Xây dựng nền kinh tế tri thức Việt

Văn hoá chia sẻ dữ liệu

Phạm Kim Cương là cựu học sinh chuyên Toán, trường THPT Chuyên Khoa học tự nhiên (ĐHQG Hà Nội), từng đạt huy chương Bạc cuộc thi tin học quốc tế. Sau khi du học ở Mỹ, Australia, anh được mời làm việc ở thung lũng Silicon, đầu quân cho các tập đoàn lớn như Amazon, Google hay Airbnb… Hiện anh có một công ty về trí tuệ nhân tạo (TTNT) có văn phòng ở San Francisco và khách hàng tại 17 thành phố trên khắp thế giới, trong đó có Việt Nam.

Theo anh Cương, xu hướng ứng dụng TTNT phát triển khá mạnh mẽ ở Việt Nam. Như việc Zalo sử dụng TTNT để tự động sửa lỗi chính tả hay khuyến nghị các hình ảnh ngộ nghĩnh. Các hãng quảng cáo trực tuyến sử dụng big data để tương tác với người dùng. Các ứng dụng của ngân hàng có kèm trợ lý ảo ở trong đó, bạn có thể nói vào điện thoại và thực hiện các tác vụ như chuyển tiền hay tra cứu số dư tài khoản. “Đây là những tín hiệu ban đầu và tôi tin là sẽ có nhiều ứng dụng TTNT như thế này được hàng triệu người Việt sử dụng. Việt Nam được xem là một trong 10 nước sử dụng Youtube nhiều nhất thế giới. Nhiều học sinh, sinh viên Việt Nam thường đứng đầu trong các cuộc thi quốc gia và quốc tế. Cùng với đó, ngày càng nhiều các nhà khoa học người Việt  sống ở nước ngoài được thế giới công nhận”, anh Cương nói.

Anh Cương cho rằng khó khăn lớn nhất ở lĩnh vực TTNT là sự ngại thay đổi. Anh lấy ví dụ từ chính người thân trong gia đình: Bố mẹ có một thói quen sử dụng lại quần áo cũ để làm giẻ lau nhà. Nhiều lần anh mua khăn lau về thì mấy hôm sau bố mẹ lại cất đi và lôi quần áo cũ khác ra làm giẻ lau, bởi nghĩ quần áo cũ thấm nước tốt hơn. “Dù công nghệ có siêu việt đến đâu thì vẫn cần con người sử dụng nó. Nếu những người trong vai trò quyết định không thấy được giá trị mới và bảo vệ những thói quen cũ, thì 4.0 hay 5.0 cũng không có ý nghĩa gì cả”, anh Cương nhấn mạnh.

“Việc quan trọng nữa là về văn hoá chia sẻ. Mọi người nên chia sẻ với nhau mọi thứ. Tôi thấy xu hướng này đang được tập đoàn công nghệ UBER, Airbnd làm khá tốt. Tuy nhiên tôi thấy ở Việt Nam, việc chia sẻ dữ liệu rất khó khăn”, anh Cương nhìn nhận.

Có thực tế nhiều đơn vị trong một doanh nghiệp thu thập dữ liệu nhưng lại không chia sẻ cho nhau, dẫn đến việc thay vì họ truy vấn được thật nhiều thông tin từ data của mình thì phải thuê tư vấn rất đắt tiền đến làm việc với từng đơn vị và tìm ra những thông tin tương tự.

“Nếu các doanh nghiệp có thói quen chia sẻ data bên trong lẫn bên ngoài thì những ứng dụng trí tuệ thông minh mới có đất để phát triển. Việt Nam cần đào tạo cho các nhà quản lý ở Việt Nam về tư duy kết nối. Nếu các tổ chức kết nối được nhân sự của họ, các hiệp hội kết nối được các doanh nghiệp cùng ngành… Tôi tin rằng chúng ta có thể tạo được mạng lưới tri thức rất nhanh. Tôi mong là chúng ta sẽ không chỉ có một mạng lưới tri thức mà là một mạng lưới kinh tế tri thức giúp đưa Việt Nam vào top 20 nền kinh tế của thế giới”, anh Cương tin tưởng.

Thạc sỹ Phạm Kim Cương

Thiếu nhân lực, cơ sở pháp lý

Tại Hội thảo AI Việt Nam 2018 vừa diễn ra ở Hà Nội, TS Lê Viết Quốc (làm việc tại Google Brain - một trong những dự án về AI lớn nhất của Google, nổi tiếng với một trong những sản phẩm rất được quen thuộc tại Việt Nam, đó là Google dịch) cho hay, Việt Nam có nhiều tiềm năng trong phát triển công nghệ thông tin và cụ thể là công nghệ AI, yếu tố được coi là “trái tim” của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Nhưng Việt Nam lại đang thiếu nguồn nhân lực, cơ sở pháp lý. “Theo tôi, Chính phủ và các doanh nghiệp Việt Nam nên đầu tư mạnh vào 3 mảng chính: giáo dục - đào tạo nguồn nhân lực, xây dựng nguồn dữ liệu mở, và tạo ra mối liên kết giữa các trường đại học Việt Nam với nguồn trí thức, cộng đồng thế giới”, anh Quốc nói.

Anh Quốc nhìn nhận, về mặt nhân lực, ngành công nghiệp AI đòi hỏi trung bình từ 1 triệu nhân lực bao gồm kỹ sư, nhà nghiên cứu, nhà phát triển,... Trong khi đó tại Việt Nam hiện chỉ có khoảng 10.000 nhân lực sẵn sàng đáp ứng yêu cầu mỗi năm.

Theo anh Quốc, Việt Nam cần thay đổi chương trình học, nâng cao kiến thức về khoa học - máy tính, trước mắt cần chú trọng vào các ngành y tế, giao thông, nông nghiệp. “Google trong một vài năm trở lại đây đã thay đổi quan điểm. Để tạo ra nguồn dữ liệu mở ra toàn thế giới, thay vì giữ khư khư các công nghệ được đầu tư hàng triệu đô la cho riêng mình. Lý do là vì khi mang công nghệ để người ngoài có thể nhìn thấy, để nghiên cứu, tìm lỗi, nâng cấp,... thì công nghệ đó rồi sẽ quay lại Google với một phiên bản hoàn thiện hơn”, anh Quốc lấy ví dụ.

Để mang lại giá trị lâu dài, đạt mục tiêu đề ra là làm thế nào để có nhiều dữ liệu nhất, theo anh Quốc, Việt Nam nên nghiên cứu cơ bản dàn trải, mở rộng mô hình nghiên cứu, chuyên đề của các viện đào tạo, viện nghiên cứu, đặt ra các thử thách. “Tại Mỹ, một khái niệm gọi là “Grand Challenge” (thử thách lớn) được tổ chức dành cho các viện nghiên cứu, và thậm chí chính phủ đã tài trợ vốn cho các hoạt động này. Nhờ đó mà họ nâng cao sự hợp tác, trao đổi kiến thức và tích luỹ kinh nghiệm cho các tổ chức nghiên cứu hàng đầu”, anh Quốc chia sẻ.