Bước tiến trong đào tạo và phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo

Sinh viên Trường đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội thực hành tại phòng thí nghiệm. (Ảnh: HIỀN LIÊN)

Vì vậy, đổi mới đào tạo, tăng cường liên kết viện, trường, doanh nghiệp và xây dựng cơ chế đặc thù thu hút nhân tài là chìa khóa để Việt Nam làm chủ công nghệ trong kỷ nguyên số.

Thiếu chuyên gia, thiếu hạ tầng

AI đang trở thành công nghệ nền tảng, tác động sâu rộng đến các lĩnh vực, từ sản xuất công nghiệp, y tế, giáo dục, tài chính đến quản trị và cung cấp dịch vụ công. Tuy nhiên, để chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành giá trị thực tiễn, Việt Nam cần đội ngũ nhân lực đủ năng lực nghiên cứu, làm chủ và ứng dụng AI nhằm giải quyết bài toán thiết thực của đất nước.

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Long Giang, Phó Viện trưởng Công nghệ thông tin (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam) cho biết, thách thức đầu tiên là phát triển đội ngũ giảng viên, chuyên gia có trình độ chuyên sâu và kinh nghiệm thực tiễn. Giảng dạy AI không chỉ đòi hỏi kiến thức về toán học, thống kê, khoa học máy tính, mà còn cần khả năng hướng dẫn người học triển khai trọn vẹn một bài toán, từ thu thập dữ liệu, lựa chọn mô hình đến kiểm thử và vận hành hệ thống.

Từ thực tiễn Viện Công nghệ thông tin, Phó Giáo sư Nguyễn Long Giang cho biết, Viện có thế mạnh nghiên cứu và đào tạo chuyên sâu về AI, học máy và dữ liệu lớn. Tuy nhiên, để tạo ra đội ngũ nhân lực chất lượng cao về AI đòi hỏi người học phải tham gia lâu dài vào các nhóm nghiên cứu, có chuyên gia hướng dẫn, được tiếp cận hạ tầng tính toán, dữ liệu chất lượng và những bài toán thực tiễn. Trong khi đó, việc khó khăn đầu tiên là việc thu hút và giữ chân cán bộ nghiên cứu trẻ có năng lực về AI còn khó khăn vì các cơ chế, đãi ngộ chưa đáp ứng. Hơn nữa, đào tạo AI ngoài đội ngũ nhân lực chất lượng cao còn cần hạ tầng tính toán và dữ liệu lớn, đòi hỏi kinh phí đầu tư lớn.

Ở góc độ đào tạo, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh, Phó Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, chỉ rõ, thách thức lớn hiện nay là sự cạnh tranh gay gắt giữa các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ trong việc thu hút chuyên gia AI. Các tập đoàn công nghệ có lợi thế về thu nhập, điều kiện làm việc và nguồn lực nghiên cứu, trong khi cơ chế tuyển dụng, đãi ngộ tại nhiều cơ sở đào tạo công lập còn hạn chế. Đồng thời, khoảng cách giữa đào tạo đại học và nhu cầu thị trường lao động cũng là một rào cản cần tháo gỡ.

Gắn kết đào tạo với thực tiễn

AI là một công nghệ chiến lược, có ý nghĩa quyết định đối với năng suất và sức cạnh tranh quốc gia. Việc đào tạo bài bản nguồn nhân lực AI có thể giúp Việt Nam thoát khỏi vai trò tiêu thụ sản phẩm hay gia công ứng dụng bề nổi, tiến tới tự chủ thiết kế giải pháp và làm chủ công nghệ lõi.

Chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI đến năm 2030, định hướng đến năm 2035 được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt mới đây, đã xác định nhiệm vụ và đặt mục tiêu đến năm 2030 đào tạo mới, đào tạo chuyển đổi và bồi dưỡng nâng cao ít nhất 50.000 nhân lực trình độ đại học trở lên có năng lực ứng dụng AI trong các ngành, lĩnh vực trọng điểm. Đồng thời, đào tạo, bồi dưỡng ít nhất 10.000 nhân lực AI trình độ cao, chuyên sâu, trong đó có ít nhất 1.500 chuyên gia có khả năng nghiên cứu, phát triển, làm chủ công nghệ lõi và dẫn dắt các nhiệm vụ AI trọng điểm.

