Trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại rất nhiều cơ hội, lợi ích cho nền kinh tế, sự phát triển của đất nước, doanh nghiệp, cá nhân con người, tuy nhiên cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Để tận dụng lợi ích của AI đồng thời giảm thiểu các rủi ro đối với xã hội, con người, chính sách phát triển AI cần cân bằng giữa kiểm soát rủi ro với phát triển AI.
Thực trạng hệ sinh thái AI tại Việt Nam
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ chủ chốt của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, đóng vai trò quan trọng trong việc thay đổi thế giới và cuộc sống của nhân loại.
Những năm qua, sự phát triển mạnh mẽ của AI cũng như ứng dụng rộng rãi của AI trong nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhau, mang đến nhiều cơ hội đối với mỗi quốc gia. Việt Nam cũng đang đứng trước cơ hội lớn để tận dụng sức mạnh của AI nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và giải quyết các vấn đề xã hội.
Với mục tiêu đưa AI trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam, tháng 1/2021, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030. Chiến lược đặt mục tiêu phấn đấu đến năm 2030, Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo, phát triển các giải pháp và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khu vực ASEAN.
Đến nay, ngày càng có nhiều doanh nghiệp (DN) nhà nước và tư nhân đã đầu tư vào nghiên cứu và ứng dụng AI với quy mô khá lớn, chẳng hạn như Viettel, FPT, MobiFone, Vingroup. AI đã được ứng dụng trong các tổ chức, DN ở các ngành như ngân hàng, thương mại điện tử, bán lẻ, sản xuất, y tế, giáo dục,…
Thị trường AI ở Việt Nam đang chứng kiến sự gia tăng khá lớn trong việc áp dụng các chatbot, trợ lý ảo và công nghệ nhận dạng giọng nói hỗ trợ AI. Xu hướng này được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa và hiệu quả trong các ngành như ngân hàng, thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe. Khi công nghệ AI trở nên tiên tiến và dễ tiếp cận hơn, dự kiến sẽ có tác động đáng kể đến hoạt động kinh doanh và trải nghiệm của khách hàng.
Chia sẻ tại Hội thảo khoa học quốc gia với chủ đề: “Kinh tế, Luật và chính sách công nghệ số – Động lực phát triển quốc gia trong kỷ nguyên vươn mình” do Viện Nghiên cứu Chính sách và Phát triển Truyền thông (IPS) phối hợp cùng Trường Kinh tế, Luật và Quản lý nhà nước (CELG) – Đại học Kinh tế TP.HCM tổ chức mới đây, bà Nguyễn Lan Phương, phụ trách chương trình nghiên cứu công nghệ số IPS, cho biết hệ sinh thái AI tại Việt Nam gồm 5 trụ cột chính: hạ tầng kỹ thuật, nhân lực, tài chính, thị trường và chính sách.
Theo nhận định của các chuyên gia, lợi thế để phát triển AI ở Việt Nam là chi phí hạ tầng bắt đầu giảm từ giai đoạn 2012 đến nay (2024); chip của Nvidia cho phép giảm thời gian đào tạo AI so với chip truyền thống, trong khi có khả năng tiếp cận chip của Nvidia; đã có nhiều hơn dữ liệu mở, các mã nguồn mở. Một số DN ứng dụng AI đang sử dụng hạ tầng lưu trữ dữ liệu của DN Việt Nam, dữ liệu được lưu trữ tại Việt Nam, đáp ứng quy định về an ninh mạng.
Đồng thời, Việt Nam đang có sự tăng trưởng đáng kể trên thị trường trung tâm dữ liệu (TTDL) được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp quản lý và lưu trữ dữ liệu, các cơ sở xử lý dữ liệu cục bộ. Đến cuối năm 2024, Việt Nam có 33 TTDL với tổng số 48 nhà cung cấp và ước tính tổng công suất khoảng 150MW, xếp sau Singapore, Malaysia, Thái Lan, Indonesia và Philippines ở Đông Nam Á. Trong đó, tập đoàn Viettel đã xây dựng 14 TTDL với tổng công suất khoảng 87MW; FPT cùng với NVIDIA đầu tư 200 triệu USD để xây dựng “nhà máy” AI (AI Factory), một dạng trung tâm nghiên cứu và dữ liệu AI.
