Expandindo aplicações de IA em agências estaduais

Nos últimos anos, alguns casos de aplicação de inteligência artificial (IA) por agências estatais no Vietnã demonstraram potencial e alcançaram alguns resultados iniciais. No entanto, os casos de aplicação ainda são limitados em termos do número de soluções de IA, agências e áreas aplicadas; faltam base legal e orientação específica; não identificaram e resolveram corretamente o "problema" da aplicação da IA; a capacidade de aplicação da IA ​​ainda é limitada em termos de financiamento, dados, infraestrutura e recursos humanos. De casos bem-sucedidos e malsucedidos, algumas lições podem ser extraídas para superar essas limitações e expandir a aplicação da IA ​​em agências estatais.

Em primeiro lugar, no nível de orientação, a partir de alguns conteúdos dispersos na Estratégia Nacional de IA, é necessário um conteúdo geral e mais claramente definido sobre a aplicação da IA ​​em todo o setor estatal, do nível central ao local, desde objetivos e princípios gerais até tarefas-chave e roteiro. O desenvolvimento da IA ​​em agências estatais visa melhorar a eficiência e a qualidade das operações das agências estatais, servindo melhor a população e visando os interesses da população, em conformidade com padrões éticos humanos, como segurança, responsabilidade, transparência e inclusão.

Ao mesmo tempo, o arcabouço jurídico sobre questões relacionadas à aplicação de IA em agências estatais é muito importante. Esse arcabouço inclui conteúdos como: direitos e obrigações das agências estatais na aplicação de IA em suas operações; escopo da aplicação de IA; princípios de transparência e responsabilização; padrões para aquisição, projeto, desenvolvimento e uso de sistemas baseados em IA; processo de orientação sobre aplicação profissional e técnica de IA; identificação de riscos e gestão de riscos na aplicação de IA; e o que não pode ser feito na aplicação de IA em operações de agências estatais.

Em seguida, identificar e resolver corretamente o "problema" de implantação da IA ​​em agências estaduais tem importância prática, com base nos seguintes fatores: (1) determinar a necessidade de aplicação da IA ​​de acordo com as tarefas específicas das agências estaduais; (2) determinar o potencial e os riscos da IA; (3) a capacidade das agências estaduais em termos de infraestrutura, dados, recursos humanos e recursos financeiros. No curto prazo, considerando que recursos financeiros, de dados, de infraestrutura e humanos são limitados, uma abordagem direcionada, "corte o casaco de acordo com o tecido", é apropriada. No médio e longo prazo, com o aumento dos recursos, as agências estaduais precisarão redefinir o "problema", possivelmente desenvolvendo soluções de IA de maior escala e maior complexidade.

Financeiramente, para poder calcular e gastar dinheiro em soluções de IA, que têm muitos recursos exclusivos em comparação à tecnologia da informação, é necessário que haja regulamentações legais específicas e separadas sobre gestão de investimentos em IA do orçamento estadual, desde o orçamento, gestão, uso e liquidação de custos; métodos e normas de precificação para itens de despesa, como coleta, síntese, teste e limpeza de dados; treinamento e refinamento de modelos/aplicativos de IA; operação de soluções de IA no trabalho, etc. Em particular, é necessário que haja um mecanismo financeiro que aceite "tentativa e erro" até certo ponto na aplicação de IA às operações de agências estaduais.

Em relação a dados e infraestrutura, conectar e compartilhar dados do setor público, fornecer melhores dados abertos para empresas e setores de pesquisa são condições indispensáveis ​​para o desenvolvimento de soluções de IA para agências estatais. No curto prazo, devido às limitações em dados e infraestrutura de IA (data centers, chips de IA), é necessário desenvolver soluções de IA mais simples que usem menos poder de computação, como assistentes virtuais para funcionários públicos e funcionários públicos; revisão de documentos. No médio e longo prazo, para atualizar as soluções de IA atuais ou desenvolver modelos/soluções de IA complexos no meio ambiente e na agricultura , é necessário investir mais em big data, infraestrutura de armazenamento em nuvem, infraestrutura de computação e chips de IA. As agências estatais podem usar serviços de infraestrutura de data center, serviços de plataforma de computação em nuvem e serviços de armazenamento de dados para IA de empresas.

Por fim, para que haja recursos humanos capazes de aplicar a IA no setor público do Vietnã, o grupo principal de recursos humanos responsável pela aplicação da IA ​​precisa se concentrar no aprimoramento de conhecimentos, habilidades profissionais e técnicas em IA, dados, tecnologia de nuvem, segurança de rede, etc. Financiamento pode ser fornecido para que esse grupo de recursos humanos participe de cursos de treinamento de longo e curto prazo sobre os conteúdos mencionados. Para outros setores, é necessário treinar e promover a IA, como utilizá-la em áreas especializadas; integrar o conhecimento sobre IA aos programas atuais de treinamento e fomento para funcionários públicos e funcionários públicos.

Nguyen Duc Lam