NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Tin tức

AI giúp doanh nghiệp làm mọi thứ nhanh hơn, hiệu quả hơn

on .

Mọi thứ trong AI đều xoay quanh việc giảm chi phí, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và thời gian tạo ra giá trị. AI giúp doanh nghiệp làm mọi th...

 
 Ngày nay AI được nói đến ở khắp mọi nơi, khắp mọi lĩnh vực. Vậy ông nhìn nhận vai trò của AI trong việc thúc đẩy đổi mới sáng tạo như thế nào, đặc biệt đặt trong bối cảnh các quốc gia đang phát triển như Việt Nam?

Ngày nay AI được nói đến ở khắp mọi nơi, khắp mọi lĩnh vực. Vậy ông nhìn nhận vai trò của AI trong việc thúc đẩy đổi mới sáng tạo như thế nào, đặc biệt đặt trong bối cảnh các quốc gia đang phát triển như Việt Nam?

Đúng vậy, AI hiện diện ở khắp mọi nơi. Trí tuệ nhân tạo và mức độ dễ tiếp cận mà các công cụ như ChatGPT mang lại đã giúp vai trò của AI trở nên rất rõ ràng, ngay cả với những người bình thường, không nhất thiết phải là các kỹ sư.

Cho đến nay, phần lớn AI mà chúng ta thấy chủ yếu được dùng để tạo hình ảnh và một số ứng dụng sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, điều khiến tôi thực sự hào hứng là vai trò của AI trong đổi mới sáng tạo, đặc biệt trong lĩnh vực kỹ thuật và công nghiệp. Chúng tôi gọi đó là “AI vật lý”, hay “AI công nghiệp”. Chúng ta sẽ chứng kiến sự hội tụ của nhiều loại AI khác nhau. Hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn chủ yếu dựa trên văn bản, trên các phương pháp xác suất và thống kê. Nhưng giờ đây, các mô hình ngôn ngữ lớn mới đang được xây dựng cho lĩnh vực vật lý.

Tôi rất phấn khích trước những cách mới mà AI có thể thực hiện. Tôi tin rằng mọi thứ sẽ diễn ra rất nhanh, giống như xe tự hành, chỉ trong vài năm, mọi thứ gần như đã sẵn sàng. AI sẽ bắt đầu hỗ trợ con người mạnh mẽ hơn rất nhiều.

 Trong bối cảnh các quốc gia đang phát triển, nơi nguồn lực tài chính và nhân lực còn hạn chế, liệu có được như vậy, thưa ông?

Trong bối cảnh các quốc gia đang phát triển, nơi nguồn lực tài chính và nhân lực còn hạn chế, liệu có được như vậy, thưa ông?

Thành thật mà nói, tôi nghĩ các quốc gia đang phát triển thậm chí còn có thể hưởng lợi nhiều hơn. Tôi lấy ví dụ từ trải nghiệm của chính mình. Tôi lớn lên ở Ấn Độ và hệ thống điện thoại cố định khi đó thực sự rất tệ. Hạ tầng yếu kém, phải đào đường, kéo dây, mất rất nhiều thời gian và chi phí.

Khi điện thoại di động xuất hiện, Ấn Độ hưởng lợi nhiều hơn rất nhiều, bởi chúng tôi không cần phải xây dựng lại toàn bộ hạ tầng cũ. Ngày nay, ở Ấn Độ, việc thanh toán, giao dịch qua điện thoại di động đã trở nên rất phổ biến, thậm chí ở một số khía cạnh còn tiên tiến hơn cả Mỹ, bởi chúng tôi không có lựa chọn nào khác ngoài việc phải làm như vậy.

Tôi nghĩ AI sẽ tạo ra một hiệu ứng tương tự. AI làm “phẳng hóa” khả năng tiếp cận công nghệ, cả về chi phí lẫn khả năng sử dụng. Nếu được tận dụng đúng cách, tác động của AI tại các quốc gia đang phát triển có thể còn lớn hơn nhiều so với các nước phát triển.

Việt Nam là một trong những quốc gia như vậy. Đặc biệt, Việt Nam hiện đang là điểm đến của rất nhiều hoạt động sản xuất. Tôi biết rằng nhiều chuỗi cung ứng đang dịch chuyển về đây, vì thế, tôi cho rằng Việt Nam đang ở một vị trí khá thuận lợi.

 Theo ông, thách thức của việc ứng dụng AI trong thúc đẩy đổi mới sáng tạo là gì? Như ông cho biết các quốc gia đang phát triển sẽ có nhiều điều thuận lợi, vậy, các doanh nghiệp nhỏ và vừa, startup có cơ hội dùng AI để tạo ra những đột phá hay không?

Theo ông, thách thức của việc ứng dụng AI trong thúc đẩy đổi mới sáng tạo là gì? Như ông cho biết các quốc gia đang phát triển sẽ có nhiều điều thuận lợi, vậy, các doanh nghiệp nhỏ và vừa, startup có cơ hội dùng AI để tạo ra những đột phá hay không?

Về thách thức, tôi không nghĩ vấn đề cốt lõi nằm ở AI. Ở Việt Nam hay bất kỳ quốc gia nào, thách thức lớn nhất của startup vẫn là vốn – làm thế nào để có được nguồn tài chính cần thiết.

