AI trong Dịch vụ công: Từ động lực Hiệu suất đến nguy cơ Phân cực Xã hội
Chúng ta đang chứng kiến một sự thay đổi căn bản trong cấu trúc quản trị khi AI được tích hợp sâu rộng vào các lĩnh vực như y tế, giáo dục, an sinh xã hội và an toàn công cộng. AI không chỉ là một công cụ kỹ thuật mà còn là một lực lượng tái định nghĩa cách chính phủ vận hành, chuyển đổi từ các hệ thống phân cấp cứng nhắc sang các mô hình quản trị linh hoạt dựa trên dữ liệu.
Tài liệu AI cho Thế hệ Dịch vụ Công tiếp theo của UNDP đã mang tới những hiểu biết quan trọng về việc trí tuệ nhân tạo đang tái định hình bộ máy hành chính công, đồng thời cảnh báo về nguy cơ tạo ra một hố sâu bất bình đẳng mới giữa các quốc gia và các nhóm cộng đồng.
Dưới đây là tổng hợp những insight sâu sắc nhất từ các nguồn tài liệu:
1. Bước nhảy vọt về hiệu suất và sự cá nhân hóa
Tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, AI đang chứng minh khả năng giải phóng bộ máy hành chính khỏi các tác vụ lặp đi lặp lại.
Tối ưu hóa thời gian: Điển hình là nền tảng Moments of Life của Singapore, giúp tích hợp 15 dịch vụ liên cơ quan. Cha mẹ mới sinh con chỉ mất 15 phút để hoàn thành các thủ tục vốn trước đây tiêu tốn tới hai giờ đồng hồ, cắt giảm 70% thời gian hành chính.
Khả năng đáp ứng 24/7: Chatbot OneService xử lý hơn 500.000 truy vấn mỗi năm, cải thiện 50% hiệu quả giải quyết khiếu nại với 90% trường hợp được xử lý trong vòng 48 giờ.
Quản trị tiên đoán: AI cho phép chính phủ chuyển từ trạng thái phản ứng sang chủ động. Tại Thâm Quyến, hệ thống cảnh báo sớm dựa trên AI đã giảm 25% thời gian phản hồi trung bình đối với các thảm họa đô thị kể từ năm 2021.
2. Những góc khuất của thuật toán và hiện tượng hộp đen
Dù mang lại hiệu quả, việc phụ thuộc quá mức vào thuật toán mà thiếu đi sự giám sát của con người đã dẫn đến những thất bại thảm khốc.
Hệ quả của sự thiếu minh bạch: Hiện tượng hộp đen xảy ra khi các quy trình ra quyết định của AI trở nên quá phức tạp đến mức chính những người phát triển hay công chức cũng không thể giải thích được. Điều này dẫn đến sự xói mòn niềm tin khi công dân không thể hiểu hoặc khiếu nại các quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống của họ.
Thảm họa hành chính: Chương trình Robodebt tại Australia là một ví dụ đau xót, khi một mô hình thuật toán sai sót trong việc truy thu nợ an sinh xã hội đã ảnh hưởng đến 500.000 người, dẫn đến một cuộc khủng hoảng niềm tin và pháp lý nghiêm trọng.
Vật trang trí kỹ thuật số: Một rủi ro khác là tình trạng các quan chức chạy theo xu hướng công nghệ nhưng lại bỏ qua sự thay đổi thực chất trong quy trình, biến các hệ thống AI đắt tiền thành những vật trang trí kỹ thuật số kém hiệu quả, thậm chí làm tăng gánh nặng giấy tờ cho nhân viên tuyến đầu.
3. Sự phân cực và những đối tượng bị bỏ lại phía sau
AI không vận hành trong một môi trường phẳng mà diễn ra trên một bối cảnh xã hội đầy rẫy những bất cập về hạ tầng và trình độ dân trí kỹ thuật số.
