So với những công nghệ khác, Việt Nam đứng trước cơ hội lớn để bắt kịp xu hướng AI cùng thế giới nếu kịp thời đưa ra chính sách thu hút nhân lực, phát triển nguồn dữ liệu.

So với những công nghệ khác, Việt Nam đứng trước cơ hội lớn để bắt kịp xu hướng AI cùng thế giới nếu kịp thời đưa ra chính sách thu hút nhân lực, phát triển nguồn dữ liệu.

AI đang là xu thế phát triển chung trên toàn cầu. Tuy vậy, để phát triển được những mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ, làm chủ nền tảng AI cần tới 3 yếu tố chính: Hạ tầng, nhân lực và dữ liệu.

Là ngành công nghệ còn rất mới, khoảng cách giữa các quốc gia không nhiều, Việt Nam có cơ hội để thu hút những "đại bàng" toàn cầu đặt bảng doanh. Điều này mở ra cơ hội cạnh tranh với nguồn nhân lực chất lượng cao trong nước.

Nghị quyết 57 đặt mục tiêu đưa Việt Nam vào nhóm 3 nước dẫn đầu mảng trí tuệ nhân tạo ở Đông Nam Á. Các địa phương trong nước như TP.HCM, Đà Nẵng nhanh chóng đưa ra những chính sách hỗ trợ, điều kiện thuận lợi để công ty khởi nghiệm về AI và công nghệ nói chung

Chia sẻ với Tri Thức – Znews, TS Trần Việt Hùng cho rằng đây là cơ hội “nghìn năm có một” để Việt Nam bắt nhịp xu hướng AI toàn cầu. Nhà sáng lập kiêm CEO AI For Vietnam cho rằng Việt Nam đang đứng trước cơ hội "nghìn năm có một". Chúng ta mời các công ty AI hàng đầu về đóng đô tại đây, thu hút nguồn nhân tài khắp thế giới về đây, từ đó góp phần đào tạo nhân lực trong nước.

Ở yếu tố dữ liệu, việc thiếu bộ dữ liệu tiếng Việt quy mô lớn để đào tạo mô hình là một trong những rào cản để các công ty chưa phát huy được tiềm năng AI.

Để xây dựng bộ dữ liệu tiếng Việt quy mô lớn và chất lượng cao, dự án phi lợi nhuận ViGen được thành lập với sự kết hợp giữa Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC), Tập đoàn Meta và tổ chức AI For Vietnam.

Theo TS Hùng, làn sóng AI là cơ hội có thể “cả đời mới đến một lần” để Việt Nam phát triển cùng thế giới. So với những công nghệ trước đây, AI sớm trở thành công cụ hỗ trợ toàn diện, có khả năng hoàn thành toàn bộ công việc dựa trên yêu cầu từ người dùng.

“Các công ty nước ngoài nắm bắt cơ hội rất nhanh”, ông Hùng nhấn mạnh khi quan sát những startup AI tại Mỹ. Chính áp lực này khiến thị trường liên tục biến động. Tại Thung lũng Silicon, AI được xem là yếu tố quan trọng nhất, và sẽ “không ai đầu tư” nếu startup không ứng dụng AI.

“Các mô hình công ty mới đang hình thành, ví dụ như Macrohard của Elon Musk chỉ có sếp là con người”, TS Hùng nói thêm.

Trong bối cảnh Việt Nam đứng trước cơ hội lớn, đại diện AI for Vietnam cho rằng chiến lược thu hút nhân tài là một trong 3 yếu tố quan trọng, bên cạnh dữ liệu và cơ sở hạ tầng.

TS Hùng cũng gợi ý một hướng thu hút nhân tài trong bối cảnh chính sách nhập cư ngày càng khắt khe của Mỹ, khiến chi phí tuyển dụng tăng. Điều này khiến các công ty công nghệ có nhu cầu tìm cách xây dựng trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) ở nước ngoài, nhất là một quốc gia ổn định và nhiều lợi thế phát triển.

Ở Đông Nam Á, trước đây Singapore thường được coi là nơi đặt chi nhánh khu vực của các công ty lớn. Tuy nhiên, TS Hùng cho rằng Việt Nam vẫn có lợi thế số lượng trong nguồn nhân lực, kết hợp cùng địa lý đa dạng. Đây là những yếu tố có thể thu hút nhân tài từ các công ty công nghệ nếu văn phòng được đặt ở Việt Nam.

