Từ nguyên tắc quản trị đến việc làm cụ thể
AI đáng tin cậy là hệ thống được phát triển và sử dụng với các biện pháp bảo đảm an toàn, bảo mật, minh bạch, trách nhiệm giải trình và khả năng kiểm soát rủi ro. Đây không chỉ là một chuẩn mực kỹ thuật: đó là điều kiện để người dân có thể tin vào các dịch vụ và quyết định ngày càng chịu ảnh hưởng của AI. Ngày 29/10/2026, Bộ Khoa học và Công nghệ Việt Nam cùng Bộ Nội vụ và Truyền thông Nhật Bản tổ chức hội thảo hợp tác tại Quảng Ninh, trong khuôn khổ Tuần lễ Số Quốc tế Việt Nam 2026. Với chủ đề chuyển “từ nguyên tắc đến hành động”, sự kiện đặt ra câu hỏi thiết thực: làm sao biến tuyên bố về AI an toàn thành phương pháp đánh giá, dữ liệu và hệ thống có thể triển khai. Hướng đi này đáng chú ý vì niềm tin không thể được tạo ra chỉ bằng cam kết; nó cần được kiểm chứng trong cách AI được xây dựng và vận hành.
Lý do cần hành động đã rõ: AI mở ra cơ hội nâng năng suất, cải thiện dịch vụ công và hỗ trợ giải quyết vấn đề xã hội, nhưng đồng thời làm tăng lo ngại về an toàn, bảo mật, minh bạch, trách nhiệm và kiểm soát rủi ro. Bà Nguyễn Thị Ngọc Trang, Quyền Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số quốc gia, nhấn mạnh rằng niềm tin là điều kiện để AI tạo giá trị bền vững.
Đánh giá để niềm tin có thể kiểm chứng
Ưu tiên đầu tiên của hợp tác AI Việt Nhật là xây dựng phương pháp và bộ dữ liệu để đánh giá AI đáng tin cậy. Đây là lựa chọn đúng trọng tâm: nếu không có cách kiểm tra nhất quán, những khái niệm như an toàn hay có trách nhiệm rất dễ dừng ở khẩu hiệu. Công cụ đánh giá có thể giúp cơ quan quản lý, doanh nghiệp và người dùng hiểu hệ thống được thử nghiệm ra sao, rủi ro nào đã được xem xét và giới hạn nào còn tồn tại. Tại hội thảo, các đại biểu cũng trao đổi về quản trị rủi ro trong doanh nghiệp, đánh giá mức độ an toàn và độ tin cậy, đổi mới có trách nhiệm và ứng dụng AI trong kinh doanh. Những chủ đề này cho thấy hợp tác không chỉ nhắm đến việc soạn nguyên tắc chung; mục tiêu là đưa cách đánh giá vào quy trình thực tế. Dẫu vậy, hiệu quả sẽ phụ thuộc vào việc hai bên có thể thống nhất tiêu chí, chia sẻ kinh nghiệm và chuyển kết quả thử nghiệm thành hướng dẫn hữu ích hay không.
Quy mô đối thoại quốc tế cũng tạo thêm cơ sở cho phối hợp. Theo ông Teramura Yukio, Tiến trình Hiroshima AI đã mở rộng từ khuôn khổ G7 thành Nhóm Bạn bè với 70 quốc gia tham gia, trong đó có Việt Nam. Con số này cho thấy quản trị AI ngày càng cần sự tham gia rộng hơn, nhưng cũng nhấn mạnh lý do phải có công cụ đánh giá đủ rõ để các nguyên tắc chung không bị diễn giải quá khác nhau.
AI ngôn ngữ bản địa phải hiểu cả văn hóa
Hướng hợp tác thứ hai là phát triển AI cho ngôn ngữ và tri thức bản địa, trong đó có mô hình ngôn ngữ lớn phù hợp với tiếng Việt và văn hóa Việt Nam. Đây không phải phần việc phụ sau khi công nghệ đã hoàn thiện. Nếu mô hình hiểu kém cách diễn đạt, bối cảnh và tri thức địa phương, lợi ích của AI sẽ khó lan đến người dùng phổ thông và các dịch vụ gắn với đời sống trong nước. Hai bên cũng hướng tới chia sẻ dữ liệu, phối hợp xây dựng chiến lược, hoàn thiện pháp lý về AI và đầu tư hạ tầng số cùng trung tâm dữ liệu xanh. Các yếu tố này liên quan trực tiếp đến chất lượng và khả năng tiếp cận: ngôn ngữ bản địa cần dữ liệu phù hợp, còn ứng dụng hữu ích cần hạ tầng đủ sức hỗ trợ. Tuy nhiên, chia sẻ dữ liệu phải đi cùng cách quản lý an toàn và trách nhiệm. Một mô hình nói trôi chảy nhưng thiếu căn cứ văn hóa hoặc dữ liệu đáng tin sẽ khó tạo được niềm tin mà chương trình hợp tác đặt làm mục tiêu.
Kiến trúc mở: thử nghiệm để tăng khả năng kết nối
Ưu tiên thứ ba là thí điểm kiến trúc AI mở có khả năng tương tác. Nếu được thiết kế tốt, hướng này có thể giúp các hệ thống và nền tảng kết nối thay vì bị khóa trong những giải pháp tách rời. Đây là vấn đề có ý nghĩa với mục tiêu tự chủ chiến lược của Việt Nam: mở cửa để hợp tác, nhưng vẫn giữ khả năng lựa chọn, điều chỉnh và phát triển năng lực trong nước. Tại hội thảo, đại diện Việt Nam trình bày định hướng tự chủ chiến lược trong hệ sinh thái AI mở và kết nối, gắn với Chiến lược AI quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045. Hội thảo cũng đặt các đề xuất kỹ thuật trong khuôn khổ đối thoại song phương thuộc Nhóm Bạn bè Sáng kiến Tiến trình Hiroshima AI. Bước tiếp theo được nêu gồm phối hợp về chiến lược và pháp lý, phát triển AI phù hợp tiếng Việt và văn hóa Việt Nam, chia sẻ dữ liệu, đầu tư hạ tầng số và trung tâm dữ liệu xanh.
Kết luận, hợp tác AI Việt Nhật có sức nặng khi ba ưu tiên được triển khai gắn kết: đánh giá để đo độ tin cậy, AI ngôn ngữ bản địa để phục vụ đúng người dùng, và kiến trúc AI mở để tăng khả năng kết nối. Hội thảo đã xác định những hướng đi đáng làm; thách thức tiếp theo là biến chúng thành thử nghiệm, tiêu chí và năng lực có thể áp dụng. Thành công không nên chỉ được tính bằng số dự án, mà bằng việc AI an toàn và hữu ích hơn trong những việc người dân thực sự cần.
