GS. Hồ Tú Bảo: ‘Mọi nghề đều sẽ thay đổi với AI và tương lai thuộc về tuổi trẻ’
Khi vừa học xong năm thứ hai khoa Toán Đại học Sư phạm Hà Nội, chàng sinh viên Hà Nội Hồ Tú Bảo đã “xếp bút nghiên” tham gia quân đội: Đợt tuyển quân ngày 6/9/1971 có sự tham gia của hàng nghìn sinh viên từ các trường đại học. “Ở chiến trường, chúng tôi vẫn mong đến ngày hòa bình trở về tiếp tục đi học”, GS. Hồ Tú Bảo, Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Dữ liệu, Viện Nghiên cứu Cao cấp Về Toán (VIASM), bồi hồi nhớ lại kí ức thời khói lửa khi chia sẻ với Cà phê Một Thế Giới...
- May mắn từ chiến trường trở về tiếp tục việc học, xin hỏi GS, cơ duyên đưa ông đến với lĩnh vực nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (AI)?
- GS. Hồ Tú Bảo: Sau khi xuất ngũ hè 1974, tôi được chuyển sang học ở khoa Toán - Lý,Đại học Bách khoa Hà Nội, chuyên ngành Toán điều khiển. Tốt nghiệp năm 1978, tôi về công tác tại Viện Khoa học Tính toán và Điều khiển (nay là Viện Công nghệ Thông tinthuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam). Đến năm 1983 tôi thi tuyển và nhận được học bổng sang Pháp làm nghiên cứu sinh.
Học xong chương trình thạc sĩ, tôi nhận được thư của GS. Phan Đình Diệu, Viện trưởng của tôi, “nếu có thể, Bảo nên làm về trí tuệ nhân tạo vì đó là tương lai của tin học”. Tôi xin chuyển qua làm nghiên cứu ở Lab khác về AI. Lúc này AI đã phát triển gần 30 năm và đang ở giai đoạn sôi động của các Hệ chuyên gia - là các hệ thống biết lập luận để khai thác tri thức con người đã đưa được vào máy ở các dạng khác nhau - nhằm giúp làm các việc khó như có sự giúp đỡ của các chuyên gia. Trong bối cảnh nhiều thất bại của việc thu nhận tri thức con người cho máy, hướng nghiên cứu của tôi là tìm cách tự động tạo ra “tri thức” ở dạng luật Nếu - Thì từ các bảng dữ liệu để dùng cho hệ chuyên gia.
- Khoảng 40 năm trước, những nhà nghiên cứu thế hệ của GS phải đối diện với nhiều khó khăn để theo đuổi đam mê. Xin GS chia sẻ một vài kỉ niệm không thể nào quên…
- GS. Hồ Tú Bảo: Cơ sở vật chất của Viện Khoa học Tính toán và Điều khiển thời kì ấy không phải là tốt, nhưng đó cũng là nơi tập trung và quy tụ được nhiều cán bộ trẻ, giỏi và tâm huyết.
Sau khi tôi về nước được mấy tháng, công ty CINOTEC bên Tây Đức về Việt Nam tìm hợptác phát triển phần mềm để xuất khẩu ra nước ngoài, và kết nối với Viện của tôi.
Hồi ấy có 4 nhóm ở Hà Nội và 2 nhóm ở Sài Gòn tham gia hợp tác và tôi làm đại diện liên kết cho cả 6 nhóm. Lúc đó các nhóm đều rất quyết tâm làm được phần mềm bán ra nước ngoài. Muốn được vậy thì sản phẩm phải dựa trên những nghiên cứu mang tính thời sự và làm ra với chất lượng tốt. Đó là các nhóm làm phần mềm nhận dạng chữ viết, phần mềm cơ sở dữ liệu bản đồ, nghiên cứu thiết kế mạch ASIC - công nghệ làm vi mạch tích hợp rất thời sự lúc đó - và nhóm tôi làm công cụ tạo hệ chuyên gia.
Thời gian đó làm việc rất gian nan vì ban ngày không có điện và máy. Cả Viện chia nhau mấy máy PC nên ròng rã suốt 3 năm, từ cuối 1987 đến cuối 1990, chúng tôi toàn làm việc qua đêm để có máy và đủ điện. Ăn tối xong cả nhóm gọi nhau đến Viện làm tới sáng sớmvà khi người khác đi làm mới về ngủ.
