Tiềm năng của AI ở Việt Nam

Trong một vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (TTNT, hay AI) là một chủ đề cực kỳ được quan tâm và đang tác động mạnh mẽ tới nhiều mặt của đời sống kinh tế xã hội. Không chỉ mang đến các công cụ phục vụ trực tiếp trong công việc, vận hành kinh doanh, AI còn đi kèm với nhiều dự báo như sẽ thay đổi cơ cấu việc làm, hoặc xa hơn nữa là thay thế nhân sự lao động con người.

Ở Việt Nam, AI đã được Nhà nước chú trọng từ rất sớm. Tháng 01/2021, Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng TTNT đến năm 2030 được ban hành; theo đó đề ra các mục tiêu đưa Việt Nam “nằm trong top 4 nước dẫn đầu ASEAN và top 50 nước dẫn đầu thế giới về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI”. Các báo cáo quốc tế cũng đánh giá Việt Nam là một quốc gia với nhiều tiềm năng cho phát triển ứng dụng AI. Cụ thể, Báo cáo “Chỉ số sẵn sàng AI của Chính phủ” do Oxford Insights thực hiện hàng năm công bố Việt Nam xếp thứ 5 ở Đông Nam Á và thứ 59 trên 193 quốc gia, với các chỉ tiêu được đánh giá cao về mặt Thể chế nhà nước, Hạ tầng và Dữ liệu, trong khi yếu tố Công nghệ còn chưa hoàn thiện.

Nguồn: Báo cáo “Chỉ số sẵn sàng AI của Chính phủ” – Oxford Insights Government AI Readiness Index

Một báo cáo khác đo lường Chỉ số sẵn sàng AI trong khối doanh nghiệp do Cisco phát hành cũng chỉ ra rằng các công ty ở Việt Nam có mức độ sẵn sàng ứng dụng AI cao hơn so với trung bình của thế giới. Như vậy, có thể thấy Việt Nam đang trên đà đi đúng hướng với các mục tiêu đã đề ra.

Nguồn: Báo cáo “Chỉ số sẵn sàng AI” – CISCO AI Readiness Index

Mức độ sẵn sàng trên thực tế

Mặc dù vậy, vẫn cần nhìn nhận tình hình dưới góc nhìn trực diện. Tuy nhiều hoạt động thực tiễn đã được phát động và triển khai trong cả khối nhà nước và tư nhân, cũng như sự tiếp nhận của người dùng với các phần mềm AI mã nguồn mở như ChatGPT, Gemini…, sau gần 4 năm, AI ở Việt Nam vẫn đang dừng ở mức thử nghiệm hoặc dùng cho cá nhân, chưa có sản phẩm đưa vào quy mô rộng rãi. Bên cạnh đó, mức độ triển khai và ứng dụng cũng có sự phân tán rất lớn theo khu vực (tỉnh thành) và lĩnh vực ngành nghề.

Trong một dự án nghiên cứu được thực hiện mới đây (10/2024), B&Company Việt Nam đã phỏng vấn và thảo luận với một số đơn vị nhà nước và doanh nghiệp phát triển giải pháp AI; từ đó rút ra một số nhận định về các yếu tố nội tại cũng như tiền đề cho sự phát triển của AI ở Việt Nam trong giai đoạn sắp tới.

• – Xét về góc độ Nhà nước, Chính phủ Việt Nam đã có những đường lối chủ trương nói chung về thúc đẩy AI từ rất sớm. Tuy nhiên, cho tới nay Việt Nam vẫn chưa có khung thể chế pháp lý cụ thể dành cho AI, ngoài một số quy định liên quan như Luật An ninh mạng hay Nghị định về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Đây là thời điểm tương đối nhạy cảm, bởi doanh nghiệp không gặp rào cản hay ràng buộc gì khi muốn nghiên cứu một công nghệ hay giải pháp mới; nhưng đồng thời, họ cũng cần phải đắn đo và cân nhắc tới những thay đổi có thể xảy ra đến từ môi trường pháp lý. Quan điểm tựu chung của các chuyên gia đều cho rằng Việt Nam sẽ dần dần hoàn thiện hệ thống pháp lý và quy định theo chiều hướng tạo điều kiện thúc đẩy phát triển cho AI, thay vì siết chặt hoặc kìm kẹp.

