Chưa đồng tốc với bước nhảy AI thế giới

Việt Nam là một trong những quốc gia có bước tiếp cận đầu tiên và có những nghiên cứu phát triển AI sớm. Theo báo cáo của Thundermark Capital, năm 2022, Việt Nam tiếp tục duy trì thứ hạng ấn tượng, với vị trí 26 và tổng điểm nghiên cứu là 5. Thành tích này đưa Việt Nam trở thành một trong 2 đại diện của Đông Nam Á, bên cạnh Singapore, góp mặt trong Top 30 thế giới về nghiên cứu AI.

Những năm gần đây, AI Việt Nam có bước phát triển nhanh chóng, ngày càng đi vào chiều sâu và mở rộng ở nhiều lĩnh vực, khi Việt Nam đạt 51,82/100 điểm, cao hơn mức trung bình toàn cầu (47,72).

Theo ông Bùi Thế Duy, Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ, đến nay, Việt Nam đã có một số sản phẩm AI, như hệ thống sản phẩm trợ lý ảo khá toàn diện; sản phẩm xử lý ảnh, camera nhận dạng ô tô, biển số xe, người, điểm danh; các sản phẩm trong lĩnh vực ngân hàng - tài chính, y tế; xe tự hành.

Tuy có tiến triển khả quan và có nhiều tiềm năng, lợi thế để phát triển AI, nhưng ông Duy cũng cho rằng, do không có hạ tầng siêu tính toán như ở nhiều quốc gia, nên phát triển AI ở Việt Nam chắc chắn còn khoảng cách rất xa với các nước đi đầu và xu thế còn tăng tiếp.

“Vì vậy, chúng ta không quá tham vọng phát triển các sản phẩm hàng đầu thế giới, chỉ đi vào các sản phẩm ngách phục vụ thị trường Việt Nam”, ông Duy cho biết.

Nhiều nguyên nhân được chỉ ra cho sự trễ nhịp của AI tại Việt Nam. Đó là việc triển khai AI tại Việt Nam còn đối mặt với nhiều thách thức, như hạn chế về nguồn vốn và pháp lý, bảo mật thông tin, thiếu nhân lực chuyên môn, thiếu đầu tư một cách hệ thống về hạ tầng công nghệ, thiếu sự phối hợp giữa doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và Chính phủ.

Chia sẻ lý do AI chưa có những bước đột phá mạnh mẽ, TS. Nguyễn Thị Thu Trang, đồng sáng lập Vbee cho rằng, Việt Nam chưa có một hệ sinh thái phát triển AI vững chắc và các chính sách hỗ trợ phù hợp. So với một số quốc gia khác trong khu vực châu Á, mức độ ứng dụng AI tại Việt Nam vẫn trong giai đoạn khởi đầu.

“Chúng ta đang thiếu sự đầu tư có quy mô và toàn diện về hạ tầng công nghệ để triển khai AI, về nghiên cứu khoa học, cũng như đầu tư cho doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty khởi nghiệp hoạt động trong lĩnh vực này”, bà Trang nhấn mạnh.

Còn ông Trung Huỳnh, sáng lập, CEO Actable AI và ChatBD nhận định, có nhiều lý do, trong đó, vấn đề lớn nhất là thiếu sự sẵn sàng về dữ liệu.

Chia sẻ vấn đề này, TS. Trần Anh Tú, Phó vụ trưởng Vụ Công nghệ cao (Bộ Khoa học và Công nghệ) cho biết, công cuộc thúc đẩy ứng dụng AI còn nhiều hạn chế, như chưa có cơ sở đào tạo chuyên sâu, đẳng cấp; chưa có cơ sở nghiên cứu AI tầm quốc gia; cơ chế đãi ngộ đặc thù để thu hút nhân tài AI chưa hấp dẫn. Ngoài ra, còn có vấn đề tạo lập cơ sở dữ liệu mở, hạ tầng dữ liệu lớn phân tán, chưa có đủ sức mạnh đảm bảo nhu cầu phát triển AI.

Đột phá để phát triển AI

Theo ông Nguyễn Mạnh Quý, Giám đốc Viettel Cyberspace, các công ty AI trên thế giới được chia làm 2 loại, gồm các “ông lớn” chuyên về phát triển công nghệ AI và các công ty nhỏ tích hợp AI vào các ứng dụng cụ thể.

Theo đó, loại thứ nhất thường cung cấp các nền tảng lớn hay các công nghệ lõi, còn loại thứ hai tích hợp AI vào các ứng dụng cụ thể như y tế (các AI chẩn đoán bệnh hoặc xem X-quang…), giao thông (các AI liên quan đến camera giao thông, nhận diện biển số xe, nhận diện người đi bộ, nhận diện tai nạn giao thông…), tài chính (các AI đánh giá điểm tín dụng giúp người dùng vay nhanh hơn…).

“AI là một lĩnh vực rất rộng và không ai có thể làm hết được, vì vậy Việt Nam nên ‘địa phương hóa’ các AI có sẵn. Ví dụ, xe tự lái chạy ở Mỹ khác với ở Việt Nam, bởi ở Việt Nam có cả xe máy, xe đạp… Hành vi lái xe ở Việt Nam cũng khác với Mỹ, nên để ứng dụng một chiếc xe tự lái của Mỹ tại Việt Nam, ‘địa phương hóa’ là yêu cầu bắt buộc. Đây là cơ hội để Việt Nam hợp tác với các Big Tech nhằm ‘địa phương hóa’ hoặc ‘cá thể hóa’ các AI tầm cỡ dựa trên dữ liệu bản địa và hành vi người dùng của Việt Nam. Các phiên bản địa phương hóa này sẽ giúp người dùng có trải nghiệm chính xác hơn, tin cậy hơn”, ông Quý chia sẻ.

Đồng quan điểm, ông Phùng Việt Thắng, Giám đốc Kinh doanh, Khối khu vực công và doanh nghiệp lớn của Microsoft Việt Nam cho rằng, Việt Nam nên cân bằng giữa việc tự phát triển công nghệ AI nội địa và “địa phương hoá” công nghệ AI quốc tế.

Việc phát triển AI nội địa có thể giúp Việt Nam tận dụng được tiềm năng của nguồn nhân lực, thị trường và văn hóa đặc thù.

Bên cạnh đó, nhiều ý kiến cho rằng, các doanh nghiệp nên tập trung nghiên cứu, ứng dụng AI vào những ngành, lĩnh vực cụ thể, cho những mô hình kinh doanh mới. Ông Thiều Phương Nam, Tổng giám đốc Qualcomm Việt Nam, Campuchia và Lào khẳng định, AI đã đi vào tất cả các ngành công nghiệp, trong đó, những ngành mà AI có tác động rất lớn là giao thông và y tế.

Trong khi đó, GS. Hồ Tú Bảo (Viện Nghiên cứu cao cấp về toán) đánh giá, ở Việt Nam, ngành tài chính sở hữu nhiều dữ liệu và hoạt động rất nhiều trên không gian số. Vì vậy, tài chính có thể là ngành đi đầu trong ứng dụng AI. Hai ngành có triển vọng tiếp theo là giáo dục và y tế.