Giáo sư Việt ở Nhật hiến kế hợp tác AI: Không chỉ dùng giỏi mà phải làm chủ

Ngày ấy tại Việt Nam, muốn biết nghĩa một từ tiếng Anh, người dùng phải gõ từ đó vào máy để tra. Giờ đây, chỉ một câu lệnh, trí tuệ nhân tạo (AI) dịch cả đoạn văn, tóm tắt tài liệu, trò chuyện, thậm chí lập luận bằng tiếng Việt.

Từng làm việc ngày đêm cho dự án dịch máy Anh sang Việt ở Lạc Việt (công ty đứng sau từ điển Lạc Việt - PV), sau nhiều năm, Giáo sư Nguyễn Lê Minh thuộc Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Nhật Bản (JAIST) vẫn trăn trở về một AI do người Việt, cho người Việt bởi với ông, AI nói tiếng Việt trôi chảy chưa chắc đã hiểu đúng tiếng Việt.

Ngày 8-11, ông có mặt trong số các chuyên gia, trí thức Việt Nam tại Nhật Bản gặp Tổng Bí thư, Chủ tịch nước Tô Lâm nhân chuyến thăm chính thức Nhật Bản từ ngày 8 đến 11-11. Trong chuyến thăm, hai nước nhất trí ra Tuyên bố Tầm nhìn chung Việt Nam - Nhật Bản, với AI được nêu trong các lĩnh vực hợp tác ưu tiên.

Nhân dịp này, Tuổi Trẻ đã có cuộc trò chuyện với ông.

AI do người Việt, cho người Việt

* Trước khi sang Nhật, ông từng tham gia dự án dịch máy Anh - Việt tại Lạc Việt. Lúc đó người dùng phải nhập từng từ để tra nghĩa, còn nay AI dịch chỉ bằng một thao tác. "Bài toán" tiếng Việt nào đến giờ vẫn khiến ông trăn trở?

- Tôi bắt đầu nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ khá sớm. Khi tham gia dự án dịch máy Anh - Việt tại Lạc Việt, chúng tôi đã phải giải quyết rất nhiều vấn đề mà ngày nay người dùng có thể thực hiện chỉ bằng một câu lệnh đơn giản với AI.

Hồi ở Lạc Việt, nhóm tôi gồm 5 người, dưới sự dẫn dắt của thầy Phạm Hồng Nguyên đã làm ngày đêm để ra được phiên bản dịch máy Anh - Việt hoàn thiện. Đó là điều chúng tôi rất tự hào. 

Ngày ấy phải tự xây dựng từ điển, quy tắc ngữ pháp và thuật toán xử lý ngôn ngữ rất công phu. Bây giờ, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể dịch cả đoạn văn, tóm tắt tài liệu, đối thoại, thậm chí hỗ trợ lập luận bằng tiếng Việt.

Tuy nhiên, có một bài toán mà tôi cho rằng đến nay chúng ta vẫn chưa giải quyết được một cách đầy đủ. Đó là làm sao để AI không chỉ nói tiếng Việt trôi chảy mà thực sự hiểu đúng ngôn ngữ, văn hóa, ngữ cảnh và tri thức của người Việt. Xa hơn nữa, đó là làm thế nào để AI có thể cảm nhận được văn hóa Việt Nam và có khả năng tự học tự thích ứng khi trải nghiệm vào môi trường như con người?

Tiếng Việt phụ thuộc rất nhiều vào ngữ cảnh, quan hệ xã hội và sắc thái tình cảm, văn hóa. Cùng một câu có thể mang nghĩa khác hẳn tùy người nói, người nghe và hoàn cảnh. Đặc biệt trong pháp luật, y tế hay hành chính, chỉ cần hiểu sai một điều kiện, một ngoại lệ hoặc một từ phủ định là có thể dẫn đến kết luận sai.

AI có thể tạo ra những câu trả lời tiếng Việt rất tự nhiên, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc câu trả lời luôn chính xác. Đôi khi AI diễn đạt rất thuyết phục, trong khi nội dung lại thiếu căn cứ.

