ĐÀI PHÁT THANH
& TRUYỀN HÌNH HÀ NỘI

Phát biểu khai mạc Hội thảo

Phát biểu khai mạc Hội thảo, PGS.TS. Nguyễn Ái Việt, Viện trưởng Viện IGNITE, Thành viên Hội đồng Tư vấn Quốc gia cho biết: Chủ đề hôm nay: Chiến lược AI và Dữ liệu - chính là chìa khóa định đoạt tương lai. AI và dữ liệu không chỉ là công cụ mà là năng lượng mới, mạch máu của nền kinh tế số, trí tuệ của thời đại. Như Tổng Bí thư Tô Lâm đã nhấn mạnh: “Chúng ta đang bước vào thời kỳ bình minh của kỷ nguyên số, khi dữ liệu đã trở thành tài nguyên, tư liệu sản xuất quan trọng, trở thành năng lượng mới, thậm chí là ‘máu’ của nền kinh tế số”. Những quốc gia biết nắm bắt cơ hội sẽ bứt phá, còn ai bỏ lỡ sẽ tụt lại phía sau.

Từ “Cách mạng dữ liệu” mà Liên hợp quốc phát động năm 2014 đến sự bùng nổ của ChatGPT năm 2022, thế giới đã bước vào một kỷ nguyên mới. Việt Nam không thể đứng ngoài! Nhưng đây sẽ không phải là con đường trải đầy hoa hồng. Chúng ta sẽ gặp rào cản về nhận thức, thói quen, sự phức tạp của hệ thống và cả những thách thức về “văn hóa dữ liệu và văn hóa AI”. Nhưng chính trong gian khó ấy, bản lĩnh và trí tuệ dân tộc sẽ tỏa sáng. Đây là cuộc cách mạng của trí tuệ, của hiểu biết, của khát vọng vươn lên.

Sự cần thiết, kinh nghiệm Quốc tế và Chính sách cần thiết cho Dự án Luật AI ở Việt Nam

Phát biểu tham luận tại Hội thảo, TS. Trần Văn Khải, Phó Chủ nhiệm Ủy ban Khoa học Công nghệ và Môi trường của Quốc hội cho biết, AI đang trở thành động lực phát triển nhưng cũng đặt ra thách thức. Pháp luật hiện hành chưa đủ điều chỉnh vấn đề, do đó, cần sớm ban hành để thúc đẩy phát triển AI an toàn, tránh rủi ro.

Trên thế giới, nhiều nước đã xây dựng khung pháp lý về AI, trong đó có EU. Tại Mỹ, tuy chưa có luật liên bang nhưng nhiều bang đã có quy định. Tại châu Á, Hàn Quốc đã thông qua luật AI. Nhật Bản đã ban hành luật AI với cách tiếp cận linh hoạt… Đây là những bài học quý cho Việt Nam tham khảo khi xây dựng luật.

Chính sách về AI cần Luật hoá. Nghiên cứu bước đầu và chỉ ra một số vấn đề:

- Nguyên tắc AI nhân văn, đảm bảo phục vụ con người. Tôn trọng quyền riêng tư và giá trị đạo đức.

- Quản lý rủi ro và minh bạch, yêu cầu hệ thống rủi ro cao, gắn nhãn nội dung do AI tạo ra để ngăn ngừa tin giả.

- Hạ tầng dữ liệu: Thiết lập quản lý AI gắn với bảo vệ dữ liệu cá nhân, bảo vệ chủ quyền số; thúc đẩy đổi mới sáng tạo; áp dụng cơ chế ưu đãi để hỗ trợ nghiên cứu, khởi nghiệp AI, cho phép thử nghiệm AI.

- Trách nhiệm pháp lý: Tổ chức cá nhân phát triển và sử dụng AI chịu trách nhiệm, tránh cho AI làm chủ thể pháp lý.

Cần có AI trong bối cảnh thực hiện Nghị quyết 57 đặt ra mục tiêu đến năm 2030, Việt Nam thuộc nhóm 3 nước dẫn đầu về trí tuệ nhân tạo tại Đông Nam Á. Do đó cần sớm ban hành luật về AI. Giai đoạn 2025-2026 là thời điểm thích hợp để ban hành. Bộ Khoa học Công nghệ đang tích cực soạn thảo, phối hợp để tổ chức khảo sát, trình các dự án luật lên Ủy ban thường vụ Quốc hội, sau đó tiếp tục tiếp thu, hoàn thiện, nếu được quốc hội sẽ thông qua ở ngay kỳ họp thứ 10.

TS. Trần Văn Khải kiến nghị Quốc hội cần đưa dự án luật AI vào chương trình hợp pháp, ưu tiên thảo luận, thông qua sớm.

