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베트남 국가 기관의 AI 적용에 대한 권장 사항

(PLVN) - 베트남 법률 신문은 베트남이 공공 부문에서 인공지능(AI)을 보다 성공적이고 효과적으로 적용하기 위한 권장 사항에 관해 정책 연구 및 미디어 개발 연구소(IPS) 소장인 응우옌 꽝 동(Nguyen Quang Dong) 씨와 인터뷰를 가졌습니다.

Báo Pháp Luật Việt NamBáo Pháp Luật Việt Nam22/05/2025

좁은 범위의 AI 응용 프로그램을 개발해야 합니다.

현재 국가 기관에서 AI를 활용하는 방향을 어떻게 평가하시나요?

- 현재의 국가 AI 전략은 일부 부처와 지부에 AI를 적용하도록 업무를 할당하는 산발적인 내용만 있을 뿐, 중앙에서 지방까지 국가 기관(SAG)에서 AI를 활용하기 위한 전반적인 방향은 제시하지 않고 있다(예: SAG의 기능 및 업무 수행, 공익 실현, 사용자 이익 도모, SAG에 AI 적용 시 우선순위 선정, 투명성, 책임성 등의 위험 관리 원칙 확보).

현재 AI 애플리케이션은 주로 국가 기관 및 공무원의 업무 효율성과 질 향상에 초점을 맞추고 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어 판사와 공무원을 위한 가상 비서가 그 예입니다. 따라서 앞으로 AI 애플리케이션은 공공 서비스 제공에 사용되는 가상 비서처럼 국민의 이익을 더욱 중시해야 합니다. 가장 먼저 주목해야 할 것은 "사람을 최우선으로" 하는 것입니다.

구체적으로 베트남의 경우 AI를 더욱 성공적이고 효과적으로 적용하기 위해 어떤 권장 사항이 있습니까?

- 2024년 조사에 따르면, 대부분의 응답자는 베트남의 경우 각 분야에서 좁고 특화된 AI 애플리케이션을 개발하는 것이 더 적합하다고 생각합니다. 비용이 적게 들고, 구조화된 데이터를 더 쉽게 이용할 수 있기 때문입니다(대부분 국가 기관의 데이터는 구조화된 데이터입니다). 사람들이 데이터와 사용된 알고리즘을 이해하면 옳고 그름을 구별하기가 더 쉽고 AI를 제어하기가 더 쉽습니다.

또한 베트남 국민들이 아직 핵심적인 AI 기술을 전혀 이해하지 못하고 있기 때문에(알고리즘은 여전히 ​​외국인이 보유하고 있음) AI 모델의 연구 개발에 투자하기 위해 재정 자원의 일부를 할당해야 합니다. 또한 인프라에 대한 투자도 필요합니다(핵심 연구실이 있어야 하며 컴퓨팅 인프라가 있으면 연구자들이 새로운 알고리즘 모델을 만드는 데 투자할 수 있을 것입니다).

특히 AI 인프라에 투자하고 활용하는 것이 중요합니다. AI 인프라의 경우, 단기적으로는 각 부서의 준비 상태에 따라 제한된 인프라 틀 내에서 컴퓨팅 파워를 덜 사용하는 더 단순한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다. 타이닌 대법원이 오랫동안 해왔던 것처럼 말입니다. 또는 법률 문서 검토를 지원하는 가상 비서를 개발하는 것처럼 데이터와 컴퓨팅 파워에 맞춰 AI 솔루션의 복잡성을 조정하고 줄일 수도 있습니다.

성공적인 AI 적용을 위해 국가 기관들은 AI 학습 데이터의 지속적인 추가에 따른 증가하는 저장 공간 수요를 충족할 수 있는 충분한 용량의 데이터 저장 시스템을 구축했습니다. 중장기적으로 기존 AI 솔루션을 업그레이드하거나 산불 및 산사태 경보, 사회 경제 데이터 분석과 같은 국가 기관의 복잡한 AI 모델/솔루션을 개발하려면 매우 큰 데이터 용량이 필요하며, 클라우드 저장 인프라와 컴퓨팅 인프라 또한 대규모여야 합니다. 예를 들어, 떠이닌(Tay Ninh) 시는 환경, 농업, 기후, 사회경제, 토지 등 특화 분야에 데이터 저장 시스템을 구축하여, 모든 조건이 충족되면 해당 분야의 AI 적용을 위한 데이터를 확보할 계획입니다.

MIT 연구에 따르면, AI는 충분히 광범위하게(조직/기업 업무의 25% 이상) 적용될 때에만 조직/기업에 지속 가능한 성장 가치를 제공합니다. AI가 조직/기업에 가져오는 가치는 J-커브를 따라 발전하며, 적용 수준에 따라 성과와 업무 효율성이 점진적으로 향상됩니다. 이는 어느 정도 베트남 국가 기관의 AI 적용 범위와 수준을 고려하는 참고 수치입니다.

AI의 잠재력을 활용하기 위한 공공-민간 파트너십

Cần có sự hợp tác 3 bên để đặt ra những bài toán thích hợp nhất cho AI. (Ảnh minh họa)

AI에 가장 적합한 문제를 도출하려면 3자 협업이 필요합니다. (그림)

기업과의 협력은 어떻습니까, 선생님?

- 국가 기관은 Viettel, FPT 등 대기업의 데이터 센터 인프라 서비스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 서비스, AI 데이터 저장 서비스를 활용하여 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 협력 관계를 구축할 수 있습니다.

