2024. 15 16 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 198 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 199 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons Table3.RisklevelsoftheEUAIActandexamplesofsolu.onsthatcouldfallintothecorrespondingriskcategory Figure6.Howdoorganisa.onsensurethecorrectnessandqualityoftheAI solu.onsoralgorithmsitcreated(numberoforganisa.onswhochosethe Risklevel Description Examplesofsolutions answer)? Unacceptablerisk DividesAIsolutionsinto8differentcategories Detectinghumanemotionsusingan thatareincompatiblewithEUvaluesandrights. artificialintelligencesolution. Gatheringandanalysisofuserfeedback 18 SuchsolutionsareprohibitedintheUnion. Highriskincludessecuritycomponentsof AIsolutionsintegratedintomedical Highrisk Ahumancheckstheoutcomes. 17 productsalreadyregulatedandstand-aloneAI devices,lifts,vehicles,othermachinesand systemsincertainareas. criticalinfrastructure; Thesolutionsmaypotentiallyhavenegative automatedprocessesthatinvolve Datavalidationandcleaning 15 impactsonhumanhealthandsafety, personaldataprocessing; fundamentalrightsortheenvironment.High- safetydevicesofproducts. Codereviewandqualityassurance 11 risksolutionsareregulatedthemost. Includessolutionsexposedtotheriskof Limitedrisk Chatbots. Independenttesting 6 manipulationorwrongdecisions.Such solutionswillbesubjecttotheobligationto informtheuserthatthesolutionisanAI Regularaudits 4 solutioninordertoensuretransparency. 0 5 10 15 20 Minimalrisk Includessolutionsthatdonotfallintoanyof Spamfilters. theaboveriskcategories.Noadditional restrictionsareappliedtosolutionswith Source:SurveybytheNaEonalAuditOffice minimalrisk. 58.Also,while41oftheorganisa.onsthatrespondedareusingready-made foreignAIsolu.ons,33donotyethaveinternalproceduresonhowtouse Source:NaEonalAuditOffice,EuropeanCommission(h^ps://digital-strategy.ec.europa.eu/et/policies/regulatory-framework-ai) thesesolu.onscorrectlyandsecurely.Thelackofaprocedurecreatesthe situa.onwhereemployeesdonotknowwhichac.vi.esareallowedand whicharenot,whichinturncanleadtodataleaksorunauthorisedaccessto 61.Accordingtothesurveycarriedoutduringtheprepara.onofthe data. overview,organisa.onshavemostlyratedtheriskleveloftheirAIsolu.onsas low,withafeworganisa.onsra.ngtheriskashigh. EuropeanUnionAr(ficialIntelligenceAct 62.TheEuropeanUnionAr.ficialIntelligenceActprohibitstheuseof 59.Regula.on2024/1689oftheEuropeanParliamentandoftheCouncilon solu.onswithanunacceptablerisklevelasofFebruary2025.Newregula.ons ar.ficialintelligencewasformallyapprovedbytheEuropeanParliamenton13 concerningnewhigh-risksolu.onswillbeaddedasofAugust2026.These March2024andenteredintoforceon1August2024.16Accordingtothe regula.onswillapplytoallhigh-risksolu.onsasofAugust2027.These EuropeanUnionAr.ficialIntelligenceAct,AIsolu.onsmustmeethighethical regula.onswillapplytoallsolu.onsthathavebeencreatedandwillbe andsecuritystandards.TheActsetsdeadlinesbywhichsolu.onsmustcomply createdasofAugust2030. withthestandardsoftheEuropeanUnionandna.onalsectoralpreparedness mustbeestablished. Ahuman-centredapproachto 63.Ana.onalregula.ononar.ficialintelligenceisbeingpreparedunderthe AIseekstoensurethathuman leadershipoftheMinistryofJus.ceandDigitalAffairs,whichwillclarifythe 60.TheActdividesAIsolu.onsintofourriskcategories:minimal,limited,high valuesareparamountinthe development,implementation, organisa.onofthearea(supervision,penal.es,etc.).Accordingtotheplan, andunacceptablerisk(seeTable3).TheActsetsrequirementsforsolu.ons useandmonitoringofAI thedraOactontheimplementa.onoftheonAIActshouldbereadyand basedonthelevelofrisk–thehighertherisklevel,themorerestric.ons systems. submiaedforapprovalinthesecondquarterof2025,andthedraOactonthe thereare.Iftheriskisthehighest,i.e.unacceptable,theActprohibitstheuse Source:Ethicalguidelinesforthe amendmentoftheAdministra.veProcedureActshouldbesubmiaedtothe anddevelopmentofsuchasolu.on. developmentoftrustworthy artificialintelligence Governmentin2025.AmendmentstothePublicInforma.onActarenot currentlyontheagendaanditisnotclearwhatthe.meframeforthese amendmentswillbe.InEstonia,na.onallegisla.onwillbeamendedinthe nearfuture,andhopefullythiswillmakeitclearerforboththeorganisa.ons andthepublicwhatisandisnotallowedinthedevelopmentofar.ficial intelligence. 16EUAr%ficialIntelligenceActortheAIact. 18 17 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 200 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 201 Overview of the development of AI solutions in public sector organisations 49. The goal to develop infrastructure on the basis of the government cloud and to prepare a plan for this is separately highlighted in the last two National AI Strategies (Kratt Strategy) (2022–2023 and 2024– 2026). As the first step, the National AI Strategy for 2022–2023 outlines the creation of a roadmap or action plan for the development of common infrastructure and services based on the government cloud (deadline September 2023). However, in the AI Strategy for 2024–2026, the goal of creating a roadmap has been postponed by one year and it has not been created yet. According to the Estonian Information and Communication Technology Centre, the creation of the roadmap is at the analysis stage and it is unclear whether this analysis could lead to real solutions in the future. 50. In the view of AI solutions, the government cloud is currently mainly used to host the Bürokratt solutions of organisations. In general, the same infrastructure used for other IT solutions is also used for the implementation and development of AI solutions (see Figure 5). No separate IT infrastructure is currently needed for the development of AI Figure 5. What kind of IT infrastructure is implemented for the development and use of AI solutions (opinion of the 48 organisations that responded to the survey, broken down by responses)? 25 ExistingITinfrastructure Source: Survey by the National Audit Office 11 19 0 5 10 15 20 25 EstonianGovernmentCloud Othercloudservices 51. In addition to IT infrastructure, performance is also an important aspect in the development of AI solutions. Organisations often do not have the money needed to use the high-performance computing (HPC) solutions needed to run more complex models. This, in turn, reduces the capacity to develop and implement large-scale AI solutions. 17 Overview by the National Audit Office Estonia to the Riigikogu, Tallinn, 30 May 2025 Overview of the development of AI solutions in public sector organisations Ensuring the security of AI solutions 52. There have been no reports of major security incidents involving AI solutions. However, more attention should be given to the secure use of both domestic solutions and foreign ready-made solutions in public sector organisations. 53. The AI assessment section APP.EE.2 “Artificial Intelligence Systems”15 has been added to the Information Security Standard of the E-ISS created for implementation by public authorities. It includes 22 measures in total. Under the main measures, it is possible to find information on planning the implementation of AI systems, validation of models, inputs and outputs, incident management, as well as confidential data and more. 54. The E-ISS outlines who is responsible for enforcing the security measures for AI systems. The main responsibility lies with the IT department of an organisation. The organisation’s management, the chief information security officer, the data protection officer, the compliance manager and the developer are also responsible. The circle of people is big, as the organisation has to know what technology is being used, how and for what purpose. 55. Although the National Audit Office is not aware of any incidents related to the use of artificial intelligence in Estonia so far, the existence of risks in this area must be taken into account. E-ISS requires that an institution must be prepared to detect, report, resolve, escalate and document incidents. 56. The risks associated with the development and use of AI solutions or the use of the data they contain are largely known. The survey of the National Audit Office revealed that 29 institutions (60% of the respondents) confirmed that they had assessed such risks. Twenty-two organisations use a separate risk analysis for this. The risks associated with the development and use of artificial intelligence are largely known 57. However, the survey revealed that in the organisations where AI solutions had been created, the quality and correctness of the solutions were mostly checked retroactively. The majority of the organisations obtained information for this through user feedback or by checking the outcomes of the solution (see Figure 6). Overview by the National Audit Office Estonia to the Riigikogu, Tallinn, 30 May 2025 18 15 Draft Estonian Information Security Standard 2024. OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons Characteris1csoftheoverview Purposeoftheoverview Theobjec.veoftheoverviewistodescribehowpublicsectororganisa.onsuseanddevelopsolu.onsbasedon ar.ficialintelligence.Amongotherthings,thefocuswillbeontheprerequisites,obstaclesandusecases concerningthecrea.onofAIsolu.ons. /digitallysigned/ TheresultsoftheoverviewwillbecoveredinthesummaryreportofthejointauditorganisedbytheEuropean InesMetsalu-Nurminen Organisa.onofSupremeAuditIns.tu.ons(EUROSAI). DirectorofAudit,AuditDepartment Scopeandfocusoftheoverview Theoverviewcoverstheperiodfrom2016to2024. Mainques3onsoftheoverview: Isthereastrategyandimplementationplanforthedevelopmentofartificialintelligence? • • Arethereregulationsthatsetrulesforthedevelopmentanduseofartificialintelligencesolutions? • Haveactivitiesbeenplannedforthemanagementandimprovementdataqualityindatabases,whichare necessaryfortheimplementationofartificialintelligencesolutions? • IsthereanITinfrastructureforthedevelopmentandimplementationofartificialintelligencesolutionsand whatisitlike? • Howareriskmanagementandensuringsecurityforsolutionsguaranteedinthedevelopmentanduseof artificialintelligence? • WhatkindofAIsolutionshavebeenimplementedinpublicsectororganisations? Thereviewincludedananalysisofdocuments,anonlinesurveyandinterviewswithvariousparties. Analysisofdocuments Theanalysisofdocumentswasbasedonthefollowingdocuments: theEstonianArtificialIntelligenceStrategy(KrattStrategy)for2019–2021; • • theEstonianArtificialIntelligenceStrategy(KrattStrategy)for2022–2023; theArtificialIntelligenceStrategyfor2024–2026; • WhitePaperonArtificialIntelligenceandDatafor2024–2030; • • theDataStrategyfor2024–2025; DigitalAgenda2030. • Onlinesurveyandinterviews Aninvita.ontotheonlinesurveywassentto58organisa.ons,includingministries,publicauthori.es, cons.tu.onalins.tu.ons,founda.onsestablishedbythestateandlegalpersonsgovernedbypubliclaw.Forty- eightorganisa.onsrespondedtothesurvey(seeTable4). 20 19 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 202 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 203 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons Table4.Organisa.onsthatrespondedtothesurvey RescueBoard Organisationsthatansweredthequestions ITandDevelopmentCentreoftheMinistryoftheInterior MinistryofEducationandResearch MinistryofSocialAffairs EducationandYouthBoard StateAgencyofMedicines LanguageBoard SocialInsuranceBoard NationalArchives HealthBoard DataProtectionInspectorate MinistryofForeignAffairs EstonianForensicScienceInstitute TheGovernmentOffice PatentOffice SupremeCourt Prosecutor’sOffice OfficeoftheRiigikogu MinistryofDefence OfficeoftheChancellorofJustice DefenceResourcesAgency EstonianPublicBroadcasting MinistryofClimate EstonianUnemploymentInsuranceFund EnvironmentAgency ThelistofintervieweesisgiveninTable5. EnvironmentalBoard InformationTechnologyCentreoftheMinistryof Environment EnvironmentalInvestmentCentre TransportAdministration MinistryofCulture MinistryofEconomicAffairsandCommunications EstonianInformationandCommunicationTechnologyCentre StateInfocommunicationFoundation EstonianInformationSystemAuthority ConsumerProtectionandTechnicalRegulatoryAuthority LabourInspectorate MinistryofFinance TaxandCustomsBoard ITCentreoftheMinistryofFinance FinancialIntelligenceUnit SharedServiceCentreoftheState MinistryofRegionalAffairsandAgriculture LandBoard RuralDevelopmentFoundation AgricultureandFoodBoard AgriculturalRegistersandInformationBoard MinistryoftheInterior EmergencyResponseCentre 22 21 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 204 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 205 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons ThepostaladdressoftheNa.onalAuditOfficeis: Table5.Interviewedpar.es Interviewedpersons Organisation Timeofinterview Kiriku2/4 15013TALLINN OttVelsberg–HeadofData MinistryofEconomicAffairsand 10.07.2024 Telephone:+3726400700 Communications [email protected] MarkkoLiutkevičius–HeadoftheMachine EstonianInformationSystemAuthority 16.07.2024 LearningandLanguageTechnologyUnit JaanikaMerilo–eHealthStrategyManager MinistryofSocialAffairs 09.09.2024 OttKarulin–HeadofStateGovernance MinistryofFinance 14.10.2024 KaurKarus–HeadofData RistoRaaper–HeadofICT MinistryofCulture 29.10.2024 GerliKöösel–LeaderofBürokratt NationalLibrary 29.10.2024 UrmasSinisalu–HeadoftheNationalLibrary ServicesCentre EvarSõmer–AdvisortoSecretaryGeneral MinistryofJusticeandDigitalAffairs 06.09.2024 HenrikTrasberg–AdvisoroftheLegalPolicy Department StenKapten–EducationInnovationAdvisor, MinistryofEducationandResearch 11.10.2024 GeneralEducationCurriculaandCourseware RainaLoom–HeadofLegalandPersonnelPolicy Department MargitGrauen–HeadofDigitalCourseware RiinSaadjärv–AdvisoronGeneralEducation CurriculaandCourseware TanelTera–HeadofBusinessServices HealthandWelfareInformationSystems 09.09.2024 Department Centre MartinÕunap–ChiefArchitect IvoTamm–HeadofITDepartment AgriculturalRegistersandInformationBoard 10.10.2024 MarioLiimann–SoftwareArchitect MariellViinalass–Development Advisor/BusinessArchitect AlvarPihlapuu–HeadofDevelopment TaxandCustomsBoard 17.12.2024 Department Overviewcomple(ondate Theoverviewwascompletedon17.12.2024. Overviewteam AuditManagerToomasViira,auditorsHannaKätlinArdel,JevgeniLazartšuk,AloLääne. Contactinforma(on Furtherinforma.onontheauditisavailablefromtheCommunica.onUnitoftheNa.onalAuditOffice: telephone:+3726400777;email:[email protected] Anelectroniccopyoftheauditreport(PDF)isavailableonlineatwww.riigikontroll.ee. AsummaryoftheauditreportisalsoavailableinEnglish. ThenumberoftheauditreportintherecordmanagementsystemoftheNa.onalAuditOfficeis80157. 24 23 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 206 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 207 OverviewofthedevelopmentofAIsoluEonsinpublicsectororganisaEons EarlierauditsbytheNa1onalAuditOfficeintheareaofdata 02.02.2023–Databaseaccessmanagement 29.04.2020–Availabilityanduseofdataforsmartstatemanagement(memorandum) AllreportsareavailableonthewebsiteoftheNationalAuditOfficeatwww.riigikontroll.ee. THENATIONAL ARTIFICIALINTELLIGENCE RESEARCHSTRATEGY Astrategyinneedofmorestructureandsustainability Themedpublicreport April2023 25 OverviewbytheNationalAuditOfficeEstoniatotheRiigikogu,Tallinn,30May2025 208 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 209 BreakdownofthestatebudgetinitiallyearmarkedforAIstrategyfortheperiod2018-2022 ExecutiveSummary KeyareasofnationalAI Estimatedstatefunding(€m) strategy Research 445 Artificial intelligence (AI) is an old concept, first appearing in the 1950s in the work of BritishcomputerscientistAlanTuring.Despiteconsiderabledebateinthescientificcommunity Highereducation 128 over the semanticquestion of what AI is and where it falls, it can be defined by its purpose– toreproducehumanintelligencethroughtheuseofcomputersandmathematics.AIdeveloped Transformingpublicaction 154 mainly from the 1980s onwards, with the emergence of machine learning algorithms. In the 2000s, thegrowth in computing capacity and access to data encouraged the development of Economy 390 deeplearningtechniques. Defenceandsecurity 410 AI has many applications today, and has produced innovation and productivity gains in many sectors. The result has been steady growth in economic investment since the 2010s. Total 1,527 According to the OECD, AI start-ups attracted almost 12% of global private equity in the first half of 2018, up from 3% in 2011. Research publications have followed a similar trend, with Source:CourtofAccountsprocessingbasedondatafromthenationalAIstrategycoordinator more than 1.2 million publications in 2019, compared with fewer than 40,000 in 2010. In additiontosuchopportunities,itsgrowthbringswithitanumberofchallenges,notleastethical, ThisreportisaninitialNSAIassessment.Itcoversthe“research”and“highereducation” particularlyintermsofprotectingcitizens’rights. components, which are the main funding components, amounting to €1,527m and €1,545m respectivelyinthefirstandsecondphases.Overtheperiod2018-2022,€445m,oralmost30% As a result, AI has become an issue of growing priority for public authorities. The of the funding allocated to the strategy, was earmarked for research, compared with €134m, adoptionof nationalplansbyanumberof countriessince2017toencourageitsdevelopment or8.7%,inthesecondphase.Meanwhile,fundingearmarkedfortrainingovertheperiod2022- bearswitnesstothis,andisaresponsetothestrongcompetitionthatexistsonaninternational 2025 has risen sharply (50.2% of allocated funding, compared with 8.4% in the previous scale toraise technology levels in countries and attractthebesttalent.InFrance, a “national phase). strategy for artificial intelligence” (NSAI) was launched in March 2018, with the aim of positioning France as one of the major AI players on the global stage. Initially endowed with The assessment questions were defined in consultation with the NSAI’s stakeholders €1,527mofpublicfundingfortheperiod2018-2022,ithasfocusedonfivekeycomponents:1) andthepublicauthoritiesresponsibleforitsimplementation.Theyweredividedintofourmain research, 2) higher education, 3) public transformation, 4) dissemination throughout the questions: economy,5)defenceandsecurity.InNovember2021,anew“acceleration”phasefortheNSAI has the national research strategy strengthened France’s position at global and • was announced for the period 2022-2025, with the aim of strengthening France’s Europeanlevel?