Cần tăng chi tiêu công cho nghiên cứu và phát triển AI

Còn nhiều khó khăn trong định giá giải pháp AI

* Thưa ông, ông đánh giá thế nào về cơ chế tài chính hiện nay ở Việt Nam dành cho việc ứng dụng AI tại các cơ quan nhà nước?

– Có thể nói, cơ chế tài chính liên quan đến ứng dụng AI trong các cơ quan Nhà nước ở Việt Nam vẫn còn một số điểm hạn chế, vướng mắc về mua sắm, thuê sản phẩm, dịch vụ công nghệ. Đầu tư công cho AI hiện được thực hiện theo cơ chế chung đối với công nghệ thông tin theo 3 nhóm lớn gồm phần cứng; dịch vụ và phần mềm.

Trong đó, nhóm phần cứng & nhóm dịch vụ có thể định lượng (ví dụ: thuê đường truyền internet, thuê dịch vụ lưu trữ dữ liệu có thể tính bằng dung lượng băng thông bit/s; dung lượng lưu trữ byte/đơn vị thời gian) và không gặp khó khăn khi dự toán, quyết toán. Tuy nhiên, phần mềm về bản chất là tài sản trí tuệ vô hình, khó định giá do liên quan đến yếu tố “chất xám”, liên quan đến cung – cầu trên thị trường.

Tương tự, các giải pháp AI của các doanh nghiệp có giá khác nhau, phụ thuộc vào mức độ cạnh tranh của các bên cung cấp dịch vụ như nhiều hay ít nhà cung cấp; sản phẩm phổ biến hay sản phẩm chuyên dụng. Vì vậy, tiềm ẩn rủi ro lớn khi cơ quan nhà nước mua sắm gói thầu do các đơn vị cung cấp dịch vụ chào với các mức giá khác nhau. Nếu bị thanh tra, kiểm tra thì khó giải trình; dẫn đến cơ quan nhà nước sợ sai, không dám mua sắm. Đồng thời tình trạng này cũng có thể tạo ra thất thoát, lợi dụng sự không thống nhất để móc ngoặc, trục lợi như đối với mua sắm phần mềm.

Đặc biệt, do bản chất đặc thù và độ phức tạp của các ứng dụng AI, khiến việc đảm bảo nguồn vốn cần thiết cho các dự án AI trở nên cấp thiết trong giai đoạn nghiên cứu, thiết kế và thử nghiệm. Nhưng hiện chưa có căn cứ, hướng dẫn cụ thể nào về lập dự toán, quản lý, sử dụng, quyết toán kinh phí từ ngân sách Nhà nước đối với việc nghiên cứu, xây dựng, ứng dụng các mô hình, hệ thống AI. Hoặc là khó có thể lập dự toán, chi cho việc tổng hợp, làm sạch dữ liệu, sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI. Điều này sẽ gây nhiều vướng mắc trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển, nơi tư duy định giá chưa được cập nhật kịp thời để phản ánh bản chất của các nghiên cứu liên quan đến AI.

* Ngoài vấn đề khó khăn về tài chính, còn vấn đề khó khăn gì liên quan đến việc đưa ứng dụng AI sử dụng trong cơ quan nhà nước, thưa ông?

– Tôi cho rằng, còn tồn tại một số thách thức liên quan đến việc mua sắm công đối với AI như năng lực chuyên môn để đánh giá hiệu quả các công nghệ, giải pháp AI; nhận thức về quyền riêng tư dữ liệu, nhận dạng và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ, thiên vị thuật toán và tính minh bạch, cũng như đảm bảo trách nhiệm giải trình; tích hợp AI với cơ sở hạ tầng các cơ quan nhà nước hiện có.

Ngoài ra, bộ phận mua sắm công đối với AI thường không tham gia trực tiếp vào việc thiết kế và phát triển các hệ thống AI, làm cho việc kiểm tra thêm mất thời gian, công sức. Vì những bất cập nói trên nên xuất hiện những trở ngại kéo dài trong việc tiếp cận nguồn tài chính hiệu quả cho công nghệ thiết yếu AI. Hạn chế về ngân sách, cùng với các quy trình mua sắm phức tạp, khiến các cơ quan nhà nước gặp khó khăn trong việc có được cơ sở hạ tầng chất lượng cao như thiết bị, card AI cần thiết cho các giải pháp AI tiên tiến.

