Hồ
Tú Bảo
- diendan.org
03/02/2024
22:12
https://www.diendan.org/khoa-hoc-ky-thuat/tan-man-dau-nam
Như
thường lệ lúc cuối năm ta thường nghĩ về những gì đã xảy ra trong năm vừa qua,
những gì xảy ra quanh mình, xảy ra trong nhà mình.
Dường
như nhận định chung của nhiều người là rất nhiều biến động và thay đổi đã xảy
ra quanh ta thời gian qua, không dễ nắm bắt và ứng xử. Những đặc tính này của
thời cuộc có thể được tóm tắt trong bốn chữ VUCA, như ta hay nghe thấy gần đây,
là viết tắt của bốn từ tiếng Anh: Volatility (biến động), Uncertainty
(không chắc chắn), Complexity (phức tạp), và Ambiguity
(mơ hồ).
Năm
2023 là một năm nhiều biến động, như sự dai dẳng của cuộc chiến giữa Nga và
Ukraine hay xung đột quân sự ở Trung Đông, sự gia tăng của nghèo đói và bất
bình đẳng, những thay đổi cực đoan của thời tiết, tất cả đều xảy ra bất thường,
không dễ đoán định. Sự biến động của địa chính trị dẫn đến những quan hệ và
liên minh quốc tế ngày càng phức tạp. Thay đổi khí hậu do những liên kết đan
xen của nhiệt độ toàn cầu, nước biển dâng cao, khí thải công nghiệp... Ngay cả
những tiến bộ đáng kinh ngạc của AI cũng dẫn đến mơ hồ về sai đúng và bối rối
về tác động của AI với thị trường lao động và sự kiện chính trị.
Giữa
những bất định VUCA ấy, chúng ta có hai hướng đi trên chặng đường dài của phát
triển, chuyển đổi số và chuyển đổi xanh.
1. Chuyển
đổi số
Các
thực thể trên môi trường lâu nay ta sống giờ đây dần gắn thêm những con số thu
được qua số hoá bằng những cách khác nhau. Những con số này (dữ liệu) có thể
được xem là phiên bản số hay bản sao số của các thực thể, làm các thực thể
phong phú hơn với hai phần không tách rời nhau, phần thực và phần số, và hơn
nữa nhờ vào phần số của mình các thực thể có thể kết nối được với nhau qua
Internet. Dữ liệu và kết nối là hai đặc trưng cơ bản của môi trường thực-số đã
và đang được hình thành nhờ tiến bộ của các công nghệ số.
Chuyển
đổi số chính là việc thay đổi cách sống, cách làm việc của các cá nhân và tổ
chức khi sống trên môi trường thực-số, với giá trị của thực-số là có thể dùng
“phần số” để làm tốt hơn “phần thực” cho những việc cần làm. Ví dụ như một
người bệnh là một thực thể và các bệnh tật phần nhiều xưa nay vẫn vậy, nhưng
máy móc y tế ngày nay đã “nhìn” được mọi ngõ ngách bên trong cơ thể con người,
“đo” được mọi thứ ở đó bằng những con số. Phần số này có thể giúp các thầy
thuốc rõ hơn về người bệnh, đoán bệnh chính xác hơn và chữa bệnh tốt hơn. Môi
trường thực-số tạo ra nhiều cơ hội, nhưng thích nghi được, thay đổi để tận dụng
các ưu thế của môi trường này lại tuỳ thuộc vào từng cá nhân và tổ chức.