[consistency,effectivenessandefficiency]; competitivenessandattractivenessinthisfield.Thisnewphasebuildsontheambitionsofthe firstphaseofthestrategy,andthepublicfundingallocatedtoitisexpectedtobesimilartothat • has the national research strategy helped to provide structure for the French AI forthe2018-2022period.IthasalsobeendrawnupinlinewithprioritiesatEuropeanlevel. ecosystem?[relevanceandefficiency]; • is the national research strategy for centres of excellence effective and efficient? [effectivenessandefficiency]; • has the national research strategy improved the consideration of ethical issues (frugal andtrust-basedAI)?[relevance,consistencyandeffectiveness]. In response, an unprecedented effort to semantically analyse and exploit numerous databases based on statistical and econometric methods was carried out in order to quantify and assess the results of the strategy. This quantitative component was supplemented by numerous semi-structured interviews and focus groups, in addition to a consultation with AI researchersandaparticipatoryworkshopwithexpertsinthefield. In2018,FrancewasoneofthefirstcountriesworldwidetohaveaformalisedplanforAI. Sincethen,manycountrieshavedrawnupnationalstrategiesorspecificmeasures. 210 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 211 France’srankingintheworldandintheEUof27accordingtocomplementaryand StagesinthedevelopmentofthenationalAIstrategy differentiatingcriteriaontheinternationalscene Source:CourtofAccounts Initially,theFrenchstrategygaveprioritytoAIresearch.Inadditiontothe30%offunding allocatedtoitforthe2018-2022period,researchhasalsobeenthesubjectofaspecificplan, entitled the “national artificial intelligence research strategy” (NAIRS), coordinated by the French national institute for research in computer science and control (Inria). International comparisons based on OECD data, and the more specific study carried out by the Court of AuditorsontheAIstrategiesorpublicpoliciesof10countries1,showthatidentifyingresearch asastrategicpriorityisthemostfrequentchoicemadebygovernments. Since its launch, most of the measures planned in the NAIRS have been implemented. Inestablishingaformalstrategy,thepublicauthoritieshavegivenastrongpoliticalsignalabout the importance of AI for French research. In fact, over and above the actions set out in the Source:CourtofAccounts strategy, thisis nowakeyissue in alldiscussionswithin a number of research organisations. Readingnote:Withregardtoindicatorsrelatingtotheefficiencyofresearch,itshouldbenoted Evaluationsand–moreimportantly–econometricanalysesofglobaldatasupportthedecision thattheCovid-19crisismayhavehadanimpactoncountries’GDPsfrom2020 onwards. Trackingcountryrankingshelpstolimitthebiasesassociatedwithstandardisationbyannual to adopt a strategic plan. However, the effectiveness of the strategy to strengthen France’s GDP,asshownbytherelativestabilityofthetwoapplicabletimeseriesovertheperiodfrom positioninAI,inlinewiththeobjectiveinitiallysetforit,hasnot beenproven.Overtheperiod 2019to2021. analysed,intermsofthenumberofAIpublicationsandoutofatotalof47countriescompared, France has barelymaintained its position in 10thplace worldwide, and remains in 2nd placein The main thrust of the strategy is the creation of centres of excellence in AI 2, through Europe.However,giventhelongtimeframeinvolvedinresearch,itisnotyetpossibletoreliably the accreditation of interdisciplinary AI institutes (3IA), the establishment of individual chairs, assessthereal-worldeffectsofthestrategyonscientificoutput. and the identification of centres of excellence outside the 3IA institutes. The result is a strengthening of geographical areas already active in artificial intelligence, the structuring of Inaddition,thefundingputinplaceneedstobemonitoredmorecloselyinordertomeasure anecosystemandanincreaseinthescientificoutputofthesites,althoughitisnotpossibleto theeffectsofthefinancialeffortsofthisAIstrategyonFrance’sscientificstandingandorganisational demonstratetheimpactofthestrategyonthelatterdevelopment. structure. Theresourcesallocatedtothestrategydonot cover allpublic investment inAI. For the researchcomponent,€554.6mwasultimatelycommittedoverthe2018-2022period,althoughthe actualimplementationofappropriationsisnottrackedinacomprehensiveandsummarisedway. With a view to attracting talent, certain financing tools would benefit from being made permanent. The vast majority (over 80%) of funding was distributed via short-term financial instruments, using calls for projects. However, the lack of clarity over the long-term future of these funding windows is likely to create disruptive effects in training for young researchers 2 The “centres of excellence” bring together three types of entities: the four interdisciplinary AI institutes (3IA (doctoralprogrammes)orthecontinuationofresearchprogrammes(academicchairs). institutes) identified during the first phase via a specific ANR call for proposals; the 43 individual chairs held by a researcher identified via another specific ANR call for proposals; the three other centres of excellence, known as “non-3IA”,identifiedbythestrategycoordinatorin2021,withoutbeingthesubjectofacallforproposalsandwhose 1 UnitedStates,Canada, Germany,Finland,Italy,Netherlands,UnitedKingdom,Switzerland,Israel,Japan. membersmayholdanindividualchair. 212 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 213 RepresentationoftheFrenchsub-networkresultingfromthe3IAinstitutes EstablishmentofthemedAIinstitutes(3IAPR[AI]RIE,MIAI,3IACôted’AzurandANITI) andcentresofexcellence(SCAI,DATAIAandHi!PARIS)comparedwithareas historicallyactiveinthisfield Source:CourtofAccounts Readingnote:HistoricalactivityinAIismeasuredthroughthedepartmentaldistributionofAI thesesdefendedbetween1989and2019inFrenchhighereducationestablishments,basedon opendatafromtheses.fr(ABES).Thesesarelistedbytheyearinwhichtheyweredefended.AI thesesareidentifiedusingthesemanticmethoddevelopedbytheCourt.Thelogosofthe3IAs andAIcentresofexcellencearetakenfromtheirofficialwebsites. Synergies between centres of excellence need to be strengthened; for example, by Source:CourtofAccounts,basedonthewebandtheHyphetoolfromSciencesPoParis adoptingamoresystematicapproachtopromotingeachother’swork.Thiswouldhelptoraise their profile both nationally and internationally, as well as enhancing France’s image as a Inordertoimprovecoordinationbetweenthevariousplayers,itisurgentlynecessaryto magnetforforeigntalent. make changes to the strategy’s governance and management. The performance model that was initially developed was ultimately not used. There is no annual report for monitoring the At the same time, the work of the 3IA and non-3IA centres of excellence needs to be progressofthestrategy.Itssteeringmechanism,providedbynationalcoordination,isnotina clarified. The non-3IA centres of excellence were identified after the 3IA institutes had been position to monitor the various stages of the project, to check funding and expenditure, or to labelled and– unlike the 3IA institutes– without any competitive call for projects involving an rectifyanydifficultiesthatmayarise.Ithasweakenedovertime,andrunstheriskofbecoming independent jury. The public authorities’ expectations of them are therefore less explicit, and inoperative. No specific governance arrangements have been put in place for the research theirdevelopmentmodellessconstrainedbyfundingconditions.Theyare,however,involved component, with Inria being the only operator represented on the strategy’s overall steering inthesecondphaseofthestrategyjustasthe3IAinstitutesare.Thisreviewprocessmustbe committee. Making changes to governance could provide an opportunity to create a shared accompanied by a review of the timeframe for funding allocated to accredited institutes overviewofpublicactioninAI,atatimewhenthemeasuresdecideduponinthisarearemain (currentlyfouryears),whichistooshort-termtoallowforleverageeffects. dispersedacrossseveralpublicpolicies. The lack of clarity over time in the associated funding has also been identified for the Although the national research strategy has not yet strengthened France’s position at training of young talent through doctoral programmes and Convention Industrielle de global level, thefirst component of thestrategyhas preventedthe countryfromfalling behind Formation par la Recherche (CIFRE) contracts. Although the strategy has sent out a strong in science terms since 2018. The second component is now crucial to improving France’s signalinfavourof suchanapproach, itisnowimportanttoensurethatthefundingneededto positioninAIintermsofglobalcompetition.This“AIaccelerationstrategy”isrefocusedonthe sustainthismomentumissustained. objective of training AI talent, a priority that has received little attention todate. Total funding The evaluation shows that the NAIRS provided a means of structuring AI research forthispriorityamountsto€776m,including€500mforthe“excellence”componentand€276m stakeholders,atatimewhenAIwasnotidentifiedasadisciplineinitsownright.However,this forthe“massification” component.Thelaunchofthe“Skills andTradesof theFuture”callfor structuringstillneedstomature:acomparisonofFrenchandGermanstakeholdersbasedon expressionsofinterest(AMICMA)in2022isoneofthewaysinwhichthiseffortisbeingseen a network analysis shows that in France, this structuring is still mainly organised around the operationally. mainresearchbodies,whereasGermanuniversitysitesandmultidisciplinarycentresaremore effectiveinstructuringtheirnationalecosystem. 214 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 215 MappingoftrainingcoursesandgrowthinthenumberoflearnerstrainedinAIandinits FundingforthesecondcomponentoftheNSAI–accelerationstrategy(in€m) “upstream”electionsectors Dissemin ationofAI Decentrali Research & sedand Trusted Skillsand In€m programm responsibl Total embedde AI talents e eAI dAI demonstr ators Publicfunding 134 265 111 259 776 1,545 PIA4 73 263.5 97.5 123 557 France2030 700 700 OtherState andlocal 61 1.5 13.50 136 76 288 authorityloans Private 310 105 86 5 506 financing European 60 10 16 86 Union Total 134 635 226 361 781 2,137 Source:RestatedbytheCourtofAccountsbasedonthepresskitof8November2021anddata fromthenationalcoordinator The current limited number of high-calibre public trainers could impede our stated ambitions, especially as there is a tension between investment in teaching and excellence in research. The number of specialist trainers in public higher education is currently insufficient tomeetAItrainingneeds,bothforinitialandcontinuingtraining. Source:CourtofAccountsbasedondatafromtheMENJS,theMESRandtheCaissedes DépôtsetConsignations,withsemanticfilteringappliedtoidentifytrainingcoursesspecificto AI.Theterm“k”representsthousands For the previous graph, the order of magnitude of the total number of academic AI experts is estimated on the basis of information provided by research operators and universities as part of the consultation carried out bytheCourt, aswell as onthe basis of the numberofteachingandresearchstaffinuniversitydepartmentswhereAIisprevalent. The French approach would benefit from being even more closely integrated into the European approach. Various European research support programmes are designed to encourage the development of AI, including “Horizon Europe” (a total of almost €100 billion overtheperiod2021-2027)and“DigitalEurope”(atotalof €7.5billionoverthesameperiod). TheprioritiesoftheFrenchstrategyweredevelopedin2018,takingintoaccounttheEuropean plan for AI initiated in 2018 and updated in 2021. The acceleration phase now offers the opportunitytofurthercapitaliseontheeffortsmadeatEuropeanlevel. 216 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 217 Auditrecommendations Trust3 andfrugal useof resources4 aretwo of thefourkeythemesof the€73m Priority Research and Equipment Programme (PEPR), which is part of the acceleration strategy. However, there is still a need to improve the scientific community’s understanding of these issues. Consultations with AI researchers by the Court show that these issues are currently givenlittleconsiderationinresearchwork. 1. Translatepublicpolicyonartificialintelligenceintoasummarybudgetdocumentthatwillenable Perceptionofhowenvironmentalimpactistakenintoaccountinresearch ittobemonitoredanditseffectsmeasured(MEFSIN). 2. Specifytherespectiverolesofthe3IAandnon-3IAcentresofexcellence,andthenclarifythe multi-yearfundingallocatedtothem(MESR,SGPI). Trust3 andfrugal useof resources4 aretwo of thefourkeythemesof the€73m Priority Research and Equipment Programme (PEPR), which is part of the acceleration strategy. However, there is still a need to improve the scientific community’s understanding of these issues. Consultations with AI researchers by the Court show that these issues are currently givenlittleconsiderationinresearchwork. Perceptionofhowenvironmentalimpactistakenintoaccountinresearch Source:CourtofAccounts –ConsultationofthescientificcommunitywithrespecttoAI This issue is particularly acute with regard to the concept of “frugal AI”, with a potential tension between resource efficiency and performance. Frugality should be better integrated intocallsforprojects;forexample,bydrawingupacharterorguidetogoodpractice. For theresearchcomponent, prioritiesinthissecondphaseare refocusedonattracting talent and addressing social issues, such as trust in AI and frugal use of AI resources. This latest development reflects a reorientation of the research component, which has a greater focusonappliedresearchtotakeaccountofthegrowthof industrialAI. 10 3 Trustedartificialintelligenceischaracterisedbyitsinterpretability,explicability,transparencyand“responsible”identity. 4 Frugal artificial intelligence is sustainable and respectful of the environment in its efforts to minimise its consumptionofenergyandresources. 3. EstablishsharedobjectivesandpriorityindicatorsforpublicpolicyonAI,inlinewithEuropean strategy(MEFSIN,SGPI). 4. CreateascientificandsteeringcommitteeatInria,co-chairedbyFranceUniversités,tomonitor theimplementationofthestrategyanddefinefuturestrategicorientations(MESR,Inria). 5. Draw up a harmonised, up-to-date map of AI training courses to be promoted via a shared certificationlabelinordertoraisetheirprofileandsupporttheirexpansion(MESR). 6. Forecasttheneedforsecondaryschoolteachers,teacher-researchersandresearcherstrained intheuseofAI,anddrawupappropriatetrainingplans(MESR). 7. Draw up a charter and a catalogue of best practices to define and monitor the environmental Source:CourtofAccounts –ConsultationofthescientificcommunitywithrespecttoAI impactofAIresearch,andencouragethedevelopmentofresponsibleAI(SGPI,MESR). This issue is particularly acute with regard to the concept of “frugal AI”, with a potential tension between resource efficiency and performance. Frugality should be better integrated intocallsforprojects;forexample,bydrawingupacharterorguidetogoodpractice. For theresearchcomponent, prioritiesinthissecondphaseare refocusedonattracting talent and addressing social issues, such as trust in AI and frugal use of AI resources. This latest development reflects a reorientation of the research component, which has a greater focusonappliedresearchtotakeaccountofthegrowthof industrialAI. 