Quản trị công trước sức ép từ AI

2 giờ trướcBài gốc

Giáo sư Trần Thế Truyền, Trưởng bộ môn AI, Y tế và Khoa học tại Đại học Deakin chia sẻ với Lớp bồi dưỡng ngắn hạn của Đoàn cán bộ Việt Nam tại Đại học Công nghệ Sydney, Australia.

Với khả năng dự đoán, gợi ý, tự động hóa và thậm chí tạo ra nội dung mới, AI góp phần nâng cao hiệu quả hoạch định chính sách, giám sát rủi ro và cải thiện dịch vụ công, đồng thời tạo ra sức ép đổi mới cho quản trị công. Kinh nghiệm từ Australia - quốc gia đi đầu về phát triển AI có trách nhiệm - cho thấy đây là yêu cầu tất yếu để bộ máy công quyền vận hành hiệu quả trong thời đại số.

AI được triển khai ở nhiều cấp độ

Trong Chương trình bồi dưỡng ngắn hạn dành cho cán bộ các bộ, ngành trung ương và địa phương của Việt Nam tại Đại học Công nghệ Sydney (UTS), Giáo sư Nabin Sharma, Giảng viên UTS cho biết, AI có thể hỗ trợ con người trong toàn bộ quá trình nhận thức, từ thu thập dữ liệu, phân tích tới ra quyết định và nguyên tắc này đã xuất hiện từ những năm 1950-1960. Tuy nhiên, sự bùng nổ của AI hiện nay bắt nguồn từ hai thay đổi mang tính bước ngoặt. Thứ nhất, AI đã vượt khỏi vai trò tự động hóa để trở thành hệ thống có khả năng gợi ý, dự đoán và thậm chí sáng tạo nội dung, từ văn bản, mã lập trình tới soạn thảo chính sách. Thứ hai, AI không còn đứng ngoài quá trình ra quyết định, mà trở thành một chủ thể tham gia vào hệ thống, có thể học hỏi và thay đổi liên tục sau khi triển khai.

Theo Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), một hệ thống AI hiện đại có ba năng lực cốt lõi: Đưa ra gợi ý và khuyến nghị, sinh nội dung và hỗ trợ ra quyết định. Những năng lực này phù hợp đặc thù vận hành của quản trị công vốn phải xử lý lượng dữ liệu lớn, nhận diện xu hướng sớm và phản ứng nhanh với các tình huống khẩn cấp. Tại Australia, nhiều cơ quan nhà nước đã ứng dụng phân tích dữ liệu và các nền tảng trao đổi dữ liệu trong y tế, cứu hỏa, ứng phó thiên tai và quản lý đô thị.

AI có thể được triển khai ở nhiều cấp độ, từ mức độ con người hoàn toàn quyết định, tới mức độ AI tự động hóa phần lớn quy trình và con người chỉ can thiệp khi cần thiết. Dù ở cấp độ nào, quan điểm xuyên suốt được giảng viên UTS nhấn mạnh là AI được tạo ra để phục vụ con người, không phải để thay thế con người. Các nghiên cứu chỉ ra AI mang lại ba kết quả chính là: Tăng năng suất và hiệu quả hoạt động của bộ máy; cải thiện chất lượng ra quyết định và thúc đẩy đổi mới sáng tạo, tạo ra giá trị mới cho xã hội. Tuy nhiên, Giáo sư Nabin Sharma khuyến cáo, các cơ quan chính phủ cần xác định rõ quyết định nào nên tự động hóa, quyết định nào cần giữ vai trò của con người để bảo đảm hiệu quả, an toàn và trách nhiệm.