Thông thường, mọi thứ bắt đầu từ sự hỗ trợ của chính phủ, nhưng điều làm nên sự khác biệt ở Mỹ và đã mang lại thành công với sự ra đời của nhiều startup kỳ lân, của Silicon Valley nổi tiếng, chính là sự tham gia rất mạnh mẽ của vốn tư nhân, cùng với một nền văn hóa đầu tư mạo hiểm đã hình thành từ lâu.

Nếu điều đó chưa thực sự phát triển tại Việt Nam, thì đổi mới sáng tạo sẽ gặp khó khăn, bởi dù công nghệ đang rẻ hơn và AI giúp giảm rào cản tiếp cận, thì nguồn vốn để phát triển vẫn là yếu tố không thể thiếu.

Ngoài ra, chính sách của chính phủ cũng là một yếu tố tác động. Mỗi khi một công nghệ mới xuất hiện và trao rất nhiều quyền năng cho con người, xã hội thường lo lắng. Chúng ta nói về mất việc làm, về quyền sở hữu trí tuệ, về việc dữ liệu bị khai thác. Đó là lý do tại sao trong nền tảng của chúng tôi, vấn đề bảo mật và bảo vệ IP được đặt lên hàng đầu.

Tuy nhiên, cá nhân tôi cho rằng quá nhiều chính sách can thiệp có thể kìm hãm đổi mới sáng tạo. Dĩ nhiên, chúng ta cần những “lan can an toàn”, cần các nguyên tắc để ngăn chặn việc lạm dụng công nghệ. Nhưng các chính sách đó sẽ dần hình thành theo thời gian, và mỗi quốc gia sẽ tự tìm ra cách phù hợp với mình.

Ông đề cập đến nỗi lo mất việc làm. Vậy, liệu AI có lấy mất việc làm, khiến con người thất nghiệp không, đặc biệt trong lĩnh vực thiết kế, sản xuất, AI có thay thế các kỹ sư hay nhà thiết kế không? 

Ông đề cập đến nỗi lo mất việc làm. Vậy, liệu AI có lấy mất việc làm, khiến con người thất nghiệp không, đặc biệt trong lĩnh vực thiết kế, sản xuất, AI có thay thế các kỹ sư hay nhà thiết kế không?

Tôi nghĩ từ “thay thế” là một từ khá mạnh. Rõ ràng, AI làm tăng năng suất, nghĩa là một số người có thể làm được nhiều việc hơn trước, nhưng nói rằng AI sẽ “thay thế” kỹ sư hay nhà thiết kế thì tôi cho là không chính xác.

Điều AI thực sự làm là nếu bạn sẵn sàng tiếp nhận và sử dụng nó, thì AI khiến bạn làm việc hiệu quả hơn và giỏi hơn trong chính công việc của mình. Công việc và bản chất công việc sẽ dịch chuyển, những gì bạn cần làm sẽ thay đổi, nhưng không phải là biến mất hoàn toàn.

Vấn đề không phải là AI thay thế con người, mà là nếu bạn không thay đổi theo thời đại, bạn sẽ bị bỏ lại phía sau. Chúng ta từng có những công việc như vẽ kỹ thuật thủ công, chỉnh sửa bản vẽ… Những công việc đó đã biến mất, nhưng chúng không đơn thuần là “bị thay thế”, mà đã chuyển hóa thành những vai trò khác.

AI không thay thế, mà cho phép con người làm được nhiều việc hơn. Tuy nhiên, nếu một ai đó chỉ làm đúng một loại công việc duy nhất, lặp đi lặp lại, thì rõ ràng công việc đó sẽ thay đổi hoặc không còn tồn tại nữa. Nhìn chung, AI khiến các nhà thiết kế trở nên tốt hơn và liên tục đẩy mọi người lên những mức năng suất cao hơn.

Về bản chất, những gì chúng tôi xây dựng đều hướng tới khái niệm “người bạn đồng hành”. AI làm việc cùng bạn. Bạn có thể “thuê” một tác nhân AI, nhưng vẫn cần con người xác định tác nhân đó phải làm gì, mục tiêu ra sao. Vì vậy, đây là một sự dịch chuyển về vai trò và cách làm việc, chứ không phải là sự xóa sổ.

Dĩ nhiên, một số công việc mang tính tự động hóa cao sẽ dần biến mất, bởi AI có thể làm tốt hơn. Nhưng ở chiều ngược lại, AI cũng tạo ra rất nhiều loại công việc mới, đồng thời nâng con người lên những vai trò khác, ở một cấp độ cao hơn.

 Tôi thấy rằng SOLIDWORKS có các chương trình hỗ trợ đổi mới sáng tạo, giúp các startup và cả sinh viên biến ý tưởng của họ thành hiện thực. Vậy, ông có thể chia sẻ về vai trò của các doanh nghiệp lớn trong việc hỗ trợ startup, sinh viên và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo là gì?

Tôi thấy rằng SOLIDWORKS có các chương trình hỗ trợ đổi mới sáng tạo, giúp các startup và cả sinh viên biến ý tưởng của họ thành hiện thực. Vậy, ông có thể chia sẻ về vai trò của các doanh nghiệp lớn trong việc hỗ trợ startup, sinh viên và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo là gì?

Chương trình của chúng tôi tập trung vào các startup phần cứng – những doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm hữu hình. Mỗi quốc gia, mỗi doanh nghiệp đều có những lĩnh vực thế mạnh riêng. Vai trò của chúng tôi là giúp các startup tiếp cận công nghệ dễ dàng hơn. Trong các chương trình dành cho startup, chúng tôi cung cấp phần mềm miễn phí hoặc chi phí thấp để họ có thể bắt đầu, đồng thời hỗ trợ kết nối mạng lưới, đặc biệt là kết nối với các quỹ đầu tư mạo hiểm tại Mỹ.

