ญี่ปุ่นเริ่มทยอยใช้เอเจนต์ AI กับเจ้าหน้าที่รัฐ 180,000 คน เตรียมเปิดตัวซอฟต์แวร์สู่สาธารณะ

ใช้เวลาอ่าน 10 นาที
Japan Begins AI Agent Rollout for 180,000 Officials, With Public Software Release Planned

เครื่องมือ AI เปลี่ยนจากตอบคำถามสู่การลงมือทำงาน

ญี่ปุ่นเริ่มนำเอเจนต์ AI มาใช้กับเจ้าหน้าที่รัฐบาลประมาณ 180,000 คน เมื่อวันที่ 20 ตุลาคม 2026 ขยายการทดลองระดับชาติจากเครื่องมือที่ตอบคำถามไปสู่ซอฟต์แวร์ที่ทำงานได้หลายอย่างจากคำสั่งเดียว สำนักงานดิจิทัลมีแผนเพิ่มสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ก้าวหน้าขึ้นราวเดือนธันวาคม ก่อนเปิดให้ใช้เครื่องมือทั้งสองแบบเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สราวเดือนกุมภาพันธ์ 2027

สารบัญ
  1. เครื่องมือ AI เปลี่ยนจากตอบคำถามสู่การลงมือทำงาน
  2. Agent Chat และ Gennai Workshop ทำอะไรได้บ้าง
  3. เส้นทางสู่การเริ่มใช้งาน
  4. การขยายครั้งนี้ครอบคลุมแค่ไหน
  5. โครงการก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นว่าสามารถประหยัดเวลาได้ตรงไหน
  6. กฎความปลอดภัยกำหนดความรับผิดชอบให้สามกลุ่ม
  7. ข้อมูลของรัฐบาลจะถูกจัดการอย่างไร
  8. การเผยแพร่ซอฟต์แวร์จะขยายไปไกลกว่ารัฐบาลส่วนกลาง
  9. กำลังทดสอบโมเดลในประเทศและการยอมรับของเจ้าหน้าที่ด้วย
  10. ประเด็นสำคัญ

โทชิฮารุ ฟุรุคาวะ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัล ประกาศเริ่มใช้งานในการแถลงข่าวเมื่อวันที่ 20 ตุลาคม เครื่องมือแรก Agent Chat จะทยอยเปิดให้ใช้ในกระทรวงและหน่วยงานต่าง ๆ ผ่านแพลตฟอร์ม AI ของรัฐบาล Gennai ส่วนเครื่องมือที่สอง Gennai Workshop ซึ่งมีชื่อว่า GENAI Workbench ในประกาศภาษาอังกฤษของหน่วยงาน จะช่วยให้เจ้าหน้าที่สร้างและใช้งานเอเจนต์ที่ก้าวหน้ายิ่งขึ้นได้

ผู้ใช้งานที่มุ่งหมายมีทั้งเจ้าหน้าที่ธุรการทั่วไปและผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิค งานที่คาดว่าจะนำไปใช้มีตั้งแต่การค้นคว้านโยบายต่างประเทศไปจนถึงการสนับสนุนการตรวจสอบคำขอใบอนุญาต เจ้าหน้าที่จะสามารถสั่งงานด้วยภาษาทั่วไป แทนการเขียนทุกขั้นตอนเป็นโค้ดคอมพิวเตอร์

สำนักงานดิจิทัลระบุว่า จากการศึกษาของหน่วยงานเอง การนำระบบนี้มาใช้เป็นครั้งแรกในโลก ข้ออ้างดังกล่าวหมายถึงการผสานความสามารถขั้นสูงของเอเจนต์ แพลตฟอร์มกลางของรัฐบาล การเปิดให้เจ้าหน้าที่ทั่วไปใช้ในงานประจำวัน และแผนขยายให้มีผู้ใช้ประมาณ 180,000 คน

