Xích lại gần nhau để đưa AI vào cuộc sống

Theo các chuyên gia, xét cho cùng trí tuệ nhân tạo (AI) hay AI tạo sinh đều phát triển xoay quanh sự cân bằng tinh tế giữa chuyên môn của con người và tự động hóa. Quy trình tích hợp AI không có một công thức chung nào cho tất cả ngành nghề, tổ chức hay doanh nghiệp (DN) mà phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh lẫn vai trò ứng dụng của AI trong việc bổ trợ hoặc thay thế công việc của con người.

Chính vì thế, để đột phá về AI, việc bắt tay nhau, “xích lại gần nhau” là rất quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam có nhiều tiềm năng về tự chủ AI trong tương lai.

GS TRƯƠNG NGUYỆN THÀNH, GS danh dự ĐH Utah, Mỹ:

Xây dựng các trung tâm ứng dụng AI

Để Việt Nam có thể tự chủ được AI, hay có thể phát triển được AI ngang với các nước trong khu vực, tôi cho rằng Việt Nam cần mở rộng đầu tư hợp tác với các quốc gia phát triển về AI. Đơn cử như tận dụng mối quan hệ ngoại giao với Mỹ - nước đang dẫn đầu về AI để hợp tác, nghiên cứu xây dựng các trung tâm ứng dụng AI.

Hoặc hợp tác với các trường đại học, các đơn vị phát triển AI tại Mỹ để có các chương trình đào tạo chuyên sâu về AI nói chung và AI tạo sinh nói riêng. Đặc biệt các nhà hoạch định chính sách cũng có thể đưa ra các chính sách hợp tác với những khoa học gia gốc Việt ở nước ngoài, đang nghiên cứu về AI, chuẩn bị cho nguồn nhân lực chất lượng cao. Đây cũng là nền tảng để Việt Nam có thể phát triển AI mạnh mẽ trong tương lai.

Ngoài ra, để AI phát triển thì cơ sở hạ tầng, dữ liệu phải có sự chuyển đổi số một cách đồng bộ. Nhiều năm qua, Chính phủ Việt Nam đang rất quyết liệt trong vấn đề chuyển đổi số, đây là cơ hội để các DN, tổ chức nào chưa chuyển đổi số thì gấp rút chuyển đổi số. Vì AI phát triển dựa trên các dữ liệu số, mà muốn có dữ liệu số thì bản thân DN, tổ chức phải chuyển đổi.

Để có thể tự chủ được AI, Việt Nam cần mở rộng đầu tư hợp tác với các quốc gia phát triển về AI.

TS NGUYỄN MINH SƠN, Trưởng khoa Khoa kỹ thuật máy tính Trường ĐH Công nghệ thông tin:

Phát triển các sản phẩm sử dụng công nghệ AI mũi nhọn

Để TP.HCM hay các tỉnh, TP khác nói riêng và Việt Nam nói chung có thể phát triển được các sản phẩm AI, trước hết cần có cơ sở hạ tầng lưu trữ dữ liệu và tính toán hiệu năng cao, tức trung tâm dữ liệu (data center) đủ lớn để phân tích cũng như xử lý dữ liệu. Đi kèm với đó là cơ chế, chính sách về việc chia sẻ tài nguyên dữ liệu, cho phép cả đơn vị nhà nước lẫn DN tư nhân tham gia sử dụng, xử lý dữ liệu này.

Cùng với đó, Nhà nước phải tính toán các quy định về phân loại dữ liệu nào được phép chia sẻ công khai và dữ liệu nào không công khai. Nghĩa là làm theo cơ chế công - tư, kết hợp với bản địa hóa phù hợp với từng vùng miền, địa phương.

Ngoài xây dựng trung tâm dữ liệu, cơ chế, chính sách thì TP.HCM nói riêng, Việt Nam nói chung cần hoạch định những chiến lược nghiên cứu khoa học công nghệ, định hướng phát triển các sản phẩm sử dụng công nghệ AI mũi nhọn; thúc đẩy các đơn vị tham gia nghiên cứu phát triển các sản phẩm công nghệ cao dựa trên AI và dữ liệu lớn.

Ông JENSEN HUANG, Chủ tịch Tập đoàn Sản xuất chip NVIDIA:

Việt Nam cần siêu máy tính

Để tận dụng lợi thế của làn sóng mới về công nghệ cần có ít nhất ba thành phần cho một công thức. Thứ nhất, đó là phải có một Việt Nam số và thực tế Việt Nam đã sẵn sàng số hóa khi 100% người dân đã sử dụng điện thoại di động.

Thứ hai, đó là trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo là phần mềm, mà phần mềm do con người tạo nên. Việt Nam đang sẵn có một nguồn tài nguyên thiên nhiên giàu có - các kỹ sư phần mềm và các kỹ sư này đã sẵn sàng nhảy sang bước tiến mới như trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư phần mềm có kỹ năng rất sâu để tạo ra một thế hệ phần mềm mới.

Thành phần cuối cùng là hạ tầng trí tuệ nhân tạo - siêu máy tính. Hiện nay Việt Nam đã có hạ tầng Internet với những tên tuổi như Viettel, FPT, CMC... Tương tự với Internet, trí tuệ nhân tạo cũng cần hạ tầng. Trong tương lai, Việt Nam cần siêu máy tính, điều này đòi hỏi phải có hạ tầng trí tuệ nhân tạo.

Chúng tôi cam kết sẵn sàng hợp tác với Việt Nam để nâng cao kỹ năng và hạ tầng trí tuệ nhân tạo.

Đại diện Tập đoàn VNPT:

Phải có những dữ liệu riêng của Việt Nam

Muốn giải quyết những bài toán về AI của Việt Nam thì bắt buộc phải có những dữ liệu riêng của Việt Nam. Chúng ta không thể mang một mô hình ở nước ngoài về áp dụng trực tiếp ngay tại Việt Nam.

AI cần phải được “học hỏi” từ chính dữ liệu của người Việt Nam. Nút thắt ở đây chính là ở mặt dữ liệu. Ngoài ra, chúng ta còn phải đẩy mạnh hơn về mặt hạ tầng.

Có một hạ tầng đủ lớn thì chúng ta có thể đẩy nhanh hơn việc làm chủ công nghệ. Để một DN công nghệ phát triển về AI, cần bốn trụ cột là con người, hạ tầng công nghệ, dữ liệu và chiến lược đầu tư dài hạn.

Dữ liệu cần phải đủ lớn, được gắn nhãn, dễ dàng tiếp cận và đáng tin cậy. Bên cạnh đó, nguồn nhân lực AI cần vừa đáp ứng về chất lượng vừa đủ số lượng.•