Tại Việt Nam, tôi chưa nắm rõ chi tiết từng mô hình cụ thể, nhưng nếu có các trung tâm ươm tạo, các tổ chức hỗ trợ khởi nghiệp, thì đó sẽ là yếu tố rất quan trọng. Với tư cách là một doanh nghiệp lớn, chúng tôi giúp startup thành công, bởi khi họ thành công, về lâu dài họ sẽ trở thành khách hàng của chúng tôi. Đó là một mô hình “win-win” cho doanh nghiệp lớn và startup, cho nền kinh tế địa phương và cho chính phủ.

 Rất nhiều doanh nghiệp quan tâm đến AI, nhưng phần lớn vẫn chưa thực sự biết nên bắt đầu từ đâu. Với kinh nghiệm và góc nhìn của ông, nếu phải đưa ra lời khuyên cho một doanh nghiệp nhỏ và vừa đang ở “vạch xuất phát” của cuộc đua AI, ông sẽ khuyến nghị họ nên triển khai những giải pháp nào để vừa hiệu quả, vừa khả thi? Họ nên theo dõi những chỉ số nào để đánh giá mức độ thành công?

Rất nhiều doanh nghiệp quan tâm đến AI, nhưng phần lớn vẫn chưa thực sự biết nên bắt đầu từ đâu. Với kinh nghiệm và góc nhìn của ông, nếu phải đưa ra lời khuyên cho một doanh nghiệp nhỏ và vừa đang ở “vạch xuất phát” của cuộc đua AI, ông sẽ khuyến nghị họ nên triển khai những giải pháp nào để vừa hiệu quả, vừa khả thi? Họ nên theo dõi những chỉ số nào để đánh giá mức độ thành công?

Trước hết, chúng ta cần làm rõ một điều: khi nói đến AI, chúng ta đang nói về loại AI nào. Nếu nói đến các startup AI thuần phần mềm – tức là các công ty phát triển phần mềm AI – thì hiện nay đã có rất nhiều công cụ, rất nhiều nền tảng và rất nhiều hoạt động đang diễn ra. Tôi sẽ không đi sâu vào mảng đó.

Còn với các hoạt động sản xuất, các startup phần cứng, chúng tôi cung cấp cho họ lớp phần mềm nền tảng. Tuy nhiên, tôi không nghĩ rằng đó là tất cả.

Nếu ý tưởng của doanh nghiệp là sự kết hợp giữa phần mềm và phần cứng, chẳng hạn như trong lĩnh vực robot, thì rõ ràng AI là yếu tố không thể thiếu. Trong những trường hợp như vậy, doanh nghiệp cần nghĩ đến cách kết hợp AI vào quá trình thiết kế, mô phỏng và sản xuất sản phẩm. Chúng tôi cung cấp các công cụ AI phục vụ mô phỏng, phân tích và tối ưu hóa.

Vai trò của AI ở đây là hạ thấp rào cản về chuyên môn. Trước kia, để làm mô phỏng, các doanh nghiệp cần những chuyên gia rất sâu về lĩnh vực này. Còn bây giờ, họ có thể sử dụng một “trợ lý ảo” trên nền tảng của chúng tôi để thực hiện mô phỏng. Điều đó giúp rất nhiều startup tiếp cận được những năng lực trước đây vốn chỉ dành cho các tập đoàn lớn.

Tựu trung lại, AI giúp sản phẩm của startup ra thị trường nhanh hơn, tạo ra nhiều giá trị hơn. Còn việc tích hợp AI như thế nào vào sản phẩm cuối cùng – đó là bài toán riêng của từng doanh nghiệp, phụ thuộc vào sản phẩm họ đang nhắm đến.

Tôi tin rằng không còn xa nữa, chúng ta sẽ có thể xây dựng các “world models” nơi các đối tượng tương tác với nhau, ranh giới giữa thế giới ảo và thế giới thực bắt đầu mờ đi. Trước đây, IoT từng là một xu hướng lớn. Giờ hãy nghĩ đến một chiếc xe Tesla đang vận hành: nó tạo ra vô số tín hiệu. Không chỉ có thể mô phỏng tất cả các tín hiệu đó theo thời gian thực, mà một phần tín hiệu còn đến từ thế giới thực, được dùng để “dạy” hệ thống biết phải làm gì.

AI đang hiện thực hóa những điều mà chúng ta đã mơ ước trong một thời gian dài, và giờ đây mọi thứ đang trở nên rất cụ thể, rất hữu hình.

 Với viễn cảnh đó, theo ông, sẽ mất bao lâu để môi trường làm việc hiện tại trở nên hoàn toàn khác biệt, đến mức gần như không thể nhận ra? Chúng ta đang nói đến một, hai năm, hay là cả một thập kỷ cho cuộc cách mạng này?

Với viễn cảnh đó, theo ông, sẽ mất bao lâu để môi trường làm việc hiện tại trở nên hoàn toàn khác biệt, đến mức gần như không thể nhận ra? Chúng ta đang nói đến một, hai năm, hay là cả một thập kỷ cho cuộc cách mạng này?

Tôi nghĩ mọi thứ luôn cần thời gian. Có một khái niệm gọi là “crossing the chasm” – vượt qua hố ngăn cách giữa nhóm tiên phong và số đông. AI có thể giúp rút ngắn khoảng cách đó, nhưng vẫn cần thời gian.

