Tương lai số bền vững nhìn từ Hội thảo quốc tế về AI và khoa học dữ liệu

AI và khoa học dữ liệu: Nền tảng của tương lai số bền vững

Phát biểu khai mạc Hội thảo, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Mở Hà Nội PGS.TS. Dương Thăng Long khẳng định vai trò trung tâm của AI và khoa học dữ liệu trong kỷ nguyên số. Những đột phá trong học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu quy mô lớn, đặc biệt là sự phát triển của các mô hình nền tảng đang làm thay đổi sâu sắc cách xã hội tạo lập tri thức, vận hành dịch vụ và đưa ra quyết định.

AI không còn là xu hướng công nghệ mà đã trở thành trụ cột trong nhiều lĩnh vực, từ giáo dục, y tế đến giám sát môi trường, hạ tầng thông minh và quản trị số. Tuy nhiên, cùng với cơ hội là những câu hỏi ngày càng cấp thiết về độ tin cậy, tính minh bạch và khả năng thích ứng của các hệ thống số. Một tương lai số bền vững đòi hỏi không chỉ hiệu năng kỹ thuật hay đổi mới ngắn hạn, mà cần hướng đến năng lực chống chịu lâu dài, niềm tin của công chúng và khả năng quản trị có trách nhiệm.

Từ góc độ học thuật, đây cũng là lời kêu gọi tập trung nghiên cứu vào chất lượng và quản trị dữ liệu, khả năng giải thích của mô hình, an ninh mạng và sự bền vững của hạ tầng kỹ thuật số. Đặc biệt, cần xem xét kỹ lưỡng các tác động của AI đối với thị trường lao động, kỹ năng, hệ thống giáo dục và mức độ hòa nhập xã hội. Trên tất cả, tính bền vững trong thời đại số chính là việc bảo đảm rằng công nghệ phục vụ con người một cách công bằng, dài hạn và đáng tin cậy.

Vai trò chiến lược của AI và khoa học dữ liệu trong phát triển bền vững

Trong báo cáo tại phiên toàn thể, các chuyên gia đã chỉ ra vai trò trọng yếu của AI và khoa học dữ liệu trong việc thúc đẩy tương lai số bền vững. Đây không chỉ là các ứng dụng công nghệ mà còn là những hướng đi chiến lược để giải quyết các thách thức xã hội, môi trường và phát triển kinh tế hiện nay.

Tối ưu hóa tài nguyên thông minh

Theo TS. Đinh Tuấn Long - Trưởng khoa Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Mở Hà Nội, AI và khoa học dữ liệu đang mở ra khả năng tối ưu hóa tài nguyên theo thời gian thực, giúp giảm thiểu lãng phí ở mức chưa từng có.

Trong nông nghiệp chính xác, các mô hình AI được ứng dụng để điều chỉnh lượng nước tưới, phân bón và thuốc bảo vệ thực vật một cách linh hoạt theo nhu cầu thực tế của cây trồng. Nhờ đó, lượng nước tiêu thụ có thể giảm từ 20-40%, phân bón giảm 15-30%, trong khi thuốc trừ sâu giảm tới 25%, góp phần làm tăng hiệu quả kinh tế đồng thời bảo vệ môi trường sinh thái.

Không chỉ giới hạn trong lĩnh vực nông nghiệp, AI còn đang được áp dụng rộng rãi trong quản lý hạ tầng đô thị và năng lượng. Các hệ thống lưới điện thông minh sử dụng dữ liệu lớn để giảm thất thoát truyền tải từ 10-15% và giảm nhu cầu điện đỉnh từ 12-18%.

Trong khi đó, hệ thống giao thông đô thị được tối ưu hóa nhằm giảm 15-25% mức tiêu thụ nhiên liệu và 18-28% lượng khí thải. Những kết quả này cho thấy, tiềm năng lớn của AI trong việc xây dựng các thành phố thông minh, bền vững và thích ứng tốt hơn với biến đổi khí hậu. Quan trọng hơn, đây là các ứng dụng có thể triển khai sớm và tạo ra tác động tức thì, nếu có sự đầu tư chính sách và hạ tầng dữ liệu phù hợp.

Phân tích dự báo vì phát triển bền vững

TS. Nguyễn Thanh Tuyên, nguyên Phó Cục trưởng Cục Công nghiệp Công nghệ thông tin, Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết, AI đang chuyển đổi cách xã hội phân tích và dự báo trong gần như mọi lĩnh vực, từ sản xuất, nông nghiệp đến năng lượng và y tế. Việc tích hợp AI giúp nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making), từ đó tạo ra các chính sách chủ động thay vì phản ứng bị động trước biến động.

