07. තනි කවුළු රාජ්‍ය සේවා පද්ධති නිර්මාණ සැලැස්ම, RAG සහ රාජ්‍ය මූල්‍ය විගණනය

ප්‍රකාශිත 2026-09-14

ප්‍රධාන තේමාව: රාජ්‍ය මූල්‍යයේදී සහ විගණනයේදී වැදගත් වන්නේ අනුමාන නොව, දැඩි මූල්‍ය රෙගුලාසි (FR), ප්‍රසම්පාදන මාර්ගෝපදේශ සහ නොබිඳිය හැකි විගණන පථයන්ය (Audit Trails). ඔබේම රාජ්‍ය ලේඛන AI වෙත සම්බන්ධ කරන RAG තාක්ෂණය තුළින් නිරවද්‍යතාවය තහවුරු කරන්නේ කෙසේද?

Single Window සංකල්පයේ සැබෑ මූලාරම්භය කුමක්ද?

ප්‍රාදේශීය ලේකම් කාර්යාලයක් ප්‍රතිසංවිධානය කිරීම සඳහා පෙර පරිච්ඡේදයේ යෝජනා කළ ප්‍රධාන පද්ධති නිර්මාණ ආකෘතිය වන්නේ තනි කවුළු වේදිකාවයි (Single Window Platform). මෙය ශ්‍රී ලාංකික පරිපාලනය වෙනුවෙන් අලුතින් සොයාගත් අත්හදා බැලීමක් නොවන බව වටහා ගැනීම වැදගත්ය; මන්ද එම කරුණම මෙය පිළිගැනීම සඳහා වන ප්‍රබල තර්කයකි.

මෙම Single Window සංකල්පයේ මූලාරම්භය ඇත්තේ රේගු සහ ජාත්‍යන්තර වෙළඳාම තුළය. ලෝක වෙළඳ සංවිධානය (World Trade Organization - WTO) විසින් වෙළඳ පහසුකම් සැලසීමේ ගිවිසුමේ (WTO Trade Facilitation Agreement - Article 10.4) 10.4 වගන්තිය යටතේ ජාත්‍යන්තර වෙළඳුන් මුහුණ දෙන දැවැන්ත නිලධාරීවාදී බාධකය ඉවත් කිරීම සඳහා මෙම "Single Window" ආකෘතිය සම්මත කරන ලදී. නැවකින් භාණ්ඩයක් වරායට පැමිණි විට රේගුවට, වරාය අධිකාරියට, සෞඛ්‍ය පරීක්ෂක කාර්යාලයට, ප්‍රමිති ආයතනයට සහ ආනයන-අපනයන පාලක වෙත වෙන වෙනම ලියකියවිලි ඉදිරිපත් කිරීම වෙනුවට — ඒ සෑම එකකටම ආවේණික පෝරම, පෝලිම් සහ ක්‍රියාවලිය සම්පූර්ණයෙන්ම නැවැත්වීමේ හැකියාව පැවති යුගය වෙනුවට — එක් තනි ඩිජිටල් කවුළුවකට සියලු ලේඛන ඉදිරිපත් කිරීමට WTO Single Window ක්‍රමය මගින් ඉඩ සැලසිණි.

ප්‍රාදේශීය ලේකම් කාර්යාලයකට පැමිණෙන පුරවැසියාගේ තත්ත්වයද මීට මුළුමනින්ම සමාන බව බලන්න. ඉඩම් අංශයට, විශ්‍රාම වැටුප් අංශයට, සමාජ සේවා අංශයට වෙන වෙනම ලිපිගොනු සැපයිය යුතුය; ඒ සෑම එකකටම එකම ජාතික හැඳුනුම්පතේ ඡායාපිටපත් ඇමිණිය යුතුය; ඒ අතරින් ඕනෑම එකකට ගොනුව නතර කර දැමිය හැක. ගැටලුවේ ව්‍යුහය එක හා සමාන වන බැවින් විසඳුමද එලෙසම ආදේශ කළ හැක — මෙහිදී අප කරන්නේ පුරවැසියන් මත අත්හදා බැලීම් කිරීම නොව, ලොව ඔප්පු කළ ගෝලීය පද්ධති නිර්මාණ රටාවක් අපගේ පරිපාලනයට එක්කර ගැනීමයි.

රූපය 7.1: ප්‍රාදේශීය ලේකම් කාර්යාල තනි කවුළු පද්ධති නිර්මාණ සැලැස්ම (DSS Single Window Architecture) — සේවා සම්බන්ධීකරණ ස්ථරය (Service Orchestration Layer) ගොඩනැගීමේ නිරවද්‍ය ප්‍රොම්ප්ට් දෛශික 5.

එවැනි වේදිකාවක් සැලසුම් කිරීම තනි ප්‍රොම්ප්ට් එකකින් කළ නොහැක. ඒ සඳහා විවිධ කෝණවලින් පද්ධතිය විමසා බලන ප්‍රොම්ප්ට් දෛශික පහක් අවශ්‍ය වන අතර, ඒවායේ අනුපිළිවෙල අතිශය වැදගත් වේ: එය කුමක් කරන්නේද, එය කිරීම වටින්නේ ඇයි, කාර්ය ප්‍රවාහය සිදුවන්නේ කෙසේද, පද්ධති එකිනෙක සම්බන්ධ වන්නේ කෙසේද, සහ මිනිසුන් ඊට දායක කරගන්නේ කෙසේද යන්නයි.

