PGS-TS Nguyễn Phi Lê: AI là mảnh đất màu mỡ cần nguồn 'nhân lực tinh hoa'

Nguồn nhân lực AI chuyên sâu, cao cấp không chỉ là yêu cầu để Việt Nam có thể bắt nhịp xu thế công nghệ toàn cầu mà còn là nền tảng để chúng ta có thể xây dựng lợi thế cạnh tranh trong kỳ nguyên số. Đến với AI4VN 2025 - Ngày hội trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2025, PGS-TS Nguyễn Phi Lê - giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội; điều hành Viện nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI4LIFE) - đã chia sẻ về chủ đề đào tạo nguồn nhân lực tinh hoa AI cho Việt Nam.

PGS-TS Nguyễn Phi Lê tại AI4VN - Ảnh: Fanpage AI4VN

Chị nhấn mạnh: "Để phát triển AI, yếu tố then chốt chính là đào tạo nguồn nhân lực, và nguồn nhân lực này được phân tầng theo nhiều cấp độ để đáp ứng nhu cầu thực tiễn".

Trước hết, về bức tranh tổng quan trí tuệ nhân tạo trên thế giới thì có lẽ không cần phải nói nhiều nữa, bởi ai cũng biết tốc độ phát triển cũng như tầm ảnh hưởng sâu rộng của AI. Điều này được thể hiện qua biểu đồ nghiên cứu, số lượng các nghiên cứu khoa học và các viện nghiên cứu AI ra đời ngày càng nhiều trên thế giới.

Biểu đồ tình hình nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo trên thế giới - Ảnh: Hà Lê

Ở biểu đồ thống kê về nghiên cứu và phát triển AI, PGS-TS Nguyễn Phi Lê chỉ ra rằng số lượng bài báo khoa học về AI, bằng sáng chế và các dự án mã nguồn về AI ở trên Github cũng tăng theo thời gian và tăng nhanh. Vấn đề đặt ra là "làm sao chúng ta có thể trang bị cho sinh viên, học sinh, cho người học cái vốn kiến thức khổng lồ như thế này?".

Theo PGS-TS Nguyễn Phi Lê, với kinh nghiệm thực tiễn của bản thân, chị cho rằng tốc độ sử dụng và tốc độ đào tạo AI có thể chia thành 4 cấp độ. Ở mức cơ bản nhất, người học chỉ cần biết cách sử dụng các hệ thống AI có sẵn. Ở cấp cao hơn, cần biết dùng các mô hình AI đã được huấn luyện hoặc các API của bên thứ ba để tích hợp vào hệ thống. Ở mức tiếp theo, người học cần có khả năng tinh chỉnh các mô hình mã nguồn mở. Và ở cấp cao nhất, phải tự thiết kế mô hình phù hợp với dữ liệu của mình - đây chính là nguồn nhân lực tinh hoa AI.

Tại sao lại cần đào tạo nhân lực AI tinh hoa?

PGS-TS Nguyễn Phi Lê cho biết một khảo sát với 500 lãnh đạo của Mỹ về mức độ hiểu biết AI cho nhân lực thì kỹ năng về AI trong top 5 kỹ năng quan trọng nhất. Hơn 60% lãnh đạo sẵn sàng trả lương cao cho người làm có kỹ năng AI, thậm chí họ có thể trả mức lương tăng lên tới 15% - một con số rất ấn tượng.

Kết quả khảo sát 300 sinh viên liên quan tới trí tuệ nhân tạo - Ảnh: Hà Lê

Tại Việt Nam, một cuộc khảo sát với 300 sinh viên vào đầu năm 2025 (trong đó có những em học về kỹ thuật và không học về kỹ thuật) thì kết quả chỉ ra rằng 38% sử dụng AI như một công cụ, 29% có nghiên cứu sơ về AI, 31% ứng dụng AI trong nghiên cứu của bản thân, 6,6% không sử dụng AI. Đối với những bạn chưa tiếp cận với AI khi được hỏi có sẵn sàng học về AI không thì 69% người trả lời rằng sẽ học nếu có thời gian. Kết quả này phản ánh nhu cầu học và nghiên cứu AI của sinh viên rất cao.

Vậy, liệu những công cụ AI có đủ để giải quyết được bài toán chuyên sâu của chúng ta hay không? PGS-TS Nguyễn Phi Lê đưa ra ví dụ trong lĩnh vực y tế, cùng là một bức ảnh chụp X-quang, khi được hỏi cùng một ý nhưng cách diễn đạt khác nhau thì kết quả AI trả về lại trái ngược nhau. Nghiên cứu này được nhóm của PGS-TS Nguyễn Phi Lê thực hiện với nhiều công cụ, mã nguồn mở khác nhau cho thấy không phải lúc nào AI sẵn có cũng giải quyết đúng vấn đề đặt ra. Và đây là lý do cần có nhân lực tinh hoa về AI để giải quyết bài toán chuyên sâu của Việt Nam.

Cùng một bức ảnh nhưng hỏi hai cách khác nhau, kết quả AI trả về trái ngược nhau - Ảnh: Hà Lê

Đào tạo nguồn nhân lực AI tinh hoa là điều không dễ dàng

Những năm gần đây, các trường đại học đua nhau mở chương trình đào tạo về AI. Theo thống kê đến cuối năm 2024, trong 1 năm, các trường đại học trên toàn quốc có 63 công trình đào tạo cử nhân, nhưng chỉ có 7 chương trình đào tạo thạc sĩ, 1 công trình đào tạo tiến sĩ liên quan đến AI. Từ các con số này có thể thấy, số lượng đào tạo sau đại học, đào tạo chuyên sâu hay nâng cao về AI ở Việt Nam còn rất ít nên rất khó để có được đội ngũ nhân lực AI tinh hoa. Nếu chỉ dừng lại ở bậc cử nhân thì khó có thể học sâu được về AI.

Bên cạnh đó, một khảo sát khác chỉ ra rằng có 43,5% sinh viên ngoài ngành về công nghệ thông tin chưa biết gì về AI và những sinh viên khác thì tới năm thứ 2 các em mới được học về AI. Nếu tính trong chương trình học cử nhân 4 năm ở bậc đại học thì rõ ràng là không có nhiều thời gian để tiếp cận và đào sâu về AI. Trong khi đó, các trường đại học thì gặp thách thức về hệ thống cơ sở vật chất, nhân lực giảng dạy; tài nguyên và dữ liệu.

Từ đó có thể thấy, AI là mảnh đất rất màu mỡ cần nguồn nhân lực chuyên sâu hay nói cách khác là "nhân lực tinh hoa" theo như PGS-TS Nguyễn Phi Lê đề cập. Dù thực tế vẫn còn tồn tại nhiều khó khăn, thách thức, nhưng nếu chúng ta có thể khắc phục được thì tiềm năng cho Việt Nam là vô cùng lớn.

Lê Hà