Cuối cùng, một số sản phẩm cũng thành công và đem đi tham dự Hội chợ CeBIT năm 1990 tại Hannover (Đức) - hội chợ Tin học lớn nhất châu Âu. Một số bản phần mềm đã bán được, nhất là phần mềm nhận dạng chữ viết của nhóm GS. Hoàng Kiếm. Nhưng rào cản lớn xuất hiện khi mọi giao dịch với khách hàng chỉ thực hiện được qua thư từ, không có điện thoại quốc tế và chưa có Internet. Khi khách hàng chạy phần mềm có lỗi cần sửa, thưhọ đến Việt Nam và thư hồi âm tới họ cũng mất mấy tuần. Thực tế khắc nghiệt này làm cho chặng đường đầy nỗ lực và ước mơ phần mềm xuất khẩu của chúng tôi đã buộc phải dừng lại.
Và chúng tôi trở lại công việc của những tháng ngày trước. Tiếp tục làm nghiên cứu, ba năm sau tôi nhận được lời mời qua Nhật làm việc tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản (Japan Advanced Institute of Science and Technology).
- Trong sự nghiệp nghiên cứu của mình, GS đã hướng dẫn thành công 30 tiến sĩ và rất nhiều thạc sĩ chuyên ngành AI và Học máy. GS thường xuyên nhắn nhủ các học trò điều gì?
- GS. Hồ Tú Bảo: Nghiên cứu khoa học cần sự đam mê vì đấy là một công việc cần dành hết tâm trí để tìm ra những điều chưa biết. Làm nghiên cứu sinh là giai đoạn rèn luyện của để trở thành một người có thể làm khoa học độc lập, trong đó có việc tìm ra được đề tài nghiên cứu để theo đuổi.
Như vậy, bước đầu tiên hết sức quan trọng với mỗi nghiên cứu sinh là phải tìm ra được một vấn đề chưa có lời giải, với hai tiêu chí là mới và ý nghĩa. Có những vấn đề mới nhưng không nhiều, thậm chí rất ít ý nghĩa (chúng ta đã thấy trên báo chí trong nước nhiều năm trước nêu tên của những đề tài tiến sĩ vô nghĩa). Cũng có những đề tài có ý nghĩa nhưng không có tính mới, vì cơ bản đã được giải quyết. Vì vậy, chúng tôi có một nguyên tắc dành cho các nghiên cứu sinh là phải tìm và đặt ra được bài toán “đáng để làm”, tức vừa mới vừa ý nghĩa.
Khi tìm đề tài nhiều người thường cùng lúc nghĩ đến việc thực hiện đề tài bằng cách nào. Tôi luôn đề nghị nghiên cứu sinh khi tìm đề tài không nghĩ tới cách làm, mà chỉ tập trung vào giá trị của đề tài, để khi nói việc mình làm là gì, ai nghe thấy cũng phải ồ lên, “Nếu làm được thì hay quá!”.
- Quá trình học tập và làm việc ở Pháp và Nhật Bản có phải là nơi giúp GS đúc rút và hình thành nên phong cách nghiên cứu phóng khoáng nhưng cũng chặt chẽ?
- GS. Hồ Tú Bảo: Tôi có gần 4 năm học tập, làm nghiên cứu sinh tại Pháp (1983–1987) và một thời gian ngắn vài tháng ở Mỹ. Đó là thời kì đất nước còn vô cùng khó khăn nên độnglực của tôi ngày đó rất cao, vừa nỗ lực làm nghiên cứu vừa khao khát mở mang hiểu biết về xứ người, về văn hoá và nghệ thuật. Môi trường nghiên cứu ở Pháp khuyến khích hình thành người làm nghiên cứu cái tôi trí tuệ, cách suy nghĩ tự do, phóng khoáng, mở cho sáng tạo.
Còn khi sang Nhật Bản làm giáo sư tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản (JAIST, trong 25 năm từ năm 1993 đến 2018), tôi trong một môi trường có những điểm khác, đó là sự chặt chẽ, sáng tạo trong tập thể, kỉ luật, chỉn chu, làm đến khi không thể làm tốt hơn.
Tôi luôn thấy cần giữ và kết hợp được những điểm hay của hai văn hoá khoa học đó, và đã cố gắng làm vậy.