පළමු දෛශිකය: "කුමක්ද" යන්න — ප්‍රතිපත්ති නිර්මාණ ශිල්පී ප්‍රොම්ප්ට් එක (Vector one: the "what" — the policy architect prompt)

පළමු ප්‍රොම්ප්ට් එක මගින් ක්‍රියාකාරී විෂය පථය තහවුරු කරයි. මෙහි ඉලක්කය වන්නේ විශ්‍රාම වැටුප්, ඉඩම් ලියාපදිංචි කිරීම් සහ සමාජ සේවා වැනි හුදකලා වූ අංශ, මූලික මොඩියුල හතරකින් සමන්විත තනි සේවා සම්බන්ධීකරණ ස්ථරයක් (Service Orchestration Layer) පිටුපස ඒකාබද්ධ කිරීමයි: ඒකාබද්ධ පුරවැසි ද්වාරය, බුද්ධිමත් කාර්ය යොමු කිරීමේ එන්ජිම, රාජ්‍ය නීති අනුකූලතාව පරීක්ෂා කරන මොඩියුලය, සහ විධායක ඩෑෂ්බෝඩ් යනු එම මොඩියුල හතරයි.

මෙම දෛශිකයේ ඇති දැඩි සීමා කිරීම සමස්ත ව්‍යාපෘතියේ සාර්ථකත්වය තීරණය කරයි: පද්ධතිය හුදු වෙළඳ කවුන්ටරයක් නොවිය යුතුය. එය සියයට සියයක්ම පුරවැසියාගේ ජීවන අවශ්‍යතා කේන්ද්‍ර කරගත් (Citizen-centric) එකක් විය යුතු අතර, කාර්යාලයේ අභ්‍යන්තර බෙදීම් අනුව නොව පුරවැසියාගේ අවශ්‍යතා වටා සංවිධානය විය යුතුය. මෙම වෙනස සරල එකක් ලෙස පෙනුණද ප්‍රායෝගිකව අතිශය තීරණාත්මක වේ. දෙපාර්තමේන්තු අනුව පෙළගස්වන ලද ද්වාරයකදී තම ගැටලුව අයිති කුමන අංශයටදැයි පුරවැසියා දැන සිටිය යුතුය — එහෙත් පුරවැසියා සතුව නැත්තේම එම දැනුම වන අතර, ඔවුන් වැරදි පෝලිම්වල රැඳී සිටීමට හේතුවද එයමය.

දෙවන දෛශිකය: "ඇයි" යන්න — තර්කන දාම සාධාරණීකරණය (Vector two: the "why" — the chain-of-thought justification)

දෙවන ප්‍රොම්ප්ට් එක ආර්ථික සාධාරණීකරණය ගොඩනගයි. මෙහිදී තර්කන දාම (Chain-of-thought) ක්‍රමය සවිඥානිකව යොදාගන්නේ පෙනෙන තර්කනයකින් තොර හුදු අංකයකින් අයවැයක් අනුමත කරන කිසිවෙකු ඒත්තු ගැන්විය නොහැකි බැවිනි.

ඉලක්කය වන්නේ සාම්ප්‍රදායික කවුන්ටර පදනම් වූ ලිපිගොනු ක්‍රමයේ නාස්තිය ගණනය කර ජාතික ඵලදායිතා ප්‍රතිලාභය තහවුරු කිරීමයි. තර්කන දාමය මෙසේ ගලා යයි: අනුපිටපත් දත්ත පිරවීම සහ ලිපිගොනු අතින් ගෙන යාම නිසා ග්‍රාමීය ගැමියෙකුට කිලෝමීටර් තිහක් බස් රථවල ගමන් කිරීමට සිදුවන වාර ගණන ගණනය කිරීම; ඉන් අහිමි වන දෛනික කුලී ආදායම සහ පැය ගණන ගණනය කිරීම; සහ ඒ ඔස්සේ කාර්යාල පැමිණීම් සියයට හැත්තෑවකින් අඩු කිරීමෙන් පළාත් ආර්ථිකයට ලැබෙන සෘජු මූල්‍ය වටිනාකම තහවුරු කිරීම.

මෙහි වැදගත්ම පියවර වන්නේ මිනුම් ඒකකය තෝරා ගැනීමයි. පවතින ක්‍රමයේ පිරිවැය මනින්නේ කාර්යාලයේ කාර්යක්ෂමතාවයෙන් නොව, පුරවැසියාගේ බස් ගාස්තුවලින් සහ අහිමි වන වැටුපෙනි — එය විශාල වූ සැබෑ පාඩුවක් වුවද, කිසිදු රජයේ ගිණුමක සටහන් නොවේ, මන්ද කාර්යාලයේ කිසිවෙකු ඒ වෙනුවෙන් මුදල් නොගෙවන බැවිනි. එම පිරිවැය දෘශ්‍යමාන කිරීමෙන් හුදු පහසුව පිළිබඳ තර්කයක් බලගතු ආර්ථික තර්කයක් බවට පරිවර්තනය වේ.