Khơi thông nguồn lực tài chính cho AI

* Ông có đề xuất gì để khơi thông nguồn lực tài chính cho việc ứng dụng AI trong mua sắm công?

– Khuôn khổ chính sách, pháp luật về đầu tư, cơ chế tài chính cho khoa học, công nghệ, trong đó có AI cần được sửa đổi, bổ sung một số nội dung như cần có những quy định pháp luật cụ thể, riêng biệt về quản lý đầu tư cho AI từ kinh phí ngân sách nhà nước, từ việc lập dự toán, quản lý, sử dụng, quyết toán kinh phí; phương pháp định giá, định mức cho những mục chi như chi cho thu thập, tổng hợp, kiểm tra, làm sạch dữ liệu; huấn luyện, tinh chỉnh mô hình/ứng dụng AI; vận hành giải pháp AI trong công việc… Trong đó, chú ý tách biệt chi phí cho việc huấn luyện mô hình AI (vốn hoàn toàn khác xây dựng phần mềm) với chi phí xây dựng hệ thống AI như hệ thống ra quyết định, quản trị dữ liệu…

Chatbox (trợ lý ảo) đang được sử dụng rộng rãi ở nhiều cơ quan, doanh nghiệp

Đồng thời, cần phải quy định rõ ràng, cụ thể hơn về nguồn kinh phí thường xuyên hàng năm đối với việc vận hành, bảo trì hệ thống, huấn luyện tối ưu các mô hình, ứng dụng AI. Cần chuyển từ khuôn khổ mua sắm công truyền thống sang cơ chế linh hoạt, phù hợp hơn với bản chất thay đổi nhanh chóng của AI. Sự thay đổi này bao gồm việc hợp lý hóa các quy trình mua sắm thông qua các quy định và điều chỉnh được cập nhật đối với khuôn khổ mua sắm công, xây dựng các hướng dẫn bao gồm các thông lệ tốt và các cân nhắc về đạo đức và thúc đẩy sự hợp tác với các chuyên gia AI và các bên liên quan trong ngành.

Nhìn rộng hơn, để hỗ trợ một hệ sinh thái R&D hiệu quả cho AI trong nước, cần sửa đổi, bổ sung các quy định hiện hành để tạo điều kiện thuận lợi hơn cho đầu tư vào nghiên cứu khoa học trong Luật Khoa học và công nghệ, cũng như các nghị định, thông tư có liên quan. Trong đó, cần đảm bảo rằng giai đoạn thử nghiệm và sai sót được khuyến khích trong cả ngành công nghiệp và giới học thuật, nghiên cứu và cả trong đặt hàng của cơ quan Nhà nước. Cần tăng chi tiêu công cho nghiên cứu và phát triển các lĩnh vực khoa học công nghệ chủ chốt, trong đó có AI.

Nhà nước có thể chấp nhận rủi ro ở mức độ nào

* Nghị quyết 57 được coi là đã có nhiều đột phá trong vấn đề chi cho nghiên cứu khoa học, đổi mới sáng tạo, theo ông, việc chi cho ứng dụng AI có dễ dàng hơn không?

– Phải khẳng định rằng, tất cả đều đánh giá cao tinh thần cởi mở của Nghị quyết 57 nhưng đây mới là chủ trương chung và để biến những tinh thần của Nghị quyết này thành hiện thực thì cần phải có những quy định cụ thể hơn nữa. Ví dụ, trong Nghị quyết 57 có chủ trương “về chấp nhận sự rủi ro trong nghiên cứu khoa học” thì các cơ quan nhà nước cần chuyển việc chấp nhận rủi ro này ra những quy định cụ thể hơn. Ví dụ như ứng dụng AI trong cơ quan nhà nước chẳng hạn, thì có thể từ chủ trương lớn có quy định cụ thể hơn để trong trường hợp cơ quan nhà nước duyệt chi ngân sách nhà nước cho một nhiệm vụ khoa học công nghệ nào đấy thì cũng nên có cái tinh thần chấp nhận rủi ro. Bởi vì, để có thể thử nghiệm ứng dụng một giải pháp AI thì có thể sẽ gặp thất bại, không phải lúc nào cũng thành công.

