Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra cơ hội phát triển chưa từng có, nhưng đồng thời cũng đặt ra những thách thức căn bản về nguồn lực, thể chế và con người. Từ góc nhìn của một nhà khoa học làm việc trong môi trường quốc tế, Giáo sư Nguyễn Ngọc Điệp (ảnh trên), Giám đốc Trung tâm Công nghệ chiến lược Australia-Việt Nam, Giám đốc phụ trách các chương trình quốc tế của Trường đại học Công nghệ Sydney (UTS), cho rằng: Yếu tố quyết định để AI phát triển bền vững không nằm ở công nghệ, mà ở chiến lược đầu tư cho con người, giáo dục đại học và hệ sinh thái nghiên cứu, đổi mới sáng tạo.
Phóng viên: Nhìn lại chặng đường phát triển AI tại Việt Nam trong vài năm gần đây, đặc biệt từ khi có Nghị quyết số 57-NQ/TW, theo ông, bức tranh tổng thể về AI đã thay đổi như thế nào?
Giáo sư Nguyễn Ngọc Điệp: Việt Nam là một trong những nước sớm nhận biết được cơ hội và tiềm năng của AI cho nên đã có những chuẩn bị và chiến lược từ khá sớm. Từ năm 2018, theo tôi nhớ, Việt Nam đã tổ chức các hội nghị thúc đẩy việc phát triển và ứng dụng AI, thí dụ như AI4VN. Hơn nữa, với nền tảng công nghệ thông tin, đội ngũ kỹ sư trẻ, Việt Nam đã sớm làm chủ được nhiều ứng dụng AI trong thực tiễn. Gần đây, bên cạnh việc ứng dụng, Việt Nam cũng đã từng bước nghiên cứu và phát triển AI, khẳng định vị thế thông qua các công bố khoa học ở các tạp chí và hội nghị uy tín trên thế giới. Với người làm nghiên cứu AI thì các hội nghị hay tạp chí này giống như World Cup trong bóng đá. Việc thường xuyên có các nhóm nghiên cứu tham gia các diễn đàn này cũng như phát triển được các công cụ, ứng dụng AI đã và sẽ giúp Việt Nam khẳng định tiềm năng và hiện thực hóa cơ hội mà AI mang lại, không chỉ cho Việt Nam mà còn cho thế giới.
Doanh nghiệp giới thiệu giải pháp ứng dụng AI trong quản lý, điều hành sản xuất, kinh doanh. (Ảnh: ANH TUẤN)
Doanh nghiệp giới thiệu giải pháp ứng dụng AI trong quản lý, điều hành sản xuất, kinh doanh. (Ảnh: ANH TUẤN)
Việt Nam là một trong những nước sớm nhận biết được cơ hội và tiềm năng của AI cho nên đã có những chuẩn bị và chiến lược từ khá sớm.
Phóng viên: Theo ông, đâu là điểm tiến bộ rõ nhất của Việt Nam trong phát triển và ứng dụng AI hiện nay, và những mặt nào vẫn còn chậm so với tiềm năng thực tế?
Việc phát triển khoa học-công nghệ thật ra không có con đường tắt. Do đó, như chia sẻ ở trên, việc Việt Nam thường xuyên có các nhóm nghiên cứu tham gia các hội nghị, sự kiện uy tín về AI trên thế giới đã khẳng định Việt Nam hoàn toàn có khả năng phát triển AI cũng như khoa học-công nghệ cao ngay tại Việt Nam. Theo tôi được biết, NVIDIA hay Qualcomm, sau khi mua lại các công ty R&D/AI ở Việt Nam đều đánh giá cao các phát minh do đội ngũ nhà khoa học Việt Nam phát triển cho các công ty này ở Việt Nam.
Bên cạnh đó, các trường và trung tâm nghiên cứu ở Việt Nam đã phát triển được các nhóm nghiên cứu mạnh về AI với nhiều ứng dụng thực tế. Đây là những điểm tôi cho là tiến bộ rõ rệt trong việc phát triển AI cũng như các công nghệ mới ở Việt Nam: Việt Nam tham gia được vào "sân chơi" toàn cầu.
