Xây dựng AI hiểu tiếng Việt: Từ cam kết của MISA đến bài toán sử dụng thực tế

Dòng Chảy AI · Hành Trình AI · 11–17/1/2025

Một kế toán cần tìm quy định mới; một chủ doanh nghiệp muốn hiểu một biểu mẫu thuế; một người nông dân tìm thông tin phù hợp với công việc của mình. Đây là những tình huống minh họa. Nếu AI có thể hỗ trợ tra cứu bằng tiếng Việt trong các lĩnh vực như vậy, cơ hội sẽ không chỉ nằm ở việc tạo thêm một chatbot, mà còn ở chất lượng thông tin người dùng nhận được.

Ngày 15/1/2025, tại diễn đàn quốc gia về phát triển doanh nghiệp công nghệ số ở Hà Nội, MISA công bố nhận nhiệm vụ phát triển công nghệ AI và nêu kế hoạch xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn. Theo MISA và thông tin được Cổng Thông tin điện tử Chính phủ tường thuật, mô hình dự kiến hướng đến những lĩnh vực như văn bản pháp luật, kế toán, thuế và quản trị doanh nghiệp. 1 2

Một kế hoạch cho những lĩnh vực quen thuộc

Mô hình ngôn ngữ lớn là hệ thống được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu để xử lý và tạo văn bản. Trong lời giới thiệu của mình, MISA nói định hướng của mô hình gồm cả kiến thức về nông nghiệp. Công ty đặt mục tiêu tối thiểu 100 tỷ tham số; tham số là những giá trị bên trong mô hình được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện. Con số đó thể hiện quy mô mục tiêu, không tự bảo đảm câu trả lời đúng hay hữu ích. 1

Cổng Thông tin điện tử Chính phủ tường thuật rằng Chủ tịch MISA Lữ Thành Long cam kết đầu tư tối thiểu 2.500 tỷ đồng trong năm năm tới để phát triển AI theo hướng xây dựng mô hình này. Đây là cam kết được nêu tại thời điểm đó, không phải số tiền đã chi hay bằng chứng mô hình đã hoàn thành. 2

Diễn đàn ngày 15/1 do Bộ Thông tin và Truyền thông tổ chức, thảo luận về định hướng phát triển doanh nghiệp công nghệ số, trong đó có AI và bán dẫn. Việc nêu các nhiệm vụ, chính sách và cam kết tại diễn đàn cho thấy hướng quan tâm của các bên; những lợi ích cụ thể vẫn cần được theo dõi qua quá trình thực hiện. 3

Hiểu ngôn ngữ chưa đủ

Một người dùng có thể hỏi bằng tiếng Việt tự nhiên, nhưng công việc của một trợ lý hữu ích không dừng ở việc tạo câu trôi chảy. Với quy định pháp luật hoặc thuế, thông tin cần đúng với hoàn cảnh, dẫn đến nguồn đáng tin cậy và được cập nhật khi quy định thay đổi. Nếu câu hỏi vượt quá khả năng của hệ thống, người dùng cần biết khi nào nên kiểm tra với cơ quan hoặc chuyên gia phù hợp.

Dữ liệu cũng quan trọng. Một mô hình phục vụ nhiều lĩnh vực cần được đánh giá trên những ví dụ phù hợp với từng lĩnh vực, bao gồm cả những tình huống khó và cách diễn đạt khác nhau. Một điểm số tổng quát hoặc số lượng tham số không cho biết chắc mô hình sẽ hoạt động ra sao với mọi người dùng Việt Nam.

Đối với dữ liệu của doanh nghiệp hoặc cá nhân, người triển khai cần làm rõ thông tin nào được thu thập, ai có quyền truy cập và cách xử lý sai sót. Đây là những tiêu chí để đánh giá một hệ thống tương lai, không phải kết luận rằng dự án MISA đã có hoặc thiếu những biện pháp cụ thể.

Từ lời hứa đến bằng chứng

Một dự án AI của Việt Nam có thể tạo cơ hội phát triển công cụ phù hợp hơn với ngôn ngữ và nhu cầu trong nước. Nhưng mức độ phù hợp ấy cần được kiểm tra, không thể suy ra chỉ từ nơi đặt trụ sở của nhà phát triển. Bài viết này chưa có kết quả thử nghiệm độc lập về mô hình được đề xuất, thời điểm hoàn thành hay tác động đến các nhóm người dùng.

Cam kết tháng 1/2025 mở ra một câu hỏi có thể theo dõi: khi những hệ thống như vậy được xây dựng, liệu người dùng có thể kiểm tra nguồn, hiểu giới hạn và nhận được sự hỗ trợ khi câu trả lời sai? Câu trả lời sẽ đến từ kết quả thực tế và cách công bố bằng chứng, không chỉ từ mục tiêu ban đầu.

Tài liệu tham khảo

1. MISA — Nhận nhiệm vụ làm chủ công nghệ AI, 15/1/2025: công bố và mục tiêu của doanh nghiệp.
2. Cổng Thông tin điện tử Chính phủ — Trọng trách và cơ hội của doanh nghiệp công nghệ số, 15/1/2025: tường thuật cam kết tại diễn đàn.
3. VietnamPlus — Khai mạc diễn đàn doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam, 15/1/2025: bối cảnh sự kiện.