තෙවන දෛශිකය: ක්‍රියාවලි තර්කනය — මෙහෙයුම් කළමනාකරු ප්‍රොම්ප්ට් එක (Vector three: process logic — the operations manager prompt)

තෙවන ප්‍රොම්ප්ට් එක කාර්ය ප්‍රවාහය නැවත සැලසුම් කරයි; අනුක්‍රමිකව පියවරෙන් පියවර ගිය ලිපිගොනු ක්‍රමය එකවර ක්‍රියාත්මක වන සමාන්තර ක්‍රියාවලියක් (Parallel State Machine) බවට පත් කරයි. ලී හෙළීමේ සහ ප්‍රවාහනය කිරීමේ බලපත්‍රය (Timber Permit) මේ සඳහා ප්‍රායෝගික නිදසුනකි.

නැවත සැලසුම් කළ ක්‍රියාවලිය මෙසේ දිගහැරේ: පුරවැසියා ඩිජිටල්ව අයදුම් කරයි. අයදුම්පත ජාතික හැඳුනුම්පත් දත්ත සමුදාය සමග සත්‍යාපනය වී ඒකාබද්ධ පුරවැසි පැතිකඩක් නිර්මාණය වේ. අනතුරුව එක් නිලධාරියෙකුගෙන් ඊළඟ නිලධාරියා වෙත ලිපිගොනුව මාරු වෙනුවට, ග්‍රාම නිලධාරී, අඩවි වන නිලධාරී සහ ඉඩම් ලිපිකරු වෙත එකවරම ඩිජිටල් පරීක්ෂාව යොමු කෙරේ. සියලු අනුමැතීන් ලැබුණු වහාම SMS මගින් ඩිජිටල් බලපත්‍රය නිකුත් කෙරේ. තවද යම් නිලධාරියෙකු පැය 48 ඉක්මවා ප්‍රමාද කළහොත් ස්වයංක්‍රීයව ප්‍රාදේශීය ලේකම්වරයා වෙත අනතුරු ඇඟවීම් යොමු වේ.

මෙම සැලසුමේ තීරණ දෙකක් උපරිම ප්‍රතිලාභ ලබා දෙයි: සමාන්තර යොමු කිරීම මගින් ගතවන මුළු කාලය විශාල ලෙස කඩා වට්ටයි, මන්ද මුළු කාලය තීරණය වන්නේ නිලධාරීන් තිදෙනාගේ කාලයන්ගේ එකතුවෙන් නොව, ඒ අතරින් වඩාත්ම මන්දගාමී තනි සමාලෝචනයෙන් පමණක් වන බැවිනි. අනෙක් අතට කාල සීමා මත පදනම් වූ Escalation නීතිය ක්‍රියාවලියේ විනය ආරක්ෂා කරයි: කාල සීමාවක් නොමැති විට, වඩාත්ම කාර්යබහුල නිලධාරියාගේ මේසය මත ලිපිගොනු හිරවී සමාන්තර ක්‍රියාවලියද නොදැනුවත්වම නැවත පැරණි අනුක්‍රමික ක්‍රමයට ඇද වැටේ.

සිව්වන දෛශිකය: තාක්ෂණික අන්තර්-ක්‍රියාකාරීත්වය — පද්ධති නිර්මාණ ශිල්පී ප්‍රොම්ප්ට් එක (Vector four: technical interoperability — the system architect prompt)

සිව්වන ප්‍රොම්ප්ට් එක බෙදාහැරුණු පද්ධති අතර දත්ත හුවමාරු වන ආකාරය විමසා බලන අතර, ඊට පැහැදිලි තහනමක් ඇතුළත් වේ: සියලු රජයේ දත්ත එකම දැවැන්ත මධ්‍යම දත්ත ගබඩාවකට (Monolithic Master DB) ගොඩගැසීමෙන් වළකින්න.

එම සීමාව අවධාරණය කළ යුතුය, මන්ද සියල්ල එක තැනකට ගැනීම බැලූ බැල්මට පහසු විසඳුම සේ පෙනුණද එය මුළුමනින්ම වැරදි ප්‍රවේශයකි. සෑම පුරවැසියෙකු පිළිබඳ සියලු තොරතුරු තනි දත්ත ගබඩාවක පැවතීම තනි අසාර්ථක ලක්ෂ්‍යයක් (Single Point of Failure), ප්‍රහාරකයන්ගේ තනි ඉලක්කයක්, සහ එක් පරිපාලකයෙකුගේ අතපසුවීමකින් මහා විනාශයක් විය හැකි තත්ත්වයකි. ඊට නිවැරදි විකල්පය වන්නේ දත්ත ඒකාබද්ධ නොකර පද්ධති සම්බන්ධ කිරීමයි — REST APIs, JSON දත්ත ආකෘති, OAuth 2.0 ආරක්ෂණ සහතික සහ Webhooks මගින් උප්පැන්න සඳහා රෙජිස්ට්‍රාර් ජනරාල් දෙපාර්තමේන්තුව, බලපත්‍ර හා බදු සඳහා පළාත් පාලන ආයතන, ඉඩම් ලේඛනාගාරය සහ NIC අනන්‍යතා නියෝජිතයා අතර සජීවී සබඳතා පවත්වා ගැනීමයි. සෑම පද්ධතියක්ම තමන්ගේම වාර්තාවල හිමිකාරිත්වය රඳවා ගනිමින් විමසුම්වලට පිළිතුරු සපයයි; කිසිවක් මධ්‍යම ගබඩාවකට බලහත්කාරයෙන් රැගෙන යන්නේ නැත.

