AI xóa điểm nghẽn nhưng cũng phơi bày điểm yếu chuyển đổi số

100 ngày thực hiện Kế hoạch 05 là phép thử thực tế cho năng lực quản trị dựa trên dữ liệu. Chia sẻ với VietTimes, chuyên gia AI Đào Trung Thành cảnh báo AI không phải "gậy thần" để chữa lành mọi nút thắt nếu dữ liệu đầu vào chưa "đúng, đủ, sạch, sống". Muốn tạo ra hiệu quả thực chất cho hệ thống chính trị, bài toán AI phải được bắt đầu từ tư duy quản trị, chất lượng dữ liệu và trách nhiệm giải trình.

Phép thử thực sự cho AI

Kế hoạch hành động 100 ngày đặt mục tiêu xử lý các điểm nghẽn của chuyển đổi số trong hệ thống chính trị. Theo ông, AI sẽ đóng vai trò như thế nào để giúp kế hoạch này đạt được hiệu quả thực chất, thay vì chỉ dừng ở việc số hóa quy trình?

-Điều tôi đánh giá cao trong Kế hoạch 05 là cách định nghĩa kết quả. Kế hoạch không coi việc xây xong một hệ thống hay một phần mềm là hoàn thành, mà yêu cầu sản phẩm phải vận hành được, có dữ liệu, có người sử dụng thực tế và bước đầu tạo ra hiệu quả. Đồng thời, phương thức quản trị phải hướng tới giảm thao tác thủ công, giảm bớt giấy tờ, tiết kiệm thời gian và chi phí.

Cách tiếp cận này hoàn toàn nhất quán với quan điểm tôi từng nêu “Chuyển đổi số không đơn thuần là áp dụng công nghệ, mà là một cuộc cách mạng về nền tảng tư duy và hình thái tổ chức, trong đó dữ liệu dần trở thành một dạng vốn mới”. Khi phân tích Nghị quyết 57 sau đó, chúng tôi tiếp tục nhấn mạnh: Chuyển đổi số phải được nhìn nhận như một phương thức phát triển mới, tuyệt đối không phải một dự án ICT đơn thuần.

Trong bối cảnh đó, tôi định hình AI qua ba vai trò cốt lõi: Một là công cụ tăng năng suất đột phá: Hỗ trợ cán bộ tìm kiếm, tổng hợp, phân loại, đối chiếu và xử lý khối lượng thông tin khổng lồ. Hai là động lực chuẩn hóa: Tạo sức ép buộc các cơ quan phải chuẩn hóa dữ liệu và tái thiết kế quy trình. Quy trình lộn xộn, dữ liệu "rác" thì AI không thể hoạt động. Ba là lớp phân tích thông minh: Giúp phát hiện điểm nghẽn, cảnh báo quá hạn, nhận diện quy trình bất thường và hỗ trợ nhà quản lý ra quyết định dựa trên bằng chứng.

Nhưng tôi muốn nhấn mạnh: AI là đòn bẩy để phá điểm nghẽn, nhưng cũng là một bộ khuếch đại. Nếu dữ liệu kém, kiến trúc phân mảnh, quy trình bất hợp lý và trách nhiệm không rõ ràng, AI sẽ số hóa và khuếch đại chính những điểm nghẽn ấy. Vì vậy, hãy bắt đầu bằng câu hỏi: “Điểm nghẽn nào cần phá, giá trị nào cần tạo ra, và bằng chỉ số cụ thể nào ta biết hệ thống đã tốt hơn?”

Kế hoạch nhiều lần nhấn mạnh yêu cầu xây dựng dữ liệu “đúng, đủ, sạch, sống” và dùng chung giữa các hệ thống. Theo ông, chất lượng dữ liệu quyết định bao nhiêu phần trăm thành công của các ứng dụng AI trong khu vực công? Việt Nam đang đứng ở đâu trong khâu chuẩn bị dữ liệu?

