Ngày 19/8/2024, tại Trường ĐH Khoa học tự nhiên, GS Trần Thế Truyền, Trưởng Bộ phận trí tuệ nhân tạo (AI), Y tế và Khoa học tại Đại học Deakin, Australia đã cùng TS Lương Minh Thắng, Nhà khoa học và quản lý cao cấp tại Google DeepMind; TS Vũ Duy Thức, Nhà sáng lập doanh nghiệp xã hội đào tạo và truyền cảm hứng cho thế hệ tài năng AI ở Đông Nam Á New Turing Institute; GS Po Shen Loh, Giáo sư Toán học tại Đại học Carnegie Mellon, Nhà sáng lập các giải pháp xã hội đã có những chia sẻ thú vị với học sinh, sinh viên ĐHQG-HCM về chủ đề AI. Nhân sự kiện này, Bản tin ĐHQG-HCM đã có cơ hội phỏng vấn GS Trần Thế Truyền - một trong những chuyên gia hàng đầu về AI để tìm hiểu thêm quan điểm của ông đối với sự phát triển và ứng dụng của AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ biến đổi khí hậu đến y tế, giáo dục.
Trong cuộc phỏng vấn này, GS Trần Thế Truyền đã chia sẻ những suy nghĩ sâu sắc về vai trò của AI trong việc thay đổi cách chúng ta sống, học tập và làm việc, cũng như những thách thức và cơ hội mà công nghệ này mang lại cho Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung. Đặc biệt, ông đã đưa ra nhiều lời khuyên giá trị cho các bạn trẻ khi muốn nghiên cứu về lĩnh vực này.
* Thưa Giáo sư Trần Thế Truyền, xin ông cho biết cảm xúc của ông khi đến ĐHQG-HCM để chia sẻ về AI. Điều ông ấn tượng nhất qua buổi chia sẻ này là gì?
Trước hết xin cảm ơn ĐHQG-HCM đã tạo điều kiện để chúng tôi chia sẻ với các bạn sinh viên về một lĩnh vực mang hơi thở thời đại là AI. Buổi chia sẻ tháng 8 vừa qua là lần thứ hai trong năm nay của tôi. Trước đó vào tháng 4, cũng tại giảng đường này của Trường ĐH Khoa học tự nhiên, trong khuôn khổ lễ ký kết bản ghi nhớ chiến lược giữa ĐHQG-HCM và ĐH Deakin, Australia, nơi tôi công tác, tôi đã có dịp chia sẻ nội dung chuyên sâu về AI dành cho các bạn sinh viên đại học và học viên sau đại học. Buổi chia sẻ lần này dành cho các bạn học sinh phổ thông trung học và sinh viên đại học, trong khuôn khổ giao lưu giữa Viện Turing Mới (New Turing Institute - NTI) và ĐHQG-HCM.
Dù các bạn ở trình độ nào thì tôi đều thấy rõ nhiệt huyết của các bạn trẻ. Bao năm qua, thế hệ trẻ Việt Nam vẫn thế. Điều ấy khiến diễn giả chúng tôi cảm thấy rất vui và hứng khởi trong trao đổi.
Ấn tượng sâu sắc nhất là các bạn sinh viên hiện nay đã có đầy đủ thông tin, vốn tiếng Anh tốt, tự tin tham gia các nội dung chia sẻ, quan tâm sâu rộng từ các vấn đề có tính kỹ thuật phức tạp cho đến những khía cạnh kinh tế, xã hội, nghệ thuật và triết học. Những điều ấy gây cảm hứng rất lớn với diễn giả chúng tôi, khiến ai cũng nghĩ tới một bức tranh AI Việt Nam tươi sáng.
* Trong quá trình nghiên cứu và phát triển AI, có bài học nào mà ông thấy quan trọng nhất đối với sinh viên cũng như các nhà nghiên cứu trẻ?
Đây là câu hỏi quan trọng và tôi sẽ dành một chút thời gian để diễn giải trước khi đưa ra câu trả lời.
Với sinh viên và các nhà nghiên cứu trẻ, các bạn chắc chắn sẽ bị hấp dẫn bởi những tiến bộ thần tốc của AI hiện đại. Mỗi ngày qua đi chúng ta lại chứng kiến những năng lực AI mới, vượt trội so với những gì đã thấy trong suốt quá trình lịch sử 70 năm của AI.
Hiện hệ sinh thái AI rất dễ dàng tiếp cận, không đòi hỏi kỹ năng lập trình quá chuyên sâu, hay năng lực Toán học vượt quá trình độ đại học. Việc phát triển ứng dụng AI rất thuận lợi trong hệ sinh thái mã nguồn mở. Việc nghiên cứu ở mức độ quốc tế cũng không còn quá khó với sinh viên năm cuối, nếu có thầy hướng dẫn tốt.