- Xung quanh danh mục 10 nhóm công nghệ chiến lược và 30 sản phẩm công nghệ chiến lược đã được Chính phủ ban hành, xin GS cho biết nên phân bổ nguồn lực ra sao để tránh rơi vào “bẫy” đầu tư dàn trải, kém hiệu quả?
- GS. Hồ Tú Bảo: Về nguyên tắc, ta đã xác định 10 nhóm công nghệ chiến lược và 30 sản phẩm công nghệ chiến lược, thì chúng ta phải làm, phải đầu tư thực hiện.
Điều tôi muốn lưu ý là: Phải dựa trên tư duy hệ thống. Một hệ thống là tập hợp của nhiều thành phần, và mỗi hệ thống cũng là một hệ thống con của một hệ thống lớn khác. Các hệ thống con phải tương tác, liên lạc với nhau theo các nguyên tắc, quy định để cùng đạt mục tiêu chung.
Một nguyên tắc rất cơ bản của lý thuyết hệ thống là cái tổng thể lớn hơn phép cộng của từng thành phần. Chúng ta có 10 nhóm công nghệ chiến lược và nếu phát triển 10 công nghệ chiến lược này một cách riêng lẻ thì kết quả cuối cùng có được là phép cộng của kết quả 10 nhóm đó một cách cơ học. Nhưng nếu một cách tổng thể ta thiết lập được mối liên kết hữu cơ, quan hệ giữa các công nghệ, ta sẽ có thể tạo ra được những bước đột phá vượt bậc. Khi tạo ra được rất nhiều “mối liên kết” đó ta có thể có “tính trội” của hệ thống. Nghĩa là sự phối hợp chặt chẽ giữa các thành phần mới tạo ra cái tính trội vượt lên.
Chúng ta cần chia thành các nhóm ưu tiên khác nhau dựa trên nguồn lực có hạn của đất nước. Ngay cả 30 sản phẩm công nghệ chiến lược cũng phải chia thành những nhóm khác nhau và không dàn hàng ngang, có những việc phải đầu tư trước, có những việc phải phát triển đường dài.
Ví dụ công nghệ lượng tử cực kì quan trọng, nhưng rất có thể phải 5 - 10 năm nữa mới cần mở rộng cho số đông, phổ biến, rộng rãi. Theo tôi, lúc này phải chuẩn bị sâu, cần lực lượng tinh hoa chưa cần tới số đông đối với công nghệ lượng tử. Như vậy, hướng đầu tư và kế hoạch sẽ khác đi.
Có những việc phải đầu tư ngay như làm chủ công nghệ lõi chọn lọc của AI, làm công cụ nền tảng cho những việc khác, đặc biệt là an ninh mạng. Nếu không làm chủ an ninh mạng ngay thì toàn bộ hệ thống công nghệ số của chúng ta sẽ rất dễ bị tổn hại nghiêm trọng.
- Việt Nam ta có nhiều thế mạnh về nông nghiệp, lực lượng nhân công dồi dào, hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo, năng động… Theo GS, làm thế nào để AI được ứng dụng nhằm phát huy hết các thế mạnh ấy?
- GS. Hồ Tú Bảo: Rộng hơn AI, ta nói về sản xuất. Quan niệm về sản xuất giờ đã nhiều thay đổi. Nếu như trước kia, sản xuất chủ yếu tạo ra sản phẩm hữu hình: Trồng cây lúa, nuôi con cá, chế tạo cái ô tô…, những thứ nhìn thấy được; thì lúc này, khi dữ liệu và khoahọc dữ liệu nổi lên trong kỉ nguyên số, sản xuất tạo ra thêm những “sản phẩm vô hình”. Ví dụ, những phần mềm đoán bệnh hay rất nhiều phần mềm điều khiển gắn vào ô tô. Một loại nữa là “sản phẩm kết hợp”, nhúng cái vô hình vào cái hữu hình. Như ô tô, 50-70 năm trước chỉ có điều khiển cơ học. Ô tô ngày nay thì phải đến 60-70% giá trị là phần “vô hình”:Những phần mềm làm túi khí phòng tai nạn, phần mềm hỗ trợ lùi xe, phần mềm tính toán tốc độ, ...vv…
Những sản phẩm vô hình do AI tạo ra rất nhiều. Bản chất của AI là khai thác dữ liệu để tạo ra những sản phẩm như vậy. Ở Việt Nam, nếu nhìn một cách hình ảnh trong những kết quả hợp tác thời gian qua, có thể nhận chúng ta chủ yếu làm phần “vỏ”, nước ngoài làm phần “não” với công nghệ của họ.
