Sức mạnh chuyển đổi của AI trong khu vực công: một số thách thức và giải pháp

Người dân gặp khó khăn khi tiếp cận với các thông tin chính sách, thủ tục hành chính, bị chậm trễ trong xử lý yêu cầu bồi thường là những thách thức mà các cơ quan chính phủ thường phải đối mặt. Trong thực tế, khu vực công cũng thường bị coi là tụt hậu so với khu vực tư nhân về tiến bộ công nghệ.

Tin tốt là chúng ta đang chứng kiến một sự chuyển đổi đáng kể. Theo hãng nghiên cứu Gartner, 36% các nhân viên chính phủ cho biết cơ quan của họ đang có kế hoạch tăng cường đầu tư vào AI/học máy. Các cơ quan chức năng đang tích cực áp dụng các giải pháp AI vào nhiều lĩnh vực, từ việc lập bản đồ các vụ cháy rừng trong lĩnh vực nông nghiệp đến tự động hóa các ứng dụng tài trợ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Chính sách khi áp dụng AI vào khu vực công

Ngày càng có nhiều cơ quan chính phủ áp dụng công nghệ học máy (ML) và khám phá công nghệ AI để cải thiện và hợp lý hóa cách cung cấp DVC.

Nội các Đức đã nhất trí về kế hoạch tạo điều kiện pháp lý và kỹ thuật cho việc sử dụng AI trong khu vực công. Các kế hoạch này là một phần của chiến lược dữ liệu mới của Đức. Chính phủ không loại trừ việc phát triển các mô hình ngôn ngữ AI của riêng mình, được gọi theo thuật ngữ kỹ thuật là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Tài liệu chiến lược cho biết: “Chúng tôi đang kiểm tra xem liệu LLM có nên được sử dụng hợp lý trong khu vực công hay không và ở mức độ nào trong khi vẫn tôn trọng việc bảo vệ dữ liệu”.

Bộ trưởng Bộ Giao thông Vận tải và Kỹ thuật số Volker Wissing cho biết Đức “đang ngồi trên một kho tàng dữ liệu khổng lồ mà giờ đây họ muốn khai thác”.

"Cho đến nay, dữ liệu thường xuyên bị bỏ không, không được sử dụng, liên thông, chiến lược dữ liệu thiếu sự đổi mới, cập nhật. Chúng tôi muốn và cần phải thay đổi điều đó”, Bộ trưởng Volker Wissing nói.

Còn tại Đài Loan, cuối tháng 8 vừa qua, chính phủ đã ký các hướng dẫn mới về sử dụng công nghệ AI tổng hợp trong khu vực công. Theo hướng dẫn, nhân viên khu vực công sử dụng AI tổng quát phải được đánh giá mọi kết quả đầu ra về những rủi ro tiềm ẩn. Hướng dẫn cũng nêu rõ các cơ quan chính phủ không được chỉ phụ thuộc vào đầu ra của AI tổng hợp hoặc nội dung chưa được xác minh do AI cung cấp để thực hiện các hành động hành chính hoặc ra quyết định chính thức.

Hơn nữa, người dùng phải tuân thủ các quy định liên quan đến bảo mật thông tin, bảo vệ dữ liệu cá nhân và bản quyền theo hướng dẫn. Người dùng không được phép sử dụng AI để soạn tài liệu bí mật, đề cập đến các tệp liên quan đến bí mật nhà nước và bí mật chính thức như được định nghĩa trong “Sổ tay xử lý tài liệu” của Viện Hành chính.

Các truy vấn về AI liên quan đến công việc bí mật hoặc thông tin cá nhân cũng bị cấm. Những hướng dẫn này được đưa ra trong bối cảnh chính phủ Đài Loan có kế hoạch thiết lập khuôn khổ pháp lý và đạo đức toàn diện cho AI.

Những thách thức và giải pháp khi áp dụng AI vào khu vực công

Chính sách tiếp cận AI thận trọng của Đài Loan không hề thừa. Bởi vì, công nghệ này dù đã chứng minh sẽ mang lại nhiều tiến bộ cho khu vực công, song các chuyên gia cũng cảnh báo về các thách thức như sai lệch trong thuật toán.

Ngoài ra, các mô hình AI và ML đôi khi có thể phát hiện ra những điểm không hoàn hảo và sai lệch trong tập dữ liệu, tạo ra kết quả đôi khi trái ngược với những gì nhà cung cấp dịch vụ mong muốn. Để giải quyết những thách thức này, chính quyền Mỹ đang xây dựng Chiến lược AI quốc gia nhằm tối đa hóa lợi ích của AI và giảm thiểu rủi ro của nó.

