G7 GovAI Grand Challenge - Ask Me Anything

This text was transcribed with AI and has been reviewed by a human.

Hall, Dawn 00:04
My name is Dawn Hall. I'm a senior advisor on the Responsible Data and AI team at Treasury Board of Canada Secretariat for the Government of Canada. Our team is responsible for setting strategy and policy to support the responsible adoption of AI across the Government of Canada.
We have some great initiatives that we've done in the past, including our foundational policy instrument, the Directive on automated decision making and its associated algorithmic impact assessment. The recently published AI strategy for the Federal Public service.
And we are now fortunate to be the team that is leading the work to bring you this Gov AI Grand Challenge.

I’d like to start by recognizing I’m joining you from Ottawa, which is the traditional and unceded territory of the Algonquin Anishnaabeg People.
Since this is a virtual call, I want to recognise that we all work in different locations and that you may actually be working in a different indigenous traditional territory. I encourage you to take a moment to reflect on this.
A few operational issues before we get get going. We are recording this event and it will be posted online. This is really important because we have people joining from many different time zones, so we want to make sure that those that can't attend in real time will be able to get the information needed.
Your cameras and microphones are disabled. If you have questions, please use the Q and A portion of the Team's event. Since this is predominantly an Ask Me Anything session, we're really hoping to see a lot of activity in that Q&A section. Also, make sure that you vote within that Q&A section. We want to make sure that we are answering the most relevant and most interesting questions to you. The majority of the meeting will be in English with transcripts provided after the session in French and other G7 languages such as German, Italian and Japanese.
(French)

You can ask your questions in either official language for Canada that's French and English and we can respond. The deck is available in French and English and please reach out to our e-mail to get a copy if interested.
(English)

So in English. You can ask your questions in either official language for Canada that's French and English. The deck is available in both official languages and please reach out to our e-mail to get a copy if interested. Next slide please.
So this is a quick overview of what we're going to cover today and the approach. I'll start by providing a recap of the grand challenge and then my colleague Mark Levene, who's been key in developing this challenge and these live sessions will join us along with a panel of experts from government and we'll get right into your questions. For the questions as I mentioned, please put them in the Q&A section. And note that we're also pre-seeding some questions, so we're putting some in there as examples. But please, we really want to hear from you and please take the conversation however you wanted to bring it.
With regards to the rapid solution labs, so we're going to start by answering some questions that have come in before the session and you can see the structure here. We're going to go through some questions with regards to a number of different topics and we have experts for each of them, and then after we've done a few of the ones that have come in previously, we will turn to the questions that we receive in the Q&A section.

Next slide please.
So what are the Grand Challenge in the Rapid Solution Labs? These were announced in June as part of the G7 leaders statement on AI for Prosperity. This is a hackathon style initiative that spans 2 weeks, and it's anchored around four problem statements that governments are actually facing right now and we really need your help. So the challenge offers up to 100,000 Canadian dollars in total funding and that's spread across 8 country categories and two youth categories. To recognise these innovative and scalable AI solutions.

Next slide please.
Here's a quick overview of the four different problem statements. More information on these can be found on our web page, including examples and sample data for each one. These span from looking for an A solution to assess in processing and accessing the large amount of information that governments manage to navigating, interpret, interpreting, and applying the rule sets. So, talking about laws, policy regulations and in the government, as you're probably aware, there are many and they are complex. They're complexly intertwined as well.
Next, the third problem statement focuses on predicting how to allocate resources and address infrastructure needs, and the last one focuses on making communications with government accessible for a wide range of people. So think about a tool that helps clients fill forms, draft emails, or prepare for meetings in their preferred language and format.
Next slide please.
As you may be aware, yesterday was the halfway point of the challenge. Last week we had two events, a launch event and a subject matter expert events. If you missed either of these events, you can find the recordings and transcripts on our website.
Today is our last event and we're going to be covering the questions you have as well as ones we've received to date. And don't forget that the challenge closes next Monday, December 1st at 3:00 PM Eastern Time.
Next slide please.
So one area that we've received quite a few questions is in regards to eligibility. So to make sure that we're clear from the start, anyone from G7 countries or the EU, including people that work for profit or nonprofit organisations, post secondary institutions, public servants, indigenous communities, and more are all able to apply the individual needs to be a lead on an application form, but you can put your team name in there as the as a company if you are working in a team. Other things, Canadian federal public servants are not eligible for funding, however, they can submit a solution and when I'm talking about funding and I mentioned the $100,000 Canadian total that's divided potentially between 10 recipients, it's one per G7 country plus the European Union and for that, anyone can apply regardless of age. We also have two special age categories to encourage our youth. One is for the age category of 13 to 17 and the other is for the age category of 18 to 29.
So if you want to apply, what do you need to do, check out our application portal and you can submit your application in English or French. The one thing about age I will mention is that if you are a youth under 18, the person submitting must be at least 18 years of age or have a non participating guardian submit on their behalf, and the application forms require, or form, requires details on your team members, your AI solution, and that includes a video which would show the solution in action. So that would be a working MVP or minimum viable product.
You have an optional link to a GitHub repository as well as acknowledgement and acceptance of the terms and conditions in our participant guide. Participant guide covers great topics such as conflict of interest, privacy, intellectual property and licencing, code of conduct and appropriate behaviour. Then you would agree to those conditions, so there's lots and lots of information in the participant guide. And I know that my colleague Dana has posted a lot of different links into the Q&A section so that you have these at your fingertips.
Next slide please.
So in addition to these events, we're also able to support via our Discord channel and our e-mail address. These are the two best ways to contact us, particularly as this is our last event. We have a great network of mentors, some of whom are here today that we can reach out to help with the challenging questions that sometimes come in and both of those are also linked in the chat.
OK, next slide please.
All right, so it's time for us to now dive into the questions. Questions are structured around 4 themes. The 1st is procedural questions. I'll respond to those and we'll be supported by our team. The second is problem statements and how the government works and those will be covered by Christopher Wodtke from the Federal Ministry for Digital Transformation and government modernization in Germany.
As well, we'll have some technical questions that will be, oh, and sorry, Ian Stones is a Senior Policy Analyst at Innovation, Science and Economic Development Canada, who will also be joining the questions on problem statements and how the government works.
The next section will be technical AI questions, and these technical questions will be covered by Wassim El-Kass, who is the Assistant Director for Advanced Analytics at Immigration, Refugees and Citizenship Canada, and Jordan Havdebo, who is the principal data scientist for Global Affairs Canada, finally for data ethics and use. We are fortunate to have Thérèse Nguyen, who is a Data Ambassador from Statistics Canada who is here to respond to the question. So as you can probably tell, we have experts that can address each type of these different questions. Hopefully you've started to put your questions into the Q&A section. I do see a little bit of activity there I I think. If not now is your time. Get them in and as I said, we'll start by some addressing some of the procedural questions that we've received.
Before I do anything else, I am pleased to welcome my colleague Mark Levene, who has been instrumental in this project. As I mentioned earlier, he will be joining me and moderating this question and answer session.
So with that, I will turn it over to Mark to continue with the moderation. Thank you.

Levene, Mark 11:44
Hi, good morning or good afternoon everybody. Hi, Dawn. So yeah, let's start with some rapid fire questions. These are some questions that we've gotten over the last 10 or 12 days as well. And there's there's a bunch of questions that are popping up as Dawn mentioned in the Q&A as well that we'll get to in due time as well, so.
First of all, one of the frequent questions we get is around age limits, Dawn. And so one of the questions that we had was I'm 30, can I still apply, maybe it might be good to clarify the youth categories and and the age restrictions on those.

Hall, Dawn 12:19
Sure. Thank you so much. Yes, if you are 30, you can definitely apply. You would be applying for one of the country categories, the country funding opportunities that would be from the G7 countries as well as the EU.
The youth categories are specific to youth participants from ages 13 to 17 and then 18 to 29. If you have a team that has a number of youth on it, if they're all in the youth category, they would be placed in the category where the oldest team member would reside.
So if people are 13, 18, 21, and 24, they would be in that higher 18 to 29 age category. I hope that's helped to clarify.

Levene, Mark 13:09
Thanks, Dawn. So a couple of questions about eligibility as well. So you mentioned the caveat about Canadian federal public servants. So we've been asked if we work for provincial government, are there any restrictions or if we work for a profit company, are there any restrictions? Maybe it might be good just to review those two as well.

Hall, Dawn 13:31
Great. Thanks, mark. So no restrictions on either make sure that you have your company's support if you are applying for a company or government just for transparency purposes, we do encourage that, but it's not necessary.
I would say that if you work for the Government of Ontario, no problem, you can still apply and would be eligible for funding and likewise for profit companies. So they would also be eligible to apply and potentially receive funding.
I will say again that if you are from a for profit company, you do need to apply as an individual, but you can use the company as the team name if you are looking to encourage people to see what your company can do.

Levene, Mark 14:26
Great. Another question similar vein. My team is made-up of members from different G7 countries. Which countries do we select in the application?

Hall, Dawn 14:36
Thanks. So you would select the country from which the lead applicant is coming from. So if you are located in France and you are the lead applicant, the person that's putting all the information into the application form, that would be the country that you would be would be considered within and again, this is legal, residents of any G7 or EU country.

Levene, Mark 15:03
OK. And then slightly different line of thought, but how can this programme help startups?

Hall, Dawn 15:11
Yeah, great. Great question. So I think that some of the things I mentioned earlier with regards to company participation would apply. So this is really a way where you could consider using this as a way to showcase the type of work that your startup could do. To be able to have that go forward, you could use your start up name as your team name. You could because if you are selected as an honourable mention or a funding recipient, there will be information about your project and the name of yourself on the website as well. We will be listing all the finalists including the name of their team themselves and the company. Sorry, the team themselves and the title of their project on the website too, so lots of opportunities to raise awareness of the work that you're doing, and I think that's probably the the the best way that we can support.

Levene, Mark 16:19
Great. So we have lots of other questions. Some are coming through the chat and maybe we'll turn to a couple of those now. So first of all, can we create a solution that addresses pervasive bias within government documents and communication rather than designing a solution that makes communications procedurally?
Easier.
Wassim, do you wanna address that a bit?

El-Kass, Wassim 16:44
Sure. Well, I I think it's more an eligibility or procedural question whether it it like this can be a solution for the challenge. I'm I'm going to address it more from the technical AI perspective just to emphasize that.
You know, bias mitigation. I don't think there's a magic solution for for bias mitigation because it should be considered as an integral to like the AI development process, not it shouldn't be an afterthought thing. It requires attention at every stage of the AI lifecycle.
Anybody who works with AI knows that AI models are hugely impacted by the data they are trained on. So if potential bias is observed or apparent and and and the data, whether it's operational data or policy data.
That could be an indication of a more systematic, maybe human bias. Yet people are still more concerned about AI bias. And that's valid cuz even if there's no bias in the data itself, bias can be introduced or exacerbated while selecting the subset of the data for training to train the AI models. So many things should be done, can be done and should be done before even starting to train. People should analyze the data set, see if there's any gaps, representation gap, imbalance in the historical data or bias in the historical data. And then like there are things that can be done to sort of mitigate this to a certain extent. Things like resampling, you know, oversampling or under-sampling, reweighting of the data, assigning some weight to certain data a subset of the data and other techniques to sort of improve fairness overall. And then it's also important to monitor the outcomes once like you train the data, you assess, you validate. Normally you train multiple models and then you would select the best models.
And then even after you deploy, monitoring is is extremely important also to monitor the outcome of the model, because even if it's working well initially, it may drift over time and you might see some emerging bias over time. So it is important. You cannot,I I think the key message here is the human oversight is extremely important. You cannot remove the human from the loop and it's actually human in the loop is more important with a higher impact of of your model.
Thank you.

Levene, Mark 19:24
Great. Thanks. I see Jordan's popped up on screen as well. Jordan, do you want to talk about bias a bit?

Hovdebo, Jordan 19:29
Sure maybe I'll just mention so echoing everything I Wassim says maybe one one suggestion. Bias can also be really subtle and it can be somewhat domain specific a lot of the time. So I think you know take advantage of subject matter experts if you can access them. It's really good to have a partner from the sort of subject matter field that you're working with. That kind of help you identify those those really subtle biases. Maybe one thing I'll just add, you know I think probably a lot of people might be thinking of of generative solutions where you may not have a lot of access to the model. So maybe I'll just mention you know there are there are some methods that you can do to mitigate bias when you're when you're working with those kinds of models. Unfortunately, you know, just prefixing using personas, saying things like, you know, “you're an unbiased assistant” isn't going to help you that much. You know, just just like us. Unfortunately, sometimes we don't know our own biases, but there are some good prompting methods that you can use where you sort of force the large language model to reflect on what it said. So taking the output that you get from a decision and then feeding it back into the large language model and asking it to, you know, reflect on what it said. Is there a bias? Or sometimes you can even have an alternate model critique what was said, you know, sort of like holding up a mirror to someone and and and pointing that out. So these things can kind of help you to to mitigate those. But at the end of the day, I think as as as sort of engineering in opportunities to have a human oversight to to to mitigate that is is really going to be an effective strategy.

Levene, Mark 21:10
Great. Thanks very much. Dawn, please go ahead.

Hall, Dawn 21:10
And yeah, I'll just take it from a procedural perspective. So that was a lot of really interesting content from our experts. So thanks for bringing up that question. It's a really important topic. So short answer, yes, if you want to bring that challenge.
In the direction of, you know, creating a solution to address pervasive bias, I think that would qualify within a solution to communicate with people that is accessible to a wide range of languages, cultures and abilities. So I think that would be acceptable. Make sure that you're clear on what you were trying to do and it doesn't need to only be procedural, procedural improvement.

Levene, Mark 21:57
Great. Thanks. Dawn. I just want to stay on the same topic and address another question that we got through the Q&A part. Dawn is the solution a description in video, what level of technical detail are we expecting and what is required for the judges to properly evaluate the solutions that we receive?

Hall, Dawn 22:16
Great question. I think we would want to have some technical detail in so much as to make sure that you are demonstrating how your solution works and that it does work. So the most important thing is that. That said, I know that describing very technical things can take quite a long time, so make sure it's at a level that would fit within the five minute hard stop for the video requirement, and you can also provide additional information in the in the GitHub link if you that's an optional, an optional thing that you can provide. So if you have a lot of technical documentation for example that you think would be valuable to share. You can do so and it. And really I think it depends on the project as well. So I think that is a difficult question to answer because it will differ for each project, but some technical detail is very important. But keep in mind you only have 5 minutes and the technical aspect will only be one, one aspect of all of the judging criteria, so make sure that you check out those judging criteria online because that's how you will be assessed.

Levene, Mark 23:29
Great. Why don't we stay on judging for a minute, if that's OK and some of the questions we've gotten, we've gotten a few questions about judging, and it might be good to clarify that part of the procedure as well. So what information will judges see about who is participating?

Hall, Dawn 23:44
So judges will see all the information about who is participating. We are not planning to mask anything at this time. We need to share kind of the name and everything to make sure there's no conflict of interest from the judge's perspective, we will be trying to have the judge as well the judges, be aware of of the what the pre screeners have determined, so we will provide the comments from the pre screening to the judges as well and the pre screening will be kind of a more basic making sure all the links work making sure there's quality that data protection has been considered as well as bias. So I think that from a judging perspective, those are the different aspects that they will have access to. And so if you've provided the information, I would assume that the judges, I would, on your behalf, assume that the judges will have access to it.

Levene, Mark 24:43
Great. Thanks Dawn. In our timelines, we've put quite a bit of time dedicated to judging why is it such a long time between a submission and judging?

Hall, Dawn 24:55
Yeah, fantastic question. So a couple different elements here. The first has to do with that we want to make sure that the judges have ample time and that there are two stages, there are actually 3 stages of judging. There's a pre screening which has to do with the the people just making sure it's a good quality. The second part is with regards to a first pass by the judges and one judge each will be looking at your application. If it's made it through the pre screening.
And then the second phase has to do with multiple judges, including one from a different country to address this. So there's actually 3 stages of judging happening in that. I'll also mention that the judges it. We've allocated that much time because it depends on how many, how many applications we get. We want to make sure that we are, we are not overtaxing our judging colleagues because they are volunteers and so we are really appreciating that aspect as well. So I would say that that's what the timelines have to do with we will do our best to to make sure we are hitting all of those well in advance.

Levene, Mark 26:21
Great, thanks. And then one last question about judging and that's will Canadian public servants who we've talked about previously be judged differently than others.

Hall, Dawn 26:34
No, they won't. However, the way that it'll happen is that the judging will go through the same way regardless if you're a Canadian public servant or not. If you are at the end, the the top selection, you would not be eligible for funding, but you would be able to have an honourable mention. And so that would be the way to go forward with that. So the judging process will be the same regardless of who is applying.

Levene, Mark 27:04
Great. We're getting some questions through the Q&A. So why don't we turn to those right now?
Here's one question for problem Statement 2, so I have a data set for problem statement two to feed. Is there a data set for problem statement two to feed the RAG, rag knowledge base? Also, please refresh us on what happens after we win.

Hall, Dawn 27:32
I can talk a bit about the data sets provided, so there are a number of different data sets provided for problem statement two that could be used to support RAG. You can find them on our website if you go to the website that has the problem statements listed. If you hit the problem statement it opens up additional information and that's where you would find the data sets that are available. I'll clarify that you can bring your own data as well. You do not need to only use the data that are there. Those are sample data. So I think that. And you'll see that the data is in a variety of different forms, some of it. There's an MCP server. There's a APIs, and then there's static data sets as well. So XML format. So there's a variety of different options there for for you to to start from, but again, you might need to supplement with additional data on policies and regulations.

Levene, Mark 28:33
Great. Sticking on data sets, are we allowed to use? Are we only allowed to use open source solutions or code that are pre approved by the federal government or other G7 countries? Or can we use other data sets?

Hall, Dawn 28:47
You can use other data sets. We have suggested some there to get you started, but we fully expect that people will bring their own data and find the data sets that really are going to drive your projects in terms of code. Certainly we, you can use whatever code you want I will say that open source code is great because it allows for more scaling and what we're really looking for are things that can be scaled and used across a variety of ecosystems. So open code is great for that and as well you're helping the community and building on it. I probably don't need to go into detail on.
The benefits of using open code, open source code. However, if you do have proprietary code, you can use it. Just keep in mind intellectual property confidentiality, things like that as you are using it, make sure you have the appropriate licence to do so and in terms of licencing that's the same, no matter what code you use, always check the licence. Make sure that you're using it appropriately.

Levene, Mark 29:51
You mentioned coding a bit there, Dawn one of the questions we've received is what coding languages do AI developers internal to government tend to use? And I guess we've got a some experts on the Canadian government and and one from Europe that that might be able to answer this question.

El-Kass, Wassim 30:07
I can jump in and Jordan, if you want to add to my answer, feel free to do so. But by and large, not only in the government overall, and you talk about like data science or AI coding, Python is the the dominant language to be used like it's for machine learning, NLP and AI modeling, some use R We use R in some projects, especially when you have like statistically driven and you want to do a lot of data visualization. R can be a nice language as well. And in terms of at the data prep preparation level, some SQL and more some environmental or platforms like or libraries that there are PySpark, Scala can use sometimes in some projects that I've known. So yeah, these are like I'd say Python is #1 and then R, SQL for more data preparation and PySpark and Scala.

Levene, Mark 31:18
Go ahead, Jordan.

Hovdebo, Jordan 31:19
Yeah, maybe I'll just add to that. So I agree 100% with with all of that. I would say one of the the most important things if if these solutions are going to be taken on by a bunch of different departments as as Dawn said is enabling scalability. And so I think one thing that will be really, really important is kind of transparency and and modularity in in whatever languages that you do choose.
I think it's it's kind of important to realise when we when we want to bring in a new technology to government, we have a process that we have to go through to make sure it's safe and that we will protect your data. And so the more transparency that we have, the better to be able to assess the software and in order to you know integrate it into our existing IT systems, if it follows good software development practices of modularity and things like that, it'll be just much, much more likely that we'll be able to take it on. And so you know, using these kind of standard languages, the same thing we're working on, we'll just ease that path to actually integrating this into our existing systems.

Levene, Mark 32:19
Great. Thanks. Dawn, did you wanna add anything to that?

Hall, Dawn 32:23
No, I think that's a great overview. Thank you.

Levene, Mark 32:32
Here's a a slightly similar question and and maybe some of our experts can can address this one as well, but but what? What have you seen and this might help people developing their solutions, what have what have you seen to be the biggest barriers in applying AI solutions in government to date? It's a pretty general question, but it might help people who are. Who are working on the submissions kind of frame their responses?
Do you want to start, Dawn?

Hall, Dawn 33:01
Could you repeat the question please? I see that others are.

Levene, Mark 33:04
Sure. What are what are what are some of the barriers to applying AI solutions in government?

Hall, Dawn 33:10
Great. Sure, I can start. I think that there is a variety of different things. Maybe I'll start by just mentioning needing to make sure that we have the the appropriate data governance in place so.
As you know, data is the foundation of AI solutions, and it's really, really important for the government to make sure that the the data governance and data quality is appropriate. And I think that that's an area where we see some inconsistency across government and that there's room for improvement, so. I'll leave it there because I see there's other people that are itching to provide some input, so I'll I'll start with that one.

Levene, Mark 33:52
Why don't we start with Ian Ian Stones from from ISED, I know has some thoughts on this as well.

Stones, Ian 33:58
Yeah, absolutely. Thank you so much. It's a great question. For me, I think it starts and ends with with people, right? As much as you're trying to introduce a digital solution to something, you have to remember that at the end of the day, it affects people, it's used by people and it has to integrate with how people interact with technology. So thinking about the the usability, how the outputs will be received by the user, whether it be a a a government employee, a public sector employee, a citizen, a client. So really thinking kind of through like the human connection aspect.
And that's from a change management perspective, a business transformation perspective, a citizen perspective. So sort of keeping the the human in mind when you're designing the tool from the very beginning, I think is really important.

Levene, Mark 34:48
Great. And Christopher, I think you have some thoughts as well.

Wodtke, Christopher 34:52
Yeah, yeah. Thank you for what what have been said. Like I would agree with Ian that it's important to like have the human in the loop and like talk about change management. Here in Europe, for example, we have like regulation like the AI Act, which is like technically forcing you to have like some AI training before you use AI. It's not specified what kind and whether it's like one day or like one week training, but this is necessary. And while working on that, we figured that like, yeah, change management is is a huge part of the game and yeah, there's like, yeah.
What already been said like what is the the data governance? Is the solution itself like maybe clarified by by any responsible authority? Like here in Germany we have like an authorities responsible for like safe to use software applications so they should have a look on it. So these are sometimes like part of the like steps, part of the quality process in, yeah, bringing AI to government use, but also of course a challenge because it's extra steps, but maybe necessary extra steps. Yeah. Thank you.

Levene, Mark 36:10
Great. Thank you very much. Similar topic, what is one of the biggest challenges you face as a public servant that a solution to one of the problem statements in the rapid solution lab statements might address?
Dawn, do you want to start maybe?

Hall, Dawn 36:36
I'll start and just talk a little bit about the volume of information that we received and especially AI. There is a lot of work happening right now. There is a lot going on out there in the world and there's a lot happening within governments around the world too. So I find that we have a very, very high volume of information that we need to be pretty consistently staying up to date with. And being able to see, for example, how other countries are using AI and what their interventions are for better programmes or policy and if those work or not? And is there, is there a trend across the world or not? So I think that just being able to process that wide amount of information on this topic of AI is something that I would find super helpful. I don't know if Christopher or Ian can add.

Wodtke, Christopher 37:39
Yeah, OK. Yeah, go for it.

Stones, Ian 37:39
Go ahead, Christopher.

Wodtke, Christopher 37:40
OK. Yeah, I would, I would also agree like main challenges like the the high volume of of information and then like try to think in in in use cases maybe to have like a a slim solution because otherwise it's like a very broad spectrum. So it could be, I don't know. The the inbox of a ministry like situation room getting 1000, 1500 emails a day and trying to figure out how to sort that. It could be like picture processing. So for example you know in Germany I think it's it's same in in most countries we of course have authorities taking care of like which part of like any property like landscape property or like where houses are built belongs to whom. So this is like lots of maps, lots of information and how to bring maybe together satellite image with like a map.
This was a manual process and now we have AI helping with that for example.

Levene, Mark 38:43
Great. Thanks very much. So another question that we've gotten through the Q&A similar type of topic, this is a big one. What resources would you recommend for better understanding the current information and guidelines? It's around different processes of exist in government, this is in relation to creating a more modular solution. I might see that Thérèse has joined us on screen, so maybe we'll start with her.

Nguyen, Thérèse 39:10
Hi, thanks. I think this is it's like actually a great question that we don't have a specific solution or answer that's good for everything there. But I think within the government, we've been trying to develop tools and guidelines and directives, whether we're at StatCan of other departments and putting all that together, there are guidelines and principles that are being post on the different website of the different governments. For example, as Statistics Canada, we have the data science project or hub that you can find on a website that gives you direct access to different guidelines that we used and we trying to implement throughout the different project that we do that involves AI and I believe ISED also has some documentation posts on their website within the different guides that you can refer to when using AI. So I believe if you go into the canada.ca website and you could be redirect to different source within the different government department of Canada. So I think it's one of the first place we can look at and then I believe that different place also have that type of information and like I said, it's something fairly new so we might have things that are common, things that are different in terms of guidelines, but I think that going through all of them and putting them all together, depending on what you're doing, it's a good start for the which direction you should use or which guidelines or which principle should be observed using AI into your database.

Levene, Mark 41:07
Great. Thanks. That's a very helpful answer. Similar kind of topic as well on this one of the questions we've gotten ours is there unique features to internal to government data that might not be apparent to people from the outside?

Nguyen, Thérèse 41:25
I can't speak for all the departments, but for example within StatCan we're approaching AI a bit like any of our normal surveys, so it means that in terms of confidentiality in terms of source etcetera, we verified everything as if it's an ongoing normal survey that we do, so we'll make sure that the source are correct. We'll make sure that the data, the input that we get from from those source or respects our levels of confidentiality or anything that's verifiable and then we benchmark as well that any, any data that we get, whether it's from administrative data or where crowdsourcing etcetera, will be benchmarking to make sure that the the data makes sense. Whichever we we we get. Makes sense before we start using them, and obviously once it's generated through AI, et cetera, any product that we we involve AI will be reviewing it before actually using the the the end product.

Levene, Mark 42:38
Great. Thanks very much, Dawn. We've got a couple of process questions in that. Maybe we'll turn to now. First of all in the solution description and video, what level of technical detail is expected? We've kind of addressed that a bit already. And then for problem statement one the example data provided or all text based, is it acceptable for our solution to use other types of data such as speech or images?

Hall, Dawn 43:05
Great. So yes, for the the first question there, I think it was in terms of this description and video, how much technical information is needed. Keep in mind that the areas that we're judging are listed on our website and I'll mention the six areas that are going to be assessed so:
Impact and social good interoperability, explainability, scalability, accessibility, and usability. So when thinking about solutions like that, you would need some technical information to be included for judges to be able to assess things like interoperability and explainability and potentially scalability, and many of them. So you would want to make sure that there is some technical information, for example, making sure that you're you're telling them how you have built your solution.
But it doesn't need to go to the fine details that you might need to go with. Again, you can provide a optional link to a GitHub repository, but keep in mind that you only have 5 minutes for your video, so you'll need to cover some technical information in that, but you won't have the time to go to a a deep level of technical information.

Levene, Mark 44:30
Great. I think you've answered this already in your last answer, but we'll we'll address it nonetheless to see if anybody else wants to add anything as well. But with regard to the mimimum viable product, to what extent will usability be assessed? Do you care more about the core AI solution at this stage or having something that conveys the possible user interaction?

Hall, Dawn 44:52
Yeah, we care about both. Absolutely. So usability is one of the six areas that will be assessed. Functionality is key. If the product does not work, that is something that is going to be judged very, very early on because we need to have that minimum viable product, however usability it has information to do with human centred design principles and things like that, so we will. It's important to cover it, but to not to not let it get in the way of functionality as well. So you'll need to cover both. That said, I didn't answer the question that you asked about problem statement one and whether you could use images and I can't remember was it videos, but the answer is yes, you can use whichever types of data that you find important or find necessary for your solution. We've provided text based but there are are many other formats that data can come in. I will mention that regardless of the data, you'll want to make sure that you're taking data protection, privacy and confidentiality in mind and at the forefront, and as mentioned earlier, just being aware of potential biases.

Levene, Mark 46:20
Great. Thanks very much for those clear explanations. Dawn, I want to go back to the internal to government data question because I think we have some additional thoughts on that from our from our panel that I think would be useful for for people who are thinking about submitting to our challenge. So we'll start with Ian. Please go ahead, Ian.

Stones, Ian 46:37
Thanks for coming back to me. Yeah, I just wanted to add that don't assume that A: the data is interoperable and that it's kept to the same standard across organizations. I can tell you even within my large Canadian federal government organization, our data standards are not consistent. And don't assume that individual government entities such as government departments, agencies or related organizations can legally share data with other organizations within their own governance, and certainly in jurisdictions that our federations like Canada do not assume that we can share data at the federal level to our provincial counterparts, our municipal or sort of civic counterparts. There are often restrictions in place, so assume that if you're dealing with kind of one organization, you may only have access to the internal data that they have and any public data that you can add to it.

Levene, Mark 47:28
Great. Thanks very much, Ian. That's really helpful to people, I think.
Alison, were there any others that we wanted to address? This one.
Alison's helping us organise all of this in the back end, as you can tell, we have a bunch of information coming in at once and we're trying to to manage it all and manage the flow so that we make it understandable and useful for you.
OK. I think we're good on that one. So let's move to some other questions.
Similar kind of topic, where do I find what data standards are used by governments?

Hall, Dawn 48:13
That's a really good question. I don't have a good answer right now, but Thérèse does. So glad she's here.

Nguyen, Thérèse 48:21
Hi again. So yes, regarding standards. Again, I'm speaking for StatCan here. When we were using data. So I don't know if you were around back then, but like around 30 years ago, the UN Statistical Commission had create a set of a fundamental principles for official statistics and to which we are referring to when we create or when we gather data, and I believe that's it's something you can easily find again on on the website. So there's AI think there's a maybe 10-12 different principles, mainly to be unbiased or impartial when you collect information, make sure that, I mean we are we are federal departments, so obviously we get fundings from the from from the government, but it doesn't mean that because we were getting the the money from this side that we need to listen. I mean, not listen, but we're we are not being impartial when we collect our data because at the end of the day the public, the general public is the ones that's built we'll be using our data, so that's one of the fundamental principle, but also to make sure that anything that you're you're publishing, it's also accessible, that's one other large fundamental principle that we're using to make sure that whatever we collect the information we got to make sure that people can understand. People can use it and giving that we need to put any guides, any resource available that goes with that data as well. We don't just put out a data set and let people like assume what this is etcetera. So I believe that when when respecting these principles, any entity or whether is government private sector when you create a data set, what are you using AI or your own set of data you want to make sure that you have information that goes with that data set that people can refer to to make sure that what they have in hand is it something reliable? Where does it come from, how it's collect, etcetera. So like I said, fundamental principle of official statistics or our main guideline using data standards.

Hall, Dawn 50:58
I'll I'll jump into and just mention that governments do have lists of data standards they follow published on their website to the Government of Canada does have an an inventory of data and metadata reference standards published so that could be helpful to you. I've pasted the link in the chat. Hopefully it can make its way to the.
The Q&A section and then also there other countries would also have those type of publications available where you'd be able to see what type of data standards they they are recommending.

Levene, Mark 51:35
Great. Thanks Dawn. Similar question, are there techniques we can use to protect sensitive data that might be helpful to people participating in the challenge?

Nguyen, Thérèse 51:46
To protect your data, this and this is again comes back to our bread and butter. We need to make sure that or data whichever data data you collecting or publishing respects any confidential issue or put if they are protected information you want to make sure that they are protected and for that they're different level of protection depending on the level of information you have in hand, for example, and this comes back to like I said or bread and butter because when you're publishing data, you want to make sure that there's no respondents. That can be identified. So whether you're collecting or using data generated through AI, you want to make sure where it comes from, and if the data input into the AI was already protected or not. So, get all the information you can and make sure that all the different steps of confidentiality issue. I mean you could you could use roundings or whichever that I mean there's a lot of things there. Again there's guides for that as well on the on the StatCan website you can refer to in terms of protections of the data, but your your statistical frame or your software, whichever you're using, you make sure you want to make sure that they're protected as well.

Levene, Mark 53:15
Great Wassim, do you want to add something?

El-Kass, Wassim 53:18
Sure, if I may add, while Ian was talking about the data sharing. So first of all the use of secure environment is key to protect the sensitive data. So depending on the sensitivity of the data or the classification of the data in the appropriate environment, secure environment that should be used to store the data and to analyze or use the data, but also minimize the amount of data that you wanna use. And here you might have a little bit of a conflict cuz the data scientist wants to get access to more data. The more data they have, the better models they can in general, the better models they can build, but there's gotta be a balance and sometimes it is hard to find this balance. You gotta try with less data 1st and then if you cannot get a good working model then you gotta figure out what additional data do you need, and you add this data and you train new models with the additional data, but other techniques that should be used also is anonymization, so deidentification or depersonalization of the data. There are tools that allow you to search within the data and identify certain entities, for example names or addresses and other entities and you can replace those with some placeholders to sort of anonymize the data and then use it for for training. So yeah, I just wanted to add this.

Nguyen, Thérèse 54:54
If I could just maybe add to to what Wassim just said, it's it's basically on any confidential information that we we have in hand should be on a need to know basis. I mean StatCan we're a lot of employee and I assume for any company or any department. It's not because you're working in, in in on that project that you absolutely need to have all the the basic information in terms of identifier. So when when Wassim says you you can extract the the respondent or personal information and have a data set that can be used that's anonymous in terms of an anonymity so that person other person can use that set and have no access to private or confidential information. So whoever's working with the raw data that has the the respondent information, it's really on a need to know basis. So we we put that to the minimum. And so you you have less possible chances of breaches and.
In in terms of confidentiality.

Levene, Mark 56:09
Great. And over to Jordan, who wants to add something to this as well.

Hovdebo, Jordan 56:13
Sure. Yeah, maybe I'll just say it real quick. You know, a lot of a lot of this issue is is going to be kind of on us as the people who take on these solutions. So you'll be developing your solutions, sending them and hopefully we'll have opportunities to pilot them. And so it kind of goes back a little bit what I was saying earlier before about modularity. So you know if we say in in your solutions you're using a third party software as a service, say you're processing some data through anthropic using Claude, their large language model. That's not a tool that is supported for government use because we don't necessarily have Canadian residencies of the data. So there's certain criteria that kind of define whether or not we can use a certain IT tool, so Canadian residency is one. We have to have a certain visibility on how that data is used, those sorts of things. So, so it'll really be on us to make sure these solutions can be deployed safely in the department in our departments.
And and then used with with sensitive data once we've once we've taken it on. So to echo what what Ian had said, you can't really assume that all of our departments are the same in terms of what tools that we have access to. So that's where the modularity will be really important. Some of us are on AWS, some of us are on.
On Azure, some of us are fully on premises and So what we may have to do with your solutions is replace the large language model, say you're using DeepSeek. We may have to replace that with open AI through Azure. So that modularity so that we can really enforce that the protection of the security data will be important for when we kind of get the approval to take it on and and deploy it.

Levene, Mark 57:56
Great. Thanks very much. Let's we've gotten at least three procedural questions in the Q&A, Dawn. So let's run through those. One of them's longer. So I'm going to leave that for last. But there's two rapid fire ones. First. So first, would one be able to add a published paper to add additional support to the minimum viable product?.

Hall, Dawn 58:16
Yes, my suggestion would be to have it linked to your GitHub page because I don't believe we have an open text area. Or you could provide the URL where you could find it to as part of your response, but make sure that you aren't just hyperlinking because it needs to be plain text you can write out what that HTTPS is, but certainly you can provide that information. We do not have a dedicated field for it, so you'll need to to think about where you would want to put it.

Levene, Mark 58:48
Where can we find the judging criteria? I don't see this information on the main page.

Hall, Dawn 58:53
Yeah, there's a couple different spots where you can find it in the participant guide, you can find it under Section 5 assessment and selection process and also on our main landing page you can find it there. It's under process and funding. So that's under the about the Rapid Solution Lab section. So it's after the data and everything. But if you look for this process and funding, it talks about the judging process including the six different criteria.

Levene, Mark 59:23
And then on the potential funding, is the 10K reward per member of the group or is it 10K for the whole group?

Hall, Dawn 59:31
It's for the whole group.

Levene, Mark 59:33
OK.
Simple. The application guidelines say that up to four member team members are permitted. However, if a non participating guardian is submitting on our behalf, the application only allows one primary contact, the Guardian, and three other Members, with no way of adding a four. Is there a way to address this one?

Hall, Dawn 59:53
Sure. So our suggestion is that we're it is the non participating guardian submitting on behalf of a minor. The Guardian should be listed as the primary contact. The minor's name can be added alongside the Guardian's name in parentheses, so it would be both in the same line. The remaining 3 fields can be used up for the three team members.
And we love this question. It's something we haven't been asked before. So we're going to look to add it to the participant guide just so that we're clear.

Levene, Mark 1:00:22
Great. One more submission related question if we are applying for more than one challenge, can we use the same dataset for all or must we use the suggested data set for each individual challenge?

Hall, Dawn 1:00:35
You can use the different datasets for whichever challenge you want. You can also find data that you want to use and use that as well so you are not listed. You are not restricted by the sample data provided, you have the opportunity to to mix and match or choose other data.

Levene, Mark 1:00:55
Great. Thanks for those clear answers. Back to one of the technical questions that we answered previously. We had a comment that based on previous comments regarding Claude, are you saying the solutions with which presented with non open models won't be eligible or capable of winning or can we have our minimum viable product powered by a closed model like Claude, but state that it can be used with an open model?

Hall, Dawn 1:01:23
Yeah, that's a good solution. You can use a proprietary model and then just state that this could be substituted with an open model. That should be no issue. Just make sure that you're recognising that as you go through.

Levene, Mark 1:01:43
Great. I think we're we're getting low on questions. I hope that we've addressed most of the ones just having a quick scan through.
Here's one that we haven't answered yet. Will problem statement three consider solutions that improve multi agency coordination during emergencies, not just prediction models, but tools that actually help government assemble, allocate and adapt teams and resources in real time under changing conditions. So it's around static versus dynamic.

Hall, Dawn 1:02:27
I I think that that would be able to be within the within the criteria there. Again, the prediction aspect is just one area you could bring it, just make sure you're clear in your description and your explanation how you see it meeting the meeting the problem statement. But we have tried to be open to a variety of different potential issues here.

Levene, Mark 1:02:53
And then there's one that we got through the Discord server earlier in the process that I thought would be good to, to, to address. And we kind of talked about this a bit. But for this challenge, do we need to address sovereign AI compute requirements?