Những người tiên phong sẽ đi trước, còn mức độ lan tỏa phụ thuộc rất nhiều vào khả năng tiếp cận. Khả năng tiếp cận ở đây bao gồm chi phí, độ dễ sử dụng của sản phẩm và rất nhiều yếu tố khác.

Nếu hôm nay khảo sát các doanh nghiệp sản xuất hoặc các tổ chức nói chung, gần như ai cũng sẽ nói rằng họ đang “nghiên cứu AI” hoặc “xem xét AI”. Nhưng nếu hỏi bao nhiêu trong số đó đã thực sự triển khai AI ở quy mô đáng kể, thì tôi nghĩ con số đó vẫn còn khá thấp.

Vì vậy, đây là một câu hỏi khó. Một mặt, tôi muốn nói rằng chỉ cần vài năm; mặt khác, tôi nghĩ đường cong phát triển sẽ giống hình “gậy khúc côn cầu”: ban đầu tăng cao, sau đó chững lại, rồi bùng nổ mạnh mẽ và cuối cùng ổn định. Đó chính là đường cong “crossing the chasm”.

Tôi không nghĩ quy luật này sẽ thay đổi, bởi đó là cách mà thống kê và các hệ thống phức tạp vận hành. Vấn đề chỉ là độ dốc của đường cong sẽ lớn đến đâu và giai đoạn chuyển tiếp sẽ kéo dài bao lâu.

Ý tưởng cốt lõi là: với dữ liệu đủ lớn và số lượng đủ nhiều, toán học trở nên rất “dễ đoán”. Suy cho cùng, AI, các mô hình ngôn ngữ lớn, tất cả đều là xác suất và toán học. Khi quy mô đủ lớn, những hệ thống đó hoạt động theo những quy luật rất rõ ràng.

Ông có nghĩ rằng AI có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí đổi mới sáng tạo hay không?

Câu trả lời là có, chắc chắn là có. Mọi thứ trong AI đều xoay quanh việc giảm chi phí, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và thời gian tạo ra giá trị. AI giúp doanh nghiệp làm mọi thứ nhanh hơn và hiệu quả hơn.

 Nội dung đầy đủ bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 6-2026 phát hành ngày 09/02/2026. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây:

Nội dung đầy đủ bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 6-2026 phát hành ngày 09/02/2026. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây: 

Link: https://premium.vneconomy.vn/dat-mua/an-pham/tap-chi-kinh-te-viet-nam-so-6-2026.html

 

Người Việt đứng sau 110 công trình quốc tế giải mã 'hộp đen' AI

on .

Từ học sinh chuyên Toán đến người Việt đầu tiên nhận giải COPSS 2026, GS Hồ Phạm Minh Nhật theo đuổi hành trình giải mã 'hộp đen AI' với hơn 110 công trình quốc tế.

Trong làn sóng phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu, Hồ Phạm Minh Nhật được giới học thuật quốc tế biết đến như nhà khoa học trẻ có đóng góp bền bỉ cho nền tảng toán học của AI hiện đại.

Với hơn 110 công trình nghiên cứu, hàng nghìn lượt trích dẫn và giải thưởng COPSS Emerging Leader Award 2026, anh trở thành người Việt đầu tiên được vinh danh ở giải thưởng uy tín này trong lĩnh vực thống kê và khoa học dữ liệu.

Đầu năm 2026, anh trở thành người Việt đầu tiên nhận COPSS Emerging Leader Award – giải thưởng do Ủy ban Chủ tịch các Hội Thống kê Hoa Kỳ trao cho 8 nhà khoa học trẻ trên toàn thế giới có đóng góp nổi bật trong thống kê và khoa học dữ liệu.

Nhớ lại khoảnh khắc được xướng tên, anh nói: “Tôi xúc động không phải vì danh hiệu, mà vì lần đầu tiên thấy hai chữ Việt Nam xuất hiện trong danh sách những người đang góp phần định hình tương lai của khoa học dữ liệu và AI".

 GS. Hồ Phạm Minh Nhật, công tác tại Đại học Texas tại Austin, Mỹ.

GS. Hồ Phạm Minh Nhật, công tác tại Đại học Texas tại Austin, Mỹ.

Hiện là phó giáo sư tại Đại học Texas tại Austin (UT Austin, Mỹ), một trong những trung tâm nghiên cứu hàng đầu thế giới về Khoa học dữ liệu và AI, GS Hồ Phạm Minh Nhật được đánh giá là nhà khoa học có năng lực toàn diện, kết nối giữa toán học thuần túy, thống kê, và AI hiện đại.

Sinh năm 1989 tại Bạc Liêu cũ (nay là Cà Mau), Hồ Phạm Minh Nhật từng theo học chuyên Toán tại Trường Phổ thông Năng khiếu (Đại học Quốc gia TP.HCM) – nơi hình thành nền tảng tư duy logic, sự kiên nhẫn và phương pháp tiếp cận bài toán một cách hệ thống.

Sau đó, anh học đại học tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG TP HCM), rồi sang Mỹ làm tiến sĩ Thống kê tại Đại học Michigan, Ann Arbor – một trong những trung tâm đào tạo thống kê hàng đầu thế giới. Giai đoạn nghiên cứu sau tiến sĩ tại UC Berkeley trong lĩnh vực khoa học máy tính được xem là bước ngoặt quan trọng, giúp anh mở rộng nghiên cứu sang các mô hình AI hiện đại và những câu hỏi nền tảng về độ tin cậy của thuật toán.

