Làm gì để Việt Nam lọt top 3 khu vực Đông Nam Á về nghiên cứu, phát triển AI?

.t1 { text-align: justify; }

Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia có ý nghĩa vô cùng quan trọng, mang tính chiến lược và cách mạng để tạo xung lực mới, đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, đưa đất nước phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên mới.

Theo đó, một trong những mục tiêu được đặt ra là đến năm 2030, Việt Nam lọt vào nhóm 3 nước dẫn đầu khu vực Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, trung tâm phát triển một số ngành, lĩnh vực công nghiệp công nghệ số mà Việt Nam có lợi thế.

Mô hình tăng trưởng dựa vào lao động giá rẻ không còn là lợi thế

Trao đổi với phóng viên Tạp chí điện tử Giáo dục Việt Nam, Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Trường Thịnh - Viện trưởng Viện Công nghệ thông minh và Tương tác, Trường Công nghệ và Thiết kế, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh đánh giá, Việt Nam hiện đang sở hữu nhiều lợi thế để phát triển trí tuệ nhân tạo một cách mạnh mẽ và bền vững.

Cụ thể, thị trường nội địa Việt Nam với hơn 100 triệu dân và mức độ phổ cập internet cao là nền tảng quan trọng để triển khai, thử nghiệm và mở rộng các ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục, tài chính, logistics, nông nghiệp thông minh, đô thị thông minh. Đây là một cơ hội với tiềm năng ứng dụng AI ở quy mô lớn.

Cùng với đó, Việt Nam đang có một nguồn nhân lực trẻ, năng động, thích nghi nhanh với công nghệ mới, đặc biệt là thế hệ gen Z với khả năng tiếp cận tri thức toàn cầu, kỹ năng số tốt và tinh thần khởi nghiệp cao.

Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Trường Thịnh - Viện trưởng Viện Công nghệ thông minh và Tương tác, Trường Công nghệ và Thiết kế, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. Ảnh: website nhà trường.

Nhiều trường đại học, viện nghiên cứu cũng đã đưa AI vào chương trình đào tạo chính quy, góp phần hình thành lớp kỹ sư và chuyên gia công nghệ tương lai. Ngoài ra, hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ tại Việt Nam đang trên đà phát triển mạnh, với sự tham gia ngày càng tích cực của các quỹ đầu tư, doanh nghiệp đổi mới sáng tạo.

Đặc biệt, những chính sách hỗ trợ từ Nhà nước đã giúp nhiều startup Việt bước đầu gặt hái thành công trong lĩnh vực AI như nhận diện và phát hiện đối tượng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, thương mại điện tử, y tế số, nông nghiệp thông minh…

Tuy nhiên, để phát huy hết lợi thế này và hiện thực hóa mục tiêu trong Nghị quyết 57-NQ/TW đưa Việt Nam vào nhóm 3 quốc gia dẫn đầu Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển AI đến năm 2030, Việt Nam cần một chiến lược phát triển đồng bộ giữa nhà nước, doanh nghiệp, trường đại học và cộng đồng nghiên cứu. Trong đó, chú trọng đến kết nối hạ tầng dữ liệu, tăng cường nghiên cứu ứng dụng, và đào tạo nhân lực chất lượng cao theo chuẩn quốc tế.

Trong khi đó, theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phùng Trung Nghĩa - Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên, bên cạnh những lợi thế đang sở hữu, Việt Nam cũng phải đối với nhiều thách thức như: thiếu chuyên gia AI trình độ cao, cơ sở hạ tầng dữ liệu còn hạn chế, và cần nâng cao hơn nữa sự liên kết giữa nghiên cứu – đào tạo – doanh nghiệp.

Đặc biệt, chi phí lao động thấp không còn là một lợi thế cạnh tranh bền vững, mà ngày càng bộc lộ những hạn chế và trở thành rào cản trong bối cảnh chuỗi giá trị toàn cầu chuyển dịch mạnh mẽ dựa trên tri thức, công nghệ và đổi mới sáng tạo.

“Để có thể tháo được nút thắt này và bứt phá trong cuộc đua AI, Việt Nam cần triển khai một chiến lược đồng bộ, dài hạn và thực chất, trong đó giáo dục và đào tạo giữ vai trò trung tâm.

Thứ nhất, cần đổi mới chương trình giáo dục theo hướng thực tiễn và cập nhật, chú trọng phát triển kỹ năng thực hành, tư duy sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề thay vì chỉ học lý thuyết. Đồng thời, tăng cường kỹ năng mềm, năng lực ngoại ngữ, đặc biệt là tiếng Anh chuyên ngành để sinh viên có thể tiếp cận tri thức toàn cầu.