Nhìn
lại năm 2023 – năm dữ liệu số quốc gia – có thể thấy chuyển đổi số đã có những
bước tiến đáng kể trên cả nước. Năm 2023 cũng đánh dấu hai năm triển khai đề án
06 về phát triển và ứng dụng dữ liệu dân cư và những điều đạt được đã cho thấy
giá trị to lớn của nguồn dữ liệu này trong chuyển đổi số: Theo hội nghị của
Chính phủ ngày 21/12/2023 tỷ lệ người dân tham gia dịch vụ công trực tuyến các
địa phương đạt 58,2% (chỉ tiêu 40%); các bộ, ngành đạt 31,7% (chỉ tiêu 40%);
nhiều thủ tục hành chính có tỷ lệ người dân trực tuyến cao như thông báo lưu
trú (97%); đăng ký cấp biển số xe ô tô lần đầu (80,5%); thay đổi chủ thể hợp
đồng mua bán điện (75,6%); cấp điện mới từ lưới điện hạ áp (73%); đăng ký tạm
trú (87,3 3%); cấp hộ chiếu phổ thông (90,28%)...
Tập
trung xây dựng hạ tầng dữ liệu quốc gia – với những kết quả tích cực của hai
năm làm đề án 06 và bắt đầu kế hoạch xây dựng Trung tâm dữ liệu quốc gia trong
2023 – là những bước đi đúng và quan trọng. Chuyển đổi số là một chặng đường
dài, lấy con người làm trung tâm, và những người nhanh chóng thích nghi với môi
trường thực-số chính là những người sẽ tích cực góp sức làm chuyển đổi số thành
công.
2. Chuyển
đổi xanh
Nếu
chuyển đổi số là những nỗ lực thay đổi cách làm ta đã quen để khai thác các cơ
hội của môi trường thực-số để làm mọi việc hiệu quả hơn, thì chuyển đổi xanh là
những nỗ lực thay đổi thái độ và hành vi, thay đổi các mô hình sản xuất, tiêu
dùng, và quản lý tài nguyên với các phương pháp và công nghệ thân thiện với môi
trường, hướng tới việc sử dụng năng lượng và tài nguyên hiệu quả và bảo vệ môi
trường.
Có
hai nguyên nhân chính dẫn đến chuyển đổi xanh. Một là sự biến đổi khí hậu, sự
tăng lên của nhiệt độ trái đất đang tác động tiêu cực đối với môi trường và con
người. Hai là sự cần thiết phải bảo vệ và tận dụng tài nguyên thiên nhiên một
cách bền vững, nhằm đảm bảo sự tồn tại của chúng cho các thế hệ sau.
Tháng
7.2023 là tháng có nhiệt độ trung bình toàn cầu cao hơn khoảng 1,5oC
so với nhiệt độ trung bình của giai đoạn từ khi có sản xuất công nghiệp, và cao
hơn 0,33oC so với tháng 7.2019 – tháng 7 nóng nhất trong lịch sử cho
tới lúc đó. Theo Tổng thư ký Liên hợp quốc Antonio Guterres thì “thời đại ấm
lên toàn cầu đã qua, đã đến kỷ nguyên nung nóng toàn cầu” (“the era of global
warming has ended, the era of global boiling has arrived”). Dù chỉ mang tính
tượng trưng, câu
nói đó đã cảnh
báo về sự nghiêm trọng
của nhiệt độ
toàn cầu, đã bắt đầu
chuyển từ “ấm” sang “nóng”.
Các thống kê
cũng cho thấy tần
suất và cường độ ngày
càng tăng của
các hiện tượng
thời tiết cực
đoan như lũ lụt thường xuyên, hạn hán kéo dài, sóng nhiệt
nghiêm trọng, cháy rừng dữ dội do nhiệt độ toàn cầu dần cao hơn. Mặt khác sự
gia tăng hiệu ứng nhà kính, chủ yếu do việc đốt nhiên liệu hóa thạch của con
người, là nguyên nhân chính khiến nhiệt độ toàn cầu tăng lên.
Chuyển
đổi xanh không những chỉ phụ thuộc vào cam kết và hành động của các quốc gia
(như mục tiêu về năng lượng tái tạo, giảm khí thải, bảo vệ môi trường, phát
triển công nghệ xanh), mà còn phụ thuộc vào các tổ chức và doanh nghiệp (như
đầu tư vào năng lượng tái tạo, vào công nghệ xanh, phát triển sản phẩm và dịch
vụ thân thiện với môi trường), và vào mỗi con người (như nhận thức về chuyển
đổi xanh, thay đổi thái độ và hành vi cá nhân trong lối sống hàng ngày).
