Ứng dụng AI agent trong dịch vụ công: Con người phải giữ quyền kiểm soát

Việc ứng dụng các tác nhân AI có thể là giải pháp hiệu quả, tiết kiệm chi phí để kết nối các hệ thống, giúp hạ tầng thành phố thông minh vận hành đồng bộ và thông suốt hơn…

Sau nhiều năm số hóa, một thách thức của chính phủ số không chỉ là đưa thủ tục lên môi trường trực tuyến, mà còn làm cho các hệ thống có thể phối hợp với nhau. Khi dữ liệu và quy trình vẫn nằm rải rác ở nhiều cơ quan, người dân có thể vẫn phải cung cấp lại thông tin hoặc thực hiện nhiều bước riêng biệt, dù các dịch vụ đã được số hóa.

ĐƯA AI AGENT VÀO DỊCH VỤ CÔNG

Theo TS. Bangdao Chen, đồng Sáng lập Trung Tâm Nghiên Cứu Blockchain thuộc Đại Học Oxford, các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI agent) có thể trở thành một lớp kết nối mới trên nền tảng thành phố thông minh. Theo ông, các hệ thống số được phát triển riêng lẻ có thể tạo ra những “ốc đảo” dữ liệu; việc kết nối chúng để bảo đảm khả năng liên thông thường tốn kém.

“Việc ứng dụng các tác nhân AI có thể là giải pháp hiệu quả, tiết kiệm chi phí để kết nối các hệ thống, giúp hạ tầng thành phố thông minh vận hành đồng bộ và thông suốt hơn”, TS. Bangdao Chen nói.

Khác với cách tiếp cận chỉ cung cấp thông tin hoặc hỗ trợ người dùng thực hiện từng thao tác, AI agent được kỳ vọng có thể phối hợp các bước công việc và tương tác với những hệ thống khác để hoàn thành một nhiệm vụ. Trong chính phủ số, hướng ứng dụng này gắn với mục tiêu chuyển từ mô hình người dân tự tìm hiểu, nộp hồ sơ và chờ xử lý sang dịch vụ công chủ động hơn.

TS. Bangdao Chen dẫn trường hợp Estonia: khi một em bé được đăng ký khai sinh, các dịch vụ dành cho cha mẹ và em bé trong tương lai có thể được chuẩn bị trong khoảng 30 giây. Đây là ví dụ về cách dữ liệu và dịch vụ được tổ chức để giảm công sức người dân, thay vì yêu cầu họ lần lượt tìm đến từng cơ quan.

Tại Việt Nam, ông Vũ Tiến Dũng, Trung tâm Dữ liệu quốc gia C12, Bộ Công an, cho biết Trung tâm đang hướng tới tập trung dữ liệu để phục vụ người dân, doanh nghiệp, công tác chỉ đạo, điều hành và các mô hình AI. Tuy nhiên, ông cũng nêu thực tế một số lĩnh vực vẫn giải quyết thủ tục và trả kết quả bằng giấy, chưa có hệ thống liên thông để đưa dữ liệu về Trung tâm. Khi dữ liệu chưa được số hóa và đồng bộ đầy đủ, dịch vụ công khó có thể chủ động vận hành trọn vẹn.

Điều đó cho thấy AI agent không thể tự tạo ra khả năng liên thông nếu thiếu nền tảng dữ liệu và quy trình phù hợp. Muốn các tác nhân phối hợp giữa nhiều hệ thống, các cơ quan cần bảo đảm dữ liệu có chất lượng, được cập nhật thường xuyên và có thể chia sẻ theo những quy tắc thống nhất.

CHỦ QUYỀN DỮ LIỆU VÀ ĐỊNH DANH AI AGENT

Tuy nhiên, khả năng kết nối càng rộng, yêu cầu quản trị càng lớn. Theo TS. Bangdao Chen từ Đại học Oxford, AI agent có thể hoạt động như những “hộp đen”, khiến việc hiểu và giám sát hành vi của chúng trở nên khó khăn. Đồng thời, để cá nhân hóa và chủ động cung cấp dịch vụ, các tác nhân có thể cần tiếp cận ngày càng nhiều dữ liệu.

