Ứng dụng AI trong chuyển đổi kép: Việt Nam có thể đi nhanh nhưng thách thức lớn优质

Những nước đi sau như Việt Nam sẽ có nhiều khả năng đột phá và đi nhanh hơn nhiều nước phát triển khi ứng dụng AI trong chuyển đổi kép,ỨngdụngAItrongchuyểnđổiképViệtNamcóthểđinhanhnhưngtháchthứclớ song thách thức không nhỏ.

Vai trò của AI trong chuyển đổi kép

Chủ đề “vai trò của AI trong chuyển đổi kép” thu hút sự quan tâm lớn của các chuyên gia, nhà nghiên cứu, các doanh nghiệp trong nước và quốc tế tại hội thảo quốc tế “Chuyển đổi kép: Chuyển đổi số và chuyển đổi xanh trong doanh nghiệp với mục tiêu phát triển bền vững”, do Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức sáng 30/9.

Tham luận tại hội thảo, TS. Hoàng Xuân Vinh và PGS.TS Trần Thị Hiền, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội dẫn một số kinh nghiệm quốc tế nhằm tìm kiếm bài học cho Việt Nam.

Chẳng hạn, Hoa Kỳ đã phát triển Chiến lược Nông nghiệp 4.0, tích hợp các công nghệ như cảm biến, dữ liệu lớn và tự động hóa để nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm. Công nghệ kỹ thuật số giúp nông dân Mỹ quản lý toàn bộ chuỗi cung ứng, từ sản xuất đến tiêu thụ, đảm bảo chất lượng sản phẩm và giảm chi phí.

Hoặc tại Trung Quốc, hành trình chuyển đổi số của quốc gia tỷ dân trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, từ xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số đến thúc đẩy các ngành công nghiệp mới (thương mại điện tử, AI, IoT... ).

Trong đó, nước này ưu tiên phát triển những công nghệ tiên tiến như AI; nỗ lực xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, chính sách, chiến lược phát triển kinh tế số; phát triển nguồn nhân lực; tăng cường bảo vệ dữ liệu...

Đây là một số kinh nghiệm Việt Nam có thể nghiên cứu áp dụng.

Trao đổi với PV VietNamNet bên lề hội thảo, GS.TSKH Hồ Tú Bảo, Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu của Viện nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM), lưu ý: Những tiến bộ vượt bậc, đột phá của khoa học công nghệ đã dần số hoá mọi thực thể, mọi hoạt động của con người và các thực thể, hoạt động này có thể kết nối với nhau trên không gian mạng qua dữ liệu.

AI làm cho máy móc có được năng lực của trí tuệ con người, đang tiến bộ rất nhanh. Chính dữ liệu là nhiên liệu để các thuật toán AI hoạt động, giúp AI đạt được năng lực trí tuệ của con người.

Trong kỷ nguyên số ngày nay, đối tượng lao động chính đang dần là dữ liệu - nguồn nhiên liệu thời đại. Công cụ lao động chính cũng đang dần là các công nghệ số như AI. Năng lực sử dụng AI và các công nghệ số sẽ tạo sự thay đổi lớn của sức lao động.

Các nước đã phát triển tạo ra hầu hết sản phẩm khoa học và công nghệ nên việc dùng các sản phẩm đó (gồm cả AI) trong quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi xanh mang tính tất yếu, tiến hóa là chính. 

Với những nước đi sau như Việt Nam, việc này mang tính cơ hội nhiều hơn, có khả năng đột phá hơn, vì chúng ta đang còn ở mức thấp, nhiều việc mới bắt đầu. Việc tạo ra, dùng dữ liệu, AI ở Việt Nam có thể mang tính cách mạng cao hơn. Thật sự chỉ có thể thành công trong chuyển đổi số và chuyển đổi xanh nếu làm với tinh thần cách mạng.

"Lịch sử đã chỉ ra trong mỗi cuộc cách mạng công nghiệp có nước tiến nhiều, có nước tiến ít. Trong ba cuộc cách mạng công nghiệp trước, Việt Nam không tiến mấy. Phải mấy chục năm mới có một cuộc cách mạng công nghiệp mới, nên lần này nếu ta không tiến khi người khác tiến thì khoảng cách của ta với họ ngày càng xa hơn, việc đuổi theo ngày càng khó hơn. Thời bây giờ là thời của 'người thắng cuộc lấy hết' (the winner takes it all)”, GS.TSKH Hồ Tú Bảo phân tích.