3 Trustedartificialintelligenceischaracterisedbyitsinterpretability,explicability,transparencyand“responsible”identity. 4 Frugal artificial intelligence is sustainable and respectful of the environment in its efforts to minimise its consumptionofenergyandresources. 218 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 219 THENATIONALSTRATEGY FORARTICIALINTELLIGENCE PublicpolicyonAI: consolidatingitssuccesses, broadeningitsscope Thematicpublicreport Summary November2025 220 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 221 Summary The management and implementation of this first phase was based on a complex interplay between numerous actors. The diverse resources allocated by the government ultimatelyamountedto€1.3billion,andtheirmonitoringprovedtobedeficient. Despite several limitations, the main contribution of this phase was to help initiate the development and structuring of research and innovation in the field of artificial intelligence, with thecreation of centers of excellence, the opening of essential computing infrastructures Following a trend that began in several countries in the mid-2010s, France decided to andsupportforthegrowthofAIstartupsinavarietyoffields. launch a strategic review of the challenges associated with artificial intelligence (AI) and to developaspecificpublicpolicyinthisarea.ThefirstphaseoftheNationalStrategyforArtificial In the other areas covered by the SNIA – defense and security, the transformation of Intelligence(Stratégienationalepourl’intelligenceartificielle,SNIA),conductedbetween2018 public action and the dissemination of artificial intelligence in the economy – progress has and 2022, focused primarily on strengthening research in this field. A second phase, known been less clear-cut. Several of the announced priorities, particularly on the key issues of as the acceleration phase, was announced at the end of 2021 and has been implemented training and supporting change in the economic sectors most affected by AI, have not been mainly from 2023 onwards, with the central objective of disseminating AI throughout the implementedoronlytoaverylimitedextent,attheriskofcausingFrancetofallbehind. economy. In February 2025, on the occasion of the Paris Summit for Action on Artificial Intelligence, the President of the Republic announced a third phase of the national strategy, The2023-2025phaseofthestrategy:aimingforthediffusionofAI thedetailsofwhichwereclarifiedinthemonthsthatfollowed. intheeconomy The2018-2022phaseofthestrategy:strengtheningAIresearch Launchedwithoutpriorevaluation,thesecondphaseoftheSNIAwassupposedtotake upthechallengeofmassifyingandsupportingthediffusionofartificialintelligenceinallareas. The implementation of the first phase of the national strategy for artificial intelligence AnnouncedinNovember2021,thisphasehasseenitspriorities,budgetandtimetablechange madeitpossibletoinitiateapublicpolicyonAIinFrance,evenifitwasonlyabletocoverpart significantlyduetogrowingconstraintsonpublicfinancesandtheneedtoreallocateresources oftheissuesidentifiedinMarch2018. to support the development of generative AI, an issue that had not been anticipated on the eveofthe“ChatGPTrevolution”. RecommendationsfromtheVillanireportofMarch2018, Intotal,thegovernmentallocated€1.1billionovertheperiod2023-2025,whichisone- rankedaccordingtotheirlevelofimplementation thirdlessthaninitiallyannounced,andtheslowstart-upofmostofthemeasureshasresulted duringthefirsttwophasesoftheSNIA inalowlevelofbudgetconsumption(35%asof30June2025). BudgetimplementationforthesecondphaseoftheSNIA Key: Green:recommendationlargelycommittedtoandimplementedduringthefirstphase2018-2022 Blue:recommendationlargelycommittedtoandimplementedduringthesecondphase2022-2025 Orange:recommendationstilltobeimplemented(evenifinitialactionshavealreadybeentaken) Commitmentsandpaymentsasat30June2025 Source:CourtofAuditors,basedontheVillanimissionreportofMarch2018andthenationalcoordinator Source:CourtofAuditors,basedondatafromtheSGPIand theNationalCoordinatorforAI 222 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 223 Theoutlook:consolidatethesuccessesofpublicpolicyonAI The governance of public policy on artificial intelligence has also remained complex, despite some positive developments and several examples of successful coordination with andbroadenitsscope otherso-called“acceleration”strategiesoftheFrance2030programme. A thirdphaseofthe SNIA waslaunchedin February 2025, withtheaim of accelerating The initial results of this second phase are beginning to emerge in several areas. thediffusionofartificialintelligenceinbusinesses. Although it is still too early to fully assess the effects, the initiatives taken to strengthen the structureandexcellenceofresearchandhighereducationinthefieldofAIareproducinginitial Artificial intelligence is no longer the same issue it was in 2018, when the SNIA was results, and France’s position in this area is improving. Our country has risen from thirteenth launched. The revolution brought about by this general-purpose technology is reaching a placeintheGlobalAIIndexpublishedinSeptember2024tofifthplaceinSeptember2025.In magnitudethat few other technological breakthroughs in history canmatch. AI isno longer a terms of research and training in artificial intelligence, France ranks third in the world. More matterforspecialistsalone;itaffectsallfieldsofknowledge,theeconomy,andsociety,andis than4,000FrenchresearchersarecurrentlyworkingonAI. becoming an essential priority for public policy. Successfully achieving the scale change requiredbytheartificialintelligencerevolutionrequiresseveralprerequisitestobemet: The mobilization that this second phase has enabled in the field of generative AI has also bornefruit. At the beginning of 2023, France had only one player positioned in this type of system. In just a few months, French industry has made progress in terms of PrerequisitesforsuccessfullyscalingupAI competitiveness and attractiveness, with the emergence of a dozen players operating in a wide variety of fields. ThenumberofFrenchAIstartupshasdoubledsince2021:morethan1,000 ofthem areactive inthisfield in 2025 andtheyraised nearly €2 billion infunding in2024.Sixteen French startups valued at over $1 billion (unicorns) incorporate artificial intelligence into their value proposition, and several major French groups are increasing their offering and investment in AI research.FranceistheleadingEuropeancountryintermsofthenumberofforeigninvestmentprojects inartificialintelligence,andintermsofhostingresearchanddecision-makingcentersforBigTechAI companies. Efforts to develop computing infrastructure have continued, with the expansion of installed capacity and investment in a new-generation supercomputer. Significant progress has also been made on the issues of frugality and trust. Finally, France is no stranger to the accelerationof EuropeanpolicyonAIand,morebroadly,tothefactthat internationalforums are addressing key issues of governance and regulation of the development of artificial intelligence. The success of the AI Action Summit held in Paris in February 2025 confirmed Source:CourtofAuditors France’sspecialplaceontheinternationalstage. Given the rapid pace of change in the AI landscape, it would be a mistake to assume However, alongside these successes, several equally important areas have been that the priorities on which SNIA has achieved initial success no longer require attention. neglected. The challenge of massifying and supporting the dissemination of artificial Publicpolicyonartificialintelligencemust seektoexpanditsareasofexcellenceandaimfor intelligence beyond the circle of specialists – businesses, public administrations, students, even more structural transformations and impacts. Five key areas, which have been under citizens – has so far received too little attention, even though it was at the heart of the developmentsince2018,shouldthereforebefurtherexplored: ambitions set out for this phase of the SNIA and the years 2023-2025 were critical in this regard. As a result, the priority of supporting business demand for artificial intelligence Areasforfurtherdevelopmentformorestructuraltransformations solutionshasonlybenefitedfromverymodestmeasures,andtheexpectedaccelerationand massificationofthediffusionofartificialintelligenceintheeconomyhasnottakenplace.The delay in adapting all initial and continuing training programmes to AI has not been made up either, even though this is an area where the stakes are considerable and the risks high. Essential projects concerning schools and universities have yet to be designed and implemented.Thetransformationofpublicactionthroughartificialintelligence,whichhasalso not been a priority, has been very disappointing too: despite isolated initiatives, the administration is generally lagging behind. Finally, actions targeting regions and the general public have not been a priority for the SNIA to date, even though they appear all the more necessary as the impacts of this general-purpose technology accelerate, intensify and becomemorewidespread. Source:CourtofAuditors Finally,thefirsttwophasesoftheSNIAhaveblindspotsinseveralkeyareas,oratleast havefailedtoachieveresultscommensuratewiththechallenges.Thisisparticularlythecase in projects that require the involvement of a wide range of stakeholders and links with other 224 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 225 Recapofrecommendations public policies. Five critical challenges, which have not been sufficiently addressed to date, mustbeplacedattheheartofpublicpolicyonAIinthecomingyears: CriticalchallengestobeplacedattheheartofpublicpolicyonAI TheCourtmakesthefollowingrecommendations: 1. By the end of 2025, strengthen interministerial oversight of public policy on AI by establishinganadhocgeneralsecretariat,andbetterreconcilethenecessaryambitionof this policy with the challenges of efficiency and effectiveness by conducting an in-depth assessment of results and seeking greater complementarity with the European level, regions and the private sector (Prime Minister, Ministry of the Economy, Finance and Industrial and Energy Sovereignty, Ministry of Higher Education and Research, National InstituteforResearchinComputerScienceandAutomation). Adopt,bythenextAIsummitinFebruary2026,astrategywithaviewto: 2. Ensurelong-termexcellenceintraining,researchandinnovationinthefieldofAIbybetter Source:CourtofAuditors definingneeds,givingstakeholdersgreaterresponsibility,reaffirmingthepurposeofpublic research and promoting mobility with the private sector (Prime Minister, Ministry of the The national strategy for artificial intelligence has created real momentum since its Economy, Finance and Industrial and Energy Sovereignty, Ministry of Higher Education launch in 2018. France has managed to climb to the top of the European pack, including in andResearch,NationalInstituteforResearchinComputerScienceandAutomation). thelatestandmostwidelyusedgenerativeAItechnologies.Itcancompetewith itsrivals,the 3. Increase, in coordination with the European Union, the computing capacities for AI and UnitedStatesandChinasetapart,inmostinnovationsrelatedtoartificialintelligence,andits redefine, through new forms of partnership between the public and private sectors, the visibilityontheinternationalstage,asconfirmedbytheParissummitinFebruary2025,isreal. conditions for financing, building and operating these infrastructures, which guarantee The Court of Auditors has made ten recommendations, the implementation of which openaccesstoallusers(PrimeMinister,MinistryoftheEconomy,FinanceandIndustrial wouldenablepublicpolicyonartificialintelligencetoscaleup,buildontheinitialsuccessesof andEnergySovereignty,MinistryofHigherEducationandResearch,NationalInstitutefor theSNIA,andovercomethelimitationsandshortcomingsidentified. ResearchinComputerScienceandAutomation,NationalCentreforScientificResearch). It is on this condition that France, in close cooperation with the European Union and 4. StrengthenthetransferofresearchtoindustrialdevelopmentandsupportthegrowthofAI local authorities, drawing on the training-research-innovation ecosystem as well as companies, including by leveraging public procurement and strengthening the monitoring businesses and investors, even if it means changing its operating methods, will continue on ofindustrialacquisitionsintheAIsector(PrimeMinister,MinistryoftheEconomy,Finance its path to excellence and succeed in embracing all the dimensions that the AI revolution is and Industrial and Energy Sovereignty, Ministry of Higher Education and Research, set to affect, in the service of the common good and with a view to guaranteeing national NationalInstituteforResearchinComputerScienceandAutomation). sovereignty. 5. Implementandpursuecommitmentstotrustworthy,frugalandsustainableAI,includingat European and international level (Prime Minister, Ministry of the Economy, Finance and IndustrialandEnergySovereignty,MinistryofHigherEducationandResearch,Ministryfor Europe and Foreign Affairs, National Institute for Research in Computer Science and Automation). 6. Better anticipate changes in the labor market, adapt teaching methods and tools as well asthecontentofallhighereducationcoursestoAI,disseminateAIinallresearchsectors, refocuscontinuingeducationefforts,andsupportprofessionalchangesrelatedtoAI(Prime Minister,MinistryoftheEconomy,FinanceandIndustrialandEnergySovereignty,Ministry of Higher Education and Research, Ministry of Labor, Health, Solidarity and Families, NationalInstituteforResearchinComputerScienceandAutomation). 7. Support the acceleration and mass adoption by businesses over the next five yearsof AI usecasestailoredtotheirneeds,includingbyincreasingcommunication,makingavailable resolved use cases, supporting pioneering businesses on as yet unresolved use cases, and promoting the development of high-performance software associated with sovereign clouds (Prime Minister, Ministry of the Economy, Finance and Industrial and Energy Sovereignty, Bpifrance, National Institute for Research in Computer Science and Automation). 8. Incoordinationwithallstakeholders,strengthenaccesstodataforAIsystems,guarantee itsquality,betterprotectsensitivedataandintellectualproperty,takeintoaccountthelatest 226 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 227 scientific advances (federated learning, decentralized AI) and invest in sovereign storage capacities (Prime Minister, Ministry of the Economy, Finance and Industrial and Energy Sovereignty,NationalCommissionforInformationTechnologyandCivilLiberties). 9. Build a realistic ambition for electronic components for AI and better coordinate public policy on AIwith policieson the infrastructure thatunderpins its development,particularly withregardtoelectricitysupplyandconnectivity(PrimeMinister,MinistryoftheEconomy, FinanceandIndustrialandEnergySovereignty,Bpifrance,NationalInstituteforResearch inComputerScienceandAutomation). 10. AcceleratethetransformationofpublicadministrationsandpoliciesthroughAI,inparticular through increased use of innovative public procurement and the introduction of incentive mechanisms, support measures and specific training for civil servants (Prime Minister, MinistryoftheEconomy,FinanceandIndustrialandEnergySovereignty,NationalInstitute forResearchinComputerScienceandAutomation). 228 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 229 דוחמבקרהמדינה - סייבר ומערכותמידע|חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 תקציר | ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינה ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית המלאכותית בינה מלאכותית Intelligence(Artificial ) היא שם גג לטכנולוגיות המיועדות לאפשר למכונות דוחמבקרהמדינה- סייברומערכותמידע| לבצע משימות שדורשות אינטליגנציה אנושית (בינה מלאכותית). מהפכת הבינה המלאכותית חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 המתרחשת בשנים האחרונות היא בגדר "חדשנות משבשת1 ( " Disruptive Innovation ), והיא צפויה לשנות מהותית תחומי חיים וענפי תעשייה רבים. משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה (משרד ה חדשנות ) הגדיר את המונח בינה מלאכותית כ"יכולת של מכונה ללמוד לבצע פעולה אנושית ולטייב את ביצועה, בהסתמך על נתונים, דוגמאות וניסיון פעולה, ובאופן רחב יותר, לכלל הפעולותהטכנולוגיותלמיצוימידעולהפקת תובנותממאגרינתונים". דוחמיוחד המחקר האקדמי בתחום הבינה המלאכותית החל כבר בשנות החמישים של המאה העשרים, אך בשנים האחרונות, ובייחוד מאז יציאתם לשוק של אמצעים ויישומונים (אפליקציות) הזמינים לשימוש במגוון תחומים, אנו עדים לקפיצת מדרגה משמעותית ביכולות השילוב בין האדם ההיערכות למכונה,אשרישהמגדירי םאותהכמהפכהשלממש.