Tài nguyên Quốc gia và tư liệu sản xuất mới - Vai trò của dữ liệu đối với kinh tế xã hội và chuyển đổi số

Thiếu tướng Nguyễn Ngọc Cương, Giám đốc Trung tâm Dữ liệu Quốc gia, Phó Chủ tịch Hiệp hội Dữ liệu quốc gia cho biết: Các quốc gia phát triển đều đã nhận ra rằng dữ liệu chính là "dầu mỏ của thế kỷ 21". Những quốc gia nào có khả năng thu thập, xử lý và khai thác dữ liệu hiệu quả sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội trong nền kinh tế toàn cầu. Điều này được gọi là mô hình "Quốc gia dữ liệu", nơi sức mạnh quốc gia được đo lường bởi khả năng làm chủ dữ liệu. Việt Nam với 98 triệu dân và tốc độ chuyển đổi số nhanh chóng, đang sở hữu một "kho báu dữ liệu" khổng lồ. Việc chia sẻ dữ liệu không làm giảm giá trị mà ngược lại tạo ra lợi ích cho toàn xã hội. Khi dữ liệu giao thông được chia sẻ, toàn bộ hệ thống vận tải đô thị sẽ hoạt động hiệu quả hơn.

Trong nền kinh tế truyền thống, chúng ta có ba yếu tố sản xuất: lao động, vốn và đất đai. Ngày nay, dữ liệu được xem là yếu tố sản xuất thứ tư và quan trọng hơn, nó có khả năng làm tăng hiệu quả của cả ba yếu tố kia.

Thiếu tướng Nguyễn Ngọc Cương, Giám đốc Trung tâm Dữ liệu Quốc gia, Phó Chủ tịch Hiệp hội Dữ liệu quốc gia cũng chỉ ra một số thách thức trong quản trị dữ liệu của Việt Nam:

Việt Nam đang đối mặt với một nghịch lý: một bên là sự bùng nổ dữ liệu 80 triệu người dùng internet, 150 triệu thuê bao di động và hàng triệu doanh nghiệp; bên kia là tình trạng dữ liệu bị phân mảnh và chia cắt nghiêm trọng. Chúng ta có rất nhiều cơ sở dữ liệu riêng lẻ và thiếu sự kết nối tổng thể.

Thách thức về chủ quyền dữ liệu: Trong bối cảnh cạnh tranh chiến lược giữa các cường quốc, dữ liệu đã trở thành vũ khí mềm. Việt Nam đang đối mặt với nguy cơ "thuộc địa hóa dữ liệu" khi phần lớn dữ liệu công dân được lưu trữ trên các nền tảng nước ngoài. Điều này dẫn đến ba hệ quả nghiêm trọng: Phụ thuộc công nghệ: dữ liệu Việt Nam bị "khóa" vào các hệ sinh thái công nghệ nước ngoài; Chảy máu giá trị: giá trị kinh tế từ dữ liệu chảy ra nước ngoài thay vì phục vụ phát triển trong nước; Rủi ro an ninh: nguy cơ bị theo dõi, can thiệp thông qua dữ liệu

Thách thức quản trị nhiều cấp độ: Quản trị dữ liệu hiệu quả đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các cấp độ từ toàn cầu đến địa phương. Hiện tại, Việt Nam còn yếu ở khâu phối hợp giữa các cấp, dẫn đến nhiều kẽ hở trong quản trị.

Dữ liệu đã trở thành tài nguyên quốc gia chiến lược trong kỷ nguyên số. Khả năng quản trị và khai thác dữ liệu hiệu quả sẽ quyết định vị thế của Việt Nam trên trường quốc tế.

Việt Nam có cơ hội vàng để trở thành một Quốc gia dữ liệu mạnh với những lợi thế về quy mô dân số, tốc độ chuyển đổi số và ý chí chính trị quyết liệt. Tuy nhiên, cơ hội này sẽ không tồn tại mãi mãi - chúng ta cần hành động ngay từ bây giờ:

Một là, xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu thống nhất, cần có một kiến trúc quản trị dữ liệu toàn diện bao gồm bốn trụ cột: thể chế, công nghệ, quy trình, con người.

Hai là, phát triển năng lực khai phá dữ liệu toàn diện, cần tập trung phát triển bốn năng lực cốt lõi: Kiến trúc dữ liệu, Chất lượng dữ liệu, Bảo mật dữ liệu, Phân tích dữ liệu,

Ba là, xây dựng hệ sinh thái dữ liệu bền vững: cần tạo ra một mạng lưới các bên liên quan cùng hưởng lợi từ dữ liệu: Nhà nước, doanh nghiệp, trường học - viện nghiên cứu, người dân.