실제로 Viettel은 최근 여러 지역에 인프라를 제공했습니다. 특히 Viettel 소재 호아빈성을 지원하기 위한 인프라를 구축하고 있으며, 랑선성의 기존 데이터센터(TTDL)에서 이전하는 신규 데이터센터(TTDL) 구축을 지원하고 있습니다. 동시에, 정부 기관에도 AI 서비스 인프라 임대 옵션을 권장하고 있습니다. 투자 비용, 시스템 업그레이드, 장비 유지보수 및 운영 비용을 절감하고 자원 낭비를 방지할 수 있기 때문입니다. 이 솔루션은 IT 서비스 임대를 지원하고 더욱 유리한 조건을 조성하는 규정을 담고 있는 법령 82/2024/ND-CP라는 유리한 법적 근거를 갖추고 있습니다.

또한, 공공-민간 파트너십 구축이 필수적입니다. 특히 AI 인프라 자원, 데이터, 그리고 AI 전문 역량 부족으로 어려움을 겪고 있는 국가 기관에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 민간 부문과의 파트너십 구축이 매우 중요하기 때문입니다. 오랫동안 베트남 국가 기관들은 대기업에 발주하거나 해당 기업의 인프라와 인력을 활용하여 정보 기술 업무를 수행하는 경우가 많았습니다. 앞으로는 적합한 AI 솔루션을 보유한 다른 민간 기업에도 입찰 기회를 확대해야 합니다. 다른 국가의 경험처럼, 신뢰할 수 있는 기술 기업 목록을 구축하여 국가 기관이 AI 솔루션 구현 파트너를 더욱 자신 있게 선택할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 민간 ​​부문의 지식, 기술, 그리고 효과적인 방법론을 국가 기관으로 이전하는 결과를 통해 다른 국가의 성공 사례를 연구하고 배울 수 있습니다.

다른 나라에서는 어떻게 성공적으로 이를 이루었는지 더 구체적으로 설명해 주실 수 있나요?

- 예를 들어, 프랑스에서는 정부가 정부 기관, 스타트업, 민간 기업, 교육 기관 간의 협업을 촉진하여 AI 도구와 솔루션을 개발하고 공유하는 "AI 인큐베이터" 프로그램에 자금을 지원했습니다.

싱가포르에서는 여러 싱가포르 정부 기관과 구글 클라우드 간의 공공-민간 파트너십 이니셔티브인 AI Trailblazers가 AI 솔루션 개발을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 50개의 민간 기업 및 기관과 함께 50개 정부 기관은 구글의 고성능 GPU, Vertex AI 플랫폼, 사전 학습된 생성 AI 모델, 그리고 저비용 개발자 도구에 3개월 동안 무료로 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 기관, 기업 및 조직은 배포 또는 상용화 전에 제어되고 전용 클라우드 기반 환경에서 자체 AI 솔루션을 구축하고 테스트할 수 있습니다.

공공행정교육기관에 AI 교육 통합 필요

정부가 구체적인 전략적 목표를 가지고 있음에도 불구하고, AI 인력은 오늘날 베트남의 큰 과제입니다. 현재 국가 기관의 AI 대응 역량을 향상시키기 위한 방안이 있습니까?

- AI 활용에 있어 국가 기관 인력의 핵심 역량 중 하나는 국가 기관의 구체적인 업무에 따라 실질적인 AI "문제"를 인식하고 제시하는 방법을 아는 것입니다. 동시에, 이들은 문제 제기, 문제 해결 과정 모니터링 및 감독, 기술 기업 측의 기술적인 AI 문제 해결, 그리고 AI 업무 및 문제에 대한 전문 지식을 제공하는 전문가 등 세 당사자를 연결하는 능력을 갖춰야 합니다.

또한, 공무원의 디지털 역량(AI 및 국가기관 내 AI 활용 포함)을 강화해야 합니다. 따라서 이러한 내용은 정치학교 및 행정학교 시스템의 현재 교육 및 개발 프로그램에 통합되어야 합니다. 다른 국가의 유사 프로그램을 연구, 학습하고 선택적으로 적용하여 베트남 국가기관에 적합하도록 해야 합니다. 또한, 구글과 같은 빅테크 기업의 국가기관 프로그램을 활용하여 공무원의 역량 강화를 도모해야 합니다.

구체적으로, 시스템 운영 및 최적화를 위해 AI, 데이터, 네트워크 보안 전문가 또는 IT 인력을 포함한 관리 및 운영, AI 교육 인력을 우선적으로 구축하고 육성해야 하며, 데이터 학습 모델을 최적화해야 합니다. 동시에, 프로세스 흐름 구축, 지식 종합, 마인드맵, 사용자 상호작용 데이터의 품질 및 가치 평가 및 검열, 자연어 생성 등을 담당하는 전문 분야 전문가 그룹 형태의 전문 분야 인력을 확보해야 합니다. 이 두 그룹의 인력은 AI 애플리케이션의 실제 설계, 테스트, 운영 및 검증 과정 전반에 걸쳐 정기적으로 긴밀하게 협력해야 합니다.

매우 감사합니다!

출처: https://baophapluat.vn/khuyen-nghi-ve-ung-dung-ai-trong-cac-co-quan-nha-nuoc-o-viet-nam-post549280.html


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