Thưa ông, để phát triển AI “Made in Việt Nam” sẽ phải dựa phần lớn vào nguồn lực khoa học, công nghệ trong nước. Vậy ông đánh giá như thế nào về nguồn nhân lực này của Việt Nam hiện nay?
Khoa học, công nghệ Việt Nam có rất nhiều ưu điểm, nhưng để nhìn về một tương lai phát triển, việc phân tích những điểm yếu có lẽ là điều cần thiết hơn. Chúng ta phải thẳng thắn đối diện với sự thật, đồng thời phát huy những điểm mạnh của mình.
Việt Nam có một đội ngũ cán bộ khoa học, công nghệ rất hùng hậu, bắt nguồn từ thời kỳ chiến tranh, khi nhiều nhà khoa học được cử ra nước ngoài và được hưởng nền giáo dục đào tạo của các nước bạn. Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ thế hệ này trưởng thành trong bối cảnh đất nước gặp nhiều khó khăn nên đội ngũ đó không thể phát huy hết tiềm năng của mình. Dù vậy, họ vẫn có một ưu điểm lớn, đó là sự say mê thực sự đối với khoa học, công nghệ và nền tảng đào tạo rất vững vàng chú trọng kiến thức cơ bản. Phải công nhận rằng, những người được đào tạo trong giai đoạn đó có kiến thức rất chắc chắn và sâu rộng, tuy nhiên lại thiếu đất dụng võ để ứng dụng kiến thức.
Do đó, tư duy ứng dụng của thế hệ này còn hạn chế, không được thoáng đạt như các bạn trẻ bây giờ. Các em thế hệ sau đi du học ở Mỹ, châu Âu, Nhật Bản và nhiều nước khác. Điều này mang lại cho chúng ta một đội ngũ đa dạng hơn, được tiếp thu kiến thức từ nhiều nền văn hóa khác nhau và những tri thức hiện đại. Các em thường giỏi về ứng dụng công nghệ và thực tiễn. Một số em còn có cơ hội phát triển trong những môi trường tuyệt vời, làm việc tại Google, Microsoft hay các công ty lớn trên thế giới, được tiếp xúc với công nghệ tiên tiến.
Đội ngũ này rất tốt, nhưng lại có một nhược điểm ngược so với thế hệ trước, đó là thiếu sự thiết kế tổ chức thành một hệ thống. Nhiều em hoạt động đơn lẻ và khi về nước, không ít người rẽ sang làm kinh doanh hoặc lĩnh vực khác.
Nhìn tổng thể, đội ngũ khoa học, công nghệ của chúng ta hiện nay chưa đáp ứng được nhu cầu phát triển của xã hội, đặc biệt là trong bối cảnh đòi hỏi sự đột phá. Vấn đề nằm ở cơ chế, chính sách, cách tổ chức và sử dụng nhân tài.
Liên quan đến sử dụng nhân tài, theo ông, làm thế nào Việt Nam thu hút các nhân tài AI quốc tế và Việt kiều đóng góp cho công nghệ nước nhà?
Thu hút nhân tài bên ngoài là chuyện khả thi, nhưng cái khó là xây dựng nội lực trong nước. Chỉ khi có nội lực mạnh, ta mới thu hút được nhân tài. Chúng ta cần có một đội ngũ đủ sức tiếp thu tri thức của những nhân tài quốc tế và Việt kiều, phối hợp với họ để phát triển công nghệ. Ở một số lĩnh vực chúng ta đã có những nhà khoa học giỏi, nhưng ở nhiều lĩnh vực chúng ta chưa có đủ nhân lực cần thiết.
Để thu hút nhân tài, chúng ta có thể đưa ra các chính sách visa, giấy phép lao động linh hoạt, tạo điều kiện cho các chuyên gia tham gia các dự án dài hơi, hấp dẫn. Có đề tài tốt, có chính sách, có ngân sách, họ sẽ tự tìm về. Điều tôi muốn nhấn mạnh ở đây là xây dựng nội lực mạnh.
