ویتنام میں ریاستی ایجنسیوں میں AI درخواست پر سفارشات

(PLVN) - ویتنام کے قانون کے اخبار نے انسٹی ٹیوٹ فار پالیسی اسٹڈیز اینڈ میڈیا ڈویلپمنٹ (IPS) کے ڈائریکٹر جناب Nguyen Quang Dong کے ساتھ ایک انٹرویو کیا تھا کہ ویتنام کے لیے مصنوعی ذہانت (AI) کو عوامی شعبے میں زیادہ کامیابی سے اور مؤثر طریقے سے لاگو کرنے کی سفارشات کے بارے میں۔

تنگ AI ایپلی کیشنز کو تیار کیا جانا چاہئے.

آپ ریاستی اداروں میں AI کے استعمال کی موجودہ سمت کا اندازہ کیسے لگاتے ہیں؟

- AI پر موجودہ قومی حکمت عملی میں صرف کچھ بکھرے ہوئے مواد ہیں جو متعدد وزارتوں اور شاخوں کو ان کے کاموں میں AI کو لاگو کرنے کے لیے کام تفویض کرتے ہیں، لیکن ریاستی ایجنسیوں (SGA) میں مرکزی سے لے کر مقامی سطحوں تک AI کے استعمال کے بارے میں کوئی عمومی ہدایت نہیں ہے (مثال کے طور پر، SGA کے افعال اور کاموں کو انجام دینے کے لیے درخواست، عوامی مفادات کی خدمت، صارف کے مفادات؛ اور اس طرح کے اصولوں میں SGA کے انتخاب کے لیے خطرے کا انتخاب شفافیت، احتساب...

یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ موجودہ AI ایپلی کیشنز کا مقصد بنیادی طور پر ریاستی اداروں اور سرکاری ملازمین کی کارکردگی اور معیار کو بہتر بنانا ہے، مثال کے طور پر، ججوں اور سرکاری ملازمین کے لیے مجازی معاون۔ اس لیے، آنے والے وقت میں، AI ایپلی کیشنز کو لوگوں کے مفادات کو زیادہ سے زیادہ ہدف بنانے کی ضرورت ہے، جیسے کہ عوامی خدمات فراہم کرنے میں استعمال ہونے والے ورچوئل اسسٹنٹ؛ سب سے پہلے "لوگوں کو نمبر 1 ترجیح" پر توجہ دینا ضروری ہے۔

خاص طور پر، ویتنام کے لیے، AI کو زیادہ کامیابی اور مؤثر طریقے سے لاگو کرنے کے لیے آپ کو کون سی سفارشات درکار ہیں؟

- 2024 میں ہمارے سروے کے مطابق، زیادہ تر جواب دہندگان کا خیال ہے کہ ویتنام کے لیے، ہر شعبے میں تنگ، خصوصی AI ایپلی کیشنز تیار کرنا زیادہ موزوں ہے، کیونکہ یہ کم مہنگا ہے۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا زیادہ دستیاب ہے (ریاستی ایجنسیوں کا زیادہ تر ڈیٹا سٹرکچرڈ ڈیٹا ہے)؛ لوگ استعمال کیے گئے ڈیٹا اور الگورتھم کو سمجھتے ہیں، صحیح اور غلط میں فرق کرنا آسان اور AI کو کنٹرول کرنا آسان ہے۔

اس کے علاوہ، AI ماڈلز کی تحقیق اور ترقی دونوں میں سرمایہ کاری کرنے کے لیے مالی وسائل کا ایک تناسب مختص کرنا ضروری ہے، کیونکہ ویتنامی لوگ اب بھی کسی بنیادی AI ٹیکنالوجی کو نہیں سمجھتے (الگورتھمز اب بھی غیر ملکیوں کے پاس ہیں)، اور ساتھ ہی انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری (وہاں کلیدی لیبارٹریز ہونی چاہئیں، جب کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر ہو، محققین الگورتھم بنانے کے لیے ایک نئے ماڈل میں سرمایہ کاری کر سکیں گے۔

