Với sự khởi đầu từ chương trình KH&CN cấp quốc gia “Hỗ trợ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của công nghiệp 4.0” và tiến tới xây dựng dự thảo Chiến lược phát triển trí tuệ nhân tạo quốc gia, bức tranh nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam dù ngày càng rõ nét hơn nhưng vẫn còn ở mức sơ khởi.

Ảnh: AFP.
Ảnh: AFP.

Tại Hội thảo “Giới thiệu một số kết quả đạt được trong chương trình ‘Hỗ trợ nghiên cứu phát triển và ứng dụng công nghệ của cách mạng công nghiệp 4.0 (KC-4.0/19-25)’ và định hướng giai đoạn 2021-2025”, do Bộ KH&CN tổ chức vào ngày 5/6/2020, quy tụ các nhà nghiên cứu và các công ty công nghệ, Thứ trưởng Bộ KH&CN Bùi Thế Duy cho rằng “Chương trình KC-4.0 đã góp phần đưa ra một bức tranh cụ thể hơn cho các nhà khoa học thấy được hiện trạng ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, nhu cầu trong nước đối với các sản phẩm AI cũng như hiện trạng các nguồn dữ liệu phục vụ phát triển AI, khả năng về nguồn cung của các ứng dụng AI… Trên cơ sở đó, ban soạn thảo Chiến lược đã thực hiện khảo sát về một số định hướng nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI ở Việt Nam. Chúng tôi mong muốn các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp bổ sung ý kiến đóng góp về khảo sát để chúng tôi có điều kiện toàn thiện nó trước khi dự thảo”.

Tập trung ứng dụng trong y tế và tài chính ngân hàng

Trong khảo sát mà ban soạn thảo Chiến lược phát triển AI mới thực hiện thì lĩnh vực y tế và tài chính ngân hàng đang vượt trội so với những lĩnh vực khác về ứng dụng AI, đó là sự nhập cuộc của các chatbot, một ứng dụng phần mềm để quản lý một hệ thống thảo luận trên các trang web bằng văn bản hoặc ngược lại, đặc biệt trong lĩnh vực thương mại điện tử, trong đó những nơi có ứng dụng chatbot và trợ lý ảo từ khá sớm là Ngân hàng Tienphong và Việt Á; trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh, một số cơ sở y tế Việt Nam cũng đi tiên phong như Bệnh viện đa khoa Phú Thọ, Bệnh viện K trung ương, Ung bướu TPHCM đã cài đặt IBM Watson for Oncology (IBM WfO), một hệ thống phần mềm có khả năng hỗ trợ bác sĩ đưa ra các lựa chọn điều trị ung thư tối ưu theo những đặc điểm lâm sàng và di truyền học của từng người bệnh dựa trên các chứng cứ khoa học và nguồn dữ liệu lớn về kết quả điều trị trước đó.

Cũng theo kết quả khảo sát, một số lĩnh vực khác cũng đã bắt đầu áp dụng được những lợi thế của AI, ví dụ nhận dạng sinh trắc học (nhận dạng khuôn mặt để truy cập điện thoại thông minh hoặc các thiết bị quét hộ chiếu tại các cửa khẩu quốc tế Nội Bài, Tân Sơn Nhất), nhận dạng biển số xe tại các trạm thu phí không dừng…; các hệ thống logictics thông minh (một số startup khởi nghiệp logictics như Abivin), hệ thống taxi công nghệ; thu thập số liệu tự động, nội dung giám sát, cảnh báo, dự báo ở lĩnh vực khí tượng thủy văn, tài nguyên nước; ứng dụng robot thông minh trong theo dõi cây trồng, vật nuôi, nhà kính thông minh trong canh tác nông nghiệp công nghệ cao…

Những thông tin khảo sát của ban soạn thảo Chiến lược phát triển AI cho thấy, ngay tại lúc này, Việt Nam đã hứa hẹn là một thị trường rộng lớn và tràn đầy cơ hội cho các ứng dụng thông minh. Nhưng dường như các nhà nghiên cứu tại các trường, viện vẫn còn chưa thực sự nắm bắt được nhu cầu của thị trường trong nước, do đó việc nghiên cứu và phát triển các ứng dụng Ai chưa nhiều.

