Đầu tư cho nhân tài, tạo dựng năng lực tự chủ AI

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh, Phó Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông. (Ảnh: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông cung cấp)

Đó là chia sẻ của Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh, Phó Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT) với phóng viên Báo Nhân Dân về đào tạo nguồn nhân lực AI trong bối cảnh hiện nay.

Phóng viên: Xin ông cho biết vai trò của đào tạo nhân lực AI đối với chiến lược phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của Việt Nam?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh: Trong bối cảnh cạnh tranh công nghệ toàn cầu ngày càng gay gắt, tôi cho rằng đào tạo nguồn nhân lực AI không chỉ là nhiệm vụ của ngành giáo dục, mà còn là một trong những yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh, khả năng tự chủ công nghệ và vị thế của Việt Nam trong nền kinh tế số.

Theo tôi, phát triển nhân lực AI cần được nhìn nhận ở ba cấp độ. Thứ nhất là đào tạo đội ngũ chuyên gia AI trình độ cao, có khả năng nghiên cứu các công nghệ cốt lõi, xây dựng mô hình, thuật toán và những sản phẩm AI có giá trị. Thứ hai là phát triển đội ngũ nhân lực ứng dụng AI trong các ngành, lĩnh vực khác nhau, nhằm nâng cao năng suất lao động và thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Thứ ba là phổ cập kiến thức và kỹ năng AI cho đông đảo người lao động, giúp họ thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng của thị trường việc làm.

Đặc biệt, Việt Nam không nên chỉ hướng tới mục tiêu đào tạo đủ nhân lực để sử dụng các công nghệ AI do nước ngoài phát triển. Chúng ta cần từng bước hình thành đội ngũ có khả năng tự nghiên cứu, phát triển, đánh giá và làm chủ những thành phần công nghệ quan trọng, nhất là trong các lĩnh vực liên quan dữ liệu, ngôn ngữ tiếng Việt, an toàn thông tin và các ứng dụng đặc thù của Việt Nam.

Phóng viên: Ông có thể chia sẻ về những yêu cầu mới đối với đào tạo đại học và nghiên cứu khi AI trở thành một trong những công nghệ chiến lược quốc gia?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh: Việc xác định AI là một trong những nhóm công nghệ chiến lược quốc gia đặt ra yêu cầu phải đổi mới căn bản cách tiếp cận trong đào tạo đại học và nghiên cứu khoa học. Chúng ta không thể tiếp tục đào tạo nhân lực công nghệ cao theo mô hình chủ yếu truyền đạt kiến thức, trong khi công nghệ đang thay đổi nhanh hơn rất nhiều so với chu kỳ cập nhật chương trình đào tạo truyền thống. Theo tôi, có bốn yêu cầu quan trọng:

Thứ nhất, chuyển từ đào tạo dựa trên kiến thức sang đào tạo dựa trên năng lực làm chủ công nghệ. Người học không chỉ cần nắm vững toán học, lập trình, thuật toán và các phương pháp AI, mà còn phải có khả năng phát triển mô hình, khai thác dữ liệu, triển khai hệ thống và đánh giá độ tin cậy của các giải pháp AI trong môi trường thực tế.

Thứ hai, tăng cường đào tạo liên ngành. AI không còn là lĩnh vực riêng của khoa học máy tính. Nhu cầu nhân lực sẽ ngày càng lớn ở các lĩnh vực như AI trong y tế, giáo dục, công nghiệp, tài chính, viễn thông và quản trị công. Vì vậy, các trường đại học cần phát triển đồng thời cả chương trình đào tạo chuyên sâu về AI và các chương trình kết hợp AI với những ngành chuyên môn khác.

Thứ ba, cần gắn đào tạo với nghiên cứu và phát triển công nghệ. Đối với các lĩnh vực công nghệ chiến lược, trường đại học không thể chỉ đóng vai trò cung cấp nhân lực cho doanh nghiệp. Các cơ sở đào tạo cần trở thành trung tâm tạo ra tri thức, công nghệ mới và nguồn nhân lực nghiên cứu trình độ cao, có khả năng tham gia giải quyết những bài toán lớn của quốc gia.

