Penggunaan AI untuk Penyusunan Rekomendasi Kebijakan Berdampak Nasional

我们向大家致以诚挚的问候，各位先生女士，各位公务员同事，以及所有通过印度尼西亚国家行政学院的 Zoom 会议和 YouTube 加入的参与者。我很高兴能在印度尼西亚国家行政学院与 BINA 和微软合作举办的关于使用人工智能制定具有国家影响力的政策建议的网络研讨会上与大家打招呼。本次网络研讨会旨在为共同学习利用人工智能技术提供一个战略性和负责任的空间，特别是在支持制定具有广泛影响力的公共政策方面。各位尊贵的来宾，今天上午，我们荣幸地邀请到了公务员学习转型部副部长 TR. Erna Irawati 博士，Esos，Empol ADM。今天的特邀嘉宾是 Aldo Lionel Saunard 先生，SSOM，MKOM。他是一位人工智能专家和工程师。此外，还有来自 Binar 的团队以及 Fahri Ardiansyah Tamsir 先生，Sos，MA，他将主持我们今天的讨论。各位尊贵的来宾，为了使今天的活动能够有序顺利地进行，我们将向大家传达一些关于本次网络研讨会行为准则的信息。首先，对于通过 Zoom 渠道参加活动的参与者，我们恳请大家打开摄像头，关闭麦克风，并使用组委会提供的虚拟背景。其次，本次网络研讨会除了可以通过 Zoom 会议观看外，还可以通过印度尼西亚国家行政学院的 YouTube 频道观看。对于希望向特邀嘉宾提问的参与者，问题可以通过 Zoom 或 YouTube 的聊天栏提交。此外，电子证书仅颁发给通过链接填写了签到表并参加了所有活动的参与者，该链接将在活动结束时分享。第四，有关活动签到表、虚拟背景以及演示材料的信息将由组委会通过 Zoom 和 YouTube 的聊天栏分享。以上就是我们向大家传达的行为准则。接下来，为了标志着今天网络研讨会的开始，让我们一起唱国歌《印度尼西亚共和国》。请各位先生女士起立，保持端正姿势。[音乐]印度尼西亚[音乐]我的祖国，我祖国的土地。[音乐]在那里我站立[音乐]成为我母亲的向导[音乐]印度尼西亚。我的民族，我的民族[音乐]和我的祖国。让我们一起呼喊[音乐]印度尼西亚团结起来。愿我的土地繁荣，愿我的国家繁荣[音乐]我的民族，我的人民，所有的人。唤醒他们的灵魂，唤醒[音乐]他们的身体，为了伟大的印度尼西亚。伟大的印度尼西亚，独立[音乐]独立，我的土地，我爱的国家。[音乐]伟大的印度尼西亚，独立，独立。愿伟大的印度尼西亚繁荣。伟大的印度尼西亚独立，独立，我的土地[音乐]我爱的国家，伟大的印度尼西亚独立，独立，愿[音乐]伟大的印度尼西亚繁荣。各位尊贵的网络研讨会参与者，接下来我们荣幸地邀请公务员学习转型部副部长发表致辞。请 Erna Irawati 女士发言。非常感谢 Reni 女士。Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh。Shalom。Om swastiastu。Namo buddhaya。愿和平与美德与我们同在。大家早上好，祝大家一切安好。我荣幸地邀请到今天早上的特邀嘉宾 Aldo Lionel 先生，以及一直以来无论主题如何都积极参与我们网络研讨会的公务员学习者。我相信这次的主题非常有吸引力。再次感谢您的到来。首先，让我们感谢全能的上帝，因为他的恩典，我们今天早上能够聚集在关于人工智能使用主题的网络研讨会上，这个主题总是吸引大量关注者。特别是今天，我们将更具体地讨论如何利用人工智能制定具有国家影响力的政策建议。也许我想和大家分享一下目前存在的政府范式。目前，这个时代以技术为标志，我们总是听到关于使用技术和速度来应对政府面临的各种情况。回望过去，我们看到政府工作存在一种我们称之为“反应式范式”的模式，即当问题出现或存在或面临时。然后我们开始收集与问题相关的数据。收集数据后，进行分析。基于分析结果制定政策。这就是我们所说的反应式范式。现在，这种范式已经开始转向我们称之为“预测式范式”。如果反应式是先出现问题，然后收集数据、分析并制定政策。而预测式范式则更侧重于如何利用现有数据进行检测、预测、估计，通过对数据的洞察分析，然后制定政策。所以它是预测性的。我认为，当我们谈论人工智能时，这种新的范式起着非常重要的作用。例如，政府想制定与电力补贴相关的政策，人工智能可以展示最需要补贴的家庭地图，模拟在特定时期内补贴的影响，预算风险，经济的连锁反应，以及受正面或负面影响最大的群体。然后人工智能会进行不同政策路线的预测。最终，它可以提供数据分析，表明选择政策路线 X，因为在正面影响方面，其效果最优化。因此，各位先生女士，通过上述描述，我们可以看到，当今时代的政策不再是基于直觉或假设设计的，而是基于在极短时间内计算和预测的数百万个证据。我再说一遍，我们正在转向预测式范式。在问题出现之前，我们已经预测了趋势。我们进行分析，利用各种数据提供建议。我相信公共政策科学的方向也是基于证据的政策制定，利用人工智能，我相信这将变得更容易。我们可以利用人工智能检测与特定疫情相似的健康模式。在传播之前，我们可以预测其模式。在特定时期内，这种疫情将会出现。我们应该怎么做？例如，人工智能可以根据天气模式的变化预测洪水，而不仅仅是降雨量。我们可以在洪水发生之前预测应该怎么做。这可以在各个方面进行。政府不再是扑灭问题，而是防止问题在政策出台前出现，而政策的制定者仍然是人类。因此，我刚才提到我们不再是扑灭问题，而是更侧重于预防，而且再次强调，制定政策的是人类。在这种情况下，如果我们谈论政府，政策仍然是政府的领域。人工智能可以提出一些政策路线或政策选项，但最终制定政策的仍然是政府。人工智能加强了人类或政府的智慧工作，而不是取代人类或政府的角色。这就是我们所说的公共政策人工智能的潜力。它不是取代人类，而是加强国家智慧或人类智慧。今天，我们邀请了 Aldo 先生和他的同事们参加网络研讨会。我相信他们将为各位提供更详细的关于如何利用人工智能制定公共政策的介绍。例如，为什么我们必须使用人工智能？我相信各位从时间上来说，可以加快分析，能够模拟政策的影响，检测偏差，生成基于证据的建议，这些都是人工智能在短时间内拥有的优势。而且我相信，如果我们从成本角度计算，它比手动实践或我们过去执行的旧方法更便宜或更有效。因此，再次强调，人工智能是我们加强人类智慧的潜力，如果我们谈论公共政策。因此，人工智能再次改变了官僚机构的工作方式，从反应式转变为更具预测性。尽管人工智能具有许多我们可以利用的潜力。但我相信各位学习型公务员已经看到了我们在使用人工智能时面临的一些挑战和治理问题。例如，没有保护的数据就是一种威胁。因此，人工智能之所以变得智能，是因为我们使其智能。再次强调，哪些数据具有特定分类？哪些数据必须受到保护，哪些数据对我们来说很重要，我们必须将其保护起来，以便得到充分利用。因此，再次强调，必须做好数据保护。其次，不负责任地利用人工智能可能会导致不公平。因此，再次强调，我们利用人工智能时的承认和诚实至关重要，人工智能的帮助必须是公平、透明、安全和包容的。再次强调，人工智能背后是我们人类，我们做出决定。人工智能帮助我们完成任务。再次强调，我们作为公务员的角色不是成为技术，而是成为智能用户。能够提出正确的问题，解释人工智能的结果，并测试其相关性。这非常重要，各位先生女士。使用人工智能时，一切似乎都很快，一切都可用，但再次强调，问责制是核心，因此，作为一名公务员，作为一名公共领导者，我们必须能够提出正确的问题，解释人工智能的结果，并测试其相关性。使用人工智能不是为了取代我们应该做的工作。但再次强调，人工智能是用来帮助我们的。因此，让我们将人工智能作为帮助国家建设的工具。有了人工智能，我们可以加快公共服务，加强社会公平，并设计一个不仅智能而且有教养的未来。再次强调，政府的新范式从反应式转向预测式，我们必须确保人工智能不仅仅是一种技术，而是一种国家战略。我们加快公共服务，加强技术主权，并设计一个聪明且有韧性的国家未来。我再次感谢 Binar 的同事们，Aldo 先生和他的同事们，以及所有渴望知识的学习型公务员们，今天的主题非常有趣，特别是当我们谈论政府作为政策制定者的角色时。