Cơ hội và thách thức của trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam và Singapore

Giới thiệu chung

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang là một trong những công nghệ quan trọng nhất của thời đại, mang lại nhiều cơ hội và thách thức cho các quốc gia, trong đó có Việt Nam và Singapore. Mới đây, một buổi seminar trực tuyến về chủ đề này đã được tổ chức bởi mạng lưới Tri Thức Trẻ Việt Nam tại Singapore, với sự tham gia của hai diễn giả là anh Lê Văn Thành (Kiến trúc sư giải pháp tại Google Singapore) và anh Nguyễn Hùng Minh Tân (Assistant Professor khoa Toán, Đại học NUS Singapore).

Trong buổi chia sẻ, anh Lê Văn Thành đã chia sẻ về hành trình sự nghiệp của mình, từ khi tốt nghiệp Đại học Bách Khoa Hà Nội, làm việc tại FPT, EMC/Dell EMC, Salesforce, và hiện tại là tại Google. Anh nhấn mạnh tầm quan trọng của việc liên tục học hỏi và trau dồi kiến thức trong lĩnh vực công nghệ. Anh cũng giới thiệu về chiến lược quốc gia của chính phủ Singapore về AI, tập trung vào 5 lĩnh vực trọng điểm: Transport & Logistics, Smart Cities, Healthcare, Education, Safety & Security, cùng với các ứng dụng thực tế của AI trong các ngành công nghiệp và doanh nghiệp.

Anh Nguyễn Hùng Minh Tân chia sẻ về hành trình học tập của mình tại Mỹ và Singapore, từ community college đến Đại học Rice, UC Berkeley, và hiện tại là NUS. Anh nhấn mạnh về tầm quan trọng của tinh thần chủ động, óc tò mò, sự chăm chỉ, và dám đổi mới tư duy trong nghiên cứu AI. Anh cũng giải thích về AI cho 2 nhóm: người làm nghiên cứu và người ứng dụng phát triển sản phẩm, đồng thời chia sẻ về các chương trình hỗ trợ du học, làm việc, nghiên cứu cho sinh viên, nghiên cứu sinh Việt Nam và Đông Nam Á tại NUS và các trường đại học Singapore.

Buổi seminar cũng thảo luận về những yêu cầu, kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực AI, cả trong ngành công nghiệp và học thuật. Ngoài kiến thức chuyên môn, các kỹ năng mềm, sự chủ động, kết nối cộng đồng, khả năng thích ứng và giải quyết vấn đề linh hoạt cũng rất quan trọng. Việc tự học, trau dồi kiến thức một cách chủ động, và kết nối, hợp tác với cộng đồng nghiên cứu được xem là then chốt để thành công trong lĩnh vực này.

Với sự phát triển mạnh mẽ của AI, Việt Nam và Singapore đều đang đứng trước nhiều cơ hội và thách thức. Việc đầu tư cho nghiên cứu, ứng dụng AI, và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao sẽ là những yếu tố quan trọng để hai quốc gia nắm bắt cơ hội và vượt qua thách thức trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0. Sự hợp tác chặt chẽ giữa chính phủ, doanh nghiệp, và giáo dục đại học sẽ tạo ra một hệ sinh thái thuận lợi cho sự phát triển bền vững của AI tại Việt Nam, Singapore và khu vực Đông Nam Á.

Anh Nguyễn Hùng Minh Tân:

Theo những chia sẻ của anh Tân trong tài liệu, để đáp ứng thị trường hiện tại, các bạn cần chuẩn bị:

Nền tảng toán học vững chắc: Đối với nghiên cứu AI, cần có kiến thức nền tảng về đại số tuyến tính (linear algebra), giải tích (calculus). Nếu muốn đi sâu hơn thì cần tìm hiểu về tối ưu hóa (optimization).
Kỹ năng lập trình tốt: Ngay cả khi làm nghiên cứu, khả năng lập trình cũng rất quan trọng để hiện thực hóa các ý tưởng, phương pháp. Một số kỹ năng lập trình cần có:

Distributed programming: lập trình phân tán, viết code có thể chạy trên nhiều máy, nhiều hệ thống.
GPU computing: lập trình, tính toán sử dụng GPU.
Thành thạo các ngôn ngữ lập trình phổ biến trong AI như Python, C++. Một số ít có thể cần biết thêm về ngôn ngữ Rust.