Không
dễ dàng để một quốc gia thực hiện cam kết và để con người thay đổi hành vi nếu
không có giáo dục và những thói quen từ tấm bé, để mỗi người hiểu sâu sắc rằng
bảo vệ môi trường chính là bảo vệ mình.
3. AI tạo
sinh
Đột
phá khoa học và công nghệ được nói đến nhiều nhất trong năm 2023 là sự tiến bộ
của AI tạo sinh (GenAI). AI là lĩnh vực đa ngành nhằm làm ra các hệ thống hay
chương trình máy tính có thể thực hiện các công việc đòi hỏi trí tuệ con người.
Theo các khía cạnh của trí thông minh con người, có những nhánh phát triển khác
nhau của AI về ngôn ngữ, hình ảnh, lập luận, giải quyết vấn đề, học tập… Trong
gần bảy mươi năm phát triển, AI chủ yếu giải quyết những bài toán cụ thể, phần
lớn về dự đoán hay phân loại, dựa trên việc dùng một lượng dữ liệu lớn để huấn
luyện mô hình nhằm đạt mục tiêu, như dự đoán thị trường chứng khoán, giúp chẩn
đoán bệnh hay dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Ví dụ như để gợi ý các
phác đồ điều trị thích hợp cho một loại bệnh, hệ AI cần phải có một lượng rất
lớn bệnh án điện tử có mô tả các phác đồ điều trị đã được bác sĩ dùng cho người
bệnh cùng với hiệu quả của các phác đồ này. Hệ học hỏi từ các phác đồ điều trị
đã biết để gợi ý phác đồ phù hợp nhất cho một người bệnh cụ thể. Có thể gọi các
bài toán và phương pháp AI loại này là AI truyền thống. Nếu ở buổi ban đầu, AI
dựa nhiều trên logic toán học thì ở quãng thời gian dài vừa qua AI lại dùng
nhiều phương pháp vốn được dùng phổ biến trong điều khiển học (cybernetics),
như thống kê và tối ưu.
AI
tạo sinh (GenAI) – nổi lên trong năm qua với ChatGPT – là AI tạo ra các nội
dung mới đa dạng và tự nhiên dưới dạng văn bản, hình ảnh, âm nhạc, chương trình
máy tính… tương thích với dữ liệu huấn luyện. Ngay từ những ngày đầu của AI đã
có các nghiên cứu về tự động tạo văn bản, như các luận án tiến sĩ của Goldman
N.M. tại đại học Stanford năm 1974, của McDonald D.D. tại MIT năm 1980, hay
cuốn sách về tạo sinh văn bản (text generation) của McKeown K.R. in năm 1985.
Nhưng trong khoảng gần mười năm qua AI tạo sinh mới khởi sắc, dựa trên các mô
hình học sâu (deep learning), với một số kiến trúc và kỹ thuật đột phá tiêu
biểu:
- GANs (mô hình
đối kháng): Kiến trúc mạng neural network được đề xuất bởi Ian Goodfellow
và đồng nghiệp vào năm 2014, gồm hai thành phần chính, một sinh ra nội
dung mới và một đánh giá đối kháng kết quả được sinh ra, nhằm không thể
phân biệt nội dung mới được sinh ra với các nội dung có từ dữ liệu thật.
- Transformer (mô hình
biến đổi): Một kiến trúc mạng neural network được đề xuất năm 2017, dựa
trên cơ chế “attention” (chú ý) để tập trung vào phần quan trọng và liên
quan của dữ liệu. Transformer đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu
tuần tự như văn bản, âm thanh, hoặc dãy thời gian.