再次祝大家学习愉快，交流愉快。Wasalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh。Waalaikumsalam warahmatullahi wabarakatuh。我们感谢 Erna Irawati 女士的致辞，她为我们所有人指明了方向并给予了启发。在进入讨论环节之前，我们将通过合影来共同纪念这一时刻。请各位先生女士打开各自的摄像头。主持人团队将进行拍摄。好的，各位先生女士，我将开始倒计时。3 2 1。再次请各位先生女士，也许可以摆出 L 形，我再次倒计时 3 2 1。好的，谢谢各位先生女士。合影环节结束，我们将继续进行下一项议程，即由 Fahri Ardiansyah Tamsir 先生，Esos，MA 主持的讨论和问答环节。他是技术与学习数字化总局的高级政策分析师。请 Fahri 先生主持讨论。是的，谢谢 Reni 女士。Bismillahirrahmanirrahim。Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh。Shalom。Om swastiastu。Namo buddhaya。愿和平与美德与我们同在。首先，我荣幸地邀请到 Erna Irawati 女士，公务员学习转型部副部长。Eli Fatima 女士，技术与学习数字化总局局长。我还荣幸地邀请到今天早上的特邀嘉宾 Aldo Lionel Son 先生，SSI，MKOM，Binar 和微软的同事们，以及各位尊贵的网络研讨会参与者。感谢全能的上帝，因为他的恩典和祝福，我们能够聚集在本次网络研讨会中，而且恰逢斋月开始，当然是在健康、充满活力的状态下，共同讨论关于使用人工智能制定具有国家影响力的政策建议的主题。作为开场白，各位先生女士，正如我们所知，人工智能目前已经给各个领域带来了许多根本性的变革。当然，这也不例外于政府部门，也不例外于公务员本身。人工智能现在已经成为一种战略技术，改变着组织的运作方式，我们提供公共服务的方式，甚至是我们制定公共政策的方式。因此，在公共政策的背景下，利用人工智能不再仅仅是口号，而是日益相关的需求。特别是如果我们看看当今国家和全球问题的复杂性。无论我们是否愿意，这都要求我们能够进行快速、准确、基于数据的分析，并能够同时整合各种信息来源。这正是人工智能的潜力可以帮助我们进行政策分析的地方，以便我们最终能够制定出对社会有影响力的政策建议。当然，各位先生女士，今天我们迎来了特邀嘉宾 Aldo 先生，他将为我们提供全面深入的见解，无论是从概念、实践还是战略层面。因为他在多家大型公司，如 Maybank Indonesia、Kredivo Tokopedia、PT Bank Danamon 等公司拥有丰富的数据科学家、数据工程师和机器学习实践者经验。作为本次网络研讨会的一部分，首先我们将听取特邀嘉宾的演讲，然后是问答环节。我们期待所有参与者积极提问、回应或分享相关经验，使我们的论坛充满活力、富有建设性并对我们所有人都有价值。那么，废话不多说，让我们进入今天的核心环节。我们荣幸地邀请特邀嘉宾 Aldo 先生发表他的演讲。好的，谢谢 Fahri 先生。Fahri 先生。大家早上好。好的。我很高兴，我今天早上非常兴奋，以至于我很难进入今天的网络研讨会，因为一直爆满，我一直在等待名单上，我大概在等待名单上等了 15 分钟才进入今天的网络研讨会。请稍等，我将共享屏幕。我的音频和视频是否可以正常观看？是的。没有破音，听起来很清楚，先生。没问题，Fahri 先生。没问题。好的。请稍等。因为参与者很多，我可能会有点卡顿，各位。如果我卡顿或者我说的和屏幕上显示的不一致，请告诉我，在聊天栏里或者直接让组委会的同事帮助我通知我。好的。好的。我的屏幕应该已经显示了。对吧，各位？是的，先生，已经显示了。好的。各位先生女士，早上好。欢迎来到今天的网络研讨会。今天我们将讨论一个非常关键的话题，即使用人工智能制定具有国家影响力的政策建议。在开场白中已经提到，无论我们是否愿意，我们都将处于人工智能时代。这是一个数字化转型时代，速度非常快。自从 OpenAI 的 Chat GPT 推出以来，在短短 3 到 5 年内，其应用已经取得了巨大的进步。所以，随着时间的推移，我们越来越频繁地听到关于人工智能的事情。但今天我们将深入探讨，不仅仅是作为一种趋势，而是作为我们政策制定者实际的工作工具。本次网络研讨会旨在为各位提供实用的策略，将人工智能整合到公共政策制定周期中。我们将深入探讨这项技术如何将大量数据转化为敏锐的见解和准确的见解。是的，让我们一起开始这场转型之旅。好的，在我开始之前，在我开始之前，我经常在开始网络研讨会时问一个问题，在座的各位，有没有人从来没有使用过？也许各位可以输入 1，如果您使用过人工智能，输入 99，如果您从来没有使用过人工智能。请。1，如果使用过，99 如果从来没有使用过，请各位。好的，有聊天访问权限。好的，请。好的，1，1，1。哦，都是 1。好的，几乎没有 99 的。没关系，我只是看一下。好的，有一个。好的。好的。是的，几乎 80% 的人已经使用过人工智能。各位，请放心，对于那些从来没有使用过人工智能的人来说，没关系。您仍然可以很好地参加今天的网络研讨会。为什么？第一，今天我们将尝试使用的人工智能不需要任何安装，各位。所以，各位，只要您是在线参加，我猜各位都有数字设备，无论是笔记本电脑还是手机。所以请放心，您不需要安装任何东西就可以参加今天的网络研讨会。您只需要使用浏览器就可以舒适地参加今天的网络研讨会。所以第一点，人工智能不需要任何安装。第二，今天我们将使用的人工智能不需要特殊的技能。例如，如果您认为，“好吧，这个人工智能是个好东西，这太棒了。这意味着我必须擅长编码，我必须擅长某种特定的编程语言。”不。在这里，您不需要掌握编程语言。掌握编程语言当然会带来优势，但您不需要掌握某种特定的编程语言。只要您能说好印尼语，甚至方言，我相信人工智能也能理解。那么您仍然可以很好地参加今天的网络研讨会。这是第二点。第三点，它是免费的。很多人工智能是收费的。但我们今天将尝试的是免费的人工智能。所以人工智能第一，它不需要任何安装。第二，它不需要您掌握特定的技能。第三，人工智能是免费的。是的，我知道虽然也有收费的。好的，下一页。好的。这应该是第一页。所以，请允许我自我介绍一下。我叫 Aldo Lionel Saonart。各位可以叫我 Aldo 先生，Kak Aldo，Pak Aldo。请随意。我的学术背景是计算机科学。简单来说就是信息学。我在 Telkom 大学，本科和硕士都是信息学。我 2013 年毕业，所以我的年龄已经 30 多岁了。我在数据分析行业的工作经验从银行业到电子商务都有。所以我亲眼看到了数据如何改变战略决策。我在 Maybank、Credivo、Tokopedia、Bank Danamon 的经验教会了我，私营部门基于数据的思维模式对于公共部门来说是非常相关的。今天我来这里不是为了教导各位，而是为了分享关于如何弥合先进技术与复杂官僚机构需求之间的差距的观点。我希望这次会议能成为我们所有人富有成效的讨论空间。各位也可以通过我的 LinkedIn 账号 Aldo Lionel 与我联系，进行更深入的讨论，因为我相信在这里的时间不够。我的时间只有 45 分钟到 1 小时。如果有什么问题我无法回答，您可以到我的 LinkedIn。好的，我们进入第一部分，即紧迫性和介绍。在我们深入技术演示或如何使用工具之前，我们需要就为什么我们现在必须改变达成共识。这一部分将成为我们今天整个会议的思维基础。我们将审视全球格局以及印度尼西亚在其中的位置。了解这种背景很重要，这样人工智能的使用就不会仅仅是跟风，而是真正解决各位机构的根本问题。好的，各位先生女士，政府的数字化转型，甚至不仅仅是政府，私营部门也在经历这种数字化转型。这不再仅仅是口号或额外的选择，而是已经成为国家和全球公共治理的战略支柱。发达国家不再问我们是否需要使用人工智能，我们是否真的需要它。