AI انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری کرنا اور اس کا استعمال کرنا خاص طور پر اہم ہے۔ AI انفراسٹرکچر کے لیے، مختصر مدت میں، ہر یونٹ کی تیاری پر منحصر ہے، انفراسٹرکچر کے محدود فریم ورک کے اندر، آسان AI حل تیار کرنا ممکن ہے جو کم کمپیوٹنگ پاور استعمال کرتے ہیں، جیسا کہ Tay Ninh کی سپریم کورٹ نے ایک طویل عرصے سے کیا ہے۔ یا ڈیٹا اور کمپیوٹنگ پاور کے مطابق AI حل کی پیچیدگی کو ایڈجسٹ اور کم کریں، جیسا کہ قانونی دستاویزات کے جائزے میں مدد کے لیے ایک ورچوئل اسسٹنٹ تیار کرنے کے معاملے میں۔

کامیاب AI ایپلی کیشنز میں، ریاستی ایجنسیوں نے AI ٹریننگ ڈیٹا کے مسلسل اضافے کی وجہ سے اسٹوریج کی بڑھتی ہوئی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے کافی صلاحیت کے ساتھ ڈیٹا اسٹوریج سسٹم بنایا ہے۔ درمیانی اور طویل مدتی میں، موجودہ AI سلوشنز کو اپ گریڈ کرنے، یا ریاستی ایجنسیوں میں پیچیدہ AI ماڈلز/حلات تیار کرنے کے لیے، جیسے جنگل میں آگ اور لینڈ سلائیڈ کے انتباہات، سماجی -اقتصادی ڈیٹا کا تجزیہ، بہت زیادہ ڈیٹا کی گنجائش کی ضرورت ہے، کلاؤڈ اسٹوریج انفراسٹرکچر، اور کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر بھی بڑا ہونا چاہیے۔ مثال کے طور پر، Tay Ninh مخصوص شعبوں جیسے کہ ماحولیات، زراعت، آب و ہوا، سماجی و اقتصادیات، زمین وغیرہ پر ڈیٹا سٹوریج سسٹم بنانے کا منصوبہ بنا رہا ہے، جو ان شعبوں میں AI ایپلی کیشنز کے لیے ڈیٹا کے ساتھ تیار ہے جب دیگر تمام شرائط پوری ہو جاتی ہیں۔

MIT کے ایک مطالعہ کے مطابق، AI صرف صحیح معنوں میں تنظیموں/انٹرپرائزز میں پائیدار ترقی کی قدر لاتا ہے اگر اس کا وسیع پیمانے پر اطلاق کیا جائے (تنظیم/انٹرپرائز کے 25% سے زیادہ کاموں)؛ تنظیموں/انٹرپرائزز کو جو قدر AI لاتی ہے وہ J منحنی خطوط کے مطابق تیار ہوتی ہے، اس کے مطابق، نتائج اور کام کی کارکردگی میں اطلاق کی سطح کے مطابق بتدریج اضافہ ہوتا ہے۔ ایک حد تک، یہ ویتنام میں ریاستی ایجنسیوں میں AI ایپلی کیشن کے دائرہ کار اور سطح پر غور کرنے کے لیے ایک حوالہ جات ہے۔

AI ایپلی کیشنز کی صلاحیت کو بروئے کار لانے کے لیے پبلک پرائیویٹ پارٹنرشپ

AI کے لیے موزوں ترین مسائل کو طے کرنے کے لیے تین طرفہ تعاون کی ضرورت ہے۔ (تصویر تصویر)

کاروبار کے ساتھ تعاون کے بارے میں کیا، جناب؟

- ریاستی ایجنسیاں ڈیٹا سینٹر کے بنیادی ڈھانچے کی خدمات، کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم کی خدمات، اور AI ایپلیکیشنز کو تعینات کرنے کے لیے Viettel اور FPT جیسے بڑے اداروں سے AI ڈیٹا اسٹوریج سروسز استعمال کرنے کے لیے تعاون پر مبنی تعلقات قائم کر سکتی ہیں۔

