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Buena práctica Importada

Clasificación de aportaciones asistida por IA — La consulta neozelandesa sobre el Regulatory Standards Bill bajo escrutinio

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El Ministerio de Regulación de Nueva Zelanda utilizó un LLM para clasificar 22.821 aportaciones sobre el Regulatory Standards Bill (88% en contra) en categorías de apoyo/oposición, lo que generó críticas de diputados y académicos por la transparencia, acusaciones cuestionadas de 'bots' y la confianza en el proceso.

22,821
Total de presentaciones recibidas (November 2024 – January 2025)
~88%
Presentaciones en contra del proyecto de ley (November 2024 – January 2025)
~0.33%
Presentaciones a favor o parcialmente a favor (November 2024 – January 2025)
939
Presentaciones revisadas manualmente para análisis temático (November 2024 – January 2025)
605
Presentaciones adicionales revisadas manualmente por separado (November 2024 – January 2025)
99.5% (disputed)
Afirmación disputada: presentaciones presuntamente generadas por bots (2025)
Clasificación de aportaciones asistida por IA — La consulta neozelandesa sobre el Regulatory Standards Bill bajo escrutinio

Detalles

Promotor
New Zealand Ministry for Regulation with Public Voice
Período
Nov 2024 – Jun 2025
Palabras clave
public consultation, regulatory policy, NLP triage, transparency

Contexto

Entre noviembre de 2024 y enero de 2025, el Ministerio de Regulación de Nueva Zelanda realizó una consulta pública sobre su proyecto de Ley de Normas Regulatorias y recibió 22.821 presentaciones, de las cuales aproximadamente el 88% se oponía al proyecto de ley y solo alrededor del 0,33% lo apoyaba o apoyaba parcialmente.

Objetivos

Dado el volumen, el Ministerio trabajó con la organización de investigación Public Voice y un modelo de lenguaje grande para clasificar cada correo electrónico y presentación de Citizen Space como a favor, parcialmente a favor, en contra o poco clara, siguiendo un modelo lógico diseñado por el Ministerio.

Actividades

El personal luego revisó manualmente un subconjunto —939 presentaciones para análisis temático más 605 adicionales por separado— y tradujo las presentaciones en te reo maorí.

Resultados

El proceso suscitó críticas sostenidas: el diputado laborista Duncan Webb argumentó que los ciudadanos que se tomaron el tiempo de presentar una contribución 'merecen algo más que un ordenador leyendo su presentación', el Dr. Eddie Clark de la Universidad Victoria advirtió que el análisis rutinario de las presentaciones por IA 'corre el riesgo de socavar la confianza de la gente en el proceso democrático', y el ministro David Seymour hizo por separado una afirmación ampliamente disputada de que el 99,5% de las presentaciones fueron generadas por bots.

Conclusiones

El Consejo de Libertades Civiles de Nueva Zelanda tuvo que presentar una solicitud bajo la Ley de Información Oficial para obtener la identidad del proveedor de IA, la evaluación de impacto en la privacidad y los detalles de cumplimiento de la Carta de Algoritmos, ninguno de los cuales había sido publicado proactivamente por el Ministerio.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — No budget figures published for the AI/LLM classification work or the Public Voice engagement.
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año) — Submissions processed November 2024 to January 2025; public scrutiny and OIA disclosure continued into mid-2025.
Personal y competencias
Ministry for Regulation staff (manual review of subsets), Public Voice (external research organisation, LLM classification)

Condiciones para el éxito

  • a logic model designed by the Ministry to guide submission classification
  • manual review of a subset for thematic analysis and quality assurance

Modos de fallo comunes

  • the AI vendor's identity, privacy-impact assessment and Algorithm Charter compliance were not proactively published and required a formal OIA request from a civil-liberties group
  • a disputed 'bot-generated' claim by a minister undermined public trust
  • MPs and academics warned the process risks undermining confidence in the democratic process
  • reports emerged of thousands of submissions not read by the ministry

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national government ministry, public consultation
Escala
single legislative consultation, 22,821 submissions
Nivel de ingresos
high-income (New Zealand)

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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