Thứ hai, cần đầu tư mạnh mẽ vào đào tạo lại (reskilling) và nâng cao kỹ năng (upskilling) cho lực lượng lao động hiện tại, nhất là đối với những ngành có nguy cơ bị thay thế bởi tự động hóa. Các khóa học ngắn hạn về AI, khoa học dữ liệu, kỹ năng số nên được phổ biến rộng rãi, đặc biệt thông qua hình thức trực tuyến.

Thứ ba, cần thúc đẩy mối liên kết chặt chẽ giữa nhà trường, doanh nghiệp và nhà nước. Trong đó, doanh nghiệp đồng hành cùng nhà trường xây dựng chương trình đào tạo, hỗ trợ chuyên gia, cơ sở vật chất và cơ hội thực tập, còn Nhà nước đóng vai trò kiến tạo chính sách, đầu tư kinh phí và xây dựng hệ thống chứng chỉ, chuẩn đầu ra.

Thứ tư, khuyến khích mạnh mẽ nghiên cứu khoa học và đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI thông qua cơ chế hỗ trợ tài chính, học bổng. Song song với đó, xây dựng trung tâm AI trọng điểm cấp quốc gia và khu vực, trở thành nơi hội tụ nhân tài, dữ liệu, công nghệ và doanh nghiệp.

Cuối cùng, cần có chính sách đãi ngộ và môi trường phát triển hấp dẫn để thu hút và giữ chân nhân tài, cũng như tạo điều kiện thuận lợi để sinh viên giỏi có thể khởi nghiệp công nghệ ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường”, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phùng Trung Nghĩa chia sẻ.

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phùng Trung Nghĩa - Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên. Ảnh: website nhà trường.

Đồng quan điểm, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Giang Sơn - Trưởng khoa, Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông, Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội cho rằng, chi phí lao động thấp không còn là lợi thế bền vững, trong khi trình độ nhân lực công nghệ cao, đặc biệt là nhân lực AI, vẫn còn thiếu và chưa đồng đều.

“Có hai nhóm đối tượng ảnh hưởng trực tiếp trong lĩnh vực AI, nhóm thứ nhất là nhóm chuyên gia nghiên cứu xây dựng và phát triển các mô hình AI và nhóm thứ hai là người sử dụng AI để tăng năng suất lao động.

Đối với nhóm thứ nhất, cần đầu tư có trọng điểm vào những trung tâm xuất sắc về AI, xây dựng trung tâm nghiên cứu AI trọng điểm quốc gia đặt tại những trường đại học, viện nghiên cứu có năng lực, gắn với các lĩnh vực ứng dụng chiến lược như y tế, nông nghiệp, tài chính, quốc phòng.

Ngoài ra, cần tạo cơ chế giữ chân chuyên gia trong nước bằng việc cải cách chính sách đãi ngộ, thu hút chuyên gia quốc tế, người Việt tài năng ở nước ngoài về làm việc, chuyển giao công nghệ, đào tạo đội ngũ kế cận.

Đối với nhóm thứ hai, một trong các nhiệm vụ cấp bách cần thực hiện là thay đổi nhận thức xã hội về AI, xây dựng hiểu biết đúng đắn trong cộng đồng về vai trò của AI trong phát triển kinh tế – xã hội. Phải truyền thông hiệu quả để người dân, doanh nghiệp nhỏ và người lao động thấy được AI là cơ hội nâng cao kỹ năng, nâng cao năng suất lao động chứ không chỉ là mối đe dọa việc làm”, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Giang Sơn bày tỏ.

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Giang Sơn (thứ 3 từ trái sang) - Trưởng khoa, Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông, Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội. Ảnh: website nhà trường.

Phát huy mô hình “tam giác vàng”: đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng

Để góp phần đưa Việt Nam lọt vào nhóm 3 nước dẫn đầu khu vực Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, phát triển một số ngành, lĩnh vực công nghiệp công nghệ số mà Việt Nam có lợi thế, các cơ sở giáo dục đại học đã và đang thực hiện nhiều đổi mới và cải tiến chương trình đào tạo.

Tại Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phùng Trung Nghĩa thông tin, nhà trường đã xây dựng và cập nhật chương trình đào tạo các ngành liên quan như Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm, Trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn,... phù hợp với xu hướng quốc tế và nhu cầu thực tế.