而是人工智能如何能够加快今天的公共服务。印度尼西亚有一个宏大的官僚机构改革愿景，而技术是其主要加速器。如果没有适当的技术采用，在国际竞争中落后的风险将变得更加真实。因此，我们必须将数字化视为国家效率的支柱，而不仅仅是将纸张替换为 PDF。这是一个巨大的转变。好的，下一页。好的，让我们诚实地看看我们每天在工作中所面临的挑战。我们面临着海量的数据，成千上万可能重叠的法规，以及公众对超快速响应的要求。而且我们经常被迫做出战略决策，不是以天为单位，不是以周为单位，而是以小时为单位。然而，深入的分析需要时间，可能需要数天，可能需要数周。那么，问题复杂性和可用时间之间的差距常常导致政策不够有针对性。这就是我们需要一种工具来处理这种复杂性，其速度是手动方法无法比拟的。好的。重要的是要理解，在政府的背景下，人工智能不是官员或政策分析师的替代品。不。人工智能被定位为副驾驶，而我们仍然是驾驶员。副驾驶，简单来说，就是智能助手，负责处理重复性工作和繁重的数据分析。最终的决定，道德考量，政治细微差别以及与情感相关的其他方面，仍然是人类的绝对领域。所以我们使用人工智能来赋能公务员，而不是取代各位的战略角色。所以不要想象机器人接管办公室之类的。而是想象我们有数百名研究人员为我们 24 小时工作。是的。而且它是免费的。好吧，确实有一些是收费的，当助手非常智能的时候。但大多数我们今天将尝试的都是免费的。所以已经很智能了，24 小时免费。好的，下一页。好的，在进入更实际的领域之前，我们必须理解人工智能的根本是什么。人工智能常常被视为某种神秘的、可怕的东西，因为现有的神话。但在专业领域，人工智能是计算机科学的一个分支，旨在模仿人类的认知功能。理解其基本工作原理将帮助我们对这项技术设定现实的期望。我们将看到人工智能如何从数据中学习并根据特定模式提供建议。现在，让我们以好奇心开始第一章，并消除人工智能难以学习的刻板印象。那么，什么是人工智能，或者说人工智能呢？事实上，如果我们看短语人工智能，人工智能。是的，人造的。谁造的？人类造的。人类的智慧。所以是人类创造的人类智慧。简单来说，它专注于创造能够模仿我们人类思考和行动方式的机器。是的。事实上，我们在网络研讨会开始时就说过，有些先生女士从来没有使用过人工智能，但事实上，您可能在不知不觉中已经使用过人工智能。也许不是主动使用，但您可能在不知不觉中已经使用过人工智能。那么最接近的例子是什么？虚拟助手，比如您 iPhone 上的 Siri。也许如果您使用 iPhone，嘿 Siri。有人会回答。回答的不是人类。那是一种人工智能技术。那么在 Android 上呢？好的 Google。那么好的 Google 也会有人回答。回答的不是人类，那是人工智能，各位。或者您在电子商务购物时出现的商品推荐。例如，如果您在 Tokopedia、Shopee 或 TikTok 上购买婴儿尿布。那么您会被推荐是否要尝试购买婴儿奶粉。因为通常婴儿尿布和婴儿奶粉是同时购买的。推荐的也不是人类。那是人工智能系统。所以，我相信各位都曾在网上购物，是的，那也是一种人工智能，各位。所以，也许不是主动使用，但您可能在不知不觉中已经接触过人工智能。现在，让我们看看科技巨头和学者的更正式的定义，以加深我们的理解。微软表示，人工智能是系统模仿人类学习和解决问题的能力。如果您在这里看到，重点是模仿人类的思维方式。模仿。所以人工智能确实是人类创造的，人类的智慧。而 AWS，也就是亚马逊，它强调技术能力，同样强调模仿人类解决问题的能力。人工智能专家 John McCarty 在 20 世纪 50 年代就已经定义了它，作为模拟人类思维技术的手段。所有这些定义的核心都是模仿认知能力。这意味着人工智能不是人类的替代品，而是一个旨在复制我们处理信息方式的系统。好的。好的。在智力方面，传统上心理学将智力分为三类。首先是认知智力，即 IQ。其次是情商，即情感智力。第三是情商和情感智力。人工智能的情商和情感智力是零。因为它不是生物。它没有灵魂，没有情感，它只是一台机器。但是，IQ 是可以衡量的。那么，各位认为现在人工智能的 IQ 是多少？人工智能的 IQ，不是人类的 IQ。现在人工智能的 IQ。请在聊天栏里输入。我想知道。我给您一分钟时间，各位，请。您认为现在人工智能的 IQ 是多少？请在聊天栏里输入，各位，多少 IQ。哦，还没有。随便猜一个。啊，已经有了。好的，200 以上。好的，请，150。好的，好的，好的。已经有很多人回应了。哇，200。好的，有人回答无限。好的。好的。好的。哇，有很多回应。各位的回答都很大。这并不错。这并不错。在下一页，我们将看到人工智能的 IQ 是多少。有人回答零。好的。不知道。取决于输入。好的。哇，有人回答无法衡量人工智能，因为认知能力只适用于人类。哦，可以，可以。因为情感和精神方面不行。但 IQ 可以。好的，那么我们来看看结果。好的。嗯，我们先来看看印度尼西亚的 IQ。人类的 IQ 是这个，各位的 IQ 是这个。2024 年的测量结果。2025 年的还没有出来。也许已经出来了，只是我还没有输入。但是，在 2024 年，根据 World Population Review 的数据，我们的 IQ 是 78.49。我不想美化它。我不想说“各位，这是一个好数字”。不，不，不。这根本不好。所以，无论我们是否愿意，我们都必须承认，与其他人相比，我们的 IQ 确实相当低，78.5。而且，我读过一些文献，说如果我们想从发展中国家转变为发达国家，公民的平均 IQ 至少需要达到 95，而我们离这个数字还很远。所以，还差很多。好的，如果我们比较人工智能和人类智力在 2024 年的发展能力，图表令人震惊。人工智能目前在特定任务上已经超越了人类的平均能力，例如统计数据处理或医学图像扫描。但请记住，人工智能没有人类的通用智能或同理心。人工智能。好的。它在处理数百万条信息的速度上可能很出色，而人类则在智慧方面很出色。这种比较不是为了展示竞争，而是为了展示巨大的合作潜力。因此，我们可以利用人工智能的计算能力来弥补人类在时间和记忆方面的不足。AI 专家 Maxim Lot 预测，到 2026 年 IQ 将达到 140。这个预测是错误的。它不准确。因为 IQ 在 2025 年 10 月就已经达到了 140，如果我没记错的话，当 GPT 5.2 模型出现时，它的 IQ 已经达到了 140。所以不是 2026 年，也不是今年。去年的预测是错误的，去年的 IQ 已经达到了 140。非常聪明。好的。现在，基于证据的政策时代，这在之前的开场白中也提到了。所以，我们确实正在迈向真正的基于证据的政策时代。如果过去政策常常是基于直觉或部分数据制定的，因为分析工具的局限性。现在，有了人工智能，我们可以从数百万行数据、社交媒体趋势甚至现场报告中实时提取见解。而且，没有理由再凭感觉制定政策，因为证据可以在几分钟内摆在桌面上。这是公共问责制的新标准，透明且可衡量。等等，为什么这么慢。好的。好的。如果我们看全球数据，过去三年公共部门的人工智能采用率急剧上升。新加坡、英国、爱沙尼亚等国家已经将人工智能用于各种事务。从交通管理到健康预算分配。甚至还有人工智能部长。这一趋势表明，人工智能的整合是不可避免的未来方向。问题不再是何时开始，而是我们能多快地弥补我们的差距。这些统计数据是对印度尼西亚官僚机构立即适应的警告和激励。好的，具体来说，人工智能对我们有三个主要好处：时间效率、预测准确性和风险缓解。人工智能确实将研究时间从几周缩短到几小时。使我们能够专注于战略。准确性，它具有竞争力。它的准确性可以帮助我们发现人类常常忽略的隐藏模式。最重要的是，人工智能可以在政策发布之前模拟政策的影响，这样我们就可以开始减轻失败或公众反对的风险。这是一个完整的套餐，用于改进和提高公共服务质量。为了实现这一理解，我们今天的议程非常充实和结构化。我们已经讨论了紧迫性。接下来，我们将介绍 Microsoft Copilot，作为我们今天的主要工具。之后，我们将深入探讨使用人工智能制定政策的周期，一步一步地进行。最后，我们将进入最重要的环节，即实际操作和案例研究。稍后我们将进行尝试，还有练习环节。以及道德规范，以免我们走错路。