Công nghệ AI đã được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực tại Việt Nam. (Ảnh: THÀNH ĐẠT)
Công nghệ AI đã được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực tại Việt Nam. (Ảnh: THÀNH ĐẠT)
Tuy nhiên, tiềm năng của Việt Nam trong AI hay các công nghệ mới được đánh giá là rất lớn bởi các chuyên gia nước ngoài. Việt Nam sở hữu hơn 100 triệu dân với tỷ lệ dân số trẻ cao. Một điều đặc biệt ở Việt Nam, việc đào tạo toán và nền tảng khoa học cơ bản liên quan đến AI hay các công nghệ mới khá tốt so với mặt bằng chung trên thế giới. Bằng chứng là các trung tâm nghiên cứu hay đại học, công ty công nghệ ở nước ngoài đánh giá cao ứng viên đến từ Việt Nam (bên cạnh Trung Quốc, Ấn Độ). Với tiềm năng về nhân lực đó, Việt Nam có thể làm tốt hơn nữa trong việc tạo ra các nghiên cứu và ứng dụng có ảnh hưởng toàn cầu. Tôi tin Việt Nam có tiềm năng để tạo ra các nghiên cứu hay ứng dụng như OpenAI hay DeepSeek.
Phóng viên: Nếu phải chỉ ra một điểm thiếu lớn nhất đang cản trở AI phát triển bền vững ở Việt Nam hiện nay, theo ông đó là con người, dữ liệu, thể chế hay niềm tin xã hội?
Để phát huy hơn nữa tiềm năng của Việt Nam trong việc tạo ra các ứng dụng và nghiên cứu có tính đột phá trên thế giới, Việt Nam cần đầu tư hơn nữa cho tiềm lực chính và quan trọng nhất mà Việt Nam có thế mạnh: Con người!
Như đã chia sẻ ở trên, việc Việt Nam có các nhóm nghiên cứu có thể cạnh tranh được ở các sân chơi uy tín về AI là minh chứng Việt Nam đang đi đúng hướng. Nhưng đi đúng hướng mà đi chậm thì cũng sẽ bị bỏ lại phía sau. Để đi nhanh hơn nữa, cần đặc biệt đầu tư vào con người.
Việt Nam cần đầu tư hơn nữa cho tiềm lực chính và quan trọng nhất mà Việt Nam có thế mạnh: Con người!
Ở các trường đại học tốt trên thế giới, chi phí để đào tạo một nhà nghiên cứu vào khoảng trên dưới 100 nghìn USD một năm, nhưng các đại học tốt thường có 1.000 hay nhiều hơn số nghiên cứu sinh. Như Đại học UTS (nơi tôi làm), có khoảng hơn 3.000 nghiên cứu sinh (NCS).
Trong khi ở Việt Nam theo tôi biết, trường nào nhiều thì khoảng trên dưới 100 hay vài trăm NCS. Đây là một khoảng cách rất lớn nếu Việt Nam muốn đi nhanh hơn nữa. Tuy nhiên, Việt Nam có lợi thế là chi phí cho NCS sẽ ít hơn nhiều so với các đơn vị ở nước ngoài. Do đó, với tiềm lực con người của mình, nếu được đầu tư hơn nữa vào các bạn trẻ, Việt Nam sẽ có rất nhiều cơ hội. Tôi hy vọng ngày nào đó Việt Nam sẽ có 40-50 trường đại học mà ở đó số lượng NCS sẽ là hơn 1.000 người. Để có thể chuẩn bị cho mục tiêu 2035, 2045, tôi nghĩ việc đầu tư cho lực lượng R&D đang là điểm nghẽn và cần tạo đột phá. Đó chính là đào tạo lực lượng kỹ sư nghiên cứu (kỹ sư R&D) qua đào tạo NCS ở các trường đại học Việt Nam.
Robot hình người của VinRobotics tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2025). (Ảnh: GIANG HUY)
Robot hình người của VinRobotics tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2025). (Ảnh: GIANG HUY)
Không gì giúp phát triển nhanh bằng đầu tư vào con người. Và trong đầu tư vào con người, thì đầu tư vào lực lượng R&D, phát triển các nhà khoa học trẻ ngay tại Việt Nam sẽ mang lại hiệu quả nhanh và bền vững nhất.
