Chiến lược quốc gia của Việt Nam về nghiên cứu phát triển ứng dụng Trí tuệ nhân tạo – AI đến năm 2030 đã được ban hành, Bộ Giáo dục và Đào tạo (GD và ĐT) cũng đã có thông tư về mở mã ngành đào tạo nhân lực AI, người làm về AI được xếp vào Top 3 nhóm ngành có thu nhập cao nhưng dự báo nhân lực AI vẫn tiếp tục thiếu trầm trọng. Trong khi đó, điểm đầu vào của hầu hết các trường đại học đào tạo AI là thấp.
• Nguồn nhân lực AI hay Blockchain và cơ hội vàng cho Việt Nam
• Khi bạn muốn làm IT ở Nhật Bản
Đây là thực tế đáng quan ngại được đề cập tại Hội thảo với chủ đề “Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo”. Hội thảo diễn ra trong khuôn khổ Ngày hội trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2022 (diễn ra trong 2 ngày 22-23/9).
Nhân lực AI thiếu trầm trọng so với nhu cầu thực tế
Ngày 26/01/2021 Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định số 127/QĐ-TTg ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo – AI đến năm 2030. Mục tiêu của Chiến lược là đưa AI trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam trong cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Đến năm 2030, Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo, phát triển các giải pháp và ứng dụng AI trong khu vực ASEAN và trên thế giới; phấn đấu Việt Nam nằm trong nhóm 4 nước dẫn đầu trong khu vực ASEAN và nhóm 50 nước dẫn đầu trên thế giới về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI; xây dựng được 10 thương hiệu AI có uy tín trong khu vực; phát triển được 03 trung tâm quốc gia về lưu trữ dữ liệu lớn và tính toán hiệu năng cao; kết nối được các hệ thống trung tâm dữ liệu, trung tâm tính toán hiệu năng cao trong nước tạo thành mạng lưới chia sẻ năng lực dữ liệu lớn và tính toán phục vụ AI;…
Mặc dù, một số trường đại học tại Việt Nam đã đi tắt đón đầu khởi động chương trình đào tạo nhân lực AI và Khoa học dữ liệu (KHDL) trước chiến lược được ban hành của Chính phủ, nhưng đến nay so với nhu cầu thực tế, nguồn nhân lực cho AI đang trong tình trạng thiếu trầm trọng.
Trong chương trình Hội thảo với chủ đề “Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo”, ông Nguyễn Xuân Hoài – Viện trưởng Viện trí tuệ nhân tạo Việt Nam cho biết, bản thân ông trong quá trình làm việc với rất nhiều doanh nghiệp, đơn vị cả tư nhân lẫn trong nhà nước cho thấy nhận thức và nhu cầu về ứng dụng AI đang rất lớn, đặc biệt trong bối cảnh Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. “Khi tôi được trao đổi với người chủ doanh nghiệp thì một trong 3 lý do hàng đầu bao giờ cũng là thiếu hụt nguồn nhân lực. Trí tuệ nhân tạo là một ngành mới, chuyện thiếu hụt nhân lực là câu chuyện toàn cầu”. Tuy nhiên, cũng theo ông Nguyễn Xuân Hoài, “Nếu như chỉ nói một câu chuyện là thiếu hụt, thiếu lắm thì đơn giản. Điều tôi muốn nói đến là nguy cơ thiếu hụt khi Trí tuệ nhân tạo là một ngành nghề. Ở góc độ AI là một ngành cho thấy AI hiện phát triển rất nhanh nên khó để tìm một người giỏi đủ thứ về AI bao gồm kỹ năng, kiến thức chuyên sâu (xử lý âm thành, hình ảnh, ngôn ngữ,…)”.
Tham luận về kinh nghiệm đào tạo nhân lực nhân lực AI, ông Anissh Pandey – Giám đốc NVIDIA khu vực ASEAN cho biết, ông đã nghiên cứu chiến lược phát triển AI do Chính phủ Việt Nam ban hành và thấy rằng, hiện nay Chính phủ Việt Nam đã có nhiều chính sách khuyến khích phát triển đào tạo AI nhưng khoảng cách giữa phát triển AI và đào tạo AI ở Việt Nam còn khá lớn. Thực tế việc đào tạo nhân tài trong lĩnh vực AI còn chưa bắt kịp.
Nguyên nhân của sự thiếu hụt, ông Anissh Pandey cho rằng trong đào tạo AI, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và nhân tài là quan trọng nhất. “Việt Nam là quốc gia phát triển AI hàng đầu ở khu vực, tuy nhiên cơ sở hạ tầng còn nhiều hạn chế, dẫn đến việc khó thu hút nhân tài. Trong khi đó, các quốc gia khác như Singapore hay Thái Lan là những nước nằm trong 20 nước phát triển AI hàng đầu đều tập trung phát triển mạnh cơ sở hạ tầng, thu hút nhân tài ở lĩnh vực này”.