Hall, Dawn 1:03:10
Great question. Short answer, no, we do not expect that you will have to, you know, find a a sovereign AI server within Canada or one of the EU countries it's or the G7 countries. So it's not part of it, but you can if it's something that you're interested in and want to mention, you're welcome to. However, for example, thinking about interoperability, maybe that's something you want to highlight. So really it's up to you. But no, we were we were not. We are not assessing specifically on sovereign AI compute.

Levene, Mark 1:03:49
OK, great. I think Jordan wanted to add something around the question around Claude. So maybe we can bring Jordan back quickly to to add a couple of thoughts on that as well.

Hovdebo, Jordan 1:04:00
Sure. Yeah, I mean by all means I I think you should use the tools that that that makes sense in terms of of bringing that as an example. I'm just saying that it's not one that we can use in the department in in my department for example right now. So in terms of designing your solutions. If if there's an ability to make it modular so that you know when it comes time to actually deploy your department, we can use what is available, that will make it much easier for people to take it on. If it's not dependent solely on on a third party solution that we can't use, I think we should all keep in mind that you know in six months.
You know what is the best today is probably not going to be what is the best in in six months. So, so keeping it modular so that when we do have the ability to deploy this internally, it's easier to do. I think it just gives a a better path to to adoption for these these tools.
Thanks.

Levene, Mark 1:04:54
Great. Thanks very much, Jordan. That's helpful. So I think we've we've hit just about all of the questions, Dawn, so maybe we'll just give if any of our experts have any last thoughts about any of the questions that they've answered already or haven't had a chance to answer, we'll give them that opportunity now. So maybe we'll bring them all on screen and give them a couple of seconds if they have some final comments and then we'll turn it back to Dawn to to close it off and she'll tell you where you can continue to get support during the rest of the challenge as well.
Why don't we start with Ian at the bottom of my screen?

Stones, Ian 1:05:35
Thanks, Mark. Good luck. Have fun. We're very, very excited to see the great and wonderful ideas that you come up with. And when in doubt, keep it stoop, keep it simple. I was relying on the KISS model there and I said the wrong word. Keep it simple.

Levene, Mark 1:05:53
Thanks, Ian. Christopher.

Wodtke, Christopher 1:05:58
No, like I'm, I'm very curious for like all the solutions we're going to find in December 1st, like worldwide and like the different approaches because I think thinking outside the box, especially in like government terms is always very helpful and I think we're going to have some some very nice solutions and ideas here, so thank you.

Levene, Mark 1:06:22
Thank you, Christopher, and thanks for joining us today, Thérèse.

Nguyen, Thérèse 1:06:27
Yeah. So again, good luck for everyone participating in this challenge. But I think that at the end of the day, we can also say that whichever solution you come up with, documentation give us a an idea what kind of information you get the logistic behind that. The logic behind that as well it's what's going to help us also get the understand the solution you're providing and and hopefully be able to use them as well for other purposes.
OK.

Levene, Mark 1:06:58
Great. Thanks very much, Jordan.

Hovdebo, Jordan 1:07:01
Good luck everyone. I'm really excited to see your solutions and and I hope you reach out through the inbox if you have questions and uh, if there's some way we can help.

Levene, Mark 1:07:09
And to then to our last of our experts, Wassim, please.

El-Kass, Wassim 1:07:13
Thank you and also wishing the best of luck to all the participants. I'm curious to see what the kind of solutions will emerge from this challenge. I agree with Ian on keep it simple. Many like, oftentimes the the simplest solutions are the best and they are quite effective and they give you like for example if you can go with a decision tree, you get that transparency, explainability and an easy solution if that is a possibility. I know in some cases depending on the data that may not be possible if you have unstructured data or more like audio and video.
And depending on the problem, of course, I also wanted to add a couple of things. So on the bias, the bias mitigation is an important, very important topic, but the solution is not always a technological solution. It's always important to like keep human in the loop as I mentioned.
And also on the sensitivity, how to protect and sensitivity of the data. I've got to mention that training is important, is an important aspect. I train all the people who are dealing with the AI solutions, so I'll keep it at that. Thank you.

Levene, Mark 1:08:27
Great. Thanks. Thanks to all of you. And Dawn, I'll I'll turn it back to you. There's one final question that I see is I'm going to be published in the Q&A in a minute and maybe it's a good segue to to throw it back to you. But if we have more specific questions going forward, how can we reach out to you?
So I'll leave it with that.

Hall, Dawn 1:08:44
Great question. Yeah, great question. So you can reach out to us via our e-mail address or you can join our Discord channel. We are actively monitoring both and we'll try to get back to you in a reasonable amount of time, noting that there's only so much time left in the Challenge.
We take those questions, reach out to our mentors as we need to, and then respond. So please reach out to our e-mail or our Discord.

And with that, this is being just a fantastic session. Thank you so much to all of our experts who are here today for taking the time and also for the clear responses and for sharing your enthusiasm and expertise today it has been a really interesting session and really hopefully helpful to the participants. Now, to you participants super excited to see what you can bring forward. Thank you so much for coming to the session today and for all of the great questions can see that you're really, really thinking about this challenge and about the problem. So appreciate that. So echoing all the other experts that mentioned their excitement to see what comes out of this. And so we hope this session was helpful. Don't hesitate to reach out via discord or e-mail if you do have questions and thank you so much. Wishing you all the best and wishing you luck as you continue with your developing.

Ce texte a été traduit avec l’aide de l’IA, et révisé par un humain.   

Hall, Dawn 00:04

Je m’appelle Dawn Hall. Je suis conseillère principale au sein de l’équipe des données et de l’IA responsables du Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada pour le gouvernement du Canada. Notre équipe est chargée d’établir la stratégie et la politique à l’appui de l’adoption responsable de l’IA dans l’ensemble du gouvernement du Canada.

Nous avons réalisé d’excellentes initiatives dans le passé, notamment notre instrument de politique fondamental, la Directive sur la prise de décisions automatisée et l’évaluation de l’incidence algorithmique connexe. La stratégie en matière d’IA pour la fonction publique fédérale récemment publiée.

Et nous avons maintenant la chance d’être l’équipe qui dirige le travail pour vous offrir ce Grand défi IAgouv.

J’aimerais commencer par préciser que je me joins à vous depuis Ottawa, qui est le territoire traditionnel non cédé du peuple Algonquin Anishnaabeg. Puisqu’il s’agit d’un appel virtuel, je tiens à reconnaître que nous travaillons tous à des endroits différents et que vous travaillez peut-être en fait sur un territoire traditionnel autochtone différent. Je vous encourage à prendre un moment pour y réfléchir.

Quelques enjeux opérationnels avant de commencer. Nous enregistrons cet événement et il sera publié en ligne. C’est très important parce que nous avons des gens qui se joignent à nous depuis de nombreux fuseaux horaires différents, alors nous voulons nous assurer que ceux qui ne peuvent pas assister en temps réel pourront obtenir les informations nécessaires. Vos caméras et microphones sont désactivés. Si vous avez des questions, veuillez utiliser la section de questions et réponses de l’événement. Comme il s’agit principalement d’une séance « Demandez-moi n’importe quoi », nous espérons vraiment voir beaucoup d’activité dans cette section de questions et réponses. Assurez-vous également de voter dans cette section de questions et réponses. Nous voulons nous assurer que nous répondons aux questions les plus pertinentes et les plus intéressantes. La majorité de la réunion se déroulera en anglais, et les transcriptions seront fournies après la séance en français et dans d’autres langues du G7, comme l’allemand, l’italien et le japonais.
(Français)

Vous pouvez demander vos questions dans la langue officielle du Canada de votre choix - français ou anglais, et nous vous répondrons. La présentation est aussi disponible en français et anglais. Vous pouvez nous contacter par courriel pour obtenir une copie si vous êtes intéressé.

(Anglais)

Donc en anglais. Vous pouvez poser vos questions dans l’une ou l’autre des langues officielles du Canada, soit le français et l’anglais. La présentation est disponible dans les deux langues officielles et n’hésitez pas à communiquer avec nous pour en obtenir une copie si vous êtes intéressé.

Diapositive suivante, s’il vous plaît.

Voici donc un aperçu rapide de ce que nous allons aborder aujourd’hui et de l’approche. Je commencerai par faire un résumé du grand défi, puis mon collègue Mark Levene, qui a joué un rôle clé dans l’élaboration de ce défi et ces séances en direct, se joindra à nous avec un groupe d’experts du gouvernement et nous répondrons directement à vos questions. Pour les questions que j’ai mentionnées, veuillez les inscrire dans la section Q et R. Et notez que nous préremplissons également certaines questions, donc nous en mettons quelques-unes à titre d’exemples. Mais s’il vous plaît, nous voulons vraiment connaître votre avis et s’il vous plaît prendre la conversation comme vous le souhaitez. En ce qui concerne les laboratoires de solutions rapides, nous allons commencer par répondre à quelques questions qui nous ont été posées avant la séance. Vous pouvez en voir la structure ici. Nous allons passer en revue quelques questions concernant un certain nombre de sujets différents et nous avons des experts pour chacun d’entre eux, puis après avoir répondu à quelques-unes de celles qui ont été abordées précédemment, nous passerons aux questions que nous recevons dans la section des questions et réponses.

Diapositive suivante, s’il vous plaît.

Alors, quel est le grand défi et les laboratoires de solutions rapides? Celles-ci ont été annoncées en juin dans le cadre de la déclaration des dirigeants du G7 sur l’IA pour la prospérité. Il s’agit d’une initiative de type hackathon qui s’étend sur deux semaines, et elle s’articule autour de quatre énoncés de problèmes auxquels les gouvernements sont confrontés en ce moment et nous avons vraiment besoin de votre aide. Ainsi, le défi offre jusqu’à 100 000 dollars canadiens en financement total, réparti sur 8 catégories de pays et deux catégories de jeunes. Pour reconnaître ces solutions d’IA innovantes et évolutives.

Diapositive suivante, s’il vous plaît. Voici un aperçu rapide des quatre différents énoncés de problèmes. Vous trouverez de plus amples renseignements à ce sujet sur notre page Web, y compris des exemples et des exemples de données pour chacun d’entre eux. Celles-ci vont de la recherche d’une solution d’IA pour évaluer le traitement et l’accès à la grande quantité d’informations que les gouvernements gèrent à la navigation, à l’interprétation, à l’interprétation et à l’application des ensembles de règles. Donc, en ce qui concerne les lois, les politiques et les règlements au sein du gouvernement, comme vous le savez probablement, il y en a beaucoup et ils sont complexes. Ils sont également étroitement liés.
Ensuite, le troisième énoncé de problème porte sur la prévision de la façon d’affecter les ressources et de répondre aux besoins en infrastructure, et le dernier porte sur l’accessibilité des communications avec le gouvernement pour un large éventail de personnes. Pensez donc à un outil qui aide les clients à remplir des formulaires, à rédiger des courriels ou à se préparer à des réunions dans la langue et le format de leur choix.

Diapositive suivante, s’il vous plaît.
Comme vous le savez peut-être, hier, nous étions à mi-parcours du défi. La semaine dernière, nous avons tenu deux événements, un événement de lancement et un événement d’expert en la matière. Si vous avez manqué l’un ou l’autre de ces événements, vous pouvez trouver les enregistrements et les transcriptions sur notre site Web. Aujourd’hui, c’est notre dernier événement et nous allons aborder les questions que vous avez ainsi que celles que nous avons reçues jusqu’à présent. Et n’oubliez pas que le défi se termine lundi prochain, le 1er décembre, à 15 h, heure de l’Est.

Diapositive suivante, s’il vous plaît.

Nous avons donc reçu un certain nombre de questions concernant l’admissibilité. Donc, pour être clair dès le départ, toute personne des pays du G7 ou de l’UE, y compris les personnes qui travaillent pour des organisations à but lucratif ou à but non lucratif, les établissements postsecondaires, les fonctionnaires, les communautés autochtones, etc., peuvent tous postuler. Une personne doit être désignée comme responsable sur le formulaire de participation, mais vous pouvez y indiquer le nom de votre équipe en tant qu’entreprise si vous travaillez en équipe. Par ailleurs, les fonctionnaires fédéraux canadiens ne sont pas admissibles au financement, mais ils peuvent soumettre une solution et quand je parle de financement, et j’ai mentionné le total de 100 000 dollars canadiens qui est potentiellement divisé entre 10 bénéficiaires, c’est un par pays du G7 plus l’Union européenne. Pour cela, n’importe qui peut postuler, peu importe son âge. Nous avons également deux catégories d’âge spéciales pour encourager nos jeunes. L’un est pour la catégorie d’âge de 13 à 17 ans et l’autre est pour la catégorie d’âge de 18 à 29.

Si vous souhaitez postuler, que devez-vous faire, consultez notre portail de demande et vous pouvez soumettre votre demande en anglais ou en français. La seule chose que je mentionnerai au sujet de l’âge, c’est que si vous êtes un jeune de moins de 18 ans, la personne qui soumet la demande doit être âgée d’au moins 18 ans ou avoir un tuteur non participant qui soumet en son nom, et les formulaires de demande exigent, ou le formulaire, exige des détails sur les membres de votre équipe, votre solution d’IA, et cela inclut une vidéo qui montrerait la solution en action. Il s’agirait donc d’un produit fonctionnel PMV ou produit minimum viable.

Vous disposez d’un lien facultatif vers un dépôt GitHub, ainsi que de la reconnaissance et de l’acceptation des conditions générales dans notre guide du participant. Le Guide du participant aborde d’excellents sujets comme les conflits d’intérêts, la protection des renseignements personnels, la propriété intellectuelle et les licences, le code de conduite et le comportement approprié. Ensuite, vous accepteriez ces conditions. Il y a beaucoup, beaucoup d’informations dans le guide du participant. Et je sais que ma collègue Dana a affiché de nombreux liens différents dans la section des questions et réponses afin que vous les ayez à portée de main. Diapositive suivante, s’il vous plaît.

Ainsi, en plus de ces événements, nous sommes également en mesure de vous soutenir via notre canal Discord et notre adresse e-mail. Ce sont les deux meilleures façons de nous contacter, d’autant plus qu’il s’agit de notre dernière activité. Nous disposons d’un excellent réseau de mentors, dont certains sont ici aujourd’hui et avec qui nous pouvons communiquer pour répondre aux questions difficiles qui se présentent parfois. Notre adresse courriel et notre canal Discord sont également liés dans le clavardage.

OK, diapositive suivante, s’il vous plaît.

Très bien, il est donc temps pour nous de nous plonger maintenant dans les questions. Les questions s’articulent autour de quatre thèmes. La première concerne les questions de procédure. J’y répondrai et nous serons soutenus par notre équipe. Le deuxième concerne les énoncés de problèmes et le fonctionnement du gouvernement. Ceux-ci seront abordés par Christopher Wodtke, du ministère fédéral de la Transformation numérique et de la Modernisation du gouvernement en Allemagne. Aussi, nous aurons quelques questions techniques qui seront, oh, et désolé, Ian Stones est analyste principal des politiques à Innovation, Sciences et Développement économique Canada. Ian se joindront également aux questions sur les énoncés de problèmes et le fonctionnement du gouvernement.

La prochaine section portera sur des questions techniques sur l’IA, et ces questions techniques seront abordées par Wassim El-Kass, directeur adjoint de l’analytique avancée à Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada, et Jordan Hovdebo, scientifique principal des données à Affaires mondiales Canada, et enfin sur l’éthique et l’utilisation des données. Nous avons la chance d’avoir Thérèse Nguyen, ambassadrice des données de Statistique Canada, qui est ici pour répondre à ces questions. Donc, comme vous pouvez probablement le constater, nous avons des experts qui peuvent répondre à chaque type de ces différentes questions. J’espère que vous avez commencé à poser vos questions dans la section des questions et réponses. Je vois un peu d’activité là-bas, je pense. Si ce n’est pas le cas, c’est le moment de le faire. Faites-les entrer et, comme je l’ai dit, nous allons commencer par répondre à certaines des questions de procédure que nous avons reçues. Avant de faire quoi que ce soit d’autre, j’ai le plaisir d’accueillir mon collègue Mark Levene, qui a joué un rôle important dans ce projet. Comme je l’ai mentionné plus tôt, il se joindra à moi pour animer cette séance de questions et réponses. Sur ce, je cède la parole à Mark pour qu’il poursuive la modération. Merci.

Levene, Mark 11:44

Bonjour, bonjour ou bonjour à tous. Bonjour Dawn. Alors oui, commençons par quelques questions rapides. Ce sont des questions que nous avons également reçues au cours des 10 ou 12 derniers jours. Et il y a beaucoup de questions qui surgissent, comme Dawn l’a mentionné dans la section de questions-réponses, et nous y reviendrons en temps voulu.
Tout d’abord, l’une des questions que l’on nous pose souvent concerne les limites d’âge, Dawn. L’une des questions que nous nous posions était la suivante : « J’ai 30 ans », puis-je quand même postuler, peut-être serait-il bon de clarifier les catégories de jeunes et les restrictions d’âge pour celles-ci.

Hall, Dawn 12:19

Bien sûr. Merci beaucoup. Oui, si vous avez 30 ans, vous pouvez tout à fait postuler. Vous présenteriez une demande pour l’une des catégories de pays, les possibilités de financement par pays qui proviendraient des pays du G7 ainsi que de l’UE. Les catégories de jeunes sont propres aux jeunes participants âgés de 13 à 17 ans, puis de 18 à 29 ans. Si vous avez une équipe qui compte un certain nombre de jeunes, s’ils sont tous dans la catégorie des jeunes, ils seront placés dans la catégorie où résiderait le membre le plus âgé de l’équipe. Donc, si les gens ont 13, 18, 21 et 24 ans, ils seraient dans cette catégorie d’âge supérieure de 18 à 29 ans. J’espère que cela vous a aidé à clarifier.

Levene, Mark 13:09

Merci, Dawn. J’ai aussi quelques questions sur l’admissibilité. Vous avez donc mentionné la mise en garde concernant les fonctionnaires fédéraux canadiens. On nous a donc demandé si nous travaillons pour un gouvernement provincial, y a-t-il des restrictions ou si nous travaillons pour une entreprise à but lucratif, y a-t-il des restrictions? Peut-être serait-il bon de passer en revue ces deux-là aussi.

Hall, Dawn 13:31

Excellent. Merci, Mark. Donc, aucune restriction sur l’un ou l’autre, assurez-vous que vous avez le soutien de votre entreprise si vous postulez pour une entreprise ou un gouvernement juste à des fins de transparence, nous encourageons cela, mais ce n’est pas nécessaire.
Je dirais que si vous travaillez pour le gouvernement de l’Ontario, il n’y a pas de problème, vous pouvez quand même présenter une demande et vous seriez admissible au financement et il en est de même pour les entreprises à but lucratif. Ils seraient donc également admissibles à présenter une demande et potentiellement à recevoir du financement.
Je répète que si vous faites partie d’une entreprise à but lucratif, vous devez présenter une demande en tant qu’individu, mais vous pouvez utiliser l’entreprise comme nom d’équipe si vous cherchez à encourager les gens à voir ce que votre entreprise peut faire.

Levene, Mark 14:26
Très bien. Une autre question dans le même esprit. Mon équipe est composée de membres de différents pays du G7. Quels pays sélectionnons-nous dans la demande?

Hall, Dawn 14:36
Merci. Vous devez donc sélectionner le pays d’où provient le demandeur principal. Donc, si vous êtes situé en France et que vous êtes le demandeur principal, la personne qui met toutes les informations dans le formulaire de demande, ce serait le pays dans lequel vous seriez considéré et, encore une fois, ce sont des résidents légaux de n’importe quel pays du G7 ou de l’UE.

Levene, Mark 15:03

OK. Et puis une ligne de pensée légèrement différente, mais comment ce programme peut-il aider les jeunes entreprises?

Hall, Dawn 15:11

Oui, c’est génial. Excellente question. Je pense donc que certaines des choses que j’ai mentionnées plus tôt en ce qui concerne la participation des entreprises s’appliqueraient. C’est donc vraiment un moyen où vous pourriez envisager d’utiliser cela comme un moyen de présenter le type de travail que votre jeune entreprise pourrait faire. Pour pouvoir faire avancer cela, vous pouvez utiliser le nom de votre jeune entreprise comme nom d’équipe. Vous pourriez le faire, car si vous êtes sélectionné comme mention honorable ou bénéficiaire d’un financement, il y aura également des informations sur votre projet et votre nom sur le site Web. Nous dresserons la liste de tous les finalistes, y compris le nom de leur équipe et de leur entreprise. Désolé, l’équipe elle-même et le titre de son projet sur le site Web aussi, donc beaucoup d’occasions de faire connaître le travail que vous faites, et je pense que c’est probablement la meilleure façon que nous puissions soutenir.

Levene, Mark 16:19

Excellent. Nous avons donc beaucoup d’autres questions. Certains viennent du clavardage et peut-être que nous allons nous tourner vers quelques-uns d’entre eux maintenant. Tout d’abord, pouvons-nous créer une solution qui s’attaque aux préjugés omniprésents dans les documents et les communications du gouvernement plutôt que de concevoir une solution qui rend les communications procédurales? Plus facile.
Wassim, voulez-vous aborder ce sujet un peu?

El-Kass, Wassim 16:44
Bien sûr. Eh bien, je pense que c’est plus une question d’admissibilité ou de procédure si cela peut être une solution au défi. Je vais l’aborder davantage du point de vue technique de l’IA, juste pour le souligner. Vous savez, l’atténuation des biais. Je ne pense pas qu’il y ait une solution magique pour l’atténuation des biais, car cela devrait être considéré comme une partie intégrante du processus de développement de l’IA, et non comme une considération secondaire. Elle nécessite une attention particulière à chaque étape du cycle de vie de l’IA. Quiconque travaille avec l’IA sait que les modèles d’IA sont extrêmement influencés par les données sur lesquelles ils sont formés. Donc, si un biais potentiel est observé ou apparent et et les données, qu’il s’agisse de données opérationnelles ou de données stratégiques. Cela pourrait être une indication d’un biais plus systématique, peut-être humain. Pourtant, les gens sont encore plus préoccupés par les biais de l’IA. Et c’est valable parce que même s’il n’y a pas de biais dans les données elles-mêmes, le biais peut être introduit ou exacerbé lors de la sélection du sous-ensemble de données à entraîner pour entraîner les modèles d’IA. Tant de choses devraient être faites, peuvent être faites et devraient être faites avant même de commencer l’entraînement. Les gens devraient analyser l’ensemble de données, voir s’il y a des lacunes, un écart de représentation, un déséquilibre dans les données historiques ou un biais dans les données historiques. Et puis, il y a des choses qui peuvent être faites pour atténuer cela dans une certaine mesure. Des choses comme le rééchantillonnage, vous savez, le suréchantillonnage ou le sous-échantillonnage, la repondération des données, l’attribution d’un certain poids à certaines données, à un sous-ensemble de données et d’autres techniques pour améliorer l’équité globale. Et puis il est également important de surveiller les résultats une fois que vous entraînez les données, que vous évaluez, que vous validez. Normalement, vous entraînez plusieurs modèles, puis vous sélectionnez les meilleurs modèles.

Et puis, même après le déploiement, il est extrêmement important de surveiller les résultats du modèle, car même s’il fonctionne bien au départ, il peut dériver avec le temps et vous pouvez voir apparaître des biais au fil du temps. C’est donc important. Vous ne pouvez pas, je pense que le message clé ici est que la surveillance humaine est extrêmement importante. Vous ne pouvez pas éliminer l’intervention humaine et c’est en fait l’intervention humaine qui est plus important avec un impact plus élevé de votre modèle. Merci.

Levene, Mark 19:24

Excellent. Merci. Je vois que Jordan est également apparu à l’écran. Jordan, voulez-vous parler un peu des préjugés?

Hovdebo, Jordan 19:29
Bien sûr, peut-être que je vais juste le mentionner, en faisant écho à tout ce que je dis, Wassim, peut-être une suggestion. Les préjugés peuvent également être très subtils et ils peuvent être quelque peu spécifiques à un domaine la plupart du temps. Je pense donc que vous devez tirer parti des experts en la matière si vous pouvez y avoir accès. C’est vraiment bien d’avoir un partenaire du genre de domaine avec lequel vous travaillez. Cela vous aide en quelque sorte à identifier ces préjugés vraiment subtils. Peut-être une chose que je vais juste ajouter, vous savez, je pense que beaucoup de gens pourraient probablement penser à des solutions génératives où vous n’avez peut-être pas beaucoup d’accès au modèle. Alors peut-être que je vais simplement mentionner que vous savez qu’il existe certaines méthodes que vous pouvez utiliser pour atténuer les préjugés lorsque vous travaillez avec ce genre de modèles. Malheureusement, vous savez, le simple fait d’utiliser des personas, de dire des choses comme, vous savez, « vous êtes un assistant impartial » ne vous aidera pas beaucoup. Vous savez, tout comme nous. Malheureusement, parfois, nous ne connaissons pas nos propres préjugés, mais il existe de bonnes méthodes en matière de messages-guides que vous pouvez utiliser lorsque vous forcez en quelque sorte le grand modèle de langage à réfléchir à ce qu’il dit. Il s’agit donc de prendre le résultat que vous obtenez d’une décision, puis de le réintégrer dans le grand modèle de langage et de lui demander, vous savez, de réfléchir à ce qu’il a dit. Y a-t-il un biais? Ou parfois, vous pouvez même demander à un autre modèle de critiquer ce qui a été dit, vous savez, un peu comme tendre un miroir à quelqu’un et le faire remarquer. Donc, ces choses peuvent en quelque sorte vous aider à les atténuer. Mais en fin de compte, je pense qu’en tant qu’ingénierie des possibilités d’avoir une surveillance humaine pour atténuer cela, ce sera vraiment une stratégie efficace.

Levene, Mark 21:10

Excellent. Merci beaucoup. Dawn, s’il vous plaît, allez-y.

Hall, Dawn 21:10

Et oui, je vais juste le prendre d’un point de vue procédural. C’était donc beaucoup de contenu vraiment intéressant de la part de nos experts. Merci d’avoir soulevé cette question. C’est un sujet très important. Donc, réponse courte, oui, si vous voulez orienter ce défi. En ce qui concerne la création d’une solution pour lutter contre les préjugés omniprésents, je pense que cela se qualifierait dans le cadre d’une solution de communication avec les gens qui est accessible à un large éventail de langues, de cultures et de capacités. Je pense donc que ce serait acceptable. Assurez-vous d’être clair sur ce que vous essayiez de faire et non, il ne s’agit pas seulement d’une amélioration procédurale.

Levene, Mark 21:57

Excellent. Merci. Dawn. Je veux simplement rester sur le même sujet et répondre à une autre question que nous avons abordée dans la section questions-réponses. Dawn est la solution, une description en vidéo. Quel niveau de détail technique attendons-nous et qu’est-ce qui est nécessaire pour que les juges puissent évaluer correctement les solutions que nous recevons?

Hall, Dawn 22:16

Bonne question. Je pense que nous voudrions avoir quelques détails techniques pour nous assurer que vous démontrez comment votre solution fonctionne et qu’elle fonctionne. Donc, la chose la plus importante est cela. Cela dit, je sais que la description de choses très techniques peut prendre beaucoup de temps, alors assurez-vous que c’est à un niveau qui correspondrait à l’arrêt définitif de cinq minutes pour l’exigence vidéo, et vous pouvez également fournir des informations supplémentaires dans un lien GitHub si vous utilisez cette option, une chose facultative que vous pouvez fournir. Donc, si vous avez beaucoup de documentation technique, par exemple, que vous pensez qu’il serait utile de partager. Vous pouvez le faire. Et je pense vraiment que cela dépend aussi du projet. Je pense donc qu’il est difficile de répondre à cette question parce qu’elle sera différente pour chaque projet, mais certains détails techniques sont très importants. Mais gardez à l’esprit que vous n’avez que 5 minutes et que l’aspect technique ne sera qu’un aspect parmi tous les critères d’évaluation, alors assurez-vous de vérifier ces critères d’évaluation en ligne, car c’est ainsi que vous serez évalué.

Levene, Mark 23:29

Excellent. Pourquoi ne pas rester sur le sujet de jugement pendant une minute, si c’est ok et certaines des questions que nous avons reçues, nous avons quelques questions sur le jugement, et il serait peut-être bon de clarifier cette partie de la procédure également. Alors, quels renseignements les juges verront-ils sur les participants?

Hall, Dawn 23:44

Les juges verront donc toutes les informations sur les participants. Nous n’avons pas l’intention de masquer quoi que ce soit pour le moment. Nous devons partager en quelque sorte le nom et tout le reste pour nous assurer qu’il n’y a pas de conflit d’intérêt du point de vue du juge. Nous essaierons de faire en sorte que le juge et les juges soient au courant de ce que les présélectionneurs ont déterminé, donc nous fournirons les commentaires de la présélection aux juges également et la présélection sera en quelque sorte plus élémentaire pour s’assurer que tous les liens fonctionnent et de s’assurer qu’il y a de la qualité, que la protection des données a été prise en compte, ainsi que les préjugés. Je pense donc que du point de vue du jugement, ce sont les différents aspects auxquels ils auront accès. Et donc, si vous avez fourni l’information, je suppose que les juges, je supposerais, en votre nom, que les juges y auront accès.

Levene, Mark 24:43

Excellent. Merci Dawn. Dans nos délais, nous avons consacré beaucoup de temps à l’évaluation : pourquoi y a-t-il un si long délai entre une soumission et le jugement?

Hall, Dawn 24:55

Oui, c’est une question fantastique. Donc, quelques éléments différents ici. Le premier est lié au fait que nous voulons nous assurer que les juges disposent de suffisamment de temps et qu’il y a deux étapes, il y a en fait trois étapes de jugement. Il y a une présélection qui a à voir avec le fait que les gens s’assurent que c’est de bonne qualité. La deuxième partie concerne un premier passage par les juges, et un juge chacun examinera votre demande. S’il a passé le présélection. Et puis la deuxième phase concerne plusieurs juges, dont un d’un pays différent, pour régler cette question. Il y a donc en fait 3 étapes de jugement qui se déroulent là-dedans. Je mentionnerai également que les juges. Nous avons alloué autant de temps parce que cela dépend du nombre d’applications que nous recevons. Nous voulons nous assurer que nous ne surchargeons pas nos juges parce qu’ils sont bénévoles et nous apprécions donc vraiment cet aspect également. Je dirais donc que c’est ce que les échéanciers ont à voir avec le fait que nous ferons de notre mieux pour nous assurer que nous les respectons tous bien à l’avance.

Levene, Mark 26:21
Super, merci. Et puis, une dernière question au sujet de l’évaluation : est-ce que les fonctionnaires canadiens dont nous avons parlé précédemment seront jugés différemment des autres?

Hall, Dawn 26:34

Non, ils ne le seront pas. Cependant, la façon dont cela se déroulera, c’est que le jugement se déroulera de la même façon, que vous soyez un fonctionnaire canadien ou non. Si vous êtes à la fin, le premier choix, vous ne serez pas admissible au financement, mais vous pourrez avoir une mention honorable. Et ce serait donc la façon d’aller de l’avant. Le processus d’évaluation sera donc le même, quelle que soit la personne qui postule.

Levene, Mark 27:04
Super. Nous recevons quelques questions dans la section questions et réponses. Alors pourquoi ne pas nous tourner vers ceux-ci dès maintenant? Voici une question pour l’énoncé de problème 2, j’ai donc un ensemble de données pour l’énoncé de problème 2. Existe-t-il un ensemble de données pour l’énoncé de problème 2 afin d’alimenter la base de connaissances GARI, GARI? Aussi, s’il vous plaît, rappelez-nous ce qui se passe après que nous gagnons.

Hall, Dawn 27:32
Je peux parler un peu des ensembles de données fournis, il y a donc un certain nombre d’ensembles de données différents fournis pour l’énoncé de problème 2 qui pourraient être utilisés pour soutenir GARI. Vous pouvez les trouver sur notre site Web si vous vous rendez sur le site Web qui contient les énoncés de problèmes. Si vous cliquez sur l’énoncé de problème, cela ouvre des informations supplémentaires et c’est là que vous trouverez les ensembles de données disponibles. Je précise que vous pouvez également apporter vos propres données. Vous n’avez pas besoin d’utiliser uniquement les données qui s’y trouvent. Il s’agit là d’exemples de données. C’est ce que je pense. Et vous verrez que les données se présentent sous différentes formes, certaines d’entre elles. Il y a un serveur MCP. Il y a les API, et puis il y a aussi les ensembles de données statiques. Donc, le format XML. Il y a donc une variété d’options différentes à partir desquelles vous pouvez commencer, mais encore une fois, vous devrez peut-être compléter par des données supplémentaires sur les politiques et les réglementations.

Levene, Mark 28:33

Excellent. S’en tenir aux ensembles de données, sommes-nous autorisés à les utiliser? Sommes-nous autorisés à utiliser uniquement des solutions ou des codes de source ouverte qui sont préapprouvés par le gouvernement fédéral ou d’autres pays du G7? Ou pouvons-nous utiliser d’autres ensembles de données?

Hall, Dawn 28:47

Vous pouvez utiliser d’autres ensembles de données. Nous en avons suggéré quelques-uns pour vous aider à démarrer, mais nous nous attendons à ce que les gens apportent leurs propres données et trouvent les ensembles de données qui vont vraiment guider vos projets. En termes de code. Certainement, vous pouvez utiliser le code que vous voulez, je dirai que le code open source est préféré parce qu’il permet une plus grande mise à l’échelle et ce que nous recherchons vraiment, ce sont des choses qui peuvent être mises à l’échelle et utilisées dans une variété d’écosystèmes. Le code ouvert est donc idéal pour cela, et vous aidez la communauté et vous enrichissez le code. Je n’ai probablement pas besoin d’entrer dans les détails. Les avantages de l’utilisation du code ouvert, du code source ouvert. Cependant, si vous avez du code propriétaire, vous pouvez l’utiliser. Gardez simplement à l’esprit la confidentialité de la propriété intellectuelle, des choses comme ça lorsque vous l’utilisez, assurez-vous que vous avez la licence appropriée pour le faire et en termes de licence, c’est la même chose, quel que soit le code que vous utilisez, vérifiez toujours la licence. Assurez-vous de l’utiliser de manière appropriée.

Levene, Mark 29:51

Vous avez mentionné un peu le codage ici, Dawn, l’une des questions que nous avons reçues est de savoir quels langages de codage les développeurs d’IA internes au gouvernement ont tendance à utiliser? Et je suppose que nous avons quelques experts du gouvernement canadien et un expert d’Europe qui pourraient être en mesure de répondre à cette question.

El-Kass, Wassim 30:07

Je peux intervenir et Jordan, si vous voulez ajouter quelque chose à ma réponse, n’hésitez pas à le faire. Mais dans l’ensemble, non seulement dans l’ensemble du gouvernement, et vous parlez de la science des données ou du codage de l’IA, Python est le langage dominant à utiliser, comme c’est le cas pour l’apprentissage automatique, le TALN et la modélisation de l’IA, certains utilisent R Nous utilisons R dans certains projets, surtout lorsque vous avez une approche statistique et que vous voulez faire beaucoup de visualisation de données. R peut aussi être un langage agréable. Et en ce qui concerne la préparation des données, un peu de SQL et plus des environnements ou des plates-formes ou des bibliothèques qu’il y a PySpark, Scala peut parfois être utiliser dans certains projets que je connais. Donc oui, c’est comme si je dirais que Python est #1, puis R, SQL pour plus de préparation de données et PySpark et Scala.

Levene, Mark 31:18

Allez-y, Jordan.

Hovdebo, Jordan 31:19

Oui, peut-être que je vais juste ajouter à cela. Je suis donc d’accord à 100 % avec tout cela. Je dirais que l’une des choses les plus importantes si ces solutions doivent être prises en charge par un groupe de ministères différents, comme l’a dit Dawn, est de permettre l’adaptabilité. Et donc je pense qu’une chose qui sera vraiment, vraiment importante, c’est une sorte de transparence et de modularité dans les langues que vous choisissez. Je pense qu’il est important de réaliser que lorsque nous voulons introduire une nouvelle technologie au gouvernement, nous avons un processus que nous devons suivre pour nous assurer qu’elle est sûre et que nous protégerons vos données. Et donc, plus nous aurons de transparence, mieux nous serons en mesure d’évaluer le logiciel et, pour que vous le sachiez, de l’intégrer dans nos systèmes informatiques existants, s’il suit de bonnes pratiques de développement logiciel de modularité et des choses du genre, il sera beaucoup, beaucoup plus probable que nous serons plus en mesure de l’adopter. Et donc, vous savez, en utilisant ce genre de langages normalisés, la même chose sur laquelle nous travaillons, nous allons simplement faciliter ce chemin vers l’intégration dans nos systèmes existants.

Levene, Mark 32:19

Excellent. Merci. Dawn, vouliez-vous ajouter quelque chose à cela?

Hall, Dawn 32:23

Non, je pense que c’est un excellent aperçu. Merci.

Levene, Mark 32:32

Voici une question un peu similaire et peut-être que certains de nos experts peuvent également répondre à celle-ci, mais quoi? Qu’avez-vous observé et cela pourrait aider les gens à élaborer leurs solutions. Quels sont les plus grands obstacles à l’application des solutions d’IA au sein du gouvernement à ce jour? C’est une question assez générale, mais cela pourrait aider les gens. Qui travaille sur les soumissions pour encadrer en quelque sorte leurs réponses. Veux-tu commencer, Dawn?

Hall, Dawn 33:01

Pourriez-vous répéter la question s’il vous plaît? Je vois que d’autres sont.

Levene, Mark 33:04

Bien sûr. Quels sont les obstacles à l’application des solutions d’IA au sein du gouvernement?

Hall, Dawn 33:10

Excellent. Bien sûr, je peux commencer. Je pense qu’il y a une variété de choses différentes. Je vais peut-être commencer par mentionner la nécessité de s’assurer que nous avons mis en place la gouvernance appropriée des données. Comme vous le savez, les données sont à la base des solutions d’IA, et il est très, très important pour le gouvernement de s’assurer que la gouvernance et la qualité des données sont appropriées. Et je pense que c’est un domaine où nous observons une certaine incohérence au sein du gouvernement et où il y a des possibilités d'amélioration. Je vais m’arrêter là parce que je vois qu’il y a d’autres personnes qui ont hâte de donner leur avis, alors je vais commencer par celle-là.

Levene, Mark 33:52

Pourquoi ne pas commencer par Ian Ian Stones, d’ISDE, je sais qu’il a aussi quelques réflexions à ce sujet.