תחוםהבינההמלאכותיתמשולבלמשל בפיתוח כלי רכב עצמאיים (אוטונומיים), בפיענוח תצלומי רנטגן, בהערכת סיכוני אשראי, הלאומיתבתחום במסחר בניירות ערך ובבחינת מועמדים לתעסוקה. מערכות בינה מלאכותית משולבות גם ביחסים בין צרכנים לעסקים, בין עסקים לעסקים אחרי ם, בין בעלי מקצוע ללקוחות, ביחסי הבינההמלאכותית עבודה,ביןגופיםבמגזרהציבוריוביןהמגזרהציבורי לכללהציבור. הבינה המלאכותית נמצאת בשימוש נרחב גם במהלך מלחמת "חרבות ברזל". מלבד השימוש המבצעי בה, היא סייעה בחלק מפעולות הזיהוי והאיתור של החטופים והחללים. בתחום ההסברהמשמשתהבינההמלאכותית,ביןהיתר,ליצירתסרטוניםבמגווןשפותכדילהנגישאת המידעלאוכלוסיותרבותברח ביהעולםבאמצעותשכפולקול,הנפשה,דיבוב,כתוביותותרגום. כמו כן ,במהלךהמלחמהבלט השימושבטכנולוגיית"deepfake " - יישוםטכנולוגימבוססבינה מלאכותית, ש בוהשתמשוגורמיםשוניםלתעמולהולהפצתמידעכוזב. במאי2018 מינהראשהמטהלביטחוןהלאומידאז(המל"ל),בהתאםלהחלטתראשהממשלה, את ראשי המיזם לגיבוש תוכנית לאומית להעצמת החוסן המדעי- טכנולוגי כמרכיב מרכזי בביטחוןהלאומישלישראל( " המיזםהלאומי )." מטרתהמיזםהייתהלהעמידאת מדינתישראל בחמישייה המובילה של מדינות העולם בתחומי הליבה הטכנולוגיים, ובהם בינה מלאכותית ומדעיהנתונים . דוחהמיזםהוגשלראש הממשלהופורסםבספטמבר2020 . 1 חדשנותפורצתדרך שמחוללת שינוימהותיולאפעםמאיימתעלהקיים. 230 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 231 ההיערכותהלאומית בתחוםהבינההמלאכותית דוחמבקרהמדינה - סייבר ומערכותמידע|חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 תקציר אבנידרךבתחוםהבינההמלאכותיתבישראל 2018 - 2023 | ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית ירידה ירידה מהמקום מהמקום 5 20 ה- ה- רק מיליארד למקום למקום 0 9 30 ה- ה- ש״ח לאקיימתבישראל הסכוםשאישרה במדד Tortoise מתוך במדדOxford מתוך אסטרטגיה הממשלה בשתי 83 מדיניותבין 193 מדיניותבין לאומיתארוכת פעימות,כאשר השנים 2019 - השנים2020 - טווח בתחוםהבינה מרביתהסכוםטרם 2024 .מדדזה הוא 2023 .מדדזה הוא בפברואר 2020 מינה יושב ראש פורום תשתיות לאומיות למחקר ( פורום תל"ם2 ) ועדת בדיקה המלאכותית.כמוכן מומש.התקציב מדד בין- לאומי מדדבין- לאומי מקצועית בראשותד"רארנהברי לבחינתהצורךבהתערבותממשלתיתלשםהאצתהתפתחות הממשלהלא המאושר הוא בתחוםהבינה בתחוםהבינה אישרה תוכניתאב כחמישיתמהתקציב המלאכותית, המלאכותית ה עוסק תחוםהבינההמלאכותיתומדעהנתונים(ועדתתל"ם).הוועדההונחתהבכתבהמינוילהתמקד כוללתופרטנית שהומלץבו ו עדת שדיר ו גומתבססעל במוכנות בהיבטי הון אנושי, תשתיות פיזיות, הנגשת מאגרי מידע והעברת הידע מהאקדמיה לתעשייה. ליישום. תחתזאת תל"ם בדצמבר שלושה תחומים- הממשלתיתלבינה דוח הוועדה פורסם בדצמבר 2020 . ב אוגוסט ,2021 במסגרת החלטת ממשלה 212 , אישרה אישר ה הממשלה 2020 וכעשירית השקעה,חדשנות מלאכותית . במדד הממשלה אתהמלצותועדתתל"םליישוםהפעימההראשונה בהיקףתקציבישל כ- 550 מיליון תו כניותבתחום מההמלצהשל ויישום . משנה, המודדאת ש״ח ל שנים2021 - 2023 . לאורך השנים "המיזםהלאומי" אסטרטגייתהבינה בפעימות,מימושן מספטמבר2020 . המלאכותיתשל ביולי2022 השיקהשרתהחדשנותדאז"תוכניתלאומיתלבינהמלאכותית".התוכניתגובשהעל איטי,חסר,ואינו הממשלהואת עומדבלוחות יכולותיהבתחום ידי צוות בין - משרדי ופורסמה על ידי משרדה בינואר 2023 (התוכנית הלאומית של משרד הזמניםשנקבעו. הדיגיטל ישראל החדשנות). ירדהבשניםאלו33 מקומות(ממקום 35 בפברואר 2023 אישרה הממשלה בהחלטה 173 הרחבה לפעימה הראשונה, שאושרה כאמור ל- 68 .) באוגוסט 2021 (הפעימה השנייה). במסגרת ההחלטה הונחה משרד האוצר להקצות תקציב הרשאה להתחייב שלא יעלה על 500 מיליון ש"ח, אשרימומש על ידי גופי פורום תל"ם בשנים 40% 2023 - 2026 . 11% 55% 76% בלבד רק דוח ביקורת זה נועד לבחון את ההיערכות הלאומית בתחום הבינה המלאכותית , כיצד יוזמת מתקציבהפעימה שיעורמימוש מהתקציבשהוקצה שיעורמימוש ומיישמת ממשלת ישראל אסטרטגיה לאומית שתבטיח את השתלבותה של מדינת ישראל הראשונהשאושר הפעימה הראשונה בפעימההראשונה התקציבבתחום בשורת המדינות המובילות בעולם והאם פעולותיה בתחום הבינההמלאכותית יניחו בסיס רחב בממשלה לשנים בתחום מחשוב עבור תחוםההון עיבודשפהטבעית ואיתן להתפתחות ה והובלתה של ישראל כמעצמה מדעית - טכנולוגית. הליכי ההערכות , 2021 - 2023 מומש עתירביצועים האנושימומש (כ - 34 בעבריתוערבית. ההחלטה והיישום של תכנית ממשלתית בתחום הבינה המלאכותית החלו בשנת 2018 ונמשכ ו (220 מלש"ח מתוך (מחשב - על) כ- 30 מלש"חמתוך 62 עםזאת,שיעור כ- 550 מלש"ח.) מיליוןש"חמתוך מלש"ח),במיקוד המימושכולל במהלךתקופתהביקורת . שיעורהמימוש 270 מיליוןש"ח בצו רכיהאקדמיה הסכםלמודולשפה מתייחס שאושרו. ללאמתןמענה על שבגינוקיימת להתקשרויות צו רכיהתעשייה. התחייבותתקציבית שנחתמו, ו עשרות שטרםמומשה מלש"חמתוכןטרם בפועל. בוצעואוהושלמו בפועל. 2 מסגרת פעולה וולונטרית אשר נועדה לתאם ולאגם משאבים בין כל הגופים הלאומיים שתשתית מחקרית גדולה יכולהלשמש אותם (מפא"ת,ות"ת, משרדהאוצר,רשותהחדשנות ומשרדהחדשנות .( 232 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 233 ההיערכותהלאומית בתחוםהבינההמלאכותית דוחמבקרהמדינה - סייבר ומערכותמידע|חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 תקציר של ישראל בדירוג העולמי בפעילותה והשקעתה בתחום הבינה המלאכותית - במדד פעולותהביקורת | Tortoise ירידה מ ה מקום ה- 5 מתוך 62 מדינות למקום ה- 9 מתוך 83 מדינות, במדדOxford ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית ירידהממקום20 ל- 30 מתוך193 מדינותובמדדהחדשנותירידהמ ה מקום10 למקום ה- 15 מתוך 133 מדינות. נסיגה זו מוסברת בין היתר בממצאים שמפורטים בדוח זה בכל הנוגע בחודשיםיוני 2023 -מרץ 2024 בדקמשרדמבקרהמדינהאתההיערכותהלאומיתבתחום לפעולותיהשלהממשלהבאישור,הובלהויישוםשלתוכניתלאומיתרחבהבתחוםהבינה הבינה המלאכותית, את דירוגה הבין-לאומי של ישראל בתחום זה ואת פעולות הממשלה המלאכותית. יצוין כי מנתוני מדדי המשנה של Tortoise לשנת 2024 עולה כי בעוד ומשרדי הממשלה לקידום תוכנית לאומית לבינה מלאכותית. הביקורת נעשתה במשרד שלישראל חוזקות בקטגוריית ההון האנושי, במחקר ופיתוח ובמסחר, היא חלשה - החדשנות, ברשות החדשנות, במשרד הביטחון, בוועדה לתכנון ולתקצוב , במשרד האוצר באסטרטגיה ממשלתית (מקום32 ); בתשתיות (מקום 26 ); ובסביבה תפעולית (מקום65 .) ובמטה לביטחון לאומי במשרד ראש הממשלה . בדיקות השלמה נעשו במערך הדיגיטל הירידהשלישראלבד י רוגים הבין-לאומיים בשנים 2019 - 2024 ,ומקומה היחסישלישראל הלאומישבמשרדהכלכלהוהתעשייה . בתחום ה י הערכות והמוכנות הממשלתית, משקפ ות מגמה שמחייבת את הממשלה לבחון אתמדיניותהבנושא . דיון בהמלצות " המיזם הלאומי " בממשלה - "המיזם הלאומי" הוקם במינוי המל"ל על תמונתהמצבהעולהמןהביקורת פיהחלטתראשהממשלה.טיוטתדוחהמיזםהוצגהלראשהממשלהבמאי2019 ,וטיוטה סופיתהוצגהלראשהמל"לבדצמבראותהשנה.לאורחילופיהממשלותבשניםאלו,הדוח הסופינשלחלכללמשרדיהממשלהופורסםלציבורב ספטמבר 2020 ו כללתוכניתמקיפה להבנייתמענהלאומיאסטרטגילתחום הבינההמלאכותיתולפרויקטיםממשלתייםבהיקף כספישל10 מיליארדש"ח. ב דוח נ קבע,עלסמךחוותדעתםשלמאותמומחיידעשפעלו היעדר גורם ממשלתי מתכלל האמון על הובלת תוכנית לאומית בתחום הבינה בהתנדבות במשך כשנתיים, כי קידום תחום הבינה המלאכותית חיוני לחוסנה של ישראל המלאכותית - בהתאם להחלטת הממשלה ולסיכום בין שרת החדשנות לראש המל"ל, בתחומיםקריטיים(מדע,כלכלה,ביטחון,בריאותועוד).בביקורת נמצאכיהמלצותהמיזם ביולי2022 גיבש משרד החדשנות ,בהובלתהשרהדאז,תוכניתלאומיתלבינהמלאכותית . לאהוגשולממשלהולאנדונו בה וכןלא נדונוב שום פורוםממשלתיכלשהושמוסמךלקבל אולם נמצא כי לאחר חילופיהממשלה בינואר 2023 ,משרד החדשנות לאפעלכפישנקבע החלטות בנושא , וממילא הן גם לא תוקצבו ולא הבשילו לכדי מימוש. זאת הגם שהיה על בהחלטת הממשלה לקידום ולהובלה של תחום הבינה המלאכותית, התוכנית שהשיק המל"ל לבחון את עבודת " המיזם הלאומי " בסמוך לאחר השלמתה ולהביא את הפעולות המשרד,לאעלתהלאחרהקמתהממשלהה- 37 עלמסילתיישוםממשית ,ו לפיכך אףלא הנדרשות למימוש המלצותיו לבחינת הגורם המוסמך שאישר את המינוי. כמו כן, בהתאם באה לכדי מימוש וממילא לא קודמו אבני הדרך שנקבעו בתוכנית. נמצא כי מאז חילופי לסיכום עם היועצת המשפטית למשרד רה"ם, היה על המל"ל להקים את הצוות הבין- הממשלה , המשרד צמצם את פעילותו לנושאים ספציפיים בתחום הבינה המלאכותית משרדיולהגישאתהמלצותיולראשהממשלהולממשלהבסמוך להשלמתעבודת " המיזם בישראל ולאהובילאת קידוםהתחוםברמההלאומית . הלאומי " ולארקכשנהוחצילאחרמכן . שש שנים לאחר שהתקבלה החלטת ראש הממשלה לקדם את תחוםהבינה המלאכותית משעהשראשהממשלה,הממשלהאוכלגורםממשלתיאחרהטילועלגורמיםמקצועיים ולהגישה כתוכנית לאישור הממשלה עדיין לא אושרה בממשלה תוכנית לאומית כוללת לקיים עבודת מטה ולהניח דוח המתבסס על המל צותיהם של 14 צוות מקצועיים ו מאות לקידום התחום, למעט שתי פעימות מתוך תוכנית תל"ם, נמצא כי התוכנית הלאומית מומחי ידע, שאמור לשמש בסיס לקבלת החלטה אופרטיבית בנושא מסוים, הרי שלאחר שהשיקה שרת החדשנות דאז ביולי 2022 נותרה "אות מתה" מאחר שלא יושמה לאחר השלמת עבודת הצוות ים והנחת הדוח המסכם את עבודתם היה על ראש המל "ל לפעול חילופיהממשלות. הצורךבכךש הטיפולהממשלתיבנושאהבינההמלאכותיתיובלעלידי להשלמת ההליך עד לדיון של הממשלה בהמלצות, אולם ה דבר לא קרה. אי העברת גורםממשלתימתכלל שנושאבאחריות כוללת ליישוםהתוכנית הממשלתית מודגשביתר מסקנות דוח "המיזם הלאומי", אשרישב על המדוכה במשך שנתיים, לממשלה, מטעמים שאת לנוכח שורה של סיבות : חשיבות תחום זה לכלכלת המדינה ולחוסנה; ריבוי משרדי מי נהלייםאשראינםנוגעיםלתוכןעבודתהמיזם, פגעה ב יכולת ה שלהממשלהלהפיקאת הממשלה והגופיםהציבורייםהפועליםלקידוםטכנולוגייתהבינההמלאכותיתולהטמעתה התועלת המרבית מתוצרי עבודתם של מאות מומחי ידע מהשורה הראשונה אשר מונו על במגזר הממשלתי; חשיבות מיצובה של ישראל כמובילה עולמית במהפכה טכנולוגית זו; פיהחלטתראשהממשלה . הסמכות שניתנה למשרד החדשנות בהחלטת הממשלה להוביל את הטיפול הממשלתי בנושא. בפועל, נכון למועד הביקורת, לא היה גורם ממשלתי מתכלל , הנושא באחריות דיון בהמלצות ועדת בינה מלאכותית ומדע הנתונים ( ועדת תל"ם) בממשלה - כוללתשאמוןעל גיבוש הובלתתוכניתלאומית, על איגוםתקציבים ועל בקרהופיקוחעל ועדת תל"ם מונתה על ידי יו"ר פורום תל"ם לבחינת הצורך בהתערבות ממשלתית לשם היישוםוההתקדמותשלהתוכנית . האצת התפתחות תחום הבינה המלאכותית ומדע הנתונים . נמצא כי בדומה להמלצות " המיזםהלאומי ", שנועדולשמשבסיסלהחלטתממשלהבנושא,גםתוכניתזו,אשרגובשה נסיגהבדירוג שלישראלבתחום הבינה המלאכותית - ישראל שואפת להיות מדינה והושלמה בדצמבר 2020 כבסיס להחלטת ממשלה, לא נדונה בממשלה במתכונתה מובילה בתחומי הטכנולוגיה וההי י- טק. בביקורת עלה כי בשנים 2019 - 2024 ירד מקומה המלא ה אלאבמתכונתמצומצמתבמסגרתשתיפעימות שתוקצבועלידיהממשלהבהיקף 234 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 235 ההיערכותהלאומית בתחוםהבינההמלאכותית דוחמבקרהמדינה - סייבר ומערכותמידע|חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 תקציר תקציבי של כחמישית מהתקציב שהומלץ ב ו ועדה, כמיליארד ש"ח , ולפיכך גם לא אושרה של המשק הישראלי בכלל ובמגזר הציבורי בפרט באמצעות שימוש בכלי בינה | כתוכניתאבכוללתלתחוםולאתוקצבהבראייה פרוייקטליתארוכתטווח . מלאכותית. ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית • אסדרה(רגולציה) - למרות הסיכונים הקיימים בטכנולוגיית הבינה המלאכותית והצורך במועדתוםהפעימההראשונהלאהיהבישראלמודלשפהבעבריתוערביתלשימוש להסדיראת השימוש ב ה באופן אחראי תוך שמירה על זכויות היסוד, נמצא כי נכון למועד גופי הממשלה ואזרחיה . סך המימוש התקציבי בתחום עיבוד שפה טבעית לפיתוח סיום הביקורת הפעילות המשותפת של משרד החדשנות ומשרד המשפטים לקידום יכולותעיבודעבורעבריתוערבית - אשרנדרשלצמצוםהפערהטכנולוגיהניכרהקיים האסדרה בתחום הבינה המלאכותית והעקרונות שגובשו במסמך עקרונות המדיניות טרם בתחום למול יכולות העיבוד באנגלית ובשפות לטיניות אחרות - היה 76% מהתקציב אושרועלידיהממשלה,ו כי ישראל נמצאתבפיגורבהשוואהלהתקדמות האסדרהב איחוד שאושר לרכיב זה (138 מתוך 180 מיליון ש"ח) . שיעור מימוש זה כו לל כאמור את האירופישבו כברקיימתחקיקהשמסדירהאתהשימושבבינהמלאכותיתלפירמותסיכון. ההסכםלמודלשפהאשרבגינוקיימתרקהתחייבותתקציביתלמולהחברה בסך37 היעדראסדרהבישראלבתחוםהבינההמלאכותיתטומןבחובוסיכונים שוניםא שרמעלים מיליוןש"ח ,אךהואטרםמומשבפועל. סוגיותמשפטיותורגולטוריותחדשות. נדרש לוודא כי עלאףהתקדמותהטכנולוגיה יישאר הון אנושי - נמצא כי גם בתחום ההשקעה בהון האנושי לקידום הבינה המלאכותית , האדם במרכז קבלת ההחלטות, ו כי פיתוח ה בינה המלאכותית והשימוש בה יבוצעו באופן היישום של ות"ת למימוש תוכנית תל"ם במסגרת הפעימה הראשונה שאושרה על ידי אחראיומאפשרמתוךהקפדהעלשמירתזכויותיסודואינטרסיםציבוריים; על כבודהאדם הממשלההיהחלקי,נכוןלסוף שנת 2023 - מועדתוםהפעימההראשונה - מימוש תקציב ופרטיותו; על שוויוןומניעתאפליה;ו על שקיפותמלאה . תחוםההוןהאנושיבפעימהזו היה כ- 34 מיליון ש"ח מתוך62 מיליוןש"ח, כמחצית(55% ) מחשובעתירביצועים(מחשב- על) HPC - אףשכברבשנת2020 זוהההצורךבתשתיות מהתקציבשהוקצהעבורו,וגםזאת מתוך התמקדות בצורכי האקדמיה ו ללאמתןמענה על חישוב- עלכתנאיבסיסיוהכרחילביסוסמעמדהשלמדינתישראלכמדינהמובילהבתחום צו רכיהתעשייה . הבינה המלאכותית, במועד עריכת הביקורת, כ חמש שנים לאחר מכן, תשתיות החישוב העסקתחוקריםוסגלבכירבאקדמיה -נ מצאכיאףשבהסכםהשותפיםשלהפעימה הקיימות מוגבלות ואינן מספקות ל עניין קידום המחקר והתעשייה בישראל . היעדרה של הראשונהתכולתפרקההוןהאנושיבתוכניתכללהכ- 24 מיליוןש"ח שהוקצו לקליטתאנשי תשתית חישוב מספקת מעכב את יכולות המגזר הציבורי, האקדמיה והתעשייה לקדם סגלבאקדמיהוכ- 20 מיליוןש"ח שהוקצו להענקתמענקימחקרייעודייםלחוקריםבתחומי ולפתחאתתחוםהבינההמלאכותית . AICORE,רכיביםאלולאיושמועלידיות"תעדתוםהפעימההראשונה.עודעלהכיל ו ות"ת תשתית לאימון מודליםגדולים- נמצא כי נכון לסוף דצמבר2023 , מועד תוםהפעימה ולרשות החדשנות אין מידע עדכני ומדויק על מספר החוקרים הקיים. חוסר במידע יסודי הראשונה , מפא"ת לא ביצעה את חלקה בהסכם השותפים להסדרת תשתית לאימון זה מצביע על היעדרהקשב המספק ל קידום הכשרת ההון האנושי הנדרש בתחום הבינה מודליםגדולים,ורשותהחדשנותלאהסדירהתשתית של חישוביםמורכביםלשימושמדעי , המלאכותית, אף שהדבר נדרש למימוש היעדשהוגדר . שמעמידות שתיהן בסיס לקידום טכנולוגיית הבינה המלאכותית. לפיכך שיעור מימוש היקף המלגות - נמצא כי היקף המלגות שהעניקה ות"ת בשנים 2021 - 2023 במסגרת הפעימה הראשונה בתחום זה לטובת קידום הבינה המלאכותית היה 11% בלבד, כ- 30 מימוש תקציב הפעימה הראשונה שאושרה על ידי הממשלה, היה כ- 50 מלגות מתוך כ - מיליוןש"חמתוך270 מיליוןש"חשאושרו . 1,000 מלגות(5% )ש עליהןהמליצהועדתתל"ם. עוד נמצאכיהיקפן ה כספי ה ממוצע היה עיבוד שפה טבעית NLP - ועדת תל"ם קבעה כי קיימת חשיבות עליונה לפיתוח תחום כ- 10 מיליוןש"חלשנה,מתוך100 מיליוןש"חלשנהשהומלצועל ידיה ו ועדה.עולהאפוא עיבוד השפה הטבעית, וכי תחום זה מהותי לשימוש ביכולות בינה מלאכותית במשרדי כיהיקףהמלגות שניתנובמסגרת ה פעימההראשונה היה כ- 10% מהתקציבשהומלץ. עוד הממשלה ובתעשיות נוספות. על כן ה תוכנית הגדירה כמטרה מרכזית את צמצום הפער עלה ב ביקורת כיאיןלרשותהחדשנותולוות"תמידעעלמידתההשפעהשלחלוקתמלגות הטכנולוגי הניכר בין היכולות הזמינות בתחום עיבוד השפה באנגלית ובשפות לטיניות אלועל קידוםההוןהאנושיבאקדמיהבתחוםהבינההמלאכותית . אחרותלביןהיכולותהמקבילותהקיימותבעבריתובערבית. בענייןזהנמצא כלהלן: מימוש תקציב הפעימההראשונה - נכון לתום מועד הפעימההראשונה, דצמבר2023 , • רק ב- 31.12.23, היום האחרון שהוגדרליישום הפעימה הראשונה, חתמה מפא"ת על המימוש התקציבי של הפעימה הראשונה היה חסרוכלל רק כ- 40% מסך הסכום שאושר הסכם התקשרות בהיקף כספי כולל של 37 מיליון ש"ח למימוש פרויקט מודל שפה בממשלה , שהם 220 מיליון ש"ח מתוך כ- 550 מיליון ש"ח. סכום זה הוא בבחינת מימוש בעבריתוערבית עםחברהבין- לאומית, ו המודלהראשוןצפוילהיותמיושםרקלקראת בהיקף של כ- 5% בלבד מהתוכנית המלאה שגובשה על ידי ועדת תל"ם אך כאמור לא אמצע שנת 2025 , שנהוחצילאחרתוםהפעימההראשונה. היקפוהכספישלההסכם נדונהבממשלהבמתכונתההמלאהולאתוקצבה.יודגשכישיעורהמימושהאמורמתייחס הוא כרבע מההתחייבות בתחום עיבוד השפה במסגרת הפעימה הראשונה. העיכוב להתקשרויותשנחתמו,אךעשרותמיליוניש"חמתוכ ן טרםבוצעו אוהושלמובפועל . הניכר של מפא "ת בקידום המענה למודל שפה גדול (LLM ) בעברית ובערבית עלול הפעימההשנייה - בביקורת נמצא כי בפברואר 2023 אישרה הממשלה תקציב לפעימה לפגועבאופןמשמעותיבקידוםהמענההמסופקעלידיגופיהממשלהלאזרחים,שכן השנייהביישוםתוכניתתל"םבהיקףשלעד500 מיליוןש"ח, למימושבשנים 2023 - 2026 , מודלעיבודשפהגדול בעבריתובערביתאמורלהזניקאתהטרנספורמציההדיגיטלית אך רק בספטמבר2024 יותרמשנהוחצילאחרהחלטתהממשלההאמורה,, נחתםהסכם השותפים של פורום תל"ם לפעימה זו למימוש בשנים 2024 - 2027 מצב הדברים האמור,. 236 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 237 ההיערכותהלאומית בתחוםהבינההמלאכותית דוחמבקרהמדינה - סייבר ומערכותמידע|חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 תקציר שבו בהסכם השותפים שנחתם נקבע כי הפעימה השנייה תמומש כשנה לאחר מועד המלאכותיתכבסיסלהחלטתהממשלהבנושא-יעקובבאמצעות המל"ל אחרהתקדמות | ה מימוששנקבעבהחלטתהממשלה,משקףפערמשמעותיביישוםהחלטתהממשלהבכל הטיפולהממשלתיבנושאויבטיחכימיושמתתוכניתלאומיתמשמעותיתהלכהלמעשה . ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית הנוגע לפעימה השנייה. זאת בין היתר לנוכח ההערכה כי בשנה הראשונה והשנייה מתוך על משרד החדשנות לפעול בשיתוף עם רשות החדשנות ו לקדם את חתימת ההסכמים הארבע שעליהן החליטה הממשלה ימומשו במסגרת ההסכם ב סך הכ ו ל רק כ- 10% הנדרשיםלקידוםהתשתיתהמחשוביתהנדרשת לקידוםהבינההמלאכותיתבישראל . מהתקציבהכוללשנקבעבהחלטתהממשלה. לאור חשיבות קידום מודל שפה גדול בעברית וערבית , מוצע כי משרד החדשנות יפעל יצוין כי סך התקציב שאושר לפעימה הראשונה והשנייה הוא כמיליארד ש"ח, כחמישית בשיתוף רשות החדשנות, מפא"ת ומערך הדיגיטל, לקידום הפרויקט ו ל הטמעתו במשרדי מהתקציבשעליוהמליצהועדתתל"םבדצמבר2020 . הממשלהו ב מגזרהציבורי . אוריינות נתונים - נמצא כי אף שאוריינות הנתונים היא מיומנות חיונית הצפויה להידרש לנוכח עמדת הגופים כי אין ביכולתה של תוכנית המענקים לפתור את בעיית ההיצע בכלתחוםובכלמגזר, הפעימההראשונהשאושרהעל ידיהממשלהו כן הסכםהשותפים בקליטת אנשי סגל חדשים בתחום הבינה המלאכותית, מומלץ כי לאחר קביעת מספר ב פעימההשנייהלאכללוהתייחסותלתחוםזה . עודנמצאכימשרדהחינוךלאשולבכחלק החוקרים הנדרש , ות "ת ת בחן חלופות נוספות לקליטת סגל אקדמי בתחום, וכי יהא מהסכמי השותפים לקידום הבינה המלאכותית. היעדר הקניית אוריינות הנתונים כבר ת ממשן ,בהתאםלממצאיהבחינה, במסגרתהפעימותהנוספות . בגילאים הצעירים עלולה לפגוע במוכנות ו ב השתלבות של הדור הבא בעולם הטכנולוגי, שכן בינה מלאכותית נוגעת לכל תחומי החיים וצפויה להיות בשימוש יום-יומי על ידי כלל על רשות החדשנות וות"ת להפעיל מנגנוני בקרה בדגש על איסוף וניתוח של נתונים כדי הציבור . לבחון את השפעת חלוקת המלגות ויעילותן על קידומו והרחבת היקפו של ההון האנושי בתחוםהבינההמלאכותית . מוצעכימשרדהחדשנות,יבחןאתהסיבותלהיקףהמימושהמצומצםשלמרכיביהפעימה הראשונה של התוכנית בתחום ההון האנושי וינקוט בפעולות ממשיות על מנת להבטיח מימוש מלא בהמשך היישום של התכנית .