Hiểu sâu về Machine Learning: Khi học machine learning, không chỉ học thuộc lòng các khái niệm, thuật toán mà cần hiểu sâu về nền tảng toán học đằng sau, cách thuật toán hoạt động, từ đó mới có thể cải tiến, phát triển chúng.
Kỹ năng mềm:

Chủ động tìm kiếm cơ hội (active looking for opportunities): Chủ động tìm hiểu xem trường nào, giáo sư nào đang tuyển nghiên cứu sinh, đang làm đề tài gì.
Xây dựng một mạng lưới quan hệ (networking): Kết nối với các giáo sư, nghiên cứu sinh khác trong lĩnh vực. Điều này giúp bạn cập nhật thông tin, nắm bắt cơ hội hợp tác nghiên cứu.
Kỹ năng hợp tác, chia sẻ: Nghiên cứu ngày nay, đặc biệt trong lĩnh vực AI đòi hỏi sự hợp tác của một nhóm, chia sẻ ý tưởng, kinh nghiệm với nhau. Một người không thể làm hết tất cả.

Anh Tân cũng có chia sẻ thêm về những điều mà các bạn theo con đường học thuật, nghiên cứu AI cần chuẩn bị:

Tìm hiểu kỹ về toán học của AI (mathematics of AI): Các bạn nghiên cứu AI cần hiểu sâu về nền tảng toán học đằng sau các mô hình, thuật toán AI. Điều này giúp các bạn không chỉ áp dụng mà còn có thể cải tiến, phát triển chúng.
Cập nhật liên tục thông tin về các cơ hội nghiên cứu: Các bạn cần chủ động tìm kiếm xem các trường đại học, giáo sư nào đang tuyển nghiên cứu sinh, họ đang làm những đề tài nào. Ngày nay với sự hỗ trợ của mạng xã hội như Facebook, Twitter, việc này trở nên dễ dàng hơn. Các bạn có thể theo dõi (follow) các giáo sư, nghiên cứu sinh nổi tiếng trong lĩnh vực để nắm bắt thông tin.
Xây dựng mạng lưới kết nối và hợp tác nghiên cứu: Các bạn cần chủ động kết nối, xây dựng mối quan hệ với các giáo sư, nghiên cứu sinh khác trong lĩnh vực AI. Việc hợp tác nghiên cứu đóng vai trò quan trọng, giúp các bạn học hỏi, phát triển ý tưởng và thực hiện những nghiên cứu có tầm ảnh hưởng. Ngày nay, ngay cả với những lĩnh vực lý thuyết thuần túy như toán học, sự hợp tác và chia sẻ cũng rất cần thiết để giải quyết những vấn đề lớn.
Tham gia các hoạt động học thuật: Các bạn nên tích cực tham gia các hội nghị, hội thảo, seminar về AI. Đây là cơ hội để các bạn cập nhật kiến thức mới, gặp gỡ và học hỏi từ những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực.

Tóm lại, anh Tân nhấn mạnh rằng để thành công trên con đường nghiên cứu AI, ngoài năng lực học thuật, các bạn cần có tư duy kết nối, chủ động tìm kiếm cơ hội và xây dựng mối quan hệ hợp tác với các nhà nghiên cứu khác.

Anh Lê Văn Thành:

Theo những chia sẻ của anh Thành trong tài liệu, một số hướng đi trong industry và hướng đi ở Singapore được đề cập bao gồm:

Chính phủ Singapore đã đưa ra một chiến lược quốc gia về AI, tập trung vào 5 nhóm dự án chính:

Transport and Logistics (Vận chuyển và Logistics): Ứng dụng AI trong lĩnh vực này vì Singapore là một trung tâm vận chuyển, logistics của thế giới. Các công nghệ AI được sử dụng bao gồm machine learning, modeling và simulation.
Smart City (Thành phố thông minh): Singapore đã và đang đẩy mạnh ứng dụng công nghệ, đặc biệt là AI để xây dựng các thành phố và quốc gia thông minh. Các công nghệ AI chính được sử dụng cho Smart City là natural language processing (xử lý ngôn ngữ tự nhiên), computer vision, modeling and simulation.
Healthcare (Y tế, chăm sóc sức khỏe): Đây là một trọng tâm của Singapore do những thách thức như dân số già, diện tích đất nước nhỏ. AI được ứng dụng trong lĩnh vực này, đặc biệt là machine learning để nâng cao chất lượng chăm sóc y tế.
Education (Giáo dục): Singapore rất chú trọng phát triển giáo dục, đặc biệt là giáo dục về công nghệ, AI cho thế hệ trẻ từ cấp 1. Chính phủ đã có nhiều dự án hợp tác với các tổ chức giáo dục và công ty công nghệ lớn để thúc đẩy việc ứng dụng AI trong lĩnh vực này,
Safety and Security (An toàn và An ninh): Đây cũng là một lĩnh vực trọng điểm để ứng dụng AI tại Singapore.
Năm dự án nói trên được xem như là trụ cột, nền tảng cho sự phát triển và ứng dụng AI trên diện rộng trong nền kinh tế và xã hội Singapore. Chúng là kim chỉ nam để các doanh nghiệp, tổ chức định hướng chiến lược AI của mình tại Singapore.

