Khuyến nghị về ứng dụng AI trong các cơ quan nhà nước ở Việt Nam

(PLVN) -  Báo Pháp luật Việt Nam đã có cuộc trao đổi với ông Nguyễn Quang Đồng - Viện trưởng Viện Nghiên cứu chính sách và Phát triển truyền thông (IPS) về các khuyến nghị để Việt Nam có thể ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thành công và hiệu quả hơn cho khu vực công.

Nên phát triển các ứng dụng AI hẹp

Ông đánh giá thế nào về hướng sử dụng AI trong các cơ quan nhà nước hiện nay?

- Chiến lược quốc gia về AI hiện mới chỉ có một số nội dung rải rác giao nhiệm vụ cho một số Bộ, ngành áp dụng AI trong hoạt động của mình, nhưng chưa có định hướng chung về sử dụng AI trong các cơ quan nhà nước (CQNN) từ Trung ương đến địa phương (ví dụ như ứng dụng để thực hiện chức năng, nhiệm vụ của CQNN, phục vụ lợi ích công, lợi ích người dùng; lựa chọn ưu tiên trong ứng dụng AI vào CQNN; bảo đảm các nguyên tắc quản trị rủi ro như minh bạch, giải trình...

Có thể thấy, các trường hợp ứng dụng AI hiện nay chủ yếu đang hướng tới nâng cao hiệu quả, chất lượng hoạt động của CQNN, công chức, ví dụ như trợ lý ảo cho thẩm phán, cho công chức. Do đó, trong thời gian tới, việc ứng dụng AI cần nhắm tới lợi ích của người dân nhiều hơn, chẳng hạn như trợ lý ảo dùng trong cung cấp dịch vụ công; Cần quan tâm trước hết đến việc “đặt người dân là ưu tiên số 1”.

Cụ thể, với Việt Nam, ông có khuyến nghị gì để có thể ứng dụng AI thành công và hiệu quả hơn?

- Theo khảo sát của chúng tôi trong năm 2024, hầu hết những người được hỏi cho rằng, đối với Việt Nam, nên theo hướng phát triển các ứng dụng AI hẹp, chuyên sâu trong từng lĩnh vực thì phù hợp hơn, vì ít tốn kém hơn; dữ liệu cấu trúc có sẵn hơn (phần lớn dữ liệu của CQNN là dữ liệu có cấu trúc); con người hiểu rõ dữ liệu và thuật toán thực hiện, dễ phân biệt đúng - sai và dễ kiểm soát AI hơn.

Bên cạnh đó, cần dành một tỷ lệ nguồn tài chính để đầu tư vào cả nghiên cứu, phát triển các mô hình AI, vì người Việt vẫn chưa nắm được bất cứ công nghệ cốt lõi nào về AI (các thuật toán vẫn của người nước người nắm giữ), cũng như đầu tư về cơ sở hạ tầng (phải có các phòng thí nghiệm trọng điểm, khi có hạ tầng tính toán thì người nghiên cứu mới có khả năng đầu tư tạo ra một mô hình thuật toán mới).

Đặc biệt quan trọng là cần đầu tư và tận dụng các hạ tầng AI. Đối với hạ tầng AI, trong ngắn hạn, có thể tùy vào mức độ sẵn sàng của từng đơn vị, trong khuôn khổ có giới hạn của hạ tầng, nên phát triển các giải pháp AI đơn giản hơn, sử dụng ít năng lực tính toán như Tòa án tối cao, Tây Ninh đã làm lâu nay. Hoặc điều chỉnh, giảm mức độ phức tạp của giải pháp AI cho phù hợp với dữ liệu và năng lực tính toán như trong trường hợp phát triển trợ lý ảo hỗ trợ rà soát văn bản quy phạm pháp luật.