Bên cạnh hệ thống quy định chưa kiện toàn, việc thực hiện chủ trương và chiến lược quốc gia về AI cũng ở các địa phương cũng đang phân tán ở nhiều mức độ khác nhau. Trong đó, TP. HCM đã và đang dẫn đầu trong rất nhiều mặt: từ ban hành chính sách chung (như Chương trình “Nghiên cứu và phát triển ứng dụng TTNT” theo QĐ số 575/QĐ-UBND; Đề án tổng thể đào tạo nguồn nhân lực trình độ quốc tế và Đại học chia sẻ (QĐ số 2426/QĐ-UBND) với trọng tâm có 8 ngành học trong đó có Trí tuệ nhân tạo; Kế hoạch số 6497/KH-UBND về Thúc đẩy nghiên cứu và phát triển TTNT từ môi trường nghiên cứu đến thử nghiệm, ứng dụng thí điểm đến ứng dụng rộng rãi trong xã hội trên địa bàn TP. HCM đến năm 2025-2030, trong đó bao gồm xây dựng, vận hành phát triển nền tảng chia sẻ dữ liệu AI v.v…) tới tổ chức các hội thảo, cuộc thi, vườm ươm sáng tạo… Thủ đô Hà Nội cũng tiếp bước với việc ban hành Kế hoạch số 57/KH-UBND về xây dựng Hà Nội thông minh, bao gồm phát triển số, xây dựng ứng dụng AI; và sắp tới sẽ lên kế hoạch thành lập Hội đồng tư vấn về ứng dụng AI. Dù vậy, không thể phủ nhận rằng tất cả những tác động trên chỉ mới ở bước chạy đà, và cần thêm thời gian ít nhất từ 3-5 năm để đưa vào thực tiễn và mang lại kết quả. Đó là chưa kể đến độ trễ khi phân phối xuống từng đơn vị chuyên trách và ở tại địa phương hoặc các tỉnh xa hơn.

• – Yếu tố cơ sở hạ tầng CNTT ở Việt Nam về mạng và phần mềm như kết nối Internet, băng thông tốc độ cao, các dịch vụ cloud… được đánh giá là tương đối phù hợp cho ứng dụng AI. Các đơn vị tư nhân cũng không gặp phải rào cản gì trong việc lựa chọn nhà cung cấp trong hoặc ngoài nước, do đó họ có thể tự do sử dụng dịch vụ phù hợp với nhu cầu. Tuy nhiên, hạ tầng phần cứng như máy chủ, GPU với công suất tính toán lớn, đủ nhanh và mạnh vẫn còn phụ thuộc vào các nhà cung cấp nước ngoài, đồng thời kết hợp với chi phí đầu tư lớn đang là những khó khăn mà các đơn vị phát triển AI phải đối mặt và cân nhắc trong kế hoạch nâng cấp, mở rộng hệ thống.

Nhà nước cũng đang có những chính sách từng bước xây dựng và cải thiện cơ sở hạ tầng nói chung phục vụ kinh tế xã hội số và đáp ứng nhu cầu triển khai AI. Đơn cử như TP. HCM đang lên kế hoạch xây dựng cơ sở hạ tầng phục vụ chuyển đổi số và AI tới giai đoạn 2030. Nhưng những đề án này hiện vẫn đang chờ phê duyệt đi vào triển khai. Ngoài ra, yêu cầu về hạ tầng AI cũng rất đa dạng đối với từng lĩnh vực cụ thể. Ví dụ như ngành y tế cần nhiều thiết bị chính xác, rô bốt… để tiến hành các kiểm nghiệm chẩn đoán trên cơ thể bệnh nhân; trong khi ngành nông nghiệp sẽ cần tới các máy móc, ảnh chụp vệ tinh thu thập thông tin tự nhiên, thời tiết, không khí, đất đai… Những yêu cầu này đến từ đặc thù của ngành và giải pháp mà các đơn vị phát triển AI đang nhắm đến, và cũng là những yếu tố mà thị trường nội địa hiện tại có thể đang không đáp ứng được.

