Đưa AI thử nghiệm vào ứng dụng

Gắn công nghệ với nhu cầu sử dụng

Ông Nguyễn Mai Dương, Cục trưởng Đổi mới sáng tạo (Bộ Khoa học và Công nghệ) cho biết, cốt lõi của đổi mới sáng tạo số là năng lực nghiên cứu, phát triển, làm chủ và chuyển hóa công nghệ thành sản phẩm, dịch vụ tạo giá trị gia tăng. Trong mô hình hợp tác ba bên, doanh nghiệp đóng vai trò trung tâm, Nhà nước tạo môi trường thể chế, viện nghiên cứu và trường đại học cung cấp tri thức, công nghệ cùng nguồn nhân lực. Sự liên kết ấy cần bắt đầu từ việc xác định nhu cầu của đơn vị sử dụng.

Nhóm nghiên cứu phải hiểu quy trình nghiệp vụ, còn cơ quan, doanh nghiệp cần làm rõ công việc muốn cải thiện và kết quả mong đợi. Khi cùng tham gia từ đầu, các bên có điều kiện lựa chọn giải pháp phù hợp, chuẩn bị người tiếp nhận và hạn chế những điều chỉnh phát sinh khi đưa vào vận hành. Về cách tổ chức thực hiện, Phó Cục trưởng Công nghệ số và Trí tuệ nhân tạo (Bộ Khoa học và Công nghệ) Trần Anh Tú cho rằng, cần lựa chọn nhiệm vụ ưu tiên, xác định rõ đầu vào, đầu ra, các mốc triển khai và mục tiêu cần đạt. Phân bổ nguồn lực phải đi cùng phân công trách nhiệm, giám sát, đánh giá và điều chỉnh theo thực tế. Dữ liệu là khâu cần chuẩn bị kỹ.

Theo chia sẻ của đại diện Hiệp hội Dữ liệu quốc gia, dữ liệu tại các cơ quan, doanh nghiệp trong khu vực còn phân tán, thiếu chuẩn hóa và chưa được dán nhãn chất lượng cao; tình trạng này có thể làm tăng sai số khi huấn luyện mô hình và phát sinh rủi ro pháp lý. Trước khi triển khai, đơn vị sử dụng cần rà soát, bổ sung, chuẩn hóa dữ liệu, phân công người cập nhật, kiểm tra và phối hợp nhóm phát triển xử lý những vấn đề phát sinh trong quá trình vận hành. Khả năng tiếp cận hạ tầng có thể được mở rộng thông qua hợp tác, chia sẻ nguồn lực.

Phó Tổng Giám đốc Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT) Ngô Diên Hy đề xuất hợp tác dựa trên hạ tầng trung tâm dữ liệu và năng lực tính toán của doanh nghiệp. Đồng thời, các yêu cầu tuân thủ pháp luật cần được đưa vào sản phẩm AI ngay từ khâu thiết kế, đi cùng hướng dẫn kỹ thuật và phương pháp hỗ trợ đơn vị sử dụng chuyển từ thử nghiệm sang vận hành. Hợp tác phát triển công nghệ cần gắn với nhu cầu sử dụng trong nước.

Tại Tuần lễ Số quốc tế Việt Nam 2026 vừa diễn ra ở thành phố Quảng Ninh, Việt Nam và Nhật Bản trao đổi hướng hợp tác phát triển mô hình ngôn ngữ lớn phù hợp với tiếng Việt, văn hóa Việt Nam; chia sẻ dữ liệu và đào tạo nhân lực. Các nội dung về hạ tầng mạng, trung tâm dữ liệu xanh và Chương trình Học viện AI cũng mở thêm cơ hội kết nối nguồn lực phục vụ triển khai ứng dụng. Về huy động nguồn lực, chương trình “100 Experiments” (100 thử nghiệm) của AI Singapore là một thí dụ: Chính phủ và doanh nghiệp cùng góp vốn phát triển mô hình AI giải quyết các bài toán công nghiệp. Tuy nhiên, quá trình triển khai vẫn có thể gặp trở ngại do thiếu dữ liệu sạch, nguồn tài trợ gián đoạn hoặc thiếu chuyên gia. Kinh nghiệm này cho thấy cần chuẩn bị kinh phí vận hành, đội ngũ tiếp nhận và cơ chế phối hợp nhóm phát triển ngay từ khi lựa chọn công nghệ.

