|
|
|
|
مطالعه تطبیقی تجربیات جهانی کاربست هوش مصنوعی در اداره امور عمومی: دلالتهایی برای ارتقای حکمرانی هوشمند در ایران
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
عبدالحمید مهدی ,لاری مائده ,نجفی رستاقی حیدر
|
|
منبع
|
مطالعات مديريت دولتي ايران - 1403 - دوره : 7 - شماره : 3 - صفحه:189 -226
|
|
چکیده
|
با گسترش هوش مصنوعی در حکمرانی و مدیریت دولتی، استفاده از این فناوری در دولتهای پیشرو میتواند به بهینهسازی فرایندها، ارتقای شفافیت و بهبود خدمات عمومی منجر شود. پژوهش حاضر در چارچوب مفهوم حکمرانی هوشمند، تجربههای جهانی بهکارگیری هوش مصنوعی در حوزه مدیریت دولتی 5 کشور منتخب را مورد بررسی و مطالعه تطبیقی قرار داده، شباهتها، تفاوتها و مقایسه محورهای مرتبط با کاربست هوش مصنوعی در حکمرانی در نسبت با ایران را تحلیل کرده است. روششناسی پژوهش از نوع کیفی بوده و برای انجام آن، از استراتژی مطالعه تطبیقی بهره گرفته شده است؛ به اینگونه که پس از بررسی مبانی، پژوهشهای پیشین و معیارهای جهانی مرتبط، پنج کشور آمریکا، چین، سنگاپور، انگلستان و دانمارک که از نظر شاخص دولت الکترونیک و هوش مصنوعی پیشرو بوده و دستکم در یکی از این شاخصها رتبه اول تا چهارم را دارند، به عنوان موارد منتخب، مطالعه و بررسی شدند. بررسی تطبیقی دادههای یافت شده حاکی از آن است که مولفههای کلیدی بهکارگیری هوش مصنوعی در این پنج کشور، در شش دسته گوناگون حوزههای کاربرد، اقدامات زمینهای و زیرساختی، سیاستهای کلان، نهادهای متولی، روندهای نوظهور و چالشهای استفاده از این فناوری قابل بررسی است. مشکلاتی مانند تحریم در ایران مانع ایجاد زیرساختهای کافی شدهاند که برای بهبود وضعیت و رفع موانع، پیشنهادهایی مانند حمایت از سرمایهگذاری، توسعه زیرساختهای فناورانه، استفاده از تجربیات بینالمللی، و تقویت نیروی انسانی ارائه شده است تا ایران نیز بتواند جایگاه بهتری در این حوزه کسب کند.
|
|
کلیدواژه
|
بخش عمومی، حکمرانی هوشمند، دولت الکترونیک، هوش مصنوعی، مدیریت دولتی
|
|
آدرس
|
دانشگاه علم و صنعت ایران, دانشکده مدیریت، اقتصاد و مهندسی پیشرفت, گروه مهندسی پیشرفت, ایران, دانشگاه تهران، دانشکدگان مدیریت, دانشکده مدیریت دولتی و علوم سازمانی, گروه خطمشی و اداره امور عمومی, ایران, دانشگاه تهران، دانشکدگان مدیریت, دانشکده مدیریت دولتی و علوم سازمانی, گروه خطمشی و اداره امور عمومی, ایران
|
|
پست الکترونیکی
|
heidar.najafi@ut.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a comparative study of global experiences in the application of artificial intelligence in public administration: implications for enhancing smart governance in iran
|
|
|
|
|
Authors
|
abdolhamid mahdi ,lari maedeh ,najafi rastaghi heidar
|
|
Abstract
|
the expansion of artificial intelligence (ai) in governance and public administration has the potential to optimize processes, enhance transparency, and improve public services, especially in leading countries. this study, framed within the concept of smart governance, conducts a comparative analysis of global experiences in the application of ai in public administration in five selected countries. it analyzes the similarities, differences, and relevant themes related to the application of ai in governance with a focus on iran. the research methodology is qualitative, employing a comparative study strategy. after reviewing the foundations, previous research, and related global criteria, five countries- the united states, china, singapore, the united kingdom, and denmark- were selected for study, as they are leaders in electronic government and ai indices, ranking among the top four in at least one of these areas. the comparative analysis of the collected data indicates that the key components of ai application in these five countries can be examined in six categories: application areas, foundational and infrastructural actions, macro policies, responsible institutions, emerging trends, and challenges in the use of this technology. issues such as sanctions in iran have hindered the development of adequate infrastructure, and to improve the situation and overcome these obstacles, suggestions such as supporting investment, developing technological infrastructure, learning from international experiences, and strengthening human resources have been proposed. this would enable iran to achieve a better position in this field.
|
|
Keywords
|
public sector ,smart governance ,e-government ,artificial intelligence ,public administration
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|