Ứng dụng AI: Gắn hiệu quả với năng lực làm chủ công nghệ

AI có khả năng xử lý lượng thông tin lớn, hỗ trợ phân tích dữ liệu, nhận diện quy luật và đề xuất phương án giải quyết vấn đề trong thời gian ngắn. Khi kết hợp với nguồn dữ liệu phù hợp, công nghệ này có thể hỗ trợ hoạt động nghiên cứu, sản xuất, quản lý và cung cấp dịch vụ.

Tuy nhiên, kết quả do AI tạo ra phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào, cách thiết kế mô hình và bối cảnh sử dụng. Vì vậy, việc kiểm tra, đối chiếu thông tin trước khi đưa vào thực tiễn là yêu cầu quan trọng, nhất là trong những lĩnh vực liên quan đến nghiên cứu khoa học, quản trị và ra quyết định.

Vấn đề đặt ra không chỉ là mở rộng phạm vi ứng dụng mà còn nâng cao năng lực khai thác, đánh giá và quản trị công nghệ. Đây cũng là hướng tiếp cận được Bộ Khoa học và Công nghệ (KH&CN) nhấn mạnh trong quá trình triển khai pháp luật về AI, với yêu cầu gắn ứng dụng với nhu cầu thực tế, kiểm chứng kết quả và xác định trách nhiệm của các chủ thể liên quan.

Từ khai thác dữ liệu đến làm chủ công nghệ

Dữ liệu là đầu vào quan trọng của nhiều hệ thống AI. Trong nghiên cứu khoa học, dữ liệu hỗ trợ nhà nghiên cứu nhận diện xu hướng, kiểm tra giả thuyết và đánh giá kết quả thử nghiệm. Trong sản xuất, dữ liệu từ máy móc, dây chuyền và quá trình vận hành có thể giúp phát hiện bất thường, dự báo nhu cầu bảo trì và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn. Trong quản lý, các công cụ AI hỗ trợ tổng hợp thông tin, phân tích phương án và xử lý công việc.

Ảnh minh hoạ.

Dù vậy, dữ liệu chỉ phát huy giá trị khi bảo đảm chất lượng, có nguồn gốc rõ ràng và được sử dụng đúng mục đích. Dữ liệu thiếu chính xác, không đầy đủ hoặc không đại diện có thể khiến mô hình AI đưa ra kết quả sai lệch. Ngay cả khi mô hình vận hành đúng về mặt kỹ thuật, kết quả vẫn cần được đánh giá trong bối cảnh cụ thể trước khi áp dụng.

Điều này đặt ra yêu cầu nâng cao năng lực quản trị dữ liệu song song với đầu tư công nghệ. Các tổ chức cần xác định dữ liệu được thu thập từ đâu, có đủ điều kiện sử dụng hay không, ai được quyền truy cập và trách nhiệm thuộc về chủ thể nào khi dữ liệu được xử lý. Với dữ liệu cá nhân, dữ liệu mật hoặc bí mật kinh doanh, việc sử dụng còn phải tuân thủ các quy định pháp luật tương ứng.

Hoàn thiện khung pháp lý cho ứng dụng AI

Khung pháp lý về AI tại Việt Nam đang từng bước được hoàn thiện. Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 được Quốc hội thông qua ngày 10/12/2025 và có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, tạo cơ sở pháp lý cho hoạt động phát triển, cung cấp và sử dụng AI.

Trong quá trình triển khai luật, Bộ KH&CN nhấn mạnh việc lựa chọn ứng dụng cần xuất phát từ bài toán thực tế, đồng thời chú trọng kiểm chứng kết quả và quản trị rủi ro. Tại hội nghị tập huấn triển khai Luật và các văn bản hướng dẫn về AI ngày 18/9/2026 ở TP.HCM, Thứ trưởng Bộ KH&CN Trần Trung Tính lưu ý AI có thể hỗ trợ tìm kiếm, tổng hợp, phân tích thông tin và soạn thảo, nhưng không thay thế trách nhiệm của con người; kết quả do AI tạo ra cần được kiểm tra, đánh giá trước khi sử dụng.

Thứ trưởng Bộ KH&CN Trần Trung Tính phát biểu khai mạc Hội nghị. Ảnh: Bộ KHCN

Cách tiếp cận quản trị AI theo mức độ rủi ro cũng được đặt ra nhằm kết hợp yêu cầu thúc đẩy đổi mới sáng tạo với bảo đảm an toàn, minh bạch và quyền lợi của người sử dụng. Theo đó, việc triển khai công nghệ cần gắn với mục tiêu cụ thể, xác định dữ liệu đầu vào, đối tượng sử dụng, kết quả đầu ra và tiêu chí đánh giá hiệu quả.

Bên cạnh yêu cầu quản trị, tính trung thực trong nghiên cứu là một nội dung được đề cập trong các hướng dẫn chuyên môn. Ngày 25/5/2026, Bộ KH&CN ban hành Quyết định số 2557/QĐ-BKHCN về Hướng dẫn liêm chính khoa học và đạo đức nghề nghiệp trong nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ.

Hướng dẫn đề cập các hành vi như ngụy tạo dữ liệu, giả mạo kết quả nghiên cứu, sử dụng tài liệu do AI tạo ra nhưng chưa kiểm chứng, cũng như đưa dữ liệu mật hoặc chưa công bố lên nền tảng AI trái quy định. Theo hướng dẫn, AI là công cụ hỗ trợ; người sử dụng chịu trách nhiệm cuối cùng đối với nội dung, sản phẩm và tài liệu do AI tạo ra. Điều này đặt ra yêu cầu kiểm tra thông tin, công khai phạm vi sử dụng công cụ khi cần thiết và bảo vệ dữ liệu nghiên cứu.

Từ góc độ triển khai chính sách, hiệu quả ứng dụng AI không chỉ được xem xét qua số lượng công cụ được đưa vào sử dụng hay mức độ tự động hóa, mà còn qua khả năng giải quyết vấn đề thực tế, chất lượng đầu ra và mức độ đáp ứng các yêu cầu về an toàn, trách nhiệm.

Cơ quan quản lý có vai trò hoàn thiện thể chế, hướng dẫn thực hiện và thúc đẩy nghiên cứu, phát triển nhân lực, hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng công nghệ. Trong khi đó, doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu cần chú trọng chất lượng dữ liệu, đào tạo nhân lực, xây dựng quy trình đánh giá kết quả và giám sát quá trình vận hành. Sự phối hợp giữa các bên sẽ góp phần đưa công nghệ vào thực tiễn phù hợp hơn với nhu cầu và điều kiện của từng lĩnh vực.

Dữ liệu và AI mở ra nhiều khả năng nâng cao hiệu quả nghiên cứu, sản xuất và quản lý. Để khai thác những khả năng này, việc lựa chọn công nghệ cần gắn với mục tiêu cụ thể, chất lượng dữ liệu và năng lực của người sử dụng. Cùng với khung pháp lý phù hợp và quy trình đánh giá rõ ràng, đây là những điều kiện quan trọng để AI đóng góp thiết thực cho nghiên cứu, đổi mới sáng tạo và phát triển kinh tế.

Hằng Phạm