පස්වන දෛශිකය: මානව අනුගතවීම — වෙනස්වීම් කළමනාකරණ උපදේශක ප්‍රොම්ප්ට් එක (Vector five: human adoption — the change consultant prompt)

පස්වන ප්‍රොම්ප්ට් එක අවසාන ප්‍රතිඵලය සැබවින්ම තීරණය කරන සාධකය ආමන්ත්‍රණය කරයි: "ඕනෑම ඩිජිටල් පරිවර්තනයක සාර්ථකත්වයෙන් සියයට පනහක්ම රඳා පවතින්නේ තාක්ෂණය මත නොව මානව අනුගතවීම මතය."

මෙහි ප්‍රධාන අංශ තුනක් ඇත. කාර්ය මණ්ඩල බිය දුරු කිරීම යනු "තමන්ගේ රැකියාව අහිමි වේ යැයි" කණිෂ්ඨ ලිපිකරුවන් තුළ ඇති බිය සෘජුව ආමන්ත්‍රණය කර, ඔවුන් ඩිජිටල් විගණකවරුන් සහ පුරවැසි මගපෙන්වන්නන් ලෙස නැවත පුහුණු කිරීමයි (Re-skilling). සහායක ඩිජිටල් කියෝස්ක් (Assisted Digital Kiosks) තැපැල් කාර්යාල සහ ගොවිජන සේවා මධ්‍යස්ථානවල ස්ථාපිත කර ස්මාර්ට්ෆෝන් නොමැති වැඩිහිටියන්ට සහාය වීම මගින් ඩිජිටල් කවුළුව බාධකයක් වීම වළක්වයි. තවද අදියරගත දියත් කිරීම ඔස්සේ දින 1–30 තුළ නියමු ව්‍යාපෘතියක්ද, දින 30–60 තුළ කාර්ය මණ්ඩල පුහුණුව හා කලාපීය ව්‍යාප්තියද, දින 60–90 තුළ පූර්ණ දියත් කිරීමද ක්‍රියාත්මක කෙරේ.

මෙම අදියරගත කිරීම හුදු ප්‍රවේශම්කාරී පියවරක් පමණක් නොවේ. නියමු ව්‍යාපෘතියක් මගින් සැක සහිත සගයන් ඒත්තු ගැන්වීමට අවශ්‍ය සාක්ෂි සපයන අතර, වැරදි සිදුවීමේ නොවැළැක්විය හැකි ආරම්භක අවස්ථාවේදී එය පුරවැසියන් තිස්දහසකට නොව තිස්දෙනෙකුට පමණක් බලපාන පරිමාණයකින් විසඳා ගැනීමට අවස්ථාව ලබා දෙයි.

ඔබේම ආයතනික චක්‍රලේඛ ඇසුරින් AI පිළිතුරු ලබා දීමට සලස්වන්නේ කෙසේද?

සාමාන්‍ය ChatGPT එකකින් රාජ්‍ය ප්‍රසම්පාදනයක් ගැන ඇසුවහොත් එය බොහෝ විට ලෝකයේ වෙනත් රටවල නීති රීති පටලවා පිළිතුරු දිය හැක — කිසිදු පැකිලීමකින් තොරව සහ තමන් එසේ කළ බව නොඅඟවාම. එහෙත් රාජ්‍ය නිලධාරියාට අවශ්‍ය වන්නේ ශ්‍රී ලංකා රජයේ නිශ්චිත ප්‍රසම්පාදන මාර්ගෝපදේශ සහ මුදල් රෙගුලාසි (FR) මත පදනම් වූ නිරවද්‍ය පිළිතුරකි.

මෙහිදී අප භාවිත කරන්නේ Lewis et al., NeurIPS 2020: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks පර්යේෂණ පත්‍රිකාව මගින් හඳුන්වා දුන් RAG (Retrieval-Augmented Generation) තාක්ෂණයයි. එහි මූලධර්මය තනි වාක්‍යයකින් ප්‍රකාශ කළ හැක: ආකෘතියේ මතකයේ රැඳී ඇති දේ විමසීම නවත්වා, ඔබ ලබා දෙන නිල ලේඛනය කියවා පිළිතුරු දෙන ලෙස එයට උපදෙස් දෙන්න.

ප්‍රායෝගික නිදසුනක්: ගැටලු සහගත ප්‍රසම්පාදන චක්‍රලේඛ දෙකක්

සෑම ප්‍රසම්පාදන නිලධාරියෙකුම මුහුණ දෙන ගැටලුවක් සලකා බලන්න. එකම ක්‍රමවේදයට අදාළව විවිධ කාලවල නිකුත් වූ චක්‍රලේඛ කිහිපයක් තිබිය හැක: එක් චක්‍රලේඛයක ප්‍රසම්පාදන සීමාවන් දක්වා ඇති අතර, ඊට වසර දෙකකට පසු නිකුත් වූ සංශෝධන චක්‍රලේඛයක ටෙන්ඩර් මණ්ඩල අනුමැතියේ සීමාවන් වෙනස් කර ඇත. මෙම මිලදී ගැනීමට අදාළ වන්නේ කුමක්ද?