Tuy nhiên, tôi nghĩ rất cần có một tư duy đúng về sự phát triển của AI để có thể đón làn sóng mới một cách chủ động. Tôi luôn nói với các nghiên cứu sinh của tôi rằng, hãy chọn chủ đề gì để sau 3-5 năm, khi bạn đã trở thành chuyên gia, thì bạn đang lướt con sóng đang lên, chứ không nên bắt vào con sóng hiện đang ở đỉnh, nhưng có thể sẽ suy tàn trong thời gian tới.
Lịch sử AI có tính chu kỳ theo những con sóng thăng trầm trong khoảng 15-20 năm. AI là ngành non trẻ, ra đời cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ điện toán từ thập niên 50 của thế kỷ trước. Sự non trẻ, sự kỳ vọng gắn chặt với năng lực ngày càng mạnh mẽ của máy tính khiến AI được tiếp cận từ rất nhiều hướng như Điện toán, Toán, Triết, Khoa học nhận thức, Khoa học thần kinh và Vật lý. Mỗi chu kỳ sẽ có một phương pháp luận mang tính đại diện. Chu kỳ hiện nay bắt đầu khoảng giữa thập niên 2000, tăng tốc trong thập niên 2010 và hiện đang đạt cao trào với những mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng nén toàn bộ thông tin trên Internet vào hàng nghìn tỉ tham số nội tại của mình. Phương pháp luận chủ đạo của chu kỳ này là Học sâu (Deep learning), là phương pháp tận dụng được năng lực tính toán lớn để xử lý lượng dữ liệu đồ sộ nhằm tìm ra các mối quan hệ có tính thống kê ẩn dấu trong dữ liệu mà nhân loại tạo ra trong kỷ nguyên Internet và di động này.
Với các bạn trẻ, thời gian đang là vũ khí của bạn. Hãy dùng vũ khí ấy hiệu quả. Tham gia vào hệ sinh thái AI sớm, chủ động là cách tốt để hiểu rõ năng lực và giới hạn của bản thân, của chu kỳ nói riêng và của ngành AI nói chung. Tuy nhiên cũng không nên quá sa đà vào các mô hình đình đám hiện tại, vì công nghệ biến đổi rất nhanh. Việc quan trọng là hiểu rõ bản chất của mô hình ấy để có thể tiếp cận công nghệ sẽ xuất hiện trong những năm tới. Chủ động tham gia vào các lab nghiên cứu AI để tiếp cận các chủ đề tương lai.
Chúng ta cần học và thực hành làm sao để những kiến thức và kỹ năng mà các bạn đang trui rèn còn có ích trong vài thập kỷ tới, chứ không nhanh chóng trở nên lỗi thời. Điều này sẽ rất khó, bởi chúng ta vừa phải học tri thức nền tảng, vừa phải rèn kỹ năng với những công nghệ biến đổi chóng mặt. Vì thế, năng lực tự học, học suốt đời, nhanh chóng thích ứng sẽ có tính quyết định.
* Theo ông, làm thế nào để hệ thống giáo dục có thể thích ứng và thay đổi để đào tạo ra những thế hệ kỹ sư AI đáp ứng được nhu cầu của tương lai?
Với sự phát triển thần tốc của AI hiện nay, không có hệ thống giáo dục cứng nhắc nào là phù hợp hoàn toàn. Nhà trường cũng không thể đảm bảo đào tạo mọi kỹ năng cần thiết cho một kỹ sư AI để đáp ứng công việc thực tế, vốn rất đa dạng. Sách giáo khoa và chương trình hàn lâm thường thay đổi chậm, hơi trễ hơn so với kỳ vọng thực tế. Khoảng cách giữa kết quả nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng thực hành đang rút ngắn dần. Những yếu tố đó tạo ra một khoảng trống, hiện đang được bù đắp bởi các khóa ngắn hạn, thiên về thực hành bên ngoài đại học.
Như đã nói AI là một sự kỳ vọng vào việc tạo ra những hệ thống có năng lực tư duy, đảm nhận được những công việc đòi hỏi trí năng cao. Phương pháp luận AI hiện đại gắn liền với lập trình trên hệ thống điện toán hiệu năng cao, lấy cảm hứng từ khoa học nhận thức, dựa trên nền Toán thống kê và dữ liệu lớn. Vì thế việc đào tạo cần theo kịp những yêu cầu này.
