Socialpolitik og kunstig intelligens

I Danmark er stadig flere indkomstoverførsler siden 2012 blevet administreret af Udbetaling Danmark og ikke i kommunerne. Stadig flere borgere er derfor i digital kontakt med de offentlige myndigheder i forbindelse med sociale ydelser. Borger.dk (www.borger.dk) giver ofte en, for de fleste, relativ let adgang til at kunne søge om forskellige sociale ydelser, herunder hvis der som følge af ændringer i eksempelvis indkomst- og/eller formueforhold skal ske ændringer i pension, boligstøtte m.v. Kontanthjælp skal dog stadig søges i den kommune en indbygger bor i og arbejdsløshedsdagpenge i a-kassen.

Derudover har anvendelsen af teknologi også givet borgere lettere adgang til informationer og at kunne få foretaget nogle beregninger og vurderinger af hvad de vil kunne modtage af sociale ydelser. Kunstig intelligens kan også hjælpe chatbots, således at borgere der spørger på nettet, hurtigere kan få et svar på mange spørgsmål om rettigheder og niveau for sociale ydelser. Dermed lettes presset også på den sociale administration. For personer som har vanskeligt ved IT er det muligt at blive undtaget fra at benytte digitale løsninger.

Hvor det typisk ikke er et problem at anvende IT til at administrere retsbestemte ydelser, så kan der opstå andre problemer i relation til de mere skønsbestemte ydelser, da der her ikke er klare og ensartede kriterier for, hvilken ydelse den enkelte skal have.

Et centralt problem er, at kunstig intelligens typisk som udgangspunkt ikke vil give mulighed for at træffe beslutninger, som inddrager bredere vurderinger af behovet for ydelser for den enkelte borger/familie. To familier med samme indkomst, kan fx have forskellige behov for at få serviceydelser eller dækket konkrete udgifter. Indkomst er således ikke en faktor, som alene kan fortælle om behovet for forskellige former offentlig støtte.

Kunstig intelligens vil også kunne bruges til at foretage en vurdering af fx hvilke arbejdsløse, der har brug for ekstra støtte og/eller kontrol for at kunne komme tilbage til arbejdsmarkedet. En sådan profilbeskrivelse af enkeltpersoner ud fra historiske data og eksempler, kan dog risikere at medføre en skævhed i, hvem der får hvilke tilbud i den aktive arbejdsmarkedspolitik. Sådanne skævheder (bias) er en risiko ved at anvende kunstig intelligens. Det vil derfor være vigtigt at have mulighed for at korrigere modellen, når der opdages sådanne typer af bias.