Xem trước thử nghiệm cải cách lương hưu bằng AI: AIPOL của KAPS × Nextain

KAPS × Nextain: Thử nghiệm thực địa đầu tiên của AIPOL

Xin chào. Tôi là Luke Yang, CEO của Nextain, nơi chúng tôi đang phát triển AI agent trực quan Naia.

Động lực phát triển AI tại Hàn Quốc trong năm 2026 đang mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Ngành bán dẫn tiếp tục mở rộng, trong khi cả khu vực tư nhân lẫn chính phủ đều đầu tư vào các mô hình nền tảng có chủ quyền và hạ tầng GPU quy mô lớn. AI hiện được nhìn nhận rộng rãi như một tài sản chiến lược quốc gia.

Nhưng AI có thể giúp tạo ra những chính sách mà người dân thực sự cảm nhận được trong đời sống hằng ngày hay không? AI có thể tham gia xác định vấn đề chính sách, nghiên cứu bằng chứng, xây dựng phương án, lắng nghe người dân, điều phối các lợi ích khác nhau và rà soát quyết định cuối cùng hay không?

Để kiểm chứng các câu hỏi đó, Nextain và Hiệp hội Nghiên cứu Chính sách Hàn Quốc (KAPS) đã ra mắt AIPOL, một nền tảng nghiên cứu chính sách AI nguồn mở. AIPOL là dự án R&D chính sách AI kiểm nghiệm các câu hỏi này bằng thử nghiệm thực tế và công cụ nguồn mở.

Ứng dụng đầu tiên của chúng tôi là “Thử nghiệm chính sách cải cách lương hưu – dân chủ thảo luận với AI”. Thử nghiệm thực địa đầu tiên sẽ diễn ra ngày 12 tháng 8 tại Trung tâm Văn hóa Châu Á ở Gwangju. Trước sự kiện, nhóm đang tổ chức các cuộc họp chuyên gia và kiểm chứng trước thực địa. Bài viết này trình bày những gì chúng tôi đã chuẩn bị.

Kiểm chứng trước thực địa với ba mô hình AI Hàn Quốc và 100 công dân tổng hợp

Trước khi áp dụng quy trình tại hiện trường, chúng tôi đã chạy toàn bộ luồng thử nghiệm với 100 công dân tổng hợp dựa trên dữ liệu nhân vật tổng hợp Hàn Quốc của NVIDIA. Ba họ mô hình AI của Hàn Quốc được sử dụng. Chúng tôi cũng ghi lại quá trình các mô hình tạo một phương án chính sách bổ sung và đánh giá chéo phương án đó.

Họ mô hình EXAONE của LG AI Research: 20 hồ sơ tổng hợp
Upstage Solar Pro 3: 50 hồ sơ tổng hợp
Họ mô hình HyperCLOVA X của NAVER Cloud: 30 hồ sơ tổng hợp

Các mô hình tạo phản hồi tổng hợp đối với những phương án cải cách lương hưu do chuyên gia xây dựng, đề xuất một phương án bổ sung và tiến hành đánh giá chéo. Ở vòng đầu, không phương án nào trong ba phương án của chuyên gia nhận được mức chấp thuận quá bán. Khi bổ sung phương án do AI tạo ra, 68 trong số 100 phản hồi tổng hợp đã chấp thuận phương án này.

Tuy nhiên, phương án do AI tạo ra cũng tự ý thay đổi những giả định mà chuyên gia đã cố định, đưa ra các con số chính xác nhưng chưa được kiểm chứng và đề xuất lịch trình không phù hợp với thời điểm triển khai dự kiến. Kết quả nhấn mạnh hai điểm quan trọng: một phương án được nhiều lựa chọn chưa chắc đã chính xác hoặc hợp lý, và đề xuất do AI tạo ra phải được chuyên gia rà soát cũng như con người phê duyệt rõ ràng.

Để xem thêm bối cảnh và phạm vi công khai hiện tại, hãy tham khảo trang trường hợp cải cách lương hưu của AIPOL.

Đây là quá trình kiểm chứng thủ tục và cách lưu hồ sơ của công cụ thử nghiệm bằng người tham gia tổng hợp. Kết quả không đại diện cho dư luận, sở thích chính sách hay hiệu quả thảo luận của công dân thật. Các phương án chính sách và quy trình sự kiện vẫn đang được chuyên gia tiếp tục rà soát và cải thiện.

Sự kiện này là thử nghiệm thực địa đầu tiên của AIPOL

Lần chạy nói trên là hoạt động kiểm chứng trước thực địa và diễn tập vận hành với người tham gia tổng hợp, không phải công dân thật.

“Thử nghiệm chính sách cải cách lương hưu – dân chủ thảo luận với AI”, được tổ chức tại Hội nghị mùa hè của KAPS ngày 12 tháng 8, là thử nghiệm chính sách thực địa đầu tiên của AIPOL có người tham gia thật.