请各位务必保持专注直到最后，因为关键在于实践环节。好的，本次网络研讨会的最终目标很明确。我希望各位能够带着制定不仅创新而且经过验证的政策建议的能力回家。创新意味着提供新鲜的解决方案。经过验证意味着基于强有力的数据和成熟的风险分析。我们希望培养更好的为民服务的官僚。让我们将此作为我们日常工作的新的标准。好的，现在我们进入第二部分，介绍我们今天的工具：Microsoft Copilot。也许我们大多数人都听说过它，甚至尝试过。在本节中，我们将探讨为什么这个工具特别适合政府工作生态系统。我们不会讨论编码技术。不，不。现在我们将看看我们选择 Microsoft Copilot 的主要原因：生态系统集成。因为我相信，在大多数政府机构中，如果各位使用笔记本电脑，90% 以上的笔记本电脑都使用 Windows。而 Windows 是 Microsoft 的产品，那么 Office 也一定是 Microsoft Office。例如 Word、Excel、PowerPoint 等，作为各位的工作标准。Copilot 存在于这些应用程序中，因此学习曲线可能非常非常低。几乎没有。好的，请稍等。好的。当然，公共部门最大的问题是：国家数据是否安全？Microsoft Copilot for Enterprise 的设计符合政府级别的安全标准。但我们今天尝试的不是政府级别的 Copilot。政府级别的、企业级别的 Copilot 是不同的，那是收费的。您输入的数据不会用于训练公共人工智能模型，因此国家机密将隔离在我们的机构租户内。这与使用网络上的免费版 ChatGPT 不同，后者存在数据泄露的风险。安全和合规性是这里的头等大事。等等，有人请求远程控制，我拒绝。好的。制定政策时最大的障碍之一是思维定势或想法枯竭。这时，Copilot 可以作为您的头脑风暴伙伴或创意伙伴。我们可以要求 10 种解决交通拥堵问题的替代方案，其中可能有两个是您以前从未想过的绝妙主意。它还可以帮助我们拓宽思维视野，不要犹豫与 AI 辩论，要求 AI 提供各种想法。好的，在继续之前，我想问一下各位，即使是那些以前使用过人工智能的人。也许是那些使用过人工智能的。您以前通常使用什么人工智能，或者您使用过哪些人工智能工具？请在聊天栏里输入，或者如果您确实使用过 Copilot，请提及。请。嗯。好的，这里有很多回应。各种各样。甚至还有一些我第一次听说过的工具。CJP。好的。Dola。好的，Dola。我第一次听说。好的，是的。这些都是很好的工具，各位。但也许那些还没有使用过 Copilot 的人。那么，我们稍后会尝试一下。好的，让我们在传统场景中进行比较，例如需要手动搜索 Google，打开几十个章节，逐一阅读，并手动记录。那么，当我们将尝试使用人工智能，特别是 Copilot 时，我们将颠倒这个过程。我们提问，人工智能阅读、总结并提供要点，并附带来源。过去用于收集数据的时间，现在可以分配给战略分析和决策制定。这是一个非常显著的生产力飞跃。好的。现在，谈谈道德。强大的力量也伴随着巨大的责任。人工智能的使用道德必须成为我们的准则。因此，我们必须意识到算法偏差。因此，如果训练数据有偏差，结果也可能存在偏差。透明度也是关键。因此，我们必须诚实地说明哪些部分可以由人工智能协助，哪些部分纯粹是人类的思考。不要让我们变得懒于思考，不加过滤地全盘接受人工智能的结果。因为这对于公共政策的完整性来说是危险的。人类在循环中的概念是至关重要的。人工智能可以提出建议，但最终决定权在于人类。您拥有机器所不具备的文化背景、政治细微差别和社会同理心。我们必须验证、编辑和批准从 Copilot 输出的每一个结果。因此，不要让人工智能成为无人监管的自动驾驶仪。作为主要驾驶员，请始终掌握控制权，以确保公共问责制。好的。现在进入第三部分，这是我们网络研讨会的重点。人工智能在政策制定周期中的实际应用。我们将按照标准政策分析师的工作流程进行，从问题识别到文书定稿。在每个阶段，我将尝试展示人工智能可以在哪里进入，以使我们的生活更轻松。希望之后，我们能够立即想象在各自的办公桌上的应用。因此，所有政策都始于问题识别，而这常常是我们失败的地方。有了人工智能，我们可以扫描宏观数据，甚至新闻、报告、投诉、公众数据、经济数据，以找到最紧迫的问题，人工智能帮助我们区分噪音和真正的问题信号。这确保了国家资源能够集中在真正有影响力的优先事项上。好的。人类常常忽略了在巨大的数据表中发现的小异常。数据已经很多了，我们的眼睛会疲劳。但人工智能非常敏锐地发现这些模式。例如，某个特定地区的价格上涨，而省级数据却看不到。那么，我们可以要求 Copilot 查找去年社会援助分配数据中的异常。好的。好的。问题找到后，下一个挑战是如何用恰当、尖锐、具体且无偏见的语言来表述它。糟糕的问题陈述会导致模糊的解决方案。我们可以使用人工智能来使问题陈述更加尖锐。例如，使用 5W+1H 方法，我们可以要求“帮助我表述一下发育迟缓的问题，使其侧重于卫生方面，而不仅仅是营养方面”，结果将是一个更具针对性和可操作性的问题陈述。表面上的问题常常只是症状。对于长期政策，我们需要根本原因分析。我们可以与 Copilot 讨论，使用鱼骨图或 5 个为什么的框架。我们问“为什么 X 项目失败了”，然后再次问“为什么会发生这种情况”。与人工智能的这种互动对话有助于我们挖掘可能在普通团队讨论中被忽略的最深层根源问题。好的。第三阶段。这进入了解决方案阶段。在这里，人工智能可以提供其他国家的案例研究作为参考或基准。如果我们遇到瓶颈，我们可以要求 Copilot，“根据东南亚国家的最佳实践，提供三种针对中小企业的税收激励政策选项”。这也可以。它将提供一个完整的选项菜单，并附带其优缺点。我们的任务是选择和修改最适合当地习俗和可用预算的选项。在政策发布之前，我们需要了解公众的反应。人工智能可以对社交媒体上类似问题进行情绪分析，以预测潜在的阻力。我们还可以要求预测，如果最低工资提高 10%，对地区通货膨胀的预测影响是什么。尽管这也是模拟，但至少我们有一个大致的了解，可以准备一些预防措施和适当的沟通策略。好的。优秀的政策制定者总是有 A 计划和 B 计划。Copilot 也可以帮助我们进行头对头的场景比较。制作一个表格，比较直接补贴与价格补贴的影响。通过这种比较可视化，希望领导者能够更容易地做出决定，因为每个选项的得失权衡都清晰可见，这使得我们的政策论证更具说服力且基于数据。撰写学术论文是一个令人疲惫且耗时的过程。这也可以帮助创建大纲，撰写引言草稿，甚至参考文献草稿。当然，法律实质内容仍需专家审查。但它可以将零到初稿的写作过程加快 50% 到 70%。我们不再需要盯着空白屏幕数小时，不知道从哪里开始写。不。在文件提交给领导之前，我们将人工智能用作逻辑编辑器。复制粘贴我们的政策论点，并询问 Copilot，“这个论点是否存在逻辑漏洞？”“是否有相互矛盾的数据？”人工智能常常能发现我们因反复阅读文件而可能忽略的不一致之处。这是关键的最后质量控制阶段。有人请求远程控制，我已拒绝。好的，我们进入第四部分。如果使用不当，先进的工具可能会导致灾难性的后果。在本节中，我将分享最佳实践和初学者常犯的错误。第一原则：信任但验证。在未阅读之前，切勿将人工智能的输出直接复制粘贴到官方文件中。人工智能可能会出错，数据也可能过期。始终检查统计数字及其原始来源，例如 BPS、印度尼西亚银行等。我们将人工智能的输出视为初稿，而不是最终结果，数据准确性的责任仍然在我们作为公务员身上，而不是 Microsoft。好的。存在一种称为人工智能幻觉的现象，即人工智能以非常令人信服的方式编造事实。例如，它可能会说，“根据 2025 年第 100 号法律”，但该法律根本不存在。这在法律和政策领域非常危险。避免这种情况的方法是要求人工智能提供链接或参考，并始终手动交叉检查法律事实。不要让我们的官方文件包含不存在的虚假法规。好的。保持客观性的技巧。人工智能就像一面镜子。它反映了我们提问中的偏见。如果我们问，“给出为什么政策 A 糟糕的理由。”它只会寻找其糟糕的一面。为了获得客观的结果，请使用正确的提示。分析政策 A 的优点和缺点。