"Dự án LLM tiếng Việt và hợp tác quốc tế về AI và dữ liệu"

Bà Thảo Griffiths - Giám đốc Chính sách Công, phụ trách Việt Nam, Lào, Campuchia - Meta Platforms Inc cho biết: Trên thực tế, Tiếng Việt là một ngôn ngữ khó, do vậy không thuộc nhóm các ngôn ngữ được ưu tiên đầu tư để phát triển công nghệ của các tập đoàn công nghệ hàng đầu trên thế giới. Tập đoàn Meta hay các tập đoàn khác khi phát triển các ứng dụng AI của mình, thì phần liên quan đến Tiếng Việt chưa được mượt mà, do đến nay chưa có một nền tảng nào có bộ sử dụng Tiếng Việt đầy đủ, toàn diện, chất lượng cao, phản ánh được lịch sử, văn hóa, vẻ đẹp ngôn ngữ của Việt Nam. Và Meta mong muốn sẽ hợp tác làm được một nền tảng như vậy trong thời gian tới đây.

AI và Dữ liệu: Vận hội của Việt Nam và những câu hỏi cho tương lai

PGS.TS. Nguyễn Ái Việt, Viện trưởng IGNITE & Thành viên Hội đồng Tư vấn Quốc gia cho rằng: Dữ liệu là máu của nền kinh tế số, mỏ vàng giúp Việt Nam giàu mạnh; là cấu phần quan trọng nhất của Hạ tầng số, kết nối con người và vạn vật và nền tảng cho AI & Xã hội thông minh.

Tại Việt Nam, sau nhiều năm phấn đấu, khái niệm cách mạng dữ liệu đã trở thành ngôn ngữ chung trong Nghị quyết 57, sau đó là Luật công nghệ số được bấm nút phủ sóng, khẳng định dữ liệu là tư liệu sản xuất, AI là phương thức sản xuất. Dữ liệu số kết nối con người và vạn vật rất nhanh và rẻ.

Các ứng dụng AI như: ChatGPT, Gemini, Copilot, DeepSeek ra đời đã tạo ra những cú sốc công nghệ. Mặt khác, cuộc cạnh tranh về địa chính trị giữa Mỹ, Anh và các nước khác. Khi Mỹ vừa ra kế hoạch hành động về AI thì 3 ngày sau đó, Trung Quốc đáp trả bằng liên minh quản lý AI toàn cầu. Trong bối cảnh đó, chiến lược AI của Việt Nam đã đến lúc phải điều chỉnh. Luật AI sẽ mở đường cho dữ liệu phát triển.

AI là một cuộc chơi toàn cầu, cần liên minh & hợp tác, có những khái niệm mới như: Ngoại giao công nghệ, Ngoại giao dữ liệu và AI. Muốn chia sẻ dữ liệu phải biến nó thành văn hoá. Hạ tầng số là cơ hội để tạo thành sự kết nối. Khung kiến trúc là những hướng dẫn để các bộ ngành, làm ra kiến trúc, từ đó thiết kế ra các hệ thống thuộc hạ tầng dữ liệu.

Chiến lược AI & dữ liệu phải dựa trên phương pháp luận, tư duy hệ thống, có nền tảng như trên thế giới. Và Việt Nam không thể bỏ lỡ vận hội này.

Công nghệ trong Chiến lược AI: Mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng hướng tới công nghệ tác tử AI (Foundation LLMs & Agentic AI)

GS.TS. Nguyễn Trường Thắng, Viện trưởng Viện CNTT, Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam cho rằng, chiến lược AI Quốc gia là yêu cầu tất yếu cho mọi quốc gia, với các trụ cột chính bao gồm: pháp lý, R&D, nhân lực, hạ tầng và dữ liệu, hệ sinh thái...

Công nghệ AI đang thay đổi rất nhanh, có tính đột phá, các công nghệ AI mũi nhọn (cutting-edge AI) trong giai đoạn hiện nay gồm: cơ sở khoa học nền tảng như: học máy (machine learning); Các công nghệ mới nổi như AI tạo sinh (GenAI); Mở rộng từ mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) dạng dữ liệu văn bản sang LLM cho dạng dữ liệu đa phương thức (Multi-modal LLM - hợp nhất nhiều dạng dữ liệu văn bản, ảnh, audio, video clip…); Từ đơn bước (single-step) như chatbot sang tự chủ xử lý kế hoạch workflow đa bước (multi-step) thông qua các agent (Agentic AI); Ứng dụng AI tạo sinh và multi-modal LLM vào thế giới vật lý trong robotics (physical AI);...

Trong đó, Foundation LLMs là não bộ, cung cấp tri thức lõi - hiểu, suy luận và tạo sinh ngôn ngữ; Agentic AI là hệ thần kinh dựa trên nền tảng Foundation LLM với kiến trúc cho phép các hành động trong thế giới thực.