Stones, Ian 33:58

Oui, absolument. Merci beaucoup. C’est une excellente question. Pour moi, je pense que ça commence et ça finit avec les gens, n’est-ce pas? Même si vous essayez d’introduire une solution numérique, vous devez vous rappeler qu’en fin de compte, elle affecte les gens, elle est utilisée par les gens et elle doit s’intégrer à la façon dont les gens interagissent avec la technologie. Il faut donc réfléchir à la facilité d’utilisation, à la façon dont les extrants seront reçus par l’utilisateur, qu’il s’agisse d’un employé du gouvernement, d’un employé du secteur public, d’un citoyen, d’un client. Donc, il faut vraiment réfléchir à l’aspect du lien humaine. Et ce, du point de vue de la gestion du changement, de la transformation des activités et du point de vue des citoyens. Il est donc très important de garder l’humain à l’esprit lorsque vous concevez l’outil dès le début.

Levene, Mark 34:48

Excellent. Et Christopher, je pense que vous avez aussi quelques réflexions.

Wodtke, Christopher 34:52

Oui, oui. Merci pour ce qui a été dit. Je suis d’accord avec Ian pour dire qu’il est important d’avoir l’intervention humaine et de parler de gestion du changement. Ici, en Europe, par exemple, nous avons une réglementation comme la loi sur l’IA, ce qui revient techniquement à vous obliger à suivre une formation en IA avant de l’utiliser. Ce n’est pas précisé quel type de formation et s’il s’agit d’une formation d’une journée ou d’une semaine, mais c’est nécessaire. Et pendant que nous travaillions là-dessus, nous nous sommes dit que la gestion du changement est une partie importante du jeu et oui, il y a comme, oui. Qu’est-ce qui a déjà été dit, par exemple : quelle est la gouvernance des données? La solution elle-même a-t-elle peut-être été clarifiée par une autorité responsable? Comme ici en Allemagne, nous avons une autorité responsable de la sécurité des applications logicielles, elles devraient donc y jeter un coup d’œil. Il s’agit donc parfois d’étapes, d’une partie du processus de qualité visant à introduire l’IA dans le secteur public, mais cela représente également un défi, parce qu’il s’agit d’étapes supplémentaires, même si elles sont peut-être nécessaires. Oui. Merci.

Levene, Mark 36:10

Excellent. Merci beaucoup. Dans le même ordre d’idées, quel est l’un des plus grands défis auxquels vous êtes confronté en tant que fonctionnaire et qui pourrait être résolu par l’une des solutions proposées dans les énoncés de problèmes contenus dans les laboratoires de solutions rapides?
Dawn, veux-tu commencer peut-être?

Hall, Dawn 36:36
Je vais commencer par parler un peu du volume d’informations que nous avons reçues, et plus particulièrement de l’intelligence artificielle. Il y a beaucoup de travail en cours en ce moment. Il se passe beaucoup de choses dans le monde et il se passe aussi beaucoup de choses au sein des gouvernements du monde entier. Je trouve donc que nous avons un volume d’informations très, très élevé avec lequel nous devons rester à jour assez régulièrement. Et être capable de voir, par exemple, comment d’autres pays utilisent l’IA et quelles sont leurs interventions pour améliorer les programmes ou les politiques et si cela fonctionne ou non? Et y a-t-il, y a-t-il une tendance mondiale ou non? Je pense donc que le simple fait de pouvoir traiter une telle quantité d’informations sur ce sujet de l’IA est quelque chose que je trouverais très utile. Je ne sais pas si Christopher ou Ian peuvent ajouter quelque chose.

Wodtke, Christopher 37:39

Oui, ok. Oui, allez-y.

Stones, Ian 37:39

Allez-y, Christopher.

Wodtke, Christopher 37:40
Ok. Oui, je serais également d’accord avec les principaux défis comme le volume élevé d’informations, puis essayer de réfléchir dans les cas d’utilisation peut-être pour avoir une solution mince parce que sinon, c’est comme un très large spectre. Donc ça pourrait l’être, je ne sais pas. La boîte de réception d’une salle de situation d’un ministère reçoit 1,000 ou 1,500 courriels par jour et essaie de trouver une façon de le trier. Cela pourrait être comme le traitement d’images. Donc, par exemple, vous savez, en Allemagne, je pense que c’est la même chose, dans la plupart des pays, nous avons bien sûr des autorités qui s’occupent de déterminer à qui appartient une partie d’une propriété, comme un terrain, ou un bâtiment. C’est comme beaucoup de cartes, beaucoup d’informations et comment réunir peut-être une image satellite avec une carte. Il s’agissait d’un processus manuel et maintenant nous avons l’intelligence artificielle qui nous aide avec cela, par exemple.

Levene, Mark 38:43

Excellent. Merci beaucoup. Donc, une autre question que nous avons reçue dans le cadre de la section de questions-réponses, c’est une question importante. Quelles ressources recommanderiez-vous pour mieux comprendre l’information et les lignes directrices actuelles? Il s’agit de différents processus qui existent au sein du gouvernement, c’est en relation avec la création d’une solution plus modulaire. Je vais peut-être voir que Thérèse nous a rejoints à l’écran, alors peut-être qu’on va commencer par elle.

Nguyen, Thérèse 39:10

Bonjour, merci. Je pense que c’est en fait une excellente question que nous n’avons pas de solution ou de réponse spécifique qui soit bonne pour tout. Mais je pense qu’au sein du gouvernement, nous avons essayé d’élaborer des outils, des lignes directrices et des directives, que ce soit à Statistique Canada ou dans d’autres ministères, et que tout cela soit mis ensemble, il y a des lignes directrices et des principes qui sont affichés sur les différents sites Web des différents gouvernements. À Statistique Canada, nous avons un centre de science des données que vous pouvez consulter sur notre site Web. Ceci vous donne un accès direct aux différentes lignes directrices que nous avons utilisées et que nous essayons de mettre en œuvre tout au long des différents projets que nous réalisons qui impliquent l’IA.

Je crois qu’ISDE a également des publications de documentation sur son site Web dans les différents guides auxquels vous pouvez vous référer lorsque vous utilisez l’IA. Je crois donc que si vous allez sur le site Web canada.ca, vous pourriez être redirigé vers différentes sources au sein des différents ministères du gouvernement du Canada. Je pense donc que c’est l’un des premiers endroits où nous pouvons nous pencher, et je crois que différents endroits ont également ce type d’information et, comme je l’ai dit, c’est quelque chose d’assez nouveau, donc nous pourrions avoir des choses qui sont communes, des choses qui sont différentes en termes de lignes directrices, mais je pense qu’en les passant toutes en revue et en les rassemblant toutes, En fonction de ce que vous faites, c’est un bon début pour vous aider à choisir la bonne direction et les lignes directrices ou principes à appliquers en utilisant l’IA dans votre base de données.

Levene, Mark 41:07

Excellent. Merci. C’est une réponse très utile. Il s’agit également d’un sujet similaire, sur l’une des questions que nous avons reçues : y a-t-il des caractéristiques uniques dans les données internes du gouvernement qui pourraient ne pas être évidentes pour les gens de l’extérieur?

Nguyen, Thérèse 41:25

Je ne peux pas parler au nom de tous les ministères, mais par exemple, au sein de Statistique Canada, nous abordons l’IA un peu comme n’importe laquelle de nos enquêtes normales, ce qui signifie qu’en termes de confidentialité en termes de source, etc., nous avons tout vérifié comme s’il s’agissait d’une enquête normale continue, donc nous allons nous assurer que la source est correcte.

Nous nous assurerons que les données, les données que nous recevons de ces sources respectent nos niveaux de confidentialité ou tout ce qui est vérifiable, puis nous effectuons une analyse comparative pour nous assurer que toutes les données que nous obtenons, qu’il s’agisse de données administratives ou d’externalisation ouverte, etc., seront analysées pour nous assurer que les données ont du sens.

Peu importe leur source, nous vérifions que les données sont logiques avant de les utiliser, et évidemment, une fois qu’il est généré par l’IA, etc., tout produit qui fait appel à l’IA sera examiné avant d’être réellement utilisé.

Levene, Mark 42:38

Excellent. Merci beaucoup, Dawn. Nous avons quelques questions sur le processus à ce sujet. Allons-nous nous pencher sur celles-ci maintenant. Tout d’abord, dans la description de la solution et dans la vidéo, quel est le niveau de détail technique attendu? Nous avons déjà un peu abordé cette question. Et puis, pour l’énoncé de problème 1, l’exemple de données fourni est entièrement basé sur du texte, est-il acceptable pour notre solution d’utiliser d’autres types de données telles que la parole ou les images?

Hall, Dawn 43:05

Génial. Donc oui, pour la première question, je pense que c’était en termes de cette description et de cette vidéo, combien d’informations techniques sont nécessaires. Gardez à l’esprit que les domaines que nous jugeons sont énumérés sur notre site Web et je mentionnerai les six domaines qui seront évalués ainsi : Impact et bien social, interopérabilité, explicabilité, évolutivité, accessibilité et convivialité. Donc, lorsque l’on pense à des solutions comme celle-là, il faudrait inclure des informations techniques pour que les juges puissent évaluer des choses comme l’interopérabilité, l’explicabilité et potentiellement l’évolutivité, et beaucoup d’entre elles. Vous devez donc vous assurer qu’il y a des informations techniques, par exemple, vous assurer que vous leur dites comment vous avez construit votre solution. Mais il n’est pas nécessaire d’aller dans les détails fins que vous pourriez avoir besoin d’inclure. Encore une fois, vous pouvez fournir un lien facultatif vers un dépôt GitHub, mais gardez à l’esprit que vous n’avez que 5 minutes pour votre vidéo, vous devrez donc couvrir certaines informations techniques, mais vous n’aurez pas le temps d’aller à un niveau approfondi d’informations techniques.

Levene, Mark 44:30

Excellent. Je pense que vous avez déjà répondu à cette question dans votre dernière réponse, mais nous allons quand même l’aborder pour voir si quelqu’un d’autre veut ajouter quelque chose aussi. Mais en ce qui concerne le produit viable minimal, dans quelle mesure la convivialité sera-t-elle évaluée? À ce stade, vous souciez-vous davantage de la solution d’IA de base ou du fait d’avoir quelque chose qui transmet l’interaction possible de l’utilisateur?

Hall, Dawn 44:52
Oui, nous nous soucions des deux. Absolument. La convivialité est donc l’un des six domaines qui seront évalués. La fonctionnalité est essentielle. Si le produit ne fonctionne pas, c’est quelque chose qui va être jugé très, très tôt parce que nous avons besoin de ce produit minimum viable, mais la facilité d’utilisation a des informations liées aux principes de conception centrée sur l’humain et à des choses comme ça, donc nous le ferons. Il est important de le couvrir, mais de ne pas le laisser également entraver la fonctionnalité. Vous devrez donc couvrir les deux.

Cela dit, je n’ai pas répondu à la question que vous avez posée sur l’énoncé de problème 1 et si vous pouviez utiliser des images et je ne me souviens pas si c’était aussi des vidéos, mais la réponse est oui, vous pouvez utiliser tous les types de données que vous jugez importants ou nécessaires pour votre solution. Nous avons fourni des données textuelles, mais il existe de nombreux autres formats dans lesquels les données peuvent être transmises. Je mentionnerai que, quelles que soient les données, vous voudrez vous assurer que vous prenez à l’esprit et à l’avant-plan la protection des données, la vie privée et la confidentialité, et comme mentionné précédemment, que vous êtes simplement conscient des préjugés potentiels.

Levene, Mark 46:20

Excellent. Merci beaucoup pour ces explications claires. Dawn, j’aimerais revenir à la question des données internes au gouvernement, car je pense que nous avons d’autres réflexions à ce sujet de la part de notre groupe d’experts qui, je pense, seraient utiles pour les personnes qui envisagent de soumettre une soumission à notre défi. Nous allons donc commencer par Ian. Allez-y, s’il vous plaît, Ian.

Stones, Ian 46:37

Merci d’être revenu vers moi. Oui, je voulais juste ajouter qu’il ne faut pas supposer que A : les données sont interopérables et qu’elles sont maintenues selon les mêmes normes dans toutes les organisations. Je peux vous dire que même au sein de ma grande organisation du gouvernement fédéral canadien, nos normes en matière de données ne sont pas cohérentes.

Et ne présumez pas que des entités gouvernementales individuelles telles que des ministères, des agences ou des organisations connexes peuvent légalement partager des données avec d’autres organisations au sein de leur propre gouvernance, et certainement dans des juridictions où nos fédérations comme le Canada ne supposent pas que nous pouvons partager des données au niveau fédéral avec nos homologues provinciaux, nos homologues municipaux ou d’autres organisations civiques.

Il y a souvent des restrictions, alors partez du principe que si vous travaillez avec une seule organisation, vous n’aurez accès qu’à ses données internes, ainsi qu’aux données publiques que vous pourriez ajouter.

Levene, Mark 47:28

Excellent. Merci beaucoup, Ian. C’est vraiment utile pour les gens, je pense. Alison, y en avait-il d’autres dont nous voulions parler? Alison nous aide à organiser tout cela en arrière-plan, comme vous pouvez le constater, nous avons un tas d’informations qui arrivent en même temps et nous essayons de tout gérer et de gérer le flux afin de le rendre compréhensible et utile pour vous.
D’accord. Je pense que nous sommes bons sur ce point. Passons donc à d’autres questions. Sur le même sujet, où puis-je trouver les normes en matière de données utilisées par les gouvernements?

Hall, Dawn 48:13

C’est une très bonne question. Je n’ai pas de bonne réponse pour l’instant, mais Thérèse en a une. Je suis tellement contente qu’elle soit ici.

Nguyen, Thérèse 48:21

Bonjour encore. Donc oui, en ce qui concerne les normes. Encore une fois, je parle ici au nom de StatCan. Lorsque nous utilisions des données. Je ne sais pas si vous étiez là à l’époque, mais il y a environ 30 ans, la Commission de statistique des Nations Unies avait créé un ensemble de principes fondamentaux pour les statistiques officielles et nous nous y référons lorsque nous créons ou recueillons des données, et je crois que c’est quelque chose que vous pouvez facilement retrouver sur le site Web.

Il y en a, je pense, peut-être 10 à 12 principes différents. Principalement celui d’être impartial ou impartial lorsque vous recueillez des informations, de vous assurer que nous sommes des ministères fédéraux, donc évidemment nous obtenons des financements du gouvernement, mais cela ne signifie pas que parce que nous recevions de l’argent de ce côté-ci de la Chambre, nous devons écouter. Je veux dire, je n’écoute pas, mais nous ne sommes pas impartiaux lorsque nous recueillons nos données parce qu’en fin de compte, le public, le grand public est celui pour qui nous travaillons, nous allons utiliser nos données, donc c’est l’un des principes fondamentaux, mais aussi pour s’assurer que tout ce que vous publiez.

C’est aussi accessible, c’est un autre grand principe fondamental que nous utilisons pour nous assurer que, quoi que nous recueillons, nous obtenions des informations pour nous assurer que les gens peuvent les comprendre. Les gens peuvent l’utiliser et nous devons mettre en place des guides, toutes les ressources disponibles qui vont avec ces données. Nous ne nous contentons pas de publier un ensemble de données et de laisser les gens supposer de quoi il s’agit, etc. Je crois donc que lorsque, en respectant ces principes, toute entité ou qu’il s’agisse du gouvernement, du secteur privé, lorsque vous créez un ensemble de données, que faites-vous de l’IA ou de votre propre ensemble de données, voulez-vous vous assurer que vous disposez de renseignements liés à cet ensemble de données auxquels les gens peuvent se référer pour vous assurer que ce qu’ils ont en main est quelque chose de fiable? D’où vient-il, comment est-il collecté, etc. Donc, comme je l’ai dit, le principe fondamental de la statistique officielle ou notre principale ligne directrice sur l’utilisation des normes de données.

Hall, Dawn 50:58

Je vais entrer dans le vif du sujet et mentionner que les gouvernements ont des listes de normes de données qu’ils suivent publiées sur leur site Web pour le gouvernement du Canada a publié un inventaire des normes de référence en matière de données et de métadonnées, ce qui pourrait vous être utile. J’ai collé le lien dans le chat. La section des questions et réponses, ainsi que d’autres pays, auraient également ce type de publications disponibles où vous seriez en mesure de voir quel type de normes de données ils recommandent.

Levene, Mark 51:35

Excellent. Merci Dawn. Question similaire : existe-t-il des techniques que nous pouvons utiliser pour protéger les données sensibles qui pourraient être utiles aux personnes participant au défi?

Nguyen, Thérèse 51:46

Protéger vos données, cela revient encore une fois à notre travail de base. Nous devons nous assurer que les données, quelles que soient les données que vous collectez ou publiez, respectent toute question confidentielle ou, s’il s’agit d’informations protégées, vous voulez vous assurer qu’elles sont protégées et pour cela, il s’agit d’un niveau de protection différent en fonction du niveau d’information que vous avez en main, par exemple, et cela revient à ce que j’ai dit par rapport notre travail de base, parce que lorsque vous publiez des données, Vous voulez vous assurer qu’il n’y a pas de répondants. C’est ce qu’on peut identifier. Ainsi, que vous collectiez ou utilisiez des données générées par l’IA, vous voulez vous assurer d’où elles proviennent et si les données saisies dans l’IA étaient déjà protégées ou non. Alors, obtenez toutes les informations que vous pouvez et assurez-vous que toutes les différentes étapes de la confidentialité sont respectées. Je veux dire, vous pourriez, vous pourriez utiliser des arrondis ou quoi que ce soit d’autre, il y a beaucoup de choses là-bas. Encore une fois, il y a des guides à ce sujet sur le site Web de Statistique Canada auxquels vous pouvez vous référer en termes de protection des données, mais vous êtes votre cadre statistique ou votre logiciel, quel que soit celui que vous utilisez, vous vous assurez qu’ils sont également protégés.

Levene, Mark 53:15

Grand Wassim, veux-tu ajouter quelque chose?

El-Kass, Wassim 53:18

Bien sûr, si je peux me permettre, pendant que Ian parlait du partage des données. Tout d’abord, l’utilisation d’un environnement sécurisé est essentielle pour protéger les données sensibles. Donc, en fonction de la sensibilité des données ou de la classification des données dans l’environnement approprié, il faut utiliser un environnement sécurisé pour stocker les données et les analyser ou les utiliser, mais aussi pour réduire au minimum la quantité de données que vous souhaitez utiliser. Et ici, vous pourriez avoir un peu de conflit parce que le scientifique des données veut avoir accès à plus de données.

Plus ils ont de données, meilleurs sont les modèles qu’ils peuvent en général, meilleurs sont les modèles qu’ils peuvent construire, mais il doit y avoir un équilibre et il est parfois difficile de trouver cet équilibre. Vous devez d’abord essayer avec moins de données, puis si vous ne pouvez pas obtenir un bon modèle fonctionnel, vous devez déterminer de quelles données supplémentaires vous avez besoin, et vous ajoutez ces données et vous entraînez de nouveaux modèles avec les données supplémentaires, mais d’autres techniques qui devraient également être utilisées sont l’anonymisation, donc la l’anonymisation ou la dépersonnalisation des données.

Il existe des outils qui vous permettent d’effectuer une recherche dans les données et d’identifier certaines entités, par exemple des noms ou des adresses et d’autres entités. Vous pouvez les remplacer par des espaces réservés pour en quelque sorte anonymiser les données et les utiliser ensuite pour la formation. Alors oui, je voulais juste ajouter ceci.

Nguyen, Thérèse 54:54

Si je pouvais ajouter quelque chose à ce que Wassim vient de dire, c’est que c’est essentiellement sur toute information confidentielle que nous avons en main devrait être sur la base du besoin de savoir. Je veux dire, à Statistique Canada, nous sommes beaucoup d’employés et, je suppose, pour n’importe quelle entreprise ou n’importe quel ministère. Ce n’est pas parce que vous travaillez dans, dans ce projet que vous avez absolument besoin d’avoir toutes les informations de base en termes d’identifiant. Ainsi, lorsque Wassim vous dit, vous pouvez extraire les renseignements personnels ou les répondants et disposer d’un ensemble de données qui peut être utilisé et qui est anonyme en termes d’anonymat, de sorte que cette personne peut utiliser cet ensemble et n’a pas accès à des informations privées ou confidentielles. Donc, quiconque travaille avec les données brutes qui contiennent les informations sur les répondants, c’est vraiment sur la base du besoin de savoir. Nous avons donc réduit cela au minimum. Et donc vous avez moins de chances possibles de violations et. En termes de confidentialité.

Levene, Mark 56:09

Excellent. Et la parole est à Jordan, qui veut aussi ajouter quelque chose à cela.

Hovdebo, Jordan 56:13
Bien sûr. Ouais, peut-être que je vais juste le dire très rapidement. Vous savez, une grande partie de ce problème va être en quelque sorte de notre responsabilité en tant que personnes qui adoptent ces solutions. Vous développerez donc vos solutions, vous les enverrez et, espérons-le, nous aurons l’occasion de les mettre à l’essai. Et donc ça remonte un peu à ce que je disais tout à l’heure à propos de la modularité. Donc, si nous disons dans vos solutions que vous utilisez un logiciel tiers en tant que service, disons que vous traitez certaines données par Anthropic en utilisant Claude, leur grand modèle de langage. Ce n’est pas un outil qui est pris en charge par le gouvernement parce que nous n’avons pas nécessairement de résidences canadiennes pour les données. Il y a donc certains critères qui définissent si nous pouvons ou non utiliser un certain outil informatique, donc la résidence canadienne en est un. Nous devons avoir une certaine visibilité sur la façon dont ces données sont utilisées, ce genre de choses. Donc, ce sera vraiment à nous de nous assurer que ces solutions peuvent être déployées en toute sécurité dans nos ministères. Et puis utilisé avec des données sensibles une fois que nous l’avons pris en charge. Donc, pour faire écho à ce qu’a dit Ian, vous ne pouvez pas vraiment supposer que tous nos ministères sont les mêmes en ce qui concerne les outils auxquels nous avons accès. C’est donc là que la modularité sera vraiment importante. Certains d’entre nous sont sur AWS, d’autres sur Azure, certains d’entre nous sont entièrement sur place et donc, ce que nous pouvons avoir à faire avec vos solutions, c’est remplacer le grand modèle de langage, disons que vous utilisez DeepSeek. Nous devrons peut-être remplacer cela par une IA ouverte via Azure. Cette modularité, qui nous permettra de vraiment appliquer la protection des données de sécurité, sera importante lorsque nous obtiendrons l’approbation de les prendre en charge et de les déployer.

Levene, Mark 57:56
Très bien. Merci beaucoup. Nous avons au moins trois questions de procédure dans la séance de questions-réponses, Dawn. Passons donc en revue ceux-ci. L’un d’eux est plus long. Je vais donc laisser cela pour la fin. Mais il y en a deux à tir rapide. En premier lieu. Donc, tout d’abord, serait-il possible d’ajouter un article publié pour ajouter un soutien supplémentaire au produit minimum viable?

Hall, Dawn 58:16

Oui, ma suggestion serait de l’avoir lié à votre page GitHub parce que je ne crois pas que nous ayons une zone de texte ouverte. Ou vous pouvez fournir l’URL où vous pourriez la trouver dans le cadre de votre réponse, mais assurez-vous que vous ne vous contentez pas d’établir un lien hypertexte parce qu’il doit s’agir de texte brut; vous devez donc écrire l’URL en toutes lettres, mais vous pouvez certainement fournir cette information. Nous n’avons pas de champ dédié pour cela, vous devrez donc réfléchir à l’endroit où vous voudriez le placer.

Levene, Mark 58:48
Où pouvons-nous trouver les critères d’évaluation? Je ne vois pas cette information sur la page principale.

Hall, Dawn 58:53

Oui, il y a quelques endroits différents où vous pouvez le trouver dans le guide du participant, vous pouvez le trouver dans la section 5 Processus d’évaluation et de sélection et également sur notre page d’accueil principale, vous pouvez le trouver là-bas. C’est en cours de traitement et de financement. C’est donc dans la section sur le laboratoire de solutions rapides. Donc, c’est après les données et tout le reste. Mais si vous regardez ce processus et ce financement, il parle du processus d’évaluation, y compris les six critères différents.

Levene, Mark 59:23

Et puis, sur le financement potentiel, est-ce que la récompense de 10 000 $ est par membre du groupe ou est-ce que c’est 10 000 $ pour l’ensemble du groupe?

Hall, Dawn 59:31

C’est pour tout le groupe.

Levene, Mark 59:33

OK.
Simplicité. Les lignes directrices relatives à la demande stipulent que jusqu’à quatre membres de l’équipe sont autorisés. Toutefois, si un tuteur non participant soumet une demande en notre nom, la demande n’autorise qu’un seul contact principal, le tuteur et trois autres membres, sans aucun moyen d’en ajouter quatre. Y a-t-il un moyen de régler ce problème?

Hall, Dawn 59:53

Bien sûr. Nous suggérons donc qu’il s’agisse du tuteur non participant qui présente une soumission au nom d’un mineur. Le tuteur doit être désigné comme personne-ressource principale. Le nom du mineur peut être ajouté à côté du nom du tuteur entre parenthèses, de sorte que les deux seraient sur la même ligne. Les trois autres champs peuvent être utilisés pour les trois membres de l’équipe. Et nous adorons cette question. C’est quelque chose qu’on ne nous a jamais demandé auparavant. Nous allons donc essayer de l’ajouter au guide du participant pour que ce soit clair.

Levene, Mark 1:00:22
Excellent. Une autre question liée à la soumission : si nous présentons une demande pour plus d’un défi, pouvons-nous utiliser le même ensemble de données pour tous ou devons-nous utiliser l’ensemble de données suggéré pour chaque défi individuel?

Hall, Dawn 1:00:35

Vous pouvez utiliser les différents jeux de données pour le défi de votre choix. Vous pouvez également trouver les données que vous souhaitez utiliser et les utiliser également afin que vous ne soyez pas répertoriés. Vous n’êtes pas limité par les données d’échantillon fournies, vous avez la possibilité de combiner ou choisir d’autres données.

Levene, Mark 1:00:55
Excellent. Merci pour ces réponses claires. Revenons à l’une des questions techniques auxquelles nous avons répondu précédemment. Selon les commentaires précédents concernant Claude, êtes-vous en train de dire que les solutions qui sont présentées avec des modèles non ouverts ne seront pas admissibles ou capables de l’emporter, ou pouvons-nous avoir notre produit minimum viable alimenté par un modèle fermé comme Claude, mais indiquer qu’il peut être utilisé avec un modèle ouvert?

Hall, Dawn 1:01:23

Oui, c’est une bonne solution. Vous pouvez utiliser un modèle propriétaire et ensuite simplement indiquer qu’il pourrait être remplacé par un modèle ouvert. Cela ne devrait pas poser de problème. Assurez-vous simplement de le préciser dans votre description

Levene, Mark 1:01:43

Excellent. Je pense que nous sommes en train de manquer de questions. J’espère que nous avons répondu à la plupart d’entre eux en jetant un coup d’œil rapide. En voici une à laquelle nous n’avons pas encore répondu. L’énoncé de problème 3 envisagera-t-il des solutions qui améliorent la coordination multi-organismes en cas d’urgence, pas seulement des modèles de prévision, mais des outils qui aident réellement le gouvernement à assembler, à attribuer et à adapter les équipes et les ressources en temps réel dans des conditions changeantes? Il s’agit donc de l’approche statique par rapport à la dynamique.

Hall, Dawn 1:02:27

Je pense que cela pourrait être conforme aux critères. Encore une fois, l’aspect de la prédiction n’est qu’un domaine dans lequel vous pouvez l’apporter, assurez-vous simplement d’être clair dans votre description et votre explication de la façon dont vous voyez qu’il répond à l’énoncé de problème. Mais nous avons essayé d’être ouverts à une variété de questions potentielles différentes.

Levene, Mark 1:02:53

Et puis il y en a un que nous avons obtenu via le serveur Discord plus tôt dans le processus et que j’ai pensé qu’il serait bon de résoudre. Et nous en avons un peu parlé. Mais pour relever ce défi, devons-nous répondre aux exigences de calcul souveraines de l’IA?

Hall, Dawn 1:03:10

Excellente question. Réponse courte : non, nous ne nous attendons pas à ce que vous deviez trouver un serveur d’IA souverain au Canada, dans l’un des pays de l’Union européenne ou dans les pays du G7. Donc, cela n’en fait pas partie, mais vous pouvez le faire si c’est quelque chose qui vous intéresse et que vous voulez mentionner, vous êtes les bienvenus. Cependant, par exemple, en pensant à l’interopérabilité, c’est peut-être quelque chose que vous voulez souligner. Donc, c'est vraiment à vous de décider. Mais non, nous n’évaluons pas spécifiquement le calcul souverain de l’IA.

Levene, Mark 1:03:49

D’accord, super. Je pense que Jordan voulait ajouter quelque chose autour de la question concernant Claude. Alors peut-être que nous pouvons rappeler rapidement Jordan pour ajouter quelques réflexions à ce sujet également.

Hovdebo, Jordan 1:04:00
Bien sûr. Oui, je veux dire, par tous les moyens, je pense que vous devriez utiliser les outils qui ont du sens pour ce qui est d’apporter cela comme exemple. Je dis simplement que ce n’est pas un outil que nous pouvons utiliser dans mon ministère, par exemple, en ce moment. Donc, en ce qui concerne la conception de vos solutions. S’il est possible de le rendre modulaire pour que vous sachiez quand vient le temps de déployer votre ministère, nous pouvons utiliser ce qui est disponible, ce qui facilitera grandement la prise en charge par les gens. Si cela ne dépend pas uniquement d’une solution tierce que nous ne pouvons pas utiliser, je pense que nous devrions tous garder à l’esprit que dans six mois, ce qui est le meilleur aujourd’hui ne sera probablement pas ce qui sera le meilleur dans six mois. Il faut donc le garder modulaire pour que lorsque nous aurons la possibilité de le déployer à l’interne, ce soit plus facile à faire. Je pense que cela donne une meilleure voie à l’adoption de ces outils. Merci.

Levene, Mark 1:04:54

Excellent. Merci beaucoup, Jordan. C’est utile. Je pense donc que nous avons répondu à presque toutes les questions, Dawn, alors peut-être que si l’un de nos experts a une dernière réflexion sur l’une des questions auxquelles il a déjà répondu ou n’a pas eu l’occasion de répondre, nous lui en donnerons l’occasion maintenant. Alors peut-être que nous allons tous les amener à l’écran et leur donner quelques secondes s’ils ont des commentaires finaux, puis nous redonnerons la parole à Dawn pour clore le défi et elle vous dira où vous pouvez continuer à obtenir du soutien pendant le reste du défi également. Pourquoi ne pas commencer par Ian au bas de mon écran?

Stones, Ian 1:05:35

Merci, Mark. Bonne Chance. Amusez-vous bien. Nous sommes très, très enthousiastes à l’idée de voir les excellentes et merveilleuses idées que vous proposez. Et en cas de doute, gardez-le voûté, restez simple. Je m’appuyais sur le modèle KISS et j’ai dit le mauvais mot. Optez pour la simplicité.

Levene, Mark 1:05:53

Merci, Ian. Christopher.

Wodtke, Christopher 1:05:58

Non, comme moi, je suis très curieux de connaître toutes les solutions que nous allons trouver le 1er décembre, comme dans le monde entier, et j’aime les différentes approches parce que je pense qu’il est toujours très utile de sortir des sentiers battus, surtout en termes gouvernementaux, et je pense que nous allons avoir de très bonnes solutions et idées ici. Alors merci.

Levene, Mark 1:06:22

Merci, Christopher, et merci de vous joindre à nous aujourd’hui, Thérèse.

Nguyen, Thérèse 1:06:27

Oui. Encore une fois, bonne chance à tous ceux qui participent à ce défi. Mais je pense qu’en fin de compte, nous pouvons aussi dire que, quelle que soit la solution que vous proposez, la documentation nous donne une idée du type d’informations que vous obtenez et de la logistique derrière cela. La logique derrière cela aussi, c’est ce qui va nous aider à comprendre la solution que vous fournissez et, espérons-le, à être en mesure de l’utiliser à d’autres fins.

Levene, Mark 1:06:58

Excellent. Merci beaucoup, Jordan.

Hovdebo, Jordan 1:07:01
Bonne chance à tous. J’ai vraiment hâte de voir vos solutions et j’espère que vous me contacterez par la boîte de réception si vous avez des questions et, euh, s’il y a une façon dont nous pouvons vous aider.

Levene, Mark 1:07:09

Et à notre dernier de nos experts, Wassim, s’il vous plaît.

El-Kass, Wassim 1:07:13
Merci et je souhaite également bonne chance à tous les participants. Je suis curieux de voir quel genre de solutions émergeront de ce défi. Je suis d’accord avec Ian pour qu’il faille garder les choses simples. Beaucoup, souvent, les solutions les plus simples sont les meilleures et elles sont assez efficaces et elles vous donnent, par exemple, si vous pouvez opter pour un arbre de décision, vous obtenez cette transparence, cette explicabilité et une solution facile si c’est une possibilité. Je sais que dans certains cas, en fonction des données, cela peut ne pas être possible si vous avez des données non structurées ou plus comme l’audio et la vidéo. Et en fonction du problème, bien sûr, je voulais aussi ajouter deux ou trois choses. Donc, en ce qui concerne les biais, l’atténuation des biais est un sujet important, très important, mais la solution n’est pas toujours une solution technologique. Il est toujours important de garder l’humain au courant, comme je l’ai mentionné.
Et aussi sur la sensibilité, la façon de protéger et la sensibilité des données. Je dois mentionner que la formation est importante, c’est un aspect important. Je forme toutes les personnes qui s’occupent des solutions d’IA, donc je vais m’en tenir là. Merci.

Levene, Mark 1:08:27

Très bien. Merci. Merci à vous tous. Et Dawn, je vais te le rendre. Il y a une dernière question que je vois, qui sera publiée dans la séance de questions-réponses dans une minute et peut-être que c’est une bonne transition pour vous la renvoyer. Mais si nous avons des questions plus précises à l’avenir, comment pouvons-nous vous contacter? Je vais donc m’en tenir là.

Hall, Dawn 1:08:44
Excellente question. Oui, excellente question. Vous pouvez donc nous contacter via notre adresse e-mail ou vous pouvez rejoindre notre canal Discord. Nous surveillons activement ces deux aspects et nous tenterons de vous répondre dans un délai raisonnable, en prenant note qu’il ne reste que peu de temps dans le cadre du défi. Nous répondons à ces questions, communiquons avec nos mentors au besoin, puis nous y répondons. Alors n’hésitez pas à contacter notre e-mail ou notre Discord.

Et sur ce, ç’a été une séance fantastique. Merci beaucoup à tous nos experts qui sont ici aujourd’hui d’avoir pris le temps, d’avoir fourni des réponses claires et d’avoir partagé votre enthousiasme et votre expertise aujourd’hui. Ce fut une séance vraiment intéressante qui, espérons-le, a été utile aux participants. Maintenant, à vous, les participants, très enthousiastes à l’idée de voir ce que vous pouvez présenter. Merci beaucoup d’être venus à la séance d’aujourd’hui et pour toutes les excellentes questions, nous pouvons voir que vous réfléchissez vraiment, vraiment à ce défi et au problème. Alors appréciez cela. Cela fait écho à tous les autres experts qui ont mentionné leur enthousiasme à l’idée de voir ce qui en ressort. Nous espérons donc que cette séance vous a été utile. N’hésitez pas à nous contacter via discord ou par e-mail si vous avez des questions et merci beaucoup. Je vous souhaite le meilleur et bonne chance dans la poursuite de votre développement.

Haftungsausschluss: Dieser Text wurde automatisch aus dem Englischen mit KI übersetzt. Es können Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten sein. 
(Disclaimer: This text was automatically translated from English using AI. It may contain errors.) 
 

Hall, Dawn 00:04
Mein Name ist Dawn Hall. Ich bin Senior Advisor im Team „Responsible Data and AI“ beim Treasury Board of Canada Secretariat für die Regierung von Kanada. Unser Team ist dafür verantwortlich, Strategie und Richtlinien festzulegen, um die verantwortungsvolle Einführung von KI in der gesamten Regierung von Kanada zu unterstützen.

Wir haben bereits einige großartige Initiativen umgesetzt, darunter unser grundlegendes Politik-Instrument, die Directive on Automated Decision-Making und die dazugehörige Algorithmic Impact Assessment. Außerdem gibt es die kürzlich veröffentlichte KI-Strategie für den föderalen öffentlichen Dienst.

Und wir haben nun das Glück, das Team zu sein, das die Arbeiten an diesem Gov AI Grand Challenge anführt, um sie Ihnen zu präsentieren.

Ich möchte damit beginnen anzuerkennen, dass ich mich aus Ottawa zuschalte, das sich auf dem traditionellen und nicht abgetretenen Gebiet des Volkes der Algonquin Anishnaabeg befindet.

Da dies ein virtueller Anruf ist, möchte ich anerkennen, dass wir alle an unterschiedlichen Orten arbeiten und dass Sie sich tatsächlich auf einem anderen indigenen traditionellen Territorium befinden könnten. Ich ermutige Sie, sich einen Moment Zeit zu nehmen, um darüber nachzudenken.

Ein paar organisatorische Punkte, bevor wir loslegen. Wir zeichnen diese Veranstaltung auf und sie wird online veröffentlicht. Das ist wirklich wichtig, weil wir Teilnehmende aus vielen verschiedenen Zeitzonen haben, und wir wollen sicherstellen, dass diejenigen, die nicht in Echtzeit teilnehmen können, die benötigten Informationen erhalten können.

Ihre Kameras und Mikrofone sind deaktiviert. Wenn Sie Fragen haben, verwenden Sie bitte den Q&A-Bereich der Teams-Veranstaltung. Da es sich hierbei überwiegend um eine Ask Me Anything-Sitzung handelt, hoffen wir wirklich, dort im Q&A-Bereich viel Aktivität zu sehen. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie innerhalb dieses Q&A-Bereichs abstimmen. Wir wollen sichergehen, dass wir die für Sie relevantesten und interessantesten Fragen beantworten. Der Großteil der Sitzung wird auf Englisch stattfinden, mit Transkripten, die nach der Sitzung auf Französisch und in anderen G7-Sprachen wie Deutsch, Italienisch und Japanisch zur Verfügung gestellt werden.

(French)
Sie können Ihre Fragen in einer der beiden Amtssprachen Kanadas stellen, also auf Französisch oder Englisch, und wir können antworten. Der Foliensatz ist auf Französisch und Englisch verfügbar, und bitte kontaktieren Sie uns per E-Mail, wenn Sie ein Exemplar erhalten möchten.

(English)
Also auf Englisch: Sie können Ihre Fragen in einer der beiden Amtssprachen Kanadas stellen, also auf Französisch oder Englisch. Der Foliensatz ist in beiden Amtssprachen verfügbar, und bitte melden Sie sich über unsere E-Mail, wenn Sie ein Exemplar erhalten möchten. Nächste Folie bitte.