Chính sự giao thoa giữa thống kê và khoa học máy tính đã định hình hướng đi lâu dài của anh.

Tôi luôn xem toán học và thống kê là ngôn ngữ nền để hiểu AI, chứ không chỉ là công cụ tính toán”, GS Nhật chia sẻ.

Hơn 110 công trình khoa học, giải mã “hộp đen AI”

Trong khi nhiều nghiên cứu AI tập trung vào việc nâng cao độ chính xác hoặc tối ưu hiệu suất, GS Hồ Phạm Minh Nhật theo đuổi một câu hỏi cốt lõi hơn: Làm thế nào để con người có thể hiểu, kiểm soát và tin cậy các hệ thống AI ngày càng phức tạp?

Trong khoa học máy tính, các mô hình học sâu thường được ví như những “hộp đen” – chúng có thể đưa ra dự đoán chính xác nhưng khó giải thích vì sao lại đưa ra kết quả đó.

Theo anh, nếu AI được triển khai trong y tế, tài chính, giáo dục hay pháp lý mà thiếu khả năng giải trình, thì rủi ro không nằm ở việc mô hình sai, mà ở chỗ con người không biết vì sao nó sai và khi nào nó có thể gây hậu quả nghiêm trọng.

Một hệ thống AI chỉ thực sự hữu ích khi con người có thể hiểu và tin nó”, GS Nhật nói. Anh giải thích, nếu chúng ta không mở được "hộp đen", thì càng thông minh, AI càng tiềm ẩn nguy cơ khó kiểm soát.

Từ năm 2020 đến nay, GS. Nhật công bố hơn 110 công trình tại các hội nghị và tạp chí hàng đầu như ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, AISTATS, JMLR, Annals of Statistics…, với chỉ số h-index khoảng 36 và gần 4.100 lượt trích dẫn. Trong đó, một mạch nghiên cứu xuyên suốt là xây dựng các phương pháp giúp mô hình AI trở nên minh bạch hơn, ổn định hơn và đáng tin cậy hơn trong môi trường thực.

 GS. Nhật chia sẻ tại Diễn đàn Tri thức Trẻ Việt Nam toàn cầu tại Đại học VinUni, hồi tháng 7/2025.

GS. Nhật chia sẻ tại Diễn đàn Tri thức Trẻ Việt Nam toàn cầu tại Đại học VinUni, hồi tháng 7/2025.

Các công trình của GS. Hồ Phạm Minh Nhật trải rộng trên bốn trụ cột chính của AI hiện đại. Gồm: AI có thể diễn giải, giúp con người hiểu cơ chế suy luận của mô hình. AI đáng tin cậy, tập trung vào an toàn, bảo mật và khả năng chống chịu trước dữ liệu nhiễu hoặc tấn công. AI tạo sinh, đặc biệt là các mô hình đa phương thức kết hợp hình ảnh - ngôn ngữ. Nền tảng toán học cho học máy, bao gồm mô hình hỗn hợp (Mixture-of-Experts), vận chuyển tối ưu (Optimal Transport) và suy luận xác suất.

Theo anh, khi các mô hình AI ngày càng lớn, câu hỏi không còn là “chạy nhanh hơn” hay “dự đoán chính xác hơn”, mà là làm thế nào để kiểm soát được một hệ thống mà ngay cả người tạo ra nó cũng khó lý giải hoàn toàn.

Khát vọng định vị bản sắc công nghệ Việt

Dù làm việc tại một trong những trung tâm nghiên cứu AI hàng đầu thế giới, GS Hồ Phạm Minh Nhật vẫn dành nhiều tâm sức cho cộng đồng khoa học Việt Nam. Anh là người sáng lập cộng đồng Gen AI Việt, quy tụ hơn 19.000 thành viên là học sinh, sinh viên, kỹ sư và nhà nghiên cứu trong và ngoài nước, nhằm chia sẻ tri thức và kết nối các tài năng trẻ với môi trường học thuật quốc tế.

 GS. Nhật hướng dẫn cho một học trò về cách giải thích các mô hình AI thông qua lăng kính của mô hình hỗn hợp chuyên gia.

GS. Nhật hướng dẫn cho một học trò về cách giải thích các mô hình AI thông qua lăng kính của mô hình hỗn hợp chuyên gia.

“Nếu mình đi trước được một đoạn, thì trách nhiệm tự nhiên là quay lại kéo thêm người đi cùng”, anh cho rằng, thành công cá nhân chỉ thực sự có ý nghĩa khi nó trở thành cầu nối cho người khác.

Phía sau những chỉ số học thuật, anh nhấn mạnh vai trò của sự kiên định, tò mò nguyên bản và khả năng chấp nhận thất bại - những yếu tố cốt lõi của nghiên cứu khoa học.

Khi được hỏi về mục tiêu dài hạn, GS Hồ Phạm Minh Nhật cho rằng Việt Nam không nên chỉ là nơi ứng dụng công nghệ, mà hoàn toàn có thể trở thành điểm sáng về nghiên cứu nền tảng trong AI và khoa học dữ liệu.

Một ngày nào đó, khi nhắc đến các lý thuyết nền tảng của AI đáng tin cậy, người ta sẽ nghĩ đến những đóng góp đến từ Việt Nam.

