ریاستی اداروں میں AI ایپلی کیشنز کو بڑھانا

حالیہ برسوں میں، ویتنام میں ریاستی ایجنسیوں کی جانب سے مصنوعی ذہانت (AI) کے اطلاق کے کچھ کیسز نے امکان ظاہر کیا ہے اور کچھ ابتدائی نتائج حاصل کیے ہیں۔ تاہم، درخواست کے معاملات ابھی بھی AI حلوں، ایجنسیوں اور لاگو فیلڈز کی تعداد کے لحاظ سے محدود ہیں۔ قانونی بنیاد اور مخصوص رہنمائی کی کمی؛ AI ایپلی کیشن کے "مسئلے" کو صحیح طریقے سے شناخت اور حل نہیں کیا ہے؛ AI کو لاگو کرنے کی صلاحیت فنانس، ڈیٹا، انفراسٹرکچر اور انسانی وسائل کے لحاظ سے ابھی تک محدود ہے۔ کامیاب اور ناکام مقدمات سے، ان حدود پر قابو پانے اور ریاستی اداروں میں AI کے اطلاق کو وسعت دینے کے لیے کچھ سبق حاصل کیے جا سکتے ہیں۔

سب سے پہلے، واقفیت کی سطح پر، AI پر قومی حکمت عملی کے کچھ بکھرے ہوئے مواد سے، مرکزی سے لے کر مقامی سطح تک، اہداف، عمومی اصولوں سے لے کر کلیدی کاموں اور روڈ میپ تک، پورے ریاستی سیکٹر میں AI ایپلیکیشن پر ایک عمومی، زیادہ واضح طور پر بیان کردہ عمومی مواد ہونے کی ضرورت ہے۔ ریاستی اداروں میں AI کی ترقی کا مقصد ریاستی اداروں کی کارکردگی اور معیار کو بہتر بنانا ہے۔ انسانی اخلاقی معیارات جیسے کہ حفاظت، جوابدہی، شفافیت اور جامعیت کے مطابق لوگوں کے مفادات کو مدنظر رکھتے ہوئے، دونوں لوگوں کی بہتر خدمت کر رہے ہیں۔

اس کے ساتھ ہی، ریاستی اداروں میں اے آئی کی درخواست سے متعلق مسائل پر قانونی ڈھانچہ بہت اہم ہے۔ اس فریم ورک میں مندرجات شامل ہیں جیسے: ریاستی ایجنسیوں کے حقوق اور ان کے کاموں میں AI کو لاگو کرنے کی ذمہ داریاں، AI درخواست کا دائرہ کار؛ شفافیت اور احتساب کے اصول؛ AI پر مبنی نظاموں کی خریداری، ڈیزائننگ، ترقی اور استعمال کے معیارات؛ پیشہ ورانہ اور تکنیکی AI درخواست پر رہنمائی کا عمل؛ AI ایپلی کیشن میں خطرات اور رسک مینجمنٹ کی شناخت؛ وہ چیزیں جو AI کو ریاستی ایجنسی کے کاموں میں لاگو کرنے میں نہیں کی جا سکتی ہیں۔

اس کے بعد، ریاستی اداروں میں AI کی تعیناتی کے لیے "مسئلے" کی درست شناخت اور حل کرنا عملی اہمیت رکھتا ہے، جو درج ذیل عوامل پر مبنی ہے: (1) ریاستی اداروں کے مخصوص کاموں کے مطابق AI کو لاگو کرنے کی ضرورت کا تعین کرنا؛ (2) AI کے امکانات اور خطرات کا تعین کرنا؛ (3) بنیادی ڈھانچے، ڈیٹا، انسانی وسائل، اور مالی وسائل کے لحاظ سے ریاستی اداروں کی صلاحیت۔ مختصر مدت میں، اس شرط کے ساتھ کہ مالی، اعداد و شمار، انفراسٹرکچر، اور انسانی وسائل محدود ہیں، ایک ٹارگٹڈ اپروچ، "اپنے کپڑے کو اپنے کپڑے کے مطابق کاٹیں" مناسب ہے۔ درمیانی اور طویل مدتی میں، جب وسائل میں اضافہ کیا جائے گا، ریاستی اداروں کو "مسئلہ" کی نئی وضاحت کرنے کی ضرورت ہوگی، ممکنہ طور پر بڑے پیمانے اور زیادہ پیچیدگی کے AI حل تیار کرنا۔