Nay AI đang đi vào các ngành nghề khác: Y tế, nông nghiệp, du lịch... Tôi muốn dùng hình ảnh trên để diễn giải con đường ta phải đi và điều ta cần: Tạo ra phần “não” cho rất nhiều phần “vỏ” ta đang có. Phần “vỏ” ở đây là mọi ngành sản xuất của ta, và phần “não” chính là AI.
Ví dụ trong du lịch, AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm và trợ lý ảo siêu kết nối nhờ AI phân tích sở thích, hành vi và ngân sách của từng du khách để tự động thiết kế lịch trình tối ưu. Các chatbot AI đa ngôn ngữ đóng vai trò như hướng dẫn viên bản địa 24/7, hỗ trợ giao tiếp và xử lý tình huống tức thì. AI có thể tối ưu hóa giá và doanh thu, giúp các khách sạn, hãng hàng không và đơn vị lữ hành Việt Nam dự báo nhu cầu thị trường để điều chỉnh giá phòng, giá vé theo thời gian thực, tối đa hóa lợi nhuận vào mùa cao điểm và kích cầu hiệu quả mùa thấp điểm. AI còn đo lường sự hài lòng và tiếp thị chính xác khách hàng do phân tích phản hồi, hình ảnh và video của du khách trên mạng xã hội để phát hiện sớm các điểm nghẽn về chất lượng dịch vụ, đồng thời tự động hóa nội dung quảng bá du lịch Việt Nam đến đúng tập khách hàng quốc tế mục tiêu. Đó chính là đem “phần não” vào du lịch trước kia ta không có.
- Giáo sư từng có thời gian dài công tác, nghiên cứu tại Nhật Bản. Ông có thể cho biết sự khác biệt trong cách phát triển AI ở Nhật Bản so với các nước khác và Việt Nam có thể học hỏi gì?
- GS. Hồ Tú Bảo: Tôi thấy một số đặc điểm trong phát triển AI của Nhật Bản.
Một là, họ không có kế hoạch hay ý định phát triển các hệ thống AI cạnh tranh với các tập đoàn công nghệ hàng đầu của Mỹ (như làm ra ChatGPT, Claude, Gemini... là những hệ thống đầu tư nhiều tỉ USD của những tập đoàn rất lớn). Thay vào đó, họ hướng AI vào việc phục vụ “Xã hội 5.0” của Nhật Bản, một xã hội đang có những nhu cầu rất riêng của mình.
Hai là, Nhật tập trung vào AI vật lý và AI nhúng. Công nghệ ô tô của họ rất phát triển và càng ngày họ ngày càng đem nhiều phần mềm thông minh nhúng vào trong xe, như một thế mạnh của AI và của nền công nghiệp.
Ba là, Nhật chú trọng đạo đức AI và chủ quyền AI. Nhật Bản tập trung xây dựng “chủ quyền AI”. AI làm cho máy có những năng lực trí tuệ của con người. Khi chúng ta quen dùng AI đến mức không thể không có và lại không làm chủ được, không tạo ra được những phần AI thiết yếu cho mình, thì đương nhiên sự phụ thuộc sẽ tất yếu xảy ra.
Bốn là, Nhật Bản đang dành nhiều nguồn lực về “AI cho Khoa học”. Dùng AI để làm thuốc, phát triển sinh học phân tử, tin sinh học, dùng AI cho tính toán khoa học trong mọi lĩnh vực.
Năm là, Nhật Bản chú trọng phát triển AI tại biên (Edge AI) và những mô hình ngôn ngữ nhỏ, đáp ứng nhu cầu AI mọi chỗ mọi nơi và tiết kiệm năng lượng. Ví dụ các hệ AI chuyên cho y tế hay nông nghiệp có thể chỉ là những hệ dưới 30 tỉ tham số, không tốn nhiều năng lượng để huấn luyện và vận hành.
Đây có thể cũng là bài học cho Việt Nam. Chúng ta không thể và không cần thiết phải chạy theo làm những những mô hình AI hàng nhiều trăm tỉ tham số mà cần hướng nhiều đếnnhững “mô hình chuyên dụng” cho từng lĩnh vực.
