Expansión de las aplicaciones de IA en las agencias estatales

En primer lugar, a nivel de orientación, a partir de algunos contenidos dispersos en la Estrategia Nacional sobre IA, es necesario crear un contenido general, más claramente definido, sobre la aplicación de la IA en todo el sector estatal, desde el nivel central hasta el local, desde los objetivos, los principios generales hasta las tareas clave y la hoja de ruta. Desarrollar IA en agencias estatales para mejorar la eficiencia y la calidad de sus operaciones; Servir mejor al pueblo, en beneficio de los intereses del pueblo, de acuerdo con estándares éticos humanos como la seguridad, la responsabilidad, la transparencia y la inclusión.

Al mismo tiempo, el marco legal sobre cuestiones relacionadas con la aplicación de la IA en los organismos estatales es muy importante. Este marco incluye contenidos como: derechos y obligaciones de las agencias estatales en la aplicación de la IA a sus operaciones, alcance de la aplicación de la IA; principios de transparencia y rendición de cuentas; normas para la adquisición, diseño, desarrollo y uso de sistemas basados ​​en IA; Proceso de orientación técnica y profesional de aplicaciones de IA; Identificar riesgos y gestionarlos en aplicaciones de IA; Cosas que no se deben hacer al aplicar IA a las operaciones de agencias estatales.

A continuación, identificar y resolver correctamente el "problema" de implementar IA en las agencias estatales tiene importancia práctica, con base en los siguientes factores: (1) determinar la necesidad de aplicar IA de acuerdo con las tareas específicas de las agencias estatales; (2) identificar el potencial y los riesgos de la IA; (3) Capacidad de la agencia estatal en términos de infraestructura, datos, recursos humanos y recursos financieros. A corto plazo, considerando que los recursos financieros, de datos, de infraestructura y humanos son limitados, es adecuado adoptar un enfoque específico, del tipo “cortar el abrigo según la tela”. A mediano y largo plazo, a medida que aumenten los recursos, las agencias gubernamentales necesitarán redefinir el “problema”, posiblemente desarrollando soluciones de IA más complejas y de mayor escala.

En términos financieros, para poder calcular y gastar dinero en soluciones de IA, que tienen muchas características únicas en comparación con la tecnología de la información, es necesario que existan regulaciones legales específicas y separadas sobre la gestión de la inversión en IA desde el presupuesto estatal, desde la presupuestación, la gestión, el uso y la liquidación de los fondos; Métodos y normas de fijación de precios para partidas de gastos tales como recopilación, síntesis, verificación y depuración de datos; entrenar y perfeccionar modelos/aplicaciones de IA; Operar soluciones de IA en el trabajo, etc. En particular, debe existir un mecanismo financiero que acepte el "ensayo y error" hasta cierto punto al aplicar la IA a las operaciones de las agencias estatales.

En términos de datos e infraestructura, conectar y compartir datos del sector público y brindar mejores datos abiertos a las empresas y a los sectores de investigación son condiciones indispensables para desarrollar soluciones de IA para las agencias estatales. A corto plazo, debido a las limitaciones en la infraestructura de datos e IA (centros de datos, chips de IA), se deberían desarrollar soluciones de IA más simples que utilicen menos poder de cómputo, como asistentes virtuales para funcionarios y empleados públicos; revisión de texto A mediano y largo plazo, para mejorar las soluciones de IA actuales o desarrollar modelos/soluciones de IA complejos sobre medio ambiente y agricultura, se necesita más inversión en big data, infraestructura de almacenamiento en la nube, infraestructura informática y chips de IA. Las agencias gubernamentales pueden utilizar los servicios de infraestructura de centros de datos, servicios de computación en la nube y servicios de almacenamiento de datos para la IA de las empresas.

Finalmente, para tener recursos humanos capaces de aplicar IA en el sector público en Vietnam, para el grupo central de recursos humanos a cargo de la aplicación de IA, es necesario prestar atención a mejorar el conocimiento, las habilidades profesionales y las técnicas en IA, datos, tecnología en la nube, seguridad de la red, etc. Se puede proporcionar financiación para que este grupo de recursos humanos participe en cursos de formación a largo y corto plazo sobre los contenidos anteriores. Para otras industrias, se necesita capacitación y educación sobre IA y cómo utilizarla en campos especializados; Integrar el conocimiento de IA en los programas actuales de capacitación y desarrollo para funcionarios y servidores públicos.

Nguyen Duc Lam