Ở khối DN, các “ông lớn” như Viettel, VNPT, FPT, các ngân hàng như Techcombank và VPBank từ lâu đã chuẩn hóa dữ liệu để tận dụng các nguồn dữ liệu nhằm tối ưu hóa hoạt động, chức năng và dịch vụ khách hàng. Các tổ chức này đã đầu tư đáng kể vào số hóa dữ liệu và đã thiết lập các phương pháp quản lý dữ liệu để hỗ trợ các mục tiêu chiến lược và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Tuy nhiên, dữ liệu ở Việt Nam có thể là nhiều, nhưng dữ liệu đã xử lý, có cấu trúc vẫn đang thiếu; dữ liệu còn nằm rải rác và không được sử dụng nhiều để phân tích, đưa ra quyết định. Dữ liệu ở khu vực công ở Việt Nam nhiều hơn so với dữ liệu của DN, nhưng mức độ, phạm vi dữ liệu mở của Chính phủ, dữ liệu mở quốc gia còn hạn chế. DN Việt Nam chưa đầu tư xứng đáng vào xây dựng hệ thống dữ liệu của mình; cản trở khả năng khai thác giá trị kinh tế từ dữ liệu và gây khó khăn trong việc ứng dụng AI vào hoạt động quản trị, kinh doanh.
Về thị trường, theo bà Nguyễn Lan Phương có 3 điểm sáng: Thứ nhất là nhu cầu thị trường lớn; Thứ hai là tốc độ phát triển nhanh và có tiềm năng tăng quy mô nên là các nhà đầu tư rất quan tâm và muốn đầu tư vào thị trường Việt Nam; Thứ ba, thị trường khởi nghiệp ở Việt Nam khá sôi động.
Theo dữ liệu của PitchBook Data Inc, Việt Nam hiện có 765 startup AI và ML (học máy). Số startup này chiếm khoảng 1/4 tổng số startup (hơn 3.000 startup) đủ các ngành công nghệ tại Việt Nam. Với con số này, Việt Nam đứng thứ hai về số lượng startup AI ở Đông Nam Á, xếp sau Singapore với 1.100 startup AI trên tổng số 4.500 startup.
Tuy nhiên, các dự án đầu tư vào AI của khu vực tư ở Việt Nam hầu hết có nguồn vốn huy động được còn nhỏ. Đơn cử như 765 AI startup đã nhắc đến ở trên chỉ gọi vốn được 47,3 triệu USD trong 9 tháng đầu năm 2024, trung bình mỗi startup chỉ nhận được gần 62.000 USD. Các DN Việt Nam đầu tư AI với quy mô nhỏ, nhưng rải rác ở nhiều lĩnh vực.
Bà Nguyễn Lan Phương cho biết mặc dù Việt Nam có lợi thế về lực lượng kỹ sư công nghệ, thị trường có tốc độ tăng trưởng nhanh và hệ sinh thái khởi nghiệp khá sôi động, nhưng vẫn tồn tại khoảng cách lớn về hạ tầng TTDL, điện toán đám mây, mô hình AI, dữ liệu và các quy định pháp luật và các hướng dẫn thực hành liên quan.
Chính sách thúc đẩy phát triển AI tại Việt Nam và một số khuyến nghị
Có thể thấy sự phát triển của AI đã đi nhanh hơn các quy định và hướng dẫn đạo đức về AI trên toàn thế giới. Tương tự, hệ thống chính sách, pháp luật của Việt Nam vẫn chưa theo kịp nhu cầu và thực tế triển khai, ứng dụng AI để đảm bảo sự phát triển và vận hành suôn sẻ của công nghệ này. Tại thời điểm 2024, khuôn khổ chính sách, pháp luật hiện hành vẫn còn những hạn chế hoặc chưa điều chỉnh đối với một số vấn đề liên quan đến thúc đẩy phát triển AI và kiểm soát rủi ro của AI.
Theo chia sẻ của đại diện IPS, các DN Việt Nam ứng dụng AI vào thực tế chưa cao, ví dụ như độ sẵn sàng của DN để tận dụng công nghệ AI đang giảm từ 27% ở năm 2023 xuống còn 22% vào năm 2024 và mức độ áp dụng GenAI ở trong DN, ví dụ như mức độ thử nghiệm rất là thấp so với tỷ lệ toàn cầu. Một trong những nguyên nhân là khung pháp lý và khung chính sách không chắc chắn, thiếu rõ ràng và không có những hỗ trợ, vì vậy các DN cũng rất ngại trong việc ứng dụng và thích ứng với cả công nghệ mới.
.jpeg)
Từ những thực trạng ở trong việc từ hạ tầng, tài chính đầu tư công, nhân lực và thị trường, và cũng từ những rủi ro mà AI tạo ra, bà Nguyễn Lan Phương cho biết cân bằng giữa kiểm soát rủi ro với phát triển AI, đồng thời kết hợp các công cụ chính sách khác nhau.