Kiểm chứng trước khi mở rộng

Bà Nguyễn Thị Ngọc Trang, Quyền Viện trưởng Công nghệ số và chuyển đổi số quốc gia (Bộ Khoa học và Công nghệ) cho rằng, khi AI ngày càng tham gia vào các quy trình ra quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến con người, niềm tin là điều kiện then chốt để công nghệ được xã hội chấp nhận và tạo ra giá trị bền vững. Việc thống nhất nguyên tắc quản trị chỉ là bước đầu. Để đưa vào thực tiễn, cần có quy trình cụ thể, công cụ đánh giá rủi ro và đội ngũ đủ năng lực vận hành, giám sát hệ thống AI. Việc đánh giá cần theo dõi kết quả đầu ra, chất lượng, mức độ an toàn và tính công bằng của hệ thống.

Ông Trần Anh Tú nhấn mạnh, thử nghiệm có kiểm soát giúp thu thập bằng chứng trước khi mở rộng. Quá trình này cần xác định rõ phạm vi, thời gian, khả năng tác động và cơ chế giám sát, đồng thời có phương án tạm dừng hoặc dừng hẳn khi xuất hiện tình huống bất thường, kết quả ngoài dự kiến. Đối với những ứng dụng liên quan trực tiếp đến quyền lợi người dân, đánh giá tác động cần được gắn với trách nhiệm của con người trong quá trình sử dụng.

Trưởng Đại diện Tổ chức Giáo dục, Khoa học và Văn hóa của Liên hợp quốc (UNESCO) tại Việt Nam Jonathan Wallace Baker cho biết, UNESCO sẵn sàng đồng hành cùng Việt Nam triển khai Công cụ đánh giá tác động đạo đức hỗ trợ cơ quan quản lý, đơn vị mua sắm công và doanh nghiệp công nghệ dự báo, giảm thiểu rủi ro xâm phạm quyền con người trước khi đưa AI vào vận hành rộng rãi trong y tế, giáo dục và hành chính công. Cùng với đánh giá tác động, việc duy trì sự giám sát của con người được minh chứng qua ứng dụng AI tại Bộ Cựu chiến binh Australia.

Theo chia sẻ của đại diện Cơ quan Chuyển đổi số Australia, công nghệ này hỗ trợ tìm kiếm dịch vụ phù hợp với nhu cầu từng người, giúp rút ngắn thời gian thẩm định và giải quyết hồ sơ, trong khi con người vẫn giữ quyền quyết định cuối cùng. Cách làm đó gợi mở việc xác định rõ phần việc AI hỗ trợ và trách nhiệm của người xử lý, nhất là với những quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến người dân. Bên cạnh chất lượng đầu ra, quá trình kiểm chứng cần xem xét khả năng duy trì hoạt động khi có sự cố. Trục trặc về dữ liệu, kết nối hoặc nguồn điện có thể ảnh hưởng đến các khâu liên quan. Vì vậy, đơn vị ứng dụng cần chuẩn bị phương án ứng phó, khôi phục hoạt động và phối hợp xử lý.

Để đáp ứng những công việc đó, đội ngũ tiếp nhận cần được đào tạo gắn với từng vị trí, từ công chức, cán bộ quản lý đến chuyên gia đánh giá và người triển khai tại doanh nghiệp. Hiệu quả của ứng dụng AI cần được theo dõi qua công việc hằng ngày, xem việc xử lý có nhanh hơn, kết quả có chính xác hơn, người dùng có thuận tiện hơn không. Người vận hành cần ghi nhận những vướng mắc, trao đổi với nhóm phát triển để cùng điều chỉnh. Từ kết quả thực tế, cơ quan, doanh nghiệp mới có căn cứ quyết định tiếp tục đầu tư, mở rộng ứng dụng hay lựa chọn giải pháp phù hợp hơn.