AI là “đòn bẩy” chiến lược để Việt Nam tăng tốc chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo

Cũng tại Hội nghị P4G, Bộ trưởng Bộ KH&CN Nguyễn Mạnh Hùng cho biết: Việt Nam coi AI là công nghệ cốt lõi nhất của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Chuyển đổi số (CĐS) của Việt Nam đang được chuyển thành Chuyển đổi AI.

Để AI là mũi nhọn, đột phá, góp phần thúc đẩy nhanh CĐS, ĐMST, trao đổi với PV Tạp chí TT&TT về vấn đề này, ông Đào Trung Thành, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Blockchain và AI (ABAII) đã đề xuất một số giải pháp.

AI mở ra vùng đột phá mới cho ĐMST

Là một chuyên gia đã đồng hành cùng Chính phủ và doanh nghiệp (DN) trong các chương trình CĐS, tôi nhận thấy AI chính là “đòn bẩy” chiến lược để Việt Nam tăng tốc CĐS và ĐMST.

Đầu tiên, có thể nói AI là công cụ “gia tốc” cho CĐS. Để triển khai AI, DN buộc phải chuẩn hóa dữ liệu, số hóa quy trình và tái cơ cấu mô hình kinh doanh. Chẳng hạn, khi một ngân hàng áp dụng AI để dự đoán rủi ro tín dụng, họ cần xây dựng nền tảng hồ dữ liệu (data lake), tự động hóa thu thập hồ sơ khách hàng và nâng cao chất lượng dữ liệu – từ đó toàn bộ hệ thống công nghệ được hiện đại hóa đồng bộ.

Hai là, AI sẽ gia tăng năng suất của con người thay vì thay thế. Người Việt Nam vốn sáng tạo, am hiểu văn hóa và linh hoạt ứng phó với bối cảnh. Đây là lợi thế mà máy móc không thể sao chép. AI sẽ giải phóng chúng ta khỏi những công việc thủ công, lặp đi lặp lại, để chuyên gia tập trung vào những nhiệm vụ đòi hỏi trực giác, sáng tạo và khả năng thấu cảm.

Ba là, AI mở ra vùng đột phá mới cho ĐMST. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo nội dung sinh động và phân tích hình ảnh chuyên sâu, chúng ta có thể phát triển giải pháp y tế từ chẩn đoán hình ảnh X-quang, hệ thống giáo dục cá nhân hóa hay nhà máy thông minh. Từ đó nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm “Make in Viet Nam”.

Bốn là, AI thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái ĐMST. Khi Chính phủ khởi xướng các sandbox thử nghiệm công nghệ và mở dữ liệu thành “hơi thở” của nền kinh tế số, cộng đồng startup, viện nghiên cứu, DN và nhà hoạch định chính sách có thể trao đổi, hợp tác và tạo ra giá trị chung nhanh hơn.

Năm là, AI đồng hành cùng phát triển xanh, bền vững. Giống như “cây gậy thần” thúc đẩy thịnh vượng bền vững, AI giúp tối ưu năng lượng, quản lý tài nguyên và giảm phát thải – phù hợp với mục tiêu phát triển kinh tế nhanh, xanh, bao trùm mà Tổng Bí thư Tô Lâm nhấn mạnh.

Tóm lại, AI không chỉ là công nghệ mà còn là con đường để Việt Nam vươn lên, gia tăng sức cạnh tranh và kiến tạo tương lai phát triển bền vững. Để hiện thực hóa cơ hội này, chúng ta cần đầu tư đồng bộ về nhân lực, hạ tầng và chính sách, đồng thời duy trì tinh thần đổi mới, dám thử nghiệm và chia sẻ tri thức trong toàn xã hội.

Chiến lược AI “không dàn trải”

Có thể nói, AI có tiềm năng ứng dụng rất rộng, nhưng để thực hiện chiến lược “không dàn trải”, chúng ta cần tập trung vào những lĩnh vực trọng điểm, tạo động lực đột phá, sau đó mới lan tỏa ra toàn bộ nền kinh tế.

Đầu tiên là lĩnh vực tài chính – ngân hàng và chính phủ số. Ngân hàng và tổ chức tín dụng là nơi đầu tiên triển khai AI để tối ưu quy trình phê duyệt tín dụng, quản lý rủi ro và chống gian lận. Chính phủ số cũng cần AI cho nhận diện khuôn mặt, xử lý hồ sơ hành chính tự động và phân tích xu hướng xã hội. Thành công trong mảng này sẽ thúc đẩy niềm tin và tạo ra khung mẫu cho các ngành khác.