- LLM (mô hình ngôn
ngữ lớn): Mô hình ngôn ngữ là một kỹ thuật căn bản để máy hiểu ngôn ngữ
qua việc dự đoán từ tiếp theo trong các văn bản của một ngôn ngữ dựa trên
từ hiện tại và ngữ cảnh trước đó. LLM là một phiên bản lớn hơn và phức tạp
hơn của mô hình ngôn ngữ, có khả năng hiểu ngữ cảnh rộng rãi và có thể
được dùng trong nhiều ứng dụng xử lý ngôn ngữ khác nhau.
- Diffusion models (mô hình
lan truyền): Một lớp mô hình tạo ra nội dung mới qua quá trình lan truyền
thông tin từ dữ liệu huấn luyện sang nội dung cần tạo sinh. Mô hình lan
truyền đặc biệt hiệu quả khi xử lý dữ liệu không có định hình rõ ràng, có
tính chất ngẫu nhiên hoặc không gian phức tạp, như hình ảnh không rõ, dữ
liệu văn bản không cấu trúc, hoặc dữ liệu có nhiễu.
Các
mô hình đối kháng (GAN), biến đổi (transformer), lan truyền (diffusion) và ngôn
ngữ lớn (LLM) là các phương pháp, kiến trúc và mô hình tiêu biểu và quan trọng
trong AI và AI tạo sinh, mỗi loại có ứng dụng và ưu điểm riêng. Chúng có thể
hoạt động độc lập hoặc kết hợp với nhau để cải thiện hiệu suất và ứng dụng
trong các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ như ChatGPT xây dựng LLM trên kiến trúc
transformer để thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến việc hiểu và tạo ra văn bản
tự nhiên trong quá trình hỏi đáp.
Có
một vài điều cần chú ý khi AI đang có những thành tựu lớn và đột phá. Trong khi
AI truyền thống chủ yếu phân tích và dùng dữ liệu đã có để giải quyết các vấn
đề cụ thể, thì AI tạo sinh hướng về tạo ra dữ liệu và nội dung mới. Đặc biệt
với khả năng hiểu tốt ngôn ngữ con người, AI tạo sinh là một bước tiến ngoạn
mục của AI tới gần hơn những năng lực của trí tuệ con người, là tiến bộ hướng
đến những mục tiêu ban đầu của AI.
Cả
AI truyền thống và AI tạo sinh đều tạo ra kết quả từ dữ liệu và có chung bản
chất quy nạp (induction), tức tạo ra nhiều giả thuyết và kết quả cuối – dù
thường được chọn là giả thuyết có xác suất cao nhất – vẫn có thể sai hoặc không
chính xác. Các ứng dụng của AI truyền thống thường do người hiểu rõ dữ liệu và
bài toán thực hiện, và dễ đánh giá hơn cái sai đúng trong dự đoán và phân loại.
AI tạo sinh như ChatGPT tuy ai cũng dễ dùng nhưng không dễ biết các nội dung
được tạo ra đúng hay sai, khi ChatGPt biết nói như thật. Trong giai đoạn tới
đây, ta vẫn cần tập trung chính vào dùng AI truyền thống (đang được tiếp tục
phát triển) để khai thác các nguồn dữ liệu kinh tế-xã hội quan trọng, các nguồn
dữ liệu quốc gia và của doanh nghiệp – phần lớn ở dạng dữ liệu có cấu trúc –
trong khi tích cực trải nghiệm và sử dụng AI tạo sinh với cách dùng đúng và
hiệu quả.