是的。训练我们自己提供平衡的指示，以便产生的建议是全面的，而不是只偏向一方。好的，我建议各位在提交之前，在工作台制作一个清单，例如。首先，清单可以从问题陈述是否清晰开始，解决方案是否可行，数据来源是否有效。像这样的简单清单可以挽救我们免于可能发生的致命错误。我们可以利用人工智能来帮助逐一勾选这些要点，作为我们的质量保证助手。好的。现在，这是今天课程的重点。那么，如何与人工智能对话才能获得好的结果呢？关键在于 PIKF 框架。如果各位有自己的公式，那也没关系。所以，PIKF 中的角色、指令、上下文、格式，不要只要求写一封信，而是要给出“你的角色是助理，例如。指令是写一封信，例如。上下文是因预算原因拒绝申请，例如，格式是最多一页或以比较表的形式呈现。PIKF 越完整，结果就越好。是的。初稿永远不完美。请记住，人工智能的初稿几乎从不完美。这是正常的，不要马上失望地说，“啊，真笨，这样不行。”把它想象成刚放在转盘上的粘土。这样吧，我们有一个助手，假设我们有一个团队，里面全是聪明人，都是海归，智商都是 160。如果我们问一次关于我们工作的聪明问题，他可能还是能回答，但答案会完美吗？不一定，因为我们有自己的偏好。所以，初稿永远不完美，没关系，但至少它更快了。那么，精炼技术就是对话的艺术。所以，在第一个输出出来后，给出反馈。例如，第三点太理论化了，要更具体一些，进行两三次回合，就像领导初级员工一样。人工智能需要具体的指导来改进其绩效，我们越擅长精炼，我们得出的政策分析就越尖锐。好的，是的，我们进入案例研究。那么，对于案例研究，请各位打开您的 Copilot。稍等，这是 Copilot。稍等，我来分享。好的，我把它放在聊天框里。请各位去微软。如果还没有创建账户，请创建账户。创建账户是免费的。我给你们多少分钟呢？2 分钟吧。请各位。请创建账户。其实不创建账户也可以，只是结果会不太好。好的。至于实践部分，各位可以。您知道，在课程结束时，您可能已经收到了材料。那么，在底部有一个链接。当您收到材料时，在我的幻灯片最底部有一个链接到讲义。我们今天就来实践。哦，还有人想加入这个网络研讨会。但已经满了，各位。无法批准。好的，还有 1 分钟，请还没有账户的各位也打开链接。好的，请到讲义进行实践。这个也是。链接在我幻灯片的最后一张幻灯片上。请。好的，我们一起来试试吧。好的，所有人都看到了。好的。我们从 PIKF 开始，大家看到了吗？我应该放大一点。好的。PKF 角色、指令、上下文、格式，扮演一名高级政策分析师。哦，是的，抱歉，场景是先识别数据中的营养不良问题。所以，例如，您是卫生部的一名工作人员，您有一份关于营养不良的报告数据，显示三个省份的数字很高，但您还不知道主要原因。是的，这样可以。扮演一名高级政策分析师。分析主要趋势。好的，我们复制粘贴。这个角色部分可以删掉。角色、指令、上下文。我们点击回车。稍等，在哪里？为什么不回答？稍等，需要刷新一下。所以，各位请将此处提供的提示复制粘贴到 Microsoft Copilot 中。稍等，为什么不显示答案？稍等。为什么在加载？各位请尝试一下。稍后会有 Copilot 的答案。稍等，我的网络真的太慢了。是的，我正在等待。请各位尝试一下。稍后，例如，如果已经回答了，各位就验证一下。如果有数字，请验证。顺便说一句，这是模拟数据，各位。所以，这不是真实数据。所以，如果它与真实数据相似，请原谅。稍等。我的 Copilot 怎么了？啊，好的。现在可以了。试试看，还在加载。加载时间太长了，可能是我的连接问题，也可能是 Copilot 的服务器不太好。我再试一次。哦，可以了。好的。也许我无法实践。所以，各位，在 copilot.microsoft.com 上，当您到达这里时，各位请点击回车。那么，应该会出现 AI 的答案。这里有精炼技术。如果各位觉得答案还可以，那就没关系。但如果还不满意，各位可以通过这个来回复或继续对话。好的，这个 Copilot 好像是 Copilot。好的，我可以了。太棒了。太棒了。好的，各位。这好像不是 Copilot 的问题，而是我的笔记本电脑太慢了，打开 Copilot 一直没完成。但是，好的。我很高兴各位已经成功尝试并实践了。我在这里准备了两个案例研究。各位可以自己尝试。基本上，各位只需将讲义中的内容复制粘贴到 Copilot 中即可。好的，我的时间不多了。我先结束了，各位。还有一点点材料。好的，那个链接我不会删除，各位。链接我不会删除。所以，如果各位觉得有必要以后再尝试，请随意。但是，如果各位担心链接会过期或被我删除，请下载。好的，这是第二个案例研究，因为我准备了两个。好的，作为总结，这张幻灯片展示了各位必须记住的关键点。所以，第一，问题陈述必须清晰。第二，解决方案必须可行。第三，数据必须有效，语言必须是官僚标准。所以，如果这四个支柱都满足，那么各位借助 AI 得出的政策建议就可以准备好提交给最高领导者了。好的，是的。以上就是我今天在网络研讨会上能够传达的全部内容。我非常感谢各位从头到尾的积极参与和热情。各位可以在这张幻灯片的最底部看到链接。链接应该不会过期。但是，如果各位想尝试，请下载。好的，我的材料就到这里。我把它交还给主持人。是的。是的，感谢 Aldo 先生的精彩演讲，它为我们提供了很多见解，新的见解，关于我们如何操作 AI 工具，特别是 Copilot，以及一些可以帮助我们进行政策分析的提示写作技巧。所以，我从 Aldo 先生的许多演讲或材料中理解到的是，AI 实际上可以帮助我们避免那些可能只是猜测性的政策。猜测一下它的影响是什么，猜测一下它是否会影响经济，猜测一下它是否会影响社会等等。这样，我们的政策制定过程就会更准确，而无需经常修改或更新。此外，Copilot 还可以作为一种 AI 工具，用于进行基于证据的政策分析。而且，刚才很有趣的是，AI 也有“幻觉”现象，有时会让我们陷入困境，当然，作为政策分析师，我们需要经常检查数据是否有效，来源是什么，然后我们可以通过与 AI 对话来进一步完善。还有一个 PIKF 公式，角色、指令、上下文和格式，我们也可以在编写提示以进行政策分析时作为参考。那么，各位，我们继续进行下一个环节，即提问环节。提问环节。如果有任何问题、反馈或相关经验，我们可以互相讨论。首先，我想给直接提问的机会，使用举手功能。请各位，如果您有任何问题，请。请问 Deki Aswandi 先生。请。打扰一下，Dicki 先生，您还在静音。Dicki 先生的麦克风，他还在。你好。我能听到了，先生。请继续。谢谢 Fahri 先生给予的时间。我想问 Aldo 先生关于 Copilot 的问题。这真的非常有趣。在我参加这个会议之前，我也进行了一些分析，关于图表，先生。图表，Aldo 先生，它帮助我们了解政府将采取哪些政策。一直以来，正如副部长和 Aldo 先生所说，政府在制定政策方面一直很慢。但是有了 AI，这对我帮助很大。我完全同意，但正如 Aldo 先生所说，这取决于人。不要全盘接受 AI 所说的。然后我们进行修改。先生，这对于公务员来说非常好，特别是有了人才管理。我们希望 LAN 的培训能够激发我们地方领导的灵感，先生。一直以来，工作非常单调，但有了这个，它可以增加政策的见解和多样性。也许就是这样，先生。谢谢 Fari 先生。也许可以直接回答，Aldo 先生。是的，这不是问题，更像是分享。谢谢，谢谢，谢谢 Dicki 先生。是的，AI 有很多种，先生。也许将来会有一些 AI 专门用于可视化工具。Copilot 可以可视化，但也有一些可能。如果需要专门的可视化，那么有一个叫做 Microsoft Designer 的工具。它也是微软的 AI 工具，它专注于生成视觉效果，例如。还有专注于视频的 AI，还有专注于音频的 AI，虽然 Copilot 是全能的，但不如那些专门为特定任务设计的 AI。Microsoft Copilot 独有的优势，是它与 Microsoft Office 的集成，这只有 Copilot 能做到。谢谢 Dicki 先生。希望它能启发各位的 Copilot。好的。Aldo 先生。然后，因为很多人举手了，我将从 Gali Susanto 先生开始。所以，在提问之前，请先介绍您的姓名和单位，先生。请。好的。谢谢 Fahri 先生。先生，Aldo 先生。我叫 Gali Susanto，一名高级政策分析师，来自 Palembang 市宗教事务部。我想问的是，我们应该采取什么策略来防止使用 AI 成为一种瘾，从而产生负面影响？例如，作为政策分析师，我们被要求能够批判性地思考，进行深入分析。但是因为有了 AI，我们很容易就能得到结果，工作很快就完成了，而且时间也缩短了。我们反而会上瘾，习惯于获得最终结果，而无需进行深入的思考、批判性思考和我们自己进行的深入分析。我们习惯了，然后我们的深入分析能力作为政策分析师就会变得迟钝。那么，我们应该采取什么策略来解决这个问题？谢谢，先生。好的，谢谢您的提问，Gali 先生。关于 AI 的成瘾和负面影响，让我们变得懒于思考，这确实很难阻止。有了计算器，AI 就是一个工具，我们都同意 AI 是一个工具。有了计算器，我们计算乘法、除法、加法、减法的能力就大大降低了。好的，这是一个简单的工具，计算器也是一种工具。但计算器也是一种人工智能，各位。但它很简单，没有改进，就只有这样。但 AI 是可以适应的。现在回答什么，明天回答什么，后天回答什么，它可以改变。这是 AI 的独特之处。成瘾。是的。但是，如果我们的重点只是直接使用，那么当某件事可以直接使用，而无需我们过滤，并且结果很好时，那么就要小心了，AI 会取代我们，这是真的。所以，当一个工具可以完全取代我们，而无需任何验证和核实，那么，是的，我们将变得越来越过时。