การขยายการใช้งานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการนำร่อง Gennai ที่ดำเนินตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2026 ถึงมีนาคม 2027 โดยมีแผนเปิดใช้งานเต็มรูปแบบในปีงบประมาณ 2027 อิงจากผลการทดลอง ประกาศเดือนตุลาคมระบุกลุ่มเป้าหมายสำหรับการนำเอเจนต์มาใช้ แต่ไม่ได้ระบุจำนวนการติดตั้งใช้งานที่เสร็จสิ้นแล้ว นอกจากเครื่องมือใหม่ หน่วยงานยังเผยแพร่กฎที่กำหนดความรับผิดชอบของผู้ใช้ ผู้ดูแลระบบ และนักพัฒนา

โฆษณา

Agent Chat และ Gennai Workshop ทำอะไรได้บ้าง

Agent Chat ต่อยอดรูปแบบแชตบอตที่คุ้นเคย เจ้าหน้าที่ป้อนคำสั่ง แล้วเอเจนต์จะทำงานได้หลายขั้นตอน ค้นเว็บ สร้างเอกสาร เรียกใช้โค้ด และส่งผลลัพธ์กลับมาเป็นไฟล์หรือเอกสาร เจ้าหน้าที่ยังสร้างและเรียกใช้ทักษะที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ ซึ่งหมายถึงชุดคำสั่งสำหรับงานที่ทำเป็นประจำ

แชตบอตทั่วไปมักตอบกลับภายในบทสนทนา ส่วนเอเจนต์ทำงานต่อจากคำตอบได้ โดยใช้เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ตามที่ร้องขอ ใน Gennai นั่นหมายถึงการทำงานต่อเนื่องระหว่างกิจกรรมต่าง ๆ เช่น การค้นคืนข้อมูล การประมวลผลเนื้อหา และการสร้างผลลัพธ์

Gennai Workshop ออกแบบมาสำหรับงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ความสามารถที่วางแผนไว้ประกอบด้วยการเข้าถึงเว็บไซต์โดยตรง การค้นคว้าข้อมูลจากหลายเว็บไซต์ การจัดการไฟล์ การเรียกใช้คำสั่ง และการพัฒนาต้นแบบ ตัวอย่างทางเทคนิคที่เปิดให้ทดลองในเดือนสิงหาคมอธิบายถึงสภาพแวดล้อม AI สำหรับเขียนโค้ดที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวโดยเฉพาะ พร้อมทักษะที่ผู้ใช้ปรับแต่งได้

หน่วยงานเปรียบเทียบความสามารถของ Agent Chat กับ Claude Cowork และของ Workshop กับ Claude Code ในประกาศการนำเอเจนต์มาใช้ หน่วยงานอธิบายว่าเอเจนต์เขียนโค้ดขั้นสูงเป็นระบบที่สร้างและแก้ไขโค้ด จัดการไฟล์ เรียกใช้คำสั่ง และทดสอบโปรแกรมได้จากคำสั่งภาษาธรรมชาติ

เส้นทางสู่การเริ่มใช้งาน

นายกรัฐมนตรีซานาเอะ ทาคาอิจิ สั่งการรัฐบาลเมื่อวันที่ 19 ธันวาคม 2025 ให้เปิดใช้ Gennai กับเจ้าหน้าที่มากกว่า 100,000 คนภายในเดือนพฤษภาคม 2026 สี่วันต่อมา คณะรัฐมนตรีอนุมัติแผนพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ของญี่ปุ่น ซึ่งกำหนดให้รัฐบาลเป็นผู้นำด้วยการใช้ AI ในหน่วยงานของตนเอง

ประกาศโครงการนำร่องเมื่อเดือนมีนาคมของสำนักงานดิจิทัลกำหนดการทดลองสำหรับเจ้าหน้าที่ประมาณ 180,000 คน รวมถึงบุคลากรนอกสำนักงานกระทรวงส่วนกลาง ขั้นตอนสำคัญมีดังนี้

