Chủ tịch Verichains cảnh báo rủi ro thật của AI

Trong vài năm gần đây, doanh nghiệp Việt được nhìn nhận là nhóm tiếp cận trí tuệ nhân tạo (AI) nhanh và chủ động nhất trong khu vực. Theo AI Readiness Index 2025 của Cisco, có tới 61% doanh nghiệp Việt đạt mức sẵn sàng đầy đủ hoặc cao cho AI, vượt rõ rệt mức trung bình toàn cầu 49%.

Thế nhưng theo ông Nguyễn Lê Thành, Chủ tịch điều hành Verichains, mức độ sẵn sàng luôn là khái niệm tương đối và chỉ thực sự có ý nghĩa khi được đặt vào cách doanh nghiệp vận hành, quản trị rủi ro và làm chủ cả công nghệ lẫn dữ liệu.

“Ứng dụng công nghệ luôn đi kèm với rủi ro, và điểm quan trọng là mình kiểm soát rủi ro đó như thế nào”, ông nhận định trong sự kiện "Vietnam Future Economy Summit 2025" do Bloomberg Businessweek Vietnam tổ chức.

Cho rằng doanh nghiệp Việt rất tiên phong trong việc áp dụng công nghệ mới, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI). Nhiều doanh nghiệp nghĩ đầu tư công nghệ là mua một giải pháp tốt, thậm chí là giải pháp hàng đầu thế giới, rồi đưa vào hệ thống. Nhưng theo ông Thành, mức độ hiệu quả không nằm ở việc mua công nghệ mà nằm ở khả năng kiểm soát.

Hệ thống cũ luôn có những giới hạn nhất định về chất lượng và tính an toàn, và việc lắp ghép một công nghệ mới vào một nền tảng chưa được thiết kế cho nó tạo ra một khoảng cách rất lớn.

Cho nên trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp đầu tư tốn kém nhưng hiệu quả không đạt như mong đợi vì vấn đề không nằm ở công nghệ mà nằm ở vận hành và quá trình triển khai.

Tương tự như câu chuyện ứng dụng AI, giá trị mà công nghệ này thực sự mang lại cho doanh nghiệp còn tùy thuộc vào bài toán lựa chọn giải quyết cũng như tính sẵn sàng của chính doanh nghiệp.

Theo ông Thành, bài toán không chỉ xoay quanh mong muốn hay nguồn lực đầu tư mà nằm ở chất lượng hệ thống đã có, cách thiết kế từ đầu, mức độ đồng bộ giữa hệ thống cũ và giải pháp mới, khả năng kết nối và làm sạch dữ liệu. Những yếu tố này quyết định trực tiếp việc AI có giải được bài toán thật một cách hiệu quả hay không.

AI trở thành hạt nhân chiến lược

Nếu phải chọn một chữ đại diện cho triết lý tiếp cận AI của doanh nghiệp, ông Thành chọn chữ “AI” với hàm ý AI không chỉ là công nghệ mà là người đồng kiến tạo chiến lược.

Theo ông, doanh nghiệp phải làm chủ công nghệ AI mà mình ứng dụng. Trong những năm sắp tới, AI sẽ trở thành điểm nhấn công nghệ quan trọng trong việc tăng hiệu suất, thay đổi cách cung cấp dịch vụ và định hình lại cách doanh nghiệp vận hành.

Để thực sự áp dụng hiệu quả trong thực tế, AI được xem là người đưa ra quyết định chiến lược về việc nên ứng dụng công nghệ ở đâu, khi nào và với mức độ nào để giải quyết các bài toán cụ thể một cách hiệu quả, phù hợp với định hướng lâu dài của doanh nghiệp. Không phải bài toán nào cũng cần AI và không phải bài toán nào dùng AI cũng hiệu quả về chi phí. Giá trị chỉ xuất hiện khi doanh nghiệp vừa làm chủ công nghệ, vừa hiểu đúng bài toán của mình.

Với Chủ tịch Verichains, AI cũng là người điều phối dữ liệu. Dữ liệu nào được dùng, dữ liệu nào không, mức độ mở của các kho dữ liệu và tiêu chuẩn an toàn đều phải được thiết lập với tư duy làm chủ chứ không chạy theo xu hướng.

Khi AI được đưa vào những vị trí ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định kinh doanh, doanh nghiệp cũng phải xây dựng năng lực kiểm soát để hạn chế rủi ro, tránh sai lệch mô hình và ngăn ngừa lộ lọt dữ liệu.