Tiếp theo là y tế thông minh. Chẩn đoán hình ảnh bằng AI, phân tích dữ liệu bệnh án, dự báo dịch tễ và cá nhân hóa phác đồ điều trị đều mang lại giá trị trực tiếp cho người dân. “Tôi đã từng đào tạo cán bộ y tế tại nhiều bệnh viện lớn, và thấy rõ AI giúp tăng độ chính xác, giảm thời gian khám chữa bệnh và tiết kiệm chi phí”.

Thứ ba là giáo dục và đào tạo nhân lực. Ứng dụng AI trong hệ thống giáo dục giúp cá nhân hóa lộ trình học tập, phân tích năng lực học sinh và xây dựng nội dung tương tác. Việc nâng cao năng lực AI cho giáo viên, giảng viên là điều kiện tiên quyết để nhân rộng chương trình đào tạo trên toàn quốc.

Thứ tư là nông nghiệp thông minh và công nghiệp chế biến. AI hỗ trợ dự báo thời tiết chính xác, tối ưu tưới tiêu, chăm sóc cây trồng và giám sát vùng nuôi thủy sản. Ở cấp độ công nghiệp, AI giúp tự động hóa dây chuyền, bảo trì dự đoán và quản lý chất lượng sản phẩm, nâng cao năng suất lao động.

Thứ năm là quản lý đô thị và hạ tầng xanh. Thành phố thông minh (smart city) sử dụng AI cho giao thông thông minh, giám sát môi trường, quản lý cấp thoát nước và xử lý rác thải. Đây là cơ hội để Việt Nam hướng tới phát triển bền vững, đồng bộ với mục tiêu “vừa nhanh, vừa xanh, bao trùm” như Nghị quyết P4G đã nêu.

Tóm lại, Việt Nam nên ưu tiên những “mũi nhọn” có thể tạo đột phá nhanh và lan tỏa kinh nghiệm, khung pháp lý, nhân lực chất lượng cao. Sau khi các lĩnh vực trọng điểm đã vận hành trơn tru, chúng ta mới mở rộng sang các lĩnh vực khác như du lịch, văn hóa, logistics hay dịch vụ…

Xây dựng “Phiên bản 2.0” cho Chiến lược quốc gia AI

Đảng, Quốc hội, Chính phủ vừa qua đã ban hành nhiều thể chế, chính sách về thúc đẩy khoa học công nghệ (KHCN), ĐMST và CĐS, với bối cảnh AI toàn cầu tiếp tục bùng nổ, theo đó, Chính phủ nên xây dựng “Phiên bản 2.0” cho Chiến lược quốc gia AI, bổ sung và cụ thể hóa những nội dung sau đây:

Một là, khung pháp lý về dữ liệu mở và bảo vệ quyền riêng tư.

Quyết định số 127/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 từ năm 2021. Trong đó, chính phủ đã nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu, nhưng đến năm 2025, cần quy định rõ “dữ liệu mở” (open data) và “dữ liệu nhạy cảm” (sensitive data), xác định tiêu chuẩn phân loại, chia sẻ và cơ chế giám sát. Việc này giúp DN yên tâm khai thác dữ liệu, đồng thời bảo vệ quyền lợi cá nhân, phù hợp với tiêu chuẩn GDPR của Liên minh châu Âu (EU) và các cam kết quốc tế.

Hai là, mô hình sandbox AI cho thử nghiệm và đánh giá tác động.

Chính phủ cần thiết lập các “vùng thử nghiệm” (regulatory sandbox) cho DN, viện nghiên cứu và startup, đặc biệt trong những lĩnh vực nhạy cảm như y tế, giao thông và tài chính. Cơ chế này cho phép thử nghiệm sản phẩm mới với quy định linh hoạt, đồng thời thu thập phản hồi để hoàn thiện khung pháp lý trước khi triển khai đại trà.

Ba là, lộ trình phát triển nhân lực AI theo bậc học.

Không chỉ dừng ở việc đào tạo kỹ sư và nhà nghiên cứu, chúng ta cần lồng ghép AI vào chương trình phổ thông (giáo dục STEM), đại học (chương trình chuyên ngành) và đào tạo lại (upskilling) cho lực lượng lao động. Song song đó, thành lập Học viện AI quốc gia, kết hợp ABAII, trường đại học và DN để cấp song bằng, chứng chỉ nghề AI.

Bốn là, cơ chế hỗ trợ R&D và liên kết ba “nhà” (nhà nước – DN – học thuật).

