Cơ chế và nguồn tài chính
Nhóm nghiên cứu của IPS cho rằng, cơ chế tài chính hiện hành vẫn chưa tạo căn cứ đầy đủ để giải quyết những vấn đề vướng mắc về tài chính trong đầu tư cho khoa học, công nghệ, trong đó có phát triển, ứng dụng AI trong cơ quan nhà nước và cần được hoàn thiện trên một số phương diện:
Một là, cần có những quy định pháp luật cụ thể, riêng biệt về quản lý đầu tư cho AI từ kinh phí ngân sách nhà nước, đến việc lập dự toán, quản lý, sử dụng, quyết toán kinh phí; phương pháp định giá, định mức cho những mục chi như thu thập, tổng hợp, kiểm tra, làm sạch dữ liệu; huấn luyện, tinh chỉnh mô hình/ứng dụng AI; vận hành giải pháp AI trong công việc...
Hai là, cần chuyển từ khuôn khổ mua sắm công truyền thống sang cơ chế linh hoạt, phù hợp hơn với bản chất thay đổi nhanh chóng của AI; cập nhật các quy định về mua sắm công, xây dựng các hướng dẫn bao gồm các thông lệ tốt, các tiêu chuẩn, tiêu chí về AI. Cần lựa chọn và đánh giá lập danh mục tham khảo về các nhà cung cấp đủ điều kiện cung cấp giải pháp AI cho các cơ quan nhà nước. Danh sách này không chỉ có các doanh nghiệp nhà nước, các doanh nghiệp lớn, mà cả những doanh nghiệp nhỏ và vừa, miễn là họ đáp ứng đầy đủ yêu cầu về chuyên môn.
Ba là, Chính phủ nên thiết lập một số chương trình hỗ trợ các cơ quan nhà nước đặt hàng các cơ sở nghiên cứu, doanh nghiệp phát triển các giải pháp AI cho các nhiệm vụ cụ thể của cơ quan, ngành mình. Giai đoạn thử nghiệm và sai sót được khuyến khích trong cả ngành công nghiệp và giới học thuật, nghiên cứu và cả trong đặt hàng của cơ quan nhà nước. Cần tăng chi tiêu công cho nghiên cứu và phát triển các lĩnh vực khoa học và công nghệ chủ chốt, trong đó có AI.
Dữ liệu và cơ sở hạ tầng
Báo cáo của IPS cho thấy, cơ quan nhà nước đã xây dựng, phát triển, quản lý một lượng lớn dữ liệu có tính chất chuyên môn sâu, phạm vi bao phủ rộng, tạo điều kiện cho các ứng dụng nâng cao, đặc biệt là trong các lĩnh vực như AI và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mặt khác, việc kết nối, chia sẻ dữ liệu, dữ liệu mở chưa tốt; năng lực tính toán, trung tâm dữ liệu cho AI còn hạn chế, tạo rào cản đối với việc ứng dụng AI cơ quan nhà nước. Theo đó, Báo cáo đưa ra một số khuyến nghị:
Tối đa hóa lợi ích của dữ liệu cho ứng dụng AI: Dữ liệu của cơ quan nhà nước đáp ứng yêu cầu đối với những công cụ/ứng dụng/giải pháp AI nhất định; có thể tận dụng lợi thế này để mở rộng việc xây dựng các giải pháp AI. Đồng thời, qua đó có thể thấy, cách tiếp cận thực tế, tùy theo điều kiện về dữ liệu để xây dựng các ứng dụng AI là phù hợp trong giai đoạn hiện nay. Trong trung hạn và dài hạn, cùng với sự mở rộng, phát triển, hoàn thiện của các cơ sở dữ liệu, có thể mở rộng, xây dựng các ứng dụng, giải pháp AI đòi hỏi dữ liệu lớn hơn như trong lĩnh vực môi trường, phòng ngừa thiên tai, nông nghiệp.
Phát triển nguồn dữ liệu: Cần có nhiều nỗ lực hơn nữa để tích hợp và số hóa dữ liệu giấy trong các cơ quan và lĩnh vực, đảm bảo dữ liệu sau khi được số hóa, được tiêu chuẩn hóa, chia sẻ, sẵn sàng sử dụng trong các ứng dụng AI. Cần có các đầu việc, trách nhiệm các bên, mốc thời gian cụ thể hơn trong kế hoạch hình thành các trung tâm dữ liệu hỗ trợ các ứng dụng AI.
