人工智慧能否幫助DOGE削減政府預算？這很複雜。

白宮的目標

根據白宮發言人週四對《紐約時報》的聲明，DOGE的行動目標是「減少浪費、欺詐和濫用」。

政府預算中的不同意義

在我週五發表的報導中，我指出這三個詞在聯邦預算的世界中有非常不同的意思，從政府在花錢時所犯的錯誤，到那些合法且經批准但不受某些權力人士喜歡的模糊支出。

新政府的行動

新政府的一些最響亮和最全面的行動，例如馬斯克承諾結束美國國際開發署（USAID）的各種活動，或特朗普對國家衛生研究院（National Institutes of Health）科學資金的嚴重削減，可能被認為是針對後者類別。如果DOGE將政府數據提供給大型語言模型，它可能會輕易找到與多元、平等和包容（DEI）或其他政府認為浪費的倡議相關的支出，因為政府正在推動削減2兆美元的預算，這幾乎是聯邦預算的三分之一。

DOGE的任務

但據報導，DOGE的助手正在醫療補助（Medicaid）和醫療保險（Medicare）辦公室工作，而這些地方的預算削減在政治上已經不可行數十年，這表明這個工作小組也受到政府問責辦公室（Government Accountability Office）發布的證據驅動。GAO的報告也提供了DOGE可能希望人工智慧（AI）能夠實現的線索。

GAO的報告揭示

報告顯示：六個聯邦計劃佔據了GAO所稱的政府不當支付的85%，約每年2000億美元，而醫療保險和醫療補助名列前茅。這些支出在總支出中只佔小部分，但幾乎佔聯邦赤字的14%。法院認定的欺詐估計每年在2330億到5210億美元之間。

欺詐的發生與AI的解決

那麼，欺詐發生在哪裡？AI模型能否像DOGE的工作人員希望的那樣解決這個問題？為了回答這個問題，我與波士頓大學的經濟學家傑特森·萊德-路易斯（Jetson Leder-Luis）交談，他研究醫療保健中的欺詐性聯邦支付以及算法如何幫助阻止它們。

醫療保健欺詐的來源

他說：「按金額來看，大多數醫療保健欺詐是由製藥公司所犯。」

欺詐的類型

這些公司經常推廣未經批准的藥物使用，稱為「非標籤推廣」，當醫療保險或醫療補助支付賬單時，這被視為欺詐。其他類型的欺詐包括「上碼」（upcoding），即提供者發送比實際提供的服務更昂貴的賬單，以及醫療必要性欺詐，患者接受他們不符合資格或不需要的服務。還有不合格的護理，企業收取費用卻未提供足夠的服務。