Tăng cường các học phần về trí tuệ nhân tạo, học máy (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (computer vision), dữ liệu lớn (big data)… Đồng thời, khuyến khích sinh viên tham gia dự án nghiên cứu, thực hành AI trong quá trình học.

Bên cạnh đó, nhà trường đẩy mạnh nghiên cứu khoa học và hợp tác quốc tế bằng cách tích cực tổ chức và tham gia nhiều đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, cấp Nhà nước liên quan đến AI và công nghệ số.

Tăng cường hợp tác với các viện nghiên cứu, trường đại học quốc tế, doanh nghiệp công nghệ để học hỏi kinh nghiệm và nâng cao năng lực nghiên cứu. Thành lập phòng lab, nhóm nghiên cứu mạnh về AI, khoa học dữ liệu để phát triển một số giải pháp thực tiễn.

Trung tâm phát triển phần mềm, Viện Khoa học và Công nghệ ứng dụng của nhà trường cũng đang hỗ trợ khởi nghiệp, trở thành vườn ươm ý tưởng công nghệ, tạo điều kiện giúp sinh viên và giảng viên triển khai sản phẩm AI có giá trị ứng dụng cao. Cùng với đó là thường xuyên tổ chức các cuộc thi AI Hackathon, lập trình AI, sáng tạo công nghệ để khơi dậy tinh thần đổi mới sáng tạo trong sinh viên.

Đặc biệt, nhà trường tích cực tham gia tư vấn, đề xuất chính sách phát triển nhân lực và ứng dụng AI ở tầm quốc gia, địa phương, hướng tới việc trở thành trung tâm đào tạo và nghiên cứu AI trọng điểm của khu vực trung du và miền núi phía Bắc đặt tại tỉnh Thái Nguyên.

Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên thường xuyên tổ chức các cuộc thi sáng tạo công nghệ để khơi dậy tinh thần đổi mới sáng tạo trong sinh viên. Ảnh: website nhà trường.

Về phía Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội, các lĩnh vực trong công nghệ số như: Công nghệ thông tin và truyền thông; An toàn thông tin; Khoa học dữ liệu luôn là các lĩnh vực được nhà trường quan tâm. Đặc biệt, chương trình Khoa học dữ liệu liên quan mật thiết đến lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.

“Các chương trình trên được thiết kế theo chuẩn châu Âu, giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh, có tính liên ngành cao, giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận tri thức mới, đọc hiểu tài liệu chuyên ngành và theo kịp xu hướng công nghệ hiện đại.

Ngoài ra, với lợi thế trực thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam và sự hợp tác chặt chẽ với liên minh các trường đại học đối tác tại Pháp, các nhóm nghiên cứu tại trường đã và đang đẩy mạnh thực hiện dự án nghiên cứu liên ngành như ứng dụng AI vào y tế, môi trường hay nông nghiệp thông minh”, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Giang Sơn chia sẻ.

Tại Viện Công nghệ Thông minh và Tương tác (3ITech) – Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH), Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Trường Thịnh cho biết, về đào tạo, UEH đã xây dựng chương trình kỹ sư, cử nhân và sau đại học theo định hướng liên ngành, hiện đại và gắn với nhu cầu thực tiễn, nổi bật như ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo; Công nghệ Logistics và Điều khiển tự động thông minh; Artech; Quản lý đô thị thông minh và sáng tạo;...

Các chương trình này không chỉ cung cấp kiến thức nền tảng về AI mà còn giúp sinh viên phát triển năng lực tư duy số, sáng tạo và thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ.

Về nghiên cứu khoa học, UEH chú trọng đầu tư mạnh vào nhóm nghiên cứu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực như robot, điều khiển thông minh, trí tuệ nhân tạo cho y học,... Đồng thời, nhà trường đẩy mạnh công bố quốc tế, hợp tác với đối tác nước ngoài để tiếp cận chuẩn mực học thuật toàn cầu.

Về chuyển giao công nghệ và đổi mới sáng tạo, nhà trường tổ chức những cuộc thi về AI, tổ chức vườn ươm khởi nghiệp công nghệ, hợp tác doanh nghiệp để phát triển giải pháp ứng dụng AI vào thực tế sản xuất, kinh doanh.

UEH chú trọng đầu tư mạnh vào nhóm nghiên cứu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực như robot, điều khiển thông minh, trí tuệ nhân tạo cho y học. Ảnh minh họa: NTCC.