Thách thức lớn với Việt Nam

Những năm gần đây, tại Việt Nam, các khái niệm chuyển đổi kép, chuyển đổi số, chuyển đổi xanh, ứng dụng AI được nhắc tới rất nhiều. Mức độ quan tâm của các nhà quản lý, nhà khoa học và doanh nghiệp Việt Nam tới những khái niệm này không thua kém các nước trong khu vực và thế giới, thậm chí còn nhiều hơn. 

Tuy nhiên, để có thể ứng dụng hiệu quả AI trong chuyển đổi kép, phải vượt qua không ít thách thức.

Theo GS.TSKH Hồ Tú Bảo, đã gọi là “cách mạng” thì phải “toàn dân”. Do vậy, điều đầu tiên cần quan tâm vẫn là nhận thức của toàn dân, phải vừa đủ rộng vừa đủ sâu về “số” và “xanh”. Cùng với đó, cần chú trọng đào tạo đội ngũ những người có thể làm ra và dùng được những công nghệ số mới như AI.

“Một điều hết sức quan trọng nữa là phải hoàn thiện, tháo gỡ được những vướng mắc trong môi trường pháp lý để tạo điều kiện cho sự thay đổi. Rất nhiều phần của môi trường pháp lý tại Việt Nam đã được ban hành từ trước khi có cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, trước khi có môi trường thực - số, bây giờ phải thay đổi để mở đường cho phương thức sản xuất số”, ông nhấn mạnh.

Việt Nam đang hướng tới mục tiêu trở thành quốc gia tiên phong về công nghệ số tại ASEAN vào năm 2030. Song, hành trình chuyển đổi số vẫn còn không ít thách thức. 

TS. Hoàng Xuân Vinh và PGS. Trần Thị Hiền bày tỏ sự quan ngại trước hiện trạng thiếu trầm trọng lao động có tay nghề cao trong lĩnh vực công nghệ thông tin, chuyển đổi số, nhất là các chuyên gia trong các lĩnh vực AI, an ninh mạng và dữ liệu. Nếu không sớm được giải quyết, sẽ có thể làm chậm tốc độ chuyển đổi số cũng như chuyển đổi kép.

Cùng với đó, mặc dù cơ sở hạ tầng số đã được cải thiện nhưng vẫn tồn tại sự chênh lệch đáng kể giữa các thành phố lớn với khu vực nông thôn hoặc miền núi, dẫn đến sự chênh lệch trong khả năng tiếp cận các dịch vụ kỹ thuật số. Nhiều vùng sâu vùng xa vẫn thiếu khả năng truy cập Internet băng thông rộng đầy đủ, hạn chế khả năng hưởng lợi từ các dịch vụ kỹ thuật số.

Với góc nhìn của chuyên gia công nghệ, TS. Miles Yang, Đại học Macquarie (Sydney, Australia) thông tin: Gần đây, Predictive AI (AI dự đoán) và Generative AI (AI tạo sinh) phát triển rất mạnh trên thế giới. Trong đó, AI dự đoán dự báo kết quả từ dữ liệu, còn AI tạo sinh tạo ra nội dung mới. AI dự đoán chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực tài chính, chăm sóc sức khỏe,... trong khi AI tạo sinh phát huy vai trò, hiệu quả nổi bật trong các hoạt động sáng tạo nghệ thuật và truyền thông.

Tuy nhiên, cả hai loại AI nêu trên đều tồn tại nhiều thách thức. AI dự đoán cần nguồn dữ liệu đủ lớn, tính chính xác cao, những điều không dễ gì có được. Còn AI tạo sinh tiềm ẩn nguy cơ vi phạm các vấn đề về đạo đức, liêm chính trong học thuật, thông tin sai lệch, lừa đảo...

Việt Nam cần tiếp tục tìm kiếm những giải pháp thực sự phù hợp để có thể phát huy tối đa tiềm năng, hiệu quả, đồng thời giảm thiểu nguy cơ rủi ro khi ứng dụng AI trong chuyển đổi kép.