Một trong những điều kiện tiên quyết để ứng dụng AI trong quản trị công là bảo đảm hạ tầng dữ liệu có chủ quyền. AI không thể tách rời khỏi dữ liệu, trong khi đó dữ liệu lại mang dấu ấn chủ quyền và đặc thù văn hóa của mỗi quốc gia. Nếu thiếu nền tảng dữ liệu có chủ quyền và cơ chế quản trị dữ liệu rõ ràng, việc mở rộng ứng dụng AI sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro về an ninh quốc gia, quyền riêng tư và kiểm soát dòng dữ liệu. Kinh nghiệm từ các chuyên gia Australia cho thấy, hiệu quả của AI phụ thuộc rất lớn vào cách quản trị dữ liệu. Chia sẻ dữ liệu là yêu cầu tất yếu của bộ máy nhà nước hiện đại, nơi các cơ quan đều xử lý thông tin phục vụ người dân. Tuy nhiên, chia sẻ dữ liệu truyền thống theo cách mỗi cơ quan phải sao chép và lưu trữ dữ liệu riêng dễ gây trùng lặp, không bảo mật và lãng phí tài nguyên. Để khắc phục, nhiều cơ quan của Australia đã chuyển sang mô hình trao đổi dữ liệu trực tiếp thay vì lưu trữ trung gian, đồng thời phân loại dữ liệu theo mức độ bảo mật, áp dụng mã hóa hoặc ẩn danh trước khi chia sẻ. Trong các tình huống khẩn cấp như thiên tai, cháy rừng, khủng bố hoặc sự kiện lớn, các cơ quan như cảnh sát, cứu hỏa, y tế và lực lượng tình nguyện có thể kết nối tạm thời, chia sẻ dữ liệu thời gian thực, sau đó hệ thống tự động ngắt kết nối để bảo đảm an toàn. Mô hình “Data Satellite” - hệ thống quan sát dữ liệu cấp chính phủ - được ví như vệ tinh quan sát các luồng dữ liệu, theo dõi cách dữ liệu được tạo ra, luân chuyển và sử dụng để kịp thời phát hiện sai lệch và rủi ro. Các vệ tinh dữ liệu có thể được triển khai trong từng lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục nhằm bảo đảm mọi dữ liệu quan trọng đều nằm trong tầm kiểm soát của nhà nước.

Tại Việt Nam, ứng dụng AI trong quản trị công đang phát triển nhanh. Ảnh: HẢI NAM

Việt Nam cần khung quản trị AI linh hoạt

Tại Việt Nam, ứng dụng AI trong quản trị công đang phát triển nhanh. Nền tảng chuyển đổi số quốc gia với những cơ sở dữ liệu lớn, hệ thống định danh điện tử và dịch vụ công trực tuyến đã giúp nhiều bộ, ngành bắt đầu thử nghiệm AI trong phân tích dữ liệu dân cư, giáo dục, y tế, đầu tư công hay phòng chống tham nhũng. Dù vậy, theo mô hình trưởng thành AI của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT)-một trong những trường đại học hàng đầu thế giới về khoa học và công nghệ, thì nhiều cơ quan vẫn mới ở giai đoạn thử nghiệm và xây dựng năng lực ban đầu. Điều này đặt ra nhu cầu cấp bách về tiêu chuẩn hóa quy trình, chia sẻ dữ liệu liên thông và đào tạo nhân lực dữ liệu để AI có thể thật sự tham gia vào vận hành bộ máy.

Trước thực tiễn của Việt Nam và những vấn đề chuyên gia Australia nêu ra, ông Huỳnh Thành Đạt, Ủy viên Trung ương Đảng, Phó Trưởng ban Tuyên giáo và Dân vận Trung ương cho rằng, để ứng dụng AI hiệu quả trong quản lý và giám sát xã hội, Việt Nam không chỉ cần công nghệ mà cả công cụ giám sát, bảo đảm minh bạch và trách nhiệm. Ông cảnh báo rủi ro lớn nhất hiện nay là việc sử dụng AI để tạo nội dung. “Nếu không có quy định rõ ràng, AI có thể bị lợi dụng để xuyên tạc, đạo văn, vi phạm bản quyền và gây tổn hại niềm tin xã hội”. Theo ông Đạt, AI chỉ thật sự mang lại lợi ích khi được vận hành trong khuôn khổ an toàn, có kiểm soát và đặt chuẩn mực đạo đức lên hàng đầu.