Đây cũng là lý do chúng tôi quan tâm đến những nghiên cứu giúp AI giải thích kết luận dựa trên bằng chứng, nhận biết khi nào chưa đủ thông tin và hạn chế tạo ra nội dung không chính xác. Tôi mong Việt Nam có thể phát triển những hệ thống AI thực sự am hiểu tiếng Việt, pháp luật Việt Nam và văn hóa Việt Nam, thay vì chỉ phụ thuộc vào các mô hình nước ngoài.

* Nhóm của ông, phần lớn là người Việt, nhiều năm giành thành tích cao nhất tại COLIEE (Cuộc thi trích xuất thông tin pháp lý và suy luận văn bản quốc tế). Ông nhớ nhất mùa thi nào? Theo ông, AI pháp luật ở Việt Nam có khả thi không và nên bắt đầu từ đâu?

- Tôi nhớ nhất COLIEE 2024, khi nhóm của chúng tôi tại JAIST giành vị trí thứ nhất ở hai nội dung tìm kiếm và suy luận trên văn bản luật. 

Điều đọng lại không chỉ là kết quả mà còn là quá trình các em sinh viên, nghiên cứu sinh giải một bài toán rất khó: làm thế nào để máy tính có thể đọc và hiểu các quy định pháp luật, sau đó xác định một kết luận có thực sự được các điều luật hỗ trợ hay không.

Việc này với con người đã không đơn giản, với AI còn khó hơn, vì văn bản pháp luật có nhiều điều kiện, ngoại lệ và quy định liên quan với nhau. Một hệ thống có thể tìm đúng điều luật nhưng vẫn kết luận sai nếu hiểu sai quan hệ giữa các quy định.

Chúng tôi đã phải kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm thông tin, mô hình ngôn ngữ lớn và phương pháp suy luận để nâng cao độ chính xác. Quan trọng hơn, chúng tôi luôn đặt câu hỏi: làm sao để kết quả AI đưa ra có thể được kiểm tra lại dựa trên văn bản pháp luật? Thành tích ấy cho thấy khi có môi trường và phương pháp phù hợp, sinh viên Việt Nam hoàn toàn cạnh tranh được với các nhóm quốc tế.

Về ứng dụng tại Việt Nam, tôi cho rằng AI pháp luật hoàn toàn có tính khả thi và rất đáng đầu tư. Tuy nhiên, không nên bắt đầu bằng việc để AI tự đưa ra quyết định pháp lý thay con người.

Theo tôi, chúng ta nên đi từng bước, trước hết, AI hỗ trợ tìm kiếm văn bản, xác định điều khoản liên quan và tóm tắt nội dung. 

Tiếp đến là đối chiếu quy định, phát hiện mâu thuẫn và giải thích có dẫn nguồn. Sau cùng mới tới phân tích, suy luận pháp lý phức tạp hơn, và luôn có chuyên gia kiểm tra.

Đặc biệt, cần xây dựng bộ dữ liệu và hệ thống đánh giá riêng cho pháp luật Việt Nam. Không thể chỉ dựa vào việc mô hình trả lời hay hay dở để kết luận nó đủ tin cậy. 

Trong AI pháp luật, điều quan trọng không phải máy tính trả lời nhanh thế nào, mà là kết luận có đúng căn cứ pháp luật hay không. AI cần giúp con người tiếp cận công lý tốt hơn, chứ không thay thế trách nhiệm của người làm công tác pháp luật.

Những điều kiện cần và đủ để làm chủ AI

* Người ta nói nhiều về "làm chủ công nghệ AI". Theo ông, phải tự kiểm chứng được điều gì mới gọi là làm chủ? Khi năng lực xử lý của máy đã vượt xa con người, "kiểm chứng được" kết quả AI nên hiểu ở mức độ nào?

- Cần phân biệt rõ giữa sử dụng AI thành thạo và làm chủ công nghệ AI. Một người dùng mô hình tiên tiến để viết chương trình, phân tích dữ liệu hay làm sản phẩm rất nhanh chưa có nghĩa là đã làm chủ công nghệ.