Cần quỹ tài trợ cạnh tranh cho dự án AI ứng dụng, ưu tiên các bài toán thực tiễn “Make in Viet Nam” như AI nông nghiệp, AI y tế và AI sản xuất thông minh. Đồng thời, khuyến khích DN lớn mở chương trình ươm tạo (incubator) cho startup AI, chia sẻ dữ liệu và hạ tầng điện toán đám mây.

Năm là, đầu tư hạ tầng tính toán xanh, bền vững.

AI đòi hỏi năng lực tính toán lớn, dễ gây áp lực tiêu thụ điện. Vì thế, Chính phủ và các Tập đoàn Viễn thông – CNTT cần phối hợp xây dựng trung tâm dữ liệu “xanh” sử dụng năng lượng tái tạo, đồng thời thúc đẩy cạnh tranh dịch vụ điện toán đám mây nội địa.

Sáu là, chuẩn mực AI Ethics và quản trị rủi ro.

Bổ sung chương riêng về đạo đức AI, bao gồm trách nhiệm giải trình, phòng ngừa hệ quả bất lợi, chống thiên vị thuật toán và bảo đảm minh bạch mô hình. Việc này tạo niềm tin cho người dân và DN, đồng thời giúp Việt Nam đứng vào nhóm các quốc gia đi đầu về AI có trách nhiệm.

Tóm lại, “Phiên bản 2.0” của Chiến lược AI quốc gia cần cụ thể hóa khung pháp lý, cơ chế thí điểm, nhân lực, hạ tầng và chuẩn mực đạo đức để bắt kịp tốc độ phát triển AI trên thế giới, từ đó giải quyết những thách thức thực tiễn và kiến tạo hệ sinh thái AI bền vững, phục vụ mục tiêu “vừa nhanh, vừa xanh, bao trùm” của đất nước.

Cần một hệ thống chuẩn hóa toàn diện cho hoạt động đào tạo AI tại Việt Nam

Thực tế cho thấy khi “đào tạo AI” trở nên phổ biến, nếu không có định hướng rõ ràng, chúng ta rất dễ rơi vào tình trạng “giấy phép con” – chương trình dàn trải, chất lượng không đồng đều, học viên bối rối không biết năng lực mình ở đâu. Do đó, cần một hệ thống chuẩn hóa toàn diện cho hoạt động đào tạo AI tại Việt Nam:

Đầu tiên là xây dựng khung năng lực AI (AI Competency Framework).

Khung này phải mô tả rõ các nhóm kỹ năng cốt lõi ở từng cấp độ từ hiểu biết cơ bản về AI, thuật toán máy học, đến năng lực thiết kế và triển khai mô hình nâng cao, quản trị dự án AI. Mỗi cấp độ (“cơ bản”, “trung cấp”, “chuyên gia”) đều có tiêu chuẩn đầu ra và minh chứng cụ thể, giúp học viên và DN xác định rõ mục tiêu học tập và năng lực sau đào tạo.

Hai là, phát triển chương trình giảng dạy mẫu và tài liệu tham chiếu.

Từ khung năng lực, các cơ sở đào tạo sẽ dựa vào để xây dựng chương trình giảng dạy tiêu chuẩn, bao gồm giáo trình, bộ “case study” ứng dụng thực tiễn tại Việt Nam, và ngân hàng bài tập thực hành. Việc có chương trình mẫu giúp đảm bảo nội dung đào tạo đạt chuẩn, tránh tình trạng “copy – paste” lý thuyết mà thiếu ứng dụng thực tế.

Ba là, cấp chứng chỉ AI theo cấp độ và cơ chế kiểm định chất lượng.

Chứng chỉ không chỉ là giấy chứng nhận tham gia khóa học mà thể hiện năng lực thực hành và giải quyết bài toán cụ thể. Viện ABAII có thể phối hợp cùng Bộ Giáo dục và Đào tạo và Bộ Khoa học và Công nghệ xây dựng khung chứng chỉ quốc gia, tổ chức kỳ thi đánh giá năng lực AI (giống như chứng chỉ CNTT Quốc tế), từ cơ bản (“AI Fundamentals”) đến chuyên gia (“AI Architect”). Cơ chế kiểm định chất lượng cũng phải bao gồm đánh giá bên thứ ba, kiểm định (audit) chương trình định kỳ”.

Bốn là, vai trò của các cơ sở đào tạo, viên nghiên cứu.

Các cơ sở nghiên cứu, đào tạo và tư vấn chiến lược về AI cần tham gia vào ban soạn thảo khung năng lực, giám sát chương trình mẫu và làm cơ quan cấp phép hoặc cấp chứng chỉ. Hiện nay, Viện ABAII cũng là cầu nối giữa DN và học thuật đảm bảo chương trình sát nhu cầu thực tiễn, hướng đến giải quyết bài toán của quốc gia.