所以，要非常小心。事实上，我们应该感到高兴，当 AI 的答案不完美时。这意味着我们仍然有价值，我们的专业知识仍然有价值。AI 已经足够聪明了。现在我们的重点是如何利用 AI。然后我们再从 AI 那里提取，再加工，再烹饪。据我所知，根据我每天使用 AI 的经验，它不会取代我们分析性的任务。至于重复性的任务，比如将印尼语翻译成英语，或者像计算器一样计算加法、乘法、积分，那可能已经非常快了。但对于分析性任务，计算是一回事。那么，计算结果将用于什么？这就是我们的重点。希望 Gali 先生能得到解答。好的，谢谢 Aldo 先生。是的。谢谢，先生。接下来可能是 Teguh Akbar 先生。好的。Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh。谢谢。请允许我自我介绍，我叫 Teguh Akbar Suryanto，来自法律部培训和发展中心，担任数据和信息处理员。请允许我。关于 AI 的讨论非常有趣，例如 ChatGPT 和其他 AI，它们可以用于视频、制作歌曲等等。但是，有时当这些内容分享给公众时，很多人会直接认为这些图片或视频是真的，并且会被不负责任的人滥用。而我们中的大多数人都在宣传 AI，AI 的用途。但是，对公众的过滤或者说，目前还不够，信息不足，教育公众不要过于相信社交媒体上的内容，因为它们并不完全真实。就是这样。好的。是的，谢谢 Teguh 先生的分享。确实，AI 的幻觉越来越让人难以相信它所说的。它生成的内容越来越令人信服。我们如何过滤呢？是的，我们必须对信息保持一定的批判性。如果可能，通常我们应该从可靠的来源获取信息，而不是从互联网。如果从互联网获取，那么就从那些信誉良好的账户获取，那些不会传播虚假信息的账户。例如，如果我们通常订阅 Jawa Pos、CNN、Detik，那么这些信息是好的。如果他们传播虚假信息，无论是 AI 生成的还是不是，那么他们就是错的。我们可以责怪他们。但是，如果账户不明确，视频是由不明确的账户制作的，然后我们相信，那就是我们的错了。我们必须对我们所看到、听到、感受到的保持批判性。是的，Teguh 先生。然后是 Andi Muhammadan 先生，请。你好，早上好，Aldo 先生。是的，我想问一下，先生。我不想问得太复杂，问题很简单。刚才有 PF，使用角色。那么，为什么不直接专注于使用 Copilot 的代理呢？这样我们可以设置它的角色和任务。为什么还要通过聊天呢？例如，通过聊天，我们输入越多，它就越会偏离方向。先生，怎么样？您指的是直接代理？在 Copilot 中，它有自己的工具，有 Copilot 代理。嗯。是的。哦，是那种代理。好的。那也可以。但是，有时取决于。如果您对某个项目非常投入，那么角色的作用通常是相同的，只是我们的对话不同。今天问这个，今天问那个，今天问这个，但角色是相同的。所以，如果我们发现我们需要问一些相同的事情，主题相同，内容相同，但问题不同，导致我们需要一遍又一遍地写角色，那么这就是冗余，就像写 PIKF 一样，但角色是相同的。那么，也许我们需要代理。但是，如果我们只是偶尔问一下，那么今天问的是法律专家，请使用法律专家。使用角色，扮演法律专家的角色。明天是公共政策专家，公共政策专家。后天是演讲稿专家，例如。所以，如果是偶尔的，只是在聊天中问一下。但是，如果经常使用，那么如果我编程，我通常会使用专门用于编程的代理。所以，当我开始新的对话，新的交易时，我就不必再谈论角色了，直接说指令是什么，上下文是什么，格式是什么。这取决于需求。如果只是偶尔问一下，偶尔问一下，那么可以直接通过聊天。好的，希望我的分享能解答您的疑问，先生。是的。谢谢。接下来是 Budi Hadiansyah 先生。好的。好的，谢谢。请允许我自我介绍，我叫 Budi Hadiansyah，是合作部组织部部长。请允许我，Aldo 先生。一直以来，我们讨论的主要是 AI 在协助公务员工作中的作用。但是很少有人讨论 AI 在衡量公务员工作量中的作用。因此，抱歉，我有点跑题了，但这与 AI 有关。我只是想分享和讨论，并向 PAN RB 部、其他部委提出建议。各位，目前公务员的需求是基于职位分析和工作量分析的公式计算。那么，对于职能职位，工作文件由各自的主管部门制定。例如，规划师职位由 BEPENAS 制定，政策分析师职位由 LAN 制定。根据我们的识别结果，目前所有职能职位的职位分析和工作量分析公式都基于理想人类平均能力的标准，假设正常能力，而不涉及 AI 的帮助。有了 AI 的帮助，人类的平均能力可以更快、更准确。例如，识别问题的活动点，例如，对于规划师职位，有一些识别问题的活动点，以前需要 8 小时，现在有了 AI 的帮助，可以缩短到 2 小时。这表明工作量缩短了，这会影响公务员的需求数量。目前，全国公务员需求约有 650 万人。另外，许多地方政府的工资支出占其 APBD 的 50% 以上，而国家财政法规定工资支出最多占 APBD 的 30%。这表明公务员人数过多。那么，如果所有职能职位的 JF 主管部门都改变其工作量公式，通过计算每个活动点的 SKR 来涉及 AI，那么全国公务员的需求可能就不是 600 多万了。可能只需要 3 到 4 百万。因为现在例行工作的自动化可以由 AI 取代。因此，我想建议 LAN、Kemenpan RB 或其他相关部委开始研究这个问题，并向每个 JF 主管部门进行宣传，以重新制定每个工作文件中的平均能力标准。因为现在的情况已经不同了，有了 AI 的帮助，以前需要几个小时或几天才能完成的活动点，现在可以缩短，这将影响全国理想的公务员需求。据我们估计，宁愿少而高效，也不愿多而不高效。也许就是这样，我的分享。谢谢。谢谢 Budi 先生的分享。如果有什么要回应的。这确实是一个讽境。是的，这确实是一个讽境。是的，在政府部门，与私营部门不同，在政府部门，有了 AI，那些人，那些人，我也在抱怨，我告诉了领导。这是我的个人观点，不是别人的观点。我认为，如果有了 AI，行政工作的劳动力需求应该大大减少，对现有劳动力的期望也应该提高。但是，我们必须知道，变化总是会引起抵抗。那些不愿意改变的人。他们已经习惯了现在的工作流程。如果这个被拿走，我的职位就没了。在私营部门，解决方案很快。这就是为什么会有很多裁员。在私营部门，在 Tokopedia，我的一些朋友被裁员了，因为 AI，因为业务。但是，是的。那么，在政府部门，尤其是在公务员队伍中，我确信未来会是理想的，但可能会比私营部门慢。所以，在私营部门，一旦我们不再相关，他们就会简单地结束。在政府部门，情况并非如此简单。我很高兴，在政府部门，如果发生变化，培训应该是最佳的。培训应该是最佳的。然后有像这样的培训。所以，他们先被鼓励。这是一个新事物。如果你们不跟上，你们就不再相关了。我们得到了帮助，以便在私营部门保持相关性。大多数私营部门不会。我们必须自己努力保持相关性。所以，各位，让我们好好利用这些机会，以便我们能够跟上时代的步伐。不仅仅是关于 AI，我不知道将来还会发生什么。是的。是的，谢谢。这也许也是一个建议，给政策制定者，无论是 Kemenpan、BKN 还是 LAN，以及 JF 的主管部门等等，无论是人事部门还是其他部门，以便在工作量方面，也应该根据当前的技术进步进行调整，特别是有了 AI。那么，下一个问题，因为还有时间，Feri Yohan 先生，请。好的。好的。非常感谢，先生，给我这个机会。请允许我自我介绍。我叫 Feri Yohan Setiawan。我来自 BPKRI。目前担任政策技术审查员。请允许我，Aldo 先生，感谢您的解释。我想问一个问题。在此之前，我分享一下， Alhamdulillah，我已经尝试使用 AI 进行审计，我也写了一篇期刊。我目前正在休假学习。但是，关于 AI 的问题。首先，允许上传到 EI 平台（如 Copilot 或其他平台）的限制是什么，特别是关于信息安全和数据保护？因为据我所知，EI 本身，如果利用 Python 工具，例如机器学习、深度学习进行分析以产生数据预测，那么这些数据将被处理并发送到服务器，除非使用 API（如 ChatGPT 等）进行进一步分析。请对此进行解释，Ad 先生。这就是我的问题。非常感谢。好的。我直接回答，Feri 先生。是这样的，我强调了两个问题。第一，我们可以上传什么，不能上传什么？这其实不是主观的，而是明确的。不再是模糊的。个人数据保护法或隐私数据保护法已经明确规定了哪些不能上传，这很清楚，例如 NIK、KTP、KK，我不知道还有多少，需要再次阅读法律。所以，这是明确禁止的。不仅是 AI，甚至对任何人也是禁止的。所以，这样做是违法的。这是刑事方面的。那么，民事方面呢？所以，根据法律，我们作为公民，不能泄露秘密。其次，我们作为，平均而言，如果我们作为公民，我们的社会地位是公民，也有我们的社会地位是工人。这取决于我们的单位。有些单位，例如，不允许共享公司 SOP。这已经被公司明确禁止。如果根据国家规定，公司 SOP 可以共享，那没关系。这不是政府的领域。我的意思是，政府可以共享 A、B、C 公司的 SOP，没问题。但是，因为我们也在一个单位工作，该单位禁止我们共享 SOP。那么，这也禁止了。所以，这取决于我们在哪里。我们的社会地位是公民，不允许这样做。我们的社会地位是，例如，A 公司的员工不允许这样做，那么这就很清楚了，这是明确的，不是主观的。或者，即使政府没有禁止，单位也没有禁止，但我们自己不想这样做，那么，是的，我们也不应该分享。基本上，AI 不需要任何身份信息来帮助各位，各位朋友生成分析。不需要。但是，如果确实需要，例如，确实需要，那么各位可以进行数据清理。