- Xin GS chia sẻ về cách Nhật Bản xây dựng mô hình AI “thuần Nhật”
- GS. Hồ Tú Bảo: Họ tự xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn riêng cho tiếng Nhật. Có một số cách xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn và một cách làm chủ công nghệ rất cơ bản là việc đem các hệ mã nguồn mở về chạy trên hệ thống máy chủ của mình, và từ đó tinh chỉnh, huấn luyện tiếp. Để có một mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Nhật chất lượng cao, họ đãhuấn luyện trên một lượng văn bản tiếng Nhật khổng lồ và chất lượng, gắn liền với văn hóa, thói quen và đặc điểm của người Nhật, nước Nhật.
- Để chuẩn bị “nền tảng” nhân lực chất lượng cao cho đất nước, từ năm học 2026-2027, nội dung giáo dục AI đã chính thức được Bộ Giáo dục và Đào tạo đưa vào thực hiện tại các trường phổ thông trên cả nước. GS có suy nghĩ gì về quyết định này?
- GS. Hồ Tú Bảo: AI là khoa học làm cho máy có thể thực hiện được những việc vốn đòi hỏi “năng lực trí tuệ” của con người, như nhận thức, học tập, hiểu ngôn ngữ, sáng tạo, giải quyết vấn đề…
Giáo dục là quá trình hình thành và phát triển năng lực trí tuệ của con người. AI có thể khuếch đại quá trình đó nếu được dùng đúng, và nếu dùng sai, AI sẽ thay thế chính những hoạt động trí tuệ mà con người cần tự mình phát triển.
Năng lực trí tuệ - dù là kiến thức, kĩ năng, hay thái độ - hình thành do con người tự đánh vật với chính mình để tạo ra. Khoa học nhận thức đã chỉ ra việc ta học điều gì đó theo cách chậm, tự mình “lục lại trí nhớ” hay “vắt óc suy nghĩ” thì dù có sai sót vẫn thường tạo ra năng lực bền hơn việc học theo cách nhanh, không tự suy nghĩ, không vấp để tìm cách vượt qua. AI có khả năng đặc biệt để làm cho mọi thứ trông như đã học được song thực ra con người khi đọc một lời giải hay và cảm thấy hiểu nhưng thường việc hiểu này không lưu lại trong đầu hoặc kết nối với những điều đã biết. Đại thể dùng AI “đúng cách” là để AI đi sau suy nghĩ, không đi trước.
Còn dùng AI “sai cách” là lười biếng tư duy, thay vì phải động não tìm câu trả lời, tìm cách hiểu một vấn đề thì nhờ luôn AI làm cho mình (như một sinh viên không tự làm bài tập mà giao cho AI làm). Việc này kéo dài sẽ dẫn đến “suy thoái trí tuệ”. Đại thể dùng AI “sai cách” là để AI đi trước suy nghĩ, không đi sau.
Thời đại săn bắt, con người lấy sức mạnh cơ bắp bù đắp cho tri thức sơ khai. Thời đại công nghiệp, con người đánh đổi thể lực để phát triển trí tuệ. Đến kỷ nguyên AI, nếu tiếp tục phó mặc tư duy cho máy móc, con người sẽ tự đẩy mình vào thảm họa “suy thoái kép” - yếu ớt cả về thể chất lẫn tinh thần.
- Vậy phải giáo dục AI làm sao cho đúng, hiệu quả, thưa GS?
- GS. Hồ Tú Bảo: Đây là một việc phải có tổ chức nghiên cứu và chuẩn bị rất kĩ lưỡng của ngành giáo dục vì ảnh hưởng rất lớn đến những thế hệ của tương lai. Trong suy nghĩ của mình, tôi thấy việc đầu tiên là chúng ta phải hiểu sâu sắc về AI, về quan hệ của AI và giáo dục, nhất là về ảnh hưởng của với người học. Từ đây thiết kế phương pháp, nội dung, kế hoạch, và công cụ kết nối AI với các chương trình đào tạo. Điều cốt lõi là dùng AI để hỗ trợ làm tốt hơn mục tiêu phát triển năng lực trí tuệ của người học (kiến thức, kĩ năng và thái độ) như ta đã nói ở trên.