Năm là, liên thông quốc tế và cập nhật liên tục.

AI phát triển rất nhanh, vì thế khung đào tạo và chứng chỉ phải định kỳ cập nhật, tham khảo khung chuẩn của các tổ chức quốc tế như Hội Kỹ sư Điện và Điện tử (IEEE), Tổ chức Tiêu chuẩn hoá quốc tế (ISO) và các trường đại học hàng đầu. Việc liên thông này giúp học viên Việt Nam có cơ hội công nhận năng lực toàn cầu.

Tóm lại, để tránh “đào tạo AI loạn”, chúng ta cần một hệ thống định hướng rõ ràng: khung năng lực, chương trình mẫu, chứng chỉ các cấp và cơ chế kiểm định, với ABAII đóng vai trò then chốt. Chỉ khi đó, nguồn nhân lực AI Việt Nam mới thực sự vững mạnh, đáp ứng được yêu cầu CĐS và ĐSMT quốc gia.

Hướng tới trung tâm dữ liệu “xanh”, sử dụng năng lượng tái tạo và tối ưu hóa thuật toán để giảm thiểu footprint

Bên cạnh tiềm năng to lớn, việc khai thác và sử dụng AI cũng đi kèm không ít rủi ro. Để minh bạch và có trách nhiệm hơn, tôi xin chia sẻ 5 khía cạnh quan trọng:

Một là, rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư.

Khi AI cần khối lượng dữ liệu khổng lồ, nguy cơ lộ lọt thông tin cá nhân và dữ liệu nhạy cảm càng tăng. Các hệ thống AI có thể bị tấn công và rò rỉ thông tin, hoặc bị lợi dụng để phân tích dữ liệu theo mục đích xấu. Việc này đòi hỏi tổ chức phải áp dụng các tiêu chuẩn mã hóa, quản lý truy cập và kiểm định nghiêm ngặt, đồng thời tuân thủ khung pháp lý về bảo vệ dữ liệu.

Hai là, tiêu tốn tài nguyên và phát thải carbon.

Đào tạo mô hình AI lớn (large models) và vận hành trung tâm dữ liệu đòi hỏi lượng điện năng khổng lồ, đa phần từ nguồn hóa thạch. Điều này dẫn đến lượng khí nhà kính gia tăng, mâu thuẫn với mục tiêu phát triển xanh, bền vững của Việt Nam. Chúng ta cần hướng tới trung tâm dữ liệu “xanh”, sử dụng năng lượng tái tạo và tối ưu hóa thuật toán để giảm thiểu dấu chân carbon (carbon footprint).

Ba là, rủi ro xã hội và thiên vị thuật toán.

Nếu dữ liệu huấn luyện phản ánh bất bình đẳng hay thành kiến, AI sẽ củng cố và phóng đại những bất công đó, gây tổn hại cho nhóm yếu thế. Cần áp dụng biện pháp kiểm tra fairness (nguyên tắc hành động một cách công tâm, khách quan và không thiên vị), đa dạng hoá dữ liệu và có quy trình giám sát liên tục để ngăn ngừa thiên vị.

Bốn là, vấn đề đạo đức AI.

Viện ABAII chủ trương 5 nguyên tắc cốt lõi: minh bạch, công bằng, trách nhiệm, bảo mật và vì con người. Mỗi dự án AI mà ABAII triển khai đều phải tuân thủ khung Ethical AI Framework do chúng tôi xây dựng, đảm bảo độ tin cậy và an toàn của hệ thống.

Hiện, Viện ABAII đang phối hợp cùng Đại sứ quán Hoa Kỳ trong chương trình “Responsible AI Fellowship”, với mục tiêu đào tạo nhà quản lý, chuyên gia cấp cao về AI Ethics. Chương trình bao gồm hội thảo (workshop) về quản trị rủi ro, trưởng hợp điển hình (case study) toàn cầu và hướng dẫn xây dựng chính sách nội bộ cho DN, giúp họ không chỉ làm chủ công nghệ mà còn đảm bảo tiêu chuẩn đạo đức quốc tế.

Tóm lại, để AI thực sự trở thành động lực phát triển bền vững, chúng ta cần song hành giữa đổi mới và trách nhiệm. Cân bằng giữa tiềm năng công nghệ và các quy chuẩn đạo đức sẽ giúp Việt Nam khai thác AI hiệu quả, an toàn và thân thiện với môi trường./.