Dies ist also ein kurzer Überblick darüber, was wir heute abdecken werden und über unseren Ansatz. Ich beginne mit einer Zusammenfassung des Grand Challenge, und dann wird mein Kollege Mark Levine, der maßgeblich an der Ausarbeitung dieser Challenge und dieser Live-Sitzungen beteiligt war, zu uns stoßen, gemeinsam mit einem Panel von Expertinnen und Experten aus der Regierung, und wir steigen direkt in Ihre Fragen ein. Für die Fragen, wie erwähnt, stellen Sie diese bitte im Q&A-Bereich. Und beachten Sie, dass wir dort auch einige Fragen vorab einstellen, also ein paar Beispiele hineinstellen. Aber bitte, wir wollen wirklich von Ihnen hören, und Sie können das Gespräch in die Richtung führen, in die Sie es gerne bringen möchten.

Was die Rapid Solution Labs betrifft, werden wir damit beginnen, einige Fragen zu beantworten, die vor der Sitzung eingegangen sind, und Sie sehen hier die Struktur. Wir werden einige Fragen zu verschiedenen Themen durchgehen, und wir haben für jedes Thema Expertinnen und Experten, und nachdem wir einige der zuvor eingegangenen Fragen behandelt haben, wenden wir uns den Fragen zu, die wir im Q&A-Bereich erhalten.

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Was sind also der Grand Challenge und die Rapid Solution Labs? Diese wurden im Juni als Teil der Erklärung der G7-Staats- und Regierungschefs zu KI für Wohlstand angekündigt. Es handelt sich um eine Hackathon-artige Initiative, die sich über zwei Wochen erstreckt und auf vier Problemstellungen beruht, mit denen Regierungen aktuell tatsächlich konfrontiert sind – und wir brauchen Ihre Hilfe wirklich dringend. Die Challenge bietet insgesamt bis zu 100.000 kanadische Dollar an Fördermitteln, verteilt auf acht Länder-Kategorien und zwei Jugend-Kategorien, um diese innovativen und skalierbaren KI-Lösungen anzuerkennen.

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Hier ist ein kurzer Überblick über die vier verschiedenen Problemstellungen. Weitere Informationen dazu finden Sie auf unserer Webseite, einschließlich Beispielen und Beispieldaten für jede einzelne. Diese reichen von der Suche nach einer KI-Lösung, die bei der Verarbeitung und beim Zugang zu der großen Menge an Informationen hilft, die Regierungen verwalten, bis hin zur Navigation, Auslegung und Anwendung von Regelwerken – also Gesetze, Politik, Vorschriften – und wie Sie wahrscheinlich wissen, gibt es im Regierungsbereich viele davon, und sie sind komplex. Sie sind auch in komplexer Weise miteinander verwoben.

Die dritte Problemstellung konzentriert sich dann darauf, vorherzusagen, wie Ressourcen zugewiesen werden sollen und wie Infrastrukturbedarfe angegangen werden können, und die letzte fokussiert darauf, die Kommunikation mit der Regierung für ein breites Spektrum von Menschen zugänglich zu machen. Denken Sie also an ein Tool, das Klientinnen und Klienten hilft, Formulare auszufüllen, E-Mails zu entwerfen oder sich auf Termine in ihrer bevorzugten Sprache und in ihrem bevorzugten Format vorzubereiten.

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Wie Sie vielleicht wissen, war gestern der Halbzeitpunkt der Challenge. Letzte Woche hatten wir zwei Veranstaltungen, eine Auftaktveranstaltung und eine Fachveranstaltung mit Subject Matter Experts. Wenn Sie eine dieser Veranstaltungen verpasst haben, finden Sie die Aufzeichnungen und Transkripte auf unserer Website.
Heute ist unsere letzte Veranstaltung, und wir werden die Fragen behandeln, die Sie haben, sowie diejenigen, die wir bisher erhalten haben. Und vergessen Sie nicht, dass die Challenge am kommenden Montag, dem 1. Dezember, um 15:00 Uhr Eastern Time endet.

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Ein Bereich, zu dem wir ziemlich viele Fragen erhalten haben, betrifft die Teilnahmeberechtigung. Um von Anfang an Klarheit zu schaffen: Jede Person aus G7-Ländern oder der EU kann sich bewerben, einschließlich Personen, die in gewinnorientierten oder gemeinnützigen Organisationen arbeiten, postsekundären Bildungseinrichtungen, im öffentlichen Dienst, in indigenen Gemeinschaften und mehr. Auf dem Antragsformular muss eine Person als leitende Person angegeben werden, aber wenn Sie in einem Team arbeiten, können Sie dort auch Ihren Teamnamen als Firmennamen eintragen. Weitere Punkte: Kanadische Bundesbedienstete sind nicht förderberechtigt, sie können jedoch eine Lösung einreichen. Wenn ich von Fördermitteln spreche und die 100.000 kanadischen Dollar erwähne: Diese Summe wird potenziell zwischen 10 Empfängerinnen und Empfängern aufgeteilt – eine bzw. einer pro G7-Land plus die Europäische Union – und dafür kann sich jede Person unabhängig vom Alter bewerben.

Wir haben außerdem zwei besondere Alterskategorien zur Förderung der Jugend: eine für die Altersgruppe 13 bis 17 und eine weitere für die Altersgruppe 18 bis 29.
Wenn Sie sich also bewerben möchten, was müssen Sie tun?

Sehen Sie sich unser Antragsportal an; Sie können Ihren Antrag auf Englisch oder Französisch einreichen. Eine Sache zum Alter möchte ich erwähnen: Wenn Sie unter 18 sind, muss die Person, die den Antrag einreicht, mindestens 18 Jahre alt sein oder es muss eine nicht teilnehmende erziehungsberechtigte Person den Antrag in Ihrem Namen einreichen. Die Antragsformulare erfordern Angaben zu Ihren Teammitgliedern, zu Ihrer KI-Lösung, und dazu gehört ein Video, das die Lösung in Aktion zeigt. Es muss sich also um ein funktionierendes MVP, ein Minimum Viable Product, handeln.

Sie haben außerdem die Möglichkeit, einen Link zu einem GitHub-Repository anzugeben, sowie die Bestätigung und Anerkennung der Geschäftsbedingungen in unserem Participant Guide. Der Participant Guide behandelt wichtige Themen wie Interessenkonflikte, Datenschutz, geistiges Eigentum und Lizenzen, Verhaltenskodex und angemessenes Verhalten. Anschließend stimmen Sie diesen Bedingungen zu. Es gibt also sehr, sehr viele Informationen im Participant Guide. Und ich weiß, dass meine Kollegin Dana viele verschiedene Links im Q&A-Bereich geteilt hat, damit Sie diese direkt zur Hand haben.

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Zusätzlich zu diesen Veranstaltungen können wir Sie auch über unseren Discord-Channel und unsere E-Mail-Adresse unterstützen. Das sind die beiden besten Wege, uns zu kontaktieren, insbesondere da dies unsere letzte Veranstaltung ist. Wir haben ein großartiges Netzwerk von Mentorinnen und Mentoren, von denen einige heute hier sind, die wir bei schwierigen Fragen ansprechen können, die manchmal hereinkommen, und beide Kanäle sind auch im Chat verlinkt.

OK, nächste Folie bitte.

Gut, es ist jetzt an der Zeit, in die Fragen einzusteigen. Die Fragen sind entlang von vier Themenbereichen strukturiert. Der erste sind prozedurale Fragen. Diese werde ich beantworten und wir werden von unserem Team unterstützt. Das zweite sind die Problemstellungen und wie die Regierung arbeitet – und diese werden von Christopher Wodtke vom Bundesministerium für digitale Transformation und Verwaltungsmodernisierung in Deutschland abgedeckt.

Außerdem werden wir einige technische Fragen haben, die … oh, und Entschuldigung, Ian Stones ist Senior Policy Analyst bei Innovation, Science and Economic Development Canada und wird ebenfalls Fragen zu den Problemstellungen und zur Arbeitsweise der Regierung beantworten.

Der nächste Abschnitt werden technische KI-Fragen sein, und diese technischen Fragen werden von Wassim El-Kass beantwortet, der Assistant Director for Advanced Analytics bei Immigration, Refugees and Citizenship Canada ist, und von Jordan Hovdebo, der Principal Data Scientist für Global Affairs Canada ist. Und schließlich, für Datenethik und Datennutzung, haben wir das Glück, dass Thérèse Nguyen bei uns ist, eine Data Ambassador von Statistics Canada, die hier ist, um Fragen zu beantworten. Wie Sie wahrscheinlich erkennen können, haben wir also Expertinnen und Experten, die jede Art dieser verschiedenen Fragen abdecken können. Hoffentlich haben Sie begonnen, Ihre Fragen in den Q&A-Bereich einzustellen. Ich sehe dort ein bisschen Aktivität, glaube ich. Falls nicht, jetzt ist der Moment. Reichen Sie sie ein, und wie gesagt, wir beginnen damit, einige der prozeduralen Fragen zu beantworten, die wir erhalten haben.
Bevor ich irgendetwas anderes tue, freue ich mich, meinen Kollegen Mark Levene willkommen zu heißen, der bei diesem Projekt eine zentrale Rolle gespielt hat. Wie ich vorhin erwähnt habe, wird er mich begleiten und diese Frage- und Antwort-Sitzung moderieren.

Damit übergebe ich an Mark, der mit der Moderation fortfahren wird. Danke.

Levene, Mark 11:44
Hallo, guten Morgen oder guten Nachmittag allerseits. Hallo, Dawn. Also gut, fangen wir mit ein paar Schnellfeuer-Fragen an. Das sind einige Fragen, die wir in den letzten 10 oder 12 Tagen erhalten haben. Und es tauchen, wie Dawn erwähnt hat, auch eine ganze Reihe von Fragen im Q&A auf, auf die wir mit der Zeit ebenfalls eingehen werden.
Zunächst einmal, eine der häufigsten Fragen, die wir bekommen, betrifft die Altersgrenzen, Dawn. Eine der Fragen war: „Ich bin 30, kann ich mich trotzdem bewerben?“ Vielleicht wäre es gut, die Jugendkategorien und die Altersbeschränkungen dafür zu klären.

Hall, Dawn 12:19
Gern. Vielen Dank. Ja, wenn Sie 30 sind, können Sie sich auf jeden Fall bewerben. Sie würden sich dann für eine der Länder-Kategorien bewerben, also für die Fördermöglichkeiten, die es für die G7-Länder sowie die EU gibt.
Die Jugendkategorien sind speziell für junge Teilnehmende im Alter von 13 bis 17 und dann 18 bis 29. Wenn Sie ein Team haben, in dem mehrere junge Leute sind, und sie alle in die Jugendkategorie fallen, werden sie in die Kategorie eingestuft, in der das älteste Teammitglied liegt.

Wenn also Personen 13, 18, 21 und 24 Jahre alt sind, wären sie in dieser höheren Altersgruppe von 18 bis 29. Ich hoffe, das hilft bei der Klarstellung.

Levene, Mark 13:09
Danke, Dawn. Dann noch ein paar Fragen zur Teilnahmeberechtigung. Du hast ja den Vorbehalt zu kanadischen Bundesbediensteten erwähnt. Wir wurden gefragt: Wenn wir für eine Provinzregierung arbeiten, gibt es irgendwelche Beschränkungen? Oder wenn wir für ein gewinnorientiertes Unternehmen arbeiten, gibt es da Beschränkungen? Vielleicht wäre es gut, auch diese beiden Punkte kurz durchzugehen.

Hall, Dawn 13:31
Super, danke, Mark. Es gibt für beide keine Beschränkungen. Stellen Sie nur sicher, dass Sie die Unterstützung Ihres Unternehmens oder Ihrer Behörde haben, wenn Sie im Namen eines Unternehmens oder einer Regierung einen Antrag stellen, einfach aus Gründen der Transparenz – wir empfehlen das, aber es ist nicht zwingend.
Ich würde sagen, wenn Sie für die Regierung von Ontario arbeiten, ist das kein Problem – Sie können sich trotzdem bewerben und wären förderberechtigt, und das Gleiche gilt für gewinnorientierte Unternehmen. Sie könnten sich also ebenfalls bewerben und möglicherweise Fördermittel erhalten.

Ich sage noch einmal: Wenn Sie von einem gewinnorientierten Unternehmen kommen, müssen Sie sich als Einzelperson bewerben, aber Sie können den Firmennamen als Teamnamen verwenden, wenn Sie möchten, dass Leute sehen, wozu Ihr Unternehmen in der Lage ist.

Levene, Mark 14:26
Super. Eine weitere Frage in ähnlicher Richtung: Mein Team besteht aus Mitgliedern aus verschiedenen G7-Ländern. Welches Land wählen wir im Antrag aus?

Hall, Dawn 14:36
Danke. Sie würden das Land auswählen, aus dem die leitende antragstellende Person kommt. Wenn Sie also in Frankreich sind und die leitende Antragstellerin bzw. der leitende Antragsteller sind, also die Person, die alle Informationen in das Antragsformular einträgt, dann ist das das Land, in dessen Kategorie Sie berücksichtigt werden. Und noch einmal: Es geht um den rechtlichen Wohnsitz in einem beliebigen G7- oder EU-Land.

Levene, Mark 15:03
OK. Und dann eine etwas andere Frage, aber: Wie kann dieses Programm Start-ups helfen?

Hall, Dawn 15:11
Ja, eine sehr gute Frage. Ich denke, einiges von dem, was ich vorhin zur Beteiligung von Unternehmen erwähnt habe, gilt hier. Das ist wirklich eine Möglichkeit, diese Challenge dafür zu nutzen, zu zeigen, welche Art von Arbeit Ihr Start-up leisten kann. Um das weiterzutragen, könnten Sie den Namen Ihres Start-ups als Teamnamen verwenden. Denn wenn Sie als „Honourable Mention“ oder als Förderempfängerin bzw. -empfänger ausgewählt werden, werden Informationen über Ihr Projekt und Ihren Namen auch auf der Website erscheinen. Wir werden alle Finalistinnen und Finalisten auflisten, einschließlich des Namens ihres Teams, ihrer selbst und des Titels ihres Projekts auf der Website. Es gibt also viele Möglichkeiten, auf die Arbeit aufmerksam zu machen, die Sie leisten, und ich denke, das ist wahrscheinlich die beste Art, wie wir unterstützen können.

Levene, Mark 16:19
Super. Wir haben noch viele andere Fragen. Einige kommen über den Chat rein, und vielleicht wenden wir uns jetzt ein paar davon zu. Also zunächst: Können wir eine Lösung entwickeln, die sich mit allgegenwärtigen Verzerrungen in Regierungsdokumenten und -kommunikation befasst, anstatt eine Lösung zu entwerfen, die Kommunikation nur prozedural.

El-Kass, Wassim 16:44
Gern. Nun, ich denke, es ist eher eine Frage der Teilnahmeberechtigung oder des Verfahrens, ob so etwas eine Lösung für die Challenge sein kann. Ich werde es eher aus technischer KI-Perspektive betrachten, um zu betonen:

Bei Bias-Mitigation gibt es meiner Meinung nach keine magische Lösung, denn sie sollte als integraler Bestandteil des KI-Entwicklungsprozesses betrachtet werden und nicht als etwas im Nachhinein. Sie erfordert Aufmerksamkeit in jeder Phase des KI-Lebenszyklus.
Jede Person, die mit KI arbeitet, weiß, dass KI-Modelle in hohem Maße von den Daten beeinflusst werden, mit denen sie trainiert werden. Wenn also potenzielle Verzerrungen beobachtet oder offensichtlich sind in den Daten – ob es sich um operative Daten oder Policy-Daten handelt – dann könnte das auf eine systematischere, möglicherweise menschliche Verzerrung hinweisen. Trotzdem sind die Menschen immer noch stärker über KI-Bias besorgt – und das ist berechtigt, denn selbst wenn es in den Daten selbst keinen Bias gibt, kann Bias eingeführt oder verstärkt werden, wenn man den Datenausschnitt auswählt, der für das Training der KI-Modelle verwendet wird. Es gibt also viele Dinge, die getan werden können und getan werden sollten, bevor man überhaupt mit dem Training beginnt. Die Leute sollten den Datensatz analysieren, prüfen, ob es Lücken gibt, Repräsentationslücken, Ungleichgewichte in den historischen Daten oder Bias in den historischen Daten. Und dann gibt es Methoden, um dies bis zu einem gewissen Grad zu mildern, zum Beispiel Resampling – also Oversampling oder Undersampling – Re-Weighting der Daten, das Zuweisen bestimmter Gewichte zu einem Teil der Daten und andere Techniken, um die Fairness insgesamt zu verbessern. Und dann ist es auch wichtig, die Ergebnisse zu überwachen, sobald man die Daten trainiert, bewertet und validiert hat. Normalerweise trainiert man mehrere Modelle und wählt dann die besten Modelle aus.
Und auch nach der Bereitstellung ist das Monitoring extrem wichtig, um die Ergebnisse des Modells zu überwachen, denn selbst wenn es anfangs gut funktioniert, kann es im Laufe der Zeit driften und es können mit der Zeit neue Verzerrungen auftreten. Es ist also wichtig – ich glaube, die Kernaussage ist hier, dass menschliche Aufsicht extrem wichtig ist. Man kann den Menschen nicht aus der Schleife herausnehmen, und in der Tat ist „Human in the Loop“ umso wichtiger, je höher der Impact Ihres Modells ist.
Danke.

Levene, Mark 19:24
Super, danke. Ich sehe, dass Jordan ebenfalls auf dem Bildschirm erschienen ist. Jordan, möchtest du noch etwas zum Thema Bias sagen?

Hovdebo, Jordan 19:29
Gern, vielleicht erwähne ich nur kurz – und ich stimme allem zu, was Wassim gesagt hat – vielleicht einen Vorschlag: Bias kann auch sehr subtil sein und ist oft recht domänenspezifisch. Ich denke, Sie sollten Fachleute aus dem jeweiligen Themengebiet einbeziehen, wenn Sie Zugriff auf sie haben. Es ist wirklich gut, eine Partnerin oder einen Partner aus dem Fachbereich zu haben, mit dem Sie arbeiten, der Ihnen helfen kann, diese sehr subtilen Verzerrungen zu erkennen. Vielleicht füge ich noch etwas hinzu: Viele denken wahrscheinlich an generative Lösungen, bei denen man vielleicht keinen großen Einblick in das Modell selbst hat. Deshalb möchte ich kurz erwähnen: Es gibt Methoden, um Bias zu mindern, wenn man mit solchen Modellen arbeitet. Leider hilft es nicht viel, das Modell einfach zu „präfixen“, also Personas zu verwenden und Dinge zu sagen wie. So wie wir selbst kennen wir unsere eigenen Biases manchmal nicht. Aber es gibt einige gute Prompting-Methoden, bei denen man das Large Language Model dazu bringt, über das, was es gesagt hat, zu reflektieren. Also indem man die Ausgabe, die man von einer Entscheidung erhält, wieder in das Large Language Model speist und es bittet, zu reflektieren, was es gesagt hat: Gibt es einen Bias? Oder manchmal kann man sogar ein alternatives Modell das Gesagte kritisieren lassen – so, als würde man jemandem einen Spiegel vorhalten und auf etwas hinweisen. Auf diese Weise kann man helfen, Bias zu mindern. Aber am Ende des Tages ist es, glaube ich, sehr wichtig, Gelegenheiten für menschliche Aufsicht einzuplanen, um das zu mindern – das wird eine sehr effektive Strategie sein.

Levene, Mark 21:10
Super, vielen Dank. Dawn, bitte.

Hall, Dawn 21:10
Ja, ich gehe das kurz aus prozeduraler Perspektive an. Das war eine Menge wirklich interessanter Inhalte von unseren Expertinnen und Experten, vielen Dank für diese Frage – sie ist wirklich wichtig. Die kurze Antwort lautet: Ja, wenn Sie diese Challenge in die Richtung lenken wollen,
eine Lösung zu schaffen, die sich mit allgegenwärtigen Verzerrungen befasst, denke ich, dass das im Rahmen einer Lösung liegen kann, die die Kommunikation mit Menschen ermöglicht, die für eine breite Palette von Sprachen, Kulturen und Fähigkeiten zugänglich ist. Ich denke, das wäre zulässig. Stellen Sie sicher, dass klar ist, was Sie zu tun versuchen, und dass es nicht nur um prozedurale Verbesserungen gehen muss.

Levene, Mark 21:57
Super, danke, Dawn. Ich möchte beim selben Thema bleiben und eine weitere Frage ansprechen, die wir über den Q&A-Bereich erhalten haben. Dawn: Die Lösung ist eine Beschreibung in einem Video – welches Maß an technischer Detailtiefe erwarten wir, und was brauchen die Jurorinnen und Juroren, um die eingereichten Lösungen angemessen bewerten zu können?

Hall, Dawn 22:16
Gute Frage. Ich denke, wir möchten ein gewisses Maß an technischen Details sehen, und zwar so, dass Sie zeigen, wie Ihre Lösung funktioniert und dass sie tatsächlich funktioniert. Das ist das Wichtigste. Das gesagt, weiß ich, dass die Beschreibung sehr technischer Dinge ziemlich viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Stellen Sie also sicher, dass das Niveau zu dem Fünf-Minuten-Hard-Stop für die Videoanforderung passt. Sie können auch zusätzliche Informationen im GitHub-Link bereitstellen – das ist eine optionale Angabe, die Sie machen können. Wenn Sie beispielsweise umfangreiche technische Dokumentation haben, von der Sie denken, dass sie hilfreich wäre, können Sie diese dort teilen. Und wirklich, ich denke, es hängt auch vom Projekt ab. Daher ist das eine schwer zu beantwortende Frage, weil es von Projekt zu Projekt unterschiedlich sein wird, aber ein gewisses Maß an technischen Details ist sehr wichtig. Behalten Sie aber im Hinterkopf, dass Sie nur fünf Minuten haben und der technische Aspekt nur einen Teil, einen Aspekt, aller Bewertungskriterien darstellt. Stellen Sie also sicher, dass Sie sich diese Bewertungskriterien online ansehen, denn danach werden Sie beurteilt.

Levene, Mark 23:29
Gut. Bleiben wir kurz beim Thema Bewertung, wenn das in Ordnung ist, denn wir haben dazu auch einige Fragen erhalten, und es könnte hilfreich sein, diesen Teil des Verfahrens zu klären. Welche Informationen sehen die Jurorinnen und Juroren darüber, wer teilnimmt?

Hall, Dawn 23:44
Die Jurorinnen und Juroren sehen alle Informationen darüber, wer teilnimmt. Wir planen derzeit nicht, irgendetwas zu anonymisieren. Wir müssen Namen und alle Angaben weitergeben, um sicherzustellen, dass aus Sicht der Jurorinnen und Juroren kein Interessenkonflikt besteht. Wir werden außerdem versuchen, die Jurorinnen und Juroren über das zu informieren, was die „Pre-Screeners“ festgestellt haben. Wir werden die Kommentare aus der Vorprüfung ebenfalls an die Jurorinnen und Juroren weitergeben, und die Vorprüfung ist eher eine grundlegende Kontrolle – zum Beispiel prüfen, ob alle Links funktionieren, ob die Qualität stimmt, ob Datenschutz berücksichtigt wurde sowie Bias. Aus Bewertungssicht sind das die verschiedenen Aspekte, zu denen die Jurorinnen und Juroren Zugang haben werden. Wenn Sie also Informationen bereitgestellt haben, würde ich davon ausgehen – in Ihrem Namen –, dass die Jurorinnen und Juroren Zugriff darauf haben.

Levene, Mark 24:43
Super, danke, Dawn. In unserem Zeitplan haben wir für die Bewertung ziemlich viel Zeit vorgesehen. Warum ist der Zeitraum zwischen Einreichung und Bewertung so lang?

Hall, Dawn 24:55
Ja, großartige Frage. Es gibt dafür ein paar unterschiedliche Gründe. Der erste ist, dass wir sicherstellen wollen, dass die Jurorinnen und Juroren ausreichend Zeit haben und dass es zwei Phasen – eigentlich drei Phasen – für die Bewertung gibt. Es gibt eine Vorprüfung, bei der es darum geht, dass Leute einfach sicherstellen, dass die Einreichung von guter Qualität ist. Der zweite Teil betrifft einen ersten Durchgang durch die Jurorinnen und Juroren, wobei jeweils eine Person die Einreichung prüft, wenn sie die Vorprüfung bestanden hat.
Und dann gibt es eine zweite Phase, bei der mehrere Jurorinnen und Juroren, darunter eine Person aus einem anderen Land, sich damit befassen. Es gibt also tatsächlich drei Bewertungsphasen. Ich erwähne außerdem, dass wir diese Zeitspanne auch deshalb eingeplant haben, weil es davon abhängt, wie viele Einreichungen wir erhalten. Wir wollen sicherstellen, dass wir unsere Jurorinnen und Juroren nicht überlasten, da sie ehrenamtlich arbeiten, was wir sehr schätzen. Ich würde sagen, darum geht es bei diesen Zeitlinien, und wir werden unser Bestes tun, um sicherzustellen, dass wir all das rechtzeitig einhalten.

Levene, Mark 26:21
Super, danke. Und dann noch eine letzte Frage zur Bewertung: Werden kanadische öffentliche Bedienstete, über die wir bereits gesprochen haben, anders bewertet als andere?

Hall, Dawn 26:34
Nein, werden sie nicht. Der Ablauf der Bewertung ist derselbe, egal ob Sie kanadische Bundesbedienstete sind oder nicht. Wenn Sie am Ende ganz oben, also an der Spitze der Auswahl, stehen, sind Sie nicht förderberechtigt, können aber eine „Honourable Mention“ erhalten. Auf diese Weise würden wir damit umgehen. Der Bewertungsprozess wird also derselbe sein, unabhängig davon, wer sich bewirbt.

Levene, Mark 27:04
Gut. Wir bekommen gerade einige Fragen über den Q&A-Bereich. Wenden wir uns diesen jetzt zu.
Hier ist eine Frage zu Problemstellung 2. Ich habe einen Datensatz für Problemstellung 2, um … zu füttern. Gibt es einen Datensatz für Problemstellung 2, um die RAG-Knowledge-Base zu füttern? Und bitte frischen Sie uns auf, was passiert, nachdem wir gewonnen haben.

Hall, Dawn 27:32
Ich kann ein bisschen zu den bereitgestellten Datensätzen sagen. Es gibt eine Reihe verschiedener Datensätze für Problemstellung 2, die zur Unterstützung von RAG genutzt werden können. Sie finden sie auf unserer Website. Wenn Sie auf die Website gehen, auf der die Problemstellungen aufgeführt sind, und dann auf die Problemstellung klicken, öffnet sich eine zusätzliche Informationsseite, und dort finden Sie die verfügbaren Datensätze. Ich möchte klarstellen, dass Sie auch Ihre eigenen Daten mitbringen können. Sie müssen nicht nur die dort bereitgestellten Daten verwenden – das sind Beispieldaten. Und Sie werden sehen, dass die Daten in unterschiedlichen Formaten vorliegen: Es gibt einen MCP-Server, APIs und statische Datensätze, zum Beispiel im XML-Format. Es gibt also eine Reihe verschiedener Optionen, mit denen Sie starten können, aber Sie müssen das möglicherweise mit zusätzlichen Daten zu Policies und Vorschriften ergänzen.

Levene, Mark 28:33
Super. Bleiben wir bei den Datensätzen. Dürfen wir nur Open-Source-Lösungen oder Code verwenden, die von der Bundesregierung oder anderen G7-Ländern vorab genehmigt sind? Oder können wir andere Datensätze nutzen?

Hall, Dawn 28:47
Sie können andere Datensätze verwenden. Wir haben einige vorgeschlagen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, aber wir gehen fest davon aus, dass die Leute ihre eigenen Daten einbringen und Datensätze finden, die ihre Projekte wirklich voranbringen. Was den Code betrifft: Sie können grundsätzlich jeden Code verwenden, den Sie möchten. Ich würde sagen, dass Open-Source-Code großartig ist, weil er mehr Skalierung ermöglicht, und wir suchen wirklich nach Dingen, die skaliert und in verschiedenen Ökosystemen eingesetzt werden können. Offener Code ist dafür großartig, und außerdem unterstützen Sie damit die Community und bauen darauf auf. Ich muss wahrscheinlich nicht ins Detail gehen zu
den Vorteilen der Nutzung von Open-Source-Code. Wenn Sie proprietären Code haben, können Sie diesen natürlich verwenden. Behalten Sie nur Aspekte wie geistiges Eigentum, Vertraulichkeit und dergleichen im Hinterkopf, wenn Sie ihn nutzen, und stellen Sie sicher, dass Sie die entsprechenden Lizenzen haben. Und was die Lizenzierung betrifft, gilt dasselbe für jeden Code, den Sie verwenden: Prüfen Sie immer die Lizenz und stellen Sie sicher, dass Sie sie korrekt einhalten.

Levene, Mark 29:51
Du hast gerade etwas zum Programmieren gesagt, Dawn. Eine der Fragen, die wir bekommen haben, ist: Welche Programmiersprachen verwenden KI-Entwicklerinnen und -Entwickler innerhalb der Regierung üblicherweise? Und ich denke, wir haben ein paar Expertinnen und Experten aus der kanadischen Regierung und eine Person aus Europa, die diese Frage beantworten könnten.

El-Kass, Wassim 30:07
Ich kann anfangen, und Jordan, wenn du meine Antwort ergänzen möchtest, fühl dich frei. Aber im Großen und Ganzen, nicht nur in der Regierung, sondern generell, wenn man über Data Science oder KI-Programmierung spricht, ist Python die dominante Sprache – für Machine Learning, NLP und KI-Modellierung. Einige verwenden R; wir nutzen R in manchen Projekten, insbesondere wenn diese stark statistisch geprägt sind und man viele Datenvisualisierungen machen möchte. R kann auch eine gute Sprache sein. Und auf der Ebene der Datenaufbereitung kommen ein bisschen SQL und mehr Umgebungen oder Plattformen oder Bibliotheken wie PySpark ins Spiel. Scala kann auch in einigen Projekten verwendet werden, die ich kenne. Also, ich würde sagen, Python ist Nummer 1, dann R, SQL für mehr Datenaufbereitung sowie PySpark und Scala.

Levene, Mark 31:18
Bitte, Jordan.

Hovdebo, Jordan 31:19
Ja, vielleicht ergänze ich das noch kurz. Ich stimme all dem zu, zu hundert Prozent. Ich würde sagen, eines der wichtigsten Dinge – wenn diese Lösungen, wie Dawn sagte, von vielen verschiedenen Ressorts übernommen werden sollen – ist die Ermöglichung von Skalierbarkeit. Und deshalb wird Transparenz und Modularität in welcher Sprache auch immer Sie wählen, wirklich wichtig sein.
Ich denke, es ist wichtig zu verstehen, dass wir, wenn wir eine neue Technologie in die Regierung einführen wollen, einen Prozess durchlaufen müssen, um sicherzustellen, dass sie sicher ist und dass wir Ihre Daten schützen werden. Je mehr Transparenz wir haben, desto besser können wir die Software beurteilen und sie in unsere bestehenden IT-Systeme integrieren. Wenn sie gute Software-Entwicklungspraktiken wie Modularität befolgt und so weiter, ist die Wahrscheinlichkeit deutlich größer, dass wir sie übernehmen können. Und deshalb wird die Nutzung solcher Standardsprachen, mit denen wir ohnehin arbeiten, den Weg zur Integration in unsere bestehenden Systeme erleichtern.

Levene, Mark 32:19
Super, danke. Dawn, möchtest du dazu noch etwas ergänzen?

Hall, Dawn 32:23
Nein, ich denke, das ist eine sehr gute Zusammenfassung. Danke.

Levene, Mark 32:32
Hier ist eine etwas ähnliche Frage, und vielleicht können einige unserer Expertinnen und Experten auch diese beantworten: Was habt ihr – und das könnte denjenigen helfen, die ihre Lösungen entwickeln – bislang als größte Hürden bei der Anwendung von KI-Lösungen in der Regierung erlebt? Es ist eine ziemlich allgemeine Frage, könnte aber Leuten helfen, die an ihren Einreichungen arbeiten, ihre Antworten zu strukturieren.
Willst du anfangen, Dawn?

Hall, Dawn 33:01
Könntest du die Frage bitte wiederholen? Ich sehe, dass andere schon …

Levene, Mark 33:04
Klar. Was sind einige der Hürden bei der Anwendung von KI-Lösungen in der Regierung?

Hall, Dawn 33:10
Gut. Gern, ich fange an. Ich denke, es gibt eine Vielzahl von Punkten. Vielleicht beginne ich mit dem Hinweis, dass wir sicherstellen müssen, dass wir die geeignete Data Governance eingerichtet haben.
Wie Sie wissen, ist Datenbasis die Grundlage von KI-Lösungen, und es ist wirklich, wirklich wichtig, dass die Regierung sicherstellt, dass die Data Governance und die Datenqualität angemessen sind. Und ich denke, das ist ein Bereich, in dem wir einige Inkonsistenzen über die Regierung hinweg sehen und in dem es Verbesserungsbedarf gibt. Ich lasse es dabei, weil ich sehe, dass andere schon darauf brennen, etwas beizutragen – also fange ich mit diesem Punkt an.

Levene, Mark 33:52
Fangen wir mit Ian an – Ian Stones von ISED, ich weiß, dass du zu diesem Thema auch einige Gedanken hast.

Stones, Ian 33:58
Ja, absolut. Vielen Dank. Das ist eine großartige Frage. Für mich beginnt und endet alles mit den Menschen, richtig? So sehr man versucht, eine digitale Lösung für etwas einzuführen, muss man sich vor Augen halten, dass sie am Ende des Tages Menschen betrifft, von Menschen genutzt wird und in deren Umgang mit Technologie integriert werden muss. Denken Sie also an die Usability, daran, wie die Outputs von den Nutzerinnen und Nutzern aufgenommen werden – ob es sich um eine Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter der Regierung, eine Person im öffentlichen Dienst, eine Bürgerin, einen Bürger oder eine Klientin bzw. einen Klienten handelt. Also wirklich über den menschlichen Aspekt der Verbindung nachdenken.
Und das gilt aus einer Change-Management-Perspektive, aus einer Business-Transformation-Perspektive, aus der Perspektive der Bürgerinnen und Bürger. Also: Den Menschen von Anfang an im Blick behalten, wenn man das Tool entwirft, ist, denke ich, wirklich wichtig.

Levene, Mark 34:48
Super. Und Christopher, ich glaube, du hast dazu auch Gedanken.

Wodtke, Christopher 34:52
Ja, ja. Danke für das, was bereits gesagt wurde. Ich stimme Ian zu, dass es wichtig ist, den Menschen in der Schleife zu behalten und über Change Management zu sprechen. Hier in Europa haben wir zum Beispiel eine Regulierung wie den AI Act, der technisch gesehen vorschreibt, dass man eine gewisse KI-Schulung absolvieren muss, bevor man KI nutzt. Es ist nicht genau festgelegt, welcher Art oder ob es sich um eine eintägige oder einwöchige Schulung handelt, aber sie ist erforderlich. Und während wir daran gearbeitet haben, haben wir festgestellt, dass Change Management ein riesiger Teil des Ganzen ist und dass … ja, es wurde bereits gesagt: Wie sieht die Data Governance aus? Ist die Lösung selbst vielleicht von einer zuständigen Stelle freigegeben? Hier in Deutschland haben wir beispielsweise Behörden, die für „safe to use“-Softwareanwendungen zuständig sind, und sie sollten sich das ansehen. Das sind manchmal Schritte in einem Qualitätsprozess, um KI für den Regierungsgebrauch einzuführen, aber natürlich auch eine Herausforderung, weil es zusätzliche Schritte sind – möglicherweise notwendige zusätzliche Schritte. Ja. Danke.

Levene, Mark 36:10
Super, vielen Dank. Ein ähnliches Thema: Was ist eine der größten Herausforderungen, denen ihr euch als Beschäftigte im öffentlichen Dienst stellt und die durch eine Lösung zu einer der Problemstellungen in den Rapid Solution Lab-Statements angegangen werden könnte?
Dawn, möchtest du vielleicht anfangen?

Hall, Dawn 36:36
Ich beginne und spreche einfach kurz über das Volumen an Informationen, das wir erhalten – insbesondere zur KI. Es passiert im Moment sehr viel. Es gibt sehr viel da draußen in der Welt, und es passiert auch sehr viel innerhalb von Regierungen auf der ganzen Welt. Ich habe den Eindruck, dass wir eine sehr, sehr große Menge an Informationen haben, mit denen wir uns ziemlich konstant auf dem Laufenden halten müssen. Und etwa zu sehen, wie andere Länder KI nutzen, welche Maßnahmen sie für bessere Programme oder Policies ergreifen und ob diese funktionieren oder nicht – und ob es weltweit einen Trend gibt oder nicht. Ich denke, allein die Fähigkeit, diese große Menge an Informationen zum Thema KI zu verarbeiten, wäre etwas, das ich unglaublich hilfreich fände. Ich weiß nicht, ob Christopher oder Ian noch etwas hinzufügen können.

Wodtke, Christopher 37:39
Ja, OK. Ja, mach du ruhig.

Stones, Ian 37:39
Nur zu, Christopher.

Wodtke, Christopher 37:40
OK. Ja, ich würde auch zustimmen – eine der größten Herausforderungen ist das hohe Volumen an Informationen, und dann zu versuchen, in Use Cases zu denken, um eine schlanke Lösung zu haben. Sonst ist das Spektrum sehr breit. Es könnte zum Beispiel der Posteingang eines Ministeriums sein – eine Lagezentrale, die 1000, 1500 E-Mails am Tag bekommt und versucht, herauszufinden, wie man das sortiert. Es könnte die Verarbeitung von Bildern sein. In Deutschland – und ich denke, in den meisten Ländern ist es ähnlich – haben wir Behörden, die sich darum kümmern, welcher Teil eines Grundstücks, einer Landschaft oder wo Häuser gebaut sind, wem gehört. Das sind also viele Karten, viele Informationen und die Frage, wie man vielleicht Satellitenbilder mit einer Karte zusammenbringt.
Das war früher ein manueller Prozess, und jetzt unterstützt uns KI dabei, zum Beispiel.

Levene, Mark 38:43
Super, vielen Dank. Eine weitere Frage, die wir über den Q&A-Bereich erhalten haben, ist ein ähnliches Thema – eine große Frage: Welche Ressourcen würden Sie empfehlen, um die aktuellen Informationen und Leitlinien besser zu verstehen? Es geht um verschiedene Prozesse, die in der Regierung existieren, und steht im Zusammenhang mit der Entwicklung einer modulareren Lösung. Ich sehe, dass Thérèse zu uns auf den Bildschirm gekommen ist, fangen wir also vielleicht mit ihr an.