"Trong bối cảnh đó, Việt Nam đang đứng trước cơ hội "nghìn năm có một". Hãy mời các công ty AI hàng đầu về đóng đô tại đây, thu hút nguồn nhân tài khắp thế giới về đây, từ đó góp phần đào tạo nhân lực trong nước", ông Hùng chia sẻ.

Khi đặt trung tâm R&D, các công ty thường mang theo nguồn lực quốc tế, giúp tăng cường nhân tài và đào tạo nhân sự trong nước. Làm việc trực tiếp tại các doanh nghiệp lớn được xem là cách hiệu quả để nâng cao chất lượng nhân sự trong nước.

Dù là người trẻ 20 hay trung niên ngoài 50, họ đều cởi mở với trải nghiệm sáng tạo, mong muốn tiếp tục trau dồi, phát triển bản thân và hòa vào dòng chảy hiện đại. Sự đa dạng về lựa chọn sống là điều tất yếu đối với thế hệ này.

Xu hướng “multi-life”, sống đa vai trò như làm việc, nghỉ ngơi, học tập và sáng tạo cùng lúc, ngày càng phổ biến. Những công dân mới không chạy theo chuẩn mực sống được định sẵn, mà tự sáng tạo chuẩn mực sống riêng.

Để tận dụng nguồn nhân lực dồi dào hiện có, TS Hùng đề xuất chiến lược đào tạo nâng cao, tuyển chọn người giỏi từ khắp đất nước, tham gia các khóa đào tạo nền tảng và thực hành.

Các đơn vị cũng có thể tổ chức huấn luyện hình thức tập trung (bootcamp) trong vài tuần, với sự góp mặt của các chuyên gia nước ngoài. TS Hùng mô tả đây là hình thức “đào tạo thực chiến”, tiêu chuẩn đánh giá không phải điểm thi mà xoay quanh khả năng hoàn thành công việc, đưa ra sản phẩm.

“Các giáo sư, thầy cô trong nước có thể dạy kiến thức nền tảng, trong khi kiến thức thực tế có thể do chuyên gia người Việt trên toàn cầu đảm nhận”, TS Hùng nói thêm.

Ngoài người học, TS Hùng cho rằng giáo viên càng cần được trang bị kiến thức về AI để có thể tận dụng thế mạnh của trí tuệ nhân tạo trong đào tạo, đặc biệt khi các mô hình hiện nay chưa đủ tin cậy để học sinh trực tiếp sử dụng.

Đại diện AI for Vietnam nhấn mạnh khả năng cá nhân hóa của AI khi có thể giải thích khái niệm theo nhiều cách khác nhau, phù hợp sở thích và phong cách học tập từng học viên. Điều này giải quyết vấn đề của lớp học truyền thống khi giáo viên thường không thể đáp ứng toàn bộ 40-50 học viên.

Ở hướng ngược lại, để tận dụng và học được bằng AI hiệu quả, người dùng cũng cần 2 kỹ năng. Đầu tiên là tư duy giải quyết vấn đề, giúp tóm tắt vấn đề mơ hồ trong thực tế thành công việc cụ thể để giao cho AI. Tiếp theo là tư duy phản biện, đừng tin ngay kết quả của AI mà hãy trao đổi, thảo luận thêm cho đến khi tin tưởng kết quả.

"Hãy cứ tưởng tượng đó là nhân viên hoặc trợ lý ngay dưới quyền của bạn, bạn sẽ tìm ra cách sử dụng hợp lý", đại diện AI for Vietnam chia sẻ.

TS Hùng đề xuất 3 giai đoạn phát triển AI tại Việt Nam, đầu tiên là tập trung ứng dụng AI diện rộng. Thay vì xây dựng mô hình ngay từ đầu, nên phát triển các kỹ năng sử dụng AI hiệu quả cho người dân, bao gồm cú pháp nhập lệnh chuẩn.

“Giai đoạn này chú trọng nâng cao hiệu quả sử dụng AI, thay đổi tư duy rằng AI không hề phức tạp, quan trọng nhất là tạo dữ liệu nền tảng cho những giai đoạn tiếp theo”, TS Hùng chia sẻ.

Giai đoạn tiếp theo tập trung vào R&D dựa trên dữ liệu và kỹ năng từ giai đoạn trước, kết hợp cơ sở hạ tầng. Đây cũng là giai đoạn then chốt để thu hút các công ty nước ngoài, tăng cường nhân lực và đào tạo.

“Việt Nam đang đứng trước cơ hội vàng cho chiến lược này. Khi hoàn tất, chúng ta có thể sở hữu hệ sinh thái gồm nhân lực, doanh nghiệp, tài chính và dữ liệu”, đại diện AI for Vietnam nói.