כמוכן,לנוכחהעובדהכיהחסםהמרכזיבמיצוי הקמת מוקד ידע במשרד החדשנות - משרד מבקר המדינה מציין לחיוב את פעולות היכולות בתחום הבינה המלאכותית הוא ההון האנושי, מוצע כי משרד החדשנות בשיתוף משרד החדשנות , לרתימת הגופים לקידום עקרונות הרגולציה ול הקמת מוקד ידע ותיאום ות"ת יבח נו מתווה מוסכם ומתכלל להגדלה של היקף המחקר ושל מספר חברי הסגל לרגולציהו ל אתיקהשלבינהמלאכותית . והחוקריםבתחוםהבינההמלאכותית . על משרד החדשנות ומשרד המשפטים לפעול לעדכון עקרונות האסדרה בהתאם עיקריהמלצותהביקורת להתפתחויות הטכנולוגי ות ולעקרונות שנקבעו באמנה הבין-לאומית שנחתמה , ולהביא ם לאישור הממשלה. כמו כן, עליהם לבחון את הצורך בקידום חקיקה כפי שנעשה באיחוד האירופי,אולחלופיןבקידוםאסדרהברמההסקטוריאליתבהתאםלסיכוןקונקרטי,כמקובל על משרד החדשנות, לפעול בהתאם להחלטת הממשלה ולסיכום של השרה דאז עם בארצות הברית, ב בריטניה, ב אוסטרליה ועוד. מכל מקום, אסדרה באחת הדרכים נדרשת המל"ל ולהוביל את מדיניות הממשלה בתחום הבינה המלאכותית. במסגרת זו עליו לצורךהגנהעלבטחוןהמדינהואזרחיהמפנישימושלרעהביכולותהבינההמלאכותית . להשליםאתגיבוש התוכניתהאסטרטגיתהלאומיתשהחלבהכנתהעודבשנת2022 .על תוכנית זו לכלול, בין היתר: חזון, אבני דרך, תוכנית פעולה מפורטת הכוללת הגדרה של על משרד החדשנות, אשר קיבל מהממשלה את הסמכות והאחריות להוביל ולקדם את הגורם הממשלתי האחראי לכל כיוון פעולה, לוחות זמנים למימושה ותוכנית תקציבית תחום הבינה המלאכותית בישראל, לפעול למימוש הפעימה השנייה כפי שנקבעה התואמת לתוכנית שתיקבע. כמו כן עליו לקבוע מתווה לבחינה עיתית של מידת העמידה בהחלטת הממשלה . כמו כן עליו לעקוב אחר לוחות הזמנים של מימוש הפעימה ואחר של ה מדינה ביעדים שנקבעו ב תוכנית , וכן מתווה לבחינה פרטנית של כיווני הפעולה תכולותביצועה.זאתבשיתוףפעולהעםפורוםתל"םויתרהמשרדיםוהגופיםהממשלתיים שהוגדרו בה, לרבות עדכונם במידת הצורך. בעת הזו נדרש ממשרד החדשנות, המדע העוסקיםבקידוםובהטמעהשל תחוםזה בישראל . וה טכנולוגיה לממש את אחריותו ובאופן זה תקוים החלטת הממשלה כלשונה . הובלה מומלץ כי משרד החדשנות בשיתוף משרד החינוך ישלב ו את תחום החינוך ב תוכנית ברורה של תוכנית לאומית משמעותית הכרחית לשמירה על יכולותיה הטכנולוגיות ועל הלאומיתלבינהמלאכותיתבאמצעותהבנייתתוכניותלקידוםו ל חיזוק של אוריינותהנתונים יתרונה היחסי אל מול יתר מדינות העולם . כל סטייה מנתיב היישום האמורשל ההחלטה כמקצוע בתוכניות הלימודים. עוד מומלץ כי לאחרהשלמת עבודת ועדתהמשנה שמונתה יחייב עדכון של הממשלה בנושא לצורך בחינת מצב הדברים ו ל צורך מתן מענה שיבטיח על יד מנכ"ל משרד החינוך לקידום תחום הבינה המלאכותית, משרד החינוך יאסדר את את מימוש היעד של קידום תחום הבינה המלאכותית על ידי הממשלה. מוצע כי ראש הנושא באמצעות חוזר מנכ"ל ויגבש תוכנית רב- שנתית להטמעת התחום בתוכנית הממשלה - אשר כבר בשנת 2018 יזם מהלך לקידום התוכנית הלאומית בתחום הבינה הלימודיםבכללמוסדותהחינוך . 238 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 239 ההיערכותהלאומית בתחוםהבינההמלאכותית דוחמבקרהמדינה - סייבר ומערכותמידע|חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 תקציר ההתפתחותהתקציביתוהמהותיתשלהתוכניתהלאומית | סטטוסמימושהפרויקטיםהעיקרייםשלהפעימההראשונה ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית לבינהמלאכותית 240 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 241 ההיערכותהלאומית בתחוםהבינההמלאכותית דוחמבקרהמדינה - סייבר ומערכותמידע|חשווןהתשפ"ד|נובמבר2024 תקציר גיבוש התוכנית האסטרטגית הלאומית שהחל בהכנתה כבר בשנת 2022 על תוכנית זו לכלול,. סיכום | בין היתר: חזון , אבני דרך, תוכנית פעולה מפורטת הכוללת הגדרה של הגורם הממשלתי ההיערכותהלאומיתבתחוםהבינההמלאכותית האחראילכלכיווןפעולה,לוחותזמנים למימושה ותוכניתתקציביתהתואמתלתוכניתשתיקבע. כמו כן על המשרד לקבוע מתווה הן לבחינה עיתית של מידת העמידה של התוכנית ביעדים ההובלההמדעיתוהטכנולוגיתשלמדינתישראלהיאאחדמעמודיהתווךשלביטחונההלאומי, שנקבעובה,והןלבחינהפרטניתשלכיווניהפעולהשהוגדרובהובכללזהעליולעדכנםבמידת חוסנההכלכלי ורווחתאזרחיה.הובלתהשלישראל בתחומיםאלוהיאדרך אסטרטגיתלפצות הצורך. במסגרת זו עליו לבחון בין היתר את המבנה הניהולי הק יים למימוש הפעימות שאושרו עלהיעדרמשאביםטבעייםועלמשאביאנושמצומצמיםביחסלמדינותאחרותבעולם.מהפכת בהחלטותהממשלה,הפועל במועדסיו םהביקורת באופןוולונטריוללאסמכויותתקציביות. הבינה המלאכותית כבר איננה טכנולוגיה עתידנית - היא טכנולוגיית ליבה חדשנית המשפיעה בהדרגהעלמרביתהיבטיהחיים בהווה ואףתופסתמקוםמרכזיו משמשת מוקד לתחרות בזירה בעת הזו נדרש ממשרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה לממש את אחריותו ובאופן זה תקוים הבין-לאומיתבמגווןתחומים ,ובהם :מדע,כלכלה,תעשייה,ביטחון,בריאות,חינוךותעסוקה. החלטתהממשלהכלשונה.הובלהברורהשלתוכניתלאומיתמשמעותיתהכרחיתלשמירהעל יכולותיה הטכנולוגיות ועל יתרונה היחסי אל מול יתר מדינות העולם. כל סטייה מנתיב היישום דוחזהמצביעעל כך כי אף שמדינתישראלזיהתה כבר בשנת2018 כי התחום הטכנולוגימצוי האמורשלההחלטהיחייבעדכון של הממשלהבנושא לצורךבחינתמצבהדבריםו ל צורךמתן בפתחה של מהפכה של ממש , ואף ש ראש הממשלה הבין את ההכרח שבהכנה ו ב יישום של מענהשיבטיחאתמימושהיעדשלקידוםתחוםהבינההמלאכותיתעלידיהממשלה. תוכנית לאומית מקיפה וכוללת בנושא, הרי שמאז לא השכילה הממשלה להוביל וליישם מהלכיםלאישורתוכניתלאומיתרחבה,כוללתוארוכתטווח ולהעלותה לנתיבשליישוםממשי , מוצע כי ראש הממשלה - אשר כבר בשנת 2018 יזם מהלך לקידום התוכנית הלאומית בתחום תוך קיום בקרה שוטפת שתבטיח את מסלול ההתקדמות הנחוץ. ובפועל מיצובה של ישראל הבינההמלאכותיתכבסיסלהחלטתהממשלהבנושא - יעקובבאמצעות ה מל"לאחרהתקדמות בממדיםהבין- לאומייםנשחק. הטיפולהממשלתיבנושאויבטיחכימיושמתתוכניתלאומיתמשמעותיתהלכהלמעשה. נמצא כי על אף החלטת ראש הממשלה משנת 2018 לאשר את הקמת "המיזם הלאומי," ואף שו ועדת תל" ם , ועדה בדיקה מקצועית שמונתה לבחינת ההאצה הנדרשת להתפתחות תחום הבינההמלאכותית, קבעהבשנת2020 כיקיומהשלתוכניתלאומיתבתחום ה בינה ה מלאכותית ומדעהנתוניםקריטיוחיונילחוסנהשלמדינתישראל , נכוןלשנת2024 לאקיימתתוכניתלאומית מאושרת ומתוקצבת על ידי הממשלה. תחת זאת, בשנים 2018 - 2023 גובשו שתי ת ו כניות מרכזיות לקידום התחום ברמה הלאומית - "המיזם הלאומי" ותוכנית ועדת תל"ם - אך ת ו כניות אלה נזנחו או קודמו באופן חלקי ביותר. בביק ורת עלה כי גם הסיכום בשנת 2021 בין ראש המל"ל ל שרת החדשנות דאז כי יוענקו למשרדה אחריות וסמכות כוללות לניהול התוכנית הלאומיתולתכלול פעולותהממשלהבנושא, סיכוםשעוגןבהחלטתהממשלה,לאיושם. נוסף על כך עלה כיהתוכניתהלאומיתשגובשהעלידימשרדה חדשנות נותרה בגדר "אותמתה"ו כי מאזחילופיהממשלהבדצמבר2022 , משרדהחדשנות לא ראהעצמומחויבלמינויהאמור אלא לקידוםתחומיםספציפייםבלבד . יוצא אפוא כי כשש שנים לאחר שהתקבלה החלטת ראש הממשלה ולמרות העובדה שטכנולוגייתהבינההמלאכותיתמתקדמתבקצבמהירבזירההבין- לאומית,לאקיימתבישראל אסטרטגיה לאומית ארוכת טווח, ו הממשלה לא אישרה תוכנית אב כוללת ופרטנית ליישום . אישורהממשלה של ת ו כניות בתחום לאורך השנים התבצע בפעימות, מימושן איטי, חסרואינו עומד בלוחות הזמנים שנקבעו. כמו כן, עקרונות המדיניות, ה רגולציה ו ה אתיקה בתחום הבינה המלאכותית שגיבשו משרד ה חדשנות ומשרד המשפטים טרם אושרו בממשלה ולפיכך אף לא עוגנו רבדיםחיוניים בחקיקה אובאסדרהסקטוריאלית . ניתן אפוא לקבוע כי המדינה איתרה את הצורך במועד וניתחה אותו, ואולם זה כמה שנים היא אינהצולחתאתשלבי קבלתההחלטותההכרחיות לנוכח הצורך ו את שלבייישומן. כדילשמראת עליונותההטכנולוגיתוהמדעיתשלישראל בתחוםהבינההמלאכותית,שהוגדר כבעל עדיפות לאומית, על משרד החדשנות, להוביל את מדיניות הממשלה בתחום ולפעול בהתאם להחלטתהממשלהולסיכוםשל השרהדאזעם המל"ל. במסגרתזועליולהשליםאת 242 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 243 IntroductionanduseofArtificial IntelligenceinLatvia Riga2025 244 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 245 IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA WhyhastheReviewbeenconducted? In recent years, there has been arapid development ofartificialintelligence(hereinafter – AI).The topicofAIbecamerelevantinsocietywithwideaccesstogenerativeAItools(forexample,ChatGPT, Copilot, Gemini, etc.). In 2024, the European Union (hereinafter – EU) adopted the first legal regulationinthefieldofAI–theAIAct1,whichaddressestherisksposedbyAIandsetsoutasetof rulesforAIdevelopersandimplementers.TheAIActaimstoimprovethefunctioningoftheinternal market, ensure legal certainty, promote the human-centric and trustworthy use of AI, ensure a high levelofprotectionofhealth,safetyandfundamentalrights,andsupportinnovation,whileprotecting democracy,theruleoflawandenvironmentalprotection. Evenbeforetheadoption oftheAI Act, attentionwas alreadypaid to AIissues in Latviaat theEU level,andtheMinistryofSmartAdministrationandRegionalDevelopment(hereinafter–MSARD) preparedinformativereport“OntheDevelopmentofAIsolutions”2andtheCabinetofMinisterstook noteofitin2020.Whentakingnoteofthelatter3,severalimportanttaskswereidentifiedforboththe MSARDandotherministries: - Designate the MSARD as the leading institution in matters of development and implementationofAIsolutionsinstateadministration; - Whendevelopingnationalorsectoraldevelopmentplanningdocumentsortheiramendments, ministriesshallconductanassessmentoftheautomationofstateadministrationtasksandthe useofAI,andtheMSARDshallprovideadvisorysupporttoministries; - In the planning process of the 2020–2029 state budget and EU funds, the ministries shall assesstheexpensesrelatedtotheautomationofstateadministrationtasksandtheintegration ofAIsystemsintoservices; - Take note that, in accordance with the European Commission (hereinafter – the EC) Plan, LatvianpublicsectorinvestmentsinthedevelopmentofAIsolutionsshouldreach25million eurosperyearby2029; - The MSARD shall draft changes to the e-index of Latvia by 30 December 2020 by supplementingitwithindicatorscharacterisingAI; - When drafting planning document “Digital Transformation Guidelines for 2021–2028”, the MSARD shall identify the introduction of AI solutions as one of the priorities of state administration; ReviewReport - The MSARD shall develop and submit an informative report on recommendations for the communication of state administration in the field of AI to the Cabinet of Ministers for considerationby1June2020. 6May2025 AIisalso currentlyahot topicontheagenda,astheSaeima(ParliamentofLatvia)hasadoptedthe Review“IntroductionandUseofArtificialIntelligenceinLatvia” LawontheArtificialIntelligenceCentre4(hereinafter–theAICentre),andtheCabinetofMinisters has taken note of informative report “On the Implementation of the Requirements of the Artificial TheReviewReportwasdraftedbasedonauditscheduleNo2.4.1-72/2024oftheAuditandMethodology DepartmentoftheStateAuditOfficeofLatviaof20August2024. IntelligenceAct”5(SeeFigure1). ThecoverdesignincludesanimagegeneratedbyAItoolMicrosoftCopiloton7February2025. 246 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 247 IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA 2020 2021-2023 2024 2025 Digital maturity TheCabinetof TheEUadopts TheCabinetof -Nationalorsectoralplanning Ministerstakes theAIAct Ministerstakesnote Strategy Humancapital documentsdonotalways noteof ofinformative includeanassessmentofthe informativereport report“Onthe useofAI “Onthe Implementationof Developmentof theRequirementsof -Thecurrentlegalframework AIsolutions anditsapplicationin theArtificial Natural Budget language Readinessofa situationscreatedbyAlare IntelligenceAct” processing countryto notassessed implement and Figure1.Documentdevelopmentprogresstodate. useAI ThepurposeoftheLawontheCentreforAIistocreateanAItechnologyecosystemandestablisha legalframeworkforcooperationamongthepublicsector,theprivatesectoranduniversities,aswell National Infrastructure projects as to establish a Centre for AI to facilitate the transfer of innovations, the development and implementation of AI capabilities in strategic areas that meet national interests and increase the Legal country'scompetitivenessinhealth,education,securityanddefence,aswellasinstateadministration, Information framework security andguidelines and other areas. The establishment of a Centre for AI will also contribute to the improvement of publicskillsintheapplicationofAIcapabilities,aswellasimproveexpertiseinriskmanagementof AIsolutions6. Figure2.BlocksofquestionsidentifiedintheITWorkingGroup. Taking into account the relevance of AI in the world, the development of regulation in the EU and Theresultsofthejointworkareplannedtobepublishedinthesecondhalfof2025,butfornowwe progress reached in Latvia,as well as takinginto account the expectedpotential in theuseofAIin offertofamiliarisewiththesituationinLatvia. theworld,theStateAuditOfficeofLatviaagreedtocarryoutjointworktoidentifythereadinessof state administration7 to implement AI solutions and to create comparative research material on the SincethegoaloftheReviewistosummarizefactsoncurrentissuesinashorttime,withoutdrawing developmentofAIintheEUMemberStatesuponreceivinganofferfromtheITWorkingGroupof conclusions or providing recommendations, we mainly communicated with the MSARD as the theEuropeanOrganisationofSupremeAuditInstitutions(EUROSAIITWG). leadinginstitutionforAIissuesinstateadministration.InthisReviewReport,wehavesummarised and provide more detailed information on specific aspects of AI development by outlining both In the joint working group with colleagues from other countries, that is, Israel (coordinator of the challengesandopportunities.WehopethattheissuesidentifiedintheReviewwillbeusefulforthe joint work), Estonia, France, Italy, Lithuania, North Macedonia, Poland, Romania, Slovakia, furtherdevelopmentofAI,includingwhenresponsibleinstitutionsplananddecideonthenecessary Switzerland,nineblocksofquestionsweredeterminedtoidentifythesituationintheimplementation improvements.TheReviewReportismainlyaddressedtotheinstitutionsinvolved: anduseofAI(SeeFigure2). - The MSARD as the leading institution8 in the development and implementation of AI solutionsinstateadministration; - Foundation“CentreforAI”9,whichwillfacilitatetheimplementationofAIinareaswithhigh potential by uniting the public sector, the private sector and science according to national interests,nationalcompetitiveness,publicskills,ethical,responsibleandsafeuseofAI10. Although the regulations of other ministries do not include a precise function in the field of AI, nevertheless,theMinistryofEducationandScience,theMinistryofEconomicsandtheMinistryof DefencealsoplayasignificantroleinthecontextofAIdevelopmentwhenconsideringthefieldsof activityoftheministries. 248 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 249 IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA The aim of this Review is also to provide information to each ministry and state institution as a Table1 potentialimplementer,useranddeveloperofAIsolutionsinitssector,includingfortheformationof PositiveaspectsandchallengesinAIimplementationidentifiedinthesurvey sectoralpolicy. Positiveaspects Challenges To identify and understand how AI technologies are used or planned to be used by the state There is no common understanding at the administration in its work, the information system auditors of the State Audit Office of Latvia ➢ 28% of respondents said that they planned to ➢ include AI goals and priorities in their nationallevelof whatshould be considered interviewedtheMSARD,compiledpubliclyavailableinformationandsurveyedstateadministration institution’s strategy. 