Đại diện IPS đã đưa ra 10 khuyến nghị hoàn thiện các quy định về dữ liệu, thu hút nhân lực chất lượng cao thông qua các tài trợ nghiên cứu lớn và chấp nhận rủi ro đầu tư, cơ chế định giá cho sản phẩm, dịch vụ AI sử dụng kinh phí từ ngân sách nhà nước và cơ chế thử nghiệm có kiểm soát. Cụ thể, có 5 khuyến nghị về chính sách hỗ trợ, thúc đẩy phát triển AI và 5 khuyến nghị về chính sách kiểm soát AI.
Thứ nhất, về chính sách hỗ trợ thúc đẩy phát triển AI đối phần hạ tầng, đại diện IPS khuyến nghị nên thu hút các nhà đầu tư nước ngoài vào xây dựng TTDL hiệu năng cao ở Việt Nam thông qua việc gỡ bỏ các rào cản về quy định liên quan đến dữ liệu, dữ liệu cá nhân và dữ liệu liệu xuyên biên giới.
Thứ hai, về phần nhân lực, cần tăng cường giáo dục, đào tạo, hỗ trợ người lao động. Chính phủ nên xây dựng và mở rộng quy mô các chương trình nâng cao năng lực AI “nội bộ” cho các công chức; tích hợp các nội dung liên quan đến công nghệ số như sử dụng AI vào các chương trình đào tạo, bồi dưỡng cán bộ, công chức hiện nay ở Việt Nam.
Thứ ba, về đầu tư công, cần có những quy định pháp luật cụ thể và riêng biệt về quản lý đầu tư cho AI từ kinh phí của ngân sách Nhà nước.
Thứ tư, về thị trường cần tập trung vào một số lĩnh vực để nghiên cứu và tạo điều kiện thuận lợi đầu tư cho AI thì sẽ phù hợp với Việt Nam hơn là đầu tư dàn trải hoặc là thiếu định hướng.
Thứ năm là có cơ chế thử nghiệm có kiểm soát để tạo hành lang cho các sản phẩm dịch vụ AI mới và rủi ro cao để thúc đẩy đổi mới sáng tạo và đột phá.
Về phần chính sách kiểm soát rủi ro để có thể hài hòa được với chính sách phát triển thì phần chính sách kiểm soát rủi ro này IPS khuyến nghị:
Thứ nhất là đánh giá, điều chỉnh AI theo các mức độ rủi ro để có phương án phù hợp với mức độ rủi ro đã được xác định dựa trên các dấu hiệu, nguyên tắc; mỗi cấp độ rủi ro có những biện pháp kiểm soát phù hợp.
Thứ hai, các công cụ chính sách cũng cần được áp dụng tương thích với mức độ rủi ro: đối với rủi ro mức độ cao nhất, những quy định pháp luật khắt khe, có tính bắt buộc thực hiện là cần thiết; đối với rủi ro ở mức độ tiếp theo, các yêu cầu pháp lý nên “nhẹ nhàng” hơn; đối với các rủi ro thấp, chỉ cần áp dụng hướng dẫn, tiêu chuẩn kỹ thuật, bộ quy tắc ứng xử.
Thứ ba, sự cân bằng với thúc đẩy, phát triển AI đòi hỏi kiểm soát rủi ro theo phạm vi, mức độ nắm giữ quyền lực của các chủ thể tham gia vào vòng đời hệ thống AI. Tuy nhiên, các quy định kiểm soát phải khả thi về mặt kỹ thuật và phù hợp với đặc điểm của các bên và tham gia vào hệ thống AI.
Thứ tư, cơ hội và rủi ro của AI đối với xã hội, con người, quyền con người có thể được đánh giá, điều chỉnh, ứng phó theo từng công đoạn của vòng đời hệ thống, đòi hỏi biện pháp, đối sách phù hợp. Trong vòng đời của hệ thống AI, cần xác định rõ ràng, cụ thể trách nhiệm của từng chủ thể: Nhà phát triển AI, nhà triển khai triển khai/ứng dụng, người dùng cuối.
Thứ năm, trong quá trình xây dựng, thực thi chính sách về AI, cần cân bằng giữa các giá trị đối lập, chẳng hạn như quyền riêng tư và tính minh bạch. Cách tiếp cận phù hợp là tùy theo ngữ cảnh, trong đó các bên liên quan ưu tiên các giá trị dựa trên ứng dụng cụ thể của hệ thống AI; thích ứng các loại hệ thống AI với bối cảnh khác nhau./.
Theo ictvietnam