Nguyen, Thérèse 39:10
Hallo, danke. Ich denke, das ist tatsächlich eine großartige Frage, für die wir keine spezifische Lösung oder Antwort haben, die für alles passt. Aber in der Regierung versuchen wir, Tools, Leitfäden und Direktiven zu entwickeln – ob wir nun bei StatCan oder anderen Ressorts sind – und all das zusammen ergibt Leitlinien und Prinzipien, die auf den Webseiten der verschiedenen Regierungen veröffentlicht werden. Bei Statistics Canada haben wir zum Beispiel das Data Science Project oder Hub, den Sie auf unserer Website finden. Er gibt Ihnen direkten Zugang zu verschiedenen Leitlinien, die wir verwenden und die wir in den verschiedenen Projekten, die KI beinhalten, umzusetzen versuchen. Und ich glaube, dass ISED ebenfalls Dokumentation auf seiner Website veröffentlicht hat, innerhalb der verschiedenen Leitfäden, auf die Sie sich bei der Nutzung von KI beziehen können. Ich denke, wenn Sie auf die Website canada.ca gehen, können Sie zu verschiedenen Quellen innerhalb der unterschiedlichen Ressorts der kanadischen Regierung weitergeleitet werden. Das ist, denke ich, einer der ersten Orte, an denen wir suchen können, und ich glaube, dass es auch an anderen Stellen ähnliche Informationen gibt. Und wie gesagt, es ist ein relativ neues Thema, daher werden wir Dinge haben, die gemeinsam sind, und andere, die sich in Bezug auf Leitlinien unterscheiden. Ich denke aber, dass es ein guter Anfang ist, all diese Dinge anzuschauen und zusammenzuführen – je nachdem, was Sie tun – um herauszufinden, welche Richtung Sie einschlagen sollten, welche Leitlinien oder welche Prinzipien Sie bei der Nutzung von KI in Ihrer Datenbasis beachten sollten.

Levene, Mark 41:07
Super, danke. Das ist eine sehr hilfreiche Antwort. Eine ähnliche Frage in diesem Zusammenhang: Gibt es besondere Eigenschaften von Regierungsdaten, die Personen von außen möglicherweise nicht erkennen?

Nguyen, Thérèse 41:25
Ich kann nicht für alle Ressorts sprechen, aber zum Beispiel bei StatCan gehen wir an KI ein bisschen so heran wie an jede unserer normalen Erhebungen. Das bedeutet, dass wir in Bezug auf Vertraulichkeit, Quellen usw. alles so prüfen, als ob es sich um eine laufende reguläre Umfrage handelt, die wir durchführen. Wir stellen also sicher, dass die Quellen korrekt sind. Wir stellen sicher, dass die Daten, also die Inputs, die wir aus diesen Quellen erhalten, unseren Vertraulichkeitsstufen entsprechen oder auf andere Weise überprüfbar sind. Und dann machen wir auch ein Benchmarking, sodass alle Daten, die wir erhalten – ob aus Verwaltungsdaten oder aus Crowdsourcing usw. – abgeglichen werden, um sicherzustellen, dass die Daten sinnvoll sind. Egal, welche Daten wir bekommen: Wir stellen sicher, dass sie sinnvoll sind, bevor wir beginnen, sie zu verwenden. Und selbstverständlich, sobald etwas durch KI generiert wurde usw., wird jedes Produkt, in dem wir KI einsetzen, überprüft, bevor wir das Endprodukt tatsächlich verwenden.

Levene, Mark 42:38
Super, vielen Dank, Dawn. Wir haben ein paar Prozessfragen, denen wir uns jetzt vielleicht zuwenden. Zunächst einmal: Welches Maß an technischen Details wird in der Lösungsbeschreibung und im Video erwartet? Das haben wir schon ein bisschen gestreift. Und dann: Für Problemstellung 1 sind die bereitgestellten Beispieldaten alle textbasiert – ist es zulässig, dass unsere Lösung andere Datentypen wie Sprache oder Bilder verwendet?

Hall, Dawn 43:05
Gut. Also ja, zur ersten Frage – ich glaube, es ging darum, wie viele technische Informationen in der Beschreibung und im Video benötigt werden. Behalten Sie im Hinterkopf, dass die Bereiche, nach denen wir bewerten, auf unserer Website aufgelistet sind, und ich nenne kurz die sechs Bereiche, die beurteilt werden:
Impact and social good, Interoperability, Explainability, Scalability, Accessibility und Usability. Wenn Sie Ihre Lösung vor diesem Hintergrund betrachten, dann müssen gewisse technische Informationen enthalten sein, damit die Jurorinnen und Juroren Dinge wie Interoperability, Explainability und potenziell auch Scalability – und viele der anderen Kriterien – beurteilen können. Sie sollten also sicherstellen, dass es einige technische Informationen gibt, zum Beispiel indem Sie erklären, wie Sie Ihre Lösung aufgebaut haben.
Aber es muss nicht bis ins letzte technische Detail gehen, wie Sie es vielleicht in einem anderen Kontext tun würden. Sie können zudem einen optionalen Link zu einem GitHub-Repository bereitstellen. Bedenken Sie aber, dass Sie für Ihr Video nur fünf Minuten zur Verfügung haben. Sie müssen darin also einige technische Informationen abdecken, haben aber keine Zeit, auf eine sehr tiefgehende technische Ebene zu gehen.

Levene, Mark 44:30
Super. Ich glaube, du hast das in deiner letzten Antwort schon teilweise beantwortet, aber wir greifen es trotzdem noch einmal auf, um zu sehen, ob jemand noch etwas ergänzen möchte. Mit Blick auf das Minimum Viable Product: In welchem Umfang wird Usability bewertet? Ist euch in dieser Phase der Kern der KI-Lösung wichtiger oder eher, dass etwas gezeigt wird, das die mögliche Interaktion der Nutzenden vermittelt?

Hall, Dawn 44:52
Wir achten auf beides, ganz klar. Usability ist einer der sechs Bereiche, die bewertet werden. Die Funktionalität ist der Schlüssel: Wenn das Produkt nicht funktioniert, wird das sehr, sehr früh in der Bewertung auffallen, weil wir ein Minimum Viable Product benötigen. Usability wiederum hängt mit Prinzipien des Human-Centred Design und ähnlichen Aspekten zusammen. Es ist also wichtig, dass Sie das abdecken, aber gleichzeitig darf es die Funktionalität nicht behindern. Sie müssen also beides abdecken.
Was ich in deiner vorherigen Frage nicht beantwortet hatte, war der Teil zu Problemstellung 1 und ob Sie Bilder nutzen können – und ich weiß nicht mehr, ob auch Videos erwähnt waren –, aber die Antwort lautet: Ja, Sie können alle Datentypen verwenden, die Sie für Ihre Lösung wichtig oder erforderlich finden. Wir haben Textdaten bereitgestellt, aber es gibt viele andere Datenformate. Ich möchte allerdings erwähnen, dass Sie unabhängig vom Datentyp sicherstellen müssen, dass Sie Datenschutz, Privatsphäre und Vertraulichkeit im Blick haben und an die erste Stelle stellen. Und wie bereits erwähnt, sollten Sie sich auch möglicher Biases bewusst sein.

Levene, Mark 46:20
Super, vielen Dank für diese klaren Erläuterungen, Dawn. Ich möchte zur Frage der regierungsinternen Daten zurückkommen, weil wir dazu noch weitere Gedanken aus unserem Panel haben, die ich für hilfreich halte, insbesondere für diejenigen, die über eine Einreichung nachdenken. Wir beginnen mit Ian. Bitte, Ian.

Stones, Ian 46:37
Danke, dass Sie noch einmal zu mir zurückkommen. Ja, ich wollte nur ergänzen: Gehen Sie nicht davon aus, dass a) die Daten interoperabel sind und b) dass sie organisationsübergreifend nach denselben Standards geführt werden. Ich kann Ihnen sagen, dass in meiner großen kanadischen Bundesbehörde unsere Datenstandards selbst intern nicht konsistent sind. Und gehen Sie nicht davon aus, dass einzelne staatliche Stellen – etwa Ministerien, Behörden oder verwandte Organisationen – ihre Daten rechtlich mit anderen Organisationen innerhalb derselben Governance-Struktur teilen dürfen. Und insbesondere in föderalen Staaten wie Kanada sollten Sie nicht davon ausgehen, dass wir Daten auf Bundesebene mit unseren Provinzpartnern oder mit kommunalen bzw. städtischen Partnern teilen dürfen. Es gibt dafür häufig Beschränkungen.
Gehen Sie also eher davon aus, dass Sie, wenn Sie mit einer einzelnen Organisation zu tun haben, nur Zugriff auf deren interne Daten haben und diese mit öffentlichen Daten ergänzen können.

Levene, Mark 47:28
Super, vielen Dank, Ian. Das ist, glaube ich, sehr hilfreich für die Teilnehmenden.
Alison, gab es dazu noch weitere Punkte, die wir ansprechen wollten? Dieser hier?
Alison hilft uns, das alles im Hintergrund zu organisieren – wie Sie sehen können, bekommen wir eine Menge Informationen auf einmal, und wir versuchen, all das zu strukturieren und den Ablauf so zu steuern, dass es für Sie verständlich und nützlich bleibt.
Gut, ich glaube, das war es zu diesem Punkt. Kommen wir zu weiteren Fragen.
Ein ähnliches Thema: Wo finde ich heraus, welche Datenstandards von Regierungen verwendet werden?

Hall, Dawn 48:13
Das ist eine sehr gute Frage. Im Moment habe ich keine gute Antwort parat – aber Thérèse hat eine. Ich bin sehr froh, dass sie heute hier ist.

Nguyen, Thérèse 48:21
Hallo noch einmal. Also ja, zu den Standards: Ich spreche hier wieder für StatCan. Wenn wir Daten verwenden – ich weiß nicht, ob Sie das damals schon verfolgt haben –, aber vor ungefähr 30 Jahren hat die UN-Statistikkommission einen Katalog grundlegender Prinzipien für offizielle Statistik verabschiedet, auf die wir uns beziehen, wenn wir Daten erheben oder zusammenstellen. Und ich glaube, das ist etwas, das Sie leicht wieder im Internet finden können. Es gibt, glaube ich, etwa 10 bis 12 Prinzipien, bei denen es im Kern darum geht, bei der Erhebung von Informationen unparteiisch und unvoreingenommen zu sein.
Wir sind ein Bundesressort, also erhalten wir selbstverständlich Mittel von der Regierung, aber das bedeutet nicht, dass wir, nur weil das Geld von dieser Seite kommt, „zuhören müssen“ – oder besser gesagt: Wir sind bei der Datenerhebung trotzdem verpflichtet, unparteiisch zu sein, denn am Ende des Tages ist es die Öffentlichkeit, die Allgemeinheit, die unsere Daten nutzen wird. Das ist eines der grundlegenden Prinzipien. Ein weiteres wichtiges Grundprinzip ist, dass alles, was Sie veröffentlichen, auch zugänglich sein muss. Das ist ein weiterer großer Grundsatz, den wir befolgen: Wir müssen sicherstellen, dass die Informationen, die wir erheben, für Menschen verständlich und nutzbar sind und dass wir – falls nötig – Leitfäden und Ressourcen bereitstellen, die mit den Daten einhergehen. Wir stellen also nicht einfach nur einen Datensatz online und lassen die Leute raten, was das ist.
Ich glaube, wenn man diese Prinzipien beachtet, kann jede Organisation – ob Regierung oder Privatsektor – bei der Erstellung eines Datensatzes, ob mit KI oder mit eigenen Daten, sicherstellen, dass es Informationen zum Kontext der Daten gibt, auf die sich Menschen beziehen können: Ist das, was sie in der Hand haben, verlässlich? Wo kommt es her? Wie wurde es erhoben? usw. Wie gesagt: Die grundlegenden Prinzipien der offiziellen Statistik sind unsere wichtigste Richtschnur in Bezug auf Datenstandards.

Hall, Dawn 50:58
Ich ergänze nur kurz: Regierungen veröffentlichen auch Listen von Datenstandards, denen sie folgen, auf ihren Websites. Die Regierung von Kanada hat zum Beispiel ein Inventar von Daten- und Metadaten-Referenzstandards veröffentlicht, das hilfreich sein könnte. Ich habe den Link in den Chat eingefügt; hoffentlich findet er seinen Weg in den Q&A-Bereich.
Und natürlich haben auch andere Länder solche Veröffentlichungen, in denen Sie sehen können, welche Datenstandards empfohlen werden.

Levene, Mark 51:35
Super, danke, Dawn. Eine ähnliche Frage: Gibt es Techniken zum Schutz sensibler Daten, die für die Teilnehmenden an der Challenge hilfreich sein könnten?

Nguyen, Thérèse 51:46
Um Ihre Daten zu schützen – das ist, wie gesagt, unser tägliches Brot –, müssen wir sicherstellen, dass alle Daten, die Sie erheben oder veröffentlichen, alle Vertraulichkeitsanforderungen erfüllen und dass es, falls es sich um geschützte Informationen handelt, auch entsprechende Schutzmaßnahmen gibt. Es gibt unterschiedliche Schutzstufen, je nachdem, wie sensibel die Informationen sind, die Sie in der Hand halten.
Wenn Sie Daten veröffentlichen, müssen Sie zum Beispiel sicherstellen, dass keine Auskunftspersonen identifiziert werden können. Ganz gleich, ob Sie Daten erheben oder KI-generierte Daten verwenden: Sie müssen wissen, woher sie kommen und ob die Daten, die in die KI eingegeben wurden, bereits geschützt waren oder nicht. Holen Sie sich also alle Informationen, die Sie bekommen können, und stellen Sie sicher, dass Sie alle Schritte in Bezug auf Vertraulichkeit berücksichtigen. Sie können zum Beispiel Rundungen einsetzen, oder andere Methoden – es gibt da viele Möglichkeiten. Es gibt dazu auch Leitfäden auf der StatCan-Website, auf die Sie in Bezug auf den Schutz von Daten zurückgreifen können. Und Sie müssen sicherstellen, dass auch Ihre statistische Umgebung oder Ihre Software, mit der Sie arbeiten, geschützt ist.

Levene, Mark 53:15
Super. Wassim, möchtest du dazu noch etwas ergänzen?

El-Kass, Wassim 53:18
Gern. Ich möchte gern noch anknüpfen an das, was Ian zur Datenweitergabe gesagt hat. Zunächst einmal ist die Nutzung einer sicheren Umgebung der Schlüssel, um sensible Daten zu schützen. Je nach Sensitivität oder Klassifizierung der Daten müssen Sie eine geeignete, sichere Umgebung nutzen, um die Daten zu speichern und sie zu analysieren oder zu verwenden. Gleichzeitig sollten Sie die Menge der Daten minimieren, die Sie einsetzen wollen.
Hier kann es ein wenig Konflikt geben, weil Data Scientists gern auf möglichst viele Daten zugreifen möchten – je mehr Daten sie haben, desto besser können sie im Allgemeinen Modelle entwickeln. Aber hier muss es ein Gleichgewicht geben, und manchmal ist es schwer, dieses zu finden. Sie sollten zuerst versuchen, mit weniger Daten zu arbeiten. Wenn Sie damit kein gut funktionierendes Modell hinbekommen, müssen Sie herausfinden, welche zusätzlichen Daten Sie benötigen, und diese hinzufügen und neue Modelle mit den zusätzlichen Daten trainieren.
Andere Techniken, die ebenfalls genutzt werden sollten, sind Anonymisierung, also De-Identifikation oder Depersonalisierung der Daten. Es gibt Tools, mit denen Sie die Daten nach bestimmten Entitäten durchsuchen können – z.B. Namen oder Adressen und andere Merkmale – und diese dann durch Platzhalter ersetzen können, um die Daten zu anonymisieren und sie anschließend für das Training zu verwenden. Das wollte ich noch ergänzen.

Nguyen, Thérèse 54:54
Wenn ich vielleicht noch etwas hinzufügen darf zu dem, was Wassim gesagt hat: Grundsätzlich sollten alle vertraulichen Informationen, die wir in der Hand haben, nach dem Need-to-know-Prinzip behandelt werden. Bei StatCan haben wir sehr viele Mitarbeitende, und ich nehme an, das gilt für jedes Unternehmen oder jedes Ressort: Nur weil Sie an einem bestimmten Projekt arbeiten, heißt das nicht automatisch, dass Sie alle Basisinformationen mit Personenbezug brauchen. Wenn Wassim also sagt, Sie können die Informationen zu Auskunftspersonen oder persönliche Daten herausziehen und einen Datensatz erzeugen, der anonym genutzt werden kann, dann bedeutet das, dass andere Personen diesen Datensatz verwenden können, ohne Zugriff auf private oder vertrauliche Informationen zu haben.
Wer auch immer mit dem Rohdatensatz arbeitet, der die Angaben zu den Auskunftspersonen enthält, sollte dies nur tun, wenn es wirklich erforderlich ist. Wir halten das auf ein Minimum, sodass es weniger potenzielle Risiken in Bezug auf Datenschutzverletzungen gibt.

Levene, Mark 56:09
Super. Und jetzt zu Jordan, der dazu ebenfalls noch etwas sagen möchte.

Hovdebo, Jordan 56:13
Gern. Ich sage es vielleicht ganz kurz: Ein großer Teil dieses Themas wird letztlich bei uns liegen, also bei den Leuten in der Verwaltung, die diese Lösungen übernehmen. Sie entwickeln Ihre Lösungen, reichen sie ein, und hoffentlich haben wir dann Gelegenheit, sie in Pilotprojekten zu testen. Und da schließt sich der Kreis zu dem, was ich vorhin zur Modularität gesagt habe.
Wenn Sie in Ihrer Lösung zum Beispiel einen Third-Party-Software-as-a-Service einsetzen – nehmen wir an, Sie verarbeiten einige Daten über Anthropic mit Claude, ihrem Large Language Model –, dann ist das kein Tool, das derzeit für den Regierungsgebrauch zugelassen ist, weil wir nicht unbedingt eine kanadische Datenresidenz haben. Es gibt bestimmte Kriterien, die definieren, ob wir ein bestimmtes IT-Tool nutzen können, und kanadische Datenresidenz ist eines davon. Wir müssen auch eine gewisse Transparenz darüber haben, wie die Daten genutzt werden, und ähnliche Punkte.
Es wird also letztlich an uns liegen, sicherzustellen, dass diese Lösungen in unseren Ressorts sicher eingesetzt werden können und dann mit sensiblen Daten genutzt werden können, sobald wir sie übernommen haben. Um das zu unterstreichen, was Ian gesagt hat: Sie können wirklich nicht davon ausgehen, dass alle unsere Ressorts dieselben Tools zur Verfügung haben. Genau deshalb ist Modularität so wichtig. Manche von uns sind auf AWS, manche auf Azure, andere vollständig On-Premises.
Was wir mit Ihrer Lösung also vielleicht tun müssen, ist, das Large Language Model auszutauschen – wenn Sie z.B. DeepSeek verwenden, müssen wir dieses vielleicht durch OpenAI über Azure ersetzen. Diese Modularität ist entscheidend, damit wir den Schutz sensibler Daten wirklich durchsetzen können, wenn wir die Genehmigung erhalten, die Lösung zu übernehmen und auszurollen.

Levene, Mark 57:56
Super, vielen Dank. Wir haben im Q&A mindestens drei prozedurale Fragen, Dawn, lass uns die kurz durchgehen. Eine davon ist etwas länger, die hebe ich mir für den Schluss auf, aber zwei sind Schnellfeuer-Fragen. Die erste: Darf man eine veröffentlichte Facharbeit hinzufügen, um das Minimum Viable Product zusätzlich zu untermauern?

Hall, Dawn 58:16
Ja. Mein Vorschlag wäre, sie über Ihre GitHub-Seite zu verlinken, denn ich glaube nicht, dass wir ein Freitextfeld dafür haben. Oder Sie können die URL, unter der man sie finden kann, als Teil Ihrer Antwort angeben. Stellen Sie nur sicher, dass Sie keinen reinen Hyperlink einfügen, denn der Text muss im Klartext vorliegen – Sie können also das komplette „https://…“ ausschreiben. Aber Sie können diese Information auf jeden Fall bereitstellen. Wir haben kein eigenes Feld dafür, Sie müssen sich also überlegen, wo Sie das platzieren wollen.

Levene, Mark 58:48
Wo finden wir die Bewertungskriterien? Ich sehe diese Informationen nicht auf der Hauptseite.

Hall, Dawn 58:53
Ja, es gibt zwei Stellen, an denen Sie sie finden können: Im Participant Guide finden Sie sie in Abschnitt 5 „Assessment and Selection Process“. Und auch auf unserer Haupt-Landingpage finden Sie sie – dort unter „Process and Funding“. Das ist im Bereich „About the Rapid Solution Lab“, also hinter den Informationen zu den Daten. Wenn Sie nach „Process and Funding“ suchen, finden Sie dort Informationen zum Bewertungsprozess, inklusive der sechs Kriterien.

Levene, Mark 59:23
Und in Bezug auf die potenzielle Förderung: Sind die 10.000 Dollar pro Gruppenmitglied oder 10.000 Dollar für die gesamte Gruppe?

Hall, Dawn 59:31
Sie sind für die gesamte Gruppe.

Levene, Mark 59:33
OK.
Ganz einfach. In den Antragsrichtlinien steht, dass Teams aus bis zu vier Mitgliedern zulässig sind. Wenn jedoch eine nicht teilnehmende erziehungsberechtigte Person den Antrag in unserem Namen einreicht, erlaubt das Formular nur eine primäre Kontaktperson – die erziehungsberechtigte Person – und drei weitere Mitglieder, ohne Möglichkeit, eine vierte Person hinzuzufügen. Gibt es dafür eine Lösung?

Hall, Dawn 59:53
Ja. Unser Vorschlag ist: Wenn eine nicht teilnehmende erziehungsberechtigte Person in Vertretung einer minderjährigen Person einreicht, sollte diese erziehungsberechtigte Person als primäre Kontaktperson angegeben werden. Der Name der minderjährigen Person kann in Klammern neben dem Namen der erziehungsberechtigten Person hinzugefügt werden, sodass beide im selben Feld stehen. Die verbleibenden drei Felder können dann für die drei Teammitglieder genutzt werden.

Und wir mögen diese Frage sehr – sie wurde uns noch nie zuvor gestellt. Wir werden sie in den Participant Guide aufnehmen, um das künftig klarer zu machen.

Levene, Mark 1:00:22
Super. Noch eine Frage zur Einreichung: Wenn wir uns für mehr als eine Challenge bewerben, können wir denselben Datensatz für alle verwenden oder müssen wir jeweils den vorgeschlagenen Datensatz für jede einzelne Challenge nutzen?

Hall, Dawn 1:00:35
Sie können unterschiedliche Datensätze für jede beliebige Challenge verwenden. Sie können aber auch selbst Daten finden, die Sie verwenden möchten, und diese einsetzen. Sie sind nicht auf die bereitgestellten Beispieldaten beschränkt – Sie haben die Möglichkeit, zu mischen und anzupassen oder andere Daten zu wählen.

Levene, Mark 1:00:55
Super, danke für diese klaren Antworten. Zurück zu einer der technischen Fragen, die wir zuvor schon angesprochen haben: Wir haben einen Kommentar erhalten, der sich auf die vorherigen Bemerkungen zu Claude bezieht. Die Frage war: Bedeutet das, dass Lösungen, die mit nicht offenen Modellen präsentiert werden, nicht förderfähig sind oder nicht gewinnen können? Oder können wir unser Minimum Viable Product mit einem geschlossenen Modell wie Claude betreiben, aber angeben, dass es mit einem offenen Modell verwendet werden kann?

Hall, Dawn 1:01:23
Ja, das ist eine gute Lösung. Sie können ein proprietäres Modell verwenden und dann angeben, dass dieses durch ein offenes Modell ersetzt werden kann. Das sollte kein Problem sein. Stellen Sie nur sicher, dass Sie das im Verlauf Ihrer Beschreibung klar benennen.

Levene, Mark 1:01:43
Super. Ich glaube, uns gehen langsam die Fragen aus. Ich hoffe, dass wir die meisten davon adressiert haben – ich überfliege die Liste nur kurz.

Hier ist eine, die wir noch nicht beantwortet haben: Wird Problemstellung 3 auch Lösungen berücksichtigen, die die koordinierte Zusammenarbeit mehrerer Behörden in Notfällen verbessern – also nicht nur Vorhersagemodelle, sondern Tools, die der Regierung tatsächlich helfen, Teams und Ressourcen in Echtzeit zusammenzustellen, zuzuteilen und anzupassen, wenn sich die Bedingungen ändern? Es geht also um statisch versus dynamisch.

Hall, Dawn 1:02:27
Ich denke, das könnte durchaus innerhalb der Kriterien liegen. Der Vorhersageaspekt ist nur ein Ansatzpunkt, den Sie wählen könnten. Stellen Sie einfach sicher, dass Sie in Ihrer Beschreibung und Ihrer Erläuterung deutlich machen, wie Sie damit die Problemstellung erfüllen. Wir haben versucht, offen für eine Vielzahl unterschiedlicher Lösungsansätze zu sein.

Levene, Mark 1:02:53
Und dann gab es noch eine Frage, die wir bereits früher über den Discord-Server erhalten haben und die ich für sinnvoll halte, hier zu adressieren. Wir haben das schon ein bisschen gestreift, aber: Müssen wir für diese Challenge Anforderungen an „sovereign AI compute“ berücksichtigen?

Hall, Dawn 1:03:10
Gute Frage. Kurzantwort: Nein. Wir erwarten nicht, dass Sie eine souveräne KI-Infrastruktur innerhalb Kanadas oder eines der EU- oder G7-Länder finden. Das ist kein expliziter Bestandteil der Anforderungen. Sie können das Thema aber gern erwähnen, wenn es für Sie interessant ist. Zum Beispiel könnten Sie im Zusammenhang mit Interoperability hervorheben, wie Sie darüber nachdenken. Es liegt wirklich bei Ihnen. Aber nein, wir bewerten nicht explizit nach Kriterien zu sovereign AI compute.

Levene, Mark 1:03:49
OK, super. Ich glaube, Jordan wollte zur Claude-Frage noch etwas ergänzen. Vielleicht holen wir Jordan kurz zurück, damit er dazu noch ein paar Gedanken beisteuern kann.

Hovdebo, Jordan 1:04:00
Gern. Also, nutzen Sie auf jeden Fall die Tools, die aus Ihrer Sicht Sinn ergeben, um ein Beispiel zu präsentieren. Ich wollte lediglich sagen, dass Claude in meinem Ressort derzeit kein Tool ist, das wir einsetzen können. In Bezug auf das Design Ihrer Lösungen gilt: Wenn Sie eine Möglichkeit schaffen, das Ganze modular aufzubauen, sodass wir bei der tatsächlichen Implementierung in unseren Ressorts auf die jeweils verfügbaren Tools zurückgreifen können, macht das die Übernahme deutlich einfacher. Wenn die Lösung nicht ausschließlich von einer Third-Party-Lösung abhängt, die wir nicht nutzen können, ist das ein großer Vorteil.

Wir sollten uns alle bewusst machen, dass das, was heute das „Beste“ ist, in sechs Monaten wahrscheinlich nicht mehr das Beste sein wird. Wenn Sie Ihre Lösung modular gestalten, sodass wir sie intern leichter deployen können, sobald wir soweit sind, erhöht das die Chancen, dass diese Tools tatsächlich übernommen werden. Danke.

Levene, Mark 1:04:54
Super, vielen Dank, Jordan. Das ist hilfreich. Ich glaube, wir haben so gut wie alle Fragen beantwortet, Dawn. Vielleicht geben wir unseren Expertinnen und Experten jetzt noch kurz die Gelegenheit, ein Schlusswort zu sprechen – sei es zu den Fragen, die sie bereits beantwortet haben, oder zu etwas, zu dem sie noch nicht gekommen sind. Wir holen also alle noch einmal auf den Bildschirm und geben ihnen ein paar Sekunden für letzte Kommentare. Danach übergebe ich wieder an Dawn, die erklärt, wo Sie während des restlichen Wettbewerbs weiter Unterstützung erhalten können.
Fangen wir mit Ian an, unten auf meinem Bildschirm.

Stones, Ian 1:05:35
Danke, Mark. Viel Erfolg und viel Spaß! Wir sind wirklich sehr gespannt auf all die großartigen Ideen, die Sie einreichen werden. Und wenn Sie unsicher sind, halten Sie es „stoop“ – halten Sie es einfach. Ich wollte mich auf das KISS-Modell beziehen und habe das falsche Wort gesagt. Also: Keep it simple.

Levene, Mark 1:05:53
Danke, Ian. Christopher?

Wodtke, Christopher 1:05:58
Nein, ich bin einfach sehr neugierig auf all die Lösungen, die wir am 1. Dezember sehen werden – weltweit und mit ganz unterschiedlichen Ansätzen. Gerade im Regierungskontext ist „out of the box“-Denken immer sehr hilfreich, und ich glaube, wir werden hier einige sehr schöne Lösungen und Ideen sehen. Vielen Dank.

Levene, Mark 1:06:22
Vielen Dank, Christopher, und danke, dass du heute bei uns bist, Thérèse.

Nguyen, Thérèse 1:06:27
Ja, auch von mir: Viel Glück an alle, die an dieser Challenge teilnehmen. Ich denke, am Ende des Tages können wir sagen: Egal, mit welcher Lösung Sie kommen – die Dokumentation, die uns zeigt, welche Informationen Sie verwenden, welche Logik dahintersteht, welche Überlegungen – wird uns helfen, die Lösung zu verstehen. Und hoffentlich können wir sie dann auch für andere Zwecke einsetzen.
OK.

Levene, Mark 1:06:58
Super, vielen Dank, Jordan.

Hovdebo, Jordan 1:07:01
Viel Glück an alle. Ich freue mich wirklich auf Ihre Lösungen und hoffe, dass Sie sich über die Inbox melden, wenn Sie Fragen haben und wenn es eine Möglichkeit gibt, wie wir helfen können.

Levene, Mark 1:07:09
Und dann zu unserem letzten Experten, bitte, Wassim.

El-Kass, Wassim 1:07:13
Danke, und auch von mir alles Gute für alle Teilnehmenden. Ich bin sehr gespannt, welche Arten von Lösungen aus dieser Challenge hervorgehen werden. Ich stimme Ian zu: Keep it simple. Sehr häufig sind die einfachsten Lösungen die besten, sie sind sehr effektiv und liefern Ihnen – wenn Sie zum Beispiel mit einem Decision Tree arbeiten können –, Transparenz, Explainability und eine einfache Lösung, sofern das möglich ist. Ich weiß, dass das in manchen Fällen, je nach Datenlage, nicht möglich ist – etwa bei unstrukturierten Daten oder Audio- und Videodaten, je nach Problemstellung.

Ich wollte außerdem noch zwei Punkte ergänzen: Beim Thema Bias – Bias-Mitigation ist ein sehr wichtiges Thema, aber die Lösung ist nicht immer eine rein technologische. Es ist immer wichtig, den Menschen in der Schleife zu behalten, wie ich schon erwähnt habe.
Und auch zur Sensitivität, also zum Schutz sensibler Daten: Ich habe vergessen zu erwähnen, dass Schulung ein wichtiger Bestandteil ist. Schulen Sie alle Personen, die mit KI-Lösungen arbeiten. Ich belasse es dabei. Vielen Dank.

Levene, Mark 1:08:27
Super, vielen Dank an Sie alle. Und Dawn, ich gebe zurück an dich. Ich sehe gerade, dass noch eine letzte Frage in den Q&A-Bereich gestellt wird, die vielleicht eine gute Überleitung ist, um wieder an dich zu übergeben: Wenn wir in Zukunft spezifischere Fragen haben, wie können wir euch erreichen?
Damit überlasse ich dir das Wort.

Hall, Dawn 1:08:44
Gute Frage, ja, sehr gute Frage. Sie können uns über unsere E-Mail-Adresse erreichen oder unserem Discord-Channel beitreten. Wir beobachten beide Kanäle aktiv und versuchen, Ihnen in angemessener Zeit zu antworten – wohl wissend, dass im Rahmen der Challenge nur begrenzt Zeit bleibt.

Wir nehmen Ihre Fragen auf, wenden uns bei Bedarf an unsere Mentorinnen und Mentoren und antworten dann. Bitte melden Sie sich also per E-Mail oder über Discord.
Und damit: Das war eine wirklich großartige Sitzung. Vielen Dank an alle unsere Expertinnen und Experten, die heute hier waren, sich die Zeit genommen haben und so klare Antworten und ihre Begeisterung und Expertise mit uns geteilt haben. Es war eine wirklich interessante Sitzung und hoffentlich sehr hilfreich für die Teilnehmenden.

Und an Sie, die Teilnehmenden: Wir sind unglaublich gespannt darauf, was Sie einreichen werden. Vielen Dank, dass Sie heute an der Sitzung teilgenommen und so viele gute Fragen gestellt haben – man sieht, dass Sie sich intensiv mit dieser Challenge und den Problemstellungen auseinandersetzen, und das wissen wir sehr zu schätzen. Ich schließe mich all den anderen Expertinnen und Experten an, die ihre Vorfreude auf die Ergebnisse geäußert haben. Wir hoffen, dass diese Sitzung hilfreich für Sie war. Zögern Sie nicht, sich über Discord oder per E-Mail zu melden, wenn Sie Fragen haben, und vielen Dank. Wir wünschen Ihnen alles Gute und viel Erfolg, während Sie weiter an Ihren Lösungen arbeiten.

Avvertenza: Questo testo è stato tradotto automaticamente dall’inglese mediante IA. Potrebbero esserci errori. 
(Disclaimer: This text was automatically translated from English using AI. It may contain errors.)

Hall, Dawn 00:04
Mi chiamo Dawn Hall. Sono una consulente senior nel team Dati responsabili e IA presso il Segretariato del Consiglio del Tesoro del Canada per il Governo del Canada. Il nostro team è responsabile di definire la strategia e le politiche per sostenere l’adozione responsabile dell’IA in tutto il Governo del Canada.

Abbiamo realizzato alcune ottime iniziative in passato, tra cui il nostro strumento di politica fondamentale, la Direttiva sul processo decisionale automatizzato e la relativa valutazione dell’impatto algoritmico. E la strategia sull’IA recentemente pubblicata per la funzione pubblica federale.

E ora abbiamo la fortuna di essere il team che guida il lavoro per portarvi questo Gov AI Grand Challenge.

Vorrei iniziare riconoscendo che mi collego da Ottawa, che è il territorio tradizionale e non ceduto del Popolo Algonquin Anishnaabeg.

Dato che questa è una chiamata virtuale, vorrei riconoscere che tutti noi lavoriamo in luoghi diversi e che potreste trovarvi effettivamente in un diverso territorio tradizionale indigeno. Vi invito a prendervi un momento per riflettere su questo.

Alcune questioni operative prima di iniziare davvero. Stiamo registrando questo evento e la registrazione verrà pubblicata online. Questo è davvero importante perché abbiamo persone che si collegano da molti fusi orari diversi, quindi vogliamo assicurarci che chi non può partecipare in tempo reale sia comunque in grado di ottenere le informazioni necessarie.

Le vostre videocamere e i vostri microfoni sono disattivati. Se avete domande, vi preghiamo di usare la sezione Domande e Risposte dell’evento Teams. Poiché questa è prevalentemente una sessione “Chiedetemi qualsiasi cosa”, speriamo davvero di vedere molta attività in quella sezione Q&A. Inoltre, assicuratevi di votare all’interno della sezione Q&A. Vogliamo essere certi di rispondere alle domande per voi più rilevanti e più interessanti. La maggior parte della riunione sarà in inglese, con i transcript forniti dopo la sessione in francese e in altre lingue del G7, come tedesco, italiano e giapponese.

(French)
Potete porre le vostre domande in una qualsiasi delle due lingue ufficiali del Canada, francese o inglese, e noi possiamo rispondere. Le diapositive sono disponibili in francese e in inglese e vi preghiamo di contattarci via e-mail per ottenere una copia se siete interessati.

(English)
Quindi, in inglese: potete fare le vostre domande in una qualsiasi delle lingue ufficiali del Canada, cioè francese e inglese. Le diapositive sono disponibili in entrambe le lingue ufficiali e vi preghiamo di scrivere al nostro indirizzo e-mail per riceverne una copia se vi interessa. Prossima diapositiva, per favore.

Questa è una rapida panoramica di ciò che tratteremo oggi e dell’approccio. Inizierò fornendo un riepilogo del Grand Challenge e poi il mio collega Mark Levene, che è stato determinante nello sviluppo di questa challenge e di queste sessioni dal vivo, si unirà a noi insieme a un panel di esperti provenienti dal governo e passeremo direttamente alle vostre domande. Per le domande, come ho menzionato, vi prego di inserirle nella sezione Q&A. E notate che stiamo anche pre-caricando alcune domande, quindi ne stiamo mettendo lì alcune come esempi. Ma per favore, vogliamo davvero sentire voi e vi invitiamo a portare la conversazione nella direzione che preferite.

Per quanto riguarda i Rapid Solution Lab, quindi, inizieremo rispondendo ad alcune domande arrivate prima della sessione e potete vederne la struttura qui. Passeremo attraverso alcune domande su una serie di argomenti diversi e abbiamo esperti per ciascuno di essi, e poi, dopo aver affrontato alcune delle domande arrivate in precedenza, passeremo a quelle che riceviamo nella sezione Q&A.

Prossima diapositiva, per favore.

Allora, cosa sono il Grand Challenge e i Rapid Solution Lab? Sono stati annunciati a giugno come parte della dichiarazione dei leader del G7 sull’IA per la prosperità. Si tratta di un’iniziativa in stile hackathon che si svolge nell’arco di 2 settimane, ed è costruita attorno a quattro enunciati di problema che i governi stanno affrontando concretamente in questo momento e per i quali abbiamo davvero bisogno del vostro aiuto. La challenge offre fino a 100.000 dollari canadesi in finanziamenti complessivi, suddivisi in 8 categorie per paese e due categorie giovanili, per riconoscere queste soluzioni di IA innovative e scalabili.

Prossima diapositiva, per favore.

Ecco una rapida panoramica dei quattro diversi enunciati di problema. Maggiori informazioni su questi sono disponibili sulla nostra pagina web, inclusi esempi e dati di esempio per ciascuno. Si va dalla ricerca di una soluzione di IA per valutare, trattare e accedere alla grande quantità di informazioni gestite dai governi, al navigare, interpretare e applicare insiemi di regole. Quindi, parlando di leggi, politiche, regolamenti e, nel governo, come probabilmente sapete, ce ne sono molti ed è complesso. Sono anche complessamente interconnessi.

Poi, il terzo enunciato di problema si concentra sul prevedere come allocare le risorse e affrontare le esigenze infrastrutturali e l’ultimo si concentra sul rendere le comunicazioni con il governo accessibili a un’ampia gamma di persone. Quindi pensate a uno strumento che aiuti i clienti a compilare moduli, redigere e-mail o prepararsi a riunioni nella lingua e nel formato che preferiscono.

Prossima diapositiva, per favore.

Come forse sapete, ieri è stato il giro di boa della challenge. La settimana scorsa abbiamo avuto due eventi, un evento di lancio e un evento con esperti in materia. Se vi siete persi uno di questi eventi, potete trovare le registrazioni e i transcript sul nostro sito web.
Oggi è il nostro ultimo evento e risponderemo alle domande che avete, così come a quelle che abbiamo ricevuto finora. E non dimenticate che la challenge si chiude lunedì prossimo, 1° dicembre, alle 15:00, ora della costa orientale.