Vậy cơ quan nhà nước có chấp nhận cái rủi ro trong duyệt chi ngân sách cho thử nghiệm AI không. Đây là một cái điều cơ quan nhà nước phải suy nghĩ. Mặc dù, thực tế, khi cơ quan đề xuất giải pháp đấy cũng đã phải xem xét kỹ, kiểm tra kỹ càng để đánh giá giải pháp đấy có thực tế hay không, có khả năng thành công nhưng mà thực tế không thể loại trừ được sự rủi ro thất bại. Bởi vì AI mới như thế.

Tôi cho rằng, các doanh nghiệp tư nhân có thể sẵn sàng “đốt tiền” để thử ứng dụng một “con AI” nào đó nhưng đây là tiền của họ, họ có thể mạo hiểm. Nhưng các cơ quan nhà nước sử dụng ngân sách nhà nước thì cũng phải cẩn trọng hơn. Vậy có chấp nhận rủi ro thất bại hay không và nếu chấp nhận thì chấp nhận ở mức nào là vấn đề mà các cơ quan nhà nước cần tính đến.

* Ông có thể cho biết, chi phí để ứng dụng AI cho các cơ quan nhà nước ra sao?

– Cũng còn tùy vào giải pháp AI mà chúng ta ứng dụng, sử dụng. Nếu giải pháp AI đơn giản thì chi phí ít hơn. Giải pháp AI mà phức tạp thì đòi hỏi nhiều tiền hơn. Mình vẫn có câu ngạn ngữ “liệu cơm gắp mắm” mà, nên có thể tùy thuộc vào khả năng chi trả để đưa ra các bài toán ứng dụng cho hợp lý.

Ví dụ, ở Tây Ninh đã phát triển những cái giải pháp AI đơn giản, trong khuôn khổ hạn hẹp về ngân sách, về con người, về hạ tầng, một số cán bộ công chức ở Tây Ninh đã góp tiền để phát triển những giải pháp AI như xây dựng trợ lý ảo cho công chức, trợ lý ảo để phục vụ cho du lịch phục vụ du khách du lịch. Tại sao họ không dùng ngân sách? Là vì để chờ được chi thì khá lâu nên một số cán bộ của tỉnh đã chấp nhận góp tiền, mua một số card màn hình thanh lý đủ để chạy thử trợ lý ảo AI cho công chức.

Tuy nhiên, về lâu dài phải tính đến là phải đầu tư từ ngân sách nhà nước để có thể có những ứng dụng AI lớn hơn, ví dụ như xây dựng dữ liệu về môi trường trên địa bàn một tỉnh nào để phục vụ cho ban hành chính sách về môi trường.

Nguồn lực tài chính cho việc nghiên cứu và phát triển các lĩnh vực khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo chủ chốt, trong đó có AI ở Việt Nam còn hạn hẹp. Tổng chi cho nghiên cứu và phát triển của Việt Nam chỉ đạt khoảng 0,67% GDP. Mặc dù có sự gia tăng so với những năm trước đó (0,42% vào năm 2021 với tỷ lệ chi từ doanh nghiệp vào khoảng 62%), nhưng con số này vẫn còn hạn chế nếu so sánh với mức trung bình của thế giới là 1,93%.

Do đó, cần tăng chi tiêu công cho nghiên cứu và phát triển các lĩnh vực khoa học công nghệ chủ chốt, trong đó có AI; khuyến khích các hoạt động chi cho nghiên cứu và phát triển trong khu vực tư, hỗ trợ tiếp cận với các nguồn vốn cho nghiên cứu phát triển khoa học công nghệ cả trong nước và quốc tế.

* Trân trọng cảm ơn ông!