17% or 18% of AI. institutions.Therewere119stateinstitutionsinvitedtocompleteasurveyontheirexperienceinthe respondent institutions had already evaluated 60% of respondents responded that the ➢ implementation and use of AI, and 83 state institutions responded. We assess the response to theuseofAIinsomedocument. institution did not have a designated participationinthesurveyandtheinterestofthepublicsectorashigh. employee or division whose task was to ➢ StateinstitutionsuseorplantouseAIsolutions to support research, ensure faster decision- monitor innovations, including the making, improve internal processes and developmentofAI. provide services or communicate with The majority of respondents (54%) ➢ Summary customers. indicated that the sectoral policy planning documents did not include information on ➢ 7 institutions or 41% of respondents whose The Review summarises facts and provides detailed information on key aspects of AI use and its institutions use AI solutions indicated that the implementation of AI solutions and the productivity had increased after the institution had not adopted a document furtherdevelopmentinstateadministration.Theseaspectsinclude: introductionofAI. (strategy, work plan) that would include - ThecurrentsituationintheuseofAIsolutionsandplansfortheiruse,initiatedandplanned goalsandobjectivesinthefieldofAI. ➢ 8 institutions or 47% indicated that they are still planningto evaluate whether productivity There is no single approach to accounting projects,spentandavailablefunding; ➢ has increased after the introduction of AI for investments in the implementation and - Thedefinedstrategyfortheimplementation,useanddevelopmentofAI; solutions. maintenanceofAIandseparatingthemfrom - Legalframeworkandrequirements,includingwithregardtoinformationsecurity; indicated the following otherinvestmentsisimpossible. ➢ Respondents - ReadinessfortheimplementationofAIsolutionsfromthepointofviewofdigitalmaturity, productivity benefits: time savings, increased 40% of respondents responded that the ➢ infrastructureandhumancapital; quality,savingsinhumanresources,andfaster institution had not implemented risk - Progressinnaturallanguageprocessing. workcompletion. management, which assessed the risks associatedwiththeuseofAI. ➢ 23 institutions or 62% of respondents whose ThesurveyresultsshowthatAIsolutionsarenotnewtostateadministration,as17%ofrespondents institutionsuseorplantouseAIsolutionshave 69% of respondents indicated that the ➢ answered that they were already actively using them at work (for example, using both relatively conducted or are planning to conduct an institutionhad notdeveloped guidelinesfor assessment of the bias/ethical risks of the AI theuseofAI. simplersolutionsintendedfordocumenttranslation,informationsearch,textandimageprocessing, solution (providing incorrect answers, andrelativelymorecomplicatedsolutionsfordataanalysis,aswellasvirtualassistants)and22%of discrimination,etc.). respondentsplannedtousethem.Intheirturn,55%ofrespondentsadmittedthattheydidnothavea ➢ NoincidentsrelatedtotheuseofAIhavebeen clearplanforusingAI. identified so far (cybersecurity incidents, attemptstoinfluencetheoperationofAI,etc.). Thesurveyresultsalsoshowthatstateinstitutionsexpectspecificbenefitsfromtheimplementation of AI such as reducing the time required for service provision (30%), improving service quality IntheopinionoftheStateAuditOfficeofLatvia,threegroupsofstateadministrationinstitutionsare (22%), and transforming (optimizing) the provision of a service or process. At the same time, emerging,eachwithitsownchallenges: respondents are less likely to expect that the implementation of AI solutions could reduce service provision costs (10%), ensure service personalisation (7%), and help create new types of services - For state institutions that do not have a clear plan for using AI, the challenge is to keep up (6%). withtherestofthestateadministrationincertainareasbecausethepossibilitiesofAIarenot beingusedtomakefunctionsmoreeffective; Thepracticeandmethodologicalapproachinstateadministrationhowtoachievethesebenefitshave - ForstateinstitutionsthatarealreadyactivelyusingAIintheirwork,thechallengeistoensure notyetbeenestablished. sufficientcontrolovertheresultscreatedbyAI,includingbyreducingtherisksofinformation Thesurveyhasidentifiedbothpositiveaspectsandnegativeissues(SeeTable1). processingqualityandconfidentialityrelatedtoitsuse; - Intheirturn,forstateinstitutionsthatplantouseAI,thechallengeistoensureimplementation withreasonableresourcesandinawaythatachievestheplannedbenefits. 250 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 251 IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA Thesechallengesmarkasignificantroleinpromoting,coordinating,andadvisingandsupportingthe ➢ The necessaryinfrastructure and otherresourcesforthe implementation of AI implementation ofAI. This is theroleofthe MSARD as the leading institution in thedevelopment havenotbeenidentified. andimplementationofAIsolutionsandtheestablishedtheCentreforAI. Strategy ThefieldofAIinLatviahasbeenfragmented,withgeneralgoalsforAIsetout ➢ in various documents, without a unified and coordinated policy,asthere is no On the one hand, AIis a technology but it is characterised by specific risks at the same time. AIis strategy for the use and development of AI that would outline the achievable alsoassociatedwiththeneedtoinvestsignificantfinancialresources,forexample: results,deadlines,responsiblepartiesandfunding. Adatastrategyhasalsonotbeendeveloped,butdataisoneofthemostcrucial ➢ - In 2020, when considering Informative Report “On the Development of AI Solutions”, the elements for the development of AI. The lack of a data strategy is partly CabinetofMinisterstooknotethat,inaccordancewiththeEuropeanCommission’splanfor compensated by the fact that general principles for data dissemination and coordinated AI development, public sector investments of Latvia in the development of AI exchangehavebeensetinLatviaformanyyears. Inthenational-levelplanningdocument“DigitalTransformationGuidelinesfor solutionsshouldreach25millioneurosperyearby202911; ➢ 2021–2027”andtheimplementationplan,itisnotpossibletoidentifyspecific - InInformativeReport“StrategicRoadmapfortheDigitalDecadeforLatviauntil2030”,the AIdevelopmentissuesandseparatethemfromdigitaltransformationissues. budgetformeasures identifiedinsection10“Artificial Intelligence”12 thatcanbe attributed Similarproblemsalsoexistinsectoralplanningdocuments.Onlyinthewelfare ➢ toAIactivitiesforbusinessandindustry is165.09millioneuros.Itshouldbenotedthatthe and health sectors,there are more specific AIimplementation plans and goals measuresarededicatedtothedigitalizationofbusinessingeneral,includingthepromotionof outlinedinstateadministration.Inothersectors,theyaredifficulttoidentify. theuseofAI,cloudcomputingandbigdatasolutionsinenterprises,whilenotseparatingthe Legalframework The rapid introduction ofAIsolutions and the willingness of state institutions ➢ activitiesintendedfortheaforementionedareas; to recognisethe risks associated with thesecurity, ethical and legal aspects of - “EuropeanUnionCohesionPolicyProgramme2021–2027”SpecificSupportObjective1.3.1 their operation are of concern, making legal frameworks an urgent necessity. “To exploit the benefits ofdigitalisation forcitizens, businesses, research organisations and Notonlyistherealackoflegalframeworksandrequirementsfortheoperation ofAI,butthereisalsoalackofguidelinestohelpstateinstitutionsimplement publicinstitutions”,Measure1.3.1.1“DevelopmentofICTsolutionsandservicesandcreation compliant,ethicalandsecureAIsolutions. ofopportunitiesfortheprivatesector”hasallocated6.5millioneurosforAIapplicationsfor administrativeproductivity13; International and In international ratings that measure the development of a country, including ➢ nationalratings business environment, research and industry, digital maturity, national - InformativeReport“On the Implementationofthe RequirementsoftheAIAct”14 identifies innovation capabilities, andAI, LatviareceiveslowerrankingsthanLithuania that the implementation of the requirements of the EU AI Act will cost approximately 1 andEstonia.Inaddition,thereisatrendthatthegapwiththeotherBalticStates million euros annually to ensure the implementation of the functions and tasks specified in isincreasing.Atthesametime,Latviahasagoodratinginthematurityofopen theAIAct. data,whichcanpromotethedevelopmentofAIsolutions. Since2022,thee-index assessment ofstateinstitutions andmunicipalities has ➢ One expects that public administration investments in AI could increase in the coming years. It nolongerbeencarriedoutinLatvia,therefore,informationaboutthesituation indicatestheneedtoseparateAIsolutionsfromgeneraldigitalizationplans.Foritsimplementation, inspecificsectorscannotbeobtained. notonlyanactionplanfortheimplementationofAIisimportant,butalsoamechanismforaccounting Since2022,thee-indexassessment ofstateinstitutions and local and regional ➢ andmonitoringprogress.Moreover,allthateffortmustbebasedonacommonunderstandingofwhat governments has no longer been carried out in Latvia, therefore obtaining informationaboutthesituationinspecificsectorsisimpossible. correspondstoAIterminologyatthenationallevel. TheReviewidentifiesseveralareasforthedevelopmentofAIinpublicadministrationtobetargeted andbalancedatthesametime(SeeTable2). We hope that the Review conducted by the State Audit Office of Latvia and the survey results can help those involved in developing AI policy and determining implementation activities to plan the Table2 future implementation of AI technologies in state administration, as well as provide the state ChallengesidentifiedduringtheReview administrationwithabroadersummaryoftheproblemsidentifiedinthefieldofAI. Area Challenge Existingsituation ➢ Overall,thereisnoinformationavailableonwhathasalreadybeendoneinthe field of AI implementation, projects implemented, AI solutions implemented, good and bad experiences, resources used and benefits achieved, assessing whether the implementation of AI has improved effectiveness, increased efficiencyorpromotedotherimprovements. 252 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 253 IN T R ODU C TION AN D U SE OF A RT IFIC IA L IN TE LLIGE N C E IN LAT V IA References MANAGEMENTOFARTIFICIAL 1 Regulation(EU)2024/1689oftheEuropeanParliamentandoftheCouncilof13June2024layingdownharmonised rulesonartificialintelligenceandamendingRegulations(EC)No300/2008,(EU)No167/2013,(EU)No168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) INTELLIGENCEINTHEPUBLIC 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) (Text with EEA relevance), https://eur- lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/?locale=LV. 2 Informative Report “On the Development of Artificial Intelligence Solutions” of 4 February 2020 (taken note of at SECTOR theCabinetMeetingon4February2020(MinutesNo5,§33)),https://tap.mk.gov.lv/lv/mk/tap/?pid=40475479. 3 The Cabinet Meeting on 4 February 2020, Minutes No 5, Paragraph 33, https://tap.mk.gov.lv/mk/mksedes/saraksts/ protokols/?protokols=2020-02-04. 4 TheLawontheCentreforArtificialIntelligence. 5 InformativeReport“OntheImplementationofthe RequirementsoftheAIAct”of25February2025(takennoteof 9May2025 attheCabinetMeetingon25February2025)(MinutesNo8,§49)),https://tapportals.mk.gov.lv/legal_acts/2d28c354- 9baa-4aa2-ab31-fb4757687050. Nr.VAE-6 6 Ministry of Smart Administration and Regional Development. “Latvia on the Wave of Innovation: the Saeima ApprovestheLawontheCentreforArtificialIntelligence”of6March2025,https://www.varam.gov.lv/lv/jaunums/ latvija-uz-inovaciju-vilna-saeima-apstiprina-maksliga-intelekta-centra-likumu,accessedon13March2025. 7 In the context of this Review Report, state administration means state administration, excluding local and regional governments. When conducting a survey of state institutions, local and regional governments and their subordinate institutionswerenotincluded. SUMMARY 8 CabinetRegulationNo586of“RegulationsoftheMinistryofSmartAdministrationandRegionalDevelopment” of 3September2024,Sub-Clause5.7.1. 9 Paragraph1oftheTransitionalProvisionsofthe LawontheCentreforArtificialIntelligence. 10 Section2oftheLawontheCentreforArtificialIntelligence. RelevanceoftheAudit 11 The Cabinet Meeting on 4 February 2020, Minutes No 5, Paragraph 33, Article 5, https://tap.mk.gov.lv/mk/mksedes/saraksts/protokols/?protokols=2020-02-04. 12 Informativereport“StrategicRoadmapfortheDigitalDecadeforLatviauntil2030”of30January2024 (takennote Therapiddevelopmentofartificialintelligencetechnologiesinthepublicsectorprovides ofattheCabinetMeetingon30January2024(MinutesNo6,§25)),https://tapportals.mk.gov.lv/legal_acts/82b52f77- febe-4480-ac95-c11eff9c283a. thebasisforinitiativestoautomatemanyrepetitivetasks,improvethequalityofservices 13 Minutes No 3 of the meeting of the Thematic Committee on Digital Modernisation of 16 July 2024, Paragraph 4.1, and decision-making, and make public sector entities more efficient. Automating https://www.mk.gov.lv/lv/media/19581/download?attachment,accessedon27March2025. processes and optimising activities can reduce time and save public budgets. It is 14 InformativeReport“OntheImplementationoftheRequirementsoftheAIAct”of25February2025,Annex5“The essential tokeep pacewithglobaltrendsinsetting developmentdirections, introducing CapacityandResourcesRequiredtoImplementtheAIAct”takennoteofattheCabinetMeetingon25February2025 (MinutesNo8,§49)),https://tapportals.mk.gov.lv/legal_acts/2d28c354-9baa-4aa2-ab31-fb4757687050. artificial intelligence technologies, and ensuring the right legal environment and infrastructure.Accordingtoresearch,hundredsofmillionsofworkinghourscanbesaved per year worldwide, and as much as 30% of civil servants' working time over a period of 5-7years. Theauditcontributestoaninternationalaudit onthe useof artificial intelligenceinthe public sector initiated by the Israeli Supreme Audit Institution. The international audit, whichinvolves11countries,assessesartificialintelligenceinthefollowingareas:national strategy, funding, infrastructure, digital maturity, regulatory framework, information security, public projects, human resources and natural language processing. The results oftheauditareexpectedtobepublishedinSeptember2025. AuditObjectiveandScope The objective of the audit is to assess whether the preconditions are in place for the effectivemanagementofartificialintelligenceinthepublicsector. Mainauditquestions: whether the conditions are in place for the development of artificial intelligence in  thepublicsector; 254 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 255 SUMMARYOFPUBLICAUDITREPORT SUMMARYOFPUBLICAUDITREPORT 1. Adequateconditionsarenotinplaceforthedevelopmentofartificial whethertheregulationofthemanagementofartificialintelligenceissufficienttomitigate  potentialrisks; intelligenceinthepublicsector whether the resources needed for the functioning of artificial intelligence are  Therearenoplansatnationalleveltoapplyartificialintelligenceinthepublicsector. properlymanaged. In 2019, Lithuania became the second EU country to develop an artificial intelligence strategy, butithas notbeenadopted and has notbecomeaplanningdocument. The Auditedentities: provisions of the Strategy have not been translated into planning documents for the Ministry of Economy and Innovation, as it formulates, organises, monitors and  2021-2030 development period. We found that the documents for this period do not coordinatestheimplementationoftheStatepolicyontechnologyandinnovation,the define strategic objectives, progress targets and measures for the application of managementofStateinformationresourcesanddigitaldevelopment1; artificial intelligence in the public sector, with funding sources, monitoring and assigned responsibilities. The absence of a national strategic approach on how the MinistryofNationalDefence,asitformulatespolicyoncybersecurityandorganises,  public sector can take advantage of the opportunities and benefits of artificial controlsandcoordinatesitsimplementation2; intelligenceandthelackofacoherentapproachtoimplementingartificialintelligence NationalCyberSecurityCentre,asitimplementscybersecuritypolicyandisresponsible  solutionscouldleadtoalossofopportunitiesforthepublicsectortosolveproblems fororganisingcybersecurityexercisesandtraining3; efficiently, optimise business processes, improve quality of services, increase transparencyandrationalisetheuseofavailableresources(Sub-section1.1,p.15). InnovationAgency,asitimplementsnationalpolicyontechnologyandinnovation4.  Information on the implementation and use of artificial intelligence solutions in the During the audit, we gathered information and interacted with representatives of the public sector is not collected at national level, and there is a lack of information on Ministry of Economy and Innovation, the Ministry of National Defence, the National Cyber good practices intheuseofartificial intelligenceinthepublic sector. TheMinistryof Security Centre, the Innovation Agency, the State Digital Solutions Agency, the State Data EconomyandInnovationandtheCentralProjectManagementAgency,whichmanages Agency, the Central Project Management Agency, the Lithuanian Association of Artificial the projects, do not have comprehensive information on artificial intelligence Intelligence, and interviewed 163 public-sector entities (the Office of the Government, all solutions. All responding ministries (13 out of 14) indicated that they do not collect Ministries and their subordinate institutions that are managers of the State's information data on the implementation and/or use of artificial intelligence solutions in the resources, and all municipalities). We collected informationfrom 22 public sector entities information systems and registers they manage. The examples of good practice thatindicatedinthesurveythattheywereimplementingprojectsrelatedtotheapplication providedbytheMinistryofEconomyandInnovationarelimitedtopublicisedprototypes ofartificialintelligencetechnologiesintheiractivities. or evaluation against expected changes in performance and cannot therefore be Theauditperiodis2021-2024.Toassesstrendsanddevelopments,weuseddatafromthe considered as good practice examples. Both ministries and public sector entities previousyears(2014-2020)and2025insomecases. implementing projects lack a systematic approach to the application of artificial intelligence in the public sector, and as many as 91% of the entities would like to join The audit was carried out in accordance with international standards of supreme audit successful sharing initiatives on the application of artificial intelligence. Without institutions.Theauditcriteria,proceduresperformedandmethodsusedaredescribedin coordinated implementation and adaptation of artificial intelligence solutions in the moredetailinAnnex3'Auditcriteria,proceduresperformedandmethodsused'(p.39). publicsector,theirintegrationwillbeinefficientandfragmented,andthepublicsector may lose the opportunity to solve problems efficiently, optimise business processes, improve service quality, increase transparency and rationalise the use of available KeyAuditResults resources(Sub-section1.2,p.16). The conditions are in place for the development of language resources for artificial Effectivemanagementofartificialintelligenceinthepublicsectorisnotyetpossibledue intelligence solutions, but the development and availability of resources to the public to: inadequate conditions for the development of artificial intelligence technologies in sector is too slow. The development of language resources for artificial intelligence the public sector; a lack of procedures and guidelines for the management of artificial solutionsisbeingimplementedthroughtheactivitiesoftheprogressmeasure"Developing intelligence in the public sector; and a lack of proper management of the resources technologicalsolutionsandtoolsforthesafeuseofservices".Forthedevelopmentperiod neededforthefunctioningofartificialintelligence. 