Bài toán phía sau tham vọng phát triển mô hình đô thị vận hành bằng AI

Muốn đô thị thông minh, trước hết phải làm chủ dữ liệu

Một trung tâm điều hành với hàng loạt màn hình hiển thị tình trạng giao thông, ngập lụt, môi trường hay an ninh có thể giúp nhà quản lý nắm bắt tình hình. Tuy nhiên, nếu dữ liệu chỉ dừng ở việc phản ánh những gì đang diễn ra, đô thị vẫn chưa khai thác hết tiềm năng của công nghệ.

Đây là vấn đề được đặt ra tại Diễn đàn Đô thị Thông minh Tương lai 2026, tổ chức ngày 10/10, do Cục Chuyển đổi số quốc gia, Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số (VIDTI) phối hợp với Stamford Global Leadership Center (SGLC) tổ chức, dưới sự chỉ đạo và bảo trợ của Bộ Khoa học và Công nghệ, Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam và UBND Tp. Hà Nội.

Phát biểu khai mạc, GS.TS. Trương Xuân Lam - Phó Chủ tịch Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, nhận định nếu đô thị số tập trung vào số liệu, dữ liệu hóa, kết nối hạ tầng, cung cấp các dịch vụ trên nền tảng công nghệ bình thường thì đô thị thông minh thế hệ mới cần tiến xa hơn thế.

GS.TS. Trương Xuân Lam - Phó Chủ tịch Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam (Ảnh: Ban tổ chức).

“Bản chất của Smart Agent City - đô thị thông minh của tương lai chính là sự kiến tạo một hệ sinh thái đô thị sống, một cơ thể sống hoàn chỉnh, thông minh”, ông Lam nhấn mạnh.

Theo ông Lam, ở hệ sinh thái này, AI có thể đóng vai trò kết nối dữ liệu, điều phối nguồn lực và dự báo chính xác biến động, nguy cơ, tương tác trực tiếp, qua đó hỗ trợ nâng cao chất lượng sống.

Song, ông Lam khẳng định định hướng xuyên suốt khi phát triển những mô hình, giải pháp đô thị thông minh trước tiên là cần phù hợp với đặc thù kinh tế - xã hội tại Việt Nam và cần hướng đến việc “lấy trí tuệ kiến tạo đô thị, lấy công nghệ thúc đẩy phát triển, lấy con người làm trung tâm”.

Trong khuôn khổ Diễn đàn, từ góc nhìn quản lý nhà nước, PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh - Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số quốc gia (Bộ Khoa học và Công nghệ), chỉ ra hạn chế trong quá trình phát triển các trung tâm điều hành thông minh: “Đô thị là thấy nhiều hơn làm. Hay nói cách khác là thể hiện nhiều hơn hành động”.

PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh - Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số quốc gia (Bộ Khoa học và Công nghệ) (Ảnh: Việt Anh).

Theo ông Hạnh, hệ thống có thể phát hiện tình trạng giao thông, điểm ngập hoặc những vấn đề phát sinh, nhưng điều quan trọng là phải hỗ trợ xử lý sau khi phát hiện.

Chẳng hạn, khi xảy ra ngập lụt, các cơ quan thoát nước, cảnh sát giao thông và lực lượng ứng phó khẩn cấp cần phối hợp để điều tiết phương tiện, cảnh báo người dân và tổ chức cứu hộ khi cần thiết.

Nếu dữ liệu bị chia cắt theo từng ngành, quá trình xử lý khó đạt hiệu quả đồng bộ. Vì vậy, các tác nhân AI được kỳ vọng thu hẹp khoảng cách giữa phát hiện và hành động, thông qua khả năng thực hiện nhiệm vụ và phối hợp giữa các hệ thống.

Tuy nhiên, theo ông Hạnh, muốn AI vận hành hiệu quả, dữ liệu phải bảo đảm nguyên tắc “Đúng - Đủ - Sạch - Sống - Thống nhất - Dùng chung”, đồng thời sẵn sàng để máy đọc và xử lý.

“Thức ăn của máy là dữ liệu. Nếu dữ liệu không sạch, nó không tiêu hóa được”, ông ví von.

Agent City và bài toán trao quyền cho AI

Dữ liệu giúp đô thị hiểu điều gì đang xảy ra, còn các tác nhân AI được kỳ vọng giúp đô thị thực hiện những công việc cần thiết. Nhưng khi AI có khả năng hành động, vấn đề về phạm vi ủy quyền, trách nhiệm và an toàn bắt đầu nảy sinh.

Tại diễn đàn, TS. Bangdao Chen - đồng sáng lập Trung tâm Nghiên cứu Blockchain thuộc Đại học Oxford và đồng sáng lập Tyr, giới thiệu tầm nhìn Agent City - mô hình đô thị nơi các tác nhân AI có thể thực hiện nhiệm vụ, tương tác và phối hợp theo những quy tắc chung.

TS. Bangdao Chen - đồng sáng lập Trung tâm Nghiên cứu Blockchain thuộc Đại học Oxford và đồng sáng lập Tyr (Ảnh: Việt Anh).