-Tôi không muốn đưa ra một con số cảm tính kiểu 70% hay 80%, bởi không có một tỷ lệ khoa học cố định áp dụng chung cho mọi hệ thống AI. Dữ liệu nên được nhìn nhận là điều kiện cửa vào, không phải một phần trăm trong công thức thành công. Dữ liệu không đủ tin cậy thì một mô hình AI tối tân đến đâu cũng chỉ tạo ra những quyết định tồi tệ.

Chuỗi giá trị AI gồm 4 mắt xích: Dữ liệu, Mô hình, Tích hợp quy trình, Đo lường tác động. Đứt ở đâu, AI dừng ở đó. Dữ liệu chỉ thực sự trở thành “vốn” khi có chuẩn liên thông, có quyền và trách nhiệm sử dụng rõ ràng, cùng niềm tin để các bên chia sẻ thay vì coi là “tài sản riêng” của đơn vị. Muốn đi vào AI một cách nghiêm túc, bắt buộc phải bắt đầu từ chiến lược và chất lượng dữ liệu.

Kế hoạch 05 cho chúng ta một bức tranh rất thực tế: Trong 12 cơ sở dữ liệu (CSDL) thuộc nhóm nhiệm vụ ưu tiên, 8 CSDL đã đồng bộ về Trung tâm dữ liệu quốc gia nhưng vẫn phải chuẩn hóa, đối soát và làm sạch tối thiểu 80% dữ liệu đủ điều kiện. Với nhóm 104 CSDL khác, 67 nền tảng đã kết nối, 37 nền tảng chưa kết nối và mục tiêu 100 ngày là kết nối thêm ít nhất 20 CSDL.

Như vậy, Việt Nam không bắt đầu từ con số không. Chúng ta đã có nền móng quan trọng từ các CSDL quốc gia. Thách thức hiện nay đã chuyển dịch từ “có dữ liệu hay không” sang “dữ liệu có chuẩn hóa, liên thông, cập nhật, có chủ sở hữu và sử dụng được trong quy trình thật hay không”.

Đây mới là phép thử thực sự cho AI.

Làm gì trước để AI an toàn, tạo giá trị?

Văn bản yêu cầu các hệ thống phải có người sử dụng thực tế, có dữ liệu vận hành và mang lại giá trị trước khi được công nhận hoàn thành. Theo ông, đâu là những ứng dụng AI có thể triển khai ngay trong 100 ngày để người dân và cán bộ cảm nhận được hiệu quả rõ rệt?

-100 ngày không phải thời gian để đuổi theo các dự án AI viễn tưởng hay xây dựng mô hình nền tảng khổng lồ. Nhưng 100 ngày là đủ dài để giải quyết các bài toán rõ ràng, có dữ liệu, có quy trình đang chạy và đo lường được kết quả.

Tôi đề xuất ưu tiên 4 nhóm ứng dụng khả thi ngay:

1-Trợ lý AI cho cán bộ: Hỗ trợ tra cứu quy định, tóm tắt hồ sơ, chuẩn bị dự thảo, lập biên bản và đối chiếu văn bản. Việc này tốn rất nhiều thời gian thủ công nhưng AI hiện nay xử lý cực kỳ tốt nếu có nguồn dữ liệu chuẩn.

2-Trợ lý dịch vụ công cho người dân: Hướng dẫn làm thủ tục, kiểm tra thành phần hồ sơ, hướng dẫn điền biểu mẫu và theo dõi trạng thái xử lý. Câu trả lời phải truy nguyên được nguồn gốc chính thống và tự động chuyển sang cán bộ xử lý khi gặp trường hợp phức tạp.

3-Xử lý tài liệu thông minh (IDP): Tự động đọc, phân loại, trích xuất dữ liệu từ hồ sơ và đối chiếu với CSDL hiện có để giảm thiểu việc nhập liệu trùng lặp. Đây là "mũi nhọn" để cấy AI vào khi Kế hoạch yêu cầu tái cấu trúc 80 thủ tục hành chính.

4-AI phân tích điểm nghẽn vận hành: Cảnh báo các nút thắt giao dịch từ phản hồi người dân, hồ sơ trễ hạn và hành trình sử dụng dịch vụ theo thời gian thực.