Phóng viên: Với điểm hạn chế cốt lõi đó, theo ông, Việt Nam nên ưu tiên giải quyết theo hướng nào để vừa thúc đẩy đổi mới sáng tạo, vừa kiểm soát được các rủi ro phát sinh từ AI?
Các công nghệ mới đều có rủi ro, đặc biệt là AI. Tuy nhiên, với Việt Nam, để tối ưu hóa mục tiêu phát triển, chúng ta nên tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng nhiều hơn là lo về rủi ro. Việc kiểm soát rủi ro, Việt Nam có lợi thế người đi sau cho nên có thể học tập từ các nước khác. Hạn chế cốt lõi về AI hay việc ứng dụng và phát triển các công nghệ mới ở Việt Nam vẫn là đầu tư cho con người. Việt Nam có lợi thế về dân số, đào tạo toán, khoa học cơ bản khá tốt (cấp ba), nhưng không phát huy được là do giáo dục đại học và nghiên cứu ở Việt Nam chưa được đầu tư và phát triển xứng tầm với tiềm năng.
Đội tuyển quốc gia Việt Nam tham dự Olympic trí tuệ nhân tạo quốc tế (IOAI) 2025 tại Bắc Kinh, Trung Quốc. (Ảnh: VGP)
Đội tuyển quốc gia Việt Nam tham dự Olympic trí tuệ nhân tạo quốc tế (IOAI) 2025 tại Bắc Kinh, Trung Quốc. (Ảnh: VGP)
Bên cạnh đó, việc phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ cao, bao gồm AI sẽ giúp Việt Nam cất cánh. Bên cạnh AI là các ngành công nghiệp sáng tạo (creative industries). Với thế mạnh sẵn có của mình, ứng dụng AI trong ngành công nghiệp sáng tạo và kinh tế số có thể giúp Việt Nam có các công ty có tầm ảnh hưởng toàn cầu. Một thí dụ, Công ty Canva có giá trị thị trường khoảng 60 tỷ USD, cao hơn đáng kể so với VinGroup.
Phóng viên: Việt Nam vừa ban hành Luật Trí tuệ nhân tạo. Từ kinh nghiệm quốc tế, ông đánh giá khung pháp lý này có thể tác động như thế nào tới hoạt động nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trong thời gian tới?
Với kinh nghiệm hạn hẹp, góc nhìn cá nhân của tôi là không có hy vọng lắm luật sẽ tạo ra được hay có ảnh hưởng đột phá cho việc phát triển khoa học-công nghệ. Tuy nhiên, luật sẽ giúp Việt Nam hạn chế được các rủi ro của AI. Để tạo ra các đột phá về nghiên cứu và phát triển AI, vẫn phải từ đầu tư cho con người và hệ sinh thái ứng dụng, khởi nghiệp liên quan, đặt trong môi trường quốc tế.
Luật Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp Việt Nam hạn chế được các rủi ro của AI.
Phóng viên: Nếu coi giai đoạn vừa qua là thời kỳ đặt nền móng thể chế cho AI, theo ông, trong thời gian tới Việt Nam nên tăng tốc phát triển AI ở lĩnh vực nào trước tiên để tạo hiệu ứng lan tỏa cho toàn nền kinh tế và xã hội?
Tôi không dám chắc lĩnh vực nào sẽ tạo đột phá hay hiệu ứng lan tỏa cho nền kinh tế thông qua AI. Tuy nhiên, nếu tính hiệu ứng lan tỏa là việc tạo ra các công ty công nghệ Việt Nam có tầm ảnh hưởng toàn cầu, thì ngành công nghiệp sáng tạo có thể là cơ hội lớn cho Việt Nam trong làn sóng AI. Với sự phát triển nhanh và hội tụ của các công nghệ mới như digital twin, metaverse, IoT, 5G/6G, quantum computing, tương lai kinh tế số và tiềm năng để Việt Nam đóng góp cho thế giới là rất lớn.
Việc phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ cao, bao gồm AI sẽ giúp Việt Nam cất cánh.
