أخبار ar.wedoany.com، أصدرت وزارة الموارد البشرية والضمان الاجتماعي، ولجنة الدولة للتنمية والإصلاح، ووزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات، وإدارة الدولة للبيانات مؤخراً، وبشكل مشترك، "رأياً تنفيذياً حول تسريع تطوير تطبيقات 'الذكاء الاصطناعي + الموارد البشرية والضمان الاجتماعي'". ويطرح الرأي التنفيذي، حول بناء سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الموارد البشرية والضمان الاجتماعي وتطبيقها على أرض الواقع، متطلبات بناء البنية التحتية من أربعة جوانب: المنصة، والبيانات، والخوارزميات، والنظام البيئي. وقد أوضح المسؤول المعني في وزارة الموارد البشرية والضمان الاجتماعي، في رده على أسئلة الصحفيين، أنه سيتم بناء منصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة ومجموعات لغوية (كوربوس) للذكاء الاصطناعي خاصة بالقطاع، وتطوير نماذج خوارزميات خاصة بقطاع الموارد البشرية والضمان الاجتماعي، بالإضافة إلى وضع معايير مؤسسية ونظام بيئي للتطوير.
على مستوى المنصة، يقترح "الرأي التنفيذي" تشكيل هيكل تطوير تعاوني للذكاء الاصطناعي في قطاع الموارد البشرية والضمان الاجتماعي على نمط "1+N+32". حيث يمثل "1" المنصة على المستوى الوزاري، و"N" يمثل قواعد التجارب الوسيطة الوطنية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، و"32" يمثل إدارات الموارد البشرية والضمان الاجتماعي على مستوى المقاطعات. ستقوم المنصات المعنية، بالتعاون مع قواعد التجارب الوسيطة الوطنية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ببناء منصة وطنية شاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع الموارد البشرية والضمان الاجتماعي، لتشكيل بنية تحتية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي موجهة لسيناريوهات الأعمال مثل التوظيف، والتأمينات الاجتماعية، والموارد البشرية والكوادر، وعلاقات العمل، والخدمات العامة.
على مستوى البيانات، سيقوم قطاع الموارد البشرية والضمان الاجتماعي ببناء مجموعات بيانات عالية الجودة ومجموعات لغوية (كوربوس) للذكاء الاصطناعي. ستركز مصادر البيانات بشكل أساسي على محتويات مثل مكتبات الوثائق السياساتية، وقواعد المعرفة التشغيلية، وقواعد بيانات القضايا والنماذج، وسيتم التنسيق على المستويين الوزاري والمحلي لدفع عمليات إدارة البيانات، ووضع العلامات عليها، ومعالجتها. نظراً لكثرة النصوص التشغيلية في مجال الموارد البشرية والضمان الاجتماعي، وتعدد مستويات السياسات، ودقة قواعد الإجراءات، والاختلافات الواضحة بين المناطق، يصعب على النماذج العامة العادية معالجة المسائل التخصصية مثل استحقاقات التأمينات الاجتماعية، وخدمات التوظيف، والنزاعات العمالية، والتدريب المهني، وتقييم الكفاءات بشكل مباشر. لذلك، من الضروري تحويل النصوص السياساتية، وقواعد الإدارة، ومواد القضايا، والمعرفة التشغيلية إلى موارد بيانات قابلة للتدريب والبحث والاستدعاء.
على مستوى الخوارزميات، تقترح الوزارات الأربع بناء نماذج خوارزميات خاصة بقطاع الموارد البشرية والضمان الاجتماعي، والتنسيق لدفع تطوير وتطبيق النماذج الكبيرة، والعوامل الذكية (Agents)، والأدوات الخاصة بهذا القطاع. يمكن للنموذج الكبير للموارد البشرية والضمان الاجتماعي توفير القدرات لسيناريوهات مثل الإجابة على الاستفسارات السياساتية، والمراجعة المسبقة للمواد، والمساعدة في إنجاز المعاملات، وخدمة العملاء الذكية، ومطابقة الوظائف، والتوصية بالتدريب، وتحديد مخاطر علاقات العمل. أما العوامل الذكية فتميل أكثر للمهام الإجرائية، مثل تحديد السياسات المطبقة بناءً على هوية المستخدم، وتفكيك خطوات الإنجاز، واستدعاء قاعدة المعرفة للتحقق من المواد، وتوليد توجيهات تشغيلية، ومساعدة موظفي الإنجاز في معالجة الأمور المعقدة.
كما يوضح "الرأي التنفيذي" أنه يمكن لإدارات الموارد البشرية والضمان الاجتماعي المحلية، ومؤسسات خدمات الموارد البشرية، ومؤسسات التدريب والتقييم الفني والمهني، وغيرها، اختيار واستخدام النماذج والعوامل الذكية والأدوات ذات الصلة حسب الحاجة. وهذا يعني أن "الذكاء الاصطناعي + الموارد البشرية والضمان الاجتماعي" لن يقتصر على الإجابة على الاستفسارات في نوافذ الخدمات الحكومية، بل سيدخل في أنظمة أعمال متعددة مثل خدمات التوظيف، والتدريب المهني، وتقييم الكفاءات، وخدمات الموارد البشرية، وإدارة التأمينات الاجتماعية، وحوكمة علاقات العمل.
على مستوى النظام البيئي، تقترح السياسة وضع تدابير مؤسسية داعمة مثل سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات عالية الجودة في قطاع الموارد البشرية والضمان الاجتماعي، وبناء نظام معايير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا القطاع. ستتضمن محتويات المعايير حلقات مثل تعريف سيناريوهات التطبيق، وبناء مجموعات البيانات، واستدعاء النماذج، والتحقق من النتائج، والحماية الأمنية، وحماية المعلومات الشخصية، وحماية المعلومات الحكومية، وتقييم التطبيق. نظراً لأن أعمال الموارد البشرية والضمان الاجتماعي تتضمن كميات كبيرة من المعلومات الشخصية حول التوظيف، والتأمينات الاجتماعية، وعلاقات العمل، والتطوير المهني، يجب أن يعمل تطبيق النماذج في ظل شروط تفويض البيانات، والتحكم في الصلاحيات، وإخفاء المعلومات الحساسة، وتسجيل الوصول، وإمكانية تتبع النتائج.
فيما يتعلق بتعميم التطبيق، سيقوم قطاع الموارد البشرية والضمان الاجتماعي بإنشاء آلية تنسيق، وسيتم تنفيذ تطبيقات مبتكرة من خلال أساليب مثل "كشف القائمة وتولي المهام" (揭榜领题). من المرجح أن تركز المشاريع اللاحقة على سيناريوهات مثل المعاملات عالية التكرار، والمعاملات التعاونية عبر المناطق، ومطابقة الوظائف، وتقييم المهارات المهنية، والاستشارات المتعلقة بالخدمات العامة، والمساعدة في المراجعة الآلية لمعاملات التأمينات الاجتماعية، والبحث في قضايا النزاعات العمالية. ستوفر سلسلة التقنيات بأكملها القدرة الحاسوبية ومدخل التطبيق من خلال المنصة، وقاعدة التدريب والأساس المعرفي من خلال مجموعات البيانات، والاستدلال التشغيلي من خلال النماذج القطاعية والعوامل الذكية، والامتثال الأمني والتحكم في حدود التطبيق من خلال نظام المعايير.