Vậy, làm thế nào để xây dựng một nội lực AI mạnh, thưa ông?
Theo tôi, cần thực hiện đồng thời một số giải pháp cốt lõi để tạo ra sự thay đổi.
Thứ nhất, cần định hướng phát triển khoa học, công nghệ để giải quyết các vấn đề kinh tế – xã hội. Đây là bài học rút ra từ thế hệ trước. Thực tế, nếu khoa học, công nghệ chỉ phát triển tự thân mà không gắn với nhu cầu thực tiễn, nó không thể bền vững lâu dài. Chính sự kích thích từ các vấn đề kinh tế – xã hội mới tạo động lực để khoa học, công nghệ tiếp tục phát triển. Vậy nên, vai trò của Nhà nước rất quan trọng. Nhà nước cần định hướng rõ ràng và tôn vinh những cá nhân, tổ chức ứng dụng khoa học, công nghệ, trong đó có trí tuệ nhân tạo, để giải quyết các vấn đề cấp thiết của xã hội.
Thứ hai, chúng ta phải rà soát và điều chỉnh lại các cơ chế hiện nay, tạo điều kiện cho khoa học, công nghệ phát triển, như cơ chế phối hợp giữa khu vực công và tư, cơ chế để doanh nghiệp có thể sử dụng cơ sở vật chất nghiên cứu của các trường đại học, viện nghiên cứu, và ngược lại, các trường đại học, viện nghiên cứu có thể hợp tác với doanh nghiệp ứng dụng khoa học, công nghệ trong cuộc sống, phát triển công nghiệp, cơ chế phối hợp dân sự – quân sự trong các dự án ứng dụng công nghệ phục vụ an ninh quốc phòng… Đó là vấn đề cơ chế hợp tác trong nước.
Tiếp theo, cần có cơ chế hợp tác quốc tế, như thuê chuyên gia nước ngoài về Việt Nam, hay để bất kỳ ai giỏi trên thế giới, nếu muốn về Việt Nam làm việc, giảng dạy tại các trường đại học thì được tạo điều kiện. Cách đây hơn chục năm, tôi từng họp với một số trường đại học Nhật, Hàn Quốc, Đài Loan và thấy rằng ở các trường như Đại học Thanh Hoa hay Đại học Bắc Kinh của Trung Quốc, số lượng giáo sư nước ngoài trong khoa công nghệ thông tin vượt trội hơn hẳn giáo viên người bản địa. Họ mạnh dạn mời các giáo sư giỏi nhất từ châu Âu, Mỹ về giảng dạy.
Với những ngành khoa học, công nghệ mà chúng ta chưa phát triển kịp, việc thuê những chuyên gia hàng đầu từ nước ngoài về là cần thiết để tạo sự đồng bộ nhanh chóng.
Thứ ba, vấn đề tổ chức. Hiện nay, các viện nghiên cứu đang loay hoay và hoạt động kém hiệu quả, chỉ ở mức cầm chừng. Nhiều cán bộ giỏi đi làm bên ngoài, không còn gắn bó với Nhà nước hay nghiên cứu lâu dài, hoặc làm ngắn hạn, ra kết quả trên giấy tờ, nhận bằng khen, nhưng không áp dụng vào thực tiễn, không chuyên tâm vào những hướng dài hơi thì không thể có kết quả có ý nghĩa. Đó là thực trạng rất đáng buồn.
Thứ tư, một vấn đề rất quan trọng nhưng đòi hỏi cần thời gian lâu dài, đó là phát triển nguồn nhân lực khoa học, công nghệ. Đây là nền tảng để đảm bảo sự bền vững trong tương lai. Điều đáng nói là nội dung chương trình và phương pháp đào tạo hiện nay đã khá lạc hậu, khó đáp ứng được các yêu cầu dài hạn.
Những vấn đề cấp bách nói trên cần giải quyết đồng bộ. Có thể còn nhiều vấn đề khác, nhưng tôi thấy bốn điểm này là cốt lõi nhất.
