국가 기관에서 AI 응용 프로그램 확대

우선, 방향 설정 차원에서 국가 AI 전략에 분산된 일부 내용을 중심으로, 중앙 정부에서 지방 정부에 이르기까지 국가 전체에 AI를 적용하는 데 대한 목표, 일반 원칙, 핵심 과제, 로드맵 등에 대한 일반적이고 보다 명확하게 정의된 내용이 필요합니다. 국가 기관 운영의 효율성과 질을 개선하기 위해 국가 기관에서 AI를 개발합니다. 안전, 책임성, 투명성, 포용성 등 인간의 윤리 기준에 따라 사람들의 이익을 위해 사람들에게 더 나은 봉사를 제공합니다.

동시에, 국가 기관에서 AI를 적용하는 데 관련된 문제에 대한 법적 틀이 매우 중요합니다. 이 프레임워크에는 국가기관이 운영에 AI를 적용할 때의 권리와 의무, AI 적용 범위 등의 내용이 포함됩니다. 투명성과 책임성의 원칙 AI 기반 시스템의 조달, 설계, 개발 및 사용에 대한 표준 AI 응용 기술 및 전문 지도 과정; AI 애플리케이션의 위험을 식별하고 관리합니다. 국가기관 운영에 AI를 적용할 때 하지 말아야 할 일.

다음으로, 국가기관에서 AI를 배치하는 "문제"를 정확하게 식별하고 해결하는 것은 다음 요소를 기반으로 실제적인 의의가 있습니다. (1) 국가기관의 구체적인 업무에 따라 AI를 적용해야 할 필요성을 결정합니다. (2) AI의 잠재력과 위험을 식별합니다. (3) 인프라, 데이터, 인적자원, 재정자원 등 국가기관의 역량 단기적으로는 재정, 데이터, 인프라, 인적 자원이 제한되어 있기 때문에 "옷은 옷감에 맞게 잘라라"는 목표 지향적인 접근 방식이 적절합니다. 중장기적으로 자원이 증가함에 따라 정부 기관은 "문제"를 재정의해야 하며, 더 크고 복잡한 AI 솔루션을 개발해야 할 수도 있습니다.

재정 측면에서, 정보기술에 비해 독특한 특징이 많은 AI 솔루션에 대한 예산 산출 및 지출을 위해서는 국가 예산에서 AI에 대한 투자를 관리하는 구체적이고 별도의 법적 규정, 예산 편성, 관리, 사용, 자금 결산 등이 필요합니다. 데이터 수집, 합성, 검사, 정리와 같은 지출 항목에 대한 가격 책정 방법 및 규범 AI 모델/애플리케이션을 훈련하고 개선합니다. 특히 AI를 국가기관 운영에 적용하는 데 있어 일정 정도 '시행착오'를 수용하는 재정적 메커니즘이 필요하다.

데이터와 인프라 측면에서 공공 부문 데이터를 연결하고 공유하고, 기업과 연구 부문에 보다 나은 오픈 데이터를 제공하는 것은 국가 기관을 위한 AI 솔루션을 개발하는 데 없어서는 안 될 조건입니다. 단기적으로는 데이터 및 AI 인프라(데이터센터, AI 칩)의 한계로 인해 공무원을 위한 가상 비서 등 컴퓨팅 파워를 덜 사용하는 보다 간단한 AI 솔루션이 개발되어야 합니다. 텍스트 리뷰 중장기적으로 현재 AI 솔루션을 업그레이드하거나 환경과 농업에 대한 복잡한 AI 모델/솔루션을 개발하려면 빅데이터, 클라우드 저장 인프라, 컴퓨팅 인프라, AI 칩에 대한 투자가 더 많이 필요합니다. 정부 기관은 기업의 AI를 위해 데이터 센터 인프라 서비스, 클라우드 컴퓨팅 서비스, 데이터 저장 서비스를 활용할 수 있습니다.

마지막으로, 베트남 공공 부문에서 AI를 적용할 수 있는 인력을 확보하기 위해 AI 적용을 담당하는 핵심 인력 그룹에 대해 AI, 데이터, 클라우드 기술, 네트워크 보안 등에 대한 지식, 전문 기술 및 기법을 향상시키는 데 주의를 기울여야 합니다. 이 인력 그룹에는 위 내용에 대한 장기 및 단기 교육 과정에 참여할 수 있는 자금을 제공할 수 있습니다. 다른 산업 분야에서는 AI에 대한 교육과 훈련, 그리고 AI를 특정 분야에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 교육이 필요합니다. 공무원을 위한 현재의 교육 및 개발 프로그램에 AI 지식을 통합합니다.

응웬 덕 램