デジタル機能を強化し、公共部門に人工知能を適用します。

このイベントは、現在の人工知能 (AI) 開発の状況、戦略的方向性、公共部門における AI 応用の現状を詳細に評価し、AI の可能性を最大限に引き出す政策提言を行うことを目的としています。

第四次産業革命の文脈において、人工知能（AI）は、世界中でイノベーション、急速な進歩、そして持続可能な発展の主要な原動力として浮上しています。特に、公共部門は、ベトナム国内のAIエコシステムの促進、ガバナンスと運用へのAIの統合、そして国民への公共サービスの提供を通じて、ベトナムにおけるAIの発展を形作り、主導する上で重要な役割を果たしています。

この重要性を認識し、政策開発研究所は国連開発計画（UNDP）と協力し、ベトナムの公共部門における人工知能（AIA）の全体像を評価する詳細な調査を実施しています。その目的は、AIの法的枠組みを中心に、様々な側面と分野における現在のAIの状況に関する洞察を提供することです。

調査報告書では、注意が必要なギャップとボトルネックを特定し、ベトナムが公共部門で AI を効果的、責任を持って、持続的に活用するための具体的な推奨事項を提案しています。

調査によると、最近、ベトナムの一部の中央政府および地方政府機関が行政管理や公共サービスの提供に人工知能 (AI) を適用し始めていることがわかりました。

典型的な例としては、行政におけるバーチャルアシスタント、警備・秩序維持のための顔認識ソフトウェア、インテリジェント交通監視システムなどが挙げられます。しかし、これらの応用分野には、公共部門における持続可能かつ効果的なAI開発を確実にするために、解決すべき課題が依然として多く残されています。

セミナーでは、ベトナムのUNDP副代表パトリック・ハヴァーマン氏が講演した。

セミナーで講演したUNDPベトナム事務所副所長のパトリック・ハヴァーマン氏は、「人工知能（AI）は、私たちの生活、仕事、そして統治のあり方を変革しています。AIは、責任を持って活用すれば、計り知れない可能性をもたらします。AIグローバルアセスメント（AILA）は、ベトナムが極めて重要な局面にあることを浮き彫りにしています。適切な戦略、適切な投資、そして倫理的な配慮があれば、AIは国家の発展と人類の進歩を強力に推進する力強い原動力となり得るのです」と述べました。

セミナーでは、専門家たちがAIの効果的な活用においてデータとインフラが果たす重要な役割を強調しました。現状では、政府機関は膨大な量のデータを保有していますが、それらは断片化されており、相互接続性に欠けています。この制約は、AIソリューションの広範な導入における大きな障害となっており、今後もその存在が続くでしょう。

このような現実を踏まえると、オープンデータを推進し、データに関連する行政手続きを簡素化し、AI をサポートするためのコンピューティングインフラストラクチャとデータセンターに投資する政策が必要です。

さらに、人的資源と技術力の限界も大きな課題となっています。公共部門におけるAI専門家の数は非常に限られており、民間部門への依存度が高くなっています。AIを効果的に活用するためには、政府機関は職員の能力強化、民間部門の専門人材の活用、そしてAI開発における関係者間の連携を促進する必要があります。

さらに、明確な政策枠組みとメカニズムの欠如も大きな障害となっています。ベトナムにはAI開発戦略があるものの、特にデータ管理とAI倫理において、完全な法制度と技術基準が未だ整備されていません。

専門家はまた、AIの導入には多大なリソースが必要である一方で、州の予算は限られており、既存の財政メカニズムには欠陥があるため、AIアプリケーションへの投資が困難であり、財政上の課題が大きな懸念事項であると指摘しています。

政策開発研究所（IPS）所長のグエン・クアン・ドン氏は、ベトナムの公共部門におけるAIの応用は、特に政策決定能力の支援、業務効率の向上、公共サービスの提供強化の面で大きな可能性を秘めていると断言した。

「したがって、各機関は適切なAI技術を選択するために自らの『問題』を明確に定義し、効果的な実装ロードマップを構築するために組織内部の準備状況を評価することで、この可能性を最大限に引き出す必要があります」とグエン・クアン・ドン氏は強調した。

また、この調査では、ベトナムが真の有効性と公共の利益を確保するためには、単に技術トレンドを追うのではなく、AIを実際の状況と公共部門の具体的なニーズに合わせて選択的、実用的、適切に適用する必要があることも指摘されている。

同時に、AIのためのデータ、データインフラ、高性能コンピューティングシステムへの投資を通じて政府機関のデジタル技術能力を強化すること、AIの運用・開発のための人材育成を強化することなど、いくつかの提言がなされました。

説明責任、倫理基準、リスク管理、データプライバシー保護に関する規制を含む、明確な法的枠組みとメカニズムを確立する。テクノロジー企業や研究機関による公共部門向けAI製品・ソリューションの開発を促進するため、官民パートナーシップを推進する。オープンデータとデータガバナンスを推進し、政府機関とパートナー間の高度に相互連携したシステムを構築する。監視システム、影響評価、透明性、公平性、プライバシー保護の確保を通じて、AI倫理とリスク管理に重点を置く。