Năm 2019, GS Nguyễn Tiến Dũng (GS Toán học, Đại học Toulouse – Pháp) sáng lập công ty trí tuệ nhân tạo Torus AI, xử lý tự động các thông tin tín hiệu và hình ảnh trong nhiều lĩnh vực, trong đó có y tế như chẩn đoán các bệnh về da, bệnh hô hấp…

Ông Dũng cho biết, đồng sáng lập của Torus AI là bác sĩ da liễu. Bởi startup về AI không chỉ cần chuyên gia về công nghệ này, mà còn phải có chuyên gia ngành: nông nghiệp, y tế…. Có như vậy mới có thể ra một sản phẩm AI cho một lĩnh vực cụ thể.

“Quan trọng là dữ liệu phải từ chuyên gia mới đảm bảo”, ông Dũng nói và cho biết nếu không có bác sĩ chuyên ngành về da thẩm định dữ liệu thì những chẩn đoán Torus AI có thể không chính xác.

Thật vậy, trí tuệ nhân tạo là công nghệ có khả năng lưu trữ dữ liệu và dựa vào phân tích, xử lý dữ liệu để đưa ra các dự báo cho con người. Do đó, đầu ra muốn đảm bảo tỷ lệ đúng cao thì đầu vào, tức dữ liệu phải đảm bảo đúng và đủ.

PGS Mai Tấn Tài, chuyên ngành khoa học máy tính, Đại học Thành phố Dublin (Ireland) cho biết có 3 vấn đề nhà phát triển AI phải đối diện. Đầu tiên là dữ liệu, cần phải thu thập tất cả dữ liệu cần có trong ngành, lĩnh vực đó. Thứ hai là thuật toán, với hệ thống dữ liệu đó, cần phải đưa vào phân tích và dùng thuật toán cụ thể, phù hợp để xử lý dữ liệu. Thứ ba là mô hình, các thuật toán sẽ tìm hiểu các mối tương quan trong dữ liệu để đưa ra quyết định phù hợp.

Tuy nhiên, theo ông Tài, AI dựa trên dữ liệu được cung cấp từ con người nên đôi khi kết quả cũng mang những định kiến của con người. Ví dụ khi tìm kiếm hình ảnh liên quan đến chủ đề cute baby, hầu hết hiện lên hình ảnh các em bé da trắng. “Như vậy mặc định con người đã cho rằng chỉ những em bé da trắng mới là em bé dễ thương, còn những bé da màu thì không. Đó là lý do kết quả tìm kiếm cũng xảy ra tương tự”, ông Tài nói.

Hay tại một công ty ở Mỹ đang thu thập hình ảnh mọi người và sử dụng AI để phân tích, nhằm nhận diện kẻ lừa đảo, tấn công. Nhưng câu hỏi đặt ra rằng một người sẽ có thái độ, biểu hiện khuôn mặt như thế nào thì chắc chắn họ là kẻ lừa đảo?

Một ví dụ khác về dữ liệu cuộc sống của một gia đình thông thường: xà phòng, kem đánh răng sẽ để trong nhà tắm, các lọ gia vị để trong tủ bếp. Nhưng với những người ở vùng sâu, vùng xa, có khi xà phòng, kem đánh răng họ lại để ở thềm gạch ngoài nhà, tiện cho sinh hoạt của họ.

“Vì vậy nếu hệ thống AI được ứng dụng diện rộng thì những sai sót tăng lên, đặc biệt ở những điều kiện thiểu số”, ông Tài nói.

Chia sẻ về cách giảm thiểu rủi ro với các startup trí tuệ nhân tạo (như sản phẩm tạo ra không có người dùng, không bán được hàng, hết tiền), theo ông GS Dũng, cần tập hợp mạng lưới để những người có nguồn lực. “Ví dụ tôi lập công ty ở Mỹ để dễ gọi vốn, nhưng khi thử nghiệm sản phẩm phải mang tới nơi khác, không vướng luật lệ để tiến hành”, ông Dũng cho biết.

Ngoài ra, để tìm những cộng sự phù hợp cũng cần mở rộng mối quan hệ không chỉ trong nước mà cả thế giới. Bởi theo ông vị này, mọi người đều quan tâm đến công nghệ nhưng không phải ai cũng tin tưởng sáng kiến của bạn. Trường hợp này xảy ra với ngay cả ông Dũng khi bắt đầu dự án Torus AI. Ông Dũng đã tìm đến rất nhiều chuyên gia y tế, nhưng không phải ai cũng sẵn sàng hợp tác.

“Việc bán hoặc thuyết phục những người nghi ngờ rất khó, mất thời gian, phải tập trung vào những người họ đã tin tưởng mình. Trên thế giới, thị trường luôn có những người tin tưởng và không tin tưởng. Phải tận dụng mạng lưới, ở Việt Nam không đủ thì tìm trên thế giới”, ông Dũng gợi ý.

Còn theo PGS Mai Tấn Tài, kinh nghiệm ở châu Âu phát triển trí tuệ nhân tạo là họ xây dựng một hệ sinh thái gồm nhà nghiên cứu AI, nhà nghiên cứu xã hội học, chuyên khoa tâm lý, doanh nghiệp… để cùng bàn cách làm thế nào đưa công nghệ trở thành giải pháp kinh doanh thành công. Việt Nam mặc dù đi sau về trí tuệ nhân tạo nhưng cũng là lợi thế khi thụ hưởng thành công của ngành và né tránh rủi ro từ bài học của người đi trước. Quan trọng startup vận dụng và ứng dụng thế nào để mang đến cho người dùng sản phẩm phù hợp với văn hóa tiêu dùng của họ.

Theo Precedence Research, năm 2022, quy mô thị trường toàn cầu của AI đạt hơn 138 tỷ USD và ước tính đạt hơn 207 tỷ USD trong năm nay và đến năm 2030, thị trường có thể đạt 1,87 nghìn tỷ USD.