Tuy nhiên không có gì đảm bảo phương pháp luận hiện nay sẽ là duy nhất hay đứng vững trong thập niên tiếp theo. Vì công nghệ AI biến đổi liên tục, việc chủ động cập nhật chương trình giảng dạy hàng năm là cần thiết. Lấy ví dụ, chỉ 3 năm trước đây, khái niệm AI tạo sinh (Generative AI) còn rất mơ hồ, thì hiện nay cả thế giới đều đang sử dụng. Ba năm trước, chúng ta cần 6 tháng hay 1 năm để xây dựng một ứng dụng AI hoàn chỉnh từ việc thu thập, gán nhãn hàng chục ngàn điểm dữ liệu, cho đến phát triển mô hình và triển khai hệ thống. Ngược lại, AI tạo sinh ngày nay cho phép chúng ta đánh giá nhanh chóng tính khả thi của ý tưởng dựa trên kỹ thuật lời nhắc (prompt engineering), học trong văn cảnh (in-context learning) chỉ với vài điểm dữ liệu và kỹ thuật tinh chỉnh hệ thống. Thậm chí AI còn có thể giúp lập trình cho chính AI, điều mà chỉ hai năm trước thôi là không thể.
Tác động của AI lên xã hội hiện đại là rất lớn, có thể thay đổi gốc rễ cách chúng ta tương tác với thế giới, làm việc, sáng tạo, giao tiếp và giải trí. Vì thế chúng ta cần đào tạo kỹ sư AI để không chỉ trở thành một nhà công nghệ, người hiểu rõ bản chất của AI cũng như những hạn chế của nó, mà còn phải thấu hiểu hệ quả của công việc của mình với con người và môi trường sống nói chung.
Ở nhiều nước, AI đã được đưa vào giảng dạy ở chương trình phổ thông. Ở chiều ngược lại, nhiều chủ đề và phương thức đào tạo AI trước đây chỉ dành cho bậc sau đại học thì hiện đã được đưa vào chương trình đại học. Cần đào tạo năng lực tự học, học liên tục, học suốt đời. Khoảng cách giữa nghiên cứu lý thuyết và triển khai thực tế ngày càng ngắn đi, vì thế còn cần đào tạo kỹ sư AI năng lực đọc hiểu bài báo nghiên cứu và nhanh chóng biến nó thành kiến thức của mình.
* Theo ông, Việt Nam có những tiềm năng gì để trở thành một trong những quốc gia tiên phong trong lĩnh vực AI?
Năng lực cạnh tranh AI chủ yếu nằm ở vốn con người. Ở đâu có mật độ tài năng AI đủ dày sẽ thu hút đầu tư vốn tài chính và công nghệ, theo đó lại thu hút thêm tài năng. Chênh lệch về giá trị tạo ra giữa các tài năng AI là rất lớn, mức ảnh hưởng có thể khác nhau hàng trăm, hàng nghìn lần giữa một tài năng xuất chúng và một kỹ sư trung bình.
Việt Nam đang có rất nhiều thuận lợi để trở thành một quốc gia cạnh tranh về AI với chính sách cởi mở trong một thế giới kết nối mạnh mẽ. Chúng ta có dân số đông trên 100 triệu người. Hằng năm có khoảng 1 triệu học sinh tốt nghiệp phổ thông trung học, là nguồn nhân lực trẻ dồi dào. Gia đình Việt Nam đầu tư cho giáo dục rất lớn. Internet của chúng ta tốc độ khá cao và cởi mở. Giao tiếp quốc tế bằng tiếng Anh đã trở lên tương đối dễ dàng. Đào tạo Toán ở phổ thông tốt. Năng lực đào tạo lập trình ở đại học khá mạnh. Việc đào tạo AI ở bậc đại học và sau đại học hiện đang được đầu tư mạnh mẽ trong và ngoài hệ thống giáo dục chính thống. Việc khai thác hệ sinh thái mã nguồn mở AI hiện rất thuận tiện. Hệ sinh thái AI trong nước đã hình thành, đang phát triển mạnh mẽ. Người Việt làm AI ở nước ngoài đạt đẳng cấp quốc tế bắt đầu nhiều lên, bắt đầu có những đóng góp tích cực trở lại cho đất nước. Hiện nay Việt Nam là một điểm thu hút đầu tư AI tại Đông Nam Á.
Đấy là những tiền đề thuận lợi để Việt Nam xây dựng vốn con người, phát huy nội lực để tiên phong trong AI.
* Ông nghĩ gì về vai trò của AI trong việc giải quyết các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu, y tế và giáo dục? Ông thấy đâu là lĩnh vực mà AI có thể mang lại sự thay đổi lớn nhất?