Giáo dục phổ thông hiện nay dự định đưa AI vào từ tiểu học khi các em còn rất nhỏ, vàtrung học cơ sở đến trung học phổ thông cũng chỉ khoảng 12 tiết/năm. Chắc chắn cần chương trình tốt, để các em quen dần việc dùng AI đúng cách trong học tập. Hai điều nữa tôi cho là rất quan trọng: Một là thầy cô phải được tập huấn để hiểu rõ cái mình sẽ dạy. Hai là cần những học liệu chất lượng để hỗ trợ cả thầy và trò.
Ở bậc đại học cũng vậy, tôi cũng thường chia sẻ với sinh viên về tự giác và tự xác định lợi và hại của AI với mình. Ai đánh mất mình vì AI lúc đi học thì cũng sẽ mất mình khi đi làm.
- Nghĩa là vai trò của thầy cô giáo rất quan trọng trong giáo dục AI?
- GS. Hồ Tú Bảo: Đúng thế, thầy cô giáo có vai trò rất quan trọng. Trước hết, thầy cô cũng phải là người dùng AI đúng cách trong hoạt động dạy học của mình, trong cuộc sống của mình. Chỉ khi ấy thầy cô mới đồng hành được với học trò, mới dạy được học trò dùng AI đúng cách.
Việc hiểu rõ AI sẽ giúp thầy cô thiết kế bài giảng và quyết định học sinh được phép dùng cũng như không được dùng AI ở việc nào, mức độ nào.
Với các môn học đang dạy tôi đã chuyển từ thi viết sang thi vấn đáp trực tiếp. Sinh viên tựquyết định mình dùng AI đến đâu để học, để hiểu và có kĩ năng sao cho tốt nhất. Nhưng đến lúc thi, khi không có tài liệu và không có AI, sẽ biết ngay người học nắm được kiến thức đến đâu.
- Lúc này, nhiều ngành nghề truyền thống đang bị AI thay thế. GS có lời khuyên gì cho cácbạn trẻ khi chọn nghề?
- GS. Hồ Tú Bảo: Chắc chắn là AI sẽ tác động nhiều lên các ngành nghề, nhưng AI không loại bỏ các ngành nghề theo dạng “nguyên khối” mà thay đổi một số công việc cụ thể trong hầu hết các ngành nghề. Có thể nhận diện những công việc dễ bị thu hẹp hay tự động hoá khi có những đặc điểm sau: Đầu vào và đầu ra đều được số hóa; công việc lặp lại, có quy trình rõ; có thể mô tả bằng quy tắc hoặc dữ liệu lịch sử; kết quả có thể kiểm tra hay đánh giá tự động… Ví dụ như các việc nhập liệu, xử lý hồ sơ đơn giản, dịch thuật phổ thông, tổng hợp báo cáo, một số công việc kế toán - pháp lý - hành chính có tính quy trình cao.
Ngược lại, cũng có những ngành hoặc công việc mới xuất hiện khi AI tạo ra một loại năng lực hoặc tài sản mới. Có thể nhận diện những công việc này: Những năng lực mới trước đây chưa có (như tác tử AI, bản sao số, hệ thống tự chủ, robot thông minh); các lớp hạ tầng mới (như kĩ thuật tính toán mới, đám mây GPU, bảo mật AI); các nghề trung gian mới giữa con người và AI (như thiết kế, điều phối, kiểm chứng và quản trị hệ thống người - AI)…
Nhưng điều tôi muốn chia sẻ hơn cả với các bạn trẻ là hầu hết các ngành nghề đều sẽ được tái cấu trúc: ngành cũ + AI ngành tên cũ nhưng mới về bản chất. Đó là Giáo dục lấy AI làm nền tảng; Chăm sóc sức khỏe được hỗ trợ bởi AI hay lấy AI làm nền tảng; Tài chính lấy AI làm nền tảng; Sản xuất thông minh tự hành; Quản lý công hỗ trợ bởi AI / dựa trên nền tảng AI… Như vậy tên ngành có thể vẫn giữ nguyên, nhưng cách tạo giá trị, cấu trúc lao động và năng lực cốt lõi đã thay đổi.
Như vậy các bạn trẻ hãy yên tâm. Hãy theo đuổi ngành nghề mình yêu thích với tâm thức và năng lực AI để góp phần thay đổi ngành nghề đó. Tương lai thuộc về bạn!
- Xin cảm ơn Giáo sư về cuộc trò chuyện đầy tâm huyết. Xin chúc GS luôn mạnh khoẻ để tiếp tục cống hiến cho sự nghiệp phát triển Trí tuệ nhân tạo Việt Nam.
