Dữ liệu chưa mở, doanh nghiệp khó bứt phá bằng AI

AI được xem là động lực chuyển đổi mạnh mẽ, tái định hình các nền kinh tế. AI đang từng ngày thúc đẩy đổi mới sáng tạo, nâng cao năng suất và mang lại các giải pháp cho những thách thức phức tạp trong nhiều ngành khác nhau. Do đó, công nghệ hiện đại này được xếp hạng ưu tiên số một trong chương trình chuyển đổi số của chính phủ và doanh nghiệp hàng đầu thế giới.

Việt Nam đang tích cực tham gia cuộc cách mạng số này và được ghi nhận là nền kinh tế số phát triển nhanh nhất Đông Nam Á, với tốc độ tăng trưởng hàng năm đạt tới 20%. Với nhiều định hướng chiến lược quan trọng, Việt Nam đã đặt nền móng phát triển vững chắc, xác định AI là một trụ cột chiến lược quốc gia vào năm 2030.

Nhiều chính sách thiết thực đang được triển khai để hỗ trợ phát triển nguồn nhân lực, các công ty khởi nghiệp AI và hoạt động nghiên cứu phát triển. AI cũng đang được áp dụng ngày càng rộng rãi trong khu vực tư nhân.

Nhằm tận dụng tối đa tiềm năng của AI, các chuyên gia đều nhấn mạnh đến việc cần thiết phải xây dựng “nguyên liệu sống còn” của AI. Đó chính là dữ liệu.

Ông Nagano Yushi – Giám đốc JICA Xlab cho biết: AI phát triển trên tập dữ liệu lớn của nhiều ngành, nhiều lĩnh vực nên điều quan trọng là cần có chính sách để “mở” dữ liệu tạo điều kiện cho các doanh nghiệp và startup tiếp cận. Khi đó, chúng ta mới tận dụng hết được các cơ hội phát triển AI.

Bà Nguyễn Phi Lê – Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu quốc tế về Trí tuệ nhân tạo (AI) của Đại học Bách khoa Hà Nội khẳng định: để phát triển AI cần có cơ sở dữ liệu lớn. Ngược lại, không có dữ liệu không thể tạo ra các mô hình sử dụng ở Việt Nam.

Tuy nhiên, bà Nguyễn Phi Lê đề cập đến những khó khăn trong xây dựng “data lake” – kho lưu trữ trung tâm chứa một lượng lớn dữ liệu thô, nguyên gốc để sử dụng khi cần thiết. Cái khó, theo bà Nguyễn Phi Lê, không nhiều đơn vị muốn chia sẻ dữ liệu bởi lo ngại việc chia sẻ sẽ mất lợi thế cạnh tranh.

Bởi vậy, không dễ để thuyết phục các bên liên quan chia sẻ dữ liệu để tạo “data lake” vì cộng đồng. Chuyên gia cho rằng, để xây dựng cơ sở dữ liệu lớn cho Việt Nam cần “nhạc trưởng” đủ sức mạnh. Nói cách khác, cần bắt đầu từ hành động của các bộ, ngành.

Từ góc độ doanh nghiệp cung cấp hạ tầng, phát triển giải pháp, ông Nguyễn Hoàng Hưng – Giám đốc công nghệ của Viettel AI cũng đồng tình với quan điểm trên và nhấn mạnh cần có chương trình, hoạch định từ Chính phủ trong việc xây dựng dữ liệu lớn để tập trung dữ liệu quốc gia. Đây là điều kiện cần cho các bên liên quan dựa trên dữ liệu đó để phát triển các ứng dụng cho Việt Nam.

Bên cạnh đó, để có nhiều dữ liệu, theo ông Nguyễn Hoàng Hưng cần có sản phẩm dẫn nhưng đây là vấn đề đang thiếu ở Việt Nam. Trên thế giới, các doanh nghiệp lớn làm AI như Meta chẳng hạn, có mạng xã hội facebook hay công cụ tìm kiếm Google với lượng dữ liệu khổng lồ và từ đó phát triển thành công các ứng dụng AI.

Tại Việt Nam, với quan điểm cá nhân, ông Nguyễn Hoàng Hưng cho rằng ứng dụng AI sẽ đến từ những chương trình chuyển đổi số đang triển khai, đang tham gia giải quyết các bài toán Việt Nam đang gặp phải, tạo những dữ liệu đặc thù của Việt Nam.

Chia sẻ thêm kinh nghiệm hỗ trợ các quốc gia giải quyết các thách thức liên quan đến dữ liệu, ông Nagano Yushi – Giám đốc JICA Xlab thông tin: dữ liệu thực tế rất đa dạng, bao gồm cả dữ liệu cá nhân, dữ liệu mang tính chất nhạy cảm. Do đó, cần có sự phân loại dữ liệu, chia sẻ dữ liệu cởi mở trước như dữ liệu doanh nghiệp chẳng hạn. Tại Ấn Độ, dữ liệu phi cá nhân, phi định danh sẽ được chia sẻ trước, sau đó dần dần sẽ cởi mở hơn.