සාමාන්‍ය නිලධාරියෙකුට මෙම ලේඛන දෙකම එකිනෙක සසඳමින් දවසක් පුරා කරුණු සෙවීමට සිදුවන අතර ප්‍රතිඵලය ගැන අවිනිශ්චිතතාවයක්ද පවතී. එහෙත් RAG ආකෘතියක් තුළ එම කාර්යයේ ස්වරූපය වෙනස් වේ. ඔබ අදාළ නිල ප්‍රසම්පාදන චක්‍රලේඛ PDF ලිපිගොනු දෙක AI චැට් කවුළුවට අමුණා, පහත දැක්වෙන ආකාරයේ සීමා පැනවූ (Constrained) ප්‍රොම්ප්ට් එකක් ලබා දෙයි:

භූමිකාව: ඔබ ශ්‍රී ලංකා රජයේ ජ්‍යෙෂ්ඨ ප්‍රසම්පාදන සහ මූල්‍ය විගණන විශේෂඥයෙකි.
සන්දර්භය: මා විසින් අමුණා ඇති රාජ්‍ය ප්‍රසම්පාදන මාර්ගෝපදේශය (ලේඛනය A) සහ 
2024 අංක 02 දරන මූල්‍ය සංශෝධන චක්‍රලේඛය (ලේඛනය B) පමණක් පදනම් කරගන්න.

කාර්යය: අප ප්‍රාදේශීය ලේකම් කාර්යාලය සඳහා රුපියල් මිලියන 3.5ක පරිගණක උපාංග 
මිලදී ගැනීමට සැලසුම් කර ඇත. 
1. මේ සඳහා කැඳවිය යුතු ටෙන්ඩර් ක්‍රමවේදය (Shopping ද, National Competitive Bidding ද)?
2. මේ සඳහා පත් කළ යුතු ප්‍රසම්පාදන කමිටුවේ (DPC) සංයුතිය සහ අනුමත කිරීමේ බලධාරියා කවුද?
3. අමුණා ඇති ලේඛනවල නිශ්චිත ඡේද අංක උපුටා දක්වමින් පිළිතුරු සපයන්න. 
ලේඛනයෙන් පිටස්තර කිසිදු සාමාන්‍ය තොරතුරක් ඇතුළත් නොකරන්න.

05 වන පරිච්ඡේදයේ සඳහන් පද්ධති නිර්මාණ ස්ථර පහ සමග මෙම ප්‍රොම්ප්ට් එක සසඳා බලන්න: භූමිකාවක්, නම් කළ ලේඛන දෙකකට සීමා වූ සන්දර්භයක්, නිශ්චිත කාර්යයන් තුනක්, බාහිර දැනුම තහනම් කිරීමේ නීතියක්, සහ ඡේද අංක උපුටා දක්වන නිශ්චිත ප්‍රතිදාන ආකෘතියක් එහි අඩංගු වේ.

අවසාන උපදෙස වඩාත්ම තීරණාත්මක කාර්යය ඉටු කරයි. ඡේද අංක උපුටා දැක්වීමට බලකිරීම එකවර කරුණු දෙකක් ඉටු කරයි: එය ආකෘතියට සාවද්‍ය තොරතුරු ගෙතීමට (Hallucination) ඇති ඉඩ අහුරන අතර, උපුටා දැක්වූ ඡේදය පෙරළා තත්පර තිහකින් පිළිතුර සත්‍යාපනය කිරීමට ඔබට හැකියාව ලබා දෙයි. හුදෙක් බැලූ බැල්මට නිවැරදි සේ පෙනෙන පිළිතුරකට වඩා ඉක්මනින් පරීක්ෂා කළ හැකි පිළිතුරක් අතිශය වටිනා අතර, ලැබෙන ප්‍රතිදානය රාජ්‍ය නීතිය මත පමණක් පදනම් වූ නිරවද්‍ය විගණන නිර්දේශයක් බවට පත්වේ.

රාජ්‍ය දත්ත ආරක්ෂාව සඳහා නොමිලේ සහ ගෙවන ලද සේවාවන් අතර වෙනස කුමක්ද?

ආයතනික භාවිතයේදී අන් සියල්ලටම වඩා වැදගත් වන එක් ආරක්ෂක රීතියක් ඇති අතර, මෙම කොටසේ අන් කිසිවක් කීමට පෙර එය සඳහන් කළ යුතුය.

නොමිලේ ලබා දෙන අනුවාදවලදී (Free Tier), ඔබ ChatGPT හෝ වෙනත් මෙවලමක් භාවිත කරන විට, ඔබ ඇතුළත් කරන සියලුම ප්‍රොම්ප්ට් සහ ලේඛන එම සමාගමේ අනාගත AI ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා යොදා ගැනීමට ඔවුන්ගේ භාවිත කොන්දේසි මගින් අවසර ලබාගෙන ඇත. එහි සෘජු ප්‍රතිඵලය පැහැදිලිය: ඔබ රජයේ ලිපියක් නොමිලේ මෙවලමකට දැමූ මොහොතේම එය රාජ්‍ය දත්ත කාන්දු වීමකි. කිසිදු අනතුරු ඇඟවීමේ සීනුවක් නාද නොවන බැවින් සහ නිලධාරියාගේ වැඩ පහසු වන බැවින් එය දත්ත කාන්දුවක් ලෙස බැලූ බැල්මට නොහැඟේ — නීතිය තනි නිලධාරියාගේ විනිශ්චයට නොතබා ආයතනික නීතියක් බවට පත්කළ යුත්තේ එබැවිනි.