Làm chủ AI cần ít nhất ba năng lực. Thứ nhất là hiểu công nghệ: mô hình hoạt động theo nguyên lý nào, mạnh, yếu, rủi ro ra sao. Thứ hai, có khả năng phát triển và cải tiến công nghệ: điều chỉnh, xây dựng phương pháp mới, tối ưu hiệu quả và thích nghi với bài toán cụ thể. Thứ ba, và đặc biệt quan trọng, có khả năng kiểm chứng và kiểm soát kết quả của AI.

Chúng ta phải biết AI đúng trong điều kiện nào, có thể sai khi nào và phát hiện sai sót bằng cách nào. AI có thể xử lý một lượng thông tin rất lớn, vượt xa khả năng của một cá nhân. Nhưng điều đó không có nghĩa là con người phải kiểm tra từng phép tính hay đọc lại toàn bộ tài liệu mà AI đã xử lý.

Điều cần là phương pháp kiểm chứng có hệ thống. Với AI pháp luật, hệ thống phải chỉ ra điều luật làm căn cứ, các điều kiện pháp lý được áp dụng và liệu kết luận có thực sự được các căn cứ đó hỗ trợ hay không.

Ở lĩnh vực khác, có thể dùng công cụ kiểm chứng độc lập, phương pháp đánh giá độ tin cậy, đối chiếu dữ liệu thực tế, cả phương pháp kiểm chứng hình thức dựa trên toán học.

Đây cũng là một hướng nghiên cứu mà phòng thí nghiệm của chúng tôi theo đuổi: không chỉ làm cho AI thông minh hơn, mà còn làm cho AI đáng tin cậy hơn. Năng lực cạnh tranh AI của một quốc gia không chỉ nằm ở việc sở hữu mô hình lớn đến đâu, mà còn ở khả năng hiểu, kiểm soát, đánh giá và sử dụng AI an toàn, hiệu quả và có trách nhiệm.

Làm chủ AI không có nghĩa con người phải giỏi hơn máy tính trong mọi bài toán. Đó là hiểu giới hạn của nó, kiểm soát được cách nó hoạt động và có phương pháp độc lập để đánh giá độ tin cậy của kết quả nó tạo ra.

* Trong khuôn khổ sáng kiến NEXUS, Việt Nam đã đề nghị mở rộng từ đào tạo nhân lực chất lượng cao ngành bán dẫn sang AI. Nếu được đề xuất một dự án AI chung, ông sẽ chọn dự án nào? Sau một năm, kết quả gì cho thấy dự án đi đúng hướng?

- Tôi sẽ đề xuất chương trình phát triển AI đáng tin cậy cho các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao, trước mắt là pháp luật và dịch vụ công. 

Tôi chọn hướng này vì ba lý do. Thứ nhất, Việt Nam có nhu cầu thực tế rất lớn: người dân, doanh nghiệp, cơ quan quản lý đều cần công cụ tìm kiếm, hiểu và áp dụng đúng quy định pháp luật một cách chính xác, thuận tiện.

Thứ hai, Nhật Bản có kinh nghiệm phát triển các hệ thống công nghệ đòi hỏi độ tin cậy cao, nền tảng nghiên cứu mạnh và môi trường công nghiệp chú trọng chất lượng. Đây là những kinh nghiệm Việt Nam có thể học hỏi và cùng phát triển.

Thứ ba, chúng ta đã có nền tảng nghiên cứu ban đầu. Tại JAIST, nhóm của chúng tôi đã nhiều năm nghiên cứu AI pháp luật, đạt thành tích cao tại COLIEE và có hợp tác với các trường đại học Việt Nam.

Tôi hình dung dự án có sự tham gia của các phòng thí nghiệm tại Nhật Bản, các nhóm nghiên cứu tại Việt Nam và một số cơ quan, doanh nghiệp có nhu cầu ứng dụng.

Dự án tập trung vào ba việc: xây dựng dữ liệu chất lượng cao cho tiếng Việt và pháp luật Việt Nam; phát triển mô hình AI biết tìm bằng chứng, giải thích và kiểm chứng kết quả; đào tạo nghiên cứu sinh có khả năng tự phát triển công nghệ AI.