Khuyến nghị của tôi: Trong 100 ngày, hãy ưu tiên AI giúp con người đọc, tìm, tổng hợp, phân loại và phục vụ nhanh hơn. Chưa vội giao cho AI quyền tự động đưa ra các quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi của người dân.

Khi AI ngày càng được tích hợp vào quản lý nhà nước, xử lý thủ tục hành chính và phân tích dữ liệu lớn, làm thế nào để cân bằng giữa việc khai thác dữ liệu với yêu cầu bảo vệ dữ liệu cá nhân, bảo đảm an toàn và sở hữu dữ liệu?

-Đây không phải bài toán lựa chọn "một mất một còn" giữa khai thác và bảo vệ. Muốn khai thác dữ liệu bền vững thì bắt buộc phải bảo vệ được nó để giữ vững niềm tin của nhân dân. Kế hoạch 05 đặt ra nguyên tắc rất đúng đắn: An ninh mạng, bảo vệ dữ liệu cá nhân và chủ quyền dữ liệu phải được đặt ngay từ khâu thiết kế (Security by Design).

Với AI, chúng ta cần tư duy AI Governance by Design (Quản trị AI ngay từ thiết kế) qua 5 trụ cột: (1) Tối thiểu hóa: Chỉ thu thập dữ liệu đúng mục đích; (2) Phân cấp nhạy cảm: Phân loại dữ liệu để quyết định cấp độ AI được phép tiếp cận; (3) Minh bạch truy vết: Kiểm soát nhật ký sử dụng (logs) để biết rõ ai đã dùng dữ liệu nào, cho mục đích gì; (4) Quyền kiểm soát của con người: Các quyết định tác động đến quyền lợi người dân bắt buộc phải có con người phê duyệt, có cơ chế giải thích và khiếu nại; (5) Nút dừng khẩn cấp: Có cơ chế ngắt hệ thống hoặc quay lui khi AI vượt ngưỡng rủi ro.

Trong cuốn “Đạo đức AI: Nguyên tắc và thực hành” của mình, tôi đưa ra 4 câu hỏi cốt lõi cho mọi hệ thống AI: Ai quyết? Ai kiểm? Ai chịu trách nhiệm? Bằng chứng ở đâu? Đạo đức AI chỉ có giá trị khi được thể hiện bằng vai trò, quy trình, kiểm soát và bằng chứng vận hành.

Về Chủ quyền AI, không có nghĩa là Việt Nam phải đóng cửa tự làm tất cả. Chủ quyền là khả năng làm chủ và kiểm soát dữ liệu, mô hình, hạ tầng tính toán và cơ chế quản trị. Ta hoàn toàn có thể tận dụng công nghệ tiên tiến nhất thế giới, nhưng phải nắm giữ quyền quyết định dữ liệu đi đâu, hệ thống được làm gì và khi nào phải dừng nó.

Cần “tổng công trình sư” cho khu vực công

Kế hoạch cũng đặt mục tiêu đào tạo cán bộ về dữ liệu, an ninh mạng và trí tuệ nhân tạo. Theo ông, điểm yếu lớn nhất hiện nay của nguồn nhân lực AI trong khu vực công là gì? Cần đào tạo theo hướng nào để AI thực sự trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định?

-Điểm yếu lớn nhất không nằm ở việc thiếu người biết công nghệ hay thiếu kỹ năng gõ câu lệnh (prompt). Cái thiếu trầm trọng nhất là năng lực kết nối giữa nghiệp vụ, dữ liệu, công nghệ và trách nhiệm quản trị thành một bài toán hoàn chỉnh.

Thực tế hiện nay: Cán bộ nghiệp vụ hiểu vấn đề nhưng “mù” dữ liệu; đội công nghệ giỏi công cụ nhưng không nắm bài toán nghiệp vụ; lãnh đạo muốn áp dụng AI nhưng không xác định được KPI và mức độ rủi ro chấp nhận được. Tôi gọi mắt xích còn thiếu này là năng lực của một “Tổng công trình sư”, người biết dịch chuyển chiến lược thành dự án, am hiểu nghiệp vụ, dữ liệu, an toàn và tổ chức vòng lặp tối ưu.