Tại Việt Nam, các công nghệ như học máy, cảm biến IoT, blockchain và mô hình dự báo sớm đã bắt đầu được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực trọng yếu. Trong nông nghiệp, hệ thống dự báo năng suất cây trồng và diễn biến thời tiết giúp giảm thiểu rủi ro mùa vụ. Trong sản xuất, các mô hình bảo trì dự đoán và tối ưu chuỗi cung ứng mang lại hiệu quả kinh tế rõ rệt.

Không dừng lại ở hiệu quả kinh tế, AI còn góp phần định hình tương lai phát triển bền vững thông qua các mô hình phân tích tác động môi trường và khí hậu. Trong lĩnh vực năng lượng, AI đang hỗ trợ theo dõi phát thải carbon, tối ưu hóa tiêu thụ và xác minh tín chỉ carbon một cách minh bạch, phù hợp với các mục tiêu tăng trưởng xanh và cam kết phát thải ròng bằng 0 của Việt Nam.

Với năng lực dự báo ngày càng chính xác và nhanh chóng, AI được ví như “hệ thần kinh mới” của hệ thống quản trị hiện đại. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng này, Việt Nam cần phát triển hạ tầng dữ liệu tin cậy, đào tạo nguồn nhân lực dữ liệu chất lượng và xây dựng khung pháp lý minh bạch, có trách nhiệm.

Giám sát môi trường tự động

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và suy thoái môi trường ngày càng nghiêm trọng, việc giám sát liên tục và chính xác các yếu tố môi trường trở thành một yêu cầu cấp thiết.

Theo TS. Lê Đức Trọng, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, học máy đa phương thức (multimodal machine learning) đang mở ra khả năng theo dõi môi trường tự nhiên và xã hội theo cách toàn diện hơn, nhờ tích hợp nhiều loại tín hiệu cảm biến như hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ, dữ liệu sinh lý và vị trí GPS. Hệ thống này có thể thu nhận và phân tích đồng thời các nguồn dữ liệu khác nhau để phát hiện, nhận diện và dự báo các hiện tượng bất thường trong môi trường - từ cháy rừng, chất lượng không khí, đến hành vi xâm hại rừng hay các biểu hiện cảm xúc trong không gian công cộng.

Một ứng dụng nổi bật là nhận diện cảm xúc đa phương thức, vốn ban đầu được phát triển cho các hệ thống tương tác người - máy, nhưng hiện đang được mở rộng để theo dõi sự căng thẳng xã hội hoặc phản ứng cộng đồng trong các tình huống khẩn cấp.

TS. Trọng nhấn mạnh rằng, việc học từ các tín hiệu đa dạng không chỉ cải thiện độ chính xác của các hệ thống giám sát mà còn tăng khả năng hiểu bối cảnh - điều rất quan trọng trong phân tích môi trường đô thị hoặc các khu vực có điều kiện địa hình phức tạp. Tuy nhiên, ông cũng lưu ý về các thách thức lớn liên quan đến dữ liệu không đầy đủ, lệch pha giữa các kênh tín hiệu, cũng như yêu cầu cao về tính giải thích của mô hình để đảm bảo minh bạch và trách nhiệm trong triển khai thực tế.

Hướng tới hệ sinh thái số bao trùm

Sau phiên toàn thể là các phiên song song, tại đây các diễn giả đã cùng nhấn mạnh rằng, để xây dựng một tương lai số bền vững, cần tạo lập một hệ sinh thái trong đó công nghệ, đặc biệt là AI, không chỉ mạnh về kỹ thuật mà còn bao trùm, công bằng và nhân văn.

Trong các tham luận được trình bày, có một vấn đề nổi bật được gọi là mô hình đồng sáng tạo giữa con người - AI - cấu trúc tư duy đổi mới. Mô hình này không chỉ giúp AI học cách xử lý mâu thuẫn trong tư duy đổi mới mà còn khuyến khích người học phát triển năng lực tư duy hệ thống và làm việc cộng tác với AI như một đối tác sáng tạo thực thụ. Trong môi trường giáo dục, đây là bước tiến giúp học sinh - sinh viên không chỉ tiêu thụ công nghệ mà còn chủ động cùng tạo ra tri thức và giá trị mới.

Để hệ sinh thái số thực sự bao trùm, việc cần làm là giải quyết các thách thức về khoảng cách số, khả năng tiếp cận công nghệ, và đảm bảo rằng AI phục vụ mục tiêu phát triển công bằng, đa dạng và không để ai bị bỏ lại phía sau. Sự kết hợp giữa trí tuệ con người, cấu trúc tư duy đổi mới (TRIZ) và khả năng tính toán vượt trội của AI chính là nền tảng cho một kỷ nguyên số lấy con người làm trung tâm./.

TXB