“Không phải vì danh tiếng, mà vì chúng ta đã góp phần làm cho công nghệ trở nên an toàn và nhân văn hơn”, vị giáo sư 8X chia sẻ.

Lệ Thu

Nguồn: https://baomoi.com/nguoi-viet-dung-sau-110-cong-trinh-quoc-te-giai-ma-hop-den-ai-c54456961.epi?utm_source=dapp&utm_campaign=share

Bùng nổ lừa đảo deepfake, CEO công ty bảo mật cũng trở thành mục tiêu

on .

Lừa đảo deepfake đã chuyển sang quy mô công nghiệp với chi phí thấp, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tạo ra các vụ tấn công nhắm mục tiêu, theo phân tích mới từ các chuyên gia AI.

Theo báo cáo từ Cơ sở dữ liệu Sự cố AI (AI Incident Database), các công cụ tạo nội dung lừa đảo được cá nhân hóa không còn là thị trường ngách. Chúng ngày càng rẻ, dễ sử dụng và có thể triển khai trên diện rộng.

Bùng nổ lừa đảo quy mô lớn

Danh sách các vụ việc gần đây bao gồm video giả mạo nhà báo Thụy Điển, Tổng thống Cộng hòa Síp hay Thủ hiến Tây Úc Robert Cook quảng cáo cho các mô hình đầu tư lừa đảo. Thậm chí, hình ảnh bác sĩ cũng bị làm giả để bán kem dưỡng da.

Xu hướng này đang gây thiệt hại tài chính nghiêm trọng. Năm ngoái, một nhân viên tài chính tại tập đoàn đa quốc gia ở Singapore đã chuyển gần 500.000 USD cho kẻ lừa đảo sau cuộc gọi video với "lãnh đạo công ty" giả mạo. Tại Anh, người tiêu dùng ước tính mất 9,4 tỷ bảng Anh vì lừa đảo trong 9 tháng tính đến tháng 11/2025.

Simon Mylius, nhà nghiên cứu tại MIT, nhận định: "Năng lực công nghệ đã đạt đến mức gần như bất kỳ ai cũng có thể sản xuất nội dung giả mạo". Theo ông, rào cản gia nhập hiện gần như bằng không. Dữ liệu cho thấy các vụ lừa đảo và thao túng có chủ đích chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các sự cố được báo cáo suốt năm qua.

Fred Heiding, nhà nghiên cứu từ Đại học Harvard, cảnh báo: "Quy mô đang thay đổi. Các mô hình AI đang trở nên tốt và nhanh hơn nhiều so với dự đoán của giới chuyên gia".

CEO công ty bảo mật cũng thành mục tiêu

Ngay cả giới chuyên môn cũng không miễn nhiễm. Đầu tháng 1, Jason Rebholz, CEO công ty bảo mật AI Evoke, nhận được hồ sơ xin việc ấn tượng từ một ứng viên qua LinkedIn. Tuy nhiên, cuộc phỏng vấn xin việc diễn ra đầy bất thường.

Video của ứng viên xuất hiện chậm, phông nền giả tạo và hình ảnh quanh viền cơ thể bị lỗi. "Một phần cơ thể của anh ta lúc ẩn lúc hiện. Các đường nét quanh khuôn mặt rất thiếu tự nhiên", Rebholz kể lại. Sau khi gửi bản ghi âm cho một đơn vị phát hiện deepfake, nghi ngờ của ông được xác thực: ứng viên đó là sản phẩm của AI.

Rebholz cho rằng nếu một startup nhỏ như Evoke cũng bị nhắm đến thì nguy cơ này đang lan rộng tới tất cả mọi người. Mục đích của kẻ lừa đảo có thể là mức lương kỹ sư hoặc đánh cắp bí mật thương mại.

Các chuyên gia nhận định tình hình sẽ còn tồi tệ hơn. Công nghệ nhân bản giọng nói hiện đã rất xuất sắc, cho phép kẻ gian dễ dàng giả giọng người thân để lừa đảo qua điện thoại. Trong khi đó, video deepfake vẫn còn dư địa để hoàn thiện hơn nữa.

Hậu quả của xu hướng này tác động sâu rộng đến tuyển dụng, bầu cử và xã hội. "Điểm đau lớn nhất sẽ là sự mất niềm tin hoàn toàn vào các thể chế kỹ thuật số và thông tin nói chung", ông Heiding nhấn mạnh.

(Theo The Guardian)

Du Lam

Nguồn: https://baomoi.com/bung-no-lua-dao-deepfake-ceo-cong-ty-bao-mat-cung-tro-thanh-muc-tieu-c54448479.epi

CEO Nvidia nói về khoản chi 660 tỉ USD của Google, Meta, Amazon và Microsoft, ca ngợi OpenAI

on .

Jensen Huang cho rằng chi tiêu vốn tăng mạnh của Google, Meta, Amazon, Microsoft cho hạ tầng AI là hợp lý, phù hợp và bền vững.

“Lý do là vì dòng tiền của tất cả công ty này sẽ bắt đầu tăng lên”, Giám đốc điều hành Nvidia nói trên kênh CNBC.

Cổ phiếu Nvidia chốt phiên hôm 6.2 với mức tăng gần 8% lên 185,41 USD, giúp vốn hóa thị trường của hãng chip AI (trí tuệ nhân tạo) lớn nhất thế giới tăng lên 4.510 tỉ USD.