Prossima diapositiva, per favore.

Un’area sulla quale abbiamo ricevuto parecchie domande riguarda l’ammissibilità. Quindi, per essere chiari fin dall’inizio: chiunque provenga da paesi del G7 o dall’UE, inclusi persone che lavorano per organizzazioni a scopo di lucro o senza scopo di lucro, istituti post-secondari, dipendenti pubblici, comunità indigene e altri, può candidarsi. Nella domanda ci deve essere una persona che sia il responsabile principale, il “lead”, ma potete inserire il nome del vostro team, ad esempio dell’azienda, se lavorate in squadra. Altre cose: i dipendenti pubblici federali canadesi non sono ammissibili al finanziamento, tuttavia possono presentare una soluzione e, quando parlo di finanziamento e menziono i 100.000 dollari canadesi totali, parlo di una somma potenzialmente divisa tra 10 destinatari, uno per ciascun paese del G7 più l’Unione Europea, e per questo, chiunque può candidarsi indipendentemente dall’età. Abbiamo anche due categorie di età speciali per incoraggiare i giovani. Una è per la fascia 13–17 anni e l’altra per la fascia 18–29 anni.
Quindi, se volete candidarvi, cosa dovete fare?

Consultate il nostro portale di candidatura e potete presentare la vostra domanda in inglese o in francese. L’unica cosa che dirò sull’età è che, se siete giovani sotto i 18 anni, la persona che presenta la domanda deve avere almeno 18 anni oppure un tutore non partecipante deve inviare la domanda per vostro conto, e il modulo di candidatura richiede i dettagli sui membri del vostro team, sulla vostra soluzione di IA e include un video che mostri la soluzione in azione. Quindi deve trattarsi di un MVP funzionante, un minimum viable product.

Avete un link opzionale a un repository GitHub, così come il riconoscimento e l’accettazione dei termini e condizioni nella nostra guida per i partecipanti. La guida per i partecipanti tratta temi importanti come conflitto di interessi, privacy, proprietà intellettuale e licenze, codice di condotta e comportamento appropriato. Poi accettereste tali condizioni, quindi c’è davvero un’enorme quantità di informazioni nella guida per i partecipanti. E so che la mia collega Dana ha inserito molti link diversi nella sezione Q&A, in modo che li abbiate a portata di mano.
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Oltre a questi eventi, possiamo anche fornire supporto tramite il nostro canale Discord e il nostro indirizzo e-mail. Questi sono i due modi migliori per contattarci, soprattutto dato che questo è il nostro ultimo evento. Abbiamo una grande rete di mentori, alcuni dei quali sono qui oggi, ai quali possiamo rivolgerci per aiutarci con le domande più complesse che a volte arrivano, e entrambi questi canali sono collegati anche nella chat.
OK, prossima diapositiva, per favore.
Bene, è il momento di immergerci nelle domande. Le domande sono strutturate attorno a 4 temi. Il primo riguarda le domande procedurali. Risponderò a quelle e saremo supportati dal nostro team. Il secondo riguarda gli enunciati di problema e il funzionamento del governo, e queste domande saranno affrontate da Christopher Wodtke del Ministero federale per la trasformazione digitale e la modernizzazione del governo in Germania.
Avremo anche alcune domande tecniche che saranno… oh, e scusate, Ian Stones è analista senior delle politiche presso Innovazione, Scienza e Sviluppo Economico Canada, e si unirà anche per le domande sugli enunciati di problema e sul funzionamento del governo.

La sezione successiva riguarderà domande tecniche sull’IA, e queste domande tecniche saranno affrontate da Wassim El-Kass, che è direttore aggiunto per l’analisi avanzata presso Immigrazione, Rifugiati e Cittadinanza Canada, e da Jordan Havdebo, che è data scientist principale per Affari Globali Canada. Infine, per l’etica e l’uso dei dati, abbiamo la fortuna di avere Thérèse Nguyen, che è Data Ambassador di Statistica Canada, qui per rispondere alle domande. Quindi, come avrete capito, abbiamo esperti che possono affrontare ciascuno di questi tipi di domande. Speriamo che abbiate già iniziato a inserire le vostre domande nella sezione Q&A. Mi pare di vedere un po’ di attività lì, credo. Se non l’avete ancora fatto, questo è il momento. Inviatele e, come ho detto, inizieremo affrontando alcune delle domande procedurali che abbiamo ricevuto.

Prima di fare qualsiasi altra cosa, sono lieta di dare il benvenuto al mio collega Mark Levene, che è stato fondamentale in questo progetto. Come ho menzionato prima, si unirà a me e modererà questa sessione di domande e risposte.
Quindi, con questo, passo la parola a Mark perché continui con la moderazione. Grazie.

Levene, Mark 11:44
Ciao, buongiorno o buon pomeriggio a tutti. Ciao, Dawn. Allora sì, cominciamo con alcune domande “a raffica”. Sono alcune domande che abbiamo ricevuto negli ultimi 10 o 12 giorni. E c’è anche un bel po’ di domande che stanno comparendo, come ha detto Dawn, nella Q&A, a cui arriveremo a tempo debito.

Per prima cosa, una delle domande che riceviamo spesso riguarda i limiti di età, Dawn. Una delle domande che abbiamo avuto è: “Ho 30 anni, posso ancora candidarmi?”. Forse potrebbe essere utile chiarire le categorie giovanili e le relative restrizioni di età.

Hall, Dawn 12:19
Certo. Grazie mille. Sì, se avete 30 anni potete assolutamente candidarvi. Vi candidereste per una delle categorie per paese, le opportunità di finanziamento per paese, che riguardano i paesi del G7 e l’UE.

Le categorie giovanili sono specifiche per i partecipanti giovani tra i 13 e i 17 anni e poi tra i 18 e i 29 anni. Se avete un team con diversi giovani, se sono tutti nella categoria “giovani”, verranno inseriti nella categoria corrispondente al membro del team più anziano.
Quindi, se le persone hanno 13, 18, 21 e 24 anni, si troverebbero nella categoria più alta, quella 18–29 anni. Spero che questo aiuti a chiarire.

Levene, Mark 13:09
Grazie, Dawn. Un paio di domande sull’ammissibilità, sempre su questo tema. Hai menzionato la precisazione sui dipendenti pubblici federali canadesi. Ci è stato chiesto: se lavoriamo per un governo provinciale, ci sono restrizioni? O, se lavoriamo per un’azienda a scopo di lucro, ci sono restrizioni? Forse potrebbe essere utile rivedere anche questi due punti.

Hall, Dawn 13:31
Ottimo. Grazie, Mark. Non ci sono restrizioni in nessuno dei due casi. Assicuratevi di avere il supporto della vostra azienda se vi candidate per conto di un’azienda o di un’amministrazione, solo per ragioni di trasparenza: lo incoraggiamo, ma non è necessario.

Direi che, se lavorate per il Governo dell’Ontario, nessun problema, potete comunque candidarvi ed essere ammissibili al finanziamento, e lo stesso vale per le aziende a scopo di lucro. Quindi anche loro possono candidarsi e potenzialmente ricevere un finanziamento.

Ripeto che, se provenite da un’azienda a scopo di lucro, dovete candidarvi come individui, ma potete usare il nome dell’azienda come nome del team, se volete mettere in evidenza ciò che la vostra azienda sa fare.

Levene, Mark 14:26
Perfetto. Un’altra domanda, di natura simile. Il mio team è composto da membri di diversi paesi del G7. Quali paesi dobbiamo selezionare nella domanda?

Hall, Dawn 14:36
Grazie. Dovreste selezionare il paese da cui proviene il candidato principale. Quindi, se vi trovate in Francia e siete il candidato principale, la persona che inserisce tutte le informazioni nel modulo di candidatura, quello sarebbe il paese in cui verrebbe inquadrata la vostra candidatura e, di nuovo, si tratta di residenti legali di qualsiasi paese del G7 o dell’UE.

Levene, Mark 15:03
OK. E poi, su una linea di pensiero leggermente diversa, in che modo questo programma può aiutare le startup?

Hall, Dawn 15:11
Sì, ottima, ottima domanda. Penso che valgano alcune delle cose che ho menzionato prima riguardo alla partecipazione delle aziende. Si tratta davvero di un modo che potete considerare per mettere in mostra il tipo di lavoro che la vostra startup può fare. Per poterlo valorizzare, potete usare il nome della vostra startup come nome del team. Potete farlo perché, se verrete selezionati per una menzione d’onore o come destinatari di un finanziamento, ci saranno informazioni sul vostro progetto e sul vostro nome sul sito web. Elencheremo tutti i finalisti, inclusi il nome del loro team e loro stessi e il titolo del loro progetto sul sito web. Quindi ci sono molte opportunità per far conoscere il lavoro che state facendo, e penso che probabilmente questo sia il modo migliore in cui possiamo supportarvi.

Levene, Mark 16:19
Perfetto. Abbiamo molte altre domande. Alcune stanno arrivando tramite la chat e forse passeremo ora a un paio di queste. Per cominciare, possiamo creare una soluzione che affronti il bias pervasivo all’interno dei documenti e delle comunicazioni governative, invece di progettare una soluzione che renda le comunicazioni più semplici dal punto di vista procedurale?
Più semplici.
Wassim, vuoi occupartene tu un po’?

El-Kass, Wassim 16:44
Certo. Credo che sia più una domanda di ammissibilità o di procedura se un’idea del genere possa costituire una soluzione per la challenge. La affronterò più dalla prospettiva tecnica dell’IA, solo per sottolineare che
sapete, la mitigazione del bias… non credo ci sia una soluzione magica per la mitigazione del bias, perché dovrebbe essere considerata una parte integrante del processo di sviluppo dell’IA, non qualcosa di cui occuparsi alla fine. Richiede attenzione in ogni fase del ciclo di vita dell’IA.

Chiunque lavori con l’IA sa che i modelli di IA sono fortemente influenzati dai dati con cui vengono addestrati. Quindi, se si osservano o risultano evidenti potenziali bias nei dati, che si tratti di dati operativi o di dati di policy,questo potrebbe indicare un bias piùsistematico, forse umano. Eppure le persone sono ancora più preoccupate per il bias dell’IA. Ed è legittimo, perché anche se non c’è bias nei dati stessi, il bias può essere introdotto o amplificato quando si seleziona il sottoinsieme di dati da usare per l’addestramento dei modelli di IA. Quindi molte cose dovrebbero essere fatte, possono essere fatte e dovrebbero essere fatte prima ancora di iniziare ad addestrare. Bisognerebbe analizzare il data set, vedere se ci sono dei vuoti, dei vuoti di rappresentazione, squilibri nei dati storici o bias nei dati storici. E poi ci sono cose che si possono fare per mitigare questo, almeno in parte. Cose come il campionamento, per esempio oversampling o undersampling, il ripesamento dei dati, assegnare un peso diverso a determinati dati o a un sottoinsieme di dati, e altre tecniche per migliorare l’equità complessiva. E poi è anche importante monitorare i risultati una volta che avete addestrato i dati, valutato e convalidato. Di solito addestrate più modelli e poi selezionate i migliori.

E anche dopo la messa in produzione, il monitoraggio è estremamente importante per monitorare i risultati del modello, perché anche se inizialmente funziona bene, può cambiare nel tempo e potreste vedere emergere bias nel tempo. Quindi è importante. Non potete… penso che il messaggio chiave qui sia che la supervisione umana è estremamente importante. Non potete togliere l’umano dal loop e, anzi, l’umano nel loop è ancora più importante quanto maggiore è l’impatto del vostro modello.
Grazie.

Levene, Mark 19:24
Perfetto. Grazie. Vedo che Jordan è comparso sullo schermo. Jordan, vuoi parlare un po’ di bias?

Hovdebo, Jordan 19:29
Certo, magari aggiungo solo questo, facendo eco a tutto ciò che ha detto Wassim. Forse un suggerimento: il bias può anche essere molto sottile ed è spesso abbastanza specifico al dominio. Quindi penso che dovreste davvero sfruttare gli esperti di dominio, se potete accedervi. È molto utile avere un partner proveniente dal campo specifico con cui state lavorando, che vi aiuti a identificare quei bias davvero sottili. Forse aggiungo solo un’altra cosa: credo che molti di voi stiano pensando a soluzioni generative in cui potreste non avere molto accesso al modello. Quindi voglio solo menzionare che ci sono alcuni metodi che potete usare per mitigare il bias quando lavorate con questo tipo di modelli. Purtroppo, sapete, limitarsi a prefissare delle “personas”, dicendo cose come “sei un assistente imparziale”, non aiuterà poi così tanto. Sapete, proprio come noi, purtroppo, a volte non conosciamo i nostri stessi bias. Ma ci sono alcune buone tecniche di prompt che potete usare, in cui costringete il large language model a riflettere su ciò che ha detto. Quindi prendere l’output che ottenete da una decisione e poi reintrodurlo nel modello, chiedendogli di riflettere su ciò che ha detto: c’è un bias? Oppure a volte potete far sì che un modello alternativo critichi ciò che è stato detto, un po’ come mettere uno specchio davanti a qualcuno e farglielo notare. Queste cose possono aiutarvi a mitigare almeno in parte il bias. Ma alla fine, credo che progettare fin dall’inizio delle opportunità per una supervisione umana per mitigare questi fattori sarà davvero una strategia efficace.

Levene, Mark 21:10
Perfetto. Grazie mille. Dawn, prego.

Hall, Dawn 21:10
Sì, e lo affronterò dal punto di vista procedurale. Quindi abbiamo appena ascoltato molti contenuti davvero interessanti dai nostri esperti. Grazie per aver sollevato questa domanda, è un tema davvero importante. La risposta breve è sì, se volete orientare quella sfida verso la creazione di una soluzione che affronti il bias pervasivo, credo che questo potrebbe rientrare in una soluzione che comunichi con le persone in modo accessibile per un’ampia gamma di lingue, culture e capacità. Quindi penso che questo sarebbe accettabile. Assicuratevi di essere chiari su ciò che state cercando di fare e non è necessario che si tratti solo di un miglioramento procedurale, procedurale.

Levene, Mark 21:57
Perfetto. Grazie, Dawn. Vorrei restare sullo stesso tema e affrontare un’altra domanda che abbiamo ricevuto nella parte Q&A. Dawn, se la soluzione è una descrizione in video, qual è il livello di dettaglio tecnico che ci si aspetta e cosa serve affinché i giudici possano valutare correttamente le soluzioni che riceviamo?

Hall, Dawn 22:16
Ottima domanda. Credo che vorremmo avere alcuni dettagli tecnici nella misura necessaria a dimostrare come funziona la vostra soluzione e che effettivamente funziona. Questo è l’elemento più importante. Detto questo, so che descrivere cose molto tecniche può richiedere parecchio tempo, quindi assicuratevi che il livello di dettaglio rientri nel limite rigido di cinque minuti richiesto per il video, e potete anche fornire ulteriori informazioni nel link GitHub, se volete: è un elemento opzionale che potete fornire.

Quindi, se avete molta documentazione tecnica che ritenete utile condividere, potete farlo. E in realtà, credo che dipenda anche dal progetto. Quindi penso che sia una domanda difficile a cui rispondere perché differirà per ogni progetto, ma qualche dettaglio tecnico è molto importante. Tenete però presente che avete solo 5 minuti e che l’aspetto tecnico sarà solo uno degli elementi di tutti i criteri di valutazione, quindi assicuratevi di consultare quei criteri di valutazione online, perché è in base a quelli che verrete valutati.

Levene, Mark 23:29
Perfetto. Restiamo sul tema della valutazione per un momento, se va bene, perché abbiamo ricevuto alcune domande sulla valutazione, e potrebbe essere utile chiarire anche quella parte della procedura. Che informazioni vedranno i giudici su chi partecipa?

Hall, Dawn 23:44
I giudici vedranno tutte le informazioni su chi partecipa. Al momento non intendiamo mascherare nulla. Dobbiamo condividere i nomi e tutto il resto per assicurarci che non ci siano conflitti di interessi dal punto di vista dei giudici. Cercheremo anche di far sì che i giudici siano consapevoli di ciò che hanno stabilito i pre-valutatori, quindi forniremo ai giudici anche i commenti del pre-screening, e il pre-screening sarà una verifica più di base, per assicurarsi che tutti i link funzionino, che ci sia qualità, che la protezione dei dati sia stata considerata, così come il bias. Quindi penso che, dal punto di vista della valutazione, questi siano i vari elementi a cui avranno accesso. E quindi, se avete fornito un’informazione, presumerò, a vostro favore, che i giudici avranno accesso a quell’informazione.

Levene, Mark 24:43
Perfetto. Grazie, Dawn. Nei nostri tempi, abbiamo dedicato parecchio tempo alla valutazione. Perché c’è un intervallo così lungo tra la presentazione e la valutazione?

Hall, Dawn 24:55
Sì, domanda eccellente. Ci sono un paio di elementi diversi qui. Il primo è che vogliamo assicurarci che i giudici abbiano tempo sufficiente e che ci siano due fasi… in realtà ci sono 3 fasi di valutazione. C’è un pre-screening che riguarda le persone che controllano che il tutto abbia una buona qualità. La seconda parte riguarda una prima lettura da parte dei giudici e un giudice esaminerà la vostra candidatura, se è passata il pre-screening.
E poi la seconda fase prevede più giudici, incluso uno proveniente da un paese diverso, per affrontare la valutazione. Quindi ci sono in realtà tre fasi di valutazione. Aggiungo anche che abbiamo previsto questo tempo perché dipende da quante, quante candidature riceviamo. Vogliamo assicurarci di non sovraccaricare i nostri colleghi giudici, perché sono volontari e apprezziamo davvero questo aspetto. Quindi direi che è a questo che sono legati i tempi; faremo del nostro meglio per assicurarci di rispettare tutte queste fasi con largo anticipo.

Levene, Mark 26:21
Perfetto, grazie. E poi un’ultima domanda sulla valutazione: i dipendenti pubblici canadesi, di cui abbiamo già parlato, verranno valutati in modo diverso rispetto agli altri?

Hall, Dawn 26:34
No, non verranno valutati in modo diverso. Tuttavia, ciò che succederà è che la valutazione procederà allo stesso modo, indipendentemente dal fatto che siate o meno dipendenti pubblici canadesi. Se, alla fine, foste la selezione migliore, non sareste ammissibili al finanziamento, ma potreste ricevere una menzione d’onore. E questo sarebbe il modo di procedere. Quindi il processo di valutazione sarà lo stesso, indipendentemente da chi si candida.

Levene, Mark 27:04
Perfetto. Stanno arrivando alcune domande nella Q&A. Quindi passiamo direttamente a queste.

Ecco una domanda sul Problem Statement 2: ho un data set per il Problem Statement 2 da usare come input. C’è un data set per il Problem Statement 2 da usare per alimentare il RAG, la base di conoscenza RAG? E potete anche ricordarci cosa succede dopo la vittoria?

Hall, Dawn 27:32
Posso dire qualcosa sui data set forniti. Ci sono diversi data set forniti per il Problem Statement 2 che possono essere usati a supporto del RAG. Potete trovarli sul nostro sito web: se andate sulla pagina che contiene l’elenco degli enunciati di problema e selezionate l’enunciato, si apre un’informativa aggiuntiva, ed è lì che troverete i data set disponibili. Preciso che potete anche portare i vostri dati. Non dovete usare solo i dati presenti. Quelli sono dati di esempio. Quindi penso che… vedrete che i dati sono in varie forme: alcuni… c’è un server MCP, ci sono API e ci sono anche data set statici, quindi in formato XML. Quindi avete diverse opzioni da cui partire, ma potreste doverli integrare con ulteriori dati su politiche e regolamenti.

Levene, Mark 28:33
Perfetto. Restando sui data set: ci è consentito usare… possiamo usare solo soluzioni open source o codice preventivamente approvato dal governo federale o da altri paesi del G7, oppure possiamo usare altri data set?

Hall, Dawn 28:47
Potete usare altri data set. Ne abbiamo suggeriti alcuni lì per aiutarvi a iniziare, ma ci aspettiamo pienamente che le persone portino i propri dati e trovino i data set che guideranno davvero i loro progetti. Per quanto riguarda il codice, certamente potete usare qualsiasi codice vogliate. Dirò che il codice open source è ottimo perché permette una maggiore scalabilità e ciò che cerchiamo sono soluzioni che possano essere scalate e utilizzate in una varietà di ecosistemi. Quindi il codice aperto è ottimo per questo e, allo stesso tempo, aiutate la comunità e costruite sopra di essa. Probabilmente non c’è bisogno che entri nei dettagli dei vantaggi dell’uso di codice aperto, open source. Tuttavia, se avete codice proprietario, potete usarlo. Tenete solo a mente la proprietà intellettuale, la riservatezza e così via nel momento in cui lo usate: assicuratevi di avere la licenza appropriata per farlo. E in termini di licenze è la stessa cosa, qualunque codice usiate: controllate sempre la licenza, assicuratevi di utilizzarlo correttamente.

Levene, Mark 29:51
Hai accennato un po’ al coding, Dawn. Una delle domande che abbiamo ricevuto è: quali linguaggi di programmazione tendono a usare gli sviluppatori di IA interni al governo? E penso che abbiamo alcuni esperti sul governo canadese e uno dall’Europa che potrebbero rispondere.

El-Kass, Wassim 30:07
Posso iniziare io e, Jordan, se vuoi aggiungere qualcosa alla mia risposta, sentiti libero di farlo. Ma in generale, non solo nel governo, ma ovunque si parli di data science o coding per l’IA, Python è il linguaggio dominante utilizzato, ad esempio per il machine learning, l’NLP e la modellazione di IA. Alcuni usano R. Noi usiamo R in alcuni progetti, soprattutto quando il lavoro è molto orientato alla statistica e si vogliono fare molte visualizzazioni di dati. R può essere anche un bel linguaggio. E per quanto riguarda il livello di preparazione dei dati, un po’ di SQL e, in misura maggiore, alcuni ambienti o piattaforme o librerie come PySpark, Scala, che possono essere usati in alcuni progetti che conosco. Quindi direi che Python è il numero 1, poi R, SQL per una preparazione dati più approfondita, e PySpark e Scala.

Levene, Mark 31:18
Vai, Jordan.

Hovdebo, Jordan 31:19
Sì, magari aggiungo solo qualcosa. Sono d’accordo al 100% con tutto questo. Direi che una delle cose più importanti, se queste soluzioni verranno adottate da molti dipartimenti diversi, come ha detto Dawn, è rendere possibile la scalabilità. E quindi penso che una cosa che sarà davvero, davvero importante sia la trasparenza e la modularità, qualunque linguaggio scegliate.
Credo sia importante rendersi conto che, quando vogliamo introdurre una nuova tecnologia nel governo, abbiamo un processo da seguire per assicurarci che sia sicura e che proteggeremo i vostri dati. Quindi, maggiore è la trasparenza che abbiamo, meglio possiamo valutare il software e, per integrarlo nei nostri sistemi IT esistenti, se segue buone pratiche di sviluppo software, come la modularità e così via, sarà molto, molto più probabile che possiamo adottarlo. Quindi usare questi linguaggi standard, gli stessi strumenti che usiamo noi, faciliterà il percorso per integrare effettivamente queste soluzioni nei nostri sistemi esistenti.

Levene, Mark 32:19
Perfetto. Grazie. Dawn, vuoi aggiungere qualcosa?

Hall, Dawn 32:23
No, penso che sia un’ottima panoramica. Grazie.

Levene, Mark 32:32
Ecco una domanda leggermente simile, e forse alcuni dei nostri esperti possono affrontare anche questa. Quali sono state, secondo voi, e questo potrebbe aiutare chi sta sviluppando le proprie soluzioni, le maggiori barriere nell’applicare soluzioni di IA nel governo finora? È una domanda piuttosto generale, ma potrebbe aiutare chi sta lavorando alle proposte a inquadrare le proprie risposte.
Vuoi iniziare tu, Dawn?

Hall, Dawn 33:01
Potresti ripetere la domanda, per favore? Vedo che altri…

Levene, Mark 33:04
Certo. Quali sono alcune delle barriere all’applicazione di soluzioni di IA nel governo?

Hall, Dawn 33:10
Perfetto. Certo, posso iniziare. Penso che ci siano diverse cose. Forse comincerò menzionando la necessità di assicurarsi che abbiamo la governance dei dati appropriata, quindi…
Come sapete, i dati sono la base delle soluzioni di IA ed è davvero, davvero importante per il governo assicurarsi che la governance dei dati e la qualità dei dati siano appropriate. E penso che questa sia un’area in cui vediamo alcune incoerenze tra diversi enti governativi e dove c’è margine di miglioramento. Quindi mi fermerò qui, perché vedo che altre persone non vedono l’ora di intervenire, quindi inizierei da questo punto.

Levene, Mark 33:52
Perché non iniziamo con Ian. Ian Stones, di ISED, so che ha qualche pensiero anche su questo.

Stones, Ian 33:58
Sì, assolutamente. Grazie mille. È una grande domanda. Per me, credo che inizi e finisca con le persone, giusto? Anche se cercate di introdurre una soluzione digitale a qualcosa, dovete ricordare che, alla fine, questa soluzione ha un impatto sulle persone, è usata dalle persone e deve integrarsi con il modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia. Quindi pensare all’usabilità, a come gli output verranno ricevuti dall’utente, che si tratti di un dipendente governativo, un dipendente del settore pubblico, un cittadino, un cliente. Bisogna davvero pensare al lato della connessione umana.
E questo, dal punto di vista della gestione del cambiamento, della trasformazione aziendale, dal punto di vista del cittadino. Quindi mantenere la prospettiva umana in mente quando si progetta lo strumento fin dall’inizio è, secondo me, davvero importante.

Levene, Mark 34:48
Perfetto. E Christopher, credo che tu abbia anche qualche pensiero.

Wodtke, Christopher 34:52
Sì, sì. Grazie per quello che è stato detto. Concordo con Ian sul fatto che è importante avere l’umano nel loop e parlare di gestione del cambiamento. Qui in Europa, ad esempio, abbiamo una regolamentazione come l’AI Act, che in pratica ti obbliga ad avere una qualche formazione sull’IA prima di utilizzarla. Non è specificato di che tipo, se si tratti di un giorno o di una settimana di formazione, ma è necessaria. E lavorando su questo abbiamo capito che, sì, la gestione del cambiamento è una parte enorme del gioco e, sì, c’è…
Come è già stato detto, qual è la governance dei dati? La soluzione stessa è magari stata convalidata da un’autorità responsabile? Qui in Germania abbiamo autorità responsabili per le applicazioni software sicure da usare, quindi dovrebbero dare un’occhiata. Questi sono talvolta passaggi che fanno parte del processo di qualità nel portare l’IA all’uso governativo, ma sono anche, ovviamente, una sfida perché sono passaggi aggiuntivi, ma forse passaggi aggiuntivi necessari. Sì. Grazie.

Levene, Mark 36:10
Perfetto. Grazie mille. Tema simile: qual è una delle sfide più grandi che affronti come dipendente pubblico che una soluzione a uno degli enunciati di problema nei Rapid Solution Lab potrebbe affrontare? Dawn, vuoi cominciare tu magari?

Hall, Dawn 36:36
Comincio io, parlando un po’ del volume di informazioni che riceviamo e, in particolare, sull’IA. C’è moltissimo lavoro in corso in questo momento. C’è molto che accade là fuori nel mondo e c’è molto che succede anche all’interno dei governi di tutto il mondo. Quindi trovo che abbiamo un volume di informazioni molto, molto alto con cui dobbiamo rimanere sostanzialmente aggiornati in modo costante. Ed essere in grado di vedere, per esempio, come altri paesi stanno usando l’IA e quali sono i loro interventi per programmi o politiche migliori e se questi funzionano o no. E se c’è, se c’è una tendenza a livello globale o no. Quindi penso che il poter elaborare questa grande quantità di informazioni su questo tema dell’IA sia qualcosa che troverei estremamente utile. Non so se Christopher o Ian vogliono aggiungere qualcosa.

Wodtke, Christopher 37:39
Sì, OK. Sì, vai pure.

Stones, Ian 37:39
Vai tu, Christopher.

Wodtke, Christopher 37:40
OK. Sì, sono d’accordo: le principali sfide sono l’alto volume di informazioni e poi cercare di pensare in termini di casi d’uso, magari per avere una soluzione snella, perché altrimenti lo spettro è molto ampio. Potrebbe essere, non so, la casella di posta di un ministero, come una “situation room” che riceve 1.000–1.500 e-mail al giorno e deve capire come ordinarle. Potrebbe trattarsi di elaborazione di immagini. Per esempio, in Germania, credo sia lo stesso nella maggior parte dei paesi, abbiamo ovviamente delle autorità che si occupano di stabilire quale parte di una proprietà, del paesaggio, o dove sono costruite le case, appartenga a chi. Quindi ci sono moltissime mappe, molte informazioni, e come mettere insieme magari immagini satellitari e mappe.

Questo era un processo manuale e ora abbiamo l’IA che aiuta, per esempio.

Levene, Mark 38:43
Perfetto. Grazie mille. Un’altra domanda che abbiamo ricevuto tramite la Q&A, di tipo simile, è piuttosto grande. Quali risorse consigliereste per comprendere meglio le informazioni e le linee guida attuali? Si tratta dei diversi processi che esistono nel governo, in relazione alla creazione di una soluzione più modulare. Vedo che Thérèse è comparsa sullo schermo, quindi magari cominceremo da lei.

Nguyen, Thérèse 39:10
Ciao, grazie. Penso che questa sia in realtà un’ottima domanda per la quale non abbiamo una soluzione o una risposta specifica che vada bene per tutto. Ma penso che, all’interno del governo, abbiamo cercato di sviluppare strumenti, linee guida e direttive, sia a StatCan che in altri dipartimenti e, mettendo tutto insieme, ci sono linee guida e principi pubblicati sui diversi siti web dei diversi governi. Ad esempio, a Statistica Canada abbiamo il progetto o hub di data science che potete trovare sul sito web, che vi dà accesso diretto a diverse linee guida che abbiamo usato e che cerchiamo di implementare in tutti i diversi progetti che facciamo e che coinvolgono l’IA. E credo che anche ISED abbia della documentazione sul proprio sito web, tra le varie guide a cui potete fare riferimento quando utilizzate l’IA. Quindi credo che, se andate sul sito canada.ca, possiate essere reindirizzati a diverse risorse all’interno dei vari dipartimenti del governo del Canada. Quindi penso che questo sia uno dei primi posti in cui possiamo guardare e poi credo che anche altri luoghi abbiano questo tipo di informazioni e, come ho detto, è qualcosa di relativamente nuovo, quindi potremmo avere cose in comune e cose diverse in termini di linee guida, ma penso che esaminarle tutte e metterle insieme, a seconda di ciò che state facendo, sia un buon punto di partenza per capire in quale direzione andare o quali linee guida o principi dovrebbero essere osservati quando si usa l’IA nei propri database.

Levene, Mark 41:07
Perfetto. Grazie. È una risposta molto utile. Su un tema simile, una delle domande che abbiamo ricevuto è: ci sono caratteristiche particolari dei dati interni al governo che potrebbero non essere evidenti alle persone esterne?

Nguyen, Thérèse 41:25
Non posso parlare per tutti i dipartimenti, ma, per esempio, all’interno di StatCan stiamo affrontando l’IA un po’ come una delle nostre normali indagini. Questo significa che, in termini di riservatezza, di fonte, eccetera, verifichiamo tutto come se fosse una normale indagine in corso che svolgiamo. Quindi ci assicuriamo che le fonti siano corrette. Ci assicuriamo che i dati, gli input che riceviamo da queste fonti rispettino i nostri livelli di riservatezza o qualsiasi cosa debba essere verificata, e poi facciamo anche un confronto per essere sicuri che qualunque dato otteniamo, che venga da dati amministrativi o da crowdsourcing, eccetera, venga confrontato per assicurarci che i dati abbiano senso. Qualunque cosa riceviamo deve avere senso prima che iniziamo a usarla e, ovviamente, una volta che il prodotto è generato tramite IA, eccetera, qualsiasi prodotto in cui coinvolgiamo l’IA verrà rivisto prima di utilizzare effettivamente il prodotto finale.

Levene, Mark 42:38
Perfetto. Grazie mille, Dawn. Abbiamo un paio di domande di processo a cui forse passeremo ora. Prima di tutto, nella descrizione della soluzione e nel video, qual è il livello di dettaglio tecnico atteso? Ne abbiamo già parlato un po’. E poi, per il Problem Statement 1, i dati di esempio forniti sono tutti testuali, è accettabile che la nostra soluzione utilizzi altri tipi di dati, come voce o immagini?

Hall, Dawn 43:05
Perfetto. Quindi sì, per la prima domanda, penso che fosse sulla descrizione e il video, quante informazioni tecniche servono. Tenete a mente che le aree su cui verremo a giudicare sono elencate sul nostro sito web e menzionerò le sei aree che saranno valutate:

impatto e beneficio sociale, interoperabilità, spiegabilità, scalabilità, accessibilità e usabilità. Quindi, pensando alle soluzioni in questo modo, avrete bisogno che alcune informazioni tecniche siano incluse affinché i giudici possano valutare cose come interoperabilità e spiegabilità e potenzialmente scalabilità, e molte di queste. Quindi vorrete assicurarvi che ci siano alcune informazioni tecniche, per esempio spiegando come avete costruito la vostra soluzione.

Ma non è necessario arrivare al livello di dettaglio fine in cui potreste entrare altrimenti. Di nuovo, potete fornire un link opzionale a un repository GitHub, ma tenete a mente che avete solo 5 minuti per il vostro video, quindi dovrete includere alcune informazioni tecniche lì dentro, ma non avrete il tempo di entrare in un livello molto profondo di dettaglio tecnico.

Levene, Mark 44:30
Perfetto. Penso che tu abbia già risposto a questo nella tua ultima risposta, ma lo affronteremo comunque per vedere se qualcun altro vuole aggiungere qualcosa. Ma per quanto riguarda il minimum viable product, fino a che punto verrà valutata l’usabilità? Vi interessa di più il nucleo della soluzione di IA in questa fase o avere qualcosa che mostri la possibile interazione con l’utente?

Hall, Dawn 44:52
Sì, ci interessano entrambi. Assolutamente. Quindi l’usabilità è una delle sei aree che verranno valutate. La funzionalità è fondamentale. Se il prodotto non funziona, questa è una cosa che verrà valutata molto, molto presto, perché abbiamo bisogno di avere quel minimum viable product. Tuttavia, l’usabilità riguarda principi di progettazione incentrata sull’essere umano e cose di questo tipo, quindi è importante coprirla, ma senza che ostacoli la funzionalità. Quindi dovrete coprire entrambe. Detto questo, non avevo risposto alla domanda che hai fatto sul Problem Statement 1 e sul fatto che si possano usare immagini e, non ricordo, se anche video, ma la risposta è sì, potete usare qualsiasi tipo di dato riteniate importante o necessario per la vostra soluzione. Noi abbiamo fornito dati testuali, ma ci sono molti altri formati in cui possono presentarsi i dati. Dirò che, indipendentemente dai dati, vorrete assicurarvi di mettere la protezione dei dati, la privacy e la riservatezza in primo piano e, come menzionato prima, di essere consapevoli dei potenziali bias.

Levene, Mark 46:20
Perfetto. Grazie mille per queste spiegazioni chiare. Dawn, vorrei tornare alla domanda sui dati interni al governo, perché penso che abbiamo qualche pensiero aggiuntivo dal nostro panel che potrebbe essere utile per chi sta pensando di presentare una proposta alla nostra challenge. Quindi cominceremo con Ian. Prego, Ian.

Stones, Ian 46:37
Grazie per essere tornati da me. Sì, volevo solo aggiungere: non date per scontato che A: i dati siano interoperabili e che siano mantenuti allo stesso standard tra le organizzazioni. Posso dirvi che persino all’interno della mia grande organizzazione del governo federale canadese, i nostri standard sui dati non sono coerenti. E non date per scontato che singole entità governative, come ministeri, agenzie o organizzazioni collegate, possano legalmente condividere dati con altre organizzazioni all’interno della loro stessa governance, e certamente, in giurisdizioni che sono federazioni come il Canada, non date per scontato che possiamo condividere dati a livello federale con i nostri omologhi provinciali, municipali o civici. Ci sono spesso delle restrizioni. Quindi partite dal presupposto che, se vi occupate di un’organizzazione, potreste avere accesso solo ai dati interni che essa possiede e a qualsiasi dato pubblico che potete aggiungere.

Levene, Mark 47:28
Perfetto. Grazie mille, Ian. Penso che questo sia davvero utile per le persone.
Alison, ce ne sono altri che volevamo affrontare? Questo qui.
Alison ci sta aiutando a organizzare tutto dietro le quinte, come potete immaginare. Abbiamo un sacco di informazioni che arrivano tutte insieme e stiamo cercando di gestirle e gestire il flusso in modo che siano comprensibili e utili per voi.
OK. Penso che siamo a posto con questo. Passiamo ad altre domande.
Tema simile: dove posso trovare quali standard di dati vengono usati dai governi?

Hall, Dawn 48:13
È davvero una buona domanda. Non ho una buona risposta al momento, ma Thérèse sì. Quindi sono contenta che sia qui.

Nguyen, Thérèse 48:21
Ciao di nuovo. Quindi sì, per quanto riguarda gli standard. Di nuovo, parlo per StatCan qui. Quando usiamo i dati… Non so se eravate in giro allora, ma circa 30 anni fa la Commissione statistica dell’ONU ha creato un insieme di principi fondamentali per le statistiche ufficiali a cui ci riferiamo quando creiamo o quando raccogliamo dati, e credo che sia qualcosa che potete trovare facilmente di nuovo sul sito web. Quindi ci sono, penso, forse 10–12 principi diversi, principalmente per essere imparziali quando raccogliete informazioni, assicurarvi che, voglio dire, siamo un dipartimento federale, quindi ovviamente riceviamo finanziamenti dal governo, ma questo non significa che, perché riceviamo i fondi da quella parte, dobbiamo ascoltare… cioè, non è che non ascoltiamo, ma non diventiamo di parte quando raccogliamo i nostri dati, perché alla fine il pubblico, il pubblico in generale, è quello che utilizzerà i nostri dati. Quindi questo è uno dei principi fondamentali, ma anche assicurarsi che qualsiasi cosa pubblichiate sia anche accessibile, questo è un altro grande principio fondamentale che usiamo per assicurarci che, qualunque informazione raccogliamo, dobbiamo assicurarci che le persone possano capirla, possano usarla e che mettiamo a disposizione tutte le guide o le risorse che accompagnano quei dati. Non pubblichiamo semplicemente un data set e lasciamo che le persone presumano che cosa sia, eccetera. Quindi credo che, quando si rispettano questi principi, qualsiasi entità, che sia governo o settore privato, quando create un data set, che stiate usando l’IA o il vostro set di dati, vogliate assicurarvi che ci siano informazioni che accompagnano quel data set a cui le persone possano fare riferimento per capire se ciò che hanno in mano è qualcosa di affidabile, da dove viene, come è stato raccolto, eccetera. Quindi, come ho detto, i principi fondamentali delle statistiche ufficiali sono la nostra linea guida principale per gli standard sui dati.