Chủ quyền dữ liệu và chủ quyền AI là những vấn đề cần được ưu tiên trước khi triển khai AI agent trên diện rộng trong các hệ thống chính phủ và dịch vụ dành cho người dân. Ảnh minh họa

Chủ quyền dữ liệu và chủ quyền AI là những vấn đề cần được ưu tiên trước khi triển khai AI agent trên diện rộng trong các hệ thống chính phủ và dịch vụ dành cho người dân. Ảnh minh họa

Ông cảnh báo rằng phần lớn mô hình lớn và công nghệ agent trên thị trường hiện nay đến từ nước ngoài. Khi dữ liệu liên tục được cung cấp cho các hệ thống này, những đơn vị vận hành có thể tích lũy hiểu biết về thông tin, hành vi và sự thay đổi của người dùng. Vì vậy, theo ông, chủ quyền dữ liệu và chủ quyền AI là những vấn đề cần được ưu tiên trước khi triển khai AI agent trên diện rộng trong các hệ thống chính phủ và dịch vụ dành cho người dân.

Một yêu cầu khác là xây dựng cơ chế định danh cho AI agent. Vị tiến sĩ cho rằng cần có hệ thống để xác minh, kiểm tra và cấp quyền truy cập cho từng tác nhân, cùng các giao thức và tiêu chuẩn mới. Đây là điều kiện để hệ thống biết tác nhân nào đang thực hiện nhiệm vụ, được phép truy cập dữ liệu gì và có thể làm đến đâu.

Từ góc độ quản lý dữ liệu, ông Vũ Tiến Dũng nhấn mạnh AI hiện chủ yếu đóng vai trò gợi ý và hỗ trợ ra quyết định. Theo ông, nghiệp vụ hành chính tại Việt Nam có những đặc thù riêng, vì vậy không thể đơn giản đưa công nghệ nước ngoài vào áp dụng mà không nghiên cứu, huấn luyện để phù hợp với dữ liệu và cách thức xử lý công việc trong nước.

Vấn đề cũng không chỉ nằm ở công nghệ. PGS.TS Hoàng Hữu Hạnh, Phó Cục Trưởng Cục Chuyển đổi số Quốc gia, cho rằng việc ứng dụng AI đòi hỏi rà soát và thiết kế lại quy trình nghiệp vụ. Ông nêu ví dụ thủ tục cấp giấy khai sinh: muốn chuyển sang cách phục vụ chủ động, không thể chỉ đưa quy trình cũ lên hệ thống mà cần xem xét lại các bước thực hiện.

THỬ NGHIỆM TRƯỚC KHI MỞ RỘNG, CON NGƯỜI VẪN PHẢI KIỂM SOÁT

Một trong những nguyên tắc quan trọng là không để AI agent tự quyết định những vấn đề chi phối dịch vụ công hoặc đời sống hằng ngày của người dân.

“Con người luôn phải tham gia vào quá trình giám sát, hoặc giám sát ở cấp độ cao hơn, và phải giữ quyền kiểm soát”, TS. Bangdao Chen nhấn mạnh về “human in the loop”.

Ông cũng lưu ý cơ chế yêu cầu con người bấm “đồng ý” sau mỗi bước chưa chắc đã bảo đảm giám sát thực chất. Nếu phải xác nhận quá thường xuyên, người dùng có thể hình thành thói quen chấp thuận mà không kiểm tra kỹ. Vì vậy, hệ thống cần được thiết kế để con người có thể giám sát hiệu quả, đồng thời xác định rõ những khâu nào được tự động hóa và những quyết định nào phải có sự tham gia của con người.

Theo ông Vũ Tiến Dũng, Trung tâm Dữ liệu quốc gia sẽ hình thành môi trường thử nghiệm (sandbox), nơi các đơn vị có thể khai thác dữ liệu và thử nghiệm giải pháp. Khi kết quả cho thấy giải pháp có thể triển khai thực tế, mô hình mới được nhân rộng.

Bảo Bình

Nguồn VnEconomy: https://vneconomy.vn/techconnect/ung-dung-ai-agent-trong-dich-vu-cong-con-nguoi-phai-giu-quyen-kiem-soat.htm