Biến dữ liệu thành giá trị thực tiễn
Chiều 3/6, Viện Công nghệ & Kinh tế số (Đại học Bách khoa Hà Nội) phối hợp với Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán tổ chức hội thảo “Dữ liệu & AI: Từ hạ tầng đến giá trị thực tiễn”.
Phát biểu tại hội thảo, PGS.TS. Huỳnh Quyết Thắng, Phó Giám đốc Đại học Bách khoa Hà Nội cho biết, trong khoảng 2-3 năm gần đây và đặc biệt trong thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã tác động mạnh mẽ đến sự phát triển công nghệ, tạo ra những thay đổi sâu sắc trong các ứng dụng và hoạt động của đời sống xã hội. Cùng với đó, dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, bởi đây chính là nguyên liệu để AI có thể vận dụng, học hỏi và tạo ra giá trị.
“Trong bối cảnh Việt Nam vừa ban hành những định hướng, chiến lược quan trọng liên quan đến phát triển dữ liệu quốc gia, tôi cho rằng chủ đề của hội thảo năm nay chạm đến hai yếu tố cốt lõi nhất của công nghệ hiện đại: AI và dữ liệu. Làm thế nào để chuyển hóa từ hạ tầng công nghệ thành những giá trị thực tiễn phục vụ phát triển đất nước chính là câu hỏi lớn và cũng là tham vọng rất đáng trân trọng của hội thảo”, PGS.TS. Huỳnh Quyết Thắng bày tỏ.
Theo đại diện Đại học Bách khoa Hà Nội, chúng ta cần hạ tầng kỹ thuật hiện đại, cần các chuẩn dữ liệu thống nhất, cần các cơ chế chia sẻ và liên thông dữ liệu, cần khung pháp lý phù hợp và đặc biệt là nguồn nhân lực liên ngành chất lượng cao. Quan trọng hơn cả, chúng ta cần những bài toán thực tiễn đủ rõ, đủ lớn để công nghệ có thể tham gia giải quyết.
“Mục tiêu không chỉ dừng lại ở việc nghiên cứu hay thử nghiệm thành công, mà phải đưa công nghệ vào thực tiễn quản trị, sản xuất, tài chính, logistics, giáo dục, y tế và các ngành kinh tế then chốt khác”, PGS.TS. Huỳnh Quyết Thắng nhấn mạnh.
Toán học là nền tảng, là chìa khóa mở ra nhiều cánh cửa tri thức. Tuy nhiên, từ nền tảng đó để đi đến công nghệ, kinh tế số và giải quyết những bài toán thực tiễn lại đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà toán học, từ toán học lý thuyết đến toán học ứng dụng, với các nhà công nghệ AI, công nghệ số, kinh tế số.
Sự kết hợp đó, cùng với sự tham gia của doanh nghiệp và các cơ quan quản lý nhà nước, sẽ giúp chúng ta xác định được những bài toán thực tiễn của Việt Nam và tìm ra các giải pháp phù hợp để giải quyết.
Cũng tại hội thảo, PGS.TS. Lê Minh Hà, Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM) cho rằng, trong giáo dục và đào tạo, những trao đổi giữa học sinh, sinh viên với các hệ thống AI đang dần trở thành nguồn tài nguyên dữ liệu có giá trị cho quá trình phát triển và huấn luyện các công nghệ mới.
Tuy nhiên, cùng với những cơ hội đó là hàng loạt câu hỏi lớn mà chúng ta đều đang quan tâm, từ quyền tác giả, quyền sở hữu dữ liệu, các vấn đề pháp lý cho đến nhiều khía cạnh phức tạp khác liên quan đến đạo đức, trách nhiệm và quản trị công nghệ.
“Trong bối cảnh có nhiều thay đổi nhanh chóng và những vấn đề mới liên tục được đặt ra, có điều mà tôi cảm thấy rất tích cực, đó là sự gắn kết ngày càng chặt chẽ giữa các nhà hoạch định chính sách, các cơ quan quản lý với giới chuyên môn và cộng đồng khoa học. Sự kết nối đó không chỉ diễn ra trong các lĩnh vực khoa học tự nhiên mà còn mở rộng sang khoa học xã hội và nhiều lĩnh vực khác”, PGS.TS. Lê Minh Hà nhấn mạnh.
Hình thành chuỗi giá trị dữ liệu
Tại hội thảo, bà Nguyễn Thị Ngọc Dung, Chánh văn phòng Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia đã trình bày tham luận với chủ đề “Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu để phát triển kinh tế dữ liệu”.