“Bởi vì khi ứng dụng AI ngày càng sâu vào trong hoạt động kinh doanh, việc ra quyết định sẽ bị ảnh hưởng rất lớn bởi AI, nên AI sẽ là người đóng vai trò kiểm soát. Và đặc biệt, khi có sự cố xảy ra, AI là người giải quyết, là người đứng ra phản ứng và xử lý các sự cố đó, chịu trách nhiệm cho những vấn đề ấy”, ông Thành nói.

Rủi ro thật đến từ con người

Khảo sát nhanh tại sự kiện của Bloomberg Business Week cho thấy 54% người tham gia lo ngại việc thiếu khả năng quản trị AI, tiếp theo mới đến rủi ro sai lệch mô hình và lộ dữ liệu. Chỉ 10% coi nhân sự là nỗi lo lớn nhất.

Trong khi đó, quan điểm của ông Thành cho rằng, yếu tố con người mới là rủi ro cao nhất trong thực tế triển khai.

Ông lý giải rằng nhiều người đánh giá thấp rủi ro liên quan đến nhân sự vì cho rằng nếu nội bộ không làm được thì có thể thuê bên ngoài. Nhưng thành công của một giải pháp AI không nằm ở việc có bao nhiêu chuyên gia hỗ trợ, mà nằm ở khả năng tổ chức thích nghi với cách làm mới. Khi một công nghệ mới được đưa vào, mọi quy trình đều thay đổi.

Nếu AI có thể thay thế một phần công việc, doanh nghiệp sẽ phải điều chỉnh lại cơ cấu, dẫn đến xung đột lợi ích và tạo ra nhiều lực cản trong nội bộ.

Tư duy và mức độ sẵn sàng của đội ngũ nhân viên lẫn lãnh đạo cũng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả triển khai.

Một mô hình có thể rất tốt, nhưng nếu tổ chức không thay đổi được nhận thức, không chấp nhận làm việc theo cách mới, thì công nghệ khó tạo ra giá trị thật. Những rủi ro như lộ lọt dữ liệu hay sai lệch mô hình thường xuất hiện sau đó và mang tính hệ quả.

Điều quan trọng nhất là doanh nghiệp có thực sự triển khai đúng, có làm chủ hệ thống và có đủ năng lực để vận hành và kiểm soát hay không.

Lý giải tâm lý của đa số về các nỗi lo liên quan đến công nghệ, ông Thành cho rằng, nỗi lo thường tập trung ở những phần mà doanh nghiệp không nắm rõ. Các mô hình AI lớn hiện nay đều rất phức tạp, chứa hàng tỷ tham số, được huấn luyện trên những tập dữ liệu mà doanh nghiệp không thể tự kiểm chứng. Do đó việc lo ngại về độ an toàn và tính đúng đắn là hoàn toàn dễ hiểu.

Để một doanh nghiệp trong nước có thể đào tạo một mô hình đạt chất lượng như các mô hình lớn trên thế giới hiện nay, như ChatGPT, là điều không đơn giản và chi phí rất tốn kém. Cho nên doanh nghiệp thường sẽ phải sử dụng các mô hình bên ngoài. Do đó, họ không biết mô hình đó được huấn luyện trên những tập dữ liệu như thế nào, có thiên kiến, sai lệch gì hay không, có thông tin gì có thể gây ảnh hưởng tới mình hay không.

Thứ hai, khi triển khai một mô hình trong hệ thống, doanh nghiệp có thể dùng một mô hình mã nguồn mở rồi điều chỉnh lại bằng dữ liệu nội bộ để phù hợp với bài toán của mình. Kể cả như vậy, theo ông Thành, mô hình vẫn gần như là một “hộp đen”. Doanh nghiệp không thể biết một cách thật sự chính xác liệu mô hình có hành xử đúng như mong đợi trong tất cả các tình huống hay không.

Làm về an toàn thông tin, Chủ tịch Verichains cho biết, khi một đội vào đánh giá một hệ thống hay phần mềm, với chuyên môn và nghiệp vụ của mình, đội ngũ của ông hoàn toàn có thể xem phần mềm đó có vấn đề gì hay không, có điểm gì bất thường hay không.

“Tuy nhiên, với một mô hình có tới hàng tỷ, hàng nghìn tỷ tham số, bảo “kiểm tra xem bên trong có vấn đề gì không” là rất khó. Gần như đó là một trong những năng lực mà bản thân chúng tôi cũng phải suy nghĩ rất nhiều: làm sao xây dựng được năng lực đánh giá các mô hình khác nhau khi đưa vào sử dụng, về mức độ nguy cơ”, ông Thành cho biết.