2021-2030 EUR 42.35 million are earmarked for the development of language resources, while 69.9% or EUR 29.61 million have been allocated to projects as of 03/01/2025 data, and5outof16projectproposalssubmittedfortheimplementationoflanguageresources didnothaveasignedcontract.Astheimplementationoftheprojectsstartedin2024,the developmentofthelanguageresourcesandtheiravailabilitytothepublicsectorhasbeen 1 Law on Technology and Innovation, Art 9(2); Law on Management of State Information Resources, Art 11(1); postponedbyoneyearto2026(Sub-section1.3,p.18). ResolutionoftheGovernmentNo330of24March2010"OntheAreasofManagementEntrustedtotheMinisters", paras2.11,2.21,2.24. 2. National legal preconditions for the management of artificial 2 LawonCyberSecurity,Art4(2) 3 LawonCyberSecurity,Art4(3),Art8(2) intelligencetechnologiesarenotsufficient 4 LawonTechnologyandInnovation,Art14(1) 256 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 257 SUMMARYOFPUBLICAUDITREPORT SUMMARYOFPUBLICAUDITREPORT state institutions for artificial intelligence solutions. Inadequate monitoring does not ToimplementtheprovisionsoftheEU'sArtificialIntelligenceAct,twodraftlawshave assessexistingandfutureartificialintelligencecomputingcapacity,doesnotascertain been submitted to the Seimas for the appointment of two national competent whether the availability of computing capacity meets demand, does not ensure authorities and a single point of contact. The Ministry of Economy and Innovation is reliablecapacitybuildingandtheavailabilityofresourcesforpublicsectorAIprojects responsible for artificial intelligence policy as one of the policy areas of information (Sub-section3.1,p.25). societydevelopmentanddigitaldevelopment,buttheconceptofartificialintelligence is not defined in the relevant legislation. Guidelines on the ethical use of artificial None of the public sector entities assessed during the audit have defined data intelligenceinscience and education havebeen adopted, but they arelimited tothe management processes related to the development of artificial intelligence systems, scientific field. For the vast majority (68.2%) of public sector entities assessed during only one out of 22 (4.5%) has a defined process for recording the origin of the data the audit, the national legal framework for artificial intelligence is unclear (lack of usedinartificialintelligencesystemsandthecriteriaforpreparingthedata,2entities definition, institutional responsibilities, regulatory guidelines, governance principles, (9.1%) document the information on the acquisition and selection of data used in definitionofprocedures,etc.),andforasmanyas86.4%oftheentities,thereisalack artificial intelligence systems, and 5 entities (22.7%) have defined data quality ofnationalmethodologicalguidance(aimedatfacilitatingthepracticalapplicationof requirements. Entities do not implement the artificial intelligence data controls artificialintelligence,ensuringprivacyandsecurity,responsibleandethicaluse,etc.). required by ISO/IEC 42001:2023 Artificial Intelligence Management Standard because In order to avoid over-regulation, the Ministry of Economy and Innovation plans to they do not see the need, because they are governed by governing legislation, or regulate in national legislation only whatis required by theArtificial IntelligenceAct, because they use public data from internal systems. Inadequate information and will only propose additional legislation if there is an additional need. Without management poses risks to data security (data or data sets may be compromised, sufficient national legal preconditions for the management of artificial intelligence includingunauthorisedaccess,dataloss),privacy(artificialintelligencesystemsoften technologies,thereisuncertaintyforpublicsectoractorsonhowtoproperlymanage handle sensitive data, which can expose entities to regulatory or legal issues due to and apply artificial intelligence technologies, which limits the growth of innovative breached confidentiality) and integrity (distorted or biased data can lead to false, initiatives(Sub-section2.1,p.20). inaccurateresultsorpoordecision-making)(Sub-section3.2,page26). The mitigation of artificial intelligence risks through a cybersecurity management None (out of 22) of the public sector entities assessed during the audit has a list of systemisnotensured,astherearenospecificrequirementsandproceduresdefining artificialintelligencecompetencesorskillsthatarenecessaryforbuildingthehuman how to ensure the security of artificial intelligence throughout its lifecycle. The vast resourcecompetencesneededtoadoptartificialintelligencetechnologies.Almosthalf majority(81.8%)ofpublicsectorentitiesdonotidentifyandassesstherisksofartificial (40.9%)oftheentitieshavenotappointedstaffresponsiblefortheimplementationof intelligence when implementing projects related to the application of these artificialintelligenceprojects,andasmallproportion(18.2%)haveestablishedproject technologiesintheiroperations,andnoneofthemcarriesoutanimpactassessment implementation teams. 30.8% of staff involved in project implementation have never orhasaplantomitigatetherisks.Entitiesindicatethatrisksarerelevantbutthereare receivedartificialintelligencetrainingandonlyoneintwo(50%)ratetheirskillsinthis no methodologies to manage them. There is a lack of training to develop the entities' areaasatleast8points.Thereisnotrainingprogrammetodevelopthecompetencesof competencesinartificialintelligencesecuritymanagementanditisnotincludedinthe public sector staff in implementing artificial intelligence solutions, and the Innovation cybersecurity training programme. More than one third (36.4%) of the entities believe Agency's training focuses on promoting innovation. The training covers artificial that specialised training and exercises would help them to understand new threats, intelligenceissues,butthemajority(75.7%)ofthepublicsectorentitiessurveyeddidnot develop their ability to respond to incidents and help them to predict the impact of participateduetothelimitednumberofparticipants.70.1%ofrespondentsdonotknow artificialintelligence(Sub-section2.2,p.22). wheretogoformethodologicalsupportinapplyingartificialintelligencetechnologiesin their work. Due to the lack of a systematic approach to the development of artificial 3. Failure to ensure propermanagement of the resources needed for the intelligencecompetences,themajority(90.9%)ofthoseimplementingartificialintelligence functioningofartificialintelligence projects point to alack of coordination of training and competences development. This risksleavingthepublicsectorbehindintermsofinnovationandtheinabilitytoapplyit The management of artificial intelligence computing capacity is not ensured. The toimprovetheefficiencyofadministrativeprocesses(Sub-section3.3,p.27). MinistryofEconomyandInnovationhasnotsetindicatorsforthesecapacitiesandthe periodicity of their monitoring, does not produce monitoring reports, and does not Recommendations collect information on existing capacities. The State Agency for Digital Solutions assesses the need for artificial intelligence computing resources only after an applicationhasbeensubmittedbypublicsectorentities.Futurecomputingcapacityin TotheMinistryoftheEconomyandInnovation the public sector is not assessed. The Organisation for Economic Co-operation and Development recommends that a national plan to increase artificial intelligence computing capacity should be developed, periodically reviewed and, where necessary, 1. To ensure targeted and coordinated development of artificial intelligence solutions updated,buttheMinistryofEconomicAffairsandInnovationdoesnothavesuchaplan inthepublicsector(keyauditresult1): in place. According to the Ministry, capacity building cannot be an area of separate 1.1. initiatechangestoestablishanationalstrategicapproachtotheapplicationof planning as it requires a large amount of public financial resources, therefore artificial artificialintelligenceinthepublicsector; intelligence infrastructure is built up when it is decided to meet the expressed need of 258 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 259 SUMMARYOFPUBLICAUDITREPORT 1.2. ensuretheavailabilityofinformationontheintegrationofartificialintelligence inthepublicsectorandtheexchangeofgoodpractice. 2. Toensurethetimelydevelopmentandavailabilityofthelanguageresourcesneededfor ДРЖАВЕНЗАВОДЗАРЕВИЗИЈА ENTISHTETËRORIREVIZIONIT thedevelopmentofartificialintelligencesolutionsforthepublicsector,toreducedelays STATEAUDITOFFICE andtoensuretheachievementoftheplannedindicators(keyauditresult1). 3. To create the conditions for public sector entities to properly apply artificial intelligencetechnologies, develop methodological guidance onartificial intelligence (keyauditresult2). FINALREPORT 4. To ensure a targeted increase in artificial intelligence computing capacity, improve the PERFORMANCEAUDITCONDUCTEDONTHETOPIC monitoringofexistingcomputingcapacitysothatitisbasedonindicatorsandallowsan assessmentofthefuturecomputingneedsofthepublicsector(keyauditresult3). OPPORTUNITIESFORTHEUSEOFARTIFICIALINTELLIGENCEINTHE 5. Toensurethesecurity, privacy and integrity of public sectordata, thereis a needto PUBLICSECTOR improve the management of information on the role and impact of data in the development or use of artificial intelligence systems throughout their lifecycle (key auditresult3). 6. To ensure that public sector entities have sufficient competences to adopt artificial intelligence technologies, ensure access to artificial intelligence training and methodologicalsupport(keyauditresult3). TotheMinistryofNationalDefence 7. To ensure that public sector entities adequately manage artificial intelligence risks and ensure cybersecurity throughout the artificial intelligencelifecycle, improve the existingcybersecurityregulationsothatentitiesconsiderartificialintelligenceasone ofthethreatsintheircybersecurityriskassessmentprocedures(keyauditresult2). The measures and deadlines for the implementation of the recommendations, the expected impactoftheauditand theindicatorsfor measuringchangearesetoutinthe report in the section 'Plan for the implementation of the recommendations' (p. 30). Up- to-date information on the status of implementation of the recommendations, results and developments is published in open data on the National Audit Office website https://www.valstybeskontrole.lt/LT/AtviriDuomenys. 0820240313 Skopje,June2025 260 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 261 OPPORTUNITIESFORTHEUSEOFARTIFICIALINTELLIGENCEINTHEPUBLICSECTOR traceability, and applicability, thereby negatively affecting opportunities for implementation, dissemination,andfurtherpublic-sectorinvestment. MostCofinancedareawithAIprojects ДРЖАВЕНЗАВОДЗАРЕВИЗИЈА ENTISHTETËRORIREVIZIONIT Marketing E-Comerce Medicine STATEAUDITOFFICE No.:34-74/6 Date:11June2025 Agriculture IT SUMMARY 0 2 4 6 8 10 12 14 TheStateAudit Officeconducted an information systemsaudit,implemented asa performance audit,entitled“OpportunitiesfortheUseofArtificialIntelligenceinthePublicSector”,with theobjectiveofassessingwhetherthepublicsectorispreparedtoapplyartificialintelligenceinits Across 12 sectors (aircraft industry, automotive/ agri-industry, veterinary services, e-business, operations. energy,healthcare,IT/finance,IT/education,publicadministration,legalsector,manufacturing,and Thisauditwasconductedasaperformanceaudit,inaccordancewiththeAnnualWorkProgramme finance),oneAI-relatedprojecthasbeenco-financedineachsector. oftheStateAuditOfficefor2024,andformspartofaparallelauditwithintheEUROSAIITWorking In 2023 the Government of the Republic of North Group,coordinatedbytheSupremeAuditInstitutionofIsraelandinvolvingtheparticipationof11 Macedonia launched its first AI-based digital assistant, supremeauditinstitutions. ADA, aimed at improving transparency and access to Although artificial intelligence is recognized as a key driver of digital transformation, the audit informationoninvestmentopportunities.Thetoolisno found that a National Strategy and a comprehensive legal framework governing the longer operational despite an investment of EUR implementationofAIprojectsinthepublicsectorhavenotbeenadopted. 150,000. One of the key reasons is the non-renewal of Artificial intelligence is referenced in several strategic documents, but predominantly as part of thecontractwiththeeconomicoperatorresponsiblefor broaderpolicyobjectives,withoutdedicatedactionplansoracoordinatedinstitutionalapproach. thedevelopmentandmaintenanceoftheapplication. Investments in ICT infrastructure for advanced research resources—such as supercomputers, The absence of next-generation supercomputers, specialized servers for big data processing and machine learning, and the development of reliabledatacenters,andspecializedsystemsforbigdataprocessinglimitsthecountry’sreadiness technologicalcenters—remainlimitedandcontributetoreducedinterestinAI-basedprojects. todeployAIinthepublicsector. DespitetheabsenceofanationalstrategyandarelevantlegalframeworkforAIapplicationsinthe CoveragewithVeryHigh-CapacityNetworks(VHCN)intheEUMemberStatesandtheRepublicof publicsector,between2018and2023,48projectscontainingAIelementswerefinancedthrough NorthMacedonia. theFundforInnovationandTechnologicalDevelopment,withatotalvalueofEUR6,110,044. None of the AI projects supported have been implemented in the public sector. Insufficient CoveragewithfixedVeryHigh-CapacityNetworks(VHCN)includes408,446households,or promotion and the lack of a public registry of AI projects significantly reduce their visibility, 68.23%ofthetotalnumberofhouseholdsintheRepublicofNorthMacedonia.Ofthese,63,781 households,or10.65%ofthetotalnumberofhouseholdsintheRepublicofNorthMacedonia, areinruralsettlements. 262 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 263 OPPORTUNITIESFORTHEUSEOFARTIFICIALINTELLIGENCEINTHEPUBLICSECTOR OPPORTUNITIESFORTHEUSEOFARTIFICIALINTELLIGENCEINTHEPUBLICSECTOR Total5GCoverageintheEUMemberStatesandtheRepublicofNorthMacedonia. 