Giám đốc Học viện Nông nghiệp Việt Nam đề xuất tạo cơ chế cho các trường đại học mở ngành đào tạo về AI

Theo GS.TS Nguyễn Thị Lan, dự thảo Luật Trí tuệ nhân tạo là đạo luật có tính mở đường, tạo nền tảng pháp lý cho một lĩnh vực công nghệ có ý nghĩa quyết định đối với năng lực cạnh tranh quốc gia trong nhiều thập kỷ tới. Trong bối cảnh các nước đang đầu tư mạnh mẽ vào AI, việc ban hành luật lúc này là hết sức cấp thiết để Việt Nam không tụt lại phía sau và chủ động tận dụng các cơ hội của làn sóng công nghệ mới.

Dự thảo đã tiếp cận một cách rất tiến bộ: quản trị theo mức độ rủi ro; xây dựng hạ tầng, dữ liệu và môi trường thử nghiệm cho AI; đề cao đạo đức và trách nhiệm giải trình; và quan trọng nhất là định hình chính sách phát triển nhân lực một cách toàn diện, phù hợp với thực tiễn Việt Nam và xu thế quốc tế.

Để dự thảo được hoàn thiện và đi vào cuộc sống hiệu quả hơn, GS.TS Nguyễn Thị Lan cho rằng, cần hoàn thiện cơ chế phát triển nguồn nhân lực AI với ba điểm nghẽn lớn của giáo dục đại học mà luật chưa giải quyết: Một là, thủ tục mở ngành mới còn chậm, trong khi AI thay đổi rất nhanh. Hai là, các trường khó thu hút chuyên gia quốc tế do thiếu cơ chế đặc thù. Ba là, chưa có chính sách phát triển giảng viên AI một cách mạnh mẽ.

"Tôi đề nghị bổ sung vào Luật các cơ chế đặc thù cho giáo dục đại học: cho phép trường chủ động mở ngành mới; có chính sách thu hút chuyên gia quốc tế; và có cơ chế phát triển giảng viên, đặc biệt trong các ngành AI – dữ liệu – tự động hóa. Đồng thời, cần làm rõ phạm vi “AI phục vụ nghiên cứu – đào tạo” để bảo đảm hoạt động học thuật được thông thoáng.

Kinh nghiệm từ Singapore, Hàn Quốc hay Israel cho thấy nơi nào trao quyền tự chủ mạnh cho đại học và khuyến khích hợp tác với doanh nghiệp, nơi đó nhân lực AI phát triển nhanh và bền vững. Thực tiễn Việt Nam cũng chứng minh rằng các trường có cơ chế linh hoạt đào tạo được đội ngũ tốt hơn và nhanh hơn", GS.TS Nguyễn Thị Lan nhấn mạnh.

Bên cạnh đó, GS.TS Nguyễn Thị Lan đề nghị Luật cần quy định khung nguyên tắc rõ ràng: loại hình AI được thử nghiệm; quyền và nghĩa vụ của đơn vị tham gia, bao gồm trường đại học, viện nghiên cứu và startup; thời hạn thử nghiệm; tiêu chí đánh giá rủi ro; và cơ chế bồi thường. Các quy trình kỹ thuật chi tiết có thể giao Chính phủ quy định sau để bảo đảm tính linh hoạt.

Bài học quốc tế cho thấy, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox)của Singapore, Anh hay EU chỉ phát huy tác dụng khi được luật hóa minh bạch, giúp rút ngắn 50–70% thời gian triển khai công nghệ mới. Thực tiễn Việt Nam hiện cũng rất thiếu môi trường thử nghiệm cho AI trong nông nghiệp, y tế, giáo dục, giao thông hay đô thị thông minh. Do đó, hoàn thiện Điều 22 sẽ mở lối cho nhiều mô hình AI thế hệ mới, thúc đẩy R&D và đổi mới sáng tạo.

Đối với Chiến lược quốc gia về AI, bao gồm phát triển công nghệ, hạ tầng, dữ liệu và nhân lực, Giám đốc Học viện Nông nghiệp Việt Nam đề nghị Luật cần xác định rõ các lĩnh vực ưu tiên như nông nghiệp, y tế, giáo dục, môi trường và quản trị công; đồng thời quy định nguyên tắc lựa chọn lĩnh vực trọng tâm và trách nhiệm của từng bộ, ngành trong triển khai chiến lược. Đây là yêu cầu quan trọng để bảo đảm chiến lược có tính khả thi và tạo ra giá trị thực.

"Kinh nghiệm từ Singapore, Hàn Quốc và EU cho thấy: chiến lược AI chỉ có hiệu quả khi xác định rõ ưu tiên và có cơ chế giám sát minh bạch. Thực tiễn Việt Nam cũng chứng minh rằng những mô hình AI trong nông nghiệp, y tế và giáo dục nếu được đầu tư tập trung sẽ tạo ra kết quả rõ rệt, có khả năng lan tỏa cao", GS.TS Nguyễn Thị Lan nói.

×