Ba thách thức cần vượt qua để phát triển ngành công nghiệp AI

Năm 2023 chứng kiến những cuộc tranh luận bùng nổ về Trí tuệ nhân tạo (AI) và ảnh hưởng của công nghệ này tới đời sống, khi AI dần trở thành yếu tố mới định hình kinh tế - xã hội toàn cầu. Các chatbot AI trở thành nơi tìm kiếm và truy vấn thông tin của hàng triệu người. ChatGPT của OpenAI đạt mức 100 triệu người dùng chỉ trong vòng 2 tháng, mức tăng trưởng kỷ lục so với bất kỳ loại dịch vụ Internet nào (Facebook cần 4,5 năm để đạt mốc này).

Đặc biệt, sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ GPT-3 (2022) và GPT-4 (2023) đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của AI.

Trong bối cảnh đó, TS. Padmanabhan Anandan, chuyên gia về Thị giác Máy tính và AI, cho rằng Việt Nam có nhiều tiềm năng phát triển ngành công nghiệp AI trong tương lai. Tại tọa đàm “Trí tuệ nhân tạo: Tiềm năng đột phá và thách thức” trong khuôn khổ Tuần lễ Khoa học - Công nghệ VinFuture 2023, ông nhận định trước hết Việt Nam phải chú trọng đến mạng lưới công nghệ - cơ sở hạ tầng số vì các ứng dụng AI phụ thuộc toàn bộ vào việc thu thập, phân tích dữ liệu và rồi từ đó giải quyết cái bài toán được đặt ra. “Ở thành phố, các hệ thống như vậy thường rất phát triển; nhưng khi đi vào các khu vực nông thôn, nhiều dữ liệu vẫn còn đang được ghi chép trên giấy và không được số hóa”, ông lưu ý.

Khoảng cách hạ tầng số có lẽ là một trong những thách thức lớn nhất cho các nước đang phát triển. Tuy nhiên, ông cho rằng các giải pháp sẽ đến sớm vì khi có một thị trường rộng mở cho những ứng dụng này, cơ hội ắt sẽ được tạo ra. Điều này đòi hỏi nỗ lực của cả khu vực tư nhân và khu vực công, nhưng khu vực công vẫn sẽ là khu vực dẫn dắt quá trình chuyển đổi hạ tầng của cả một quốc gia.

Cũng theo ông, trong bài toán xây dựng nguồn lực và cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, Việt Nam đã có những bước tiến mạnh mẽ hơn một số nước khác. “Tôi nghĩ rằng Việt Nam có khả năng phát triển công nghiệp AI tốt hơn nhiều so với nhiều quốc gia đang phát triển khác”.

Thứ hai, Việt Nam cần phải có một hệ sinh thái khởi nghiệp toàn diện và sôi động. Trong đó, các doanh nghiệp, các công ty khởi nghiệp có được một môi trường thuận lợi để có thể họ phát triển ý tưởng đột phá về công nghệ, những đổi mới sáng tạo có thể dẫn đầu.

Bước thứ ba, liên quan đến lĩnh vực về chăm sóc sức khỏe, y tế công cộng. Khi Việt Nam đã xây dựng được một hạ tầng số ổn định thì các nhà quản lý phải tổ chức tập huấn và đào tạo cho đội ngũ y, bác sĩ, đội ngũ y tá, điều dưỡng. “Họ có thể sử dụng những hạ tầng công nghệ đó để mang lại chất lượng tốt hơn trong dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho người dân. Tôi nghĩ đó là ba bước quan trọng mà một đất nước như Việt Nam cần thực hiện”, ông kết luận.

Trước câu hỏi đâu là những khó khăn đối với các tổ chức khi triển khai ứng dụng AI, ông cho rằng thách thức quan trọng và thường gặp trong thực tế là mức độ sẵn có của dữ liệu để “huấn luyện” AI trong việc thích nghi, phát triển cũng như mở rộng. Các tổ chức không phải lúc nào cũng luôn có sẵn bộ dữ liệu đủ sâu và đa dạng để huấn luyện mô hình AI.

Bên cạnh đó là thách thức về khả năng tính toán. Ngày nay, quy mô tính toán cần thiết cho AI đã trở nên lớn đến nỗi chỉ có một số ít công ty trên thế giới mới có thể gồng gánh nổi chi phí.

Theo ông, hai thách thức này vẫn luôn là một vấn đề nan giải. “Và tôi nghĩ rằng không có bất kỳ giải pháp dễ dàng nào. Dù vậy, sự hợp tác giữa các tổ chức hoàn toàn có thể là một chìa khóa”.

Quan trọng hơn cả, ông nhấn mạnh rằng dù việc phát triển và sử dụng các ứng dụng của AI đã trở nên đơn giản hơn, nhưng để thực sự tận dụng tốt vẫn đòi hỏi bộ máy nhân sự vận hành có nền tảng kiến thức và kinh nghiệm dày dạn trong lĩnh vực này.