Cần để học sinh, phụ huynh thấy AI gần gũi cuộc sống hơn
Nhân lực AI hiện không chỉ là vấn đề nóng ở nhiều quốc gia khác trên thế giới mà ngay tại Việt Nam. Trong định hướng chiến lược phát triển AI tại Việt Nam, có một phần rất quan trọng là đào tạo nhân lực AI. Chiến lược nêu rõ cần triển khai phổ cập kỹ năng cơ bản về ứng dụng AI và KHDL nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo cho thanh thiếu niên. Thúc đẩy triển khai các hình thức đào tạo chứng chỉ ngắn hạn và trung hạn về AI cho sinh viên thuộc các ngành nghề khác nhau, người lao động có nhu cầu chuyển đổi nghề nghiệp; thu hút các nguồn lực trong và ngoài nước xây dựng các trung tâm đào tạo, phát triển và ứng dụng AI và KHDL. Nhà nước đầu tư xây dựng một số trung tâm trọng điểm nghiên cứu, đào tạo nhân tài, nguồn nhân lực chất lượng cao về AI và KHDL tại một số trường đại học, viện nghiên cứu hàng đầu.
Chia sẻ thông tin về hoạt động đào tạo nhân lực AI tại Việt Nam, bà Huỳnh Thị Thanh Bình – Trưởng nhóm nghiên cứu tối ưu, Phó hiệu trưởng trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, ĐH Bách khoa Hà Nội cho biết, cho đến nay có 31 trường đại học đăng ký mã ngành thí điểm về AI và khoa học dữ liệu với Bộ GD và ĐT, đặc biệt nhiều trong năm 2021, 2022. Trong năm 2018, 2019 có ĐH Bách khoa Hà Nội, ĐH Khoa học tự nhiên (ĐHQGHN), ĐH Sư phạm kỹ thuật TP.HCM, ĐH Công nghệ thông tin và ĐH Quốc tế đều thuộc ĐHQGTP.HCM là những trường đăng ký mở ngành đào tạo về AI và phân tích dữ liệu.
Tháng 6/2022, Bộ GD và ĐT đã có Thông tư số 09 đồng ý mở mã ngành chính thức về khoa học dữ liệu. Thông tư có hiệu lực từ 22/7 năm 2022 cho thấy Bộ GD và ĐT cũng như các bộ/ban/ngành khác cũng đã hợp lực để đào tạo chuyên ngành này tại Việt Nam.
Cũng theo bà Huỳnh Thị Thanh Bình, hiện cả nước mới chỉ có 4 trường đại học mở mã ngành chính thức đào tạo chuyên ngành AI và phân tích dữ liệu ở cả bậc đại học và thạc sĩ gồm ĐH Bách khoa Hà Nội, ĐH Huế, ĐHQGHN, ĐH Khoa học tự nhiên (ĐHQGTP.HCM). Sau thông tư 09 đã có hơn 100 trường có định hướng mở chuyên ngành này nhưng nằm trong chương trình Khoa học máy tính hoặc chương trình Công nghệ thông tin của các trường đó mà không đăng ký ngành riêng. Như vậy con số này vẫn chưa đủ lớn để đào tạo nhân lực đáp ứng nhu cầu xã hội.
Trong thực tế, theo ông Nguyễn Xuân Hoài, đối với các dự án, để đưa được AI vào ứng dụng đòi hỏi rất nhiều công việc và nhiều khâu và việc này đang ngày càng được quy trình hóa với sự tham dự của nhiều đối tượng, kỹ năng khác nhau. Có thể đâu đó trước đây người ta nghĩ rằng làm AI là những người chuyên nghiên cứu (reseacher), những người hiện thực hóa các lập trình đó (developper) nhưng thực sự với kinh nghiệm của chúng tôi trong việc triển khai đưa ứng dụng vào trong thực tế thì việc xây dựng huấn luyện cho một mô hình AI chỉ là một công việc khá nhỏ trong toàn bộ tiến trình. Việc chuẩn bị dữ liệu ra sao, việc kiểm thử xác định mô hình đó như thế nào từ khâu an ninh, an toàn bảo mật rủi ro, quản trị rủi ro, triển khai mô hình ứng dụng như thế nào, bảo hành, bảo trì,… đòi hỏi rất nhiều công đoạn, nhiều nghề nghiệp kỹ năng. Tuy nhiên, “Có khoảng cách giữa đào tạo và sử dụng. Đào tạo hiện nay đang quá chú trọng vào những người nghiên cứu, phát triển, trong khi để triển khai dự án trong thực tế thì chúng ta còn cần nhiều vị trí khác. Vậy thì ở đây để đào tạo phục vụ nhân lực chúng ta phải làm rõ nghề làm AI là làm những gì”. Ông Hoài còn cho biết, qua khảo sát cho thấy, các đại học Việt Nam có nhiều nơi đào tạo về chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo và Phân tích dữ liệu nhưng điểm đầu vào của ngành này lại thấp nhất trong nhóm ngành CNTT. Phải chăng chúng ta nói về AI quá cao siêu và chung chung nên phụ huynh và học sinh khó lựa chọn, nên thiếu sẽ càng thiếu.
