Tính toán kỹ khi đưa AI vào quản lý công

Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại nhiều cơ hội đột phá trong quản lý nhà nước, giúp cải thiện quy trình quản lý, giảm thủ tục hành chính, nhất là trong lĩnh vực tài chính công. Tuy nhiên, để ứng dụng AI hiệu quả với kết cấu hạ tầng, năng lực quản lý dữ liệu, nguồn nhân lực và cơ chế, chính sách khu vực công hiện tại là bài toán cần tính toán kỹ lưỡng.

Nhiều thách thức

Tại Việt Nam, việc triển khai AI trong các cơ quan nhà nước đã có những bước tiến đáng kể. Đáng chú ý, Chính phủ đã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030. Nhiều bộ, ngành và địa phương bước đầu áp dụng AI trong quản lý và dịch vụ công. Có thể kể đến trợ lý ảo (chatbot) hỗ trợ thủ tục hành chính, phần mềm nhận dạng khuôn mặt phục vụ an ninh trật tự và hệ thống camera giao thông thông minh…

Tuy nhiên, quá trình ứng dụng AI trong các cơ quan nhà nước vẫn bộc lộ một số vướng mắc, hạn chế như ứng dụng còn ít, bài toán chưa sát nhu cầu thực tế, thiếu căn cứ pháp lý, hướng dẫn và thiếu quan tâm tới rủi ro của AI. Bên cạnh đó, còn những khó khăn về nguồn tài chính, cơ chế tài chính, dữ liệu và kết cấu hạ tầng, nguồn nhân lực... Anh Đỗ Quang Tuấn (ngân hàng Vietinbank, chi nhánh Hà Nội) cho biết, triển khai AI không dễ dàng bởi vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư luôn là mối quan tâm hàng đầu. Ngân sách đầu tư để nâng cấp lên hạ tầng AI là khó khăn lớn nhất mà các ngân hàng gặp phải.

Trong công tác quản lý cạnh tranh và bảo vệ người tiêu dùng, ông Trịnh Anh Tuấn, Chủ tịch Ủy ban Cạnh tranh quốc gia (Bộ Công thương) nhận định, các cơ quan quản lý cạnh tranh và bảo vệ người tiêu dùng đang phải đối mặt với những thách thức ngày càng lớn. Việc phát hiện các hành vi phản cạnh tranh tinh vi, xử lý lượng lớn khiếu nại của người tiêu dùng một cách hiệu quả và dự đoán các xu hướng thị trường tiềm ẩn đòi hỏi những công cụ và phương pháp tiếp cận mới. Đây chính là nơi AI có thể giúp xây dựng mô hình dự đoán và cảnh báo rủi ro; cảnh báo cho người tiêu dùng, phát hiện và ngăn chặn các hành vi lừa đảo trực tuyến…

Ông Tuấn cũng chỉ ra rằng, cần nhận thức rõ thách thức trong quá trình triển khai ứng dụng AI trong một số lĩnh vực, nhất là lĩnh vực bảo vệ người tiêu dùng. Đó là vấn đề về chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu, sự phức tạp của các thuật toán AI cần đội ngũ chuyên gia trình độ cao; vấn đề đạo đức, lo ngại về quyền riêng tư của dữ liệu người dùng…

Theo Tiến sĩ Trần Văn Khải, Phó Chủ nhiệm Ủy ban Khoa học, Công nghệ và Môi trường của Quốc hội, triển khai AI trong khu vực công vẫn gặp nhiều khó khăn. Một báo cáo gần đây cho thấy 87% số dự án AI trong cơ quan nhà nước chưa được triển khai thực tế, 70% số đơn vị đánh giá hiệu quả tích hợp AI thấp. Nguyên nhân là do thiếu dữ liệu và hạ tầng số đồng bộ, thiếu nhân lực AI chất lượng cao, cùng khung pháp lý, tiêu chuẩn kỹ thuật chưa hoàn thiện và hạn chế về tài chính. “Chẳng hạn, hiện cả nước chỉ có khoảng 300 chuyên gia AI, quá ít so với nhu cầu nhân lực cho chuyển đổi số”, Tiến sĩ Khải nhấn mạnh.

Ưu tiên ứng dụng AI phù hợp, khoa học

Theo các chuyên gia, với chiến lược đúng đắn, đầu tư hợp lý và bảo đảm đạo đức, AI sẽ trở thành động lực phát triển đất nước và đời sống người dân. Để khai thác tối đa tiềm năng AI, cần chiến lược rõ ràng, tập trung đầu tư vào kết cấu hạ tầng dữ liệu và công nghệ AI; xây dựng đội ngũ chuyên gia có năng lực, xây dựng khung pháp lý và đạo đức phù hợp. Tiến sĩ Phan Kế Sơn, Bí thư Đoàn Thanh niên Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam cho rằng, AI cần được triển khai vào những bài toán có dữ liệu đủ lớn, có quy luật rõ ràng và mang lại giá trị cụ thể. Quá trình số hóa cần đi kèm chuẩn hóa định dạng dữ liệu để bảo đảm tính thống nhất và dễ tích hợp; cần có quy trình rõ ràng, đồng bộ trong thu thập, lưu trữ và cập nhật dữ liệu. Các cơ quan, đơn vị cần lưu ý, khi sử dụng AI, chia sẻ dữ liệu phải đi kèm cơ chế bảo mật, phân quyền truy cập rõ ràng; cần xây dựng các chính sách về quyền riêng tư, mã hóa dữ liệu và xác thực người dùng. Mỗi cơ quan cần xác định rõ bài toán ưu tiên để lựa chọn, triển khai AI phù hợp, có lộ trình, tránh dàn trải.