• – Yếu tố văn hóa và con người tuy vẫn còn những hạn chế nhất định nhưng vẫn được xem là một động lực phát triển lớn cho AI ở Việt Nam. Xét về mặt nhân lực, Việt Nam đang trong giai đoạn “khát” chuyên gia về AI. Theo các thống kê của các cơ quan nhà nước và tổ chức thế giới, Việt Nam hiện có hơn 1 triệu lao động trong lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông, nhưng chỉ có khoảng 700 người làm việc liên quan đến AI ở trong nước, trong đó có 300 chuyên gia (theo số liệu của Tổ chức Sở hữu Trí tuệ thế giới WIPO). Nhìn rộng hơn, hiện đang có 1.600 người Việt Nam đang học tập và làm việc liên quan đến AI. Con số này là quá nhỏ và được cho là mới chỉ đáp ứng 10% nhu cầu về nguồn nhân lực cho AI. Mặt khác, các ngành đào tạo chính quy về AI trong nước đều mới được mở và đưa vào giảng dạy trong thời gian gần đây, do đó sẽ cần một khoảng thời gian từ 4-5 năm để Việt Nam cho ra đời một lượng nhân lực chuyên trách được đào tạo bài bản về AI. Với lực lượng lao động trẻ tuổi và năng động, dễ tiếp cận và tiếp thu công nghệ mới, đây được coi là một trong những lợi thế lớn của Việt Nam.

Ở một phương diện khác, việc tiếp nhận và ứng dụng AI cũng dấy lên sự quan ngại về việc con người bị cắt giảm và thay thế. Quả thật, một số bộ phận người lao động cũng có suy nghĩ này, đặc biệt ở những đơn vị đang lên kế hoạch đưa AI vào vận hành tổ chức, chắc chắn sẽ có những vị trí trở thành dư thừa hoặc được yêu cầu cao hơn về năng lực. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, nỗi lo này còn tương đối mơ hồ. Thực tế ở Việt Nam cũng chưa có nhiều tình huống tương tự, khi mà AI vẫn còn chưa được phổ biến rộng rãi. Bên cạnh kỳ vọng rằng AI có thể giúp cho công việc được tiện lợi hơn, giảm các tác vụ chân tay lặp đi lặp lại, một số rào cản hiện tại với nhóm lao động chuyên môn nằm ở tâm lý ngại thay đổi, từ bỏ những phương pháp quen thuộc, cũng như sự hoài nghi về tính chính xác, đáng tin cậy của các công cụ AI.

• – Các tiêu chí về Dữ liệu được đánh giá là thách thức lớn nhất đối với nhóm phát triển giải pháp về AI. Dù đã trải qua 5 năm triển khai chiến lược chuyển đổi số quốc gia, phần lớn dữ liệu của các ngành ở Việt Nam vẫn còn nằm rải rác, chưa tập trung và chưa được số hóa hoàn toàn, càng chưa nói đến mức độ sẵn sàng để đưa vào các mô hình AI. Vì vậy, công việc của các đơn vị xây dựng phát triển AI trở nên nặng nề hơn, họ phải tận dụng và kết hợp nhiều cách khác nhau để thu thập dữ liệu thô và xử lý từng bước. Nếu so với các quốc gia phát triển khác với trình độ số hóa ở mức độ cao hơn, dữ liệu có thể xem là bài toán lớn nhất của Việt Nam nếu muốn đẩy mạnh phát triển và ứng dụng AI. Nhìn vào tốc độ phát triển hiện tại, có thể nói vẫn cần thêm nhiều thời gian để công cuộc số hóa dữ liệu ở Việt Nam đạt tới mức độ đồng bộ ở các ngành, các khu vực và sẵn sàng cho AI.

Tạm kết

Có thể thấy sức hút và tiềm năng của AI là không thể phủ nhận, đó cũng là một hệ quả tự nhiên của cách mạng công nghệ và chuyển đổi số. Với chủ trương và lộ trình Nhà nước đã đề ra, có thể hình dung về một viễn cảnh trong vòng 4-5 năm nữa (tới năm 2030), Việt Nam sẽ trở nên tương đối sẵn sàng cho các nhóm nền tảng (hạ tầng, văn hóa, dữ liệu, quản trị) để phát triển ứng dụng AI, và sẽ tạo động lực cho sự tăng tốc ở những năm sau đó. Tuy nhiên, song song với quá trình này, các đơn vị liên quan cần theo dõi chặt chẽ, nghiên cứu và cập nhật tức thì những nhân tố phát sinh và tác động lên các nhóm đối tượng trong hệ sinh thái AI, từ đó giúp ban hành hoặc thay đổi chính sách cho phù hợp với nhu cầu thực tiễn của thị trường và nền kinh tế.

Đọc thêm những bài phân tích khác