1,700 bachelor’s theses, 220 master’s theses, and 37 doctoral dissertations related to AI. Some universities participate in natural language processing projects such as TTS‑MK and ChatMed. Nevertheless, the absence of a public register, formal retraining programs, and a centralized databaseofAI‑trainedprofessionalslimitscoordinateddevelopmentinthisstrategicarea. Natural language processing (NLP) projects represent important steps towards the local developmentofartificialintelligence,withafocusonpreservingandenablingthepracticaluseof theMacedonianlanguage. The “Buki” model, developed by Ss. Cyril and Methodius University in 2024, enables automatic speech-to-text transcription with punctuation and grammaticalstructuringandisapplicableineducation, publicadministration,andforpersonswithdisabilities. Withinthepilotprojectforthe112- Despiteofficialannouncements,thetechnologyparkinSkopjehasnotyetbeenconstructed,while emergency number, artificial existing initiatives remain incomplete. This highlights the need for targeted investment in intelligence is used for real-time infrastructurethatwillenablesecure,reliability,andefficientapplicationofmoderntechnologies, analysis and decision-support inlinewithEuropeanregulationsandstrategicobjectivesfordigitaltransformation. recommendationsduringemergency calls; however, its full-scale Artificialintelligencehasthepotentialtosignificantlyenhancetheperformanceofmultiplesectors: implementation is constrained by additionalfinancialrequirementsand theabsenceofacomprehensivelegal andtechnicalframework. These initiatives underscore the need for dedicated investment, language adaptation, and institutionalsupporttofullyexploitthepotentialofartificialintelligenceinareasofcriticalpublic interest. Although the legislative framework for personal data protection is aligned with the EU General Data Protection Regulation (GDPR), the audit found that the application of these standards in AI projects is insufficientand posespotentialrisks.Projectssuchasthe112system, which involve real-time AI-based transcription and translation, require specificDataProtectionImpactAssessments(DPIAs),apracticethathas notyetbeensystematicallyestablished. ThePersonalDataProtectionAgencylackssufficientsupervisorycapacityandisnotinvolvedinthe draftingofsector-specificlegislation.AccordingtotheEuropeanCommissionReportfor2024,“no However,thesepotentialsremainlargelyuntappedduetotheabsenceofanationalAIstrategy, progress has been achieved in the area of personal data protection”, highlighting weak inter- adequateinfrastructure,andlimitedhumanresources. institutional coordination, ineffective monitoring of recommendations, and insufficient accountabilityofpublicinstitutions.“ Additionally,limitedavailabilityofopendata,weakcoordinationwithinternationalbodies,andlow institutionalreadinessarebottleneckstoAIdevelopmentinthecountry.Accesstoopen,structured, Intheabsenceofadedicatednationalregulatoryframeworkforartificialintelligencealignedwith andmachine-readablepublic-sector data isa key prerequisite for thedevelopment of AI-based personal data protection legislation, the protection of citizens’ personal data cannot be fully systems. ensured.Althoughthelegalbasisexists,effectiveoversightandcontrolmechanismsarerequired fortheapplicationofAItechnologies. Universitiesplayasignificantroleindevelopinghumancapacitiesforartificialintelligence;however, systemicintegrationwiththepublicsectorandaunifiedcooperationplatformarelacking.Based Thecountrypossessesafoundationforthedevelopmentofethicalstandardsintheimplementation on responses from six higher education institutions, the largest capacities are identified at the ofartificialintelligence;however,aformalizedandcomprehensivemechanismregulatingethical FacultyofComputerScienceandEngineering(FINKI)andtheFacultyofElectricalEngineeringand aspectshasnotyetbeenestablished.Additionalinstitutionalandlegalmechanismsarenecessary Information Technologies(FEIT) at Ss.Cyriland MethodiusUniversity in Skopje,withmorethan 264 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 265 OPPORTUNITIESFORTHEUSEOFARTIFICIALINTELLIGENCEINTHEPUBLICSECTOR ORIGINAL TEXT IN GERMAN to ensure ethical, transparent, and non-discriminatory use of artificial intelligence by the public AUDIT sector,inlinewithEuropeanstandards. InternaƟonalparallelauditonarƟcialintelligence Thepublicsectorisnotpreparedtouseartificialintelligenceinitsactivitiesduetotheabsenceof FederalChancellery,FederalStaƟsƟcalOffice,FederalOfficeofInformaƟonTechnology, astrategicandlegalframework,actionplans,adevelopmentbudget,aswellasthecurrentstate SystemsandTelecommunicaƟon,FederalOfficeofCommunicaƟons ofICTinfrastructureandhumanresources. TherecommendationsareaddressedtotheMinistryofDigitalTransformation,incooperation withtheGovernmentoftheRepublicofNorthMacedoniaandotherkeystakeholders,andfocus KEY FACTS on: ArƟcialintelligence(AI)isincreasinglypermeaƟngmanyareasofpeople'slivesandtheeconomy.Thedebate EstablishingastrategicandlegalframeworkforAIimplementation aroundAIhasgainedconsiderabletracƟoninthemediaandpoliƟcs.TheSwissFederalAuditOffice(SFAO)is • parƟcipaƟng in a parallel audit enƟtled "Examine the government sector’s preparedness for implementaƟon ImprovingICTinfrastructure • ofAItechnology".Theauditwaslaunchedin2024bytheEuropeanOrganisaƟonofSupremeAuditInsƟtuƟons CreatingacentralizedAIprojectdatabase • (EUROSAI). In further audits, the SFAO assessed the extent to which the groundwork has been laid for the EnhancinginternationalperceptionofdigitalmaturityandAIreadiness • adopƟonofAIintheFederalAdministraƟon.ItexaminedtwoareasofacƟon:insƟtuƟonalAIframeworksand Strengtheningcollaborationbetweenpublicadministration,academiaandbusiness • specicAIprojects. IntroducingeffectivepersonaldataprotectionmechanismsforAIprojects • TheAIiniƟaƟveslaunchedbytheConfederaƟoncreateaframeworkforinsƟtuƟonalAIwhichprovidesarm foundaƟon for the adopƟon of AI. At the same Ɵme, the ConfederaƟon has launched numerous AI projects, some of which have already been put into pracƟce. However, pioneering AI projects should be visible to the publicanddemonstratetheresponsibleuseofAIintheFederalAdministraƟon.TherealsoneedstobeeffecƟve coordinaƟonbetweenthetwoareasofacƟon,toensurethetargetedfurtherdevelopmentofAI,andtokeep pacewiththerapidadvancesinAItechnology.Moreover,closercoordinaƟonreducestheriskofshadowIT,in otherwordsITsoluƟonsthataredevelopedoutsideofauthoriseduseandvalidatedinfrastructure.Itisdifficult toregaincontrolofuncoordinatedandredundantlystructuredITinfrastructuresatalaterdate,whichimpairs bothITsecurityandtheadministraƟon'seconomicefficiency. TheinsƟtuƟonalframeworkisbeingrenedandmanyprojectshavebeenlaunched Thereport"ChallengesofAI"bytheinterdepartmentalAIworkinggroupwastheiniƟalsparkforthedesignof theinsƟtuƟonalAIframework4.VariousAIiniƟaƟvesweresubsequentlylaunched,inordertoembedtheuse ofAItechnologyintheConfederaƟonstrategicallyandintermsofregulaƟons.Importantmilestoneshavebeen reached and are now being consolidated. This includes the implementaƟon plan for the Federal Administra- Ɵon'sAIstrategy,thepreparatoryworkonimplemenƟngtheCouncilofEurope'sAIConvenƟonandtheestab- lishmentofaconcepttofurtherdevelopthecoordinaƟonoffederalAI.Togetherwithanalysesoninfrastruc- turetopics,asoundinsƟtuƟonalAIframeworkwillbenalisedbytheendof2026. The "AI projects" area of acƟon demonstrates a great deal of iniƟaƟve on the part of the ConfederaƟon, as over100sub-projectshavebeenlaunched.SpecialistofficesareusingtheirexperƟsetodevelopandruntheir own AI projects. These boƩom-up iniƟaƟves include innovaƟve applicaƟons such as SwissPollen from Mete- oSwissandtheSwissEnergyDashboardfromtheFederalOfficeofEnergy,aswellasAI-baseddialoguesystems –chatbots.However,thereisalackofpioneeringAIprojectswhichcouldplayaleadingroleintheConfedera- Ɵon.Thiswouldincludeprojectsthat–irrespecƟveoftheirsize–arepracƟcalandshowclearlyhowAIisused in the ConfederaƟon, even in sensiƟve areas of applicaƟon. They would be essenƟal to demonstrate the re- sponsibleuseofthenewtechnologyandpromoteacceptanceofAIwithinandoutsidetheFederalAdministra- Ɵon. 4 ReportbytheinterdepartmentalworkinggrouponarƟcialintelligence,fortheaƩenƟonoftheFederalCouncil(downloadedon 13.05.2025) 266 ביקורת מקבילה רב-לאומית בנושא ההיערכות הממשלתית לבינה מלאכותית 267 Itisalsonecessarytostrengthendatagovernance.GovernmentAIreliesonhigh- quality,accessible,documented,andsecuredatathatcanbesharedamonggovernment ministries.Israelhasapolicyforinformationsharing,butsignificantbarriersexist: GovernanceanddigitalisaƟonincenƟvesunderscruƟny protractedapprovalprocesses,regulatoryandbureaucraticconstraints,enforcement deficiencies,incompatibleinformationsystems,andrelianceonmanualprocedures. Federal efforts focused primarily on the design of the insƟtuƟonal AI framework, while AI projects resulted frominiƟaƟvesbythespecialistoffices.ThereisscarcelyanyoverlapbetweenthesetwoareasofacƟon.How- Intheabsenceofastructuredandquantifiablegovernmentdatastrategy,itisdifficult ever, the further development of the AI framework would have to be focused more towards pioneering AI toconvertgovernmentdatabasesintoadependableinfrastructurefordatareuse, projects,inordertomaketheprecisedesignmorespecic.Conversely,theknow-howalreadyobtainedshould advancedanalysis,andthedeploymentofresponsibleAIwithinthepublicsector. owintopioneerprojectswhich,forexample,developAI-supported,automatedsystemsfordecision-making and their preparaƟon. Yet such projects, which can opƟmise repeƟƟve administraƟve tasks, are vastly un- Humancapitalplaysacrucialrolewithinthepublicservice.Israeldemonstratesstrength derrepresented. intechnologicalhumancapitalandresearch;however,additional,complementary The efficacy of digital transformaƟon governance should be re-evaluated by the ConfederaƟon. The steering model,whichprovidesguidanceondigitaltopicstopeopleintheFederalAdministraƟon,hasbeeninplacefor capabilitiesarerequiredofgovernmentofficials–publicservants,managers,regulators, fouryears.Theaimistoadaptthedecision-makingpowers,soastostrengthensharedprogressintheareaof procurementpersonnel,legaladvisors,informationsecuritypersonnel,andinternal digitalisaƟon.Thisisadesirableapproachthatisindispensableforacross-cuƫngissuesuchasAI.Atthesame auditors–whohavethecapacitytocomprehendartificialintelligencetechnologyin Ɵme, incenƟvesarebeing sought tomake more consistent use of thepotenƟalfor efficiency gains –notably depth,evaluateitsassociatedrisks,overseeexternalsuppliers,andensurethatits through the use of AI. If the new governance structure for digital transformaƟon proves useful, it would strengthentheefficiencyandcompetenceofthefederalgovernmentinAImaƩers. applicationservesthepublicinterest.Specifictrainingaloneisinsufficient;rather,a comprehensivepolicyisrequiredtocultivateliteracyandcompetenceinthisdomain withinthepublicservice. Insummary,Israelisoneoftheleadingnationsininnovation,research,andhuman capitalwithinthedomainofartificialintelligence.However,themaingapexistsin thegovernment’scapacitytotranslatethisadvantageintoacoherentstrategy, thenecessaryinfrastructure,datagovernance,andcomprehensive,responsible implementationwithinthepublicsector.Thisgapcan,andshould,bemitigated. Achievingthisobjectiverequiresdecisivegovernmentleadership,theestablishment ofanapprovednationalplanincludingtargets,milestones,andamulti-yearbudget,as wellasmechanismsformeasurementandoversight,computinganddatainfrastructure, risk-adjustedregulation,andsystematictrainingofpublicemployees.TheNational ArtificialIntelligenceDirectorateplaysacentralroleinadvancingthesematters. IwishtoextendmygratitudetoalltheSupremeAuditInstitutionsthatparticipatedin theparallelaudit,aswellastotheauditteamsthatcontributedtothedevelopmentof acomprehensive,professional,andpertinentcomparativeanalysis.Thiscollaboration exemplifiestheaddedvalueprovidedbyEUROSAIandtheSupremeAuditInstitutions inaneracharacterizedbyrapidtechnologicaladvancement.Ourresponsibilityisto ensurethattheprocessesofadoptionandassimilationoftheseinnovativetechnologies areconductedinamannerthatsafeguardshumanrights,reinforcespublictrust, guaranteestheresponsibleuseofstateresources,andpromotesahigh-quality, efficient,effective,safer,andmoretransparentpublicservice. MatanyahuEnglman StateComptrollerand OmbudsmanofIsrael 268 IV InthecontextofIsrael,acomplexsituationisobserved.Ononehand,Israelenters OpeningRemarksbytheStateComptrollerandOmbudsman theartificialintelligence(AI)revolutionfromanadvancedstartingpoint.Thecountry andEUROSAIPresident benefitsfromadevelopedtechnologicalandeconomicecosystem,robustresearch anddevelopmentcapabilities,high-qualityhumancapital,andasubstantialinnovation industry.Invariousinternationalindices,Israelranksamongnationswithsignificant potentialintheAIdomain,particularlyinthefieldsofresearch,development,andhuman Artificialintelligence(AI)isnolongerafutureconcern;itisalreadytransforming expertise.Furthermore,Israelhasimplementednoteworthygovernmentinitiatives:the governmentaloperations,theprovisionofpublicservices,decision-makingprocesses, promotionofAIprojectswithinpublicservices,themappingofgovernmentapplications andtherelationshipbetweenthecitizenandthestate.AItechnologiesenablethestate ofAI,activityinthefieldofnaturallanguageprocessingforHebrewandArabic,the toenhanceservices,saveresourcesandexpediteprocedures,helpingittoaddress formulationofpoliciesregardingregulatoryprinciplesandethics,aswellasthe complexchallenges.Nonetheless,alongsidethesignificantopportunitiesaffordedby establishmentofinitiativesfocusedondatagovernanceandinformationsharing. thesetechnologies,theyentailsubstantialrisks:violationsofprivacy;thepropagation ofbiasanddiscrimination;unregulateddatautilization;relianceonexternalsuppliers; Ontheotherhand,preciselyinlightofthisinitialstartingpoint,insufficienciesinthe vulnerabilitiesininformationsecurity;alackoftransparency,anddifficultiesin government'scapacitytotranslatethenationaladvantageintoacomprehensive, attributingresponsibilitywherepublicdecisionsaresupportedbyalgorithmicsystems. coordinated,andimplementablegovernmentactionplanareprominent.Althoughin September2025,pursuanttoGovernmentResolution3375,thegovernmentadopted Inthiscontext,theOfficeoftheStateComptrollerandOmbudsmanofIsrael,operating therecommendationsoftheNagelCommitteeandmandatedtheestablishmentof withintheframeworkofEUROSAI–theorganizationofSupremeAuditInstitutions theNationalArtificialIntelligenceDirectoratewithinthePrimeMinister'sOffice,this (SAIs)ofEurope,ofwhichtheStateComptrollerofIsraelispresident–initiateda resolutionstipulatedthattheDirectoratewouldoperateincoordinationwiththeNational parallelmultinationalauditaddressinggovernments’preparednessfortheartificial DigitalAgencyinallmatterspertainingtotheimplementationofthetechnologyinthe intelligencerevolution.Thisaudit,ledbytheOfficeoftheStateComptrollerofIsrael, publicsector.Nevertheless,theauditrevealedthat,asoftheaudit’senddate,Israelhad supplementsthereportIpublishedinNovember2024regardingnationalreadinessin notyetapprovedalong-termandcomprehensivenationalplaninthedomainofartificial thefieldofartificialintelligence.Supremeauditinstitutionsfromtwelvecountries- intelligence,encompassingavision,goals,milestones,clearlydefinedgovernment France,Italy,Switzerland,Poland,Romania,Slovakia,Estonia,Lithuania,Latvia,Albania, responsibilities,timelines,abudget,andmechanismsformeasurementandcontrol. NorthMacedonia,andIsrael-participatedinthemultinationalaudit,whosefindingsare AlthoughIsraelhasengagedinphasedinitiativesandprogramsinrecentyears,in publishedinthisreport.Theveryexistenceofaparallelauditinthisdynamic,innovative, comparisontocountriesthathaveadopteddedicatedartificialintelligencestrategies andmulti-systemicdomainreflectstheevolvingroleofstateauditinstitutions:not orintegratedthefieldintobroaddigitalprograms,thenecessitytodevelopabinding merelytorespondonceriskshavematerialized,buttoevaluateproactively,during governmentframework,onethatwouldestablishthefieldasasustainednational thepreparatoryphase,whetherthestateisestablishingthenecessaryinfrastructure, endeavor,includingtheformulationofacomprehensivenationalstrategyandplan,was regulatoryframeworks,andcapabilitiestoenabletheresponsible,safe,andbeneficial pronounced. utilizationoftechnology. Anadditionaldeficiencythataroseduringthehandlingofthematterpertainstothe Theauditassessedgovernmentalpreparednessacrossninecriticaldomains:national gapbetweenbudgetingandimplementation.Despitetheapprovalofsubstantial strategy,budgets,regulation,infrastructure,informationsecurity,digitalmaturityand budgets,theirexecutionwaspartialand,incertaindomains,notablyminimal.Thiswas datagovernance,governmentprojects,humancapital,andnaturallanguageprocessing. particularlyapparentinthedomainofadvancedcomputinginfrastructures,specifically Theresultinginternationaloverviewrevealsthatwhilesomecountriesareundertaking supercomputingandinfrastructuresfortraininglargemodels–elementsthatconstitute measurestoenhancereadiness,othersarenot.Numerouscountrieshavealready fundamentalprerequisitesforresearch,development,andgovernmentdeploymentof initiatedeffortstopromotetheadoptionofartificialintelligence;however,theirdegree artificialintelligenceonabroadscale.Theauditfindingsrevealthatinfrastructureisnot ofreadinessiscontingentuponthecapacitytointegratestrategicvision,budgetary merelyatechnicalissue;itdetermineswhatthestateisabletodevelop,atwhatpace, allocations,computinginfrastructure,datagovernance,humancapital,regulatory towhichdegreeofautonomy,andatwhatlevelofcontroloversensitiveinformationand frameworks,andoversight.Ininstanceswheretheseelementsprogressseparately, criticalservices. thestrategyfrequentlyremainsdeclarative,budgetsfailtotranslateintotangible products,andprojectsdonotevolveintocomprehensiveandsustainablegovernmental capabilities. III II ParallelAuditonAI StateComptrollerandOmbudsmanofIsraelSpecialReport PARALLEL AUDIT ONAI June2026