AI Agent có thể hỗ trợ xử lý công việc cá nhân, doanh nghiệp hoặc tương tác với các hệ thống để hoàn thành nhiệm vụ. Tuy nhiên, nếu được trao quyền quá rộng, chúng có thể truy cập hệ thống ngoài dự kiến, thực hiện giao dịch không mong muốn hoặc làm lộ thông tin riêng tư.

Ở cấp độ quốc gia, việc phụ thuộc vào một số ít nhà cung cấp AI cũng đặt ra vấn đề kiểm soát dữ liệu và chủ quyền công nghệ.

“Chúng ta thực sự cần thiết lập chủ quyền AI trước khi xây dựng các hệ thống quy mô lớn cho phép tác nhân thực hiện những hành động mạnh mẽ hơn”, ông Chen đặc biệt lưu ý.

Theo vị chuyên gia, Việt Nam cần chủ động kiểm soát dữ liệu, quy tắc vận hành và phạm vi hoạt động của các tác nhân AI. Một giải pháp được ông đề xuất là thử nghiệm chúng trong môi trường có kiểm soát trước khi đưa vào vận hành thực tế.

Quang cảnh tại Diễn đàn (Ảnh: Ban tổ chức).

Tại đó, các tác nhân được giao nhiệm vụ và tương tác trong những kịch bản mô phỏng để kiểm tra lỗ hổng, đánh giá khả năng phối hợp và phát hiện hành vi ngoài dự kiến. Khi triển khai thực tế, hệ thống cần có cơ chế giám sát an ninh và xác định trách nhiệm nếu xảy ra sự cố.

Ông Chen cũng lưu ý rằng duy trì sự tham gia của con người không có nghĩa là yêu cầu phê duyệt thủ công mọi thao tác. Việc phải liên tục xác nhận có thể khiến người dùng mệt mỏi và hình thành thói quen đồng ý mà không kiểm tra kỹ.

Thay vào đó, hệ thống cần giúp con người nhận biết tác nhân nào đang hoạt động, đại diện cho ai và có được phép thực hiện nhiệm vụ hay không. Quyền hạn phải được giới hạn ngay từ đầu, đi kèm khả năng theo dõi và can thiệp.

“Chúng ta là chủ thể. Chúng ta nói có hoặc không”, ông Chen nêu nguyên tắc định hướng cho Agent City.

Hạ tầng lưu trữ là nền móng của đô thị vận hành bằng AI

Để chuyển từ giám sát sang hành động, đô thị cũng cần hạ tầng đủ sức thu thập, lưu trữ và cung cấp dữ liệu cho các hệ thống AI.

Từ góc nhìn doanh nghiệp công nghệ, ông Đoàn Ngọc Sơn, đại diện Seagate Việt Nam, cho rằng đô thị thông minh không thể chỉ được đánh giá bằng số lượng camera, cảm biến hay màn hình điều hành.

Theo ông, hệ thống đô thị thông minh cần trải qua các bước quan sát, phân tích, thấu hiểu, hành động và học hỏi. Dữ liệu được lưu trữ cần phục vụ quá trình phân tích, cải thiện vận hành về sau.

“Bước cuối cùng là bước học hỏi. Học hỏi ở đây không có nghĩa là không lưu trữ lại, mà chúng ta sẽ dựa vào những thông tin trước đấy để rút kinh nghiệm và nâng cấp cho quy trình sắp tới”, ông giải thích.

Ông Đoàn Ngọc Sơn - Channel Manager Seagate Vietnam (Ảnh: Việt Anh).

Khi AI ngày càng được ứng dụng, dữ liệu từ camera giao thông, bệnh viện, nhà máy và các điểm giám sát phân tán đặt ra yêu cầu lớn hơn về dung lượng, khả năng truy cập và lưu trữ.

Theo ông Sơn, đô thị cần kết hợp lưu trữ tại các điểm phù hợp với trung tâm dữ liệu tập trung, sau đó khai thác thông tin bằng AI để hỗ trợ ra quyết định.

Tại diễn đàn, ông giới thiệu các giải pháp như SkyHawk AI dành cho hệ thống camera giám sát, IronWolf Pro hướng tới lưu trữ mạng tại các cơ sở, dòng Exos phục vụ nhu cầu dung lượng lớn và các hệ thống mở rộng lưu trữ.

Theo ông, hạ tầng cần đáp ứng đặc thù của từng loại dữ liệu, từ yêu cầu ghi hình liên tục đến khả năng mở rộng dung lượng tại trung tâm dữ liệu. Hiệu năng, chi phí vận hành và mức tiêu thụ điện năng cũng là những yếu tố cần cân nhắc.

Cũng trong khuôn khổ Diễn đàn, phiên thảo luận chuyên đề “Agent City - Năng lực, Thể chế và Sandbox”, do bà Trần Tuệ Tri - Nhà sáng lập và Giám đốc điều hành Stamford Global Leadership Center, điều phối, đã tập trung vào các điều kiện triển khai mô hình đô thị vận hành bằng tác nhân AI tại Việt Nam.

Các chuyên gia nhấn mạnh về yêu cầu đồng bộ giữa hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực, thể chế và sự sẵn sàng của doanh nghiệp, đồng thời đề xuất thử nghiệm có kiểm soát, tăng cường giám sát của con người và hoàn thiện cơ chế quản trị nhằm bảo đảm AI hoạt động an toàn, hiệu quả.