Jensen Huang đưa ra bình luận trên sau khi các khách hàng lớn của Nvidia gồm Meta Platforms, Amazon, Google và Microsoft công bố kết quả kinh doanh quý 4/2025 trong hai tuần qua. Bốn gã khổng lồ công nghệ Mỹ nói với nhà đầu tư rằng họ có kế hoạch tăng mạnh chi tiêu cho hạ tầng AI. Tổng cộng, Meta Platforms, Amazon, Google và Microsoft có thể chi tiêu vốn tới 660 tỉ USD năm 2026, trong đó phần lớn sẽ dành để mua chip AI của Nvidia.

Phố Wall phản ứng trái chiều trước làn sóng chi tiêu tăng vọt này: Cổ phiếu Meta Platforms và Alphabet tăng, còn Amazon và Microsoft giảm sâu.

Jensen Huang cho biết “đợt xây dựng hạ tầng lớn nhất trong lịch sử nhân loại” đang được thúc đẩy bởi nhu cầu năng lực điện toán ở mức cực cao. Đây là điều mà các công ty AI và nhà cung cấp đám mây có thể tận dụng để kiếm thêm tiền.

CEO Nvidia nói về khoản chi 660 tỉ USD của Google, Meta, Amazon và Microsoft, ca ngợi OpenAIJensen Huang cho rằng chi tiêu vốn tăng mạnh của Google, Meta, Amazon, Microsoft cho hạ tầng AI là hợp lý - Ảnh: Reuters

Cách Meta Platforms, Amazon và Microsoft đang sử dụng AI

Tỷ phú 62 tuổi người Mỹ gốc Đài Loan nêu các ví dụ cụ thể về cách khách hàng của Nvidia đang sử dụng AI.

Theo Jensen Huang, Meta Platforms đang chuyển từ hệ thống gợi ý dựa trên CPU (bộ xử lý trung tâm) sang hệ thống sử dụng AI tạo sinh và tác tử AI.

Ông cho biết việc Amazon Web Services sử dụng chip Nvidia và AI sẽ tác động đến cách tập đoàn thương mại điện tử này đề xuất sản phẩm, còn Microsoft sẽ dùng AI chạy trên nền tảng Nvidia để cải thiện phần mềm doanh nghiệp của mình.

Ca ngợi OpenAI và Anthropic

Trong cuộc phỏng vấn trên CNBC, Jensen Huang ca ngợi OpenAI và Anthropic - hai công ty khởi nghiệp AI hàng đầu đều sử dụng chip Nvidia thông qua các nhà cung cấp dịch vụ đám mây.

Nvidia đã đầu tư 10 tỉ USD vào Anthropic cuối năm ngoái. Đầu tuần này, Jensen Huang bác bỏ thông tin về việc không hài lòng với OpenAI. Ông cho biết Nvidia sẽ đầu tư mạnh vào vòng gọi vốn tiếp theo của OpenAI trị giá 100 tỉ USD.

“Anthropic đang kiếm được rất nhiều tiền. OpenAI cũng vậy. Nếu họ có lượng năng lực điện toán gấp đôi, doanh thu có thể tăng gấp bốn”, Giám đốc điều hành Nvidia nói với CNBC.

Ông cho biết toàn bộ các GPU (bộ xử lý đồ họa) mà Nvidia từng bán ra trước đây, kể cả những chip đã 6 năm tuổi như A100, đều đang được cho thuê, chỉ ra nhu cầu bền vững với năng lực điện toán AI.

“Chừng nào mọi người còn trả tiền cho AI và các công ty AI còn tạo ra lợi nhuận từ đó, họ sẽ tiếp tục mở rộng quy mô đầu tư và năng lực điện toán lên gấp đôi, hết lần này đến lần khác”, Jensen Huang nhấn mạnh.

Cách đây vài ngày, Reuters cho biết OpenAI không hài lòng với một số chip AI mới nhất của Nvidia và đã tìm kiếm các phương án thay thế từ năm ngoái, trích dẫn 8 nguồn tin.

Theo Reuters, sự thay đổi chiến lược của OpenAI xuất phát từ việc “cha đẻ ChatGPT” ngày càng chú trọng hơn tới các chip dùng cho những phần cụ thể trong quá trình suy luận AI, tức giai đoạn khi một mô hình ngôn ngữ lớn phản hồi các câu hỏi và yêu cầu từ người dùng.

Nvidia vẫn giữ vị thế thống trị ở mảng chip huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn, trong khi suy luận đang trở thành một mặt trận cạnh tranh mới.

Reuters nhận định việc OpenAI và một số công ty khác tìm kiếm lựa chọn thay thế trên thị trường chip suy luận đánh dấu một phép thử quan trọng với sự thống trị AI của Nvidia, trong bối cảnh hai công ty đang đàm phán đầu tư.

Theo trang FT, Nvidia có thể đầu tư tới 20 tỉ USD vào OpenAI trong vòng gọi vốn mới.

Tháng 9.2025, Nvidia dự định rót tới 100 tỉ USD vào OpenAI trong một thỏa thuận giúp hãng chip AI lớn nhất nắm cổ phần tại công ty khởi nghiệp AI số 1 thế giới, đồng thời cung cấp cho “cha đẻ ChatGPT” nguồn tiền cần thiết để mua các chip tiên tiến. Theo Reuters, thỏa thuận được kỳ vọng sẽ hoàn tất trong vài tuần, nhưng trên thực tế các cuộc đàm phán đã kéo dài nhiều tháng.