Thứ tư, thúc đẩy hợp tác chặt chẽ giữa Nhà nước, nhà trường và doanh nghiệp. Chương trình đào tạo cần được cập nhật thường xuyên dựa trên nhu cầu thực tiễn. Doanh nghiệp cần tham gia từ khâu xác định chuẩn đầu ra, xây dựng học phần đến tổ chức thực tập, nghiên cứu chung và đánh giá năng lực người học.

Một yêu cầu rất quan trọng nữa là đào tạo phải gắn với trách nhiệm và đạo đức công nghệ. Trong thời đại AI, một kỹ sư giỏi không chỉ cần tạo ra hệ thống có hiệu năng cao mà còn phải hiểu các vấn đề về tính minh bạch, quyền riêng tư, an toàn và tác động xã hội của công nghệ.

Sinh viên Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông trong giờ học về AI. (Ảnh: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông cung cấp)

Phóng viên: Thưa ông, trước áp lực chi phí đầu tư lớn và tình trạng thiếu hụt giảng viên, chuyên gia AI trình độ cao, Học viện đang gặp khó khăn gì và có giải pháp nào để tháo gỡ những điểm nghẽn này?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh: Đây là một trong những thách thức lớn nhất đối với việc phát triển đào tạo và nghiên cứu AI tại Việt Nam hiện nay.

Khác với nhiều ngành đào tạo truyền thống, AI đòi hỏi sự đầu tư đồng thời vào ba yếu tố có chi phí cao: đội ngũ chuyên gia trình độ cao, hạ tầng tính toán và dữ liệu phục vụ nghiên cứu. Đặc biệt, sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI hiện đại khiến nhu cầu về GPU (bộ xử lý đồ họa), hệ thống lưu trữ, nền tảng phần mềm và chi phí vận hành ngày càng lớn.

Tuy nhiên, theo tôi, không nên coi đào tạo AI đơn thuần là bài toán đầu tư thiết bị. Một hệ thống tính toán hiện đại sẽ khó phát huy hiệu quả nếu thiếu đội ngũ chuyên gia đủ năng lực khai thác và những bài toán nghiên cứu có giá trị.

Về nhân lực, hiện nay tồn tại sự cạnh tranh rất lớn 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 những hạn chế nhất định.

Để giải quyết vấn đề này, tôi cho rằng cần có những giải pháp mang tính hệ thống. Trước hết, Nhà nước cần có cơ chế đầu tư trọng điểm, 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. Đồng thời, cần phát triển các hạ tầng tính toán và dữ liệu dùng chung để nhiều cơ sở đào tạo, nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp có thể tiếp cận.

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. Không nhất thiết mọi chuyên gia đều phải làm việc toàn thời gian tại một trường đại học; chúng ta có thể phát triển các mô hình giáo sư thỉnh giảng, đồng hướng dẫn nghiên cứu sinh, phòng thí nghiệm liên kết và các nhóm nghiên cứu hợp tác quốc tế.

Đối với PTIT, chúng tôi xác định việc phát triển đội ngũ giảng viên và nhóm nghiên cứu mạnh là ưu tiên hàng đầu, đồng thời thúc đẩy hợp tác với doanh nghiệp và đối tác quốc tế để chia sẻ hạ tầng, kinh nghiệm và nguồn lực chuyên môn. Về lâu dài, giải pháp bền vững nhất là xây dựng được một môi trường nghiên cứu đủ hấp dẫn để các nhà khoa học trẻ có thể phát triển sự nghiệp, có điều kiện công bố quốc tế, triển khai các nghiên cứu có giá trị và tạo ra sản phẩm công nghệ thực tế.

Phóng viên: Ông có thể chia sẻ những điểm nghẽn trong liên kết doanh nghiệp, thực tiễn sản xuất, cơ chế tài chính và đặt hàng đào tạo hiện nay?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh: Tôi cho rằng đây là vấn đề cần được nhìn nhận từ cả phía cơ sở đào tạo, doanh nghiệp và cơ chế chính sách.

