Tại Diễn đàn Nghiên cứu và Phát triển R&D Forum 2025 diễn ra ở Ninh Bình, ông Hùng Trần, CEO Got It, đã đưa ra một phép so sánh thú vị: “Khi mọi người đều đi ngựa, mà có một chiếc xe máy, hãy cứ nhảy lên đi ngay, đừng mất thời gian học cách chế tạo ra nó.”
Ông Hùng, người có kinh nghiệm sáng lập và điều hành nhiều dự án AI tại Việt Nam và Mỹ, nhấn mạnh đến hai khía cạnh quan trọng: nghiên cứu và ứng dụng AI. Theo ông, việc nghiên cứu AI ở Việt Nam để tạo ra những thành tựu tầm cỡ như DeepSeek là một thách thức lớn do nhiều yếu tố, đặc biệt là về nguồn lực con người, năng lực tính toán và dữ liệu. Ông cho rằng, những trường hợp cá biệt như “quái kiệt” AI Lê Viết Quốc tại Google hay các nhà máy AI của FPT không thể đại diện cho toàn cảnh. Bên cạnh đó, dữ liệu tiếng Việt phục vụ đào tạo AI còn hạn chế.
Do đó, ông Hùng đề xuất một hướng đi thực tế hơn là phổ cập AI cho người Việt để tạo ra giá trị ngay lập tức, theo phương châm “thành thạo rồi mới sáng tạo”. Ông cũng lưu ý rằng, điều này không có nghĩa là chúng ta bỏ qua nghiên cứu chuyên sâu, nhưng đó là một mục tiêu dài hạn.
Ông Hùng kêu gọi ứng dụng mạnh mẽ AI để nâng cao năng suất lao động và đóng góp vào sự phát triển kinh tế. Ông nhận định, Việt Nam thường đi sau trong các làn sóng công nghệ, nhưng với AI tạo sinh (GenAI), chúng ta có cơ hội bắt kịp, dù hiện tại vẫn còn chậm. Ông nhấn mạnh sự cần thiết của một chiến lược quốc gia để thúc đẩy ứng dụng AI rộng rãi, giúp mỗi người Việt Nam tăng năng suất lên gấp nhiều lần.
Ngoài ra, ông Hùng khuyến nghị ưu tiên phát triển bộ dữ liệu ngôn ngữ tiếng Việt, vì đây chưa phải là mối quan tâm hàng đầu của các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới, dẫn đến việc đào tạo AI tiếng Việt còn yếu. Khi AI hiểu rõ tiếng Việt, nó sẽ phục vụ người Việt tốt hơn, từ đó thúc đẩy mục tiêu phổ cập AI.
Tại diễn đàn, trí tuệ nhân tạo là một chủ đề được nhiều diễn giả quan tâm. Phần trình bày của ông Hamilton Mann, Phó chủ tịch Kỹ thuật số tại Thales, người từng được Thinkers50 Radar vinh danh là một trong 30 nhà tư tưởng kinh doanh triển vọng hàng đầu thế giới năm 2024, thu hút sự chú ý đặc biệt. Ông Mann cho rằng AI đã phát triển đến mức “không chỉ là công cụ mà là người ra quyết định”.
Ông Mann nhận định, AI ngày càng trở thành một tác nhân tự chủ trong xã hội, thể hiện qua các ứng dụng thực tế như AI lái xe, phê duyệt khoản vay, kiểm duyệt nội dung, và thậm chí có thể tham gia đàm phán hiệp ước quốc tế, chẩn đoán bệnh phức tạp hay giảng dạy.
Tuy nhiên, ông đặt ra câu hỏi liệu con người đã sẵn sàng cho kịch bản này hay chưa, vì AI đang đối mặt với hai thách thức lớn: tính tuân thủ và sự liêm chính. Theo ông, mô hình AI hiện tại dựa trên việc tích lũy và tối ưu hóa kiến thức sẵn có, nghĩa là mọi thứ AI sử dụng đều được xây dựng từ quá khứ. Ông cũng chỉ trích “cuộc đua AI” hiện nay đang quá chú trọng vào tốc độ, ưu tiên tạo ra câu trả lời đúng hơn là đặt ra câu hỏi đúng. Điều này dẫn đến việc AI khuyến khích sự tuân thủ theo khuôn mẫu, đi ngược lại bản chất của sự đổi mới.
Thách thức thứ hai về sự liêm chính xuất phát từ việc mô hình AI hiện tại tập trung vào mở rộng khả năng kỹ thuật để đạt hiệu suất cao trong các bài kiểm tra, thường bỏ qua yếu tố con người. Ông cho rằng, dù có nhiều khung đạo đức và hướng dẫn cho AI từ cấp quốc gia đến quốc tế, việc thực thi vẫn còn hạn chế, và con người chưa thể tác động sâu vào khả năng hành xử chính trực của hệ thống AI.
Từ đó, ông Mann đặt ra câu hỏi về việc làm thế nào để AI có “tính chính trực nhân tạo” (artificial integrity), chứ không chỉ là “trí tuệ nhân tạo” (artificial intelligence).
Để đạt được sự liêm chính, ông Mann gợi ý phát triển AI dựa trên các nguyên tắc: AI không được làm suy yếu năng lực của con người và gây nghiện, đồng thời phải quản lý hiệu quả các định kiến để giảm bất bình đẳng. AI cần tôn trọng các giá trị văn hóa, không “nuốt chửng” chúng, không gây xao nhãng hoặc lợi dụng các lỗ hổng trong hệ thống của con người. Đặc biệt, AI phải bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ, đề cao giá trị nhân văn và phải minh bạch, dễ hiểu để người dùng nắm rõ quá trình ra quyết định của nó.
Admin
Nguồn: VnExpress
