우선, 방향 설정 차원에서, 국가 AI 전략의 일부 분산된 내용들을 바탕으로, 중앙 정부부터 지방 정부까지 국가 부문 전체에 AI를 적용하는 데 대한 일반적이고 명확한 내용이 마련되어야 합니다. 목표, 일반 원칙, 주요 과제 및 로드맵에 이르기까지 포괄적인 내용이 필요합니다. 국가 기관 내 AI 개발은 국가 기관 운영의 효율성과 질을 향상하는 것을 목표로 합니다. 이는 국민에게 더 나은 서비스를 제공하고, 국민의 이익을 추구하며, 안전, 책임성, 투명성, 포용성과 같은 인간 윤리 기준을 준수하는 것을 의미합니다.
동시에 국가기관의 AI 적용 관련 문제에 대한 법적 틀은 매우 중요합니다. 이 틀에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다. 국가기관의 AI 적용 권리와 의무, AI 적용 범위, 투명성 및 책임 원칙, AI 기반 시스템 구매, 설계, 개발 및 사용 기준, AI 적용의 전문적 및 기술적 측면에 대한 지침 절차, AI 적용 시 위험 식별 및 위험 관리, 국가기관 운영에 AI를 적용할 때 할 수 없는 일들.
다음으로, 국가기관에 AI를 도입하는 데 있어 "문제"를 정확히 파악하고 해결하는 것은 다음과 같은 요소들을 바탕으로 실질적인 의의를 갖습니다. (1) 국가기관의 구체적인 업무에 따른 AI 적용 필요성 판단, (2) AI의 잠재력과 위험 판단, (3) 인프라, 데이터, 인적 자원, 재정 자원 측면에서 국가기관의 역량. 단기적으로는 재정, 데이터, 인프라, 인적 자원이 제한되어 있으므로, "옷은 옷감에 따라 재단하는" 접근 방식이 적절합니다. 중장기적으로 자원이 증가하면 국가기관은 "문제"를 재정의하고 더 크고 복잡한 AI 솔루션을 개발해야 할 것입니다.
재정 측면에서, 정보기술과 비교했을 때 많은 고유한 특징을 지닌 AI 솔루션에 대한 예산을 산정하고 지출하기 위해서는 국가 예산에서 AI 투자 관리, 즉 예산 편성, 관리, 사용 및 자금 결산, 데이터 수집, 합성, 테스트 및 정리와 같은 지출 항목에 대한 가격 책정 방법 및 규범, AI 모델/애플리케이션의 교육 및 개선, 업무에서 AI 솔루션의 운영 등에 대한 구체적이고 별도의 법적 규제가 필요합니다. 특히, 국가 기관의 운영에 AI를 적용하는 데 있어 어느 정도 "시행착오"를 허용하는 재정적 메커니즘이 필요합니다.
데이터 및 인프라 측면에서, 공공 부문 데이터의 연결 및 공유, 기업 및 연구 부문에 더 나은 오픈 데이터 제공은 국가 기관의 AI 솔루션 개발을 위한 필수 조건입니다. 단기적으로는 데이터 및 AI 인프라(데이터센터, AI 칩)의 한계로 인해, 공무원을 위한 가상 비서, 문서 검토 등 컴퓨팅 파워를 덜 사용하는 보다 간편한 AI 솔루션 개발이 필요합니다. 중장기적으로는 기존 AI 솔루션을 업그레이드하거나 환경 및 농업 분야 의 복잡한 AI 모델/솔루션을 개발하기 위해 빅데이터, 클라우드 스토리지 인프라, 컴퓨팅 인프라, AI 칩에 대한 투자가 더욱 필요합니다. 국가 기관은 기업의 AI를 위해 데이터센터 인프라 서비스, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 서비스, 데이터 스토리지 서비스를 활용할 수 있습니다.
마지막으로, 베트남 공공 부문에서 AI를 적용할 수 있는 인력을 확보하기 위해서는 AI 적용을 담당하는 핵심 인력을 대상으로 AI, 데이터, 클라우드 기술, 네트워크 보안 등에 대한 지식, 전문 기술, 기법 향상에 집중해야 합니다. 이러한 인력을 대상으로 위 내용에 대한 장단기 교육 과정에 참여할 수 있도록 재정 지원을 제공할 수 있습니다. 다른 부문의 경우, AI 교육 및 육성, 전문 분야에서 AI 활용 방안을 마련하고, 공무원 교육 및 양성 프로그램에 AI 관련 지식을 접목해야 합니다.
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