Đòn bẩy giúp Việt Nam từ “người sử dụng công nghệ” trở thành “người kiến tạo công nghệ”

Trong bối cảnh Nghị quyết 57-NQ/TW nhấn mạnh yêu cầu phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo như một trụ cột phát triển đất nước, thì làm chủ công nghệ chính là đòn bẩy giúp Việt Nam có thể bắt kịp và dẫn dắt một số lĩnh vực mũi nhọn, từ đó khẳng định năng lực nội sinh và vị thế quốc gia trong kỷ nguyên mới.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Trường Thịnh, làm chủ công nghệ không chỉ là một bước tiến về mặt kỹ thuật, mà còn là yếu tố cốt lõi để đảm bảo độc lập, tự chủ và toàn vẹn lãnh thổ quốc gia trong thời đại số.

Việt Nam có thể giảm sự phụ thuộc vào nguồn cung bên ngoài, chủ động thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các giải pháp theo điều kiện, nhu cầu và văn hóa Việt Nam. Đồng thời, tạo ra tri thức mới, vận hành và điều chỉnh định hướng phát triển quốc gia mà không cần dựa vào công nghệ từ công ty nước ngoài hay tập đoàn đa quốc gia. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực nhạy cảm như quốc phòng, an ninh mạng, y tế, giáo dục, tài chính và cả trong xây dựng chính phủ số.

Hơn nữa, khi làm chủ công nghệ lõi, Việt Nam có thể phát triển chuỗi giá trị riêng, nâng cao khả năng sản xuất và xuất khẩu giải pháp công nghệ, từ đó không chỉ phục vụ thị trường nội địa mà còn vươn ra khu vực và thế giới. Điều này sẽ giúp chúng ta chuyển dịch từ vị trí “người tiêu dùng công nghệ” sang “người kiến tạo công nghệ”, nâng tầm vị thế quốc gia trong chuỗi giá trị toàn cầu.

Thầy Thịnh nhấn mạnh: “Quá trình làm chủ công nghệ cũng góp phần hình thành khả năng phản ứng linh hoạt với khủng hoảng và biến động toàn cầu như đại dịch, chiến tranh thương mại hay gián đoạn chuỗi cung ứng. Một đất nước tự chủ về công nghệ là một đất nước có năng lực kiên cường, có thể phát triển bền vững mà không bị chi phối bởi những yếu tố bên ngoài”.

Sinh viên UEH tham gia cuộc thi về đổi mới sáng tạo, khoa học công nghệ do nhà trường tổ chức. Ảnh: NVCC

Chia sẻ quan điểm về nội dung này, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phùng Trung Nghĩa nhận định, việc tự chủ về công nghệ giúp giảm sự phụ thuộc vào các hệ thống, giải pháp ngoại lai, cho phép Việt Nam chủ động xây dựng chiến lược nghiên cứu và ứng dụng phù hợp với nhu cầu trong nước.

Nhờ đó, giải pháp công nghệ sẽ sát thực tiễn hơn, giải quyết hiệu quả các vấn đề đặc thù của quốc gia, đồng thời đảm bảo tốt hơn về bảo mật và an ninh dữ liệu.

Tiếp theo, làm chủ công nghệ sẽ nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia và thúc đẩy vị thế của Việt Nam trên trường quốc tế. Hoạt động nghiên cứu, sáng tạo trong nước được đẩy mạnh, góp phần tạo ra nhiều sản phẩm công nghệ mang dấu ấn riêng, không chỉ phục vụ nội địa mà còn có thể xuất khẩu. Bên cạnh đó, Việt Nam sẽ không còn là bên tiêu thụ công nghệ đơn thuần mà có thể trở thành đối tác chiến lược trong các mối quan hệ hợp tác toàn cầu.

Trong khi đó, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Giang Sơn thẳng thắn nhìn nhận và lưu ý rằng: “Việc hướng tới độc lập nguồn thiết bị trong lĩnh vực AI đang đối mặt với nhiều khó khăn, trong đó nổi bật là yêu cầu về hạ tầng tính toán.

Các mô hình AI hiện đại, đặc biệt là AI tạo sinh đòi hỏi phải có trung tâm tính toán và trung tâm dữ liệu được trang bị GPU (Graphics processing unit) tiên tiến. Đây lại là những yếu tố mà Việt Nam hiện chưa có khả năng tự sản xuất, đồng thời vẫn còn hạn chế về năng lực đầu tư và khả năng nhập khẩu”.

Phương Thảo