Bình luận khoa học Thứ tư, 19/06/2024 , 05:31 pm
Cập nhật : 23/09/2022 , 07:09(GMT +7)
Đào tạo nhân lực cần bắt kịp tốc độ phát triển nhanh của ngành AI Chiều 22.9, tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo (AI) Việt Nam, chủ đề được các doa
Các cuộc thi tìm kiếm tài năng AI ngày càng nhiều
Chiều 22.9, tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo (AI) Việt Nam, chủ đề được các doanh nghiệp, tổ chức tại Việt Nam quan tâm là: “Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo”. Điều này đòi hỏi Việt Nam cần sớm chuẩn bị nguồn nhân lực tiếp cận thị trường AI thế giới. Các chuyên gia đánh giá Việt Nam là quốc gia phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu ở khu vực, tuy nhiên cơ sở hạ tầng còn nhiều hạn chế, dẫn đến khó khăn trong thu hút nhân tài. Việc đào tạo nhân lực trong lĩnh vực AI vẫn còn chưa bắt kịp.
Việt Nam thiếu hụt nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo 
 
Ông Anissh Pandey, Giám đốc NVIDIA khu vực Asean cho rằng, trong đào tạo AI, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và nhân tài là quan trọng nhất. Chính phủ Việt Nam đã có nhiều chính sách khuyến khích phát triển đào tạo AI.
Tuy nhiên, khoảng cách giữa phát triển AI ở Việt Nam và đào tạo AI vẫn còn khá lớn, việc đào tạo nhân tài trong lĩnh vực AI còn chưa bắt kịp.
 
Theo ông Anissh Pandey, 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 AI.
 
Các đại biểu tham gia tọa đàm tại Hội thảo Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo. Thứ tự từ trái sang: Bà Huỳnh Thị Thanh Bình, ông Nguyễn Xuân Hoài, ông Anissh Pandey và ông Minh Đinh. 
 
 
Đồng quan điểm, ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam cũng cho rằng, hiện nay, sự thiếu hụt về nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo của Việt Nam khá lớn. Do việc phát triển nhanh và sâu, nên rất khó tìm được một người giỏi AI toàn diện. Việc xây dựng mô hình AI trên dữ liệu chỉ là công việc khá nhỏ trong cả một tiến trình. Để đưa AI trong thực tế gồm rất nhiều công đoạn, đòi hỏi kỹ năng, nghề nghiệp khác nhau.
 
Trong những năm qua, các đại học tại Việt Nam đào tạo nhiều chuyên ngành nhưng lượng học sinh, sinh viên đăng ký đào tạo trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu lại thấp nhất trong ngành khoa học công nghệ thông tin.
Ông Hoài đặt ra câu hỏi: "Phải chăng do chúng ta nói về nghề AI cao siêu, chung chung nên phụ huynh và học sinh cảm thấy quá khó?”
 
Đừng để Trí tuệ nhân tạo trở thành nghề quá cao siêu
 
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.
 
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.
 
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.
 
Bài và ảnh: MC
 

Ý kiến của bạn
Tên của bạn : *
E_mail : *
Tiêu đề : *
Nội dung : * (Bạn vui lòng gõ tiếng Việt có dấu)
 
Mã bảo mật :   
   
Các tin khác

   
Xem tin theo ngày
   
 
Xem nhiều nhất

English
Thăm dò ý kiến
Bạn biết website “truyenthongkhoahoc.vn” qua nguồn thông tin nào?
Bạn bè giới thiệu
Qua Google
Qua sách báo, quảng cáo banner