Như đã nói, người dân thường gặp một số khó khăn khi muốn truy xuất thông tin trực tuyến hoặc tiếp cận chính sách mới, vì thế một số cơ quan thuộc khu vực công đã ứng dụng công nghệ AI để giải quyết vấn đề. Emma là ​​một chatbot AI do Dịch vụ Di trú và Nhập tịch Hoa Kỳ (USCIS) phát triển, giúp hợp lý hóa quy trình trên trang web của họ. Việc triển khai các công cụ AI tương tự trên tất cả các trang web của chính phủ có thể giúp người dân đơn giản hóa việc tiếp cận, truy cập các thông tin công.

Tuy nhiên, việc triển khai các sáng kiến AI quy mô lớn không hề dễ dàng. Các cơ quan ở khu vực công có thể phải đối mặt với những vấn đề pháp lý, sự phản đối của nhân viên, sự chậm trễ và thất bại của các dự án cũng như rủi ro an ninh mạng. Dưới đây là một số cách giúp giảm thiểu những thách thức đó:

Thay đổi thói quen của các nhân viên chính phủ

Do nhiều nhân viên chính phủ có thể không am hiểu công nghệ và thói quen phức tạp quan liêu vẫn còn tồn tại, nên việc nắm bắt công nghệ mới như AI có thể là một thách thức với họ.

Thông thường, giải pháp cho vấn đề này nằm ở việc tạo ra một chiến lược quản lý hiệu quả, bao gồm nâng cao kỹ năng của nhân viên trước khi áp dụng, thúc đẩy văn hóa đổi mới và tuyên truyền lợi ích cũng như các cuộc thi, cơ chế khen thưởng cho những người làm tốt.

Xử lý hệ thống CNTT cũ

Việc áp dụng AI trong các DVC thường liên quan đến việc xử lý các hệ thống CNTT lỗi thời. Để khắc phục điều này, các cơ quan phải ưu tiên cập nhật, loại bỏ dần công nghệ cũ và đảm bảo các giải pháp trong tương lai có thể thích ứng nhằm giảm thiểu rủi ro tích lũy thêm những hệ thống công nghệ lạc hậu.

Đảm bảo sự công bằng

Chất lượng dữ liệu đầu vào dùng để đào tạo thuật toán AI có thể bị sai lệch, dẫn đến những kết quả AI gợi ý không công bằng. Trong các DVC, sự công bằng là điều rất quan trọng, vì vậy, để giải quyết vấn đề này, đòi hỏi các cơ quan, tổ chức phải kiểm tra nghiêm ngặt bộ dữ liệu đầu vào để đào tạo AI và cởi mở với phản hồi, đảm bảo cung cấp dịch vụ bình đẳng cho mọi người dân.

Lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ AI

Có nhiều công ty cung cấp dịch vụ AI và chất lượng dịch vụ của họ không giống nhau. Lựa chọn phương án rẻ nhất để tiết kiệm ngân sách có thể phản tác dụng nếu dự án thất bại. Nhưng những phương án có chi phí cao hơn cũng chưa chắc đã đảm bảo thành công. Các cơ quan nên xem xét hồ sơ nhà cung cấp, chuyên môn công nghệ và dịch vụ hậu mãi của các đơn vị tiềm năng.

Nhìn chung, những vấn đề trên đều là những bài toán mà các chính phủ sẽ gặp phải khi áp dụng AI vào dịch vụ công. Để giải quyết những thách thức nêu trên, điều quan trọng là phải tạo ra một lộ trình để đảm bảo việc áp dụng AI một cách toàn diện và hiệu quả. Một lộ trình có thể bao gồm các bước như sau:

Đặt mục tiêu và ưu tiên trường hợp sử dụng: Xác định các lĩnh vực chính mà AI có thể giúp nâng cao dịch vụ.

Đánh giá dữ liệu: Kiểm tra tính sẵn có và chất lượng của dữ liệu cho các ứng dụng AI.

Nâng cao năng lực: Đầu tư vào giáo dục AI, hợp tác và tuyển dụng các chuyên gia AI.

Khuôn khổ đạo đức và pháp lý: Xây dựng các hướng dẫn về sử dụng AI có trách nhiệm, quyền riêng tư, bảo mật và thành kiến.

Thí điểm và mở rộng quy mô: Thử nghiệm các sáng kiến AI, thu thập phản hồi và sau đó mở rộng quy mô các dự án thành công.

Giám sát và đánh giá: Liên tục theo dõi tác động của AI, phân tích dữ liệu, thu thập phản hồi và đánh giá hiệu suất thường xuyên.

Và điều quan trọng nhất là, mọi sáng kiến nhằm mang lại sự chuyển đổi dựa trên AI trong khu vực công đều phải đặt nhu cầu và sự an toàn của người dân làm trung tâm./.