Áp phích thử nghiệm chính sách AIPOL tại Hội nghị mùa hè KAPS

AI có thể hỗ trợ phát triển phương án chính sách như thế nào?
Thông tin do AI cung cấp ảnh hưởng ra sao đến phán đoán của con người?
Phán đoán thay đổi như thế nào sau khi người tham gia tiếp xúc với các quan điểm khác?
Con người nên phát hiện và rà soát lỗi, thiên lệch trong phương án do AI tạo ra như thế nào?
Vai trò và trách nhiệm giữa con người và AI trong phát triển chính sách nên được phân chia ra sao?

Mục tiêu của chúng tôi là kiểm chứng những câu hỏi đó thông qua một quy trình thực tế.

Nhóm nghiên cứu KAPS và các chuyên gia tham gia đang tiếp tục xem xét phương án chính sách, câu hỏi khảo sát, phạm vi AI can thiệp, các bước phê duyệt của con người và phương pháp diễn giải kết quả. Thiết kế thử nghiệm chi tiết cùng kết quả kiểm chứng trước thực địa sẽ được trình bày tại sự kiện.

AIPOL nguồn mở: Mọi người đều có thể xem xét và sử dụng

Màu xanh lá trong logo AIPOL tượng trưng cho nguồn mở: kết quả nghiên cứu và công cụ mà mọi người có thể cùng xem xét, cải thiện. Ba hình người tượng trưng cho dân chủ, nơi các công dân có quan điểm khác nhau thảo luận và cùng xây dựng chính sách. Ngôi sao chuyển động trên quỹ đạo tượng trưng cho AI — không thay thế con người, mà di chuyển giữa các quan điểm để phát hiện vấn đề và khả năng mới. Logo thể hiện mục tiêu của AIPOL: một quy trình lấy con người làm trung tâm để xây dựng chính sách cùng AI.

Logo AIPOL

AIPOL không chỉ là một trang giới thiệu sự kiện. Nhà nghiên cứu có thể tạo thử nghiệm chính sách và phát hành liên kết tham gia. Người tham gia có thể đi qua một quy trình liền mạch gồm cung cấp thông tin và đồng ý tham gia, khảo sát ban đầu, xem xét phương án của chuyên gia, gửi ý kiến, xem xét phương án bổ sung do AI tạo ra và lựa chọn cuối cùng. Nền tảng được thiết kế để vận hành các thử nghiệm chính sách, và mã nguồn được công khai trên GitHub.

Mã nguồn AIPOL

Chúng tôi xây dựng AIPOL như một nền tảng có thể tái sử dụng, không phải công cụ chỉ dùng một lần cho sự kiện này. Nếu quan tâm đến việc sử dụng nền tảng, vui lòng liên hệ với chúng tôi.

AIPOL cũng cung cấp trang xu hướng quốc tế và nguồn cấp RSS, tổng hợp bằng tiếng Hàn các tài liệu chính thức của chính phủ và tổ chức quốc tế về phát triển chính sách có AI hỗ trợ.

Tính năng tạo bản nháp AI cho trang xu hướng quốc tế được triển khai bằng Solar Open 2, một mô hình trọng số mở mà chúng tôi được hỗ trợ sử dụng khi tham gia sự kiện dành cho nhà phát triển của Upstage. Chúng tôi đã kiểm chứng khả năng chuyển nguồn chính thức thành bản nháp tiếng Hàn có cấu trúc. Trang web phân biệt rõ nội dung đã công khai và phần tự động hóa vẫn đang được chuẩn bị.

Vì sao Nextain thực hiện dự án này?

Phát triển chính sách có AI hỗ trợ đang nhận được sự quan tâm lớn từ chính phủ và các cơ quan công. Trước khi thành lập Nextain, tôi từng làm việc tại Software Policy & Research Institute (SPRi) của Hàn Quốc. Khi đó tôi cũng muốn thực hiện những thử nghiệm như thế này, nhưng công nghệ và môi trường chưa sẵn sàng. Công nghệ hiện đã phát triển đủ để Nextain có thể đóng góp nghiêm túc cho lĩnh vực này.

Cá nhân tôi tin rằng trong tương lai AI có thể thực hiện một số phần của hoạt động chính trị tốt hơn con người. AI có thể tương đối ít bị chi phối bởi vấn đề gia đình, áp lực tài chính hay xung đột lợi ích cá nhân mà các chính trị gia con người có thể gặp phải. Tôi thậm chí có một ý tưởng dài hạn khá táo bạo: một “Đảng AI” gồm các kỹ sư đề xuất và kiểm chứng chính sách bằng mã nguồn, dữ liệu và bằng chứng có thể kiểm tra công khai. Thời đại sống và làm việc cùng AI đã ở rất gần.

Liên kết liên quan

#AIPOL #KAPS #Nextain #AIPolicy #PolicyDevelopment #AIAgent #DeliberativeDemocracy #PensionReform #EXAONE #Solar #HyperCLOVAX #OpenSource

Xem trước thử nghiệm cải cách lương hưu bằng AI của AIPOL