GS.TS. Nguyễn Trường Thắng cho rằng, tại Việt Nam, hướng ưu tiên phát triển Foundation LLM cho văn bản tiếng Việt trong giai đoạn hiện nay cần rút ngắn khoảng cách với thế giới; chuẩn hóa dataset (Open Data), tiêu chí đánh giá dữ liệu và mô hình; tập trung phát triển 2 mô hình nền tảng (cơ hôi lựa chọn), định hướng nguồn mở (yếu tố nguồn lực đầu tư hạ tầng lưu trữ, huấn luyện rất lớn); hỗ trợ ngay cho hệ sinh thái AI chatbot chuyên ngành dựa trên dữ liệu văn bản, chuyển đổi số tại Việt Nam…

Kinh nghiệm thế giới về chiến lược AI

GS. Hồ Tú Bảo, VIASM, Hội đồng Tư vấn Quốc gia cho biết: chiến lược AI của mỗi quốc gia được xây dựng dựa trên các yếu tố, gồm: mục tiêu phát triển kinh tế & nâng cao năng lực cạnh tranh; bảo đảm an toàn xã hội, quản trị rủi ro; nhu cầu và năng lực về hạ tầng, dữ liệu & tính toán; thiếu hụt nhân lực & R&D; yếu tố chính trị và an ninh quốc gia. Và mỗi quốc gia sẽ có những điểm riêng trong xây dựng chiến lược AI. Ví dụ như: chiến lược AI của Trung Quốc mang tính toàn diện, nhà nước dẫn dắt, ưu tiên công nghệ nền tảng, hệ sinh thái nội địa; an ninh thông tin và kiểm soát nội dung...; trong khi chiến lược AI của Mỹ thiên về kích thích đổi mới kết hợp khung an ninh, đạo đức qua EO, an toàn cấp cao, bảo mật chuỗi cung ứng chip và compute; đầu tư R&D liên bang...

GS. Hồ Tú Bảo cho rằng, trong chiến lược AI của Việt Nam, trước mắt cần tập trung ứng dụng có chiều sâu vào các lĩnh vực có lợi thế hoặc cấp bách xã hội, trong khi từng bước nâng cao nội lực để làm chủ và phát triển một số công nghệ lõi chọn lọc, chủ yếu dựa trên mã nguồn mở. Bên cạnh đó, ưu tiên đào tạo nguồn nhân lực, đặc biệt là các chuyên gia AI cho ứng dụng sâu và làm công nghệ lõi chọn lọc; xây dựng hạ tầng dữ liệu mở; khuyến khích hợp tác công - tư; xây dựng một hành lang pháp lý linh hoạt nhưng đủ mạnh để quản lý các rủi ro của AI, đặc biệt là sự thiên vị và bất bình đẳng...

Chiến lược AI Quốc gia trong hoàn cảnh mới

PGS.TS. Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng AI Academy cho biết: AI ngày nay đã được ứng dụng trong mọi ngóc ngách của cuộc sống, làm thay đổi nhiều ngành nghề truyền thống và chuyển đổi nhiều công ty lớn (Google Facebook, Amazon …); làn sóng công nghệ Generative AI phục vụ đại chúng (chatGPT …) cùng với cuộc cạnh tranh AI toàn cầu giữa Mỹ và Trung Quốc,... trong bối cảnh đó, chiến lược AI của Việt Nam 2021 đã lạc hậu.

Cuộc cách mạng AI là cuộc cách mạng toàn diện và triệt để, không loại trừ một quốc gia, tổ chức, cộng đồng và cá nhân nào. Sự tác động của AI là chưa từng có trong lịch sử loài người và ảnh hưởng đến rất nhiều thứ. Do vậy cần có nhận thức rõ khi làm chiến lược AI hay bất cứ cái gì liên quan đến AI.

Rất khó để dự báo tương lai của AI nhưng để làm chiến lược cần đưa ra dự báo. Trong 5-10 năm tới sẽ có vài xu thế nổi bật: Các siêu mô hình AI nền tảng (tiến tới AGI); Physical AI (Humanoid Robots, Drones/ UAVs, Autonomous Vehicles, …); Công nghệ nền tảng nằm trong tay số nhỏ (Mỹ, TQ, giant techs). Và trong giai đoạn 10-15 năm tới vai trò của AI sẽ thay đổi theo xu thế: chuyển đổi toàn diện với AI (Transformative AI); AI trở thành một lực lượng sản xuất mới (dữ liệu, tri thức là tư liệu sản xuất mới) quyết định sự cạnh tranh (cá nhân, tổ chức, quốc gia).

Theo ông Hoài, chiến lược AI quốc gia của Việt Nam cần điều chỉnh theo hướng: nhấn mạnh vào mục tiêu chuyển đổi AI (ít nhất là ngắn hạn, “chiến lược chuyển đổi AI quốc gia”?).

Sử dụng sức mạnh tổng hợp để bù đắp những phần thiếu hụt về công nghệ lõi trong khi đặt mục tiêu làm chủ công nghệ lõi là mục tiêu dài hạn và tương ứng với mục tiêu trong chiến lược của quốc gia (chiến lược followers, “đứng trên vai người khổng lồ”, “ngoại giao cây tre”…).