Để đạt mục tiêu này, Việt Nam cần tăng cường gắn kết giữa đào tạo, nghiên cứu và thực tiễn. Theo Giáo sư, Tiến sĩ Phạm Thành Huy, Phó Giám đốc Đại học Phenikaa, cần đổi mới chương trình đào tạo theo hướng liên ngành, kết hợp nền tảng toán học, khoa học máy tính với năng lực nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI. Ông cho biết, Đại học Phenikaa phát triển đào tạo AI trên ba trụ cột: Nền tảng khoa học vững chắc, năng lực nghiên cứu và khả năng giải quyết bài toán thực tiễn. Bên cạnh các chương trình chuyên sâu về AI, khoa học dữ liệu, kiến thức AI còn được tích hợp vào các ngành công nghệ thông tin liên quan. Đào tạo theo dự án, gắn sinh viên với nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp từ sớm, cùng việc cải tiến chương trình theo chuẩn quốc tế ABET, giúp nâng cao năng lực thực hành. Mục tiêu của Phenikaa không chỉ là đào tạo người biết sử dụng AI, mà còn có khả năng hiểu bản chất, phát triển và làm chủ các giải pháp AI.

Để phát triển nhân lực AI, Trường đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (USTH) đã áp dụng phương thức học qua dự án, dành 40% thời lượng cho thực hành lab và bố trí ít nhất ba tháng cho kỳ thực tập tốt nghiệp tại doanh nghiệp hoặc viện nghiên cứu, gắn với khóa luận tốt nghiệp để sinh viên cọ xát với các bài toán thực tế. Nhà trường định hướng đào tạo kỹ sư AI ứng dụng và kỹ thuật hệ thống sẵn sàng tham gia thị trường lao động, kịp thời cập nhật các công nghệ tiên phong như AI tạo sinh, mô hình ngôn ngữ lớn, AI trong rô-bốt/hệ thống tự hành…

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Giang Sơn, Trưởng khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông (USTH), môi trường đào tạo gắn liền với nghiên cứu theo chuẩn quốc tế, trang thiết bị nghiên cứu đồng bộ và cơ chế chia sẻ quyền lợi thương mại hóa sáng chế chính là yếu tố cốt lõi giữ chân chuyên gia giỏi. Vì vậy, cần sớm có cơ chế đặt hàng đào tạo nhân lực công nghệ cao, mở rộng hợp tác giữa nhà trường-doanh nghiệp, các ưu đãi thuế khi doanh nghiệp tài trợ phòng thí nghiệm hay đặt hàng nghiên cứu tại các trường đại học.

Nhiều nhà khoa học cho rằng, Nhà nước cần có cơ chế đầu tư trọng điểm, nhằm tránh dàn trải, hình thành một số trung tâm đào tạo và nghiên cứu AI có năng lực cạnh tranh ở tầm khu vực và quốc tế. Bên cạnh đó, cần xây dựng cơ chế đặc thù để thu hút, sử dụng và đãi ngộ chuyên gia AI, bao gồm cả chuyên gia Việt Nam ở nước ngoài và chuyên gia quốc tế.

Trước sự phát triển nhanh chóng của AI và yêu cầu đào tạo từ thực tế, Bộ Khoa học và Công nghệ sẽ tiếp tục phối hợp chặt chẽ Bộ Giáo dục và Đào tạo và các cơ quan liên quan trong triển khai các chương trình phát triển nhân lực AI đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt; tăng cường chia sẻ thông tin về xu hướng công nghệ, nhu cầu nhân lực và kỹ năng của doanh nghiệp để rà soát, cập nhật chương trình đào tạo theo thẩm quyền.

Bộ Khoa học và Công nghệ đã thành lập Mạng lưới chuyên gia trí tuệ nhân tạo Việt Nam toàn cầu. Mạng lưới hướng tới quy tụ và kết nối trí tuệ của người Việt trên toàn cầu, trên cơ sở năng lực, chuyên môn và sự tự nguyện đóng góp, qua đó tạo thành một cộng đồng có khả năng cùng nghiên cứu, tư vấn, đào tạo, chuyển giao công nghệ và trực tiếp tham gia giải quyết các bài toán thực tiễn của Việt Nam.