例如，16 位数的 NIK，您只提供前 8 位数字，或者一个人的名字，例如我的名字是 Aldo Lionel，您可以缩写为 Al。一个叫 Al 的人有这个问题，请。所以，就是这样。如果必须共享，以便上下文完整，请先进行数据清理。其次，关于数据，我们的数据在哪里。这确实很难。刚才提到了沙盒。是的。所以，一旦我们输入任何数据，按下回车键，那么数据的所有权就不再属于我们了。不再属于我们了。即使 AI 说数据是安全的，不会被共享，我们如何验证？第一，我们如何验证？第二，即使我们能够验证，好的，我的数据泄露了，我们能做什么？我们能做什么？对抗像微软或 ChatGPT 这样的科技巨头，我们能做什么？所以，是的，也许我们可以做些什么，但与其纠结于这些事情，不如我们自己小心。明智地使用 AI。我总是这样说。一旦我们输入，数据的所有权就不再属于我们了。句号。所有权不再属于我们了。希望我的回答能解答 Mas Beri 的疑问。好的。非常感谢，先生。好的，不客气。也许，因为时间关系，我们还有最后一个问题，请 Siti 先生。你好， wabarakatuh。谢谢 Fahri 先生。请允许我自我介绍，我叫 Siti Dahlia，目前在 Pekanbaru 市 KPU 工作，负责选民数据。我是一名计算机管理员，日常负责选民数据，我目前正在继续我的学业，在公共政策管理专业。所以我对今天的课程很感兴趣，因为它与我的工作和我的学业都相关。我想将今天讲授的内容与研究背景联系起来。我目前正在研究地区扩张及其对选民数据更新的影响。在这种动态变化中，行政结构经常发生变化。数据库的调整与人口部门的调整。所以，在选民数据更新方面存在挑战。因此，我想问的问题是，在地区扩张导致行政结构变化和选民数据变化的情况下，AI 如何被利用来确保人口数据的准确集成、验证和同步，同时又不忽视治理、问责制和最重要的个人数据保护方面？非常感谢，Aldo 先生。你好， wabarakatuh。好的。非常感谢 Siti 夫人的提问。哇，这将会是技术性的。所以，AI 允许我们使用的是，AI 允许我们使用的实际上是公司为我们创建的 AI。例如 Copilot。Copilot 有一个用户界面，一个网站，就像我们刚才看到的。ChatGPT 有，Gama 有，Dipsepsig 有。所以，在这种情况下，AI 成为一个实体。您只需要模型，只需要它的智能来集成到现有系统中。如果是这样，那么就需要工程。这需要集成。这更像是 IT 的工作。这将是 IT 团队的任务，如何集成。这是可行的，可以使用 Copilot 的模型，也可以使用 Google Gemini 的模型。但是，如果刚才的上下文是选民数据，那么治理肯定非常严格。所有这些都是个人数据。所以，AI 可以提供帮助，但如果它太，那么有时我们可能不使用 AI。为什么？因为所有权。如果我们使用 Copilot，Copilot 肯定会知道。它肯定会读取个人数据等等。我们如何阻止呢？我们自己在使用。我们自己在使用。有两种方法，我建议。第一，评估是否真的需要使用 AI，因为 AI 可能不需要。不需要 AI，所以不需要使用 AI。所以，也许不是完全手动，仍然使用信息技术，但不是 AI。第一。第二，如果确实需要 AI，那么就自己创建。所以，自己创建模型。如果自己创建模型，那么所有权就属于我们。我们知道数据存储在哪里，如何存储，如何检索，如何回答，我们都可以控制。但现在我们没有控制 Copilot。我们无法访问模型，无法访问那里。但是，如果我们自己创建 AI，那么我鼓励在每次关于 ASN 的网络研讨会上，如果我有领导，我会说，请，我们可以自己创建 AI。我们有能力做到这一点。例如，我们经常只是上传文件，要求总结一份法案草案。RUU 只是一个秘密。我们只是要求简单地总结一下。这会泄露秘密数据，只是为了得到这样的分析结果。但是，是的，我们也很难。我们没有自己的 AI。我们没有由印度尼西亚自己管理的 AI。所以，我们使用国外的，很简单。我们真的要进行数据清理吗？当我谈到数据清理时，我们真的能做到吗？很难。即使我自己也很难做到。总会有一些遗漏，总会有一些意外上传。所以，我们国家，特别是印度尼西亚，必须拥有自己的平台，拥有自己的 AI。这样，当我们上传时，就可以上传了，或者数据仍然在印度尼西亚，只在印度尼西亚。不会泄露。啊，就是这样。希望我的回答能解答 Siti 夫人的疑问。希望我的关于选民数据和地区扩张的设想能够同步。因为 Pekanbaru 市正在扩张，而且人口是城市化的。所以，当发生地区扩张时，我们在选民数据更新方面会遇到困难。这些人在扩张地区，但人口行政管理还没有完全同步。谢谢 Aldo 先生，Wahri 先生的时间。你好， wabarakatuh。是的。非常感谢 Siti Dahliah 夫人。抱歉，各位，因为时间关系，我们必须结束了。所以，我作为主持人，感谢我们的发言人 Aldo 先生，以及所有积极参与讨论的各位。希望发言人提供的材料和讲解能为我们带来新的见解和新的东西，激励我们不断适应技术发展，特别是人工智能。就是这样。谢谢。如果我在主持过程中有任何不足之处，我深表歉意。就是这样。下一个环节，我将把它交还给 MC。好的，非常感谢 Fahri 先生和 Aldo 先生的全面而富有启发性的讨论。各位，我们的讨论结束了。因为还有一个重要的环节，非常可惜不能错过，那就是我们将进入 BINAR 团队指导的 LMS 账户注册环节。这是我们为各位提供实用指导，以便各位在网络研讨会后可以直接继续学习。请 BINAR 团队。好的。下午好。谢谢各位的时间。我直接说，各位。我将介绍我们的平台，名为 Garuda AI。这个平台是自学式的，各位可以自主学习。注册过程很简单。网站地址是 guda。请让 BINAR 的其他团队成员在聊天框中分享。所以，格式是 guda。在这里，各位可以自学，但这里也会有其他网络研讨会的日程安排，不仅是专门为 LAN，也为公众。所以，各位可以参加其他所有内容都不同的网络研讨会。好的，如何注册，各位？右上角有一个注册按钮。各位可以直接选择注册。我们点击它。然后我们可以向下滚动，各位。在这里，顶部有一个查看指南。各位可以点击查看指南。这里有完整的注册指南。例如，如果各位错过了，不知道如何操作。这里还有视频教程。所以，我们直接向下滚动。这里有五个步骤，各位。五个步骤，第一是各位的身份信息，姓名。所以，我建议各位不要输入除了句点和字母以外的任何字符。例如，逗号或撇号可以替换为空格，因为通常在注册时会出现问题。所以，系统会拒绝。然后是出生日期，格式请根据各位的实际情况填写。各位可以输入日期或在此滚动。然后是电子邮件，请确保这是真正活跃的电子邮件。活跃的定义是什么？在手机上在线，在笔记本电脑上也在在线。所以，当有通知进来时，都会发送到各位的电子邮件，因为大部分沟通都会通过电子邮件进行。这是 WhatsApp 号码，格式是 08...。下面的内容很清楚，各位。这是最后的教育程度，请根据各位的实际情况填写。如果您是公务员，可以选择您的单位，例如，国家行政学院，行政学院。然后，职位类型请根据各位的实际情况填写。然后，等级也请根据各位的实际情况填写。然后，如果各位的等级不在其中，可以自己填写，例如，如果您是 P3K。然后，省份请根据各位的单位地址填写。这是最重要的，各位。这是 Microsoft Learn 个人资料链接。所以，所有的学习都在 Microsoft Learn 上。各位需要将您的用户链接粘贴在这里。格式是这样的。然后这里有 learn.microsoft.com，不是电子邮件地址，各位。而是 learn.microsoft.com，必须是完整的用户。这里有我的名字。如何获取？各位只需创建一个 Microsoft Learn 账户。各位只需点击。如果右上角有各位的姓名首字母，那么各位就可以直接登录了。我们可以点击它，然后点击个人资料，稍等片刻。各位请注意上面的内容。这就是我们要复制粘贴的。然后我们在这里输入。各位，注册方式可以查看下面的视频。它非常全面地解释了视频内容。然后我们点击下一步。这是 Policy Lab。所以，有两种材料，Policy Lab 和 Public Impact。Policy Lab 适用于各位制定政策的人，Public Impact 适用于各位从事公共服务的人。材料将与此相关。所以，各有其相关性，但都可以完成，各位。我们点击下一步。这是如何知道这个计划的？我们选择网络研讨会，然后选择今天的 LAN。所以，今天是 2 月 19 日，各位选择最上面的那个。这个名字可以留空。我们全部勾选。完成后，点击立即注册。所以，因为我的电子邮件已经注册过了，所以我将点击登录。可以通过这里。各位请点击右上角，然后输入我们已经注册过的电子邮件，各位。我们点击登录。主界面大致是这样的，各位。所以，各位要注意的是主仪表板。然后我们点击顶部的过滤器和设置。这里有两种材料，Public Impact 或 Policy Lab。如果您选择 Public Impact，请选择 Public Impact。然后我们向下滚动。这里有所有需要学习的材料，各位。所以，向下滚动。找到标记为 0% 的材料。0% 的意思是还没有开始。我们选择向下的箭头，各位。我们点击。然后选择标记为 0% 的。我们点击。然后会出现开始学习的按钮。我们点击开始学习。我们点击开始学习。我们将进入 Microsoft Learn 的材料页面。到达这里后，各位，我建议您在一个浏览器中登录两个账户。所以，在主浏览器中，各位将登录 Garuda，然后在 Microsoft Learning 中登录。请注意右上角有我的姓名首字母，各位。或者各位的姓名首字母。我们回到这里。为什么这里写着登录？