AI là một công nghệ phổ quát tương tự như điện năng, có thể ứng dụng ở bất kỳ nơi nào cần đến những biểu hiện thông minh hay giải pháp tối ưu. Để hiểu rõ ảnh hưởng của AI, thay vì đánh giá ở mức ngành hay vấn đề lớn, chúng ta nên xem những loại kỹ năng hay tác vụ nào dễ được hỗ trợ bởi AI. Ví dụ, các tác vụ mà AI hiện đang thực thi rất tốt như nhận dạng hình ảnh, tiếng nói, dịch thuật hay sáng tạo nội dung, khuyến nghị tự động, thì đều hiện diện ở nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau. Nói chung, những công việc nào đã số hóa cao độ, có dữ liệu dồi dào, sử dụng các năng lực nhận thức, hay có thể mô phỏng, tính toán chính xác sẽ là nơi có ảnh hưởng sớm nhất.
Đối với các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu, y tế và giáo dục, AI sẽ đóng vai trò đáng kể. Đây đều là các lĩnh vực sâu rộng, cần những phân tích đầy đủ thấu đáo. Trong phạm vi trao đổi ngắn, tôi chỉ xin bình luận mấy ý.
Biến đổi khí hậu mang tính toàn cầu. AI có thể tham gia theo nhiều mức giúp chúng ta chủ động đối phó và đáp ứng với hoàn cảnh thay đổi. Mặt trái của AI hiện nay là nó đòi hỏi năng lực tính toán rất lớn. Những trung tâm AI lớn sử dụng điện năng tương đương với cả một thành phố. Phát thải CO2 để sản xuất điện phục vụ hệ thống AI vì thế là rất lớn và cần phải được cân nhắc thận trọng. Tuy nhiên, đây là vấn đề toàn cầu nên các quốc gia và hãng công nghệ lớn đều cần phải cùng nhau hợp tác giảm phát thải, nên vấn đề chính không nằm ở công nghệ AI.
Lĩnh vực y tế được kỳ vọng sẽ được hỗ trợ lớn bởi AI trong suốt 50 năm qua. Hiện đã có rất nhiều tiến bộ và thành công như chẩn đoán hình ảnh và thiết kế thuốc. AI sẽ giúp y bác sỹ làm việc hiệu quả hơn, dành nhiều thời gian hơn cho bệnh nhân. AI cũng sẽ giúp bệnh nhân và gia đình chủ động hơn trong việc tìm hiểu thông tin sức khỏe và kiểm soát bệnh tật. Tuy nhiên, về tổng thể, ảnh hưởng của AI lên y khoa thực hành đến nay còn nhỏ, do đặc thù của ngành y liên quan trực tiếp đến con người, có quy trình chặt chẽ.
Giáo dục cũng như y tế là vấn đề của hệ thống và con người. AI đã và đang đóng góp trong nhiều khâu và đang có những ảnh hưởng sâu rộng trong việc thiết kế chương trình, phương pháp truyền đạt và tiếp nhận tri thức. Việc AI hiện nay có thể giúp viết luận, làm Toán và lập trình đang tạo ra những thách thức và cơ hội mới cho ngành giáo dục chuyển đổi phương thức đào tạo.
* Một câu hỏi cuối, với thành công và kinh nghiệm của mình trong lĩnh vực này, ông có lời khuyên nào để truyền lửa cho các bạn sinh viên hiện nay?
AI phản ánh nhận thức và khao khát của nhân loại trong việc chinh phục một lĩnh vực còn rất bí ẩn, đó là trí năng. Qua việc phát triển công nghệ AI, nhân loại đang mở rộng, tăng cường trí năng của mình.
Chúng ta đang sống trong một thời kỳ AI hết sức thú vị, đầy rẫy những cơ hội và thách thức. Hiện tham vọng của ngành AI đang ở cao trào. Với tốc độ phát triển AI hiện nay, nhiều nhà nghiên cứu đã bắt đầu kỳ vọng chỉ trong thập kỷ này hoặc vài thập kỷ tới, năng lực của AI sẽ tiệm cận, thậm chí vượt qua trí năng của con người.
Đây là thời điểm cho những người trẻ thể hiện sự dũng cảm, nghĩ xa, nghĩ lớn và nghĩ sâu để chủ động chế ngự một năng lực mới mà nhân loại chưa bao giờ chứng kiến và trải nghiệm. Chúng ta có cơ hội tham gia vào cộng đồng AI để giải quyết các vấn đề vượt quá phạm vi kỹ thuật công nghệ, bởi vì ảnh hưởng của AI là sâu sắc, liên quan đến nhận thức, kinh tế xã hội và triết học.
“Đây là thời điểm cho những người trẻ thể hiện sự dũng cảm, nghĩ xa, nghĩ lớn và nghĩ sâu để chủ động chế ngự một năng lực mới mà nhân loại chưa bao giờ chứng kiến và trải nghiệm."
GS Trần Thế Truyền
Xin cảm ơn ông!
_1.jpg)
ĐOÀN CHÂU thực hiện
Hãy là người bình luận đầu tiên