Kế hoạch 05 đã đi đúng hướng khi phân loại đối tượng đào tạo rõ ràng và yêu cầu ít nhất 95% cán bộ đạt kiểm tra đầu ra theo vị trí việc làm.

Đào tạo AI trong công vụ cần thực hiện theo 3 nguyên tắc: Theo vai trò, Theo bài toán, Theo bằng chứng năng lực: (1) Lãnh đạo: Đào tạo cách đặt bài toán, giao quyền quyết định và đọc chỉ số AI. (2) Cán bộ nghiệp vụ: Đào tạo cách sử dụng AI, kiểm định đầu ra, phát hiện sai sót của máy để can thiệp. (3) Đội ngũ chuyên trách: Đào tạo sâu về kiến trúc dữ liệu, đánh giá an toàn và quản trị vòng đời AI.

Mục tiêu cuối cùng không phải biến mọi công chức thành kỹ sư AI, mà là biến AI thành một năng lực nghề nghiệp mới của nền công vụ.

Trên thế giới, nhiều quốc gia đã bắt đầu đưa AI tạo sinh vào hoạt động của chính phủ. Theo ông, Việt Nam nên ưu tiên ứng dụng AI tạo sinh ở những lĩnh vực nào để tạo ra “cú hích” trong cải cách hành chính và nâng cao chất lượng phục vụ người dân?

-Kinh nghiệm quốc tế cho thấy một quy luật rõ ràng: Các chính phủ tiến rất nhanh ở mảng AI hỗ trợ quy trình nội bộ và dịch vụ công, nhưng cực kỳ thận trọng khi dùng AI trong hoạch định chính sách hay ra quyết định quyền lực. Báo cáo của OECD chỉ ra: Đến năm 2025, 86% quốc gia OECD dùng AI trong quy trình nội bộ, 75% trong dịch vụ công, nhưng chỉ 36% dám dùng AI để hỗ trợ hoạch định chính sách.

Singapore triển khai thành công Pair – trợ lý AI cho công chức nghiên cứu, soạn thảo trên hơn 100 cơ quan. Vương quốc Anh thử nghiệm bộ công cụ Humphrey giúp 20.000 công chức xử lý tài liệu hành chính, tiết kiệm gần 2 tuần làm việc/người/năm. Pháp dùng Albert hỗ trợ cán bộ tra cứu quy định để trả lời công dân, nhưng công chức vẫn là người duyệt cuối cùng.

Từ các bài học này, Việt Nam nên tập trung ưu tiên theo thứ tự: Government Copilot: Môi trường AI làm việc an toàn dành riêng cho cán bộ, công chức. Trợ lý dịch vụ công đa kênh: Hỗ trợ người dân giải đáp thủ tục 24/7. Hệ thống xử lý tri thức: Tự động tổng hợp phản ánh, phân tích hồ sơ, tham vấn văn bản pháp luật.

Nguyên tắc vàng: Hãy để Generative AI làm những việc phải đọc nhiều, viết nhiều, tìm kiếm nhiều và tổng hợp nhiều trước khi giao cho nó những việc liên quan đến phán xét quyền lợi con người. Đặc biệt, việc xây dựng một nền tảng AI dùng chung cho toàn quốc sẽ giúp Việt Nam tránh rơi vào bẫy "cát cứ dữ liệu, phân mảnh hạ tầng và đầu tư trùng lặp”, đúng theo định hướng ưu tiên tái sử dụng của Kế hoạch 05.

Đo hiệu quả để AI tạo giá trị thật

Một trong những yêu cầu của kế hoạch là mọi sản phẩm phải được đo lường bằng hiệu quả sử dụng thực tế. Theo ông, cần những bộ chỉ số nào để đánh giá hiệu quả của AI trong cơ quan nhà nước, tránh tình trạng đầu tư lớn nhưng sử dụng hình thức hoặc kém hiệu quả?

-Đây là bước ngoặt quan trọng nhất của Kế hoạch 05. Thay đổi được cách đo lường sẽ thay đổi được hành vi của toàn hệ thống.