Hall, Dawn 50:58
Intervengo anch’io solo per menzionare che i governi hanno elenchi di standard di dati che seguono pubblicati sui loro siti web. Anche il governo del Canada ha un inventario di standard di riferimento per dati e metadati pubblicato, quindi questo potrebbe esservi utile. Ho incollato il link nella chat. Speriamo che possa arrivare alla
sezione di Domande e Risposte e poi anche altri paesi avranno pubblicazioni di questo tipo dove potrete vedere che tipo di standard di dati raccomandano.

Levene, Mark 51:35
Perfetto. Grazie, Dawn. Domanda simile: ci sono tecniche che possiamo usare per proteggere i dati sensibili che potrebbero essere utili per chi partecipa alla challenge?

Nguyen, Thérèse 51:46
Per proteggere i vostri dati, questo ritorna ancora al nostro pane quotidiano. Dobbiamo assicurarci che i nostri dati, qualunque siano i dati che raccogliete o pubblicate, rispettino qualsiasi questione di riservatezza o, se si tratta di informazioni protette, che siano protette. E per questo ci sono diversi livelli di protezione a seconda del livello di informazione che avete in mano, per esempio, e questo torna, come ho detto, al nostro pane quotidiano perché quando si pubblicano dati si vuole essere sicuri che non ci sia alcun rispondente che possa essere identificato. Quindi, che stiate raccogliendo o usando dati generati tramite IA, volete assicurarvi da dove vengono e se i dati in input nell’IA erano già protetti o meno. Quindi, ottenete tutte le informazioni possibili e assicuratevi che in tutte le diverse fasi legate alla riservatezza… Voglio dire, potete usare arrotondamenti o qualsiasi altra cosa, ci sono molte tecniche. Di nuovo, ci sono anche linee guida sul sito di StatCan a cui potete fare riferimento in termini di protezione dei dati, ma il vostro quadro statistico o il vostro software, qualunque cosa usiate, dovete assicurarvi che siano anch’essi protetti.

Levene, Mark 53:15
Perfetto. Wassim, vuoi aggiungere qualcosa?

El-Kass, Wassim 53:18
Certo, se posso aggiungere, mentre Ian parlava della condivisione dei dati. Prima di tutto, l’uso di ambienti sicuri è fondamentale per proteggere i dati sensibili. Quindi, a seconda della sensibilità dei dati o della loro classificazione, si deve usare l’ambiente appropriato e sicuro per conservarli e per analizzarli o usarli, ma è anche importante minimizzare la quantità di dati che volete usare. E qui potreste avere un piccolo conflitto, perché il data scientist vuole avere accesso a più dati: più dati ha, in generale, migliori modelli può costruire. Ma bisogna trovare un equilibrio, e a volte è difficile trovarlo. È meglio provare con meno dati all’inizio e, se non riuscite a ottenere un modello che funzioni bene, allora dovete capire di quali dati aggiuntivi avete bisogno, aggiungerli e addestrare nuovi modelli con questi dati supplementari. Ma altre tecniche che dovrebbero essere usate sono l’anonimizzazione, quindi la de-identificazione o depersonalizzazione dei dati. Ci sono strumenti che permettono di cercare nei dati e identificare determinate entità, per esempio nomi o indirizzi e altre entità, e potete sostituirle con segnaposto per anonimizzare i dati e poi usarli per l’addestramento. Quindi sì, volevo solo aggiungere questo.

Nguyen, Thérèse 54:54
Se posso magari aggiungere qualcosa a quello che ha appena detto Wassim: in pratica qualsiasi informazione riservata che abbiamo in mano dovrebbe essere gestita secondo il principio del “need to know”, cioè solo chi ha bisogno di sapere. Voglio dire, a StatCan siamo molti dipendenti e suppongo lo stesso valga per qualsiasi azienda o dipartimento. Non è perché lavorate a quel progetto che avete necessariamente bisogno di avere tutte le informazioni di base in termini di identificatori. Quindi, quando Wassim dice che potete estrarre il rispondente o le informazioni personali e avere un data set che può essere usato ed è anonimo dal punto di vista dell’anonimato, in modo che altre persone possano usare quel data set senza avere accesso a informazioni private o riservate, questo significa che chi lavora con i dati grezzi che contengono le informazioni sui rispondenti lo fa davvero su base “need to know”. Quindi riduciamo questo al minimo. E così ci sono meno possibilità di violazioni in termini di riservatezza.

Levene, Mark 56:09
Perfetto. E passiamo a Jordan, che vuole aggiungere qualcosa anche su questo.

Hovdebo, Jordan 56:13
Certo. Sì, magari lo dirò in modo rapido. Molto di questo tema ricadrà su di noi come persone che prenderanno in carico queste soluzioni. Quindi voi svilupperete le vostre soluzioni, le invierete e, speriamo, avremo l’opportunità di sperimentarle. E questo ci riporta un po’ a quello che dicevo prima sulla modularità. Quindi, se nelle vostre soluzioni usate un software di terze parti come servizio, diciamo che state elaborando dei dati tramite Anthropic usando Claude, il loro large language model. Questo non è uno strumento supportato per l’uso governativo perché non abbiamo necessariamente la residenza canadese dei dati. Quindi ci sono certi criteri che definiscono se possiamo o meno utilizzare un certo strumento IT, e la residenza in Canada è uno di questi. Dobbiamo avere una certa visibilità su come vengono usati i dati, cose di questo tipo. Quindi spetterà davvero a noi assicurarci che queste soluzioni possano essere distribuite in modo sicuro nei nostri dipartimenti.

E poi usate con dati sensibili una volta che le avremo adottate. Quindi, per riprendere ciò che ha detto Ian, non potete davvero presumere che tutti i nostri dipartimenti siano uguali in termini di strumenti a cui abbiamo accesso. È lì che la modularità sarà davvero importante. Alcuni di noi sono su AWS, alcuni su

Azure, alcuni completamente on-premises, e quindi quello che potremmo dover fare con le vostre soluzioni è sostituire il large language model: se ad esempio utilizzate DeepSeek, potremmo doverlo sostituire con OpenAI tramite Azure. Quindi quella modularità, che ci permette davvero di garantire la protezione e la sicurezza dei dati, sarà importante quando si tratterà di ottenere l’approvazione per adottare e distribuire la soluzione.

Levene, Mark 57:56
Perfetto. Grazie mille. Abbiamo ricevuto almeno tre domande procedurali nella sezione Q&A, Dawn. Quindi passiamo in rassegna quelle. Una è più lunga, quindi la lascerò per ultima. Ma ce ne sono due veloci prima. La prima: si può aggiungere un articolo pubblicato per dare ulteriore supporto al minimum viable product?

Hall, Dawn 58:16
Sì, il mio suggerimento sarebbe di collegarlo alla vostra pagina GitHub, perché non credo che abbiamo un’area di testo libero. Oppure potete fornire l’URL dove si può trovare, come parte della vostra risposta, ma assicuratevi di non usare solo un collegamento ipertestuale, perché deve essere in testo semplice: potete scrivere l’HTTPS per esteso, ma certamente potete fornire quell’informazione. Non abbiamo un campo dedicato a questo, quindi dovrete pensare a dove volete inserirlo.

Levene, Mark 58:48
Dove possiamo trovare i criteri di valutazione? Non vedo queste informazioni sulla pagina principale.

Hall, Dawn 58:53
Sì, ci sono un paio di posti dove potete trovarli: nella guida per i partecipanti li trovate alla Sezione 5 “Processo di valutazione e selezione” e anche sulla nostra pagina principale li trovate lì. È sotto “processo e finanziamento”. Questo è nella sezione “Informazioni sui Rapid Solution Lab”. Quindi è dopo i dati e tutto il resto, ma se cercate “processo e finanziamento” parla del processo di valutazione, inclusi i sei diversi criteri.

Levene, Mark 59:23
E poi, per quanto riguarda il potenziale finanziamento, il premio di 10.000 è per ogni membro del gruppo o è 10.000 per l’intero gruppo?

Hall, Dawn 59:31
È per l’intero gruppo.

Levene, Mark 59:33
OK.
Semplice. Le linee guida per la candidatura dicono che sono permessi team fino a quattro membri. Tuttavia, se un tutore non partecipante invia la candidatura per nostro conto, il modulo permette un solo contatto principale, il tutore, e altri tre membri, senza possibilità di aggiungere un quarto. C’è un modo per affrontare questo problema?

Hall, Dawn 59:53
Certo. Il nostro suggerimento è che, se è il tutore non partecipante a presentare la candidatura per conto di un minore, il tutore dovrebbe essere indicato come contatto principale. Il nome del minore può essere aggiunto accanto al nome del tutore tra parentesi, quindi entrambi sarebbero sulla stessa riga. I restanti tre campi possono essere usati per i tre membri del team.
E adoriamo questa domanda. È qualcosa che non ci era ancora stato chiesto. Quindi cercheremo di aggiungerla alla guida per i partecipanti, così che sia chiaro.

Levene, Mark 1:00:22
Perfetto. Un’altra domanda relativa alle candidature: se stiamo applicando per più di una challenge, possiamo usare lo stesso data set per tutte o dobbiamo usare il data set suggerito per ciascuna challenge individuale?

Hall, Dawn 1:00:35
Potete usare data set diversi per qualunque challenge vogliate. Potete anche trovare i dati che volete usare e usare quelli. Quindi non siete vincolati dai dati di esempio forniti, avete la possibilità di mescolare e abbinare o scegliere altri dati.

Levene, Mark 1:00:55
Perfetto. Grazie per queste risposte chiare. Torniamo a una delle domande tecniche a cui abbiamo risposto in precedenza. Abbiamo ricevuto un commento che, sulla base dei commenti precedenti riguardo Claude, chiedeva: state dicendo che le soluzioni presentate con modelli non open non saranno idonee o in grado di vincere, oppure possiamo avere il nostro minimum viable product basato su un modello chiuso come Claude, ma dichiarare che può essere usato con un modello open?

Hall, Dawn 1:01:23
Sì, questa è una buona soluzione. Potete usare un modello proprietario e poi dichiarare che può essere sostituito con un modello open. Non dovrebbe esserci alcun problema. Assicuratevi solo di riconoscerlo mentre procedete.

Levene, Mark 1:01:43
Perfetto. Penso che stiamo esaurendo le domande. Spero che abbiamo affrontato la maggior parte di quelle… sto dando un’occhiata veloce.
Eccone una a cui non abbiamo ancora risposto. Il Problem Statement 3 prenderà in considerazione soluzioni che migliorano il coordinamento multi-agenzia durante le emergenze, non solo modelli di previsione, ma strumenti che aiutino effettivamente il governo ad assemblare, allocare e adattare team e risorse in tempo reale in condizioni che cambiano? Quindi è una questione di statico contro dinamico.

Hall, Dawn 1:02:27
Penso che questo rientrerebbe nei criteri. Di nuovo, l’aspetto predittivo è solo un’area in cui potete portare la soluzione. Assicuratevi solo di essere chiari nella vostra descrizione e spiegazione su come ritenete che soddisfi il Problem Statement. Ma abbiamo cercato di essere aperti a una varietà di possibili questioni qui.

Levene, Mark 1:02:53
E poi ce n’è una che abbiamo ricevuto tramite il server Discord prima nel processo che pensavo fosse bene affrontare. E ne abbiamo già parlato un po’, ma per questa challenge dobbiamo affrontare i requisiti di calcolo di una IA sovrana?

Hall, Dawn 1:03:10
Ottima domanda. La risposta breve è no, non ci aspettiamo che dobbiate, diciamo, trovare un server di IA sovrana in Canada o in uno dei paesi dell’UE o del G7. Non fa parte dei requisiti, ma potete farlo se è qualcosa che vi interessa e volete menzionare. Siete i benvenuti a farlo. Tuttavia, per esempio, pensando all’interoperabilità, forse è qualcosa che volete evidenziare. Quindi dipende davvero da voi. Ma no, non stiamo valutando specificamente il compute di una IA sovrana.

Levene, Mark 1:03:49
OK, perfetto. Penso che Jordan volesse aggiungere qualcosa riguardo alla domanda su Claude. Quindi magari possiamo riportare Jordan rapidamente per aggiungere un paio di considerazioni anche su questo.

Hovdebo, Jordan 1:04:00
Certo. Sì, voglio dire, assolutamente, penso che dovreste usare gli strumenti che hanno senso per portare un esempio. Sto solo dicendo che non è uno strumento che possiamo usare nel dipartimento, nel mio dipartimento per esempio, in questo momento. Quindi, in termini di progettare le vostre soluzioni, se c’è la possibilità di renderle modulari, in modo che, quando arriva il momento di distribuirle davvero nel dipartimento, possiamo usare ciò che è disponibile, questo renderà molto più facile per le persone adottarle. Se non dipendono solo da una soluzione di terze parti che non possiamo usare. Credo che dovremmo tutti tenere a mente che, tra sei mesi,
ciò che è il migliore oggi probabilmente non sarà il migliore tra sei mesi. Quindi, mantenendola modulare, quando avremo la possibilità di distribuire questa soluzione internamente, sarà più facile farlo. Penso che questo offra un percorso migliore all’adozione di questi strumenti.
Grazie.

Levene, Mark 1:04:54
Perfetto. Grazie mille, Jordan. È utile. Quindi penso che abbiamo quasi esaurito tutte le domande, Dawn, quindi forse daremo ai nostri esperti un’ultima possibilità, se hanno qualche pensiero finale sulle domande a cui hanno già risposto o a cui non hanno avuto modo di rispondere. Daremo loro questa opportunità adesso. Quindi magari li riportiamo tutti sullo schermo e diamo loro qualche secondo se hanno commenti finali, poi passeremo di nuovo la parola a Dawn per chiudere l’incontro e lei vi dirà dove potete continuare a ricevere supporto per il resto della challenge.
Perché non cominciamo da Ian, che è in basso sul mio schermo?

Stones, Ian 1:05:35
Grazie, Mark. In bocca al lupo. Divertitevi. Siamo davvero, davvero entusiasti di vedere le idee splendide e meravigliose che proporrete. E quando siete in dubbio, tenete la cosa sem… tenetela semplice. Stavo contando sul modello KISS e ho detto la parola sbagliata. Tenetela semplice.

Levene, Mark 1:05:53
Grazie, Ian. Christopher.

Wodtke, Christopher 1:05:58
No, sono semplicemente molto curioso di vedere tutte le soluzioni che troveremo il 1° dicembre, a livello mondiale, e i diversi approcci, perché penso che pensare fuori dagli schemi, soprattutto in ambito governativo, sia sempre molto utile e penso che avremo qui soluzioni e idee molto interessanti. Quindi grazie.

Levene, Mark 1:06:22
Grazie, Christopher, e grazie per esserti unito a noi oggi, Thérèse.

Nguyen, Thérèse 1:06:27
Sì. Quindi, ancora una volta, buona fortuna a tutti quelli che partecipano a questa challenge. Ma penso anche che, alla fine, possiamo dire che, qualunque soluzione proponiate, la documentazione che ci dà un’idea di quali informazioni avete, della logistica dietro a questo, della logica dietro a questo, è ciò che ci aiuterà anche a capire la soluzione che state fornendo e, si spera, a poterle usare anche per altri scopi.
OK.

Levene, Mark 1:06:58
Perfetto. Grazie mille, Jordan.

Hovdebo, Jordan 1:07:01
Buona fortuna a tutti. Sono davvero entusiasta di vedere le vostre soluzioni e spero che ci contattiate tramite l’inbox se avete domande e se c’è un modo in cui possiamo aiutare.

Levene, Mark 1:07:09
E poi il nostro ultimo esperto, Wassim, prego.

El-Kass, Wassim 1:07:13
Grazie e anch’io auguro la miglior fortuna a tutti i partecipanti. Sono curioso di vedere che tipo di soluzioni emergeranno da questa challenge. Sono d’accordo con Ian sul “tenetela semplice”. Molte volte le soluzioni più semplici sono le migliori, sono molto efficaci e vi danno, per esempio, se potete usare un albero di decisione, ottenete trasparenza, spiegabilità e una soluzione semplice, se è possibile. So che in alcuni casi, a seconda dei dati, questo potrebbe non essere possibile se avete dati non strutturati o più audio e video
e dipende ovviamente dal problema. Volevo anche aggiungere un paio di cose. Sul bias, la mitigazione del bias è un tema importante, molto importante, ma la soluzione non è sempre tecnologica. È sempre importante mantenere l’umano nel loop, come ho menzionato.

E anche sulla sensibilità, su come proteggere i dati sensibili: ho dimenticato di menzionare che la formazione è importante, è un aspetto importante. Formare tutte le persone che lavorano con le soluzioni di IA. Mi fermo qui. Grazie.

Levene, Mark 1:08:27
Perfetto. Grazie. Grazie a tutti voi. E Dawn, ti ripasso la parola. C’è un’ultima domanda che vedo verrà pubblicata tra un minuto nella sezione Q&A e forse è un buon gancio per ridartela. Ma se abbiamo domande più specifiche in futuro, come possiamo contattarvi?
Quindi ti lascio con questo.

Hall, Dawn 1:08:44
Ottima domanda. Sì, ottima domanda. Potete contattarci tramite il nostro indirizzo e-mail oppure potete unirvi al nostro canale Discord. Monitoriamo attivamente entrambi e cercheremo di rispondervi in un tempo ragionevole, tenendo presente che rimane solo un tempo limitato per la Challenge.

Prendiamo queste domande, contattiamo i nostri mentori quando necessario e poi rispondiamo. Quindi vi prego di contattarci via e-mail o Discord.

E con questo, questa è stata davvero una sessione fantastica. Grazie mille a tutti i nostri esperti che sono qui oggi per il tempo che ci hanno dedicato, per le risposte chiare e per aver condiviso il loro entusiasmo e la loro competenza oggi. È stata una sessione davvero interessante e, si spera, molto utile per i partecipanti. Ora, a voi partecipanti, siamo super entusiasti di vedere cosa riuscirete a proporre. Grazie mille per essere venuti alla sessione di oggi e per tutte le ottime domande: si vede che state davvero pensando a questa challenge e al problema. Lo apprezziamo molto. Quindi, facendo eco a tutti gli altri esperti che hanno menzionato il loro entusiasmo nel vedere cosa ne verrà fuori, speriamo che questa sessione vi sia stata utile. Non esitate a contattarci via Discord o e-mail se avete domande e grazie mille. Vi auguriamo il meglio e buona fortuna mentre continuate con lo sviluppo.

「免責事項：この文章は英語からAIによって自動翻訳されました。誤りや不正確な箇所が含まれる場合があります。」 
(Disclaimer: This text was automatically translated from English using AI. It may contain errors.)


Hall, Dawn 00:04
私は Dawn Hall と申します。カナダ政府 Treasury Board of Canada Secretariat の Responsible Data and AI チームの上級アドバイザーを務めています。私たちのチームは、カナダ政府全体で AI を責任を持って導入するための戦略とポリシーを策定する役割を担っています。

これまでに、基盤となるポリシー文書である「Directive on Automated Decision-Making」と、それに関連する「Algorithmic Impact Assessment」、そして最近公表された「AI Strategy for the Federal Public Service」など、いくつかの重要な取り組みを進めてきました。

そして現在、今回の GovAI Grand Challenge を皆さんにお届けする、このイニシアチブを主導するチームを担当できていることを光栄に思っています。

まず最初に、私がオタワから参加していることをお伝えしたいと思います。ここは Algonquin Anishnaabeg の人々の伝統的かつ未割譲の土地です。

これはオンラインでのイベントですので、皆さんがそれぞれ異なる場所で仕事をしており、別の先住民族の伝統的な土地の上で働いているかもしれない、という点も認識したいと思います。少しの間、そのことに思いを向けていただければ幸いです。

本題に入る前に、運営上のご案内をいくつかさせてください。本イベントは録画しており、後日オンラインで公開されます。これは非常に重要です。というのも、さまざまなタイムゾーンから参加されている方がいらっしゃるため、リアルタイムで参加できない方にも必要な情報を届けられるようにするためです。

皆さんのカメラとマイクはオフになっています。質問がある場合は、Teams イベントの Q&A セクションをご利用ください。このセッションは基本的に「Ask Me Anything」形式ですので、その Q&A セクションでたくさんのやり取りが行われることを期待しています。また、Q&A の中で投票機能も使ってください。皆さんにとって最も関連性が高く、興味深い質問から優先的にお答えできるようにしたいと考えています。
会議の大部分は英語で行われますが、終了後にフランス語およびドイツ語・イタリア語・日本語など G7 の他の言語でのトランスクリプトも提供されます。

(French)
カナダの二つの公用語であるフランス語または英語のどちらでもご質問をいただけますし、どちらの言語でもお答えできます。スライド資料（デッキ）は英語版とフランス語版の両方があり、必要な方はメールでご連絡いただければお送りします。

(English)
英語でもう一度お伝えします。質問は、カナダの二つの公用語であるフランス語または英語のどちらでもお寄せいただけます。スライド資料は両方の公用語で用意していますので、必要な方はメールでご連絡ください。
次のスライドをお願いします。

本日の内容と進め方の概要を簡単にご紹介します。まず私から、Grand Challenge の振り返りをおこないます。その後、このチャレンジとライブセッションの設計において中心的な役割を果たしてきた同僚の Mark Levene が参加し、政府からの専門家パネルとともに、皆さんの質問にすぐに取りかかります。
質問については、先ほどお伝えしたとおり Q&A セクションに入力してください。また、すでにいくつかの質問を「プレシード」（事前入力）してあります。例として載せているものですが、私たちとしては皆さんからのリアルな質問をできるだけ多く受け取りたいと思っています。ぜひ、皆さんが考えている方向へと会話を導いてください。

Rapid Solution Labs についてですが、まずはこれまでに事前に寄せられた質問にお答えするところから始めます。ここに示しているように、いくつかのテーマごとに質問を取り上げていきます。それぞれのテーマには担当の専門家がいますので、事前に届いている質問にいくつか答えたあとで、Q&A セクションに届いた質問に移っていきます。
次のスライドをお願いします。

Grand Challenge と Rapid Solution Labs とは何でしょうか。これらは「AI for Prosperity」に関する G7 首脳声明の一環として、6 月に発表されたものです。2 週間にわたるハッカソン形式のイニシアチブで、各国政府が今まさに直面している 4 つの課題（Problem Statement）を軸にしています。そして、その解決に皆さんの力が必要です。

このチャレンジでは、最大 10 万カナダドルの資金が用意されており、8 つの国別カテゴリと 2 つのユースカテゴリの間で分配されます。革新的かつスケール可能な AI ソリューションを表彰・支援するためのものです。
次のスライドをお願いします。

ここでは 4 つの Problem Statement を簡単にご紹介します。詳細はウェブページに掲載しており、それぞれの Problem Statement には具体例やサンプルデータも添えています。

1 つ目は、政府が抱える膨大な情報を評価・処理・アクセスするためのソリューションを求めるものです。

2 つ目は、法令・ポリシー・規制など、いわゆる「ルールセット」をナビゲートし、解釈し、適用することを支援するソリューションです。ご存じのとおり、政府には法律や規則が非常に多く、しかもそれらは複雑に絡み合っています。

次に、3 つ目の Problem Statement は、リソース配分やインフラニーズへの対応をどのように予測するかに焦点を当てています。

最後の 4 つ目は、政府とのコミュニケーションを、より幅広い人々にとってアクセシブルなものにすることを目指しています。たとえば、クライアントが好みの言語や形式でフォームを記入したり、メールの下書きを作成したり、面談の準備をしたりするのを支援するツールなどが該当します。

次のスライドをお願いします。

ご存じの方もいるかもしれませんが、昨日はチャレンジ期間のちょうど折り返し地点でした。先週は Launch Event と Subject Matter Expert Event の 2 つのイベントを開催しました。どちらかに参加できなかった場合でも、ウェブサイト上で録画とトランスクリプトをご覧いただけます。

本日は最後のイベントで、皆さんからこれまでにいただいた質問と、今まさに寄せられている質問の両方を取り上げます。そして、来週の月曜日、12 月 1 日の午後 3 時（東部時間）にチャレンジが締め切られることを、ぜひお忘れなく。

次のスライドをお願いします。

これまでに多くの質問をいただいたテーマの 1 つが「参加資格（eligibility）」です。最初に、ここをはっきりさせておきたいと思います。G7 各国または EU の出身であれば、営利・非営利団体の関係者、高等教育機関の所属者、公務員、先住民族コミュニティのメンバーなど、どなたでも応募できます。

応募フォームには、必ず 1 人の代表者（Lead Applicant）を記入する必要がありますが、チームで応募する場合は、その中にチーム名として会社名を記入することも可能です。

その他の点として、カナダ連邦政府の公務員は資金の受給資格はありませんが、ソリューションを提出することはできます。先ほどお話しした 10 万カナダドルの総額は、最大で 10 の受給者に分配される可能性があります。G7 の各国 1 つずつと EU 1 つの合計です。この枠については、年齢に関係なく応募できます。

また、若い世代を奨励するために 2 つの特別なユースカテゴリを用意しています。1 つは 13〜17 歳、もう 1 つは 18〜29 歳の方を対象としています。

応募したい場合、何をする必要があるでしょうか。まず、私たちの Application Portal をご覧ください。応募は英語またはフランス語で提出できます。年齢に関して補足すると、18 歳未満のユースが応募する場合、応募者は少なくとも 18 歳であるか、参加しない保護者（Non-Participating Guardian）が代理として応募フォームを提出する必要があります。

応募フォームでは、チームメンバーの詳細、AI ソリューションの説明、そしてソリューションの動作を示す動画の提出が求められます。これは、実際に動く Minimum Viable Product（MVP）を映したものになります。

また任意で、GitHub リポジトリへのリンクを記載することもできます。さらに、Participant Guide に記載されている諸条件への同意も必要です。Participant Guide には、利益相反、プライバシー、知的財産権とライセンス、行動規範や望ましいふるまいなど、多くの重要なトピックが含まれています。これらの条件に同意することになりますので、ガイドには非常に多くの情報が詰まっています。

同僚の Dana が、Q&A セクションに多くのリンクをすでに貼ってくれていますので、必要な情報にはすぐアクセスできるはずです。

次のスライドをお願いします。

こうしたイベントに加えて、Discord チャンネルとメールアドレスを通じてサポートを提供しています。特に本日が最後のイベントになるため、この 2 つが私たちへの主な連絡手段となります。私たちは優れたメンター・ネットワークを持っており、そのうち何人かは本日も参加しています。難しい質問が届いた場合には、彼らにも協力を仰ぐことができます。これらの情報もチャットに掲載しています。

では、次のスライドをお願いします。

それでは、ここから質問に入っていきましょう。質問は 4 つのテーマに沿って構成されています。1 つ目は「手続き（procedural questions）」に関する質問です。これは私が担当し、チームのみんなにもサポートしてもらいます。

2 つ目は「Problem Statements と政府の仕組み」についてで、こちらはドイツの連邦デジタル・行財政近代化省（Federal Ministry for Digital Transformation and Government Modernization）の Christopher Wodtke が担当します。

さらに、技術的な質問もありまして——そうだ、Ian を紹介し忘れていましたね。Ian Stones は Innovation, Science and Economic Development Canada（ISED）のシニア・ポリシー・アナリストで、Problem Statements や政府の仕組みに関する質問に一緒に回答してくれます。

次のセクションは「Technical AI Questions」です。こちらは Immigration, Refugees and Citizenship Canada の Advanced Analytics 部門 Assistant Director である Wassim El-Kass と、Global Affairs Canada の Principal Data Scientist である Jordan Hovdebo が担当します。

最後に「Data Ethics and Use」については、Statistics Canada の Data Ambassador である Thérèse Nguyen にご対応いただきます。ご覧のとおり、それぞれのテーマに対応できる専門家がそろっています。

すでに Q&A セクションに質問を書き始めていただいていることを願っています。少し動きが見えていますね。もしまだの方がいれば、今がちょうどいいタイミングです。ぜひ投稿してください。先ほどお伝えしたとおり、最初はいくつかの手続きに関する事前

質問から始めます。

その前に、このプロジェクトにおいて大きな役割を果たしてくれた同僚の Mark Levene をお呼びしたいと思います。先ほども触れましたが、彼はこのプロジェクトの中心的な存在であり、この後の Q&A セッションを私と一緒に進行してくれます。
それでは、Mark にバトンを渡したいと思います。ありがとうございます。

Levene, Mark 11:44
皆さん、こんにちは。おはようございます、あるいはこんにちは。Dawn、こんにちは。では、いくつかの「ラピッドファイア（短めの）」質問から始めましょう。これは、この 10〜12 日の間に多く寄せられた質問です。Dawn が言ったように、今この場でもたくさん質問が Q&A に入ってきているので、それらにも順次お答えしていきます。

まずよくある質問の 1 つが「年齢制限」に関するものです。ある方から「私は 30 歳ですが、まだ応募できますか？」という質問がありました。ユースカテゴリと、その年齢制限について整理しておいた方がよいかもしれません。

Hall, Dawn 12:19
ありがとうございます。そうですね、30 歳であっても、もちろん応募できます。その場合はユースカテゴリではなく、G7 各国および EU を対象とした国別カテゴリの 1 つに応募することになります。

ユースカテゴリは、13〜17 歳と 18〜29 歳の参加者向けに設定されたものです。もしチームメンバーが複数のユースで構成されている場合、その中で最年長のメンバーが属する年齢カテゴリに振り分けられます。
たとえば、13 歳、18 歳、21 歳、24 歳というメンバーで構成されるチームであれば、18〜29 歳の上のユースカテゴリに分類されることになります。少し整理になっていれば幸いです。

Levene, Mark 13:09
ありがとう、Dawn。続いて、参加資格に関する質問がいくつかあります。先ほど、カナダ連邦政府の公務員についての注意点に触れていましたが、「州政府で働いている場合に制限はありますか？」、「営利企業で働いている場合に制限はありますか？」という質問も寄せられています。この 2 点についても確認しておくとよさそうです。

Hall, Dawn 13:31
ありがとうございます、Mark。どちらの場合にも、特別な制限はありません。ただし、会社や政府機関の職員として応募する場合は、透明性の観点から、雇用主の理解を得ておくことを推奨します。ただし必須ではありません。
たとえば、オンタリオ州政府で働いているとしても、応募には何の問題もありませんし、資金の受給資格もあります。同様に、営利企業で働いている方も応募・資金受給の対象になります。
改めてになりますが、営利企業に所属している場合でも、応募は「個人」として行う必要があります。ただし、チーム名として会社名を使用することはできます。自社の実力を示したい場合には、そのような形がよいかもしれません。

Levene, Mark 14:26
よく似た質問をもう 1 つ。私のチームは、いくつかの G7 諸国のメンバーで構成されています。応募の際、どの国を選べばよいのでしょうか？

Hall, Dawn 14:36
ありがとうございます。その場合は、代表応募者（Lead Applicant）が居住している国を選んでください。たとえば、あなたがフランス在住で、応募フォームの記入もあなたが代表として行う場合、その応募はフランスの枠として扱われます。
繰り返しになりますが、これは G7 各国および EU のいずれかの国の「法的居住者」であることが前提です。

Levene, Mark 15:03
なるほど。では、少し異なる方向の質問ですが、「このプログラムはスタートアップにどのようなメリットがありますか？」というものも来ています。

Hall, Dawn 15:11
良い質問ですね。先ほど、企業の参加に関連してお話しした内容の多くがそのまま当てはまります。
このプログラムは、スタートアップが自社の能力を示す「ショーケース」として活用できる場だと思います。スタートアップ名をチーム名として使うこともできますし、もし資金受給者または Honourable Mention（特別表彰）として選ばれた場合には、プロジェクト名やチーム名・個人名がウェブサイトに掲載されます。
最終候補者は全員、チーム名とそのプロジェクトタイトルがサイト上に掲載されますので、スタートアップとして自社の活動を広く知ってもらう機会にもなると思います。そういった意味で、スタートアップ支援にもつながると考えています。

Levene, Mark 16:19
ありがとうございます。他にもたくさん質問をいただいています。チャット経由のものもありますので、ここからはそのいくつかに移りましょう。
まずは、「政府文書やコミュニケーションに存在する広範なバイアス（偏り）に対処するソリューションを作ることはできますか？　単にプロセスを効率化するコミュニケーション支援ツールではなく、そうしたバイアスそのものにアプローチしたいのですが」という質問です。
Wassim、このあたり少し説明してもらえますか？

El-Kass, Wassim 16:44
もちろんです。これがチャレンジの対象になりうるかどうか、という点については、どちらかといえば手続き上・参加条件上の質問だと思いますので、私は技術的な観点からお話しします。

まず強調したいのは、「Bias Mitigation（バイアス軽減）」に、魔法のような一発解決策はないということです。バイアスへの対処は AI 開発プロセス全体に一体化されるべきで、後から付け足すものではありません。AI ライフサイクルのあらゆる段階で注意を払う必要があります。

AI に携わる人なら誰でも知っているとおり、AI モデルは学習に用いられるデータの影響を非常に強く受けます。もし運用データやポリシーデータの中にバイアスが見られる場合、それはより広い意味での「人間側のバイアス」が反映されている可能性があります。それにもかかわらず、人々はしばしば「AI のバイアス」にだけ注目しがちです。もちろん、それは妥当な懸念です。なぜなら、データ自体にバイアスがなくても、学習データとしてどのサブセットを選ぶかによって、バイアスが新たに持ち込まれたり増幅されたりすることがあるからです。

ですので、学習を始める前の段階で、多くのことを行うべきですし、実際に行うことができます。データセットを分析して、代表性の欠如、履歴データの不均衡、あるいは過去のバイアスがないかを確認します。その上で、ある程度それを軽減するために、たとえば再サンプリング（オーバーサンプリングやアンダーサンプリング）、重み付け（特定のデータに重みを付ける）などの手法を用いることができます。
さらに、モデルを学習させた後で、そのアウトカムをモニタリングすることも重要です。通常、複数のモデルを学習し、その中から最適なものを選びますが、デプロイした後も継続的な監視が不可欠です。最初はうまく機能していても、時間の経過とともにドリフトが発生し、新たなバイアスが現れる可能性があるからです。
ここでのキーメッセージは、「Human Oversight（人間による監督）」が極めて重要だということです。人間をループから外すことはできませんし、モデルのインパクトが大きければ大きいほど、人間の関与はさらに重要になります。
ありがとうございます。

Levene, Mark 19:24
ありがとうございます。Jordan が画面に戻ってきてくれたようです。Jordan、バイアスについて何か補足はありますか？

Hovdebo, Jordan 19:29
はい。Wassim の話に全面的に同意します。その上で、1 つ提案をするとすれば、バイアスはとても微妙で、領域特有であることも多い、という点です。ですので、可能であればドメインの Subject Matter Expert（専門家）に協力してもらうことが強くお勧めです。彼らは、その領域特有の、非常に見えにくいバイアスを見つける助けになります。
また、多くの方が「生成系 AI」のソリューションを考えていて、モデル内部にはあまりアクセスできない状況を思い浮かべているかもしれません。そのようなモデルでもバイアスを軽減する手法はいくつかあります。残念ながら、「あなたはバイアスのないアシスタントです」といったペルソナを先頭に付けるだけでは、あまり効果がありません。人間と同じで、自分自身のバイアスに気づいていないことが多いからです。
ただ、モデルに「自分の出力を振り返らせる」ようなプロンプト手法は有効です。つまり、一度出力された回答を再びモデルに入力して、「この内容にバイアスが含まれていないか振り返ってください」といったかたちで自己反省させるのです。あるいは別のモデルに検証させることもできます。鏡をかざして見せるように、別の視点からチェックさせるイメージです。

こうした方法はバイアス軽減の一助になりますが、最終的には、エンジニアリングの段階で「Human in the Loop（人間が介在するポイント）」を組み込むことが、効果的な戦略になると思います。

Levene, Mark 21:10
ありがとうございます。Dawn、どうぞ。

Hall, Dawn 21:10
はい。私は手続きの観点から少し補足します。専門家の皆さんから、非常に興味深い話がたくさん出ました。素晴らしい質問をしていただき、本当にありがとうございます。とても重要なテーマです。
手短に言えば、「はい」、もしあなたがこの Problem Statement を「広範なバイアスに対処するソリューション」の方向に持っていきたいのであれば、それは、たとえば「多様な言語・文化・能力の人々にとってアクセシブルなコミュニケーションを実現するソリューション」として、十分に適格だと思います。従って、そのようなアプローチも受け入れられます。
その場合は、「何をしようとしているのか」をソリューションの説明の中で明確にしておいてください。また、必ずしも「手続き（procedural）」な改善だけに限定する必要はありません。

Levene, Mark 21:57
ありがとうございます、Dawn。同じテーマの延長として、Q&A で別の質問もいただいています。Dawn、ソリューションの説明と動画に、どれくらいの技術的な詳細が必要か、そして審査員がソリューションをきちんと評価するために必要な情報は何か、というものです。

Hall, Dawn 22:16
良い質問ですね。私たちとしては、ソリューションがどのように機能しているか、そして実際に機能しているかを示すのに十分な技術的な情報は欲しいと思っています。それが最も重要な点です。
とはいえ、技術的な内容を細かく説明しようとすると、どうしても時間がかかってしまいます。動画には 5 分という厳格な時間制限がありますので、その範囲内に収まるレベルに抑える必要があります。
補足として、GitHub リンクを任意で提出していただくこともできます。技術文書や詳細なドキュメントがたくさんある場合は、そこにまとめておくとよいでしょう。
最終的には、プロジェクトの内容によって必要な技術的詳細のレベルは変わってきます。そのため一概に「どの程度」とは言いにくいのですが、ある程度の技術情報はとても重要です。ただし、動画は 5 分だけであり、その中で技術面は多くの評価項目のうちの 1 つに過ぎません。他にも多くの基準がありますので、オンライン上に公開している評価基準を必ず確認しておいてください。審査はその基準に基づいて行われます。

Levene, Mark 23:29
ありがとうございます。それでは、しばらく「評価（judging）」に関する質問に集中してみましょう。いくつか似た質問が届いているので、この部分も明確にしておきたいと思います。
まず、「審査員は、参加者についてどのような情報を見ることができますか？」という質問です。

Hall, Dawn 23:44
審査員は、参加者に関するすべての情報を見ることができます。現時点では、名前などをマスキングする予定はありません。これは、審査員側で利益相反がないか確認する必要があるためです。

また、審査員にはプレスクリーン（事前審査）の結果も共有します。プレスクリーンでは、リンクが正しく動作するかどうか、一定の品質が保たれているか、データ保護やバイアスに配慮しているかなど、基本的な点を確認します。
したがって、応募者が提出した情報については、審査の過程で審査員がアクセスできると考えてよいと思います。