  • พฤษภาคม 2025: Gennai เริ่มทดลองใช้ภายในสำนักงานดิจิทัล
  • ธันวาคม 2025: ทาคาอิจิออกคำสั่ง และคณะรัฐมนตรีอนุมัติแผนพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์
  • พฤษภาคม 2026: รัฐบาลเริ่มโครงการนำร่อง Gennai ในวงกว้างขึ้นตามกระทรวงและหน่วยงานต่าง ๆ
  • 25 สิงหาคม 2026: หน่วยงานจัดการชี้แจงออนไลน์ระดับชาติว่าด้วยแผนการเผยแพร่ซอฟต์แวร์
  • 20 ตุลาคม 2026: เริ่มทยอยเปิดใช้ Agent Chat
  • ราวเดือนธันวาคม 2026: ตั้งเป้าเริ่มใช้ Gennai Workshop
  • ราวเดือนกุมภาพันธ์ 2027: มีแผนเผยแพร่สภาพแวดล้อมเอเจนต์ทั้งสองใน Gennai OSS Version 2.0
  • มีนาคม 2027: กำหนดสิ้นสุดโครงการนำร่องวงกว้าง ก่อนเริ่มใช้งานเต็มรูปแบบตามแผนในปีงบประมาณ 2027
โฆษณา

การขยายครั้งนี้ครอบคลุมแค่ไหน

เป้าหมายปัจจุบันอยู่ที่เจ้าหน้าที่ประมาณ 180,000 คนในหน่วยงานรัฐบาล 39 แห่ง การนำเสนอของสำนักงานดิจิทัลเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ระบุแผนทดลองใช้กับเจ้าหน้าที่ประมาณ 130,000 คน ส่วนประกาศโครงการนำร่องในเดือนมีนาคมและประกาศการนำเอเจนต์มาใช้ในเดือนตุลาคมระบุเป้าหมายไว้ที่ประมาณ 180,000 คน

การนำเสนอเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ยังระบุแนวคิดการใช้งานเป็นประจำโดยเจ้าหน้าที่รัฐบาลสูงสุดประมาณ 280,000 คน ตั้งแต่ปีงบประมาณ 2027 เป็นต้นไป เป้าหมายระยะยาวนี้จะขยายเกินกว่ากลุ่มผู้เข้าร่วมโครงการนำร่องในปัจจุบัน และขึ้นอยู่กับการจัดสรรงบประมาณของกระทรวงที่เข้าร่วม

การเปิดให้ใช้งานขยายเป็นลำดับ เจ้าหน้าที่ประมาณ 100,000 คนสามารถใช้ Gennai ได้ภายในวันที่ 29 พฤษภาคม 2026 ขณะนี้ความท้าทายอยู่ที่การขยายการเข้าถึงเอเจนต์ให้ครอบคลุมกลุ่มเป้าหมายตามแผน พร้อมช่วยให้เจ้าหน้าที่นำเครื่องมือไปใช้ในงาน

รัฐบาลเชื่อมโยงโครงการนี้กับจำนวนประชากรที่ลดลงและกำลังแรงงานสูงวัยของญี่ปุ่น เป้าหมายที่ระบุไว้คือรักษาบริการสาธารณะด้วยการลดภาระงานธุรการและยกระดับคุณภาพงาน งบประมาณเสริมปีงบประมาณ 2025 จัดสรรเงิน 4.40 พันล้านเยนให้โครงการพัฒนา Government AI ในวงกว้าง ซึ่งครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน การฝึกอบรม แอปพลิเคชัน และชุดข้อมูล

โครงการก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นว่าสามารถประหยัดเวลาได้ตรงไหน

เอกสารนำเสนอโครงการเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ของสำนักงานดิจิทัลยกตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของการใช้ AI ช่วยงานก่อนเริ่มนำเอเจนต์ชุดใหม่มาใช้ ตัวอย่างหนึ่งคือคำตอบแบบสำรวจ 8,095 รายการเกี่ยวกับแผนการผลิตข้าวในอนาคตของกระทรวงเกษตร ป่าไม้ และประมง ซึ่งเก็บข้อมูลระหว่างเดือนมิถุนายนถึงสิงหาคม 2025

กระทรวงตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับคำตอบไว้มากกว่า 20 ข้อ และสำนักงานดิจิทัลใช้ AI ช่วยทดสอบสมมติฐานเหล่านั้น สำหรับการวิเคราะห์คำตอบประมาณ 8,000 รายการและคำถามสำรวจ 30 ข้อ หน่วยงานประเมินว่างานที่ปกติต้องใช้เจ้าหน้าที่หนึ่งคนประมาณสองเดือน สามารถทำเสร็จได้ภายในราวสามวัน

โครงการของตำรวจมุ่งตรวจสอบโพสต์บน X ที่ต้องสงสัยว่าเป็นการรับสมัครงานผิดกฎหมาย หน่วยงานพัฒนาต้นแบบเพื่อคัดเลือกโพสต์ที่ควรตรวจสอบอย่างละเอียด ช่วยลดจำนวนโพสต์ที่เจ้าหน้าที่ตำรวจต้องตรวจดูด้วยตาเหลือประมาณหนึ่งในสามของเดิม หรือลดลงราวสองในสาม

สำนักงานดิจิทัลยังช่วยกระทรวงต่าง ๆ จัดหมวดหมู่ความคิดเห็นสาธารณะจำนวนมาก และมีแผนเปิดให้ใช้ AI ช่วยจัดการความคิดเห็นสาธารณะผ่าน Gennai ตัวอย่างเหล่านี้อธิบายว่าเหตุใดจึงมุ่งเน้นงานที่มีเอกสารจำนวนมากหรือมีขั้นตอนซ้ำ ๆ เพราะเจ้าหน้าที่ต้องการความช่วยเหลือในการจัดระเบียบข้อมูลก่อนประเมินและลงมือดำเนินการ

โฆษณา

กฎความปลอดภัยกำหนดความรับผิดชอบให้สามกลุ่ม

มาตรฐานของ Government AI Gennai ว่าด้วยการกำกับดูแล ความมั่นคงปลอดภัย และความปลอดภัยฉบับใหม่ แบ่งความรับผิดชอบระหว่างผู้ใช้ ผู้ดูแลระบบ และนักพัฒนา สำนักงานดิจิทัลจัดทำมาตรฐานดังกล่าวร่วมกับสถาบันความปลอดภัย AI ของญี่ปุ่น หรือ AISI ซึ่งทำงานด้านวิธีการและมาตรฐานประเมินความปลอดภัยของ AI

สำนักงานดิจิทัลอธิบายในประกาศมาตรฐาน Gennaiว่าเอเจนต์มีฟังก์ชันที่ซับซ้อนกว่าและอาจดำเนินการได้หลากหลายกว่าแอปพลิเคชัน AI ทั่วไป โดยประกาศภาษาอังกฤษระบุว่า

ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีกฎที่ชัดเจน เพื่อให้เจ้าหน้าที่รัฐบาลใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างกระตือรือร้น พร้อมกับรับประกันความมั่นคงปลอดภัยและการกำกับดูแล

กฎการใช้งานกำหนดให้เจ้าหน้าที่หลีกเลี่ยงการพึ่งพา AI มากเกินไป ตรวจสอบผลงานในขั้นตอนที่เหมาะสม และยืนยันข้อมูลสำคัญกับแหล่งข้อมูลปฐมภูมิ สำหรับเจ้าหน้าที่ที่ค้นคว้านโยบายต่างประเทศ นั่นหมายถึงการตรวจสอบรายละเอียดที่มีผลสำคัญกับเอกสารต้นฉบับของรัฐบาล

กระทรวงต่าง ๆ ยังต้องจัดให้มีระบบกำกับดูแลตามแนวทางการจัดซื้อและใช้ประโยชน์จาก Generative AI ซึ่งรวมถึงการบริหารจัดการอย่างครอบคลุมโดยประธานเจ้าหน้าที่ฝ่าย AI ฟุรุคาวะกล่าวว่ารัฐบาลควรสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือก่อน แล้วจึงขยายประโยชน์ให้ครอบคลุมมากขึ้น พร้อมยอมรับว่าการใช้เอเจนต์มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น

ข้อมูลของรัฐบาลจะถูกจัดการอย่างไร

สำนักงานดิจิทัลกำหนดให้ผู้ให้บริการ AI ไม่นำคำสั่งของเจ้าหน้าที่และคำตอบจาก AI ไปใช้ฝึกโมเดล และหลีกเลี่ยงการจัดเก็บข้อมูลไว้ฝั่งบริการ AI โดยหลักการแล้ว ข้อมูลต้องจัดเก็บอยู่ในญี่ปุ่น

กฎด้านข้อมูลของแต่ละกระทรวงยังกำหนดด้วยว่าเจ้าหน้าที่ป้อนข้อมูลประเภทใดได้บ้าง สำนักงานดิจิทัลอนุญาตให้ใช้ข้อมูลที่จัดชั้นเป็นข้อมูลลับระดับ 2 ภายใต้แนวทางของหน่วยงานเอง ส่วนกระทรวงอื่นกำหนดเงื่อนไขตามกฎของตน เจ้าหน้าที่จึงต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดขององค์กรที่ดูแลข้อมูลนั้น

เขตอำนาจศาลต่างประเทศเป็นอีกส่วนหนึ่งของมาตรการรักษาความปลอดภัย กฎหมาย CLOUD Act ของสหรัฐฯ เปิดทางให้ทางการอเมริกันร้องขอข้อมูลบางประเภทที่บริษัทภายใต้เขตอำนาจของสหรัฐฯ ถือครองได้ แม้ข้อมูลจะเก็บไว้ในต่างประเทศก็ตาม มาตรการคุ้มครองของรัฐบาลครอบคลุมข้อกำหนดเรื่องกฎหมายที่ใช้บังคับ เขตอำนาจศาล และขั้นตอนแจ้งเตือนเมื่อมีคำขอเปิดเผยข้อมูลจากต่างประเทศ

ประเด็นนี้สำคัญเมื่อเอเจนต์เข้าถึงไฟล์ เว็บไซต์ และคำสั่งได้มากขึ้น มาตรฐานกำหนดความรับผิดชอบให้ครอบคลุมทั้งผู้ใช้ระบบ ผู้ดูแลระบบ และผู้พัฒนาฟังก์ชัน แทนที่จะปล่อยให้เจ้าหน้าที่ผู้ป้อนคำสั่งต้องตัดสินใจทุกอย่างเพียงลำพัง

โฆษณา

การเผยแพร่ซอฟต์แวร์จะขยายไปไกลกว่ารัฐบาลส่วนกลาง

สำนักงานดิจิทัลมีแผนเผยแพร่ Agent Chat และ Gennai Workshop ใน Gennai OSS Version 2.0 ราวเดือนกุมภาพันธ์ 2027 ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สเปิดให้หน่วยงานอื่นนำโค้ดไปใช้ แก้ไข และเผยแพร่ต่อได้ เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมให้เหมาะกับความต้องการของตน

สรุปการชี้แจงเดือนสิงหาคมของหน่วยงาน ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 18 กันยายน กล่าวถึงความเป็นไปได้ในการใช้งานโดยรัฐบาลท้องถิ่น ธุรกิจเอกชน มหาวิทยาลัย และสถาบันวิจัย การเผยแพร่ตามแผนยังรวมถึงเอกสารสำหรับติดตั้งโมเดลพื้นฐานบน SAKURA Cloud และเครื่องมือรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลการใช้งาน

Gennai Marketplace ที่เสนอขึ้นจะเปิดให้องค์กรต่าง ๆ แบ่งปันทักษะของเอเจนต์ ในการชี้แจงครั้งนั้น Marketplace ยังอยู่ในขั้นวางแผนและแนวคิด และหน่วยงานระบุว่าเนื้อหาที่จะเผยแพร่ยังอยู่ระหว่างพัฒนาและอาจเปลี่ยนแปลงได้

มีแอปพลิเคชันมากกว่า 20 รายการที่ใช้เทคนิคการสร้างคำตอบเสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล หรือ RAG ทำงานด้านธุรการอยู่แล้ว RAG จะค้นเอกสารที่เกี่ยวข้องและส่งให้โมเดล AI เพื่อช่วยตอบคำถาม เอกสารสำหรับแอปพลิเคชันเหล่านี้เผยแพร่ใน OSS Version 1.0 แล้ว และไม่มีแผนอัปเดตครั้งใหญ่ใน Version 2.0