好的，这意味着我们需要重新登录。通常，浏览器会有一个自动翻译功能，如果您在同一个浏览器中登录，可以直接点击“开始”。我们点击“开始”。

点击“开始”后，您就进入了我们的学习材料。请注意看右上角，这里显示了我的名字。如果显示了您的名字或首字母缩写，那就表示登录成功了。您可以通过点击“下一个”、“下一个”等按钮继续学习材料。

这就是在同一个浏览器中登录Microsoft Learn和Garuda AI的好处。所以，我的建议是，每次打开笔记本电脑时，请确保使用同一个浏览器。如果您使用Microsoft Edge，就一直使用Microsoft Edge。如果您使用Google Chrome，就一直使用Google Chrome。如果您使用Mozilla Firefox，就一直使用Firefox。这样就不会改变，并且登录信息会一直保存。所以不用担心您的学习进度不会被记录。

完成学习后，您将返回到学习仪表板。然后，我们将再次找到写有“开始学习”的课程，并继续这个过程，直到所有内容都完成。

需要注意的是，学习进度的更新不是实时的。也就是说，当您完成一个模块并返回时，进度可能不会立即显示为100%。这是因为我们使用的是Microsoft平台，有一个需要遵循的更新队列。所以，我们需要等待2次24小时的更新。请您耐心等待。

如果2*24小时后仍未有任何更新，您可以联系我们群组。群组中的管理员会协助您处理。您也可以直接联系管理员，他们的联系方式也会在群组中列出。

总的来说，学习过程就是这样。

如果您完成了，进度将显示为100%。每个模块，例如“AI for public impact”，将获得8个学时。如果您完成了“AI policy lab”，您将总共获得16个学时。因此，每个模块可以报告8个学时。所以，我们建议您先完成“public impact”模块，直到100%。完成后，再继续学习“policy lab”。

大致的学习流程就是这样。

如果您仍然感到困惑，可以随时在群组中提问，或者请BINAR团队的组织者分享我们管理员的联系方式。您可以详细询问您遇到的任何问题或正在经历的困难，我们将尽快帮助您解决。

以上就是我们的全部内容。现在我将把时间交还给主持人。感谢您的时间。

好的，感谢BINAR团队的Bagus先生关于LMS注册的指导。希望在此之后，各位老师已经准备好独立探索基于AI的学习。

各位老师，随着本次会议的结束，我们今天的网络研讨会系列也圆满结束。但在结束本次网络研讨会系列之前，请允许我们宣布几项重要通知，请大家注意。

首先，电子证书将在活动结束后至少14个工作日内处理完毕，并将发送到各位的电子邮件。请各位老师定期检查您的收件箱，包括垃圾邮件和促销邮件文件夹。如果您有任何疑问或需要进一步的信息，请通过我们的官方渠道联系我们，例如Instagram @lan_dtransjar，或发送电子邮件至dit.tteigi@gmail.com。您也可以通过BINAR团队的联系人085117805329，或学习技术与数字化总局的087782214464联系。

我们也邀请各位老师加入我们的学员社区，链接就在屏幕上。

我们在此通知，签到链接将在活动结束后30分钟关闭。因此，请各位老师务必按照规定填写签到表。

以上就是我们本次的通知。最后，我谨代表国家行政学院，感谢各位副院长、各位演讲嘉宾、主持人、网络研讨会以及Microsoft，以及所有为本次网络研讨会的成功举办做出贡献的各方。

我们也要感谢所有积极参与本次活动的各位学员，无论是在Zoom会议还是在国家行政学院的YouTube频道上。希望本次分享的材料能够带来切实的益处，并为制定更具影响力、更具适应性、更能应对时代挑战的政策建议提供支持。

最后，如果本次活动过程中有任何不周之处，敬请谅解。再次感谢各位的关注和参与。祝您继续进行您的活动，并在下次活动中再见。

最后，愿真主保佑。愿和平与祝福降临。阿萨拉姆·阿莱昆·瓦拉赫马图拉希·瓦巴拉卡图。