Levene, Mark 24:43
ありがとうございます、Dawn。タイムラインを見ると、審査にかなり長い期間が割かれています。なぜ、応募の締め切りから結果が出るまでに、これほど多くの時間を設けているのでしょうか？

Hall, Dawn 24:55
とても良い質問です。いくつか理由があります。
まず、審査員に十分な時間を確保したい、という点があります。審査プロセスは 2 段階——実際には 3 段階——で構成されています。

1 段階目は、先ほど触れたプレスクリーンです。ここでは、提出物の基本的な品質やリンクの動作確認、データ保護・バイアスの配慮といった点がチェックされます。
2 段階目は、本審査の第 1 フェーズで、各応募に対して 1 人の審査員が割り当てられ、その審査員が詳細な評価を行います（プレスクリーンを通過した応募が対象です）。
3 段階目は、第 2 フェーズで、複数の審査員による共同審査になります。この中には、別の国からの審査員も含まれます。

また、応募件数がどれくらいになるかは事前には分かりません。すべての案件にきちんと対応しながら、ボランティアとして時間を割いてくれる審査員の負担が過度にならないようにする必要があります。そのため、慎重に時間を積んでいます。
もちろん、可能な限りスムーズに進めて、必要以上に長引かないよう努力します。

Levene, Mark 26:21
ありがとうございます。審査に関する最後の質問です。「カナダ連邦政府の公務員は、他の応募者とは別の基準で評価されるのですか？」というものです。

Hall, Dawn 26:34
いいえ。評価プロセスは、応募者がカナダ連邦の公務員かどうかに関係なく、同じ基準で行われます。

違いが出てくるのは、最終的な選考の段階です。もしカナダ連邦の公務員が最終的にトップの評価を得たとしても、資金の受給資格はありません。その場合は Honourable Mention（特別表彰）として顕彰される形になります。
ですので、審査プロセス自体は、応募者の属性によって変わることはありません。

Levene, Mark 27:04
ありがとうございます。では、Q&A に届いている質問に戻りましょう。
Problem Statement 2 に関する質問です。「Problem Statement 2 用に、自分で用意したデータセットを RAG（Retrieval Augmented Generation）の Knowledge Base に読み込もうとしています。Problem Statement 2 向けのサンプルデータセットはありますか？　また、もし私たちが勝った場合、その後どうなりますか？」という質問です。

Hall, Dawn 27:32
まずサンプルデータについてお話しします。Problem Statement 2 には、RAG を支える Knowledge Base として利用できるサンプルデータがいくつか提供されています。
ウェブサイトの Problem Statement 一覧ページにアクセスし、Problem Statement 2 をクリックすると、詳細情報が開きます。その中に利用可能なデータセットへのリンクが載っています。

補足すると、提出時に必ずしもサンプルデータのみを使う必要はありません。あくまでサンプルなので、自分たちで適切なデータを見つけて持ち込むことも歓迎しています。
データ形式もさまざまで、MCP サーバ、API、XML 形式の静的なデータセットなどが含まれています。これらを出発点として利用しつつ、必要に応じて追加のポリシーや規制データで補強していただくことになると思います。

Levene, Mark 28:33
ありがとうございます。データセットの話が出たので、似た質問をもう 1 つ。「オープンソースのソリューションや、カナダ連邦政府あるいは他の G7 諸国で事前承認されたコードしか使えないのでしょうか？　それとも、他のデータセットやコードを自由に使ってもよいのでしょうか？」

Hall, Dawn 28:47
他のデータセットを使っていただいてかまいません。サンプルデータはスタート地点として提供しているだけで、最終的には各チームが自分たちのプロジェクトに最も適したデータを見つけてくることを期待しています。
コードについても同様で、基本的にどのようなコードを使っていただいても構いません。ただし、オープンソースのコードには大きな利点があります。スケーラビリティの観点から、より多様な環境に展開しやすくなりますし、コミュニティ全体に貢献することにもなります。

一方で、プロプライエタリ（非公開）のコードを利用することも禁止してはいません。ただし、その場合は知的財産や機密保持、ライセンス条項などに注意を払い、適切に使用する必要があります。

これはどのコードにも言えることですが、必ずライセンスを確認し、その条件に沿って利用してください。

Levene, Mark 29:51
今、Dawn が少しコーディングの話に触れてくれましたが、関連してこんな質問も来ています。「政府内部の AI 開発者は、主にどのようなプログラミング言語を使っていますか？」
カナダ政府の専門家が 2 人と、ヨーロッパから 1 人参加してくれているので、よい機会かもしれません。

El-Kass, Wassim 30:07
私からお答えします。Jordan も何かあれば補足してください。
一般的に、政府に限らず、データサイエンスや AI のコーディングで最も広く使われているのは Python です。Machine Learning、NLP、AI モデリングなど、多くの用途で Python が主流です。

一部のプロジェクトでは R も使っています。特に統計的なアプローチが強く、データ可視化を多用するような案件では R が便利なこともあります。
データ準備の段階では SQL を使うことが多く、それに加えて PySpark や Scala など、ビッグデータや特定のプラットフォーム向けのライブラリ・言語も使われます。
まとめると、1 位が Python、その次に R、そしてデータ準備用に SQL、さらに必要に応じて PySpark や Scala といったところでしょうか。

Levene, Mark 31:18
どうぞ、Jordan。

Hovdebo, Jordan 31:19
はい。今の説明に 100% 同意です。その上で、1 点重要だと思うのは、「スケーラビリティ」を実現するための透明性とモジュラリティです。
Dawn が述べたように、このチャレンジのゴールの 1 つは、複数の省庁で採用できるソリューションを見つけることです。ですので、どの言語を選ぶにせよ、そのコードが透明で、モジュール構造になっていることが大切です。

私たちが新しい技術を政府に導入しようとする場合、必ず安全性やデータ保護を確認するプロセスを経る必要があります。その際、ソフトウェアの中身が分かりやすいほど評価がやりやすくなりますし、既存の IT システムと統合することも容易になります。
その意味で、一般的な言語やベストプラクティスに沿った開発をしていただけると、私たちが実際にそれを取り込んでいく道筋がはるかにスムーズになります。

Levene, Mark 32:19
ありがとうございます。Dawn、何か補足はありますか？

Hall, Dawn 32:23
いいえ、とてもよい整理だったと思います。ありがとう。

Levene, Mark 32:32
では、少し似た質問に移りましょう。専門家の皆さんにもお答えいただきたいと思います。「これまで政府における AI 導入の中で、最も大きな障壁だと感じたものは何ですか？」というかなり大きな問いです。ただし、このチャレンジのソリューション設計にも役立つ視点だと思います。

Dawn、まずはお願いできますか？

Hall, Dawn 33:01
もちろんです。いくつか挙げられると思いますが、まずはデータ・ガバナンスです。
ご存じのとおり、データは AI ソリューションの基盤です。政府としては、データ・ガバナンスとデータ品質が適切であることを確保しなければなりませんが、現状では省庁間でその成熟度にばらつきがあり、改善の余地があると感じています。
他にもいくつかありますが、他の方も発言したそうなので、ひとまずここで区切ります。

Levene, Mark 33:52
では、Ian から聞いてみましょう。ISED の Ian Stones には、この点について以前から考えがあると聞いています。

Stones, Ian 33:58
ありがとうございます。とてもよい質問です。私の考えでは、最初から最後まで、結局は「人」がポイントになると思います。

たとえデジタルなソリューションを導入しようとしていても、最終的には人に影響し、人が使い、人とテクノロジーの関わり方に統合されていかなければなりません。
ですから、ユーザーが誰なのか、アウトプットがどのように受け止められるのか——それが政府職員なのか、公的セクターの職員なのか、市民なのか、クライアントなのか——といった点をしっかり考える必要があります。

チェンジマネジメント、ビジネストランスフォーメーション、市民視点など、「人とのつながり」を常に念頭に置いて、最初の設計段階からツールを作っていくことが非常に重要だと思います。

Levene, Mark 34:48
ありがとうございます。Christopher、何か追加はありますか？

Wodtke, Christopher 34:52
はい、ありがとうございます。Ian の話に私も賛成です。人間をループの中に残し、チェンジマネジメントについてしっかり議論することが大切です。
ヨーロッパでは、たとえば EU の AI Act のような規制があります。これは技術的には「AI を使う前に、何らかの AI トレーニングを受けること」を求めています。具体的にどの程度—— 1 日なのか 1 週間なのか——までは明示されていませんが、そうしたトレーニングが必要です。

このプロセスに取り組む中で、チェンジマネジメントが非常に大きな要素であると改めて認識しました。

また、ご質問にあったように、「データ・ガバナンスはどうなっているのか」、あるいは「ソリューション自体が、責任ある当局によって『安全に使えるアプリケーション』として承認されているか」といった点もあります。ドイツには、ソフトウェア・アプリケーションの安全性を審査する当局が存在し、そうした審査を経る必要があります。
このように、政府で AI を使えるようにするには、品質プロセスの一環として追加のステップが必要になることがあります。もちろん、それはチャレンジでもありますが、必要なチャレンジだと考えています。

Levene, Mark 36:10
ありがとうございます。では、よく似た別の質問です。「Rapid Solution Labs の Problem Statements のうち、1 つでも構わないのですが、公務員として皆さんが直面している最大の課題の 1 つを挙げるとしたら、それは何でしょうか？　その課題は、今回の Problem Statements のどれかで解決できそうでしょうか？」というものです。
Dawn、こちらもまずお願いできますか？

Hall, Dawn 36:36
はい。私は「情報量の多さ」について少しお話ししたいと思います。特に AI に関しては、世界中で非常に多くのことが起きていますし、各国政府の中でも多くの取り組みが進んでいます。
そのため、私たちは常に膨大な情報をキャッチアップし続ける必要があります。たとえば、他国が AI をどのように活用しているのか、その介入策がプログラムやポリシーの改善にどのようにつながっているのか、うまくいっているのかどうか、世界的なトレンドがあるのかどうか——こうしたことを継続的に把握する必要があります。
私にとっては、この広大な情報量をうまく処理できるようになることが、非常に助けになると感じています。

Christopher や Ian からもコメントがあればぜひ。

Wodtke, Christopher 37:39
はい、では私から。

Stones, Ian 37:39
どうぞ、Christopher。

Wodtke, Christopher 37:40
ありがとうございます。私も、主な課題はやはり情報量の多さだと思います。そして、これに対応するには、ユースケースをしっかり定義して、比較的「スリムな」ソリューションを考えることが重要です。そうでないと、話の範囲が非常に広くなりすぎてしまいます。

たとえば、ある省庁の代表的なメールボックスに、1 日に 1000 件、1500 件ものメールが届くような状況を想像してみてください。それをどのように分類・優先付けするか、というのは AI のよいユースケースです。

また、地図情報などの画像処理もあります。ドイツでも、他の多くの国と同様、土地や建物の所有権を管理する当局があります。これは膨大な地図データを扱う仕事で、以前は、衛星画像と地図を手作業で突き合わせるようなプロセスもありました。今では、こうした作業の一部を AI が支援してくれるようになっています。

Levene, Mark 38:43
ありがとうございます。それでは、Q&A から別の質問に移りましょう。これも似たテーマです。「政府内部のプロセスやルールをよりよく理解し、モジュール型ソリューションを設計したいと考えています。こうした情報を学ぶために、どのようなリソースをお勧めしますか？」というものです。

Thérèse が再度画面に出てきてくれていますので、まずは彼女にお願いしましょう。

Nguyen, Thérèse 39:10
ありがとうございます。とても良い質問ですが、「これ 1 つで全部解決」というような単一の答えは、正直なところありません。
ただ、政府の中では、各省庁がそれぞれツールやガイドライン、Directive（指針）を作成し、AI を含むプロジェクトで使おうとしています。Statistics Canada（StatCan）の場合で言えば、たとえば Data Science Project / Hub というページがあり、そこで AI を含むさまざまなプロジェクトに適用しているガイドラインにアクセスできます。
ISED にも、AI 利用時に参照できる各種ガイドをウェブサイト上で公開していると聞いています。

カナダの文脈でいえば、まず canada.ca を入り口として各省庁のサイトにアクセスし、それぞれのガイドラインやポリシーをたどってみるのがよいと思います。
AI に関するガイドラインは、まだ比較的新しい分野で、共通している部分もあれば、省庁ごとに異なる部分もあります。したがって、自分たちのユースケースに応じて、それらを横断的に読み合わせるのがよいスタートだと思います。「どの方向に進むべきか」「どのガイドラインや原則を守るべきか」を考える手がかりになるはずです。

Levene, Mark 41:07
ありがとうございます。とても有用な回答だと思います。

よく似た質問として、「政府内部で使われるデータには、外部からは見えにくい固有の特徴がありますか？」というものも来ています。

Nguyen, Thérèse 41:25
すべての省庁を代表して話すことはできませんが、StatCan の例をお話しします。私たちは AI に取り組む際、「ふだんの統計調査」とかなり近い姿勢で臨んでいます。
つまり、機密性やデータソースなどについて、あたかも通常行っている調査と同じように確認を行う、ということです。
まず、データソースが正しいかどうかを確認します。そして、そのソースから得たインプットデータが、私たちの定める機密性の基準を満たしているか、検証可能であるかを確認します。
さらに、あらゆるデータ——行政データであれ、クラウドソーシングで得られたデータであれ——について、Benchmarking（ベンチマーク比較）を行い、数字が合理的かどうかを確認します。どのようなデータであっても、使い始める前に「意味が通っているか」を確認してから利用します。

そして当然ながら、AI を通じて生成されたアウトプットについても同様です。AI を組み込んだプロダクトは、実際に最終成果物として使う前に必ずレビューを行います。

Levene, Mark 42:38
ありがとうございます、Dawn。では、いくつかプロセスに関する質問に移りましょう。

まず 1 つ目は、ソリューションの説明や動画の中で「どの程度の技術的な詳細」が期待されているか、です。これは先ほど少し触れましたね。
そして 2 つ目は、Problem Statement 1 で提供されているサンプルデータはすべてテキストベースですが、音声や画像など他の種類のデータをソリューションで使ってもよいのでしょうか？という質問です。

Hall, Dawn 43:05
はい。まず 1 つ目の質問からお答えします。ソリューションの説明や動画の中に、どれくらい技術的な情報が必要か、という点ですね。
先ほども少し触れましたが、評価の対象となる 6 つの観点はウェブサイトに掲載されています。その 6 つをもう一度挙げると、Impact and Social Good、Interoperability、Explainability、Scalability、Accessibility、Usability です。

これらの観点で評価するためには、ある程度の技術的情報が必要になります。たとえば、Interoperability や Explainability、そして場合によっては Scalability などを審査するには、ソリューションがどのように構築されているか、といった情報が欠かせません。
一方で、ものすごく細かい技術仕様を延々と説明する必要まではありません。先ほども言ったように、GitHub リポジトリへのリンクを「任意」で提供することができますので、より詳細な技術文書がある場合はそちらにまとめてください。
ただし、動画の時間は 5 分に限られています。その中で技術面だけに時間を費やすことはできません。技術的なポイントは必ず押さえつつ、他の評価基準もカバーできるようバランスを取る必要があります。

Levene, Mark 44:30
ありがとうございます。今の回答の中でほぼ答えは出ていますが、念のためもう 1 つ確認します。「Minimum Viable Product（MVP）」について、Usability はどの程度評価されるのでしょうか？　現時点では、コアとなる AI ソリューションを重視すべきなのか、それともユーザーインタラクションのイメージをどれだけ伝えられるかが重要なのでしょうか？

Hall, Dawn 44:52
どちらも重要です。Usability は、先ほど挙げた 6 つの評価観点の 1 つだからです。
まず、Functionality（機能）が鍵になります。プロダクトが動作しなければ、評価のごく初期段階で大きなマイナスとなります。MVP であることが必須だからです。
一方で、Usability には Human-Centred Design の原則などが関わってきますので、そこもきちんとカバーする必要があります。ただし、Usability にこだわるあまり、肝心の機能が犠牲になってしまっては本末転倒です。両方をバランスよく満たすことが求められます。
先ほどの質問で答え忘れていた点があります。Problem Statement 1 のサンプルデータがテキストベースのみだが、画像や動画などを使ってもいいか、という部分です。答えは「はい」です。ソリューションにとって重要・必要だと考えるあらゆるデータタイプを使うことができます。

こちらで提供しているのはテキストベースのサンプルデータですが、データには多くのバリエーションがあります。

ただし、どのようなデータを使う場合でも、データ保護・プライバシー・機密性を最優先に考えてください。そして先ほど触れたように、潜在的なバイアスにも十分注意を払ってください。

Levene, Mark 46:20
ありがとうございます、Dawn。とても分かりやすかったです。
ここで、先ほどの「政府内部のデータ」の話に戻りたいと思います。チャレンジへの応募を検討している方にとって有益な追加コメントが、パネルのメンバーからいくつか出ています。

まずは Ian からお願いします。

Stones, Ian 46:37
呼び戻していただきありがとうございます。1 点だけ補足させてください。
まず、「データが自動的に互換性がある」とは決して思わないでください。そして、「組織をまたいで同じ標準で管理されている」とも思わないでください。私の所属する大きなカナダ連邦の組織内ですら、データ標準は必ずしも一貫していない、という状況があります。

また、各省庁や機関、関連組織が、自組織内で他の組織とデータを共有できるとは限りません。特にカナダのような連邦制国家では、連邦レベルのデータを州政府や市・自治体レベルと自由に共有できるとは限らない、という点に注意が必要です。そこには、しばしば法的な制約があります。

したがって、ある 1 つの組織を前提にソリューションを設計する場合、その組織が持っている内部データと、あなたが外部から追加できる公開データが主な材料になる、と考えておくのがよいと思います。

Levene, Mark 47:28
ありがとうございます、Ian。おそらく参加者の皆さんにとって、とても有用な視点だと思います。

Alison、他にこのトピックで取り上げたい質問はありますか？この質問でしょうか。
Alison は、舞台裏でこのイベント全体の整理を手伝ってくれています。ご覧のとおり、私たちは一度に大量の情報を受け取り、それをどう整理して、皆さんにとって分かりやすく・有益になるように流していくかに、常に気を配っています。
はい、このトピックについてはこれで十分だと思います。では、次の質問に移りましょう。

似たテーマで、「政府で使われているデータ標準を、どこで確認できますか？」という質問です。

Hall, Dawn 48:13
とても良い質問です。私からすぐに完全な答えを出せるわけではありませんが、Thérèse なら答えを持っていると思います。本当に、彼女が一緒にいてくれてよかったです。

Nguyen, Thérèse 48:21
また私ですね（笑）。はい、データ標準についてです。先ほども言いましたが、StatCan の観点からお話しします。

データを利用する際、少し歴史をさかのぼると、30 年ほど前に UN Statistical Commission が「Fundamental Principles of Official Statistics（公式統計の基本原則）」というものを定めました。私たちは、データを作成・収集する際に、この原則群を参照しています。これは、ウェブサイト上で簡単に見つけられると思います。
たしか 10〜12 個ほどの原則があり、その中心には「偏りなく、公平に情報を収集すること」があります。

先ほども触れましたが、私たちは連邦の省庁であり、政府から資金を受け取っています。しかし、それは即ち「資金を出している側の意向を聞き入れなければならない」という意味ではありません。データを収集する際には、中立である必要があります。なぜなら、最終的には一般の人々、つまり公衆がそのデータを利用することになるからです。

もう 1 つの重要な原則は、「公開するものはアクセシブルでなければならない」ということです。人々が理解し、活用できる形で情報を提供するということです。そのために、必要に応じてガイドや解説資料を一緒に提供する必要があります。データセットだけを置いて「後はご自由にどうぞ」という形にはしません。

こうした原則を守ることで、政府機関であれ民間であれ、どのような組織でも、データセットを作成する際に、利用者が参照できるメタ情報を一緒に提供することができます。「手元にあるデータは信頼できるのか」「どこから来たのか」「どのように収集されたのか」などが分かるようにする、ということです。

繰り返しになりますが、公式統計の基本原則は、私たちにとってデータ標準の中核的な指針になっています。

Hall, Dawn 50:58
少しだけ補足させてください。多くの政府は、自分たちが従っているデータ標準の一覧をウェブサイト上に公開しています。カナダ政府も例外ではなく、Data & Metadata Reference Standards のインベントリを公開していますので、参考になると思います。私は、そのリンクをチャットに貼りましたので、Q&A セクションにも共有されるとよいのですが。

他の国々にも、同様の資料を公開しているところがあるはずです。どのようなデータ標準を推奨しているのかを知る上で役に立つと思います。

Levene, Mark 51:35
ありがとうございます、Dawn。これに関連して、「チャレンジに参加する上で役立つ、機密データの保護手法はありますか？」という質問も来ています。

Nguyen, Thérèse 51:46
データ保護についてですが、これは先ほども述べたように、私たちにとってまさに「日々の仕事（bread and butter）」です。

まず、どのようなデータであっても、収集・公開する際には機密性を尊重しなければなりません。保護すべき情報が含まれている場合、それを守る仕組みを用意する必要があります。情報のセンシティビティに応じて、いくつかの段階的な保護レベルがあります。

たとえば、データを公開する際には、「回答者が特定されないようにする」ことが重要です。AI によって生成されたデータを扱う場合も同様で、そのデータがどこから来たのか、AI に入力された段階で既に保護されていたのかどうかを確認する必要があります。

つまり、可能な限り多くの情報を集めて、機密情報の観点からどの段階で何をすべきかを把握する、ということです。たとえば、小さなセルを丸める（rounding）など、さまざまなテクニックがあります。このあたりの詳細は、StatCan のウェブサイトにもガイドとして掲載されています。

また、統計フレームワークや使用するソフトウェア自体も、安全な環境で保護されていることを確認しなければなりません。

Levene, Mark 53:15
ありがとうございます。Wassim、何か追加はありますか？

El-Kass, Wassim 53:18
はい、少しだけ補足させてください。先ほど Ian がデータ共有の話をしていましたが、その文脈にも関連します。
まず、センシティブなデータを保護する上で、「セキュアな環境（secure environment）」の利用は極めて重要です。データのセンシティビティや分類に応じて、適切なセキュリティレベルの環境にデータを保存し、その環境内で分析・利用する必要があります。

また、使うデータの量を最小限にとどめる、という考え方も大切です。ここで、データサイエンティストの立場とバランスを取る必要が出てきます。一般的には「データは多ければ多いほどよいモデルが作れる」傾向がありますが、それと機密性保護のバランスを取らなければなりません。

ですので、まずは少ないデータで試してみることをお勧めします。それで十分なモデルが得られなければ、必要な追加データが何かを見極め、そのデータを慎重に追加して、新しいモデルを再トレーニングします。

さらに、Anonymization（匿名化）、De-Identification（識別子の削除）、Depersonalization（個人性の除去）といった手法も重要です。データの中から、名前や住所など特定のエンティティを検出し、それらをプレースホルダーに置き換えるツールも存在します。そのうえで、匿名化されたデータをトレーニングに利用することができます。

以上をぜひ意識していただきたいと思います。

Nguyen, Thérèse 54:54
今の Wassim の話に、もう 1 点だけ付け加えます。基本的に、私たちが扱うすべての機密情報は「Need-to-know ベース」であるべき、ということです。
StatCan には非常に多くの職員がいますし、どの企業・省庁にも言えることだと思いますが、特定のプロジェクトに関わっているからといって、その人がすべての詳細な識別情報にアクセスする必要はありません。

Wassim が言っていたように、回答者の情報や個人情報を抽出して別に保管し、それとは別に匿名化されたデータセットを用意することで、他の人は個人情報に触れることなく、そのデータセットを利用できます。

元の生データ——回答者情報を含むもの——にアクセスできるのは、本当にそれが必要な人だけに絞ります。これによって、機密性の観点からのリスクを最小限に抑えることができます。

Levene, Mark 56:09
ありがとうございます。それでは、同じトピックについて、Jordan からもコメントをもらいましょう。

Hovdebo, Jordan 56:13
はい、簡単にお話しします。この問題の多くは、最終的には「私たち——これらのソリューションを引き受ける側——にかかっている」という部分があります。
皆さんはソリューションを開発し、それを提出し、私たちはそれをパイロットできる機会を持てることを願っています。そこから、先ほど私が話した「モジュラリティ（modularity）」のポイントに戻ってきます。

たとえば、ソリューションの中で Third-party の Software as a Service（SaaS）を利用しているとしましょう。Anthropic の Claude という Large Language Model を使ってデータ処理をしているケースです。ただし現時点では、Claude は私の所属する省庁では利用が認められていません。カナダ国内でのデータレジデンシーが担保されていないなど、いくつかの条件を満たしていないためです。

政府として特定の IT ツールを使えるかどうかを判断する基準はいくつかあります。カナダ国内でのデータレジデンシー、データの利用方法に対する透明性などがその一部です。

したがって、最終的にこれらのソリューションを各省庁の環境で安全に動かせるようにする責任は、私たち側にもあります。Sensitive Data（センシティブなデータ）で実運用する段階に来たときに、適切な制御ができている必要があります。

Ian も言っていましたが、ここで大事なのは「すべての省庁が同じツールにアクセスできるわけではない」という点です。AWS を使っているところもあれば、Azure を使っているところもあり、完全にオンプレミスのところもあります。

したがって、ソリューションを導入する際には、Large Language Model を入れ替える必要が出てくるかもしれません。たとえば DeepSeek を使っているソリューションを、Azure 上の OpenAI に置き換える、といった具合です。そのためにも、モジュール構造——つまり、特定の第三者ソリューションに完全に依存しない設計——が非常に重要です。そうしておけば、セキュリティ要件を満たすかたちでソリューションを自省庁に導入しやすくなります。

Levene, Mark 57:56
ありがとうございます。では、Q&A に届いている手続き上の質問を 3 つほど、Dawn にまとめてお聞きしましょう。1 つは少し長いので後回しにして、まず 2 つの短いものから。

1 つ目：「Minimum Viable Product（MVP）を補強するために、既に発表済みの論文を追加で提出することはできますか？」
2 つ目：「審査基準はどこで確認できますか？メインページでは見つけられませんでした」という質問です。

Hall, Dawn 58:16
はい、まず 1 つ目から。既に公表された論文を追加で示すことは可能です。私の提案としては、それを GitHub ページからリンクするのがよいと思います。応募フォーム自体には、自由記述のための大きなテキスト欄がなかったはずだからです。

あるいは、回答の一部として URL をプレーンテキストで記載することもできます。ただし、純粋なハイパーリンク（埋め込みリンク）ではなく、https:// から始まる形でフルの URL を書いてください。その形であれば問題ありません。

「論文専用の入力欄」は用意していないので、どこに書くのが適切かは各チームで工夫していただく必要があります。

Levene, Mark 58:48
では 2 つ目。「審査基準はどこで見つけられますか？メインページに見当たりません」という質問でした。

Hall, Dawn 58:53
審査基準は 2 か所で確認できます。1 つ目は Participant Guide の Section 5「Assessment and Selection Process」です。

2 つ目は、メインのランディングページです。そこでは「Process and Funding」というセクションに掲載されています。これは「About the Rapid Solution Lab」の中にあり、データに関する情報の後ろあたりに位置しています。「Process and Funding」という見出しを探していただければ、その中に審査プロセスと 6 つの評価基準が説明されています。

Levene, Mark 59:23
ありがとうございます。では 3 つ目、「Funding（資金）」に関する質問です。「10,000 カナダドルの報奨金は、チームメンバー 1 人あたりの額ですか？　それともチーム全体で 1 つの額ですか？」

Hall, Dawn 59:31
チーム全体で 10,000 ドルです。

Levene, Mark 59:33
了解です。
では、もう 1 つ申請に関する質問です。「Application Guidelines（応募ガイドライン）では、チームメンバーは最大 4 名までと書かれています。しかし、18 歳未満の応募者の場合、Non-Participating Guardian（参加しない保護者）が代表となると、応募フォームには Primary Contact（代表者）として Guardian を 1 名、その他のメンバーを 3 名までしか記入できず、4 人目を追加できません。この場合はどうすればよいですか？」

Hall, Dawn 59:53
この場合の提案としては、Non-Participating Guardian が未成年の代理として応募する形を維持しつつ、Guardian を Primary Contact として記入し、その同じ欄に括弧書きで未成年の名前も記載してもらう、という方法です。

つまり、1 行目の Primary Contact フィールドに「Guardian の名前（Minor の名前）」という形で両方を記載し、残り 3 つのフィールドには他のチームメンバーを記入する、というイメージです。

この質問は、これまでいただいたことがなかったので、とてもありがたく思っています。今後は、このパターンも Participant Guide に追記し、より分かりやすくしたいと考えています。

Levene, Mark 1:00:22
ありがとうございます。では、応募プロセスに関する質問をもう 1 つ。「複数の Problem Statement に応募する場合、同じデータセットをすべての応募に使うことはできますか？　それとも、各 Problem Statement ごとに、そこで推奨されているデータセットを使わなければいけませんか？」

Hall, Dawn 1:00:35
どちらでも構いません。各チャレンジに対して異なるデータセットを使ってもよいですし、同じデータセットを別の Problem Statement に活用することも可能です。

また、私たちが提供しているサンプルデータに限定される必要もありません。ご自身で見つけたデータを使うことも歓迎しています。サンプルデータはあくまで出発点にすぎないので、必要に応じて組み合わせたり、他のデータで補完したりしていただければと思います。

Levene, Mark 1:00:55
ありがとうございます。とても分かりやすい回答でした。

では、以前お答えしたテクニカルな質問に関連して、もう 1 つ。「先ほどの Claude の話を踏まえると、『オープンではないモデルに依存するソリューション』は、受賞や採用の対象外になるのでしょうか？　それとも、MVP の段階では Claude のようなクローズドなモデルを使っていても、『将来的にはオープンなモデルに切り替えられる』と明示しておけば問題ありませんか？」という質問です。

Hall, Dawn 1:01:23
はい、とてもよい問いです。答えとしては「後者」で、それはよいアプローチだと思います。

つまり、プロプライエタリなモデルを使っていても構わないのですが、その場合「この部分はオープンなモデルに置き換えることができる」と明確に説明しておいてください。

そうしておけば問題はありません。その点をソリューションの説明の中で認識し、はっきり記述しておくことが重要です。

Levene, Mark 1:01:43
ありがとうございます。

そろそろ質問も残り少なくなってきたようです。いただいた質問の多くにはすでに触れたと思いますが、ざっと確認してみます。

まだ取り上げていない質問として、「Problem Statement 3 では、『緊急時のマルチエージェンシー連携』を改善するソリューションも対象になりますか？　単に予測モデルではなく、政府がリアルタイムにチームやリソースを編成・配分・調整するのを支援するツールなども該当するのでしょうか？　静的なモデルではなく、動的な側面を含むソリューションを検討しています」というものがあります。

Hall, Dawn 1:02:27
これは、十分に対象に含まれると思います。

Problem Statement の中で「予測」という言葉が強調されている部分もありますが、それはあくまで 1 つの方向性です。緊急時の調整・連携といった動的な要素に焦点を当てたソリューションも、問題設定の枠内でうまく位置付けられると思います。
その場合は、ソリューションの説明の中で、「このような形で Problem Statement の目的を満たしている」と明確に示すことが重要です。

私たちは、できるだけ多様なアプローチを受け入れられるよう、この Problem Statement を設計しています。

Levene, Mark 1:02:53
ありがとうございます。

では、もう 1 つ。これは Discord サーバー経由で以前いただいた質問で、ここでも取り上げる価値があると思います。

「このチャレンジでは、『Sovereign AI Compute（主権 AI 計算基盤）』に関する要件を考慮する必要がありますか？」というものです。

Hall, Dawn 1:03:10
よい質問ですね。短い答えとしては「いいえ」です。

今回のチャレンジでは、カナダ国内や特定の EU・G7 諸国に所在する Sovereign AI サーバーを必ず使わなければならない、という要件は設けていません。

もちろん、もし参加者の皆さんがこのテーマに関心を持ち、ソリューションの中で触れたいと考えるのであれば、それを歓迎しないということはありません。

たとえば、Interoperability（相互運用性）の観点から、Sovereign AI の考え方をどのように位置付けるかを強調することもできます。

ただし、評価基準として、Sovereign AI Compute を「特別に」審査することはしていません。

Levene, Mark 1:03:49
了解しました。
Jordan が先ほどの Claude の質問にもう少しコメントしたいと言っていたので、ここで一度戻ってもらいましょう。

Hovdebo, Jordan 1:04:00
はい。私としては、「皆さんが例として最も適切だと考えるツールを、遠慮なく使ってよい」と強調したいです。その上で、先ほど言ったように、現時点で私の省庁では Claude を使えない、という事実があります。

ですので、ソリューションの設計にあたっては、「モジュール性（Modularity）」がカギになります。将来、私たちが自省庁でそれを導入しようとしたときに、その時点で利用可能なツールに置き換えられるような設計にしておいてもらえると、とても助かります。

第三者のソリューションだけに完全に依存していて、「それ以外の選択肢がない」状態だと、実際の導入が難しくなります。

また、6 か月後には現状の「ベスト」が別のものに置き換わっている可能性が高い、という点も忘れないでおきたいところです。

ですので、将来内部にデプロイする際に容易に差し替え・更新ができるようモジュール型にしておくことで、これらのツールが実際に採用される道筋をより良いものにできると思います。

ありがとうございます。

Levene, Mark 1:04:54
ありがとうございます、Jordan。とても参考になりました。
そろそろ、ほとんどの質問に触れ終えたようです。Dawn、ここで一度、パネリストの皆さんに「最後の一言」をいただき、その後でクロージングをお願いできればと思います。

皆さんをもう一度画面にお呼びして、これまでに答えた質問・答えられなかった質問に関して一言ずつコメントをいただき、そのあと Dawn に締めていただく、という流れにしましょう。

では、画面下にいる Ian から始めましょう。

Stones, Ian 1:05:35
ありがとうございます、Mark。皆さん、どうか楽しみながら頑張ってください。私たちは、皆さんからどのような素晴らしいアイデアが出てくるのか、とても楽しみにしています。

そして、迷ったときは「KISS モデル」を思い出してください——と言いたかったのですが、さきほど「Keep it stoop」と言ってしまいましたね（笑）。正しくは「Keep it simple」です。シンプルに。

Levene, Mark 1:05:53
ありがとうございます、Ian。では、Christopher。

Wodtke, Christopher 1:05:58
はい。私も、12 月 1 日にどのようなソリューションが集まるのか、世界中からどのようなアプローチが見られるのか、とても楽しみにしています。
特に「政府」という文脈では、既存の枠を超えて考えることが常に重要であり、それが大きな価値をもたらすと信じています。今回のチャレンジからも、素晴らしいソリューションやアイデアがたくさん出てくると期待しています。ありがとうございます。

Levene, Mark 1:06:22
ありがとうございます、Christopher。そして、今日はご参加いただき本当にありがとうございます、Thérèse。

Nguyen, Thérèse 1:06:27
こちらこそありがとうございます。
改めて、今回のチャレンジに参加する皆さん全員に、幸運をお祈りします。最終的にどのようなソリューションが出てくるとしても、私たちにとって重要なのは「どのような情報を使っているのか」「どのようなロジックに基づいているのか」といった点がきちんと文書化されていることです。

そうしたドキュメントがあれば、私たちはソリューションをより深く理解できますし、他の用途にも応用できる可能性が広がります。

Levene, Mark 1:06:58
ありがとうございます、Thérèse。では次に、Jordan。

Hovdebo, Jordan 1:07:01
皆さん、頑張ってください。皆さんのソリューションを見るのが本当に楽しみです。
また、質問があるとき、あるいは何らかの形で私たちがお手伝いできるかもしれないと感じたときは、ぜひ Inbox に連絡してください。

Levene, Mark 1:07:09
ありがとうございます。そして最後に、Wassim。

El-Kass, Wassim 1:07:13
ありがとうございます。私からも、すべての参加者の皆さんに、心からのエールを送りたいと思います。このチャレンジから、どのようなソリューションが生まれてくるのか、とても楽しみにしています。
私も Ian と同じく、「Keep it simple」に賛成です。多くの場合、シンプルなソリューションこそが最も効果的であり、非常に高い成果をもたらします。たとえば、もし Decision Tree で十分な場合には、それによって透明性と Explainability、そしてシンプルさを同時に得ることができます。もちろん、データが非構造的であったり、音声・動画を扱う必要があったりする場合には、それだけでは不十分かもしれませんが、常に検討する価値はあります。

また、Bias Mitigation の話では、技術的なアプローチだけが解決策とは限らない、という点も強調しておきたいです。人間をループの中に残すことが非常に重要です。

さらに、Sensitive Data の保護については、Training（人材の教育）が不可欠な要素であることも付け加えたいと思います。AI ソリューションを扱う人たち全員に対して、適切なトレーニングを提供することが重要です。

以上です。ありがとうございました。

Levene, Mark 1:08:27
ありがとうございます、皆さん。そして Dawn、ここからはあなたにお任せします。Q&A に、もう 1 つ最後の質問が出てきたようですが、これは今後の連絡方法に関するものなので、ちょうどよい流れかもしれません。

「今後、より具体的な質問が出てきた場合、どのように連絡すればよいですか？」という質問です。
それでは、Dawn に締めの言葉をお願いしたいと思います。

Hall, Dawn 1:08:44
はい、とても良い質問ですね。今後、より具体的な疑問が出てきた場合は、私たちのメールアドレス宛に連絡していただくか、Discord チャンネルに参加して質問を投稿してください。

私たちはどちらのチャネルも積極的にモニタリングしていますが、チャレンジ期間には限りがあることも理解しています。可能な限り迅速にお返事できるよう努めます。
いただいた質問は、必要に応じてメンターに共有し、その上で回答をお返しします。ですので、ぜひメールまたは Discord を通じて遠慮なく連絡してください。

そして最後に——本日のセッションは本当に素晴らしいものになりました。ご参加いただいたすべての専門家の皆さん、貴重な時間を割いてくださり、また明快な回答と、熱意と専門性を共有してくださって本当にありがとうございます。とても興味深く、そして参加者の皆さんにとって有益なセッションになったと感じています。

参加者の皆さんにも、心から感謝をお伝えしたいと思います。今日のセッションに参加し、多くの素晴らしい質問を寄せてくださり、本当にありがとうございました。皆さんがこのチャレンジと各 Problem Statement について、真剣に考え、深く取り組んでいることが、質問から強く伝わってきました。その姿勢をとてもありがたく思っています。
他の専門家の皆さんもおっしゃっていたように、私たちは皆さんからどのようなソリューションが出てくるのか、とても楽しみにしています。このセッションが少しでも皆さんのお役に立てていれば嬉しいです。

質問があれば、どうか遠慮なく Discord やメールで連絡してください。本日は本当にありがとうございました。これからの開発がうまく進むことを心から願っています。皆さんの健闘と幸運をお祈りします。