Giai đoạn cuối cùng là đưa sản phẩm AI ra toàn cầu. TS Hùng mô tả đây là bước phát triển “rất tự nhiên” sau khi xây dựng hệ sinh thái AI hoàn chỉnh.

Với dự án ViGen, TS Hùng và cộng sự tại AI for Vietnam đặt mục tiêu tạo ra bộ dữ liệu tiếng Việt mã nguồn mở, chất lượng cao. Dù vậy, việc thu thập dữ liệu tiếng Việt để đào tạo AI còn rào cản.

“Hiện tại, tiếng Việt vẫn là ngôn ngữ ít tài nguyên. Khi các công ty nước ngoài thu thập dữ liệu, họ thường tận dụng những nguồn có sẵn trên Internet”, TS Hùng cho biết.

Đại diện AI for Vietnam liệt kê một số nguồn thu thập dữ liệu tiếng Việt phổ biến hiện tại, nhưng mỗi nguồn đều có vấn đề riêng. Ví dụ, Wikipedia chất lượng tốt nhưng chứa nhiều bản dịch từ ngôn ngữ khác, văn phong kém tự nhiên.

Với nguồn sách vở, nhiều sách có sẵn và miễn phí trên Internet là truyện không chính thống, từ ngữ không chuẩn mực. Ngoài ra còn có nguồn báo chí nhưng nội dung lặp lại, trong khi nguồn văn bản Nhà nước chất lượng cao nhưng không dễ để tiếp cận, tham khảo trực tiếp.

Mạng xã hội được xem là nguồn dữ liệu lớn nhất, song chất lượng từ kênh này không đồng đều, nhiều nội dung tiêu cực và ngôn ngữ có thể không chính xác.

“Nếu sử dụng các nguồn này, AI có xu hướng bắt chước thái độ ấy, không thể dùng cho các mục đích quan trọng như giáo dục”, TS Hùng nhấn mạnh.

Theo TS Hùng, giai đoạn quan trọng khi đào tạo mô hình AI tiếng Việt là làm sạch dữ liệu. Đầu tiên là thu thập tất cả dữ liệu tiếng Việt có sẵn, bao trùm kiến thức phổ thông và nhiều lĩnh vực khác. Quy trình này giúp AI có kiến thức, tư duy tương đương cử nhân đại học loại giỏi.

Sau khi thu thập dữ liệu, các thành viên đóng góp cho dự án ViGen sẽ lọc nội dung không phù hợp và trùng lặp thông qua công cụ mã nguồn mở. Tiếp theo, dự án sẽ huy động nguồn dữ liệu chất lượng cao từ cá nhân và tổ chức thông qua cổng dữ liệu mở.

Mục tiêu tiếp theo của ViGen là xây dựng bộ tiêu chí đánh giá. TS Hùng nhận định tiếng Việt hiện chưa có nhiều bộ tiêu chí quy mô lớn, trong khi tiếng Anh đã có hàng trăm bộ.

Dự án tập trung phát triển 5 bộ tiêu chí quan trọng. Đầu tiên là đánh giá khả năng sử dụng ngôn ngữ và am hiểu văn hóa, dựa trên một nghiên cứu từ Singapore. Tiếp theo là đánh giá kiến thức phổ thông.

Những tiêu chí tiếp theo gồm đánh giá khả năng hội thoại nhất quán, năng lực tư duy và suy luận, cuối cùng là đánh giá khả năng lập trình, có khả năng “viết chương trình bằng tiếng Việt”.

Mục tiêu thứ ba của ViGen là xây dựng cổng dữ liệu mở. Theo ông Hùng, đây là cách tiếp cận đặc trưng của Việt Nam để người dùng tham gia đóng góp dữ liệu. Nền tảng dự kiến hoạt động tương tự game, cho phép người đóng góp tích điểm, lên hạng và đổi quà.

“Bên cạnh đội ngũ phát triển từ khắp nơi trên thế giới, sự đóng góp của người dùng cũng góp phần giúp chúng ta bắt kịp những nước khác. Cách tiếp cận này tận dụng các đặc trưng của người Việt”, TS Hùng nói thêm.

Nhìn chung, dự án còn đóng góp vào việc đảm bảo sự phát triển AI tại Việt Nam, phù hợp giá trị văn hóa và tiêu chuẩn đạo đức ở Việt Nam, hướng tới xây dựng hệ sinh thái AI mã nguồn mở phù hợp với bối cảnh địa phương và có trách nhiệm.