Theo bà Dung, trong khoảng 2 năm trở lại đây, Việt Nam đã có những bước tiến rất quan trọng trong việc hoàn thiện hành lang pháp lý cho dữ liệu. Có thể kể đến Luật Dữ liệu; Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân; Luật An ninh mạng cùng nhiều văn bản quy phạm pháp luật liên quan. Điều đó cho thấy chúng ta đã bắt đầu hình thành được những khung thể chế cơ bản để phát triển kinh tế dữ liệu.
Nếu muốn đưa dữ liệu vào giao dịch, muốn thương mại hóa dữ liệu thì trước hết phải có hạ tầng để dữ liệu có thể được lưu trữ, xử lý, kết nối và vận hành. Vậy hiện nay Việt Nam đã có những gì?
Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia thông tin, chúng ta xây dựng Trung tâm Dữ liệu quốc gia tại Hòa Lạc. Bên cạnh đó, nhiều trung tâm dữ liệu tư nhân cũng đã được hình thành và đang cung cấp các dịch vụ dữ liệu cho nền kinh tế. Ngoài ra còn có hệ thống điện toán đám mây, các nền tảng tích hợp dữ liệu, danh mục dữ liệu, các giải pháp bảo mật dữ liệu và nhiều thành phần hạ tầng số khác.
“Trong lĩnh vực quản lý nhà nước, chúng ta cũng đã có các cơ quan chuyên trách như lực lượng an ninh mạng và các đơn vị quản lý dữ liệu chuyên ngành. Từ góc độ nghiên cứu của tôi, có thể đánh giá rằng hạ tầng dữ liệu của Việt Nam về cơ bản đã bắt đầu hình thành”, bà Dung chia sẻ.
Tuy nhiên, bà Dung cho rằng, vẫn còn nhiều vấn đề cần tiếp tục hoàn thiện, vẫn còn nhiều nội dung cần tranh luận và điều chỉnh, nhưng điều quan trọng là chúng ta đã có những nền móng đầu tiên.
Trao đổi về tài nguyên dữ liệu. Theo bà Dung, Việt Nam hiện không thiếu dữ liệu. Chúng ta đã có các cơ sở dữ liệu quốc gia, cơ sở dữ liệu địa phương và nguồn dữ liệu rất lớn từ khu vực doanh nghiệp. Như vậy, yếu tố dữ liệu cơ bản đã tồn tại.
Cũng tại hội thảo, Đại điện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia đặt câu hỏi, liệu Việt Nam đã thực sự hình thành ngành công nghiệp dữ liệu hay chưa? Theo quan điểm của bà Dũng, ngành công nghiệp dữ liệu của Việt Nam hiện nay mới chỉ đang ở giai đoạn hình thành những lớp nền đầu tiên.
“Nói cách khác, chúng ta mới bắt đầu đào móng cho ngành công nghiệp dữ liệu chứ chưa thể nói rằng đã có một ngành công nghiệp dữ liệu hoàn chỉnh. Và chỉ khi nào hình thành được ngành công nghiệp dữ liệu đúng nghĩa thì lúc đó chúng ta mới có thể kỳ vọng vào một nền kinh tế dữ liệu thực sự”, bà Dung nói.
Nếu chưa có công nghiệp dữ liệu thì kinh tế dữ liệu vẫn sẽ chỉ là khái niệm được nhắc đến nhiều trong các hội nghị, hội thảo hoặc trên truyền thông, chứ chưa thể trở thành một động lực tăng trưởng thực chất của nền kinh tế.
Trong nghiên cứu của chúng tôi, để hình thành được ngành công nghiệp dữ liệu, Việt Nam cần phát triển đồng thời nhiều nhóm năng lực cốt lõi khác nhau, trước hết phải thực hiện được toàn bộ chu trình giá trị của dữ liệu.
Nói một cách đơn giản, chúng ta phải thu thập được dữ liệu, phân tích dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu, làm giàu dữ liệu, biến dữ liệu thành sản phẩm và cuối cùng phải thương mại hóa được sản phẩm đó. Nếu dữ liệu không được đưa ra thị trường, không tạo ra doanh thu, không tạo ra giá trị kinh tế thì sẽ không thể hình thành kinh tế dữ liệu.
Trong kỷ nguyên AI và kinh tế số, dữ liệu đang trở thành nguồn lực chiến lược, tạo nền tảng cho đổi mới sáng tạo và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.