Việc phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ cao, bao gồm AI sẽ giúp Việt Nam cất cánh.
Phóng viên: Trong kinh nghiệm quốc tế, đặc biệt tại Australia, vai trò của dữ liệu đối với phát triển AI có ý nghĩa như thế nào, và Việt Nam đang đối mặt những rủi ro gì nếu dữ liệu chưa đồng bộ, chưa “sạch” và chưa có chủ quyền rõ ràng?
Dữ liệu được ví là nguồn “dầu mỏ” của kinh tế số, đặc biệt cho các công cụ AI, nhà máy AI. Tôi thấy ở Australia hay một số nước, dữ liệu đã được chú trọng và đồng bộ từ khá sớm. Thí dụ ở Mỹ, từ cách đây 30-40 năm đã có khái niệm “credit history” cho mỗi cá nhân, tạm dịch là lý lịch tài chính/tín dụng cá nhân. Thông qua lý lịch này, cá nhân có thể được vay ít hay nhiều tiền, thậm chí có được tuyển dụng cho một số vị trí hay không được tuyển dụng. Ở Australia, hiện nay có các quy định giúp đồng bộ và làm sạch dữ liệu như yêu cầu cá nhân phải cập nhật địa chỉ, các công ty phải báo cáo thông tin tùy quy mô và loại dữ liệu, sự cố...
Dữ liệu, số liệu được ví như nguồn dầu mỏ. Nhưng để tăng giá trị của dữ liệu thì các mỏ dầu này cần được “chưng cất”, “lọc” giống như việc lọc hóa dầu thô. Nguồn dữ liệu, vì thế, nếu càng sạch, tin cậy, sẽ càng có giá trị và giảm được chi phí “lọc”. Có một rủi ro đối với dữ liệu hiện nay là AI có khả năng tạo ra dữ liệu giả. Việc phân biệt dữ liệu giả và thật càng ngày càng khó hơn do sự phát triển của AI tạo sinh.
Vì dữ liệu thuộc về người dùng, cho nên phải làm sao để việc khai thác dữ liệu sẽ mang lại lợi ích cho người dùng chứ không phải chỉ phục vụ công ty sở hữu thuật toán hay tài nguyên tính toán. Đây đang là vấn đề của các chính phủ, không riêng gì Việt Nam, với các công ty công nghệ như Meta, Apple, Google...
Có một rủi ro đối với dữ liệu hiện nay là AI có khả năng tạo ra dữ liệu giả. Việc phân biệt dữ liệu giả và thật càng ngày càng khó hơn do sự phát triển của AI tạo sinh.
Phóng viên: Giáo sư từng cảnh báo về thiên lệch hệ giá trị trong các mô hình AI lớn. Với bối cảnh văn hóa-xã hội Việt Nam hiện nay, rủi ro này có thể tác động như thế nào nếu chúng ta sử dụng AI mà không có sự điều chỉnh phù hợp?
Để minh bạch, chúng ta cần biết dữ liệu nào và thuật toán nào được sử dụng trong quá trình đào tạo, chưng cất các mô hình AI. Tuy nhiên, do hạn chế về tài nguyên và công nghệ, chúng ta hiện nay thường phải dựa vào các mô hình AI có sẵn mà không được cung cấp đầy đủ hay thông tin quan trọng trên. Do đó, việc có sự thiên lệch và thiếu chính xác là khó tránh khỏi hay kiểm chứng.
Cũng giống như con người, AI có thể sai, có thể không hoàn hảo nhưng việc khai thác được năng lực, tiềm năng và lợi thế sẽ vừa là thách thức nhưng cũng là cơ hội. Tôi nghĩ nếu lo lắng quá về rủi ro thì sẽ hạn chế cơ hội. Vì vậy cần phát triển năng lực để sử dụng AI, thông qua đó hiểu về AI (cũng như hiểu về “con người”), chúng ta sẽ hạn chế được rủi ro.
Phóng viên: Trân trọng cảm ơn những chia sẻ tâm huyết của Giáo sư và kính chúc ông cùng gia đình một năm mới an vui, hạnh phúc!
