Báo cáo ITU: Khung đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI, xác định 6 yếu tố chính

• Báo cáo xác định 6 yếu tố chính để đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI:

- Sự sẵn có của dữ liệu mở: Số lượng kho dữ liệu mở, giấy phép dữ liệu, khối lượng và đa dạng dữ liệu, metadata, tốc độ dữ liệu, khoảng cách từ nguồn đến sandbox, số lượng người thu thập dữ liệu, tiền xử lý, thời gian sống của dữ liệu, quy tắc AAA, số lượng lĩnh vực áp dụng, mô tả API, dữ liệu có cấu trúc/phi cấu trúc, khoảng cách đến hệ thống phục vụ, độ mạnh của dữ liệu.

- Tiếp cận nghiên cứu: Số lượng bài báo được xuất bản và trích dẫn, số lượng mô hình nền tảng, số lượng bộ dữ liệu được trích dẫn trong nghiên cứu ứng dụng, số lượng bài báo trích dẫn dữ liệu, đổi mới khởi nghiệp.

- Khả năng triển khai cùng với cơ sở hạ tầng: Số lượng tùy chọn triển khai edge, tùy chọn kết nối, tùy chọn giao diện, số lượng cảm biến được triển khai, tỷ lệ phần trăm khu vực địa lý được bao phủ, số lượng tùy chỉnh cần thiết cho các ứng dụng cụ thể, hiệu quả của nguồn năng lượng, số lượng bảng điều khiển trực quan hóa dịch vụ công và ứng dụng di động.

- Sự chấp thuận của các bên liên quan được hỗ trợ bởi các tiêu chuẩn: Thống kê tham gia hội thảo trực tuyến ITU, số lượng tài liệu tiêu chuẩn, số lượng người đánh giá và chú thích, số lượng đóng góp ITU và trường hợp sử dụng khu vực, số lượng nhóm nghiên cứu và biên tập viên nhóm tập trung, số lượng sự kiện thử nghiệm tương thích, số lượng lĩnh vực trọng tâm từ các cơ quan quản lý quốc gia liên quan đến AI/ML, số lượng tài liệu từ các cơ quan tiêu chuẩn quốc gia đề cập đến AI/ML, số lượng SDG bị ảnh hưởng, số lượng và mức độ tài trợ.

- Hệ sinh thái nhà phát triển được tạo ra thông qua mã nguồn mở: Số dòng mã, số kho mã nguồn, số dự án mã nguồn mở, số lượng thị trường, cửa hàng ứng dụng, cổng IoT, thống kê sử dụng kho mã nguồn mở và API được lưu trữ, ứng dụng được lưu trữ tích hợp các mô hình.

- Thu thập dữ liệu và xác thực mô hình thông qua các thiết lập thử nghiệm sandbox: Số lượng sandbox, số lượng bộ điều khiển được công bố, vòng phản hồi.

• Báo cáo đề xuất 3 bước tiếp theo:

1. Thiết lập kho dữ liệu mở để giải quyết yếu tố sẵn sàng AI tương ứng về sự sẵn có của dữ liệu mở. 

2. Tạo Sandbox thử nghiệm với các bộ công cụ và mô phỏng tuân thủ tiêu chuẩn được điền sẵn để nghiên cứu tác động của các yếu tố sẵn sàng.

3. Xây dựng các chỉ số mở và bộ công cụ tham chiếu mã nguồn mở để đo lường và xác thực mức độ sẵn sàng AI.

• Ngoài ra, một Plugfest Thí điểm về Mức độ sẵn sàng AI được lên kế hoạch để giải thích các yếu tố sẵn sàng AI cho các bên liên quan và cho phép họ "cắm" các yếu tố khu vực khác nhau như dữ liệu, mô hình, tiêu chuẩn, bộ công cụ và đào tạo.

• Kết quả của plugfest cùng với phiên bản tiếp theo của báo cáo này sẽ được công bố tại Hội nghị thượng đỉnh AI for Good 2025.

📌 Báo cáo ITU xác định 6 yếu tố chính để đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI, bao gồm dữ liệu mở, nghiên cứu, triển khai và cơ sở hạ tầng, tiêu chuẩn, hệ sinh thái phát triển mã nguồn mở, và thử nghiệm trong sandbox. Các bước tiếp theo được đề xuất để xây dựng kho dữ liệu mở, sandbox thử nghiệm và các chỉ số đánh giá mức độ sẵn sàng AI.

https://www.itu.int/dms_pub/itu-t/opb/ai4g/T-AI4G-AI4GOOD-2024-2-PDF-E.pdf