Tại Việt Nam, trí tuệ nhân tạo ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong mọi mặt của đời sống kinh tế xã hội. Đặc biệt, trong đại dịch COVID-19 bùng phát gần 2 năm nay, nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã giúp giảm gánh nặng cho đội ngũ y tế, lực lượng phòng, chống dịch thông qua các ứng dụng thiết thực, phát huy hiệu quả cao như: Các ứng dụng truy vết người tiếp xúc đã phát huy hiệu quả khi có ổ dịch hoặc ca lây nhiễm mới trong cộng đồng, giúp đội ngũ y tế điều tra lịch trình, lấy thông tin dịch tễ. Hệ thống bản đồ dịch tễ, phần mềm đánh giá nguy cơ lây nhiễm cũng phát huy hiệu quả tại các địa phương có dịch.

Ứng dụng Robot Call sử dụng AI cũng là một sáng kiến nổi bật giúp giảm áp lực cho nhân viên y tế. Sử dụng các công nghệ như: Chuyển đổi văn bản thành giọng nói, chuyển đổi giọng nói thành văn bản, hội thoại thông minh, Robot Call có thể thực hiện các cuộc gọi đến người dân nhanh chóng để khuyến cáo cũng như cập nhật các thông tin y tế cần thiết.

Trong Chiến lược quốc gia về Trí tuệ nhân tạo, Thủ tướng đề ra mục tiêu đến năm 2030, Việt Nam nằm trong nhóm 4 nước dẫn đầu ASEAN trong lĩnh vực này, đồng thời xây dựng thành công 10 thương hiệu Trí tuệ nhân tạo có uy tín trong khu vực. Đây là khát vọng lớn, đồng thời cũng là động lực chắp cánh cho các ý tưởng đổi mới sáng tạo của doanh nghiệp Việt.

Thời gian tới, Việt Nam sẽ xây dựng 10 thương hiệu AI có uy tín trong khu vực, phát triển 3 trung tâm quốc gia về lưu trữ dữ liệu lớn và tính toán hiệu năng cao, hình thành 50 bộ dữ liệu mở, liên thông và kết nối các ngành kinh tế, xã hội, phục vụ nghiên cứu và ứng dụng AI.

Chia sẻ về vấn đề này, PGS. TS Bùi Thu Lâm, Học Tổng Thư ký Câu lạc Bộ Khoa- Trường- Viện Công nghệ Thông tin FISU cho biết để đạt được mục tiêu thì cần nhóm giải pháp cho ba nhà gồm cơ quan quản lý, viện- trường và doanh nghiệp.

Ở góc độ cơ quan quản lý, xây dựng và điều chỉnh chính sách về giao dịch điện tử, chia sẻ dữ liệu, các khung thể chế thử nghiệm (sandbox) và tiêu chuẩn để định dạng sản phẩm AI. Hạ tầng tính toán cần được cải thiện bằng việc xây dựng các nền tảng nội địa về tính toán sương mù, tính toán hiệu năng cao và có kết nối chia sẻ; hình thành các cơ sở dữ liệu dùng chung cho Việt Nam và tại Việt Nam.

Theo ông Lâm, cần xây dựng được Chiến lược dữ liệu quốc gia, kết nối được cộng đồng khoa học mở, tập hợp chia sẻ các nguồn dữ liệu mở về y tế, công nghiệp, nông nghiệp... làm dữ liệu đầu vào.

Một giải pháp tiếp theo, thu hút nguồn lực các trường, viện nghiên cứu tận dụng cơ hội xuất hiện dòng đầu tư nước ngoài đào tạo nhân lực AI tại Việt Nam. PGS Lâm đề xuất việc hợp tác công- tư, tạo điều kiện một số đại học triển khai đào tạo bậc cử nhân, sau đại học về AI, hình thành nhóm nghiên cứu mạnh, phòng thí nghiệm trọng điểm.

Một vấn đề được quan tâm nữa trong ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam đó là lĩnh vực xe tự hành. TS Bùi Hải Hưng - Tổng giám đốc VinAI - nhận định trong thời đại các ý tưởng cải tiến ngành công nghiệp ôtô dần bão hoà, tính năng lái tự động đã hình thành và mở ra tương lai đầy tiềm năng, thu hút từ những ông lớn đến startup công nghệ gia nhập cuộc chơi.

Theo các chuyên gia, Việt Nam là một quốc gia với điều kiện giao thông đặc thù, nếu giải quyết được vấn đề xe tự hành thì có thể mở đường cho các ứng dụng có tính xã hội cao.

Hơn nữa, việc đưa ra giải pháp cho vấn đề này ở Việt Nam cũng tạo tiền đề để giải những bài toán mang tính cơ bản, có tầm ảnh hưởng cao ở các quốc gia khác. Các doanh nghiệp công nghệ nước ngoài muốn tiếp cận thị trường Việt Nam sẽ cần mua những sản phẩm, hoặc thậm chí nhập sản phẩm "made in Vietnam" để áp dụng tại nước họ. Tuy khó khăn, đây là thời cơ để vươn tầm đón nhận thách thức.

Hương Mi