درحقیقت، Viettel نے حال ہی میں کئی علاقوں کے لیے بنیادی ڈھانچہ فراہم کیا ہے۔ خاص طور پر، یہ Viettel میں واقع Hoa Binh صوبے کی مدد کے لیے بنیادی ڈھانچے کو تعینات کر رہا ہے۔ پرانے TTDL سے منتقلی، ایک نیا ڈیٹا سینٹر (TTDL) بنانے کے لیے Lang Son کی حمایت کرنا۔ ساتھ ہی، ریاستی اداروں کے لیے AI سروس انفراسٹرکچر کو کرائے پر لینے کا آپشن بھی تجویز کیا جاتا ہے، کیونکہ یہ سرمایہ کاری کے اخراجات، سسٹم اپ گریڈ، آلات کی دیکھ بھال اور آپریشن کے اخراجات کو بچاتا ہے، اور وسائل کو ضائع نہیں کرتا ہے۔ اس حل کی ایک سازگار قانونی بنیاد ہے، جیسا کہ Decree 82/2024/ND-CP میں IT سروسز کرائے پر لینے کے لیے مزید سازگار حالات پیدا کرنے اور مدد کرنے کے لیے ضابطے ہیں۔

اس کے علاوہ، پبلک پرائیویٹ پارٹنرشپ قائم کرنا ضروری ہے کیونکہ ریاستی اداروں میں AI کی صلاحیت کو مکمل طور پر استعمال کرنے کے لیے نجی جماعتوں کے ساتھ شراکت داری قائم کرنا بہت ضروری ہے، خاص طور پر ریاستی اداروں کو بنیادی ڈھانچے کے وسائل، ڈیٹا، اور پیشہ ورانہ صلاحیت میں مشکلات کا سامنا کرنے کے تناظر میں۔ ایک طویل عرصے سے، ویتنام میں ریاستی ایجنسیاں اکثر بڑے اداروں کے ساتھ آرڈر دیتی ہیں یا ان اداروں کے بنیادی ڈھانچے اور انسانی وسائل کو انفارمیشن ٹیکنالوجی کے کام انجام دینے کے لیے استعمال کرتی ہیں۔ آنے والے وقت میں، مناسب AI حل کے ساتھ دیگر نجی اداروں کے لیے بولی کو بڑھانا ضروری ہے۔ جیسا کہ دوسرے ممالک نے تجربہ کیا ہے، قابل اعتماد ٹکنالوجی اداروں کی فہرست بنانا ممکن ہے تاکہ ریاستی ایجنسیاں AI سلوشنز کو لاگو کرنے کے لیے شراکت داروں کے انتخاب میں زیادہ محفوظ محسوس کر سکیں۔ نجی شعبے سے ریاستی اداروں کو علم، ٹیکنالوجی اور موثر طریقوں کی منتقلی کے نتائج کے ساتھ دوسرے ممالک میں کامیاب مقدمات کا مطالعہ اور سیکھنا ممکن ہے۔

کیا آپ اس بارے میں مزید وضاحت کر سکتے ہیں کہ دوسرے ممالک نے اسے کامیابی سے کیسے انجام دیا ہے؟

- مثال کے طور پر، فرانس میں، حکومت نے AI ٹولز اور حل تیار کرنے اور شیئر کرنے کے لیے سرکاری ایجنسیوں، سٹارٹ اپس، نجی کمپنیوں اور تعلیمی اداروں کے درمیان تعاون کو فروغ دینے کے لیے "AI Incubator" پروگرام کو فنڈ فراہم کیا ہے۔

یا سنگاپور میں، سنگاپور کی متعدد سرکاری ایجنسیوں اور گوگل کلاؤڈ کے درمیان AI Trailblazers پبلک پرائیویٹ پارٹنرشپ پہل کا مقصد AI سلوشنز کی ترقی کو تیز کرنا ہے۔ 50 نجی شعبے کے اداروں اور تنظیموں کے ساتھ، 50 سرکاری ایجنسیوں کو 3 ماہ کے لیے Google کی ٹول کٹس تک مفت رسائی دی جاتی ہے، بشمول: اعلیٰ کارکردگی والے GPUs، Vertex AI پلیٹ فارم، پہلے سے تربیت یافتہ جنریٹو AI ماڈلز، اور کم لاگت والے ڈویلپر ٹولز۔ یہ ایجنسیوں، کاروباروں، اور تنظیموں کو ان کی تعیناتی یا تجارتی بنانے سے پہلے کنٹرول اور وقف شدہ کلاؤڈ بیسڈ ماحول میں اپنے AI حل بنانے اور جانچنے کی اجازت دیتا ہے۔