Trung Quốc vừa tạo ra một chấn động lớn trong giới công nghệ toàn cầu với sự xuất hiện của DeepSeek. Theo ông, vì sao Trung Quốc có thể tạo ra những đột phá AI như vậy?
Trung Quốc nhận thức về vai trò của khoa học, công nghệ trước chúng ta hơn 20 năm. Ở Việt Nam, gần đây Nghị quyết 57-NQ/TW đã ra đời, khẳng định vai trò của khoa học, công nghệ đối với sự phát triển bền vững của dân tộc. Đó là tín hiệu đáng mừng. Nhưng tôi cảm giác chúng ta vẫn chưa thực sự thấm thía, cảm nhận được tầm quan trọng của khoa học, công nghệ một cách sâu sắc. Chúng ta mới chỉ dừng lại ở việc nói rằng “khoa học, công nghệ rất quan trọng, sẽ giúp dân tộc vươn lên, tạo đột phá”, nhưng sự thấu hiểu đó chưa thực sự chưa sát sườn, chưa đủ sâu để biến thành hành động cụ thể.
Nếu nhận thức chỉ dừng ở những khái niệm trừu tượng, áp dụng vào thực tế sẽ rất khó khăn. Có lẽ điều mà nhiều người Việt Nam tâm đắc nhất trong chính sách của Trung Quốc là một thiết kế tổng thể, một bức tranh lớn về khoa học, công nghệ. Khoa học, công nghệ mà AI là một phần trong đó là một hệ thống liên kết chặt chẽ với nhau. Nếu không có cái nhìn tổng thể, chúng ta sẽ luôn bị động và gặp khó khăn. Bên cạnh đó, AI chỉ có thể phát triển nếu có dữ liệu và bài toán ứng dụng từ các lĩnh vực khác nhau.
Chính sự thiết kế tổng thể này đã giúp Trung Quốc đạt được những bước tiến lớn, như DeepSeek, ngay cả khi họ đối mặt với những thách thức địa chính trị. Trung Quốc không chỉ dừng ở nhận thức mà đã biến thành hành động cụ thể, có chiến lược rõ ràng để vượt qua khó khăn và tạo đột phá, phối hợp nhịp nhàng giữa các ngành, các lĩnh vực. Ở Việt Nam, mỗi ngành có chiến lược riêng: toán học riêng, vật lý riêng, sinh học riêng,… vì thế, khi phát triển một dự án sinh học nhưng lại cần đến sự hỗ trợ của vật lý chẳng hạn, thì lại thuộc về đề tài khác, sự phối hợp giữa các chương trình lại chưa chặt chẽ, dẫn đến ngõ cụt. Bức tranh tổng thể – tức lộ trình phát triển khoa học, công nghệ của Trung Quốc đến năm 2050 – là một “tác phẩm” mà tôi nghĩ rất đáng để chúng ta học hỏi.
Ngoài ra, Trung Quốc có một hệ thống trường đại học mạnh mẽ và một đội ngũ nhân lực được xây dựng bài bản cũng như chính sách thu hút nhân tài hiệu quả, điển hình như chương trình “1.000 nhà khoa học trẻ” Trung Quốc ra nước ngoài học tập, sau đó trở về phục vụ đất nước.
Trong chiến lược phát triển, Trung Quốc cũng phối hợp chặt chẽ với các doanh nghiệp nội địa như Alibaba, Baidu, cùng với đó là sự hỗ trợ tài chính từ Nhà nước.
Đó là những điểm nổi bật trong chính sách của Trung Quốc rất đáng để Việt Nam tham khảo. Tất nhiên, không phải sao chép hoàn toàn, vì Việt Nam không phải nước lớn như Trung Quốc hay Mỹ. Chúng ta cần tầm nhìn xa nhưng phải phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của mình. DeepSeek không phải là câu chuyện ngẫu nhiên, mà là thành quả từ chính sách đúng đắn nhiều năm qua. Nếu sắp tới có xuất hiện thêm nhiều kỳ lân AI Trung Quốc, tôi cũng sẽ không ngạc nhiên.