AI
tạo sinh đang ở giai đoạn đầu của phát triển và thành công. Sau những kinh ngạc
và hứng khởi đầu năm 2023, con người cũng dần nhận ra chặng đường vẫn còn dài
của AI tạo sinh, và hiểu rõ hơn khi khai thác AI tạo sinh cần luôn chú ý đến
tính chính xác của các kết quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong giáo dục phổ
thông, giáo dục cho những con người của tương lai. Công bố ngày 7/9/2023 của
UNESCO về giáo dục và nghiên cứu AI tạo sinh đã cánh báo “Điều đáng lo ngại là
những người học trẻ tuổi, vốn không có kiến thức như giáo viên, có thể do vô
tình hoặc không có năng lực phản biện, nên dễ chấp nhận kết quả hời hợt, không
chính xác hoặc thậm chí có hại của GenAI.”
Con
người tạo ra AI và sẽ biết cách dùng AI cho lợi ích của mình.
4. Con
người
Ta
đã nói đến chuyển đổi số, chuyển đổi xanh, và AI tạo sinh, ba câu chuyện mang
nhiều tính thời sự ở nước ta trong năm 2023, bên cạnh những câu chuyện khác về
địa chính trị hay về dịch bệnh đã làm thế giới chao đảo thời gian qua. Làm sao
để phát triển thời VUCA? Và chúng ta phải làm gì để chuẩn bị cho tương lai?
Thúc
đẩy chuyển đổi số và chuyển đổi xanh cần phải gắn với mục tiêu “chuyển đổi kép
công bằng” (just twin transition). Cách tiếp cận này hướng đến thực hiện hai
công cuộc chuyển đổi một cách đồng thời và hiệu quả, nhấn mạnh vào việc kết hợp
các lợi ích của chuyển đổi số với các mục tiêu của chuyển đổi xanh. Chuyển đổi
kép công bằng là một xu hướng phát triển quan trọng của thế giới hiện đại và
mang một ý nghĩa sâu sắc: Chuyển đổi là do con người nhưng cũng vì con người.
Quá trình ấy sẽ tác động mạnh, có lợi cho những nhóm người nhất định và có thể
bỏ lại những nhóm người khác lại phía sau. Khía cạnh công bằng của chuyển đổi
kép là chuyển đổi nhưng không để ai lại phía sau, không tạo thêm các vấn đề xã
hội.>
Có
một cách nhìn tích cực về VUCA, theo nhà nghiên cứu kinh tế Phạm Chi Lan, và có
thể xem như một lời giải của VUCA với bốn chữ tiếng Anh: Vision (tầm nhìn),
Understanding (thấu hiểu), Clarity (minh bạch) và Agility (nhạy bén).
https://www.diendan.org/khoa-hoc-ky-thuat/tan-man-dau-nam/VUCA-MinhHoa.jpg
Nhưng
làm sao để thực hiện được lời giải này? Câu trả lời là chúng ta cần những con
người của tương lai. Và những con người của tương lai ấy chính là những người
lúc này đang ngồi trên ghế nhà trường. Họ sẽ là những người làm chuyển đổi đổi
kép công bằng, phát triển và sử dụng AI để khai thác nhưng nguồn tài nguyên dữ
liệu đang được tạo ra.
Phần
lớn các gia đình Việt Nam luôn dành ưu tiên hàng đầu trong nguồn lực thường hạn
hẹp của mình cho sự học hành của con cái, vì hy vọng và tin rằng chỉ có học thì
mới có tương lai. Hoàn cảnh càng khó càng phải quyết học để vượt khó.
Phải
chăng với một đất nước cũng như vậy. Trong những năm qua, chúng ta đã dành
nhiều nguồn lực để xây các công trình, để phát triển hạ tầng, nhưng chúng ta
cũng cần nguồn lực và nỗ lực tương xứng để cho những con người quyết tâm học
hành ấy được học cho ra học.
Phải
chăng một số con đường, cây cầu, sân bay trên quê hương ta có thể làm sau một
vài chục năm nữa, nhưng thế hệ trẻ không thể đợi được một vài chục năm để có
một nền giáo dục như họ cần phải có lúc này?
Hồ
Tú Bảo
_____________________
*
Tác giả gửi cho Diễn Đàn ngày 03-02-2024
No comments:
Post a Comment