Kết nối, chia sẻ dữ liệu: Cần tiếp tục xây dựng, mở rộng các cơ sở dữ liệu dùng chung; kết nối, chia sẻ dữ liệu tốt hơn cho cả các cơ quan nhà nước, doanh nghiệp AI và khối nghiên cứu trong việc phát triển các giải pháp AI cho cơ quan Nhà nước. Các cơ quan Nhà nước cần triển khai, cung cấp dữ liệu mở đáp ứng yêu cầu về chất lượng, nhu cầu của doanh nghiệp, cộng đồng nghiên cứu để phát triển các giải pháp AI trong cơ quan nhà nước.
Đơn giản hóa thủ tục hành chính: Các thủ tục hành chính liên quan đến dữ liệu cần được đơn giản hóa, ví dụ như xem xét, phê duyệt kết nối, chia sẻ, khai thác, phát triển dữ liệu. Các thủ tục hành chính này cần phải nhanh, thuận tiện để các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp thuận lợi trong việc tiếp cận, sử dụng dữ liệu, trong đó có dữ liệu dùng cho phát triển các giải pháp AI trong cơ quan nhà nước.
Đầu tư và tận dụng các hạ tầng AI: Cũng như cách tiếp cận về dữ liệu, đối với hạ tầng AI, trong ngắn hạn, có thể “liệu cơm gắp mắm”, 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. 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 cơ quan nhà nước, cần đầu tư nhiều hơn cho dữ liệu lớn, hạ tầng đám mây lưu trữ, hạ tầng tính toán, chip AI…
Nguồn nhân lực
Theo Báo cáo Đánh giá nhanh ứng dụng AI trong các cơ quan nhà nước ở Việt Nam: Khuyến nghị chính sách, hành trình áp dụng AI trong cơ quan nhà nước ở Việt Nam đối mặt những khó khăn chung, cũng như khó khăn đặc thù liên quan đến AI như: thiếu nhân lực công nghệ thông tin (CNTT), chuyển đổi số; thiếu cơ chế để đơn vị CNTT cung cấp các giải pháp công nghệ cho các đơn vị khác trong hệ thống các cơ quan nhà nước; thiếu nhân sự đủ năng lực chuyên môn, kỹ thuật về AI và năng lực điều phối, kết nối các bên triển khai AI… Báo cáo đã đưa ra một số khuyến nghị cụ thể:
Củng cố nhân lực phụ trách chuyển đổi số nói chung: Các đơn vị chuyên trách CNTT cần được tăng cường bố trí biên chế để đáp ứng yêu cầu triển khai nhiệm vụ, giải pháp mới về chuyển đổi số; bố trí bộ phận hoặc nhân sự đầu mối thực hiện nhiệm vụ chuyển đổi số tại cơ quan mình, trong đó cần nêu cụ thể nhiệm vụ ứng dụng AI.
Đào tạo lại, đào tạo nâng cao: Đào tạo lại và đào tạo nâng cao về công nghệ, trong đó có AI; học qua làm - ứng dụng AI trong thực tế là một phương án có thể khả thi đối với tầm quốc gia trong chương trình đào tạo, bồi dưỡng cán bộ, công chức, cả trong từng bộ, ngành, địa phương.
Một trong những năng lực cốt lõi của nhân lực cơ quan nhà nước trong ứng dụng AI là nhận biết và biết đặt ra “bài toán” về AI sát thực tế, theo nhiệm vụ cụ thể của cơ quan nhà nước, của cá nhân cán bộ, công chức; năng lực kết nối các bên trong triển khai AI.
Chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng AI: Chia sẻ các thông lệ tốt cũng là một cách để nâng cao năng lực của cơ quan nhà nước, tạo ra môi trường khuyến khích áp dụng AI trong toàn bộ cơ quan nhà nước. Các trường hợp thành công và cả chưa thành công cần được phổ biến thành các bài học, phương pháp, đúc rút thành chiến lược, giúp các cơ quan Nhà nước khác học hỏi, áp dụng, mở rộng quy mô các dự án AI nhiều hơn.
Thu hút nhân lực AI ngoài khu vực nhà nước: Các bộ, ngành, địa phương có thể ký hợp đồng lao động với chuyên gia, nhà quản lý, nhà quản trị doanh nghiệp, nhà khoa học là người Việt Nam hoặc là người nước ngoài để triển khai nhiệm vụ, dự án, đề án cụ thể liên quan đến AI.
VVH