Chính phủ Singapore muốn tạo ra một hệ sinh thái về AI để thúc đẩy nền kinh tế. Họ chú trọng thu hút nhân tài AI thông qua các chương trình giáo dục, học bổng.
Các ngành được ứng dụng AI mạnh mẽ ở Singapore như: truyền thông, đại học, ngân hàng, hàng không, thương mại điện tử,...
Ở Singapore và các nước khác, hầu hết các công việc liên quan đến AI (AI related jobs) không yêu cầu bằng Thạc sĩ hay Tiến sĩ. Điều quan trọng là có kỹ năng làm được việc, giải quyết được vấn đề.
Các công ty lớn như Google đã phát triển các công cụ AI để nhiều người có thể sử dụng xây dựng ứng dụng AI mà không cần trình độ quá cao.

Tại phút thứ 39 trở đi, anh Thành có chia sẻ chi tiết những vấn đề cần chuẩn bị để đáp ứng thị trường hiện tại như sau:

Không cần phải quá xuất sắc, nhiều người làm ở Google cũng là người bình thường. Điểm khác biệt là:

Biết thông tin tuyển dụng và dám apply, không tự ti về khả năng của mình.
Ngoài chuyên môn, cần có các kỹ năng mềm như khả năng diễn đạt, thuyết trình, làm việc nhóm.
Đóng góp cho cộng đồng, tham gia các tổ chức, hoạt động ngoài công việc.
Hiểu về ngành, không chỉ về công nghệ, có khả năng hoạt động trong tình huống bất định và giải quyết vấn đề (problem solving).

Để thể hiện tốt trong CV khi ứng tuyển, cần:

Thể hiện được những keyword, kỹ năng mà công việc cần vì khâu sàng lọc CV đầu tiên thường dựa vào AI và keyword matching.
Đọc hiểu job description để hiểu rõ yêu cầu công việc và thể hiện mình phù hợp với vị trí đó qua CV.
Không dùng template CV chung chung mà cần viết CV theo tư duy marketing, thể hiện khả năng giải quyết vấn đề của mình.

Anh Thành cũng nhấn mạnh thêm một số điểm sau:

Đa số các công việc liên quan đến AI (AI-related jobs) trong doanh nghiệp không yêu cầu trình độ thạc sĩ hay tiến sĩ, mà quan trọng là khả năng ứng dụng AI vào giải quyết vấn đề thực tế của doanh nghiệp. Công nghệ ngày càng phát triển, giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng AI.
Trong một doanh nghiệp, số lượng người thực sự cần hiểu sâu về thuật toán AI rất ít. Phần lớn tập trung vào cách ứng dụng AI để đạt được mục tiêu kinh doanh, như tăng doanh số, hiểu khách hàng, đưa ra gợi ý phù hợp. Các công ty công nghệ lớn đã xây dựng sẵn nhiều công cụ giúp đơn giản hóa việc triển khai AI.

Nhìn chung, anh Thành muốn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học hỏi, trau dồi kỹ năng, nắm bắt cơ hội và điều chỉnh bản thân cho phù hợp với yêu cầu công việc để thành công trong lĩnh vực ứng dụng AI vào doanh nghiệp.

Question/Answer:

Câu hỏi 1: Để đáp ứng thị trường hiện tại thì các bạn cần phải chuẩn bị gì cần chuẩn bị những kiến thức gì để có thể trở thành một kỹ sư ở Google?

Trả lời của anh Thành:

Đừng nghĩ làm ở Google phải quá xuất sắc. Nhiều đồng nghiệp của anh ở Google cũng là người bình thường.
Cần chủ động tìm và nắm bắt cơ hội (thông tin tuyển dụng, ứng tuyển).
Ngoài chuyên môn, cần có các kỹ năng khác như giao tiếp, thuyết trình, làm việc nhóm.
Các công ty công nghệ quan tâm đến những người có đóng góp cho cộng đồng.
Cần hiểu về ngành (industry), có khả năng giải quyết vấn đề trong các tình huống bất định.

Bổ sung từ anh Tân:

Các bạn hoàn toàn có thể tự học AI qua các khóa học online, trao đổi với các kỹ sư, chuyên gia. Không nhất thiết phải có bằng cấp chính quy.
Điều quan trọng là có niềm đam mê, chủ động tìm tòi, học hỏi. Nhiều kỹ sư giỏi của anh không có bằng AI.

