تحلیلهای پیش بینی کننده سیاست گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی تحول پارادایمی در مدیریت عمومی

ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) پتانسیل تحول آفرینی برای ارتقای حکمرانی مبتنی بر شواهد ارائه میدهد. این مقاله پلتفرم تحلیل پیش بینی کننده سیاست گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی (AIPAP) را معرفی میکند، چارچوبی نوین که برای پیش بینی نتایج، سیاست ها، بهینه سازی تخصیص منابع و کاهش پیامدهای ناخواسته با بهره گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده است. این مطالعه به بررسی مبانی مفهومی، مکانیزمهای عملیاتی، کاربردهای عملی و پیامدهای این پلتفرم برای مدیریت عمومی میپردازد. این پژوهش از رویکردی چندرشته ای بهره میبرد و بینشهایی از علوم، داده علوم اجتماعی محاسباتی و نظریه سیاستگذاری عمومی را یکپارچه میکند. پلتفرم AIPAP از داده های چندبخشی بلادرنگ اقتصادی، اجتماعی زیست محیطی جمعیتی و تکنیکهای پیشرفته نظیر مدل سازی پیش بینی کننده شبیه سازیهای مبتنی بر عامل و تحلیل سناریو استفاده می.کند. مطالعات موردی کاربردهای آن را نشان میدهند در حالی که چالشهای اخلاقی و فنی به صورت انتقادی تحلیل میشوند. براساس یافته ها پلتفرم AIPAP به سیاستگذاران امکان میدهد تا تاثیرات سیاستها را در حوزه های مختلف شبیه سازی کنند، تعاملات سیستمی را پیش بینی کنند و پیشبینیهای احتمالی را با معیارهای عدم قطعیت تولید کنند. کاربردهای موردی اثر بخشی آن را در برنامه ریزی شهری آمادگی برای بلایا و بهینه سازی رفاه اجتماعی نشان میدهند. این پلتفرم از طریق هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) و الگوریتمهای آگاه از عدالت شفافیت و برابری را تقویت میکند، هرچند چالشهایی مانند حریم خصوصی داده ها و سوگیری الگوریتمی همچان باقی است براساس نتایج پلتفرم AIPAP نشان دهنده تحولی پارادایمی در مدیریت عمومی است که حکمرانی پیش فعال داده، محور و فراگیر را ترویج میکند. با رسیدگی به چالشهای اخلاقی و فنی از طریق مشارکت ذینفعان و اعتبار سنجی، قوی این پلتفرم سیاست گذاری را به عنوان یک عمل پیشبینی کننده و مبتنی بر شواهد بازتعریف میکند و پتانسیل قابل توجهی برای ارتقای تاب آوری و برابری در حکمرانی دارد.

کلیدواژه ها:

تحلیل پیش بینی کننده سیاست گذاری هوش مصنوعی ، حکمرانی ، یادگیری ماشین برای مدیریت عمومی ، سیاست گذاری مبتنی بر شواهد ، یکپارچه سازی داده های چندبخشی