Anh Nguyễn Minh Phát, sinh năm 1993, từng là nhà nghiên cứu dữ liệu y tