Một công chức tại Ủy ban Truyền thông Hàn Quốc đã tự phát triển ứng dụng web theo dõi tin tức bằng AI, qua đó rút ngắn thời gian tổng hợp báo cáo từ 30 phút - 1 giờ xuống còn chưa tới 5 phút. Chi phí triển khai chỉ là 30.000 won tiền thuê bao Claude do cá nhân tự chi trả.

Nhân vật chính là Park Jong-hyun, cán bộ thuộc bộ phận chính sách truyền thông của Văn phòng người phát ngôn, Ủy ban Truyền thông Hàn Quốc. Theo Park, dù nhiều bộ, ngành tại Hàn Quốc quan tâm đến chuyển đổi AI (AX), việc đưa AI vào thực tế để nâng năng suất vẫn không dễ do ngân sách thường được lập từ năm trước, trong khi quy trình mua sắm lại phức tạp.

Ông cho biết những khoản phục vụ tiện ích công việc cho nhân sự thường khó được phản ánh đầy đủ trong quá trình phân bổ ngân sách. Trong bối cảnh đó, việc có thể tự xây dựng một công cụ ở mức này bằng AI đã mang ý nghĩa đáng kể. Nếu đi theo quy trình mua sắm thông thường, dự án tương tự có thể bị xếp vào gói dịch vụ trị giá hơn 40 triệu won và mất khoảng 6 tháng để triển khai.

Park gia nhập Ủy ban Truyền thông Hàn Quốc từ năm 2011 và đã có 15 năm làm việc trong khu vực công. Hiện ông phụ trách công tác đánh giá truyền thông và truyền thông đối ngoại của cơ quan, bao gồm công bố hoạt động, chính sách với báo chí và quản lý kết quả theo các tiêu chí đánh giá quản trị.

Cơ duyên để ông tiếp cận công cụ AI đến từ một người bạn đang làm việc tại doanh nghiệp tư nhân. Park cho biết khi nghe nhận định rằng khoảng cách giữa người dùng AI và người không dùng AI ngày càng nới rộng, ông quyết định thử áp dụng công nghệ này vào công việc.

Nhiệm vụ được chọn là theo dõi tin tức - một công việc lặp lại, tương đối đơn giản nhưng không có khung giờ cố định. Mỗi ngày, người phụ trách phải tổng hợp báo cáo hai lần, vào buổi sáng và buổi tối. Ngay cả dịp cuối tuần hay ngày nghỉ, việc theo dõi tin vẫn phải duy trì liên tục từ hôm trước tới sáng hôm sau.

Sau khi so sánh nhiều công cụ, ông chọn Claude. Park lý giải rằng Gemini chủ yếu tạo mã ngay trong cửa sổ kết quả nên khó đưa vào sử dụng ngay, trong khi Claude có thể trả về cả gói tệp có thể chạy được nếu người dùng mô tả rõ chức năng cần xây dựng.

Dù từng học chuyên ngành kỹ thuật thông tin - truyền thông, Park cho rằng AI coding không còn là việc chỉ dành cho lập trình viên. Ông nói mình từng học ngôn ngữ C cách đây hơn 20 năm nhưng không biết Python, ngôn ngữ được dùng để xây dựng chương trình lần này. Tuy vậy, chỉ cần đặt câu hỏi, AI sẽ hướng dẫn từng bước để làm theo. Khi phát sinh lỗi, ông chỉ cần dán nguyên thông báo lỗi vào và yêu cầu chỉnh sửa. Những khái niệm lạ như API, máy chủ hay kết nối tên miền cũng có thể tiếp tục hỏi để được giải thích.

Phiên bản đầu tiên chạy trên máy tính cá nhân, nên khó chia sẻ cho nhiều người vì mỗi người đều phải tự cài Python và các gói liên quan. Sau đó, ông xin một máy tính nhàn rỗi trong cơ quan để vận hành như máy chủ 24/7, đồng thời chuyển chương trình thành ứng dụng web có thể truy cập qua URL trên cả máy tính lẫn điện thoại.

Dù chỉ xử lý thông tin công khai và rủi ro bảo mật không lớn, Park vẫn bổ sung thêm lớp bảo vệ. Lưu lượng truy cập từ bên ngoài được đưa qua dịch vụ bảo mật mạng Cloudflare. Theo ông, việc truy cập thông qua một lớp trung gian giúp địa chỉ IP của máy chủ không bị lộ ra ngoài, đồng thời không cần mở cổng trực tiếp nên mức độ an toàn tương đối cao.

Về cấu trúc, chương trình khá đơn giản và tích hợp Naver News API. Người dùng chỉ cần nhập từ khóa và khung thời gian, sau đó nhấn nút thu thập để lấy khoảng 900 bản tin mỗi lượt. Khi người phụ trách chọn các bài liên quan, AI sẽ tự động tóm tắt và xuất theo định dạng báo cáo, người dùng chỉ việc dán sang văn bản trên Hancom.

Theo Park, công việc vốn mất từ 30 phút đến 1 giờ nay có thể hoàn tất trong chưa tới 5 phút. Nhờ đó, quãng nghỉ trưa giữa hai đợt báo cáo sáng - chiều được giữ nguyên. Ông cho biết trước đây người phụ trách cắt tin thường phải bỏ bữa hoặc ăn ngay tại bàn làm việc, trong khi hiện tại đã có thể ăn trưa cùng đồng nghiệp.

Hiệu quả còn rõ hơn vào cuối tuần. Do có thể truy cập bằng điện thoại, người phụ trách không còn phải điều chỉnh kế hoạch ra ngoài chỉ để bám lịch theo dõi tin. Park kể rằng có đồng nghiệp nói họ không còn “sợ cuối tuần” như trước, còn bản thân ông cũng có thêm sự linh hoạt khi ra ngoài.

Hiện trong cơ quan, Park được gọi là “cán bộ AI” và cũng là người phụ trách luôn phần bảo trì hệ thống. Gần đây, theo đề nghị từ đồng nghiệp, ông đã bổ sung thêm tính năng tìm kiếm video. Do video có ít thông tin hiển thị hơn bài viết, chẳng hạn tiêu đề thường không đủ dữ liệu để phân loại, việc tìm kiếm trở nên khó hơn. Để xử lý, ông mở rộng phạm vi tìm kiếm sang cả nội dung kịch bản.

Khó khăn lớn nhất trong quá trình này là bị chặn IP, do YouTube nhận diện hoạt động thu thập định kỳ là một dạng tấn công và khóa quyền truy cập. Park cho biết ông tiếp tục hỏi Claude và được hướng dẫn cách xử lý để khắc phục vấn đề.

Mục tiêu tiếp theo của ông là xây dựng hệ thống ứng phó với tin sai. Khi người dùng đăng ký URL của một bài viết sai, hệ thống sẽ tự động lưu bản gốc, sau đó kiểm tra định kỳ để thông báo bài viết có bị chỉnh sửa hay không. Cấu trúc này cũng có thể tự tạo báo cáo so sánh trước và sau.

Theo Park, chương trình nói trên có thể áp dụng cho bất kỳ bộ, ngành nào. Ông nói chỉ cần thay API key và bộ từ khóa là công cụ có thể dùng cho mọi văn phòng người phát ngôn, còn phần mã nguồn có thể tiếp tục đưa vào Claude để điều chỉnh theo biểu mẫu của từng cơ quan.

Tuy vậy, Park nhấn mạnh rằng dù là hệ thống AI, phần phán đoán cuối cùng vẫn phải thuộc về con người. Theo ông, việc lọc đủ tinh để loại bỏ những tin không cần thiết trong tập kết quả thu thập theo từ khóa vẫn rất khó tự động hóa hoàn toàn bằng AI. Nếu tăng cường lọc quá mức, hệ thống có thể bỏ sót những tin quan trọng. Ngoài ra, cũng không thể phụ thuộc hoàn toàn vào AI khi trách nhiệm trong trường hợp xảy ra sai sót vẫn chưa rõ ràng.

Đánh giá về tác động rộng hơn, Park cho rằng việc AI coding lan rộng trong cơ quan nhà nước sẽ khó làm suy giảm đáng kể hoạt động mua sắm phần mềm từ khu vực tư nhân. Theo ông, các chương trình đòi hỏi mức độ bảo mật cao không phù hợp để thay thế bằng “vibe coding”. Tác động lớn hơn của AI coding đối với ngành phần mềm, theo Park, có thể nằm ở việc làm giảm nhu cầu tuyển dụng lập trình viên junior hơn là chỉ làm co hẹp quy mô mua sắm công.