Trước hết, phải thừa nhận rằng vẫn tồn tại khoảng cách nhất định giữa đào tạo đại học và nhu cầu thực tế của thị trường lao động. Trong lĩnh vực AI, khoảng cách này càng dễ xuất hiện vì công nghệ thay đổi rất nhanh. Những kỹ thuật, công cụ và mô hình được sử dụng phổ biến hiện nay có thể đã thay đổi đáng kể chỉ sau một hoặc hai năm.

Để khắc phục, các trường đại học cần chuyển từ mô hình đào tạo tương đối khép kín sang mô hình đào tạo mở, có sự tham gia thực chất của doanh nghiệp. Doanh nghiệp không chỉ tiếp nhận sinh viên thực tập hoặc tuyển dụng sau tốt nghiệp, mà cần đồng hành với nhà trường trong xây dựng chương trình, tổ chức các dự án nghiên cứu và xác định những năng lực thật sự cần thiết.

Một vấn đề khác là liên kết giữa nhà trường và doanh nghiệp hiện nay đôi khi mới dừng ở các hoạt động mang tính ngắn hạn. Chúng ta cần tiến tới những mô hình hợp tác dài hạn, trong đó doanh nghiệp đặt hàng nghiên cứu, cung cấp dữ liệu và bài toán thực tế; trường đại học đóng góp tri thức, nhân lực và các giải pháp công nghệ.

Đối với hiện tượng chảy máu chất xám, tôi cho rằng không thể giải quyết chỉ bằng việc yêu cầu các nhà khoa học gắn bó với cơ sở đào tạo. Điều quan trọng là phải tạo ra môi trường để họ nhìn thấy cơ hội phát triển nghề nghiệp, được tham gia những bài toán nghiên cứu lớn, có quyền chủ động về học thuật và được hưởng thành quả xứng đáng từ hoạt động khoa học, công nghệ.

Sinh viên tại PTIT được định hướng tiếp cận nghiên cứu, tham gia các nhóm chuyên môn và dự án thực tế ngay trong quá trình học tập. (Ảnh: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông cung cấp)

Về cơ chế tài chính, cần có sự linh hoạt phù hợp với đặc thù của nghiên cứu AI. Chẳng hạn, kinh phí dành cho hạ tầng tính toán, dịch vụ điện toán đám mây, dữ liệu, phần mềm và thuê chuyên gia cần được xem xét theo tính chất thực tế của hoạt động nghiên cứu. Đồng thời, cơ chế đặt hàng nghiên cứu nên chú trọng hơn đến kết quả đầu ra và khả năng ứng dụng, thay vì quá tập trung vào các thủ tục hành chính và định mức đầu vào.

Tôi cho rằng cần thay đổi tư duy từ “doanh nghiệp hỗ trợ nhà trường đào tạo” sang “nhà trường và doanh nghiệp cùng đầu tư, cùng nghiên cứu, cùng phát triển nhân lực và cùng hưởng lợi từ kết quả đổi mới sáng tạo”.

Tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, chúng tôi xác định AI là một trong những lĩnh vực ưu tiên chiến lược trong phát triển đào tạo, nghiên cứu khoa học và đổi mới sáng tạo. Học viện đã thành lập Khoa Trí tuệ nhân tạo chuyên trách, với định hướng xây dựng một môi trường đào tạo và nghiên cứu AI hiện đại, gắn kết chặt chẽ với doanh nghiệp và các đối tác quốc tế.

PTIT đang tiếp cận đào tạo nhân lực AI theo ba hướng chính:

Thứ nhất, đào tạo chuyên sâu, chất lượng cao về AI. Chúng tôi chú trọng nền tảng toán học, khoa học máy tính, học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và những công nghệ AI tiên tiến. Đồng thời, sinh viên được định hướng tiếp cận nghiên cứu, tham gia các nhóm chuyên môn, cuộc thi học thuật và dự án thực tế ngay trong quá trình học tập.