Nhìn từ Chương trình KC -4.0, Thứ trưởng Bùi Thế Duy, Chủ nhiệm Chương trình, nhận xét “Trong hai năm đầu triển khai chương trình, phần lớn các đề xuất và đề tài được phê duyệt vẫn chủ yếu tập trung vào hai lĩnh vực y học và tài chính, trong khi còn ít đề xuất ở các lĩnh vực quan trọng như nông nghiệp, giao thông, chế biến chế tạo…”.

Thực tế này cũng được giáo sư Trần Thanh Thủy, trường Đại học Bách khoa Hà Nội và Phó chủ nhiệm Chương trình KC 4.0) bổ sung: từ hơn 164 đề xuất nhận được trong năm 2020, 15 đề xuất đã được ban chủ nhiệm và chuyên gia trong từng lĩnh vực phê duyệt, trong đó ngành y có số lượng cao nhất với 5 đề xuất rất có ý nghĩa liên quan đến hỗ trợ tầm soát trước sinh, chẩn đoán rối loạn chức năng tim, thực hành tiền lâm sàng Nhi khoa…

Việt Nam đang ở đâu?

Mặc dù chưa có chiến lược, chính sách liên quan đến AI thì từ năm 2006 đến 2020, đầu tư công thông qua các Chương trình KC 01, KC 4.0, NAFOSTED tương đương với 169,215 tỷ đồng với 96 đề tài cấp nhà nước. Trong đó, NAFOSTED chủ yếu tập trung vào nghiên cứu cơ bản với 71 nhiệm vụ và kinh phí là 60.350 tỷ đồng, KC 4.0 dù sinh sau đẻ muộn cũng tài trợ cho 10 nhiệm vụ với kinh phí xấp xỉ 62,460 tỷ đồng.

Bên cạnh đó, cơ hội cho AI rất lớn khi chính phủ có Đề án Xây dựng thành phố thông minh, mở ra những kế hoạch tương tự ở các địa phương: Hà Nội tham gia mạng lưới thành phố thông minh ASEAN, TPHCM lập kế hoạch định hướng ứng dụng AI, Đà Nẵng có kế hoạch xây dựng thành phố thông minh…

Ở các tập đoàn lớn như FPT, Viettel, CMC, nền tảng AI bước đầu đã được xây dựng như Viettel Ai platform, FPT.AI, CMC Auto BOT, VNG AI.Chatbot…

Dẫu vậy thì không phải khu vực nào trên bức tranh về triển vọng ứng dụng AI đều có những gam màu sáng. Trên thực tế, doanh nghiêp, nơi được kỳ vọng là nhanh nhạy nắm bắt AI trong quá trình chuyển đổi số, mới chỉ đầu tư ứng dụng AI được 13,6% và 36,4% được khảo sát đang lên kế hoạch dự kiến đầu tư AI. Tương tự, tại một số bộ ngành có nhu cầu ứng dụng AI thì mức độ triển khai mới chỉ ở việc lập kế hoạch. Một trong những yếu tố dẫn đến hiện trạng này là thiếu hụt nguồn nhân lực về AI. “Hiện có khoảng 1.600 cán bộ nghiên cứu trong nước và ở nước ngoài làm về AI. Và trong số 700 người làm việc ở Việt Nam thì chúng ta chỉ có khoảng 300 chuyên gia”, PGS. TS Bùi Thu Lâm, Học viện Kỹ thuật quân sự và thành viên Ban soạn thảo chiến lược phát triển AI cho biết. Mặc dù, “Việt Nam đứng thứ 5/10 ASEAN công bố về AI nhưng chúng ta chưa có cơ sở nghiên cứu và đào tạo chuyên sâu về AI ở đẳng cấp khu vực và thế giới cũng như chưa có trung tâm nghiên cứu cấp quốc gia về AI”, ông bổ sung.