پبلک ایڈمنسٹریشن ٹریننگ اسکولوں میں AI تدریس کو مربوط کرنے کی ضرورت ہے۔

اگرچہ حکومت کے مخصوص اسٹریٹجک اہداف ہیں، لیکن AI انسانی وسائل آج بھی ویتنام کے لیے ایک بڑا مسئلہ ہیں۔ کیا آپ کے پاس موجودہ ریاستی ایجنسی ٹیم کی AI ردعمل کی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے کوئی سفارشات ہیں؟

- AI ایپلی کیشن میں ریاستی ایجنسیوں کے انسانی وسائل کی بنیادی صلاحیتوں میں سے ایک یہ ہے کہ ریاستی ایجنسی کے مخصوص کاموں کے مطابق، حقیقت کے قریب AI کے بارے میں "مسائل" کو کس طرح پیش کیا جائے اسے پہچاننا اور جاننا ہے۔ ایک ہی وقت میں، ان لوگوں کو تین فریقوں کو جوڑنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول خود کو درمیانی شخص کے طور پر، مسئلہ پیش کرنے، نگرانی اور مسئلے کے حل کی نگرانی؛ ٹیکنالوجی انٹرپرائز سائیڈ ٹیکنالوجی کے لحاظ سے اے آئی کے مسئلے کو حل کرتی ہے۔ اور پیشہ ور افراد AI کاموں اور مسائل کے قریب ان پٹ علم فراہم کرتے ہیں۔

اس کے علاوہ، حکام اور سرکاری ملازمین کے لیے ڈیجیٹل صلاحیت (بشمول ریاستی اداروں میں اے آئی اور اے آئی ایپلیکیشن) کو بہتر بنانا ضروری ہے۔ اس کے مطابق، ان مشمولات کو پولیٹیکل اسکول سسٹم اور پبلک ایڈمنسٹریشن اسکول کے موجودہ تربیتی اور ترقیاتی پروگراموں میں ضم کرنے کی ضرورت ہے۔ دوسرے ممالک میں اسی طرح کے پروگراموں کو ویتنام میں ریاستی ایجنسیوں کے مطابق تحقیق کرنے، سیکھنے اور منتخب طور پر لاگو کرنے کی ضرورت ہے۔ اس کے علاوہ، حکام اور سرکاری ملازمین کی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے گوگل جیسے بگ ٹیک کے ریاستی اداروں کے پروگراموں سے فائدہ اٹھانا ضروری ہے۔

خاص طور پر، سب سے پہلے انتظام اور آپریشن کے لیے انسانی وسائل کی تعمیر اور ترقی کرنا ضروری ہے، AI ٹریننگ بشمول ماہرین یا IT اسٹاف جس میں AI، ڈیٹا، نیٹ ورک سیکیورٹی میں مہارت حاصل ہو، سسٹم کو چلانے اور بہتر بنانے، ڈیٹا ٹریننگ ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے۔ اس کے ساتھ ساتھ، عمل کے بہاؤ کو بنانے، علم، ذہن کے نقشوں کی ترکیب، ڈیٹا کے معیار اور قدر کا جائزہ لینے اور سنسر کرنے کے لیے خصوصی شعبوں میں ماہر ٹیموں کی شکل میں انسانی وسائل کا ہونا ضروری ہے جس کے ساتھ صارف تعامل کرتے ہیں، اور قدرتی زبان پیدا کرتے ہیں۔ انسانی وسائل کے ان دو گروہوں کو عملی طور پر AI ایپلی کیشنز کو ڈیزائن کرنے، جانچنے، چلانے اور جانچنے کے پورے عمل میں باقاعدگی سے قریب سے مربوط ہونے کی ضرورت ہے۔

آپ کا بہت بہت شکریہ!

ہوانگ ٹو (پرفارم کیا گیا)

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