Xây dựng chiến lược cần dựa trên đánh giá đúng thực trạng, mức độ sẵn sàng cho chuyển đổi AI, xác định rõ các vấn đề cần giải quyết để “tháo gỡ” cho việc chuyển đổi! (ví dụ cần có tổng kết giai đoạn “chuyển đổi số quốc gia” vừa qua). Gắn chuyển đổi AI với các chuyển đổi thể chế, kinh tế, xã hội trong kỷ nguyên vươn mình của dân tộc.

Cần thay đổi cách thức làm chiến lược truyền thống để huy động được sức mạnh và trí tuệ Việt toàn cầu (đa ngành nghề, đa lĩnh vực).

Chiến lược Ai và dữ liệu cho doanh nghiệp

Th.S. Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số FPT và nhóm nghiên cứu Dữ liệu và AI của IGNITE cho biết, năm 2025, thị trường AI toàn cầu đã đạt 244 tỷ USD và dự kiến đến năm 2030 sẽ đạt 800 tỷ USD. Có 78% tổ chức toàn cầu sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh năm 2025, tăng 72% so với năm 2024. 35% doanh nghiệp toàn cầu triển khai đầy đủ AI, 42% đang thử nghiệm.

Tại Việt Nam, 80% doanh nghiệp sử dụng AI, vượt trung bình khu vực 69%. Việt Nam hiện xếp hạng 59 toàn cầu về độ sẵn sàng AI, dẫn đầu Đông Nam Á về nhận thức AI (top 10 thế giới).

Tuy nhiên, theo Th.S. Đoàn Hữu Hậu, trong xây dựng và triển khai chiến lược AI, dữ liệu, các doanh nghiệp luôn phải đối mặt với những thách thức như: tầm nhìn, nhân sự, chất lượng dữ liệu, ngân sách, phương pháp đo lường hiệu quả...

Xây dựng kiến trúc dữ liệu dựa trên Khung Kiến trúc Quốc gia

Theo bà Nguyễn Thị Tuyết Nhung, Phó Tổng Thư ký Hiệp hội dữ liệu quốc gia: Kiến trúc tổng thể của Khung Kiến trúc Quốc gia sẽ bao gồm 4 lớp:

Lớp 1: Hạ tầng số và an ninh mạng dùng chung: Trung tâm Dữ liệu Quốc gia và Nền tảng điện toán đám mây; Hạ tầng truyền dẫn an toàn; Kết nối đặc thù cho vùng sâu, vùng xa.

Lớp 2: Dữ liệu và nền tảng lõi: Các CSDL quốc gia tuân thủ nguyên tắc "đúng, đủ, sạch, sống"; Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu Quốc gia (NDXP); Nền tảng phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo dùng chung.

Lớp 3: Ứng dụng và nghiệp vụ dùng chung: Cổng Dịch vụ công Quốc gia; Trục Liên thông văn bản quốc gia Hệ thống thông tin phục vụ chỉ đạo, điều hành của Chính phủ.

Lớp 4: Kênh tương tác và đo lường hiệu quả: Giao diện tương tác chính: Cổng Dịch vụ công (web) và Ứng dụng VNeID (di động); Công cụ chỉ đạo, điều hành và quản lý Khung giám sát và đo lường kết quả (KPIs).

Chiến lược và Luật AI Việt Nam

TS. Hồ Đức Thắng, Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết: Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang diễn ra với tốc độ chóng mặt, vượt xa mọi dự đoán. AI đang định hình lại trật tự toàn cầu. Quốc gia nào làm chủ được công nghệ Ai sẽ có lợi thế quyết định trong thế kỷ 21.

Trong bối cảnh đó, Việt Nam không đứng ngoài cuộc cách mạng AI toàn cầu, chúng ta tiếp cận với tinh thần quyết đoán và cân bằng, xây dựng nền tảng vững chắc cho tương lai. Trong đó, chiến lược AI quốc gia giúp định hướng phát triển AI toàn diện, đột phá và Luật AI là khung pháp lý tiên tiến, bảo đảm phát triển an toàn. Hai trụ cột này sẽ song hành, hỗ trợ lẫn nhau để đưa Việt Nam trở thành cường quốc AI trong khu vực và trên thế giới.

Về chiến lược AI quốc gia: Việt Nam hướng tới mục tiêu, đến năm 2030 trở thành một trong ba quốc gia dẫn đầu khu vực Đông Nam Á về phát triển và ứng dụng AI; xây dựng 10 thương hiệu AI "Make in Vietnam" được thế giới công nhận; đào tạo đội ngũ 50.000 chuyên gia và kỹ sư AI đáp ứng nhu cầu phát triển…

Luật AI Việt Nam được xây dựng trên 7 nguyên tắc cốt lõi, đảm bảo sự phát triển an toàn, bền vững và có trách nhiệm.