Sau một năm, tôi sẽ không chỉ nhìn vào số hội thảo hay số biên bản hợp tác. Tôi muốn thấy một bộ dữ liệu đánh giá AI pháp luật tiếng Việt được xây dựng và kiểm định; một hệ thống thử nghiệm trả lời câu hỏi pháp luật kèm dẫn nguồn, được chuyên gia đánh giá độc lập; và một nhóm nghiên cứu sinh Việt Nam - Nhật Bản cùng nghiên cứu, công bố kết quả và tiếp tục phát triển công nghệ.

Một năm chưa đủ để tạo ra một hệ thống AI hoàn chỉnh, nhưng có thể xây dựng nền tảng nghiên cứu, dữ liệu, phương pháp đánh giá và sản phẩm thử nghiệm đủ sức thuyết phục để tiếp tục đầu tư dài hạn.

Chia sẻ với Tuổi Trẻ về cuộc gặp của Tổng Bí thư, Chủ tịch nước Tô Lâm với các chuyên gia và trí thức người Việt tại Nhật Bản ngày 8-11, Giáo sư Nguyễn Lê Minh cho biết ông ấn tượng với tầm nhìn chiến lược và quyết tâm thúc đẩy khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo của lãnh đạo Đảng, Nhà nước. Ông cũng cảm nhận rõ sự trân trọng và kỳ vọng dành cho cộng đồng trí thức, nhà khoa học Việt Nam ở nước ngoài.

Theo ông Minh, hợp tác AI Việt Nam - Nhật Bản có nhiều điều kiện thuận lợi nhưng chưa khai thác hết tiềm năng. Hoạt động hiện chủ yếu dựa trên quan hệ giữa các giáo sư, phòng thí nghiệm và dự án riêng lẻ. Hai nước cần tiến tới các chương trình nghiên cứu chung dài hạn, có sự tham gia của đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp.

Thông qua hợp tác quốc tế, Việt Nam có thể tiếp cận nhanh công nghệ tiên tiến, phát triển giải pháp phù hợp với nhu cầu trong nước mà không phải đi lại toàn bộ con đường các nước phát triển từng trải qua.

Ông mong muốn hình thành mạng lưới kết nối các nhà nghiên cứu người Việt ở Nhật Bản và nhiều nước, cùng chia sẻ tri thức, đào tạo thế hệ trẻ. "Tôi mong hợp tác AI Việt - Nhật không dừng ở việc đào tạo người Việt dùng công nghệ Nhật, mà tiến tới việc các nhà khoa học hai nước cùng tạo ra công nghệ AI mới", ông nói.

Để phát huy hiệu quả nguồn lực trí thức ở nước ngoài, theo ông, cần có cơ chế hợp tác nghiên cứu dài hạn, cho phép nhà khoa học tham gia các chương trình trong nước, đồng hướng dẫn nghiên cứu sinh và xây dựng nhóm nghiên cứu. Cùng với đó là cơ chế tài trợ linh hoạt, minh bạch cho các dự án quốc tế.

Riêng lĩnh vực AI, Việt Nam cần đầu tư hạ tầng tính toán, mở rộng khả năng tiếp cận dữ liệu và môi trường thử nghiệm. Doanh nghiệp cũng cần tham gia cùng trường đại học, viện nghiên cứu để rút ngắn khoảng cách giữa nghiên cứu và ứng dụng.

"Nguồn lực trí tuệ của Việt Nam không chỉ nằm trong phạm vi lãnh thổ Việt Nam, mà còn hiện diện tại nhiều trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ hàng đầu thế giới. Nếu có cơ chế phù hợp để kết nối và phát huy nguồn lực ấy, tôi tin đây sẽ là lợi thế rất lớn cho sự phát triển khoa học công nghệ của đất nước", Giáo sư Nguyễn Lê Minh chia sẻ.

Đồng kiến tạo công nghệ: Định hướng mới của Việt Nam và Nhật Bản

Từ những thông điệp của Tổng Bí thư, Chủ tịch nước Tô Lâm tại Tokyo, các chuyên gia nhận định quan hệ Việt - Nhật đang chuyển sang giai đoạn mới, khi hai bên cùng cất tiếng nói chung về đồng kiến tạo công nghệ.