Trong các trường hợp ứng dụng thành công AI, các CQNN đều xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu với khả năng đủ lớn để đáp ứng lưu trữ ngày càng tăng do dữ liệu huấn luyện AI được bổ sung liên tục. Trong trung hạn và dài hạn, để nâng cấp các giải pháp AI hiện tại, hoặc phát triển các mô hình/giải pháp AI phức tạp trong các CQNN, ví dụ như cảnh báo cháy rừng, sạt lở đất, phân tích dữ liệu kinh tế - xã hội, cần dung lượng dữ liệu rất lớn, hạ tầng đám mây lưu trữ, hạ tầng tính toán cũng phải lớn. Chẳng hạn, Tây Ninh đang có kế hoạch xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu về các lĩnh vực chuyên môn như môi trường, nông nghiệp, khí hậu, kinh tế - xã hội, đất đai…, sẵn sàng về dữ liệu cho việc ứng dụng AI trong các lĩnh vực đó khi đáp ứng đầy đủ các điều kiện khác.

Theo một nghiên cứu của MIT, AI chỉ thực sự mang đến giá trị tăng trưởng bền vững cho tổ chức/doanh nghiệp nếu được áp dụng đủ sâu rộng (trên 25% số tác vụ của tổ chức/doanh nghiệp); giá trị AI mang lại cho tổ chức/doanh nghiệp phát triển theo đường cong J, theo đó, kết quả, hiệu quả công việc tăng dần lên theo mức độ ứng dụng. Trên phương diện nhất định, đây là con số có thể tham khảo để xem xét phạm vi, mức độ ứng dụng AI trong CQNN ở Việt Nam.

Hợp tác công - tư để tận dụng tiềm năng ứng dụng AI

Cần có sự hợp tác 3 bên để đặt ra những bài toán thích hợp nhất cho AI. (Ảnh minh họa)

Thế còn việc hợp tác với các doanh nghiệp thì sao, thưa ông?

- Các CQNN có thể thiết lập mối quan hệ hợp tác để sử dụng dịch vụ về hạ tầng trung tâm dữ liệu, dịch vụ trên nền tảng điện toán đám mây, dịch vụ lưu trữ dữ liệu dùng cho AI của các doanh nghiệp lớn như Viettel, FPT cho việc triển khai các ứng dụng AI.

Trên thực tế, như Viettel trong thời gian qua đã cung cấp hạ tầng cho một số địa phương; cụ thể đang triển khai hạ tầng hỗ trợ tỉnh Hòa Bình, đang đặt ở Viettel; hỗ trợ Lạng Sơn xây dựng trung tâm dữ liệu (TTDL) mới, chuyển từ TTDL cũ. Đồng thời, phương án thuê hạ tầng dịch vụ AI cũng được khuyến nghị cho các CQNN, vì tiết kiệm chi phí đầu tư, nâng cấp hệ thống, chi phí vận hành bảo dưỡng thiết bị, không lãng phí tài nguyên. Giải pháp này có cơ sở pháp lý thuận lợi là Nghị định 82/2024/NĐ-CP đã có những quy định hỗ trợ, tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc thuê dịch vụ CNTT.

Ngoài ra, cần thiết lập quan hệ đối tác công - tư bởi việc thiết lập quan hệ đối tác với các bên tư nhân là rất quan trọng để tận dụng hết tiềm năng của AI vào các CQNN, nhất là trong bối cảnh các cơ quan nhà nước còn gặp khó khăn về nguồn lực hạ tầng, dữ liệu, năng lực chuyên môn về AI. Lâu nay, các CQNN ở Việt Nam thường đặt hàng các doanh nghiệp lớn hoặc sử dụng hạ tầng, nhân lực của các doanh nghiệp đó để thực hiện các nhiệm vụ về công nghệ thông tin. Trong thời gian tới, nên mở rộng mời thầu các doanh nghiệp tư nhân khác có các giải pháp AI phù hợp. Như kinh nghiệm các nước, có thể xây dựng danh mục các doanh nghiệp công nghệ đáng tin cậy để các CQNN yên tâm hơn trong lựa chọn đối tác thực hiện các giải pháp AI. Có thể nghiên cứu học hỏi những trường hợp thành công ở các nước, với kết quả chuyển giao kiến thức, công nghệ và các phương pháp hiệu quả từ khu vực tư sang các cơ quan nhà nước.