Trong thời gian đó, OpenAI đã ký các thỏa thuận với AMD để sử dụng chip AI của công ty này và hợp tác cùng Broadcom nhằm thiết kế chip AI riêng. Tuy nhiên, việc OpenAI điều chỉnh lộ trình sản phẩm cũng làm thay đổi loại tài nguyên điện toán mà công ty cần, khiến các cuộc đàm phán với Nvidia bị sa lầy, theo một người am hiểu sự việc.

"Khách hàng tiếp tục lựa chọn Nvidia cho khả năng suy luận vì chúng tôi mang lại hiệu suất tốt nhất và chi phí tổng thể thấp nhất khi triển khai ở quy mô lớn", Nvidia tuyên bố.

Trong tuyên bố riêng, phát ngôn viên của OpenAI nói rằng công ty vẫn dựa vào Nvidia để vận hành phần lớn hạ tầng suy luận của mình và Nvidia mang lại hiệu năng tốt nhất trên mỗi USD cho việc suy luận.

Sau khi Reuters đưa tin như trên, ông Sam Altman (Giám đốc điều hành OpenAI) viết trên mạng xã hội X hôm 3.2 rằng Nvidia tạo ra “những chip AI tốt nhất thế giới”. Theo Sam Altman, OpenAI hy vọng sẽ tiếp tục là “một khách hàng lớn của Nvidia trong thời gian rất dài”.

Tuy vậy, 7 nguồn tin của Reuters cho biết OpenAI không hài lòng với tốc độ chip AI Nvidia trong việc tạo ra câu trả lời cho người dùng ChatGPT với một số loại tác vụ cụ thể, chẳng hạn phát triển phần mềm và AI giao tiếp với các phần mềm khác. Một nguồn tin nói với Reuters rằng OpenAI cần chip AI mới, về lâu dài có thể đáp ứng khoảng 10% nhu cầu tính toán suy luận của công ty.

Nhà phát triển ChatGPT đã thảo luận việc hợp tác với các công ty khởi nghiệp như Cerebras và Groq để cung cấp chip suy luận nhanh hơn, theo Reuters. Song cuối năm 2025, Nvidia đã ký thỏa thuận cấp phép công nghệ suy luận của Groq (công ty khởi nghiệp thiết kế chip tăng tốc AI hiệu năng cao) trong một thương vụ không độc quyền, trị giá khoảng 20 tỉ USD bằng tiền mặt. Điều này khiến các cuộc đàm phán giữa OpenAI và Groq bị chấm dứt.

Nguồn: https://1thegioi.vn/ceo-nvidia-noi-ve-khoan-chi-660-ti-usd-cua-google-meta-amazon-va-microsoft-ca-ngoi-openai-245870.html

Tỷ phú Bill Gates khẳng định một nghề không thể bị AI thay thế, dù sau 100 năm nữa

on .

Phát biểu này của tỷ phú Bill Gates đi ngược lại nhiều dự báo bi quan về nguy cơ AI “xóa sổ” hàng loạt việc làm trong tương lai.

Ngay cả khi trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi sâu sắc cách con người làm việc, một số nghề vẫn được cho là khó có thể bị thay thế hoàn toàn.

Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với đài France Inter , nhà đồng sáng lập Microsoft, Bill Gates khẳng định vai trò của con người trong lĩnh vực lập trình sẽ không bao giờ bị xóa bỏ.

Lập trình sẽ tiếp tục là nghề do con người đảm nhiệm 100%, kể cả trong 100 năm tới ", Bill Gates cho biết.

Phát biểu này đi ngược lại nhiều dự báo bi quan về nguy cơ AI “xóa sổ” hàng loạt việc làm trong tương lai.

Ông chỉ ra, bản chất của công việc này bao gồm các yếu tố cốt lõi mà AI không thể sao chép hoàn toàn: khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, tư duy sáng tạo và óc phán đoán tinh tế trong việc gỡ lỗi (debug) hay tinh chỉnh thuật toán.

Đây không phải lần đầu tiên ông bày tỏ quan điểm này. Trước đây, nhà sáng lập Microsoft cũng đã chỉ ra rằng ngoài lập trình, các ngành nghề đòi hỏi sự phức tạp cao như sinh học và năng lượng cũng sẽ rất khó để AI thay thế hoàn toàn, dù công nghệ này có thể trở thành một "đồng minh" đắc lực.

 

Tuy nhiên, bên cạnh rủi ro, Bill Gates cho rằng AI cũng mang lại những cơ hội lớn. Theo ước tính của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), AI có thể khiến khoảng 85 triệu việc làm biến mất trên toàn cầu vào năm 2030, nhưng đồng thời cũng tạo ra khoảng 97 triệu việc làm mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Điều này cho thấy thị trường lao động không chỉ thu hẹp mà đang dịch chuyển mạnh về cơ cấu và kỹ năng. Vấn đề cốt lõi không nằm ở việc AI có thay thế con người hay không, mà là xã hội sẽ quản trị quá trình chuyển đổi này như thế nào.

Ông cho rằng nếu được khai thác hợp lý, AI có thể giúp tăng mạnh năng suất lao động và tạo điều kiện để con người có nhiều thời gian hơn cho các hoạt động sáng tạo, cá nhân và xã hội.

Nguồn: https://cafef.vn/ty-phu-bill-gates-khang-dinh-mot-nghe-khong-the-bi-ai-thay-the-du-sau-100-nam-nua-18826020517182284.chn