Pacific Northwest National Laboratory a OpenAI spolupracují na urychlení vydávání federálních povolení

Modernizace způsobu, jakým federální vláda povoluje kritickou infrastrukturu, je nezbytná pro budování rychlejší, bezpečnější a konkurenceschopnější americké ekonomiky. Povolování určuje, jak rychle se slibné nápady stanou reálnými investicemi, od energetických projektů a pokročilé výroby až po dopravní a vodohospodářské systémy. Přesto dnes environmentální a technická posouzení často trvají roky, což zpomaluje inovace, zvyšuje náklady a oddaluje přínosy, které tyto projekty přinášejí komunitám.

Proto OpenAI navázala partnerství s Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) a týmem PermitAI^TM⁠(otevře se v novém okně) Ministerstva energetiky USA, aby vyhodnotila, zda mohou agenti pro psaní kódu odpovědně urychlit federální povolovací procesy. PermitAI, iniciativa financovaná Úřadem pro politiku Ministerstva energetiky, a OpenAI spolupracovaly s 19 odborníky na dané oblasti v procesu revize zákona o národní environmentální politice (NEPA) s cílem navrhnout benchmark (nazvaný DraftNEPABench) pro posouzení toho, jak dobře si modely umělé inteligence vedou při úkolech souvisejících s pracovními postupy dle NEPA, jako je například tvorba prohlášení o vlivu na životní prostředí. 

V rámci reprezentativního souboru úloh spojených s vypracováváním návrhů, které pokrývaly části dokumentů NEPA od 18 federálních agentur, 19 odborníků zjistilo, že zobecněné agentní systémy pro programování mají potenciál urychlit práci na vypracování dokumentů NEPA až o 1 až 5 hodin na podsekci (tedy zkrácení doby vypracování přibližně až o 15 %), což představuje významný krok vpřed v tom, jak může AI podporovat komplexní vládní pracovní postupy.

Federální povolovací řízení představuje v rámci veřejné správy složitý proces náročný na dokumentaci. Kontrola často vyžaduje přečíst stovek stran technických zpráv, křížovou kontrolu informací napříč více zdroji a vypracování podrobných analýz, které musí splňovat požadavky na dodržování předpisů.

Díky této spolupráci OpenAI a PNNL prověřili potenciál⁠(otevře se v novém okně) zobecnění kódovacích agentů (v tomto případě Codex CLI) jako účinný způsob, jak využít výkonnost modelů s uvažováním, jako je GPT‑5, pro výzkum, technické analýzy a psaní zpráv, které zahrnují souborový systém. Tím, že modelům umožníte přístup k rozhraní příkazového řádku (obvykle používanému pro kódovací úlohy), mohou k řešení úlohy použít obecnější strategie než ručně vytvořené heuristiky. Po těchto agentech se chce, aby:

• četli a přesně shrnuli dokumenty o rozsahu stovek stran technického a regulačního obsahu
• ověřili fakta v rámci většího počtu environmentálních, technických a regulačních zdrojů
• navrhli strukturované zprávy, které splňují vysoce specifikovaná právní a technická kritéria

Aby Spojené státy mohly v tomto věku inteligence⁠(otevře se v novém okně) i nadále rozvíjet svou ekonomiku, musí být schopny budovat bezpečně, odpovědně a rychle. Vzhledem k tomu, že systémy umělé inteligence stále více ovlivňují fyzický svět, musíme pochopit jejich schopnosti v oblastech, jako je stavební inženýrství, životní prostředí a regulační analýza. Postupem času budou muset pokročilé modely přesně rozumět zákonům a předpisům, protože pomáhají vynalézat nové a bezpečnější technologie, chránit přírodní zdroje a uspokojovat lidské potřeby.

Tento proces již více než 50 let vyžaduje, aby federální agentury přezkoumávaly a dokumentovaly dopady projektů, jako jsou mosty, elektrárny, přenosová vedení a výrobní zařízení, na životní prostředí. Tento benchmark pomáhá identifikovat, kde mohou dnešní modely umělé inteligence odpovědně pomáhat lidem urychlit tyto pracovní postupy.

Kromě snížení rizik spojených s autonomií může tato práce posunout návrh lepších rozhraní pro odborníky a AI. Kódovací agenti překonávají hranice statických PDF a mohou ze své práce dynamicky generovat webové reporty a interaktivní vizualizace, které lidským kontrolorům usnadňují ověřování. 

Díky umělé inteligenci budou úřady schopny efektivněji posuzovat, upravovat a schvalovat návrhy. Státní úředníci získají výhodu díky týmům AI agentů, kteří převezmou časově náročné části jejich práce, aby se mohli soustředit na úsudek, dohled a komplexní rozhodování. Tato práce je v souladu s širším závazkem OpenAI k veřejné službě a cílem OpenAI pro státní správu vybavit veřejné zaměstnance nástroji, díky kterým budou efektivnější a získají větší podporu.

Tento benchmark hodnotí schopnost modelu u přesně vymezených úloh psaní návrhů, kde je k dispozici relevantní kontext, nikoli v plné míře nejednoznačnosti a diskrece, která provází skutečná rozhodnutí v povolovacích řízeních. Klade důraz na přesnost a správné používání referencí, aby objasnil, kde by modely mohly pomoci lidským recenzentům. Při kontrole případů selhání jsme zjistili, že některé „chyby“ byly ve skutečnosti způsobeny zastaralými referencemi a slabými hodnotícími kritérii, a proto jsme museli odpovídajícím způsobem aktualizovat rubriky. Obecněji platí, že pokud jsou zdrojové materiály neúplné, nekonzistentní nebo zastaralé, nemusí modely tyto nesrovnalosti bez výslovných pokynů označit. Nasazení v reálném světě bude velmi pravděpodobně zahrnovat zpětnou vazbu od expertů a iterace, od nichž se očekává, že zlepší výkon nad rámec toho, co je uváděno v těchto samostatných úlohách benchmarku. 

OpenAI podporuje PNNL v dalším vývoji a zdokonalování řešení pro aplikace PermitAI⁠(otevře se v novém okně), které mají pomoci federálním úřadům zefektivnit povolovací procesy. Postupem času očekáváme, že průměrná doba schvalování u federálně posuzovaných infrastrukturních projektů klesne z měsíců na týdny a urychlí se tak příprava projektů, posílí konkurenceschopnost USA a podpoří dlouhodobý hospodářský růst.