Khoảng cách đô thị - nông thôn: Tại Trung Quốc, trong khi các thành phố lớn như Thượng Hải có tốc độ băng thông trên 220 Mbps, thì các tỉnh miền Tây như Cam Túc hay Vân Nam vẫn phụ thuộc vào các phương pháp chẩn đoán truyền thống do hạ tầng yếu kém.
Định kiến giới và sắc tộc: Các hệ thống AI được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử thường mang theo những thành kiến sẵn có. Tại Việt Nam, các hệ thống kết nối việc làm AI có xu hướng đề xuất các vai trò kỹ thuật cho nam giới và hướng phụ nữ vào các công việc lương thấp truyền thống. Tại Ấn Độ, việc xác thực quyền lợi thường dựa trên thông tin của chủ hộ (thường là nam giới), làm giảm khả năng tiếp cận dịch vụ của phụ nữ.
Thế hệ bị lãng quên: Người cao tuổi thường gặp rào cản lớn về kỹ năng và sự tự tin khi tương tác với giao diện số. Tại Nhật Bản và Hàn Quốc, dù công nghệ robot và y tế từ xa rất phát triển, nhiều người già vẫn bị lỡ các đợt khám bệnh hoặc nhận lương hưu chậm do không thể sử dụng ứng dụng.
4. Lộ trình hướng tới một tương lai bao trùm
Để AI thực sự trở thành công cụ thúc đẩy sự công bằng, UNDP đề xuất khung chính sách 6 trụ cột:
1. Hạ tầng: Đưa kết nối số đến các vùng sâu vùng xa, coi đó là quyền cơ bản.
2. Quản trị dữ liệu: Thiết lập các cơ chế bảo mật và trao quyền cho công dân kiểm soát dữ liệu của chính mình.
3. Đạo đức thuật toán: Thực hiện đánh giá đạo đức trong cả ba giai đoạn: trước, trong và sau khi triển khai hệ thống.
4. Tối ưu hóa ứng dụng: Cải thiện trải nghiệm người dùng với các giao diện dễ tiếp cận (cỡ chữ lớn, giọng nói theo phương ngữ).
5. Nâng cao năng lực số: Đào tạo kỹ năng cụ thể cho phụ nữ, người già và nhóm thu nhập thấp.
6. Hợp tác quốc tế: Xây dựng các chương trình kết nghĩa công chức và chia sẻ nguồn lực tài chính khu vực để thu hẹp khoảng cách giữa các quốc gia.
Lời kết
Sử dụng AI trong dịch vụ công cũng giống như việc điều khiển một con tàu hiện đại trên biển cả dữ liệu. Nó có thể đưa chúng ta đến đích nhanh hơn, nhưng nếu thuyền trưởng không quan tâm đến những người ở tầng hầm hoặc bỏ qua các tín hiệu từ môi trường, con tàu đó sẽ chỉ làm tăng thêm sự hỗn loạn. Thách thức lớn nhất không nằm ở kỹ thuật, mà là sự lựa chọn chính trị để đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo luôn được dẫn dắt bởi trí tuệ nhân văn.
Liên hệ để được huấn luyện chuyên sâu về tư duy tự học cùng AI (cá nhân) hoặc tư vấn chiến lược ứng dụng AI cho doanh nghiệp (cho lãnh đạo, quản lý):
NHẮN VỀ TẠI ĐÂY (Ms. Ngọc Bích).
Nếu thấy những nội dung từ Tự Học cùng AI hữu ích và muốn ủng hộ để cộng đồng tiếp tục có thêm những kiến thức chọn lọc và chất lượng về AI Ứng Dụng cho Công việc dưới góc độ Tư Duy Hệ Thống, bạn có thể gửi sự đóng góp của mình về:
- Ngân hàng TPBank | STK: 0868355261 | Chủ TK: Le Ngoc Bich
- Nội dung: Họ tên của bạn + Ung Ho THCAI