Ông có thể cho biết cụ thể hơn về cách các quốc gia khác đã thực hiện thành công?

- Ví dụ, tại Pháp, Chính phủ đã tài trợ cho chương trình “Ươm tạo AI” (AI Incubator) thúc đẩy sự hợp tác giữa các cơ quan chính phủ, các công ty khởi nghiệp, các công ty tư nhân và các tổ chức giáo dục để phát triển và chia sẻ các công cụ, giải pháp AI.

Hoặc ở Singapore, Sáng kiến hợp tác công - tư AI Trailblazers giữa một số cơ quan của Chính phủ Singapore với Google Cloud nhằm đẩy nhanh quá trình phát triển các giải pháp AI. Cùng với 50 doanh nghiệp, tổ chức thuộc khu vực tư, có 50 cơ quan chính phủ được cấp quyền truy cập miễn phí trong 3 tháng vào các bộ công cụ của Google gồm: các GPU hiệu suất cao, nền tảng AI Vertex, các mô hình AI tạo sinh được đào tạo trước, các công cụ dành cho nhà phát triển chi phí thấp. Nhờ đó, các cơ quan, doanh nghiệp, tổ chức có thể xây dựng và thử nghiệm các giải pháp AI của riêng mình trong một môi trường dựa trên đám mây được kiểm soát và chuyên dụng trước khi đưa vào ứng dụng hoặc thương mại hóa.

Cần tích hợp giảng dạy AI trong các trường đào tạo hành chính công

Mặc dù Chính phủ cũng đã có những chiến lược mục tiêu cụ thể nhưng nguồn nhân lực AI cũng là một vấn đề khá lớn với Việt Nam hiện nay. Ông có khuyến nghị nào để nâng cao hơn năng lực đáp ứng AI cho đội ngũ CQNN hiện nay?

- Một trong những năng lực cốt lõi của nhân lực các CQNN trong ứng dụng AI là nhận biết và biết đặt ra “bài toán” về AI sát thực tế, theo nhiệm vụ cụ thể của CQNN. Đồng thời, những người này cần có năng lực kết nối ba bên, bao gồm bản thân họ là người đứng giữa, đặt ra bài toán, theo dõi, giám sát giải bài toán; bên doanh nghiệp công nghệ giải bài toán AI về mặt công nghệ; những người làm chuyên môn cung cấp kiến thức đầu vào sát với nhiệm vụ, bài toán AI.

Ngoài ra, cần nâng cao năng lực số (trong đó có về AI và ứng dụng AI trong các CQNN) cho cán bộ, công chức. Theo đó, các nội dung này cần được tích hợp vào các chương trình đào tạo, bồi dưỡng hiện nay của hệ thống các trường chính trị, trường hành chính công. Các chương trình tương tự ở các nước cần được nghiên cứu, học hỏi, áp dụng chọn lọc, phù hợp với các CQNN của Việt Nam. Bên cạnh đó, cần tận dụng các chương trình dành cho các cơ quan nhà nước của các BigTech như Google để nâng cao năng lực cho cán bộ, công chức.

Cụ thể như trước hết cần xây dựng, phát triển nhân lực quản lý và vận hành, huấn luyện AI gồm có các chuyên gia hoặc có cán bộ công nghệ thông tin chuyên sâu về AI, dữ liệu, an ninh mạng để vận hành và tối ưu hệ thống, tối ưu các mô hình huấn luyện dữ liệu. Đồng thời, cần có nhân lực về các lĩnh vực chuyên môn qua hình thức Tổ chuyên gia các lĩnh vực chuyên môn nghiệp vụ để xây dựng luồng quy trình, tổng hợp tri thức, sơ đồ tư duy, đánh giá kiểm duyệt chất lượng, giá trị dữ liệu mà người dùng tương tác, tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên. Hai nhóm nhân lực này cần thường xuyên phối hợp chặt chẽ trong toàn bộ quá trình thiết kế, thử nghiệm, vận hành, kiểm tra ứng dụng AI vào thực tế.

Trân trọng cảm ơn ông!