Các đại biểu và diễn giả tham gia thảo luận

Ông Hoàng Xuân Hiển - Trường Đại học Điện lực, thành viên Ban nghiên cứu và tư vấn của Viện Công nghệ và Giáo dục Trí tuệ Mới Tạo Sinh (IGNITE) đặt ra các câu hỏi và được một số diễn giải giải đáp.

Về câu hỏi dự luật AI của Quốc hội có nhắc tới trường hợp: Một sản phẩm làm ra từ AI có được đăng ký bản quyền?, TS. Hồ Đức Thắng, Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ bày tỏ quan điểm cá nhân về câu hỏi này như sau:

Nếu coi AI là một công cụ và khi sử dụng đó để tạo ra một sản phẩm và sản phẩm đó không vi phạm bản quyền gì  thì về nguyên tắc, người tạo ra sản phẩm cũng có quyền sở hữu đối với sản phẩm đó.

Các luật thông thường không phải liên quan tới AI thì bao giờ cũng quản lý các hành vi của con người, xử lý hành vi theo con người. Riêng AI hơi đặc biệt, có khả năng tự động không cần qua con người thì người phát triển sản phẩm AI chịu trách nhiệm hay sản phẩm AI chịu trách nhiệm, những thứ không có sự xuất hiện của con người ở bên trong này sẽ rất khó giải quyết.

Về câu hỏi, dữ liệu được gọi là tài nguyên của quốc gia, vậy nên chăng đưa ra một kế hoạch để mua dữ liệu hoặc nhập khẩu dữ liệu từ nước ngoài hay không và nên mua dữ liệu thô hay dữ liệu sạch?, TS. Hồ Đức Thắng, Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết: từ trước đến giờ, vẫn có giao dịch mua dữ liệu của nước ngoài và không có quy định cấm. Dữ liệu cho AI cũng có giá của nó và dần dần trên thế giới sẽ coi dữ liệu như là một tài sản có giá trị. Trong dự thảo Luật AI cũng sẽ có một số điểm coi dữ liệu hay tài sản số như là một dạng tài sản. Ví dụ như trong hợp tác công - tư: Nhà nước có dữ liệu, doanh nghiệp có công nghệ, thì khi hợp tác công - tư có được mang dữ liệu để hợp tác không hay phải quy đổi ra tiền? Nếu như không cho mang dữ liệu ra, thì về bản chất chúng ta cũng không coi dữ liệu là tài sản. Nhưng định giá dữ liệu như thế nào lại là một câu chuyện rất khó? Và định giá AI như thế nào để đưa vào hợp tác công - tư? Còn việc mua bán dữ liệu trên thị trường thì chưa có quy định cấm.

Trả lời câu hỏi dữ liệu là tài nguyên quốc gia, vậy có được tư nhân hóa hay không? (cá nhân có được thu gom dữ liệu lại và dùng nó như tài sản của mình hay không?), Bà Nguyễn Thị Tuyết Nhung, Phó Tổng Thư ký Hiệp hội dữ liệu quốc gia cho biết: dữ liệu chia thành hai mảng gồm: dữ liệu của Nhà nước (thuộc sở hữu của Nhà nước), do các cơ quan Nhà nước, các bộ, ban, ngành của Nhà nước tạo ra thì dữ liệu này chắc chắn sẽ không được tư nhân hóa theo quyền sở hữu. Còn dữ liệu được sinh ra từ các đơn vị tư nhân, thì quyền kiểm soát vẫn thuộc về tư nhân và phải tuân thủ các nội dung trong Luật Dữ liệu, đặc biệt là các dữ liệu liên quan đến cá nhân.

Mục tiêu của chúng ta không phải là xác định ai là người sở hữu dữ liệu đó, mà điều quan trọng là phải khai thác được dữ liệu, liên thông và kết nối được dữ liệu. Các doanh nghiệp, tổ chức muốn khai thác được dữ liệu của Nhà nước để phục vụ mục tiêu quản trị, mục tiêu phát triển kinh tế và các mục tiêu hợp pháp khác đều được quyền liên thông, yêu cầu chia sẻ dữ liệu đối với những nội dung dữ liệu đã được quy định cụ thể.

Chia sẻ về những khó khăn trong việc chia sẻ và kết nối dữ liệu, TS. Nguyễn Quân, nguyên Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ cho rằng: Yếu tố đang cản trở chúng ta sử dụng dữ liệu là do chưa có quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về dữ liệu. Kiến trúc chỉ là một cái cây, nhưng quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về dữ liệu sẽ tạo điều kiện cho những người làm dữ liệu có thể tích hợp, khai thác được dữ liệu.