Giữa vô số lực cản quá trình phát triển AI mà khảo sát của Ban soạn thảo Chiến lược nhận ra, nổi trội lên câu chuyện về dữ liệu và nền tảng dữ liệu mở - những yếu tố tối quan trọng để xây dựng và phát triển các thuật toán AI. “Hầu như chưa có nền tảng mở cho AI như dữ liệu, phần mềm, ứng dụng mang đặc thù Việt Nam”, PGS. TS Bùi Thu Lâm nói. Nó đồng nghĩa với việc những dữ liệu mở cho mọi người có thể sử dụng và công khai mà không bị vấn đề bản quyền, quyền sở hữu trí tuệ hay các cơ chế kiểm soát khác giới hạn vẫn chưa thực sự sẵn sàng ở Việt Nam trong khi trên thực tế, với các tiêu chí như có thể tìm kiếm được, truy cập được, có khả năng tương hợp được và tái sử dụng được, dữ liệu mở sẽ đem lại nhiều cơ hội mới cho các startup phát triển các ý tưởng sáng tạo.

Mặt khác, để phát triển AI phục vụ nhu cầu ứng dụng tại Việt Nam, những nền tảng dữ liệu mở đó phải của Việt Nam. Đây cũng là vấn đề TS Lưu Vĩnh Toàn, một chuyên gia về khoa học máy tính và dữ liệu tại Thụy Sĩ, từng chỉ ra: mỗi quốc gia cần có dữ liệu mở của riêng mình với những bộ dữ liệu rất quan trọng và hữu ích như dữ liệu địa lý, đơn vị hành chính và chi tiết địa chỉ (ví dụ chi tiết đến tọa độ, đường phố) vì sẽ hỗ trợ cho rất nhiều lĩnh vực như giao thông vận tải, giao hàng hóa trong các thương mại điện tử và bưu điện, xây dựng quy hoạch, du lịch v.v…

Việc chia sẻ, kết nối dữ liệu sẽ là một bài toán khó với Việt Nam không chỉ vì tính chuyên biệt của từng lĩnh vực mà còn nằm ở chỗ các dữ liệu mà mỗi nơi quản lý còn chưa được chuẩn hóa. Tiêu biểu cho sự thiếu đồng nhất dữ liệu ngành y, nhìn từ những ứng dụng về công nghệ thông tin thì “chúng ta mới áp dụng tin học trong quản lý bệnh viện nhưng chúng ta có vô vàn phần mềm, vô vàn cách tiếp cận, không kết nối được với nhau và không kết nối được với bảo hiểm y tế. Mỗi bệnh viện đều có phần mềm riêng, không có nền tảng chung nên chúng ta không theo dõi được, trong khi một trong những điểm quan trọng nhất là theo dõi về các liệu trình liên quan đến việc sử dụng thuốc. Thực hiện điều này ở Việt Nam khó vô cùng”, giáo sư Nguyễn Công Khẩn nhận xét.

Đó không chỉ là nỗi lo của riêng nhà quản lý trong lĩnh vực dịch vụ công thiết yếu như y tế mà còn là nỗi niềm của một số doanh nghiệp ở Việt Nam. Anh Lê Anh Dũng, cố vấn chiến lược về công nghệ của công ty VTC Digital, chia sẻ điều mà anh cảm nhận trong quá trình triển khai ứng dụng AI “Chúng tôi thấy rất khó có dữ liệu của Việt Nam, đặc biệt trong phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên bởi vô cùng khó có điều kiện tiếp xúc với một tập đữ liệu về ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt đủ cả ba vùng miền Bắc, Trung, Nam”. Trên cơ sở đó, anh đề ra một giải pháp “chúng ta nên chú ý việc phát triển các tập dữ liệu hoặc phát triển các doanh nghiệp chuyên về dữ liệu song song với việc cần chuẩn hóa dữ liệu để có thể lưu trữ, xử lý, chia sẻ và khai thác dữ liệu, thậm chí có thể bán dữ liệu cho các nơi cần.

Những ý kiến và góc nhìn của các chuyên gia tham dự hội thảo có thể sẽ là những gợi ý để Ban soạn thảo Chiến lược phát triển AI cân nhắc trước khi bước vào dự thảo Chiến lược.