Thống lĩnh công nghệ AI, cần đáp ứng 3 yếu tố

PHƯƠNG THANH• 12/03/2023 03:50

Năm 2023 mang tính bước ngoặt của trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên ngoài những nghiên cứu bổ sung, thì cần một chính sách đồng bộ để phát triển, lưu trữ dữ liệu chuẩn hóa trên diện rộng.

>>Chìa khóa để thúc đẩy nền kinh tế số

“Vũ khí” mới

Chia sẻ tới DĐDN, Ông Nguyễn Mạnh Quý – Giám đốc Trung tâm Không gian mạng Viettel cho biết, năm 2023 sẽ tiếp tục chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của Generative AI như; GPT-3 hay DALL-E. Lợi thế của nó không chỉ hỗ trợ các hoạt động giải trí hay nghệ thuật mà giúp doanh nghiệp, cá nhân tổng hợp thông tin từ kho dữ liệu khổng lồ hiện có, phục vụ rất nhiều mục đích khác nhau.

Cùng với đó, các ứng dụng liên quan đến xử lý tiếng nói và ngôn ngữ tự nhiên hay conversational AI sẽ ngày càng trở nên phổ biến ở mọi lĩnh vực, ngành nghề, có khả năng xử lý các yêu cầu phức tạp một cách hiệu quả. Các ứng dụng này sẽ được phát triển để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và phân tích sắc thái để hiểu ý định của người dùng và phản hồi một cách phù hợp.

Rào cản lớn nhất để áp dụng AI ở Việt Nam hiện nay là dữ liệu đa phần đang ở dạng tổng hợp

Với ngành tài chính, ngân hàng, chuyển đổi số với AI trong các tổ chức BFSI không đơn thuần là một lựa chọn mà đã trở thành một nhu cầu thiết yếu, giúp các tổ chức không ngừng nâng cao khả năng cạnh tranh và mức độ đáp ứng thị trường. Nếu được áp dụng vào các quy trình lõi, AI giúp tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành doanh nghiệp.

Theo số liệu từ một cuộc khảo sát trong lĩnh vực BFSI của NVIDIA năm 2022, 91% các tổ chức thuộc lĩnh vực BFSI (Banking – Finance – Securities - Insurance) đã đầu tư vào AI. Tỷ lệ xác nhận đầu tư cho AI năm 2022 đã tăng từ 1,5-3,5 lần so với tỷ lệ năm 2021.

Các ứng dụng phổ biến nhất trong BFSI là chống gian lận trong giao dịch và thanh toán, trong xác minh thông tin khách hàng, trợ lý ảo chăm sóc khách hàng, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA – Robotic process automation)…

Cần hoàn thiện về nghiên cứu và chính sách

>>Doanh nghiệp vẫn khó chuyển đổi số toàn diện

Tuy nhiên, theo các chuyên gia không có công cụ vạn năng nào có thể mang lại lợi ích tuyệt đối, hoàn toàn không có rủi ro và AI cũng vậy. Chúng ta nên coi AI là một công cụ hỗ trợ, giúp con người thực hiện công việc nhanh hơn, chính xác hơn với năng suất cao hơn. AI chưa thể thay thế hoàn toàn con người. Trong quá trình tư vấn, các chuyên gia AI luôn khuyến cáo các đơn vị rằng trong quy trình hoạt động của AI cần có sự tham gia, điều chỉnh của con người. Quyết định cuối cùng vẫn phải có sự tác động của con người chứ AI chưa thể đảm nhiệm việc tự động hóa hoàn toàn quy trình.

Công nghệ AI là vũ khí mới của ngành tài chính, ngân hàng

Một ví dụ là xe tự lái, đây là công nghệ rất được chú ý trên thế giới và được phát triển theo nhiều cấp độ tự động. Từ cuối những năm 90 đến nay, xe tự lái đã được nghiên cứu, phát triển nhưng vẫn ở mức hạn chế. Ở cấp độ tiên tiến nhất, người lái vẫn cần phải đặt tay lên vô lăng trong suốt hành trình, liên quan đến an toàn, sinh mạng, hay các vấn đề về đạo đức thì vẫn phải do con người quyết định.