Ngoài nguồn lực, đối với trí tuệ nhân tạo, dữ liệu còn được xem là một phần quan trọng để đào tạo AI. Vậy Việt Nam phải làm gì để có nền tảng dữ liệu sẵn sàng cho AI?
Dữ liệu chính là mấu chốt lớn trong phát triển AI. Không có dữ liệu, AI không thể hoạt động. Ở Việt Nam, dữ liệu hiện là vấn đề ách tắc nhất. Dữ liệu đang bị phân mảnh, phân tán trong từng tổ chức, đơn vị, không kết nối với nhau, như vậy gần như không có giá trị. Bởi vì dữ liệu tự nó chỉ là những con số. Một con số riêng lẻ chẳng nói lên điều gì, nhưng khi có nhiều con số kết hợp lại, chúng sẽ phản ánh một thông tin cụ thể, chính thông tin đó mới là “mỏ vàng”.
Ngoài ra, dữ liệu chưa được nhìn nhận như một tài sản để khai thác và tận dụng triệt để. Một số chính sách bảo mật dữ liệu còn cứng nhắc, lo sợ lộ lọt hoặc vi phạm quyền riêng tư. Ví dụ như thu thập dữ liệu ADN của con người, nhiều người lo ngại xâm phạm quyền riêng tư. Nhưng nếu làm một cách bài bản, có luật lệ rõ ràng, thì hoàn toàn có thể bảo vệ được dữ liệu. Chúng ta có thể xóa, ẩn dữ liệu cá nhân nhạy cảm như tên tuổi, thay bằng các ký hiệu mã hóa. Như vậy, dữ liệu vẫn được sử dụng mà không gây rủi ro.
Gần đây nhiều Big Tech đã đến thăm và có những hợp tác với Việt Nam. Ông nghĩ sao về xu hướng hợp tác giữa các công ty AI Việt Nam với các tập đoàn lớn trên thế giới?
Tôi thấy đây là một vấn đề rất quan trọng, nhưng điểm cơ bản nhất là chúng ta phải có giá trị thực sự thì mới hợp tác được, nghĩa là chúng ta phải có bài toán, có thị trường của riêng mình và có cơ chế, chính sách.
Điều này lại quay về điểm đầu tiên: cần một quy hoạch tổng thể. Tổng thể ở đây là biết rõ bài toán mình cần giải quyết, các chính sách vĩ mô và định hướng tổng quan của đời sống xã hội Việt Nam. Chúng ta cần giải quyết vấn đề gì thì mới đặt bài toán đó với các tập đoàn quốc tế, hợp tác để họ cùng giải quyết đúng cái chúng ta cần.
Như vậy, định hướng chiến lược và sự phối hợp để tạo thành mạng lưới hỗ trợ, thúc đẩy phát triển AI nói riêng và khoa học, công nghệ nói chung là điều rất quan trọng, thưa ông?
Đúng. Chúng ta phải giải quyết khoa học, công nghệ như bài toán quốc gia, không phải bài toán cá nhân. Để giải bài toán quốc gia, phải phối hợp nhiều yếu tố, triển khai những dự án cụ thể, khả thi, không chung chung như “nghiên cứu AI”.
Nếu đầu tư 10 tỷ USD trong 5-10 năm mà không đo đếm được kết quả, thì làm sao đánh giá? Do đó, bài toán phải cụ thể, như việc đầu tư 500 tỷ USD của Chính phủ Mỹ với mục tiêu để chữa ung thư chẳng hạn, bài toán rõ ràng, nếu không chữa được nghĩa là thất bại. Còn nếu nói chung chung là “phát triển AI”, thì tổng kết kiểu gì cũng “thắng lợi”, nhưng thắng lợi nhiều lần như vậy sẽ chỉ là thụt lùi.
VnEconomy 03/06/2025 14:00
Nội dung đầy đủ của bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 22-2025 phát hành ngày 2/6/2025. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây:
https://postenp.phaha.vn/tap-chi-kinh-te-viet-nam/detail/1426\