Hiện ngay cả Cơ sở dữ liệu về dân cư hay dữ liệu dịch vụ công, các phường, xã đang gặp nhiều khó khăn, do cơ sở dữ liệu các xã cũ khác nhau nên không thể liên thông, tích hợp được, nên phải làm thủ công và chưa đáp được nhu cầu của người dân. Ngay cả trong Nghị định 194 cũng không giao nhiệm vụ cho Bộ KH&CN ban hành quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về dữ liệu mà chỉ giao nhiệm vụ đề xuất, phối hợp xây dựng quy chuẩn kỹ thuật về công nghệ thông tin nói chung để phục vụ cho việc làm dữ liệu và như thế là không đủ. Đối với Việt Nam chúng ta làm dữ liệu từ rất nhiều năm rồi, nhưng vì không có quy chuẩn kỹ thuật quốc gia nên mỗi ngành, mỗi lĩnh vực, mỗi địa phương, mỗi doanh nghiệp làm một kiểu dữ liệu khác nhau, do vậy việc xây dựng và kết nối dữ liệu rất khó. Quá trình xây dựng hệ thống dữ liệu quốc gia sẽ còn rất nhiều khó khăn, bởi vậy, các cơ quan quản lý cần sớm có các quy chuẩn kỹ thuật quốc gia.

TS. Nguyễn Quân cho rằng, chúng ta làm Luật AI bây giờ là hơi quá sớm, bởi trên thực tế, chúng ta mới chỉ tiếp cận AI trong khoảng 10 năm trở lại đây. Chiến lược AI mới được 4-5 năm, do vậy chưa thể đánh giá, rút kinh nghiệm. Do vậy, để xây dựng Luật khi chưa có đánh giá, kinh nghiệm nhất định về sử dụng và vận hành AI trong thực tiễn sẽ có rất nhiều vấn đề mà chúng ta sẽ khó để đặt ra những quy định mang tính pháp luật đối với AI. TS. Quân đặc biệt quan tâm đến vấn đề đạo đức AI, bởi theo TS Quân đây là yếu tố quan trọng nhất. Trong các nền tảng MXH hiện nay, AI đã được sử dụng để làm rất nhiều việc gây phiền lòng nhiều người, tạo ra những bức tranh biếm họa, clip tệ hại gây ảnh hưởng đến một số cá nhân. Do vậy, trước khi làm luật về AI, cần đánh giá lại chiến lược AI mà Thủ tướng đã ban hành trong 5 năm qua, để rút kinh nghiệm sau đó mới làm luật để đảm bảo chất lượng và yêu cầu phát triển.

TS. Hồ Đức Thắng, Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ bổ sung, cái mà chúng ta thiếu không phải là tiêu chuẩn mà là quy chuẩn và trong trao đổi, liên thông dữ liệu cần thiết phải có quy chuẩn. Trong quá trình làm chuyển đổi số, hiện nay, chúng ta mới chỉ có khoảng 5-6 quy chuẩn dữ liệu.

Ông Nguyễn Từ Quảng - Chủ tich HĐQT Tổng Giám đốc Bkav có một số đề xuất cho chiến lược AI quốc gia:

- Hiện nay, dữ liệu không kết nối được vì thiếu các chuẩn dữ liệu, chuẩn kết nối. Do vậy, với dữ liệu cũng nên ban hành các chuẩn và cho các công ty tư nhân, công ty nhà nước cùng cạnh tranh với nhau sòng phẳng, từ đó dữ liệu sẽ kết nối được.

- Về chiến lược AI quốc gia, ông Quảng khẳng định: Việt Nam có thể trở thành trung tâm AI của thế giới bởi những người Việt Nam đang làm AI ở Google và Open AI, X rất nhiều. Ông Quảng cho rằng, Việt Nam nên tập trung cao vào AI ứng dụng (mọi ngành nghề). Cùng với Nghị quyết 57, Nghị quyết 68, chúng ta phải thực hiện kích cầu và đề nghị tất cả các ngành nghề, doanh nghiệp của Việt Nam đưa đầu bài cho các doanh nghiệp công nghệ. Và với các doanh nghiệp công nghệ nào giải quyết được bài toàn đó, nâng cao năng suất, hiệu quả được thì Nhà nước sẽ trả tiền cho doanh nghiệp sử dụng công nghệ thông qua doanh nghiệp ứng dụng. Như vậy, tất cả các ngành nghề sẽ được ứng dụng AI một cách triệt để, nâng cao năng suất; công ty công nghệ cũng phát triển, bởi có thị trường và từ đó chúng ta sẽ trở thành trung tâm AI của thế giới.

Phương pháp luận Kiến trúc: Từ Mệnh lệnh chính sách đến Giao ước dữ liệu

Theo ông Nguyễn Thế Trung, Pythaverse, Hội đồng Tư vấn Quốc gia, BCĐ57: Kiến trúc Quốc gia không phải là về việc chuẩn hóa Công nghệ Thông tin, mà là về việc chuẩn hóa cách thức quốc gia vận hành. Kiến trúc quốc gia có 3 vai trò cốt lõi: cầu nối giữa Chiến lược Quốc gia và Thực thi Vận hành; công cụ để Tái cấu trúc phương thức Quản trị; cơ sở để Đo lường hiệu quả chuyển đổi số.