ගෙවන ලද හෝ ආයතනික අනුවාදවලදී (Paid / Enterprise Tier), මසකට ඩොලර් 15–20ක් (රුපියල් 5,000–7,000ක් පමණ) වැය වන විට OpenAI Enterprise Privacy Commitments සහ Anthropic Trust Center අනුව කරුණු තුනක් වෙනස් වේ: ඔබේ දත්ත ඔවුන්ගේ ආකෘති පුහුණු කිරීමට භාවිත නොකරන බවට ගිවිසුම්ගත නීතිමය සහතිකයක් ලැබේ; කප්පාදු කළ නොමිලේ අනුවාද වෙනුවට වඩාත්ම බලගතු වත්මන් තර්කන ආකෘති වෙත ප්‍රවේශය ලැබේ; සහ රාජ්‍ය සේවයේ බහුලව භාවිත වන විශාල PDF සහ Excel ලිපිගොනු විශ්ලේෂණය කිරීමේ ඉහළ ධාරිතාවක් ලැබේ.

මෙම කරුණු දෙක සංසන්දනය කළ විට ආයතනික තීරණය පැහැදිලි වේ. ගෙවන ලද ගිණුමකට මසකට වැය වන මුදල, එක් නිලධාරියෙකු චක්‍රලේඛ අතින් සෙවීමට වැය කරන එක් දිනක වැටුපටත් වඩා අඩුය. තවද පුද්ගලික දත්ත ආරක්ෂණ පනත (PDPA) යටතේ එල්ල විය හැකි බරපතල නීතිමය අවදානමද එයින් මුළුමනින්ම ඉවත් කරයි. රාජ්‍ය ආයතනයක් AI භාවිත කරන්නේ නම්, ආයතන ප්‍රධානියා හෝ අමාත්‍යාංශය නිල ගෙවන ලද ගිණුම් ලබා දීම මගින් දත්ත ආරක්ෂාව මෙන්ම ඉහළ ඵලදායිතාවද එකවර තහවුරු කළ යුතුය.

ජාතික ඩිජිටල් ආර්ථික සැලැස්ම සහ DPI සමග මෙය සම්බන්ධ වන්නේ කෙසේද?

ප්‍රාදේශීය ලේකම් කාර්යාලයේ මේසය මත සිදුවන මෙම පරිවර්තනය හුදකලා දේශීය දියුණුවක් නොවේ. එය ශ්‍රී ලංකාවේ සමස්ත ජාතික ඩිජිටල් ආර්ථික සැලැස්ම (Digital Economy Blueprint) තුළ ස්ථානගතව ඇති අතර, රූපය 7.2 හි දැක්වෙන්නේ භෞතික යටිතල පහසුකම්වල සිට සාමාන්‍ය පුරවැසියා දක්වා දිවෙන එම ව්‍යුහයේ ස්ථර හයයි:

රූපය 7.2: ශ්‍රී ලංකා ජාතික ඩිජිටල් ආර්ථික සැලැස්ම (Digital Economy Blueprint) — භෞතික යටිතල පහසුකම්, ඩිජිටල් රාජ්‍ය යටිතල පහසුකම් (DPI), විවෘත APIs, සිරස් යෙදවුම්, බහු-මාදිලි ප්‍රවේශ කවුළු සහ පාලන-විශ්වාසනීයතා රාමුව.

ස්ථරය 1: භෞතික ඩිජිටල් යටිතල පහසුකම් (Layer 1: physical digital infrastructure)

මෙය පදනමයි. 5G, FTTx ඔප්ටිකල් ෆයිබර්, SD-WAN, සහ පුද්ගලික රාජ්‍ය ජාල ඇතුළු අධිවේගී බ්‍රෝඩ්බෑන්ඩ් ජාල. දිවයිනේ සියලුම අමාත්‍යාංශ සහ ප්‍රාදේශීය ලේකම් කාර්යාල එකිනෙක යා කරන අධිවේගී සුරක්ෂිත ජාලය වන ලංකා රාජ්‍ය ජාලය (Lanka Government Network - LGN). එමෙන්ම පරිගණක බලය සපයන ලංකා රාජ්‍ය ක්ලවුඩ් පද්ධතිය (LGC), ජාතික AI දත්ත මධ්‍යස්ථාන සහ ස්වෛරී දෙමුහුන් ක්ලවුඩ් පරිසරයන් මීට අයත් වේ.

මෙම ස්ථරය නොමැති තැනක ඉහළ ස්ථරවල කිසිවක් ක්‍රියාත්මක නොවන බැවින්, ග්‍රාමීය සම්බන්ධතාවය යනු වෙන්වූ සමාජ සුබසාධන වැඩසටහනක් නොව ඉහළ සියලු සේවාවන් සඳහා වන පූර්ව අවශ්‍යතාවකි.