Ở góc độ nghiên cứu xã hội, ông Nguyễn Bùi Nam, Phó Chánh Văn phòng Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam lưu ý, nếu AI được đưa vào quản trị công mà không làm rõ cách dữ liệu được thu thập và mô hình vận hành, niềm tin xã hội sẽ bị ảnh hưởng. Ông nhấn mạnh, “mô hình AI cần được thiết kế và vận hành minh bạch, với việc giải thích rõ ràng cách thức hoạt động, các thuật toán và dữ liệu huấn luyện theo hướng mở để người dùng và các bên liên quan hiểu được cách các quyết định được AI đưa ra nhằm tăng cường sự tin cậy và kiểm soát”. Ông cũng cho rằng, cần có đánh giá định kỳ để phát hiện và loại bỏ thiên lệch trong dữ liệu và thuật toán, nhằm tạo ra kết quả công bằng cho tất cả các nhóm người. Bên cạnh đó, quyền riêng tư của người tham gia nghiên cứu và dữ liệu cá nhân phải được bảo vệ chặt chẽ, tuân thủ các quy định pháp luật và đưa vào thiết kế AI từ giai đoạn đầu. Cần hạn chế thu thập dữ liệu không cần thiết và tăng cường các biện pháp ẩn danh, mã hóa để giảm thiểu rủi ro bị xâm phạm. Ngoài ra, cần xác định rõ trách nhiệm giữa các bên trong phát triển và vận hành hệ thống, có cơ chế giám sát và xử lý vấn đề khi phát sinh.

Nhấn mạnh yêu cầu về chính sách quản trị AI, Giáo sư Trần Thế Truyền, Trưởng bộ môn AI, Y tế và Khoa học tại Đại học Deakin cho rằng, Việt Nam cần xây dựng khung pháp lý phù hợp để phân bổ nguồn lực, hỗ trợ người lao động thích ứng với bối cảnh mới và kiểm soát rủi ro. Giáo sư cho rằng, Việt Nam đã tham khảo nhiều khung quản trị quốc tế, “từ tiêu chuẩn Mỹ, châu Âu, đến khung ISO, cũng như kinh nghiệm của Singapore và Luxembourg. Đây đều là những quốc gia đi đầu. Các khung quản trị này hình thành nên những hệ chuẩn thực hành được thừa nhận rộng rãi. Theo Giáo sư Trần Thế Truyền, dự thảo Luật AI của Việt Nam đã tích hợp nhiều yếu tố quan trọng như lấy con người làm trung tâm, giảm thiểu rủi ro, thúc đẩy minh bạch, tạo nền tảng pháp lý cho đổi mới, nhưng vẫn cần cân nhắc thêm về tính linh hoạt. Khi công nghệ thay đổi nhanh, luật phải có cơ chế tự điều chỉnh. Một số chi tiết kỹ thuật còn cụ thể, điều đó tốt cho quản trị, nhưng nếu quá cụ thể thì nhanh chóng trở nên lỗi thời.

Giáo sư Trần Thế Truyền cũng lưu ý rằng, luật không nên đặt gánh nặng hoàn toàn lên Nhà nước mà cần tạo điều kiện cho doanh nghiệp tư nhân vì lực lượng này có khả năng đổi mới nhanh hơn. Trong bối cảnh cuộc đua AI toàn cầu diễn ra nhanh, “cửa sổ thời gian” dành cho Việt Nam không còn nhiều. Không thể chờ 5-10 năm mới điều chỉnh chính sách, bởi lúc đó mọi thứ đã thay đổi. Việt Nam cần tạo môi trường vừa ổn định, vừa linh hoạt để theo kịp tốc độ phát triển này.

PHAN THANH PHONG

Nguồn Nhân Dân : https://nhandan.vn/quan-tri-cong-truoc-suc-ep-tu-ai-post924320.html