Tôi đề xuất đánh giá hiệu quả AI qua 5 lớp chỉ số (Metrics): (1) Giá trị thực tế: Thời gian giải quyết thủ tục có giảm không? Số lượng giấy tờ có bớt đi không? Tỷ lệ xử lý đúng hạn tăng bao nhiêu %? (2) Mức độ sử dụng thực (Adoption): Tỷ lệ người dùng thường xuyên? Phần trăm công việc thực sự có sự tham gia của AI? Người dùng quay lại hay chỉ dùng "đối phó"? (3) Chất lượng & Độ tin cậy: Tỷ lệ AI trả lời sai/ảo giác (hallucination)? Số lần cán bộ phải ghi đè (override) kết quả của AI? Số lượng khiếu nại phát sinh? (4) Hiệu quả kinh tế: Số giờ lao động tiết kiệm được? Chi phí xử lý/hồ sơ giảm bao nhiêu? Tổng chi phí sở hữu (TCO) so với giá trị thu được? (5) Quản trị & Trách nhiệm: AI có ghi vết hoạt động không? Có xác định được người phê duyệt cuối cùng? Có ngưỡng cảnh báo rủi ro không?

Một bảng điều khiển (Dashboard) quản trị AI của cơ quan nhà nước phải trả lời minh bạch 5 câu hỏi: Có ai dùng không? Có tốt hơn không? Có rẻ hơn không? Có an toàn không? Và nếu sai thì ai chịu trách nhiệm?

Nếu nhìn xa hơn mục tiêu 100 ngày, theo ông, AI sẽ tạo ra những thay đổi căn bản nào trong phương thức quản trị quốc gia của Việt Nam trong 5-10 năm tới? Và đâu là điều Việt Nam cần làm ngay từ bây giờ để không bỏ lỡ cơ hội này?

-Tầm nhìn 5-10 năm tới, giá trị lớn nhất của AI không nằm ở số lượng chatbot được tạo ra, mà AI sẽ thay đổi toàn bộ hạ tầng ra quyết định của Nhà nước qua 3 dịch chuyển chiến lược: (1) Từ quản trị phản ứng - Quản trị dự báo: Chủ động nhận diện sớm các nguy cơ về giao thông, y tế, môi trường, an sinh xã hội thay vì chờ sự cố xảy ra mới làm báo cáo. (2) Từ quản trị phân mảnh - Quản trị nền tảng liên thông: Người dân không sống theo cấu trúc phòng ban; họ sống theo các sự kiện đời sống (sinh con, đi học, mở doanh nghiệp, mua nhà, nghỉ hưu). AI và dữ liệu sẽ đóng vai trò "sợi chỉ đỏ" kết nối liên thông các cơ quan sau lưng người dân. (3) Từ báo cáo định kỳ - Quản trị dựa trên bằng chứng theo thời gian thực: Nhà quản lý có thể mô phỏng kịch bản chính sách và điều chỉnh tức thì dựa trên dữ liệu thực.

Tuy nhiên, một Nhà nước sở hữu công nghệ AI mạnh mẽ hơn cũng phải đối mặt với trách nhiệm giải trình lớn hơn. Chúng ta phải tuyệt đối tránh việc thay thế "hộp đen hành chính" của ngày hôm qua bằng một "hộp đen thuật toán" của ngày mai.

Việc cần làm ngay lúc này không phải là lao vào đua mua chip GPU hay dựng mô hình thật to. Điều cấp bách là xây dựng lõi dữ liệu dùng chung, kiến trúc nền tảng, hạ tầng AI chia sẻ, bộ tiêu chuẩn đánh giá và đào tạo đội ngũ quản trị. Lợi thế của Việt Nam trong kỷ nguyên AI không nằm ở việc có mô hình lớn nhất, mà nằm ở khả năng biến dữ liệu thành những quyết định tốt hơn, dịch vụ tốt hơn và năng suất cao hơn, trên nền tảng bảo vệ trọn vẹn niềm tin của nhân dân.

Xin cám ơn ông!