Thứ hai, phát triển đào tạo AI liên ngành và phổ cập kỹ năng AI. Bên cạnh đào tạo chuyên gia AI, Học viện định hướng đưa AI vào các ngành, lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là những lĩnh vực có thế mạnh như công nghệ thông tin, viễn thông, an toàn thông tin, truyền thông số và kinh tế số. Thông qua các chương trình đào tạo chuyên sâu và bồi dưỡng ngắn hạn, chúng tôi mong muốn góp phần nâng cao năng lực AI cho cả sinh viên, người lao động và đội ngũ chuyên gia tại doanh nghiệp, cơ quan nhà nước.

Thứ ba, gắn đào tạo với nghiên cứu khoa học và hợp tác quốc tế. Học viện chú trọng phát triển các nhóm nghiên cứu, tăng cường hợp tác với những trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ trong và ngoài nước, tạo điều kiện để người học tiếp cận các bài toán thực tế và môi trường nghiên cứu tiên tiến.

Phóng viên: Ông kỳ vọng về năng lực tự chủ công nghệ và vị thế của Việt Nam trong lĩnh vực AI trong 10-20 năm tới?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh: Tôi kỳ vọng trong khoảng 10 - 20 năm tới, Việt Nam có thể vươn lên trở thành một trong những quốc gia có năng lực nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI hàng đầu trong khu vực, đồng thời từng bước hình thành năng lực tự chủ đối với một số công nghệ AI cốt lõi. Tuy nhiên, cần nhìn nhận thực tế rằng tự chủ công nghệ không có nghĩa là phải tự phát triển mọi thành phần của hệ sinh thái AI. Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phức tạp và có tính toàn cầu hóa cao, điều quan trọng là Việt Nam phải xác định được những lĩnh vực mà chúng ta có lợi thế, có nhu cầu chiến lược và có khả năng tạo ra giá trị riêng.

Chẳng hạn, Việt Nam có tiềm năng phát triển những mô hình AI phục vụ tiếng Việt và các ngôn ngữ trong khu vực, AI cho giáo dục, y tế, nông nghiệp, công nghiệp, viễn thông, an toàn thông tin và các dịch vụ công. Đây vừa là những lĩnh vực có nhu cầu thực tiễn lớn, vừa là cơ hội để doanh nghiệp và các cơ sở nghiên cứu trong nước phát triển năng lực công nghệ.

Tôi cho rằng Việt Nam cần có chiến lược tham gia sâu hơn vào các mạng lưới nghiên cứu quốc tế và hoạt động xây dựng tiêu chuẩn, quản trị AI toàn cầu. Năng lực tự chủ không chỉ thể hiện ở việc sở hữu công nghệ, mà còn ở khả năng hiểu, đánh giá, kiểm soát và tham gia định hình cách thức công nghệ được phát triển, triển khai và sử dụng.

Đối với các cơ sở giáo dục đại học như PTIT, trách nhiệm của chúng tôi là góp phần chuẩn bị lực lượng nhân lực và năng lực nghiên cứu cho tương lai đó. Không chỉ đào tạo đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động hôm nay, mà còn phải tạo ra những con người có khả năng dẫn dắt sự phát triển công nghệ trong 10-20 năm tới.

Tôi tin rằng Việt Nam có cơ hội trở thành một quốc gia mạnh về AI nếu chúng ta lựa chọn đúng các ưu tiên chiến lược, đầu tư đủ lớn và bền bỉ cho nhân tài, đồng thời xây dựng được cơ chế kết nối hiệu quả giữa đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng. Thước đo thành công không chỉ là số lượng kỹ sư AI được đào tạo, mà còn là số công nghệ chúng ta làm chủ, số sản phẩm có khả năng cạnh tranh quốc tế và giá trị thật sự mà AI mang lại cho nền kinh tế và xã hội.

Phóng viên: Xin cảm ơn Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Quang Anh!