กำลังทดสอบโมเดลในประเทศและการยอมรับของเจ้าหน้าที่ด้วย

Gennai เป็นสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ที่สำนักงานดิจิทัลพัฒนาขึ้นเพื่อใช้ร่วมกัน โดยบริษัทภายนอกเป็นผู้จัดหาโมเดลภาษา นอกจากโมเดลจาก AWS และ Anthropic แล้ว แอปพลิเคชันแปลภาษาญี่ปุ่นและอังกฤษยังใช้เทคโนโลยีแปลภาษาของ PLaMo จาก Preferred Networks

รัฐบาลคัดเลือกข้อเสนอ 7 รายการจากทั้งหมด 15 รายการเพื่อทดลองใช้โมเดลภาษาที่พัฒนาในประเทศ และทำสัญญากับบริษัท 5 แห่ง ได้แก่ NTT Data, SoftBank, NEC, Fujitsu และ Preferred Networks โดยกำหนดเปรียบเทียบกับโมเดลที่ใช้อยู่ตั้งแต่เดือนกันยายนถึงพฤศจิกายน 2026 และวางแผนเปิดรับข้อเสนอโมเดลเพิ่มเติมในเดือนพฤศจิกายน โครงการนี้มีเป้าหมายสนับสนุนการพัฒนา AI ในประเทศและความสามารถของญี่ปุ่นในการเลือกใช้เทคโนโลยีของตนเอง

การมีส่วนร่วมของเจ้าหน้าที่เป็นความท้าทายอีกด้าน ในช่วงเริ่มใช้งานของสำนักงานดิจิทัลระหว่างเดือนพฤษภาคมถึงกรกฎาคม 2025 มีเจ้าหน้าที่ประมาณ 950 คนจากทั้งหมดราว 1,200 คนใช้ Gennai ขณะที่เจ้าหน้าที่ระดับหัวหน้าฝ่ายครึ่งหนึ่งไม่มีบันทึกการใช้งาน ในแบบสำรวจที่มีผู้ตอบ 110 คน ร้อยละ 79.1 ระบุว่า Gennai ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ผู้ตอบยังชี้ถึงคำตอบที่ไม่ถูกต้องและข้อจำกัดด้านความสามารถของโมเดล

รัฐบาลกำลังดำเนินการควบคู่กันทั้งการนำระบบมาใช้ การฝึกอบรม การวัดผลการใช้งาน และการพัฒนาด้านการเข้าถึง สรุปการชี้แจงเดือนสิงหาคมระบุว่าจะตรวจสอบอย่างต่อเนื่องโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการเข้าถึง รวมถึงผู้มีความบกพร่องทางการมองเห็น สำหรับโครงการนำร่อง ความสำเร็จหมายถึงการสร้างแนวปฏิบัติที่เป็นประโยชน์ให้เกิดขึ้นในกระทรวงต่าง ๆ ควบคู่กับการเปิดให้เข้าถึงเทคโนโลยี

ประเด็นสำคัญ

  • ญี่ปุ่นเริ่มทยอยเปิดใช้ Agent Chat เมื่อวันที่ 20 ตุลาคม 2026 โดยตั้งเป้าครอบคลุมเจ้าหน้าที่รัฐบาลประมาณ 180,000 คน
  • ตั้งเป้าเริ่มใช้ Gennai Workshop ซึ่งออกแบบมาสำหรับเอเจนต์ที่ก้าวหน้ายิ่งขึ้น ราวเดือนธันวาคม 2026
  • เครื่องมือเหล่านี้ทำงานได้หลายอย่าง จัดการไฟล์ ค้นคว้าข้อมูล และสร้างทักษะที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้
  • มาตรฐานใหม่กำหนดความรับผิดชอบของผู้ใช้ ผู้ดูแลระบบ และนักพัฒนา โดยเจ้าหน้าที่ต้องตรวจสอบผลลัพธ์สำคัญจาก AI
  • รัฐบาลมีแผนเผยแพร่สภาพแวดล้อมทั้งสองเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สราวเดือนกุมภาพันธ์ 2027
  • โครงการนำร่องวงกว้างดำเนินไปจนถึงเดือนมีนาคม 2027 และมีแผนเปิดใช้งานเต็มรูปแบบในปีงบประมาณ 2027 โดยอิงจากผลการทดลอง
แชร์บทความนี้

เรื่องที่คุณอาจชอบ