Ba điều kiện cơ bản để phát triển AI

Nhiều nhà khoa học máy tính cho rằng, sau sự kiện ChatGPT ra mắt công chúng vào cuối năm 2022, AI đã bước ra khỏi cánh cửa phòng thí nghiệm để hòa nhập vào cuộc sống thường nhật của con người. Tuy nhiên, từ chatbot ChatGPT đến những ứng dụng như giao dịch viên ngân hàng AI, thành phố thông minh, xe tự lái vẫn còn một khoảng cách. Và độ gần xa để một đất nước đạt được mức độ phát triển tối đa của AI phụ thuộc vào ít nhất ba điều kiện: hạ tầng, nhân lực và chính sách quản lý thử nghiệm.

Phát triển AI = Hạ tầng + Nhân lực + Chính sách thử nghiệm

Điều kiện hạ tầng bao gồm chip xử lý GPU mạnh mẽ và cơ sở dữ liệu lớn để đào tạo AI. Yếu tố nhân lực gồm các nhà khoa học máy tính – những “kiến trúc sư trưởng” của các mô hình AI và đội ngũ kỹ sư phần mềm có khả năng lập trình. Cuối cùng, chính sách quản lý thử nghiệm cho phép các ứng dụng AI được hoạt động trong môi trường thực và doanh nghiệp tránh được khu vực vùng xám pháp lý.

Đầu tư hoàn thiện hạ tầng AI

Hạ tầng là điều kiện tiên quyết để phát triển AI. Về chip xử lý, theo tìm hiểu thực tế của tác giả, các doanh nghiệp Việt Nam cho biết, hiện nay, Việt Nam đang thiếu hạ tầng tính toán được dùng để đào tạo các mô hình AI lớn. Một mô hình AI lớn có thể hình dung dễ hiểu là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đằng sau ChatGPT của OpenAI với 175 tỉ tham số. Hạ tầng tính toán của một số doanh nghiệp nội địa chỉ có thể triển khai đào tạo mô hình AI với 7-10 tỉ tham số. Khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp nội địa về chip xử lý với các doanh nghiệp nước ngoài gắn chặt với nguồn lực đầu tư. Chỉ số ít các doanh nghiệp công nghệ lớn như Meta mới có khả năng xây dựng siêu máy tính với 16.000 chip GPU từ Nvidia với mỗi con chip có giá khoảng 1 tỉ đồng. Bên cạnh đó, ở các trường đại học của Việt Nam, cũng xảy ra tình trạng thiếu hạ tầng tính toán mạnh mẽ để nghiên cứu, thử nghiệm các mô hình AI tiên tiến.

Do đó, Việt Nam cần có sự ưu tiên đầu tư của Nhà nước vào các doanh nghiệp hạ tầng công nghệ thông tin nội địa và các phòng nghiên cứu AI của các trường đại học trọng điểm của quốc gia. Đây chính là hai nơi sản sinh ra các giải pháp công nghệ mới, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.

Về dữ liệu, Nhà nước cần đẩy nhanh việc triển khai chính sách dữ liệu mở. Dữ liệu trong khu vực công là nguồn hữu ích dành cho quá trình huấn luyện mô hình AI của doanh nghiệp, trường đại học.

Phát triển đội ngũ nhân lực về AI

Con người luôn là điểm cốt lõi trong phát triển. Về bản chất, các quốc gia không cạnh tranh về bản thân giải pháp công nghệ mà cạnh tranh về con người và môi trường khuyến khích con người phát triển. Con người được môi trường hỗ trợ sẽ tạo ra những giải pháp công nghệ mới. Do đó, chính sách đào tạo nhân tài về AI trong nước và thu hút nhân tài người Việt ở nước ngoài về nước làm việc là một điểm đáng chú trọng. Bên cạnh đó, môi trường học tập và làm việc cần mang tính khuyến khích đổi mới sáng tạo. Điều này liên quan đến một điểm cốt lõi khác là xây dựng một nền văn hóa mà ở đó con người ưa thích thử thách, tìm tòi, dám thử và dám sai. Quá trình này dù còn lâu dài và đầy thử thách với Việt Nam nhưng với sự khuyến khích mở đường của Nhà nước, xã hội sẽ tiến nhanh hơn.

Chính sách quản lý thử nghiệm dành cho AI

AI tạo ra một tình thế lưỡng nan cho các nhà hoạch định chính sách: vừa cần thúc đẩy phát triển vừa phải kiểm soát rủi ro ở một trạng thái cân bằng để đạt hiệu quả về tiến bộ kinh tế – xã hội. Với một vấn đề còn mới mẻ như AI, mỗi quốc gia trên thế giới, đặc biệt các quốc gia đóng vai trò quan trọng trong lịch sử phát triển AI đến nay như Mỹ, Vương quốc Anh, Trung Quốc và khu vực Liên minh châu Âu (EU), đang có những hướng chính sách tiếp cận khác nhau đối với AI(1). Trong bối cảnh này, dựa trên nền tảng và điều kiện quốc gia, Việt Nam cần nhanh chóng tìm ra hướng tiếp cận chính sách phù hợp với mình, thay vì chờ đợi sự thành công của các mô hình quản lý AI trên thế giới rồi học tập, vay mượn, cấy ghép để áp dụng.