مالی طور پر، AI سلوشنز پر رقم کا حساب لگانے اور خرچ کرنے کے قابل ہونے کے لیے، جس میں انفارمیشن ٹیکنالوجی کے مقابلے میں بہت سی منفرد خصوصیات ہیں، ریاستی بجٹ سے AI کے لیے سرمایہ کاری کے انتظام کے لیے مخصوص اور الگ قانونی ضوابط ہونے کی ضرورت ہے، بجٹ سازی، انتظام، استعمال، اور اخراجات کے تصفیے سے؛ اخراجات کی اشیاء کے لیے قیمتوں کا تعین کرنے کے طریقے اور اصول جیسے ڈیٹا اکٹھا کرنا، ترکیب، جانچ، اور صفائی؛ تربیت اور AI ماڈلز / ایپلی کیشنز کو بہتر بنانا؛ کام میں AI کے حل کو چلانا، وغیرہ۔ خاص طور پر، ایک ایسا مالیاتی طریقہ کار ہونا ضروری ہے جو ریاستی ایجنسیوں کے کاموں میں AI کو لاگو کرنے میں ایک حد تک "آزمائشی اور غلطی" کو قبول کرے۔

ڈیٹا اور انفراسٹرکچر کے حوالے سے، پبلک سیکٹر کے ڈیٹا کو جوڑنا اور شیئر کرنا، کاروباری اداروں اور تحقیقی شعبوں کو بہتر اوپن ڈیٹا فراہم کرنا ریاستی اداروں کے لیے AI سلوشنز تیار کرنے کے لیے ناگزیر حالات ہیں۔ مختصر مدت میں، ڈیٹا اور AI انفراسٹرکچر (ڈیٹا سینٹرز، AI چپس) میں محدودیت کی وجہ سے، آسان AI حل تیار کرنے کی ضرورت ہے جو کم کمپیوٹنگ طاقت استعمال کرتے ہیں جیسے کہ حکام اور سرکاری ملازمین کے لیے ورچوئل اسسٹنٹ؛ دستاویز کا جائزہ درمیانی اور طویل مدت میں، موجودہ AI سلوشنز کو اپ گریڈ کرنے، یا ماحولیات اور زراعت پر پیچیدہ AI ماڈلز/حل تیار کرنے کے لیے، بڑے ڈیٹا، کلاؤڈ اسٹوریج انفراسٹرکچر، کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر، اور AI چپس میں مزید سرمایہ کاری کرنا ضروری ہے۔ ریاستی ایجنسیاں ڈیٹا سینٹر کے بنیادی ڈھانچے کی خدمات، کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم کی خدمات، اور کاروبار سے AI کے لیے ڈیٹا اسٹوریج کی خدمات استعمال کر سکتی ہیں۔

آخر میں، ویتنام میں پبلک سیکٹر میں AI کو لاگو کرنے کے قابل انسانی وسائل کے لیے، AI ایپلی کیشن کے انچارج انسانی وسائل کے بنیادی گروپ کے لیے، AI، ڈیٹا، کلاؤڈ ٹیکنالوجی، نیٹ ورک سیکیورٹی وغیرہ میں علم، پیشہ ورانہ مہارتوں اور تکنیکوں کو بہتر بنانے پر توجہ دینا ضروری ہے۔ انسانی وسائل کے اس گروپ کو مندرجہ بالا مواد کے طویل مدتی اور قلیل مدتی تربیتی کورسز میں حصہ لینے کے لیے فنڈ فراہم کیا جا سکتا ہے۔ دوسرے شعبوں کے لیے، AI کو تربیت اور فروغ دینا ضروری ہے، خصوصی شعبوں میں AI کا استعمال کیسے کیا جائے؛ حکام اور سرکاری ملازمین کے لیے موجودہ تربیت اور فروغ دینے کے پروگراموں میں AI کے بارے میں علم کو مربوط کرنا۔

Nguyen Duc Lam