Câu hỏi 2: Những công việc AI related job mà không liên quan đến thuật toán thì là những công việc nào?

Trả lời của anh Thành:

Hầu hết các AI related job trong các công ty không yêu cầu phải có bằng Thạc sĩ, Tiến sĩ.
Nhiều ứng dụng AI trong kinh doanh như chatbot, hệ thống recommendation... không đòi hỏi trình độ AI quá cao. Các công ty đã phát triển sẵn các công cụ, framework AI.
Chỉ một số ít vị trí nghiên cứu core AI mới cần trình độ Thạc sĩ, Tiến sĩ.
Theo chia sẻ của anh Thành, trong industry (công nghiệp), các công việc AI related (liên quan đến AI) rất đa dạng, không chỉ gói gọn trong việc phát triển các thuật toán AI. Một số ví dụ điển hình:
1. Xây dựng chatbot, trợ lý ảo: Phát triển các hệ thống chatbot sử dụng AI để tương tác, hỗ trợ khách hàng dựa trên dữ liệu và nghiệp vụ cụ thể của doanh nghiệp (ví dụ ngân hàng, thương mại điện tử...).
2. Hệ thống gợi ý, đề xuất (recommendation system): Xây dựng các hệ thống gợi ý sản phẩm, dịch vụ cho người dùng dựa trên hành vi, sở thích của họ nhằm tăng trải nghiệm người dùng và doanh số. Đây là ứng dụng phổ biến trong thương mại điện tử, quảng cáo, giải trí...
3. Phân tích dữ liệu, dự báo xu hướng trong kinh doanh: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, machine learning để khai thác insight từ dữ liệu, dự báo nhu cầu thị trường, xu hướng tiêu dùng.
4. Tối ưu hóa quy trình, hoạt động kinh doanh: Ứng dụng AI vào việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý kho hàng, lập kế hoạch sản xuất - kinh doanh...
Điểm chung của các công việc này là tập trung vào ứng dụng AI để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể. Phần lớn không yêu cầu trình độ chuyên sâu về AI như Thạc sĩ, Tiến sĩ, mà quan trọng là khả năng vận dụng các công cụ, giải pháp AI vào thực tiễn. Nhiều công ty lớn đã phát triển các framework, công cụ AI sẵn có để đơn giản hóa việc triển khai AI trong doanh nghiệp. Do đó, các công việc AI trong industry khá đa dạng và phù hợp với nhiều đối tượng học tập, trình độ khác nhau.

Câu hỏi 3: Để pass vòng screening CV thì cần lưu ý điều gì?

Trả lời của anh Thành:

Trước hết, anh Thành nhấn mạnh rằng hầu hết các CV sẽ được screening (sàng lọc) bởi hệ thống AI hoặc nhân viên HR trước khi đến tay người phỏng vấn có chuyên môn. Vì vậy, điều quan trọng là phải vượt qua được vòng sàng lọc này.

Thứ nhất, các bạn cần đảm bảo CV của mình chứa đựng các từ khóa (keywords) liên quan đến vị trí ứng tuyển, phù hợp với mô tả công việc (job description). Điều này giúp CV dễ dàng vượt qua các hệ thống sàng lọc CV tự động.

Thứ hai, CV cần thể hiện được năng lực của ứng viên, đặc biệt là kỹ năng giải quyết vấn đề. Theo anh Thành, nhiều ứng viên có thể đáp ứng yêu cầu công việc nhưng lại thất bại trong việc thể hiện điều đó qua CV. Một CV tốt cần chứng minh được ứng viên:
- Hiểu rõ yêu cầu, mong muốn của nhà tuyển dụng
- Đáp ứng được các yêu cầu đó thông qua kinh nghiệm, kỹ năng của bản thân
- Có khả năng trình bày, thuyết phục nhà tuyển dụng.
Thứ ba, anh Thành khuyên các bạn không nên sử dụng các mẫu CV chung chung, rập khuôn. Điều này có thể khiến nhà tuyển dụng có ấn tượng không tốt. Thay vào đó, mỗi CV gửi đi cần được cá nhân hóa, điều chỉnh cho phù hợp với yêu cầu cụ thể của vị trí ứng tuyển.

Anh Thành cũng chia sẻ rằng anh đã xây dựng một khóa học hướng dẫn cách viết CV theo tư duy marketing. Khóa học này nhằm giúp các bạn ứng viên trau dồi kỹ năng viết CV, nâng cao tỷ lệ vượt qua vòng screening và được mời phỏng vấn. Anh khuyến khích các bạn tham khảo khóa học này, áp dụng vào thực tế để tăng cơ hội thành công khi ứng tuyển.

Apr 02, 2024