ස්ථරය 2: ඩිජිටල් රාජ්‍ය යටිතල පහසුකම් (Layer 2: Digital Public Infrastructure)

රජය සමග සිදුවන ගනුදෙනුවක ස්වභාවය මුළුමනින්ම වෙනස් කරන ස්ථරය මෙය වන අතර ස්ථර හය අතුරින් වඩාත්ම තීරණාත්මක එකකි.

MOSIP පදනම් කරගත් ජාතික ඩිජිටල් අනන්‍යතාව වන SLUDI මගින් පුරවැසි අනන්‍යතාවය ජෛවමිතිකව තහවුරු කරයි. සත්‍යාපිත සහතික (Verifiable Credentials) සහ E-Locker මගින් උප්පැන්න සහතික, විභාග ප්‍රතිඵල සහ ඉඩම් ඔප්පු ඩිජිටල්ව අත්සන් කර සුරකින සුරක්ෂිතාගාරයක් පුරවැසියාට ලබා දේ — කවුන්ටරවලින් ඡායාපිටපත් ඉවත් කරන්නේ මෙයයි. DigiSign මගින් ඉලෙක්ට්‍රොනික ගනුදෙනු පනත යටතේ නීත්‍යානුකූල ඩිජිටල් අත්සන් පහසුකම සපයයි. ජාතික දත්ත හුවමාරු වේදිකාව (National Federated Data Exchange - NDX) යනු දත්ත ඒකාබද්ධ නොකර ආයතන අතර තොරතුරු හුවමාරු වන සුරක්ෂිත මාවතයි. තවද G2P ප්‍රතිලාභ ජාලය මගින් අස්වැසුම වැනි සුබසාධන ගෙවීම් කිසිදු අතරමැදියෙකු රහිතව සෘජුවම පුරවැසියාගේ බැංකු ගිණුමට බැර කරයි.

අවසාන කරුණ විශේෂයෙන් සඳහන් කළ යුතුය. ප්‍රතිලාභ ගෙවීමකින් අතරමැදියන් ඉවත් කිරීම මගින්, රජය සහ ප්‍රතිලාභියා අතර සිටින යම් පුද්ගලයෙකු නිසා ගෙවීමක් ප්‍රමාද වීමට, කප්පාදු වීමට හෝ කොන්දේසි පැනවීමට ඇති සෑම අවස්ථාවක්ම එකවර අහෝසි කර දමයි.

ස්ථරය 3: විවෘත APIs සහ කර්මාන්ත 4.0 වේදිකාව (Layer 3: open APIs and the Industry 4.0 platform)

රාජ්‍ය ආයතනික ERP පද්ධති, ක්ෂුද්‍ර සේවා (Microservices), AI යෙදුම් සක්‍රීයකාරක, සහ GovPay හා LankaPay හරහා ක්‍රියාත්මක වන ඒකාබද්ධ රාජ්‍ය ගෙවීම් පද්ධතිය මීට අයත් වේ — එමෙන්ම පෞද්ගලික අංශයට සහ ස්වාධීන මෘදුකාංග නිර්මාණකරුවන්ට රාජ්‍ය සේවාවන් සමග ආරක්ෂිතව සම්බන්ධ වීමට ඇති විවෘත API ප්‍රමිතීන් මෙහි පවතී.

මෙහි අවධානය යොමු කළ යුතු වචනය වන්නේ විවෘත (open) යන්නයි. බාහිර සංවර්ධකයින්ට පද්ධති ගොඩනැගිය හැකි විවෘත API පවතින විට, රජයට කලින් නොසිතුණු විශිෂ්ට සේවාවන් ගැටලුවට සමීපව සිටින බාහිර නිර්මාණකරුවන් අතින් බිහිවීමට ඉඩ සැලසේ.

ස්ථරය 4: සිරස් ක්ෂේත්‍ර යෙදවුම් (Layer 4: vertical sector applications)

යටිතල පහසුකම් මිනිසුන් භාවිත කරන සැබෑ සේවාවන් බවට පත්වන්නේ මෙහිදීය. රජයේ පාර්ශවයෙන්: මෝටර් රථ ප්‍රවාහන, අධ්‍යාපන, ප්‍රවාහන, ආගමන හා විගමන, දේශීය ආදායම්, පළාත් පාලන හා ප්‍රාදේශීය ලේකම් සේවා, සහ සමාගම් රෙජිස්ට්‍රාර්. කර්මාන්ත පාර්ශවයෙන්: නිෂ්පාදන ක්ෂේත්‍රය, ස්මාර්ට් අස්වනු සැලසුම් සහිත කෘෂිකර්මාන්තය, ඩිජිටල් රෝගී වාර්තා සහිත සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රය, ඉදිකිරීම්, සංචාරක, වරාය හා සැපයුම්, සහ බැංකු හා මූල්‍ය.

මෙය 02 වන පරිච්ඡේදයේ AI තාක්ෂණික ස්ථර 5 හි 5 වන ස්ථරයට අනුරූප වන අතර, ආර්ථික වටිනාකම සැබවින්ම ජනනය වන එකම ස්ථරය මෙය වේ; එමෙන්ම ශ්‍රී ලාංකේය විෂය ප්‍රවීණතාවය අත්‍යවශ්‍ය වන ස්ථරයද මෙයයි.