Để giải tình thế lưỡng nan do AI tạo ra, chính sách quản lý thử nghiệm (sandbox regulatory) có thể là giải pháp phù hợp nhất, đảm bảo tạo môi trường cho đổi mới sáng tạo và hạn chế rủi ro trên diện rộng đối với xã hội. Các nhà hoạch định chính sách có thể tham khảo một số gợi ý để triển khai quản lý thử nghiệm AI tại Việt Nam.

Đầu tiên, Việt Nam cần tiếp tục tiến nhanh trên quá trình chuyển đổi số, bước từ giai đoạn số hóa thông tin thành dữ liệu sang khuyến khích thử nghiệm các giải pháp công nghệ dựa trên AI vào hoạt động vận hành của doanh nghiệp, cơ quan, tổ chức.

Thứ hai, Việt Nam cần xây dựng và ban hành cơ chế quản lý thử nghiệm dành cho AI với một số nội dung căn bản như:

– Phân định mức độ rủi ro đối với con người của các mô hình AI làm cơ sở xác định các điều kiện để AI bước vào thử nghiệm. Chẳng hạn, các ứng dụng AI tạo ra rủi ro cao sẽ vào thử nghiệm như xe tự lái, chấm điểm xã hội, AI được ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, pháp luật. Điều này nhằm tránh lạm dụng cơ chế quản lý thử nghiệm đối với các ứng dụng AI tạo ra rủi ro thấp hoặc không tạo ra rủi ro như công cụ tìm kiếm, lọc thư rác.

– Xác định thời gian và không gian thử nghiệm. Thông thường, thời gian thử nghiệm kéo dài từ ba tháng đến hai năm để xác định được hiệu quả.

– Yêu cầu doanh nghiệp áp dụng các tiêu chuẩn an toàn của ngành đối với các ứng dụng AI trước khi vào thử nghiệm.

– Thông báo cho người tiêu dùng về ứng dụng AI được thử nghiệm, giúp họ có đầy đủ thông tin khi đưa ra quyết định sử dụng.

– Cho phép doanh nghiệp xử lý dữ liệu cá nhân mà không cần xin phép chủ thể dữ liệu cá nhân để đào tạo mô hình AI với điều kiện áp dụng kỹ thuật mã hóa, ẩn danh.

– Xác định cơ chế chia sẻ rủi ro giữa Nhà nước và doanh nghiệp khi xảy ra rủi ro, ví dụ bồi thường thiệt hại dành cho người tiêu dùng.

– Xác định một số trách nhiệm pháp lý được miễn trừ khi tham gia thử nghiệm.

Thứ ba, Việt Nam có thể xây dựng bộ quy tắc, tiêu chuẩn AI an toàn, có trách nhiệm. Các quy tắc mang tính khuyến khích áp dụng sẽ phù hợp hơn việc tạo ra các quy định pháp luật mới, giúp phản ứng nhanh và linh hoạt trước những viễn cảnh thiếu chắc chắn do AI tạo ra.

Để xây dựng bộ quy tắc, tiêu chuẩn AI có chất lượng, cần thành lập một nhóm làm việc chung giữa các nhà hoạch định chính sách, công chức làm công tác quản lý, các chuyên gia, nhà khoa học và doanh nghiệp có liên quan.

Mục tiêu chung của các quy tắc, tiêu chuẩn dành cho AI là đảm bảo AI được ứng dụng vì cuộc sống an toàn và tốt đẹp hơn của con người. Một số nguyên tắc thường được nhắc đến như:

– Minh bạch, chẳng hạn công khai về nguồn dữ liệu đào tạo AI hay đảm bảo khả năng có thể giải thích được của mô hình AI.

– Công bằng, chẳng hạn tránh gắn nhãn dữ liệu thiên lệch trong quá trình đào tạo AI.

– Bảo vệ quyền riêng tư, sự an toàn, tự do của người dùng.

– Bảo mật hệ thống, giảm thiểu rủi ro tấn công mạng.

Đặc biệt, những định hướng và hỗ trợ của Nhà nước là lực đẩy rất quan trọng trong quá trình triển khai ứng dụng AI trên diện rộng như hiện nay. Việt Nam lại đang ở thời điểm thuận lợi của quá trình này, do đó sớm có chính sách rõ ràng sẽ tránh bỏ lỡ thời cơ.

tổng hợp bởi nhân viên Czechtrade HCMC