Bên cạnh đó, vẫn còn một số ví dụ về hạn chế của AI như sau: Các tổ chức tài chính, khi quyết định từ chối cấp tín dụng được đưa ra bởi AI. Bời điều này sẽ khó có thể đưa ra những giải thích rõ ràng. Các lý do không cấp tín dụng cho khách hàng đều do trí tuệ nhân tạo đề ra. Nên sẽ thật sự khó khăn nếu như thuyết phục khách hàng dựa trên công nghệ này.

Theo Tiến sĩ Vương Hải Phong - Giám đốc công nghệ, Tập đoàn Baidu: Đến nay vẫn chưa có sự đồng thuận rộng rãi về giá trị của AI đối với nền kinh tế thực. Do đó, việc thương mại hóa AI sẽ còn phải dò dẫm trong bóng tối trong một thời gian nữa.

“Nhưng triển vọng của công nghệ AI vẫn được đánh giá rất tích cực. Theo nghiên cứu của Tập đoàn dữ liệu quốc tế (IDC), trong năm 2023, chính phủ các nước trên thế giới và doanh nghiệp sẽ đầu tư đến 500 tỷ USD vào công nghệ AI. Thị trường AI toàn cầu năm nay cũng được dự đoán sẽ phát triển vượt mức 50 tỷ USD”- Ông Phong cho biết.

Tuy nhiên, để nghiên cứu nâng cấp tính năng ứng dụng và làm chủ được công nghệ AI, theo các chuyên gia, cần thiết phải có 3 yếu tố chủ đạo: mô hình thuật toán, dữ liệu lớn và siêu máy tính. Thực tế, kết quả của các thuật toán ML phụ thuộc chủ yếu vào chất lượng dữ liệu. Trong điều kiện môi trường thay đổi, các tham số ảnh hưởng thay đổi nhưng thuật toán vẫn được bổ sung dữ liệu phù hợp. Ngược lại, AI có thể hỗ trợ đắc lực cho con người trong điều kiện suy thoái kinh tế bằng việc nâng cao năng suất lao động, tạo điều kiện cho con người thực hiện những công việc giá trị hơn để thúc đẩy nền kinh tế hồi phục.

Cũng theo ông Quý, để phát triển rộng rãi ứng dụng AI không chỉ trong các lĩnh vực nói trên mà cả các lĩnh vực khác, việc quan tâm lưu trữ và xử lý dữ liệu đóng vai trò tiên quyết. Rào cản lớn nhất để áp dụng AI ở Việt Nam hiện nay là dữ liệu đa phần đang ở dạng tổng hợp, báo cáo, tức là dữ liệu đã qua xử lý. Rất ít đơn vị có dữ liệu gốc dạng index, thông tin chi tiết, cụ thể. Đây là những dữ liệu rất quan trọng để huấn luyện các mô hình AI.

“Do đó cần thiết phải có một chính sách đồng bộ từ Nhà nước, cơ quan, doanh nghiệp để hệ thống hóa việc tích trữ, lưu trữ dữ liệu nhằm mục đích chuẩn hóa dữ liệu trên diện rộng. Các doanh nghiệp cũng cần nâng cao ý thức tích lũy dữ liệu vì đây là yếu tố quyết định không chỉ với việc áp dụng AI mà còn để thực hiện chuyển đổi số nói chung. Các cơ quan, đơn vị nên tìm đến các tổ chức tư vấn, nhà cung cấp giải pháp về AI, data chuyên nghiệp để phát triển lộ trình quản lý dữ liệu bài bản, tăng tốc độ đưa ứng dụng AI và các ứng dụng số khác vào thực tiễn” - đại diện Trung tâm Không gian mạng Viettel đề xuất.