Để giải bài toán này theo ông Hoài chính là bắt tay với doanh nghiệp vì doanh nghiệp luôn cần nguồn nhân lực chất lượng tốt, trong khi nhà trường cần được doanh nghiệp hỗ trợ các nền tảng đào tạo, các định hướng ứng dụng, định hướng nghề nghiệp để làm sao đưa ra được chương trình sát thực nhu cầu thực tế.
Ông Anissh Pandey cũng cho rằng hợp tác nhà trường và doanh nghiệp trong đào tạo nhân lực AI là vô cùng quan trọng. Tất cả các nước phát triển về AI đều có chuỗi cụm tập trung về cơ sở hạ tầng cho AI. “Nhu cầu ngày càng cao, muốn sáng tạo thì phải có cơ sở hạ tầng cho người nghiên cứu thực hiện, nếu không người nghiên cứu sẽ tìm đến các nước có cơ sở hạ tầng nghiên cứu tốt”. Ông Anissh Pandey nhấn mạnh.
Ông Đinh Ngọc Minh – Chủ nhiệm cấp cao Chương trình thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo, ĐH RMIT cho rằng đào tạo nhân lực AI hiện còn khá nhiều bất cập. Câu hỏi đặt ra là làm thế nào để các sinh viên ra trường có thể lập tức làm việc tại doanh nghiệp. Kinh nghiệm của ông cho thấy tại các cơ sở đào tạo của Úc, mục tiêu đặt ra làm làm sao để giúp sinh viên có định hướng học về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo có thể tìm được hướng đi, đồng thời các doanh nghiệp Úc có thể tìm thấy nguồn nhân lực chất lượng cao. Tại Úc có sự thay đổi lớn là hiện nay sinh viên lựa chọn học AI nhiều hơn cả khoa học máy tính. Khoảng năm 2015 – 2016, số lượng sinh viên tham gia vào các khóa học AI và Khoa học dữ liệu tăng đột biến. Tại Úc cũng xác định, AI không chỉ liên quan đến CNTT mà các sinh viên ở các lĩnh vực khác nếu có cơ hội, sở thích đều có thể tham gia. Do đó, chương trình giảng dạy AI ở Úc không chỉ tập trung vào IT. Như vậy sẽ tăng cơ hội tiếp cận AI cho sinh viên.
Ngoài ra, ông Đinh Ngọc Minh cho rằng, nhu cầu thị trường không chỉ dành cho những người có khả năng phân tích các chương trình học máy, học sâu mà cho cả những người có thể mang ứng dụng trao đổi với doanh nghiệp giúp họ có thể hiểu được làm sao AI có thể ứng dụng cho họ. Vấn đề đào tạo rất quan trọng, khi ta cho sinh viên thấy hướng ra thì sẽ thu hút người học. “Nếu nói về những thuật toán AI cấp độ cao có thể là quá sức với họ nhưng nếu nói về thị trường, ứng dụng vào bài toán kinh tế dễ hiểu hơn và hấp dẫn hơn. Môi trường học tập và làm việc của những người theo đuổi AI tương đối năng động và cơ hội thăng tiến tốt. Một bạn làm về xử lý dữ liệu ở ngân hàng một ngày nào đó cũng có thể chuyển đến doanh nghiệp làm maketing. Đây là những điều cần để sinh viên và phụ huynh hiểu dễ tiếp cận chọn học AI hơn”. Ông Minh chia sẻ.
Đồng quan điểm, ông Hoài cho rằng, để thu hút người học AI cần 2 yếu tố: Thứ nhất là thị trường. Phụ huynh, học sinh cần nhận thấy được bức tranh rõ ràng về tương lai nghề nghiệp AI. Sự thật nghề nghiệp về AI luôn nằm trong Top 3 về thu nhập. Khi nhu cầu, đãi ngộ cao ắt sẽ có sức hút. Thứ hai là cần truyền thông đúng cách để học sinh và phụ huynh thấy AI gần gũi hơn, thực tế hơn.
Theo thống kê, trong tổng số hơn 110.000 kỹ sư công nghệ thông tin tốt nghiệp mỗi năm chỉ có khoảng 10% sinh viên phục vụ tốt trong ngành này. Và trong số 10% đó chỉ có 10% theo đuổi ngành AI (trí tuệ nhân tạo). Con số này quá ít so với các quốc gia khác như Mỹ và Trung Quốc. Hội thảo Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo đã phần nào chỉ ra nguyên nhân, đồng thời cũng đã có những ý kiến đóng góp hữu ích cho sự phát triển nhân lực AI sắp tới của Việt Nam.
Trà Giang