ස්ථරය 5: ප්‍රවේශ මාර්ග සහ සේවා ලබා දීම (Layer 5: access channels and service delivery)

සේවාවන් වෙත ළඟා වන්නේ කවුරුන්ද සහ කෙසේද යන්න මෙයින් තීරණය වේ. පුරවැසියන්, සංචාරකයින්, ව්‍යාපාර, ස්ටාර්ටප් ව්‍යවසායකයින්, සංවර්ධකයින් — සහ වඩ වඩාත් යමෙකු වෙනුවෙන් පෙනී සිටින ස්වාධීන AI නියෝජිතයන්. ඒ සඳහා ජංගම යෙදුම්, රාජ්‍ය වෙබ් ද්වාර, ස්වයං සේවා කියෝස්ක් යන්ත්‍ර සහ APIs භාවිත කෙරේ.

මෙහි වැදගත්කම ඇත්තේ විවිධත්වය තුළයි. තනි ප්‍රවේශ මාර්ගයක් කෙතරම් හොඳින් හැදුවද, එම මාර්ගය භාවිත කළ නොහැකි පුද්ගලයා පද්ධතියෙන් බැහැර කරනු ලබයි.

හරස්-කැපුම් කුළුණු: විශ්වාසය, පාලනය සහ ඇතුළත් කිරීම (The cross-cutting pillars: trust, governance and inclusion)

මෙම කුළුණු ඉහළින් පවතිනවා වෙනුවට ස්ථර පහ හරහා සිරස් අතට දිවෙන අතර, මෙහි සිදුවන එක් අසාර්ථකත්වයක් ඉහළ සියලු ස්ථරයන් නිෂ්ප්‍රභ කරයි.

නීතිමය හා පාලන රාමුවට පුද්ගලික දත්ත ආරක්ෂණ පනත, සයිබර් ආරක්ෂණ පනත, ඩිජිටල් ආර්ථික අධිකාරිය, සහ AI ආචාරධර්ම පාලන රාමු ඇතුළත් වේ. සමාජ ඇතුළත් කිරීම සහ ධාරිතා වර්ධනය යටතට සැමට දැරිය හැකි බ්‍රෝඩ්බෑන්ඩ්, ආබාධිත පුරවැසියන් සඳහා ප්‍රවේශ්‍යතාව, Code4Lanka වැඩසටහන, සහ ඉඩසර ඇකඩමිය (Idasara Academy) මගින් සිදුකරන දීපව්‍යාප්ත AI සාක්ෂරතා පුහුණුව අයත් වේ.

මෙය හයවන ස්ථරයක් ලෙස නොව හරස්-කැපුම් කුළුණක් ලෙස ඇඳ ඇත්තේ ඇයිද යන්න තේරුම් ගැනීම වැදගත්ය. විශ්වාසය යනු අවසානයේ එකතු කරන අංගයක් නොවේ. තම දත්ත ආරක්ෂිත යැයි විශ්වාස නොකරන පුරවැසියා ඩිජිටල් නාලිකාව භාවිත නොකරන අතර, කිසිවෙකු විශ්වාස නොකරන පද්ධතියක් කෙතරම් තාක්ෂණිකව විශිෂ්ට වුවද කිසිදු ප්‍රතිලාභයක් ගෙන දෙන්නේ නැත.

රූපය 7.3: Institutional Strengthening & Capacity Building (RECAP) — ආයතනික ශක්තිමත් කිරීම, කුසලතා බුද්ධිය (Skills Intelligence), තිරසාරභාවය, ඩිජිටල් සාක්ෂරතාව සහ සහතිකකරණය ඔස්සේ රාජ්‍ය සේවයේ ධාරිතා සංවර්ධනය.

රූපය 7.3 මගින් ප්‍රසම්පාදනය කළ නොහැකි කොටස නම් කරයි: ආයතනික ශක්තිමත් කිරීම, කුසලතා බුද්ධිය, තිරසාරභාවය, ඩිජිටල් සාක්ෂරතාවය සහ සහතිකකරණය යනු මිනිසුන් වෙනුවෙන් කරන ආයෝජනයන් වන අතර, හොඳින් මුදල් යෙදවූ ඩිජිටල් ව්‍යාපෘතියක් පවා අසාර්ථක විය හැකි සැබෑ හේතුව එයයි. යටිතල පහසුකම් අයවැය චක්‍රයක් තුළ මිලදී ගෙන ස්ථාපනය කළ හැක. එහෙත් එය ක්‍රියාත්මක කරන නිලධාරීන්ගේ හැකියාවන් ගොඩනැගිය යුතු අතර, එය ඕනෑම ප්‍රසම්පාදන කාලසටහනකට වඩා මන්දගාමී ඔරලෝසුවක් මත දිවෙයි.

මීළඟ පරිච්ඡේදයේදී, කෘත්‍රිම බුද්ධිය භාවිත කිරීමේදී රාජ්‍ය නිලධාරියෙකු මුහුණ දෙන අතිශය බරපතල සදාචාරාත්මක හා නීතිමය අවදානම් 7ක්, ඩෙලොයිට් (Deloitte) සමාගම ඕස්ට්‍රේලියාවේදී ලැබූ ඩොලර් 440,000ක පාඩම, සහ නිලධාරීන් දැනටමත් රහසින් සිදුකරන Shadow AI පිළිබඳව විමසා බලමු.