Nghị quyết 57: Yêu cầu đồng bộ nhưng khi thực thi có nguy cơ phân mảnh, thiếu đồng bộ. Do vậy cần phải chuyển từ Kiến trúc Mệnh lệnh sang Kiến trúc Đối thoại, thông qua một 'Giao ước mới về dữ liệu'.

Trong đó, Nhà nước kiến tạo sân chơi: cung cấp Hạ tầng & Dữ liệu và đặt hàng "bài toán quốc gia".

Thay đổi Hợp đồng (Từ “Quy trình" sang "Kết quả"): đầu tư dựa trên cam kết đầu ra (KPIs); Giải ngân gắn liền với hiệu quả thực tế.

Phương pháp luận Kiến trúc thành công là một ccuộc đối thoại chiến lược để tạo ra một hệ thống vận hành dựa trên kết quả.

Đề xuất Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia

Ông Phạm Khắc Hoàn, Viện Khoa học dữ liệu, Hiệp hội Dữ liệu quốc gia chia sẻ Mô hình Khung Kiến trúc Dữ liệu Quốc gia được đề xuất gồm 5 lớp:

Lớp 1: Hạ tầng và nền tảng cơ sở: đây là lớp nền móng, là nền tảng kỹ thuật cơ bản và khả năng vận hành thiết yếu; đảm bảo tính ổn định, bảo mật và hiệu suất cho tất cả các hoạt động của hệ sinh thái.

Lớp 2: Tài nguyên dữ liệu: dữ liệu phải được thiết lập trên một hạ tầng vững chắc; là nơi tập trung, phân loại và tổ chức hệ thống hóa mọi thông tin quan trọng của quốc gia, từ dữ liệu cá nhân của công dân đến thông tin doanh nghiệp và dữ liệu cộng đồng, gồm: hệ thống dữ liệu công, hệ thống dữ liệu tư.

Lớp 3: Quyền sở hữu và quản trị: xác định các quyền và trách nhiệm trong hệ sinh thái dữ liệu, thiết lập các cơ chế pháp lý, quản trị và kiểm soát quyền sở hữu, sử dụng dữ liệu, gồm: hệ thống quản trị quyền và hệ thống pháp lý và tranh chấp.

Lớp 4: Ứng dụng và dịch vụ: chuyển hóa dữ liệu thành giá trị kinh tế cụ thể, cung cấp các công cụ, nền tảng và dịch vụ để tạo ra sản phẩm, dịch vụ từ dữ liệu, trong đó:

Ứng dụng gồm: Cổng dịch vụ công quốc gia, trợ lý ảo quốc gia, hệ thống định danh, truy xuất và xác thực chuỗi cung ứng hàng hóa quốc gia, ứng dụng trên thiết bị di động cho cá nhân; ứng dụng doanh nghiệp/cộng đồng (sản xuất, thương mại, dịch vụ).

Công cụ phát triển và hỗ trợ (hệ thống đo lường và phân bố giá trị, giao diện lập trình ứng dụng mở Open API).

Lớp 5: Hệ sinh thái: là môi trường tạo nên dữ liệu sống, sạch, đủ, có vai trò rất quan trọng; môi trường khuyến khích sự tham gia hợp tác và phát triẻn bền vững của hệ sinh thái, tạo ra các cơ chế thúc đẩy đổi mới sáng tạo và phát triển bền vững, gồm: chính sách pháp luật, hệ thống hỗ trợ phát triển, hệ thống hỗ trợ kết nối, hệ thống giám sát...

Chiến lược dữ liệu cho tổ chức và doanh nghiệp

TS. Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng ITI & VNITA cho rằng: Chiến lược dữ liệu không còn là một lựa chọn mà là một yếu tố bắt buộc để mọi tổ chức, doanh nghiệp có thể tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên số.

Một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ được xây dựng trên bốn trụ cột không thể tách rời, đảm bảo dữ liệu không chỉ được thu thập mà còn được quản lý và khai thác tối đa giá trị, gồm: Quản trị dữ liệu, Kiến trúc dữ liệu, Phân tích và Giá trị, Văn hóa dữ liệu. Sự yếu kém ở bất kỳ trụ cột nào cũng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ hệ thống dữ liệu của tổ chức.

Xây dựng chiến lược dữ liệu là một hành trình liên tục, không phải là một dự án một lần. Bắt đầu từ những bước nhỏ để tạo động lực và giá trị nhanh chóng. Chiến lược dữ liệu gắn liền với Kiến trúc ứng dụng, đặc biệt khi phát triển các ứng dụng AI.

Lễ ký kết hợp tác giữa Viện Công nghệ và Giáo dục Trí tuệ Mới Tạo Sinh (IGNITE) và Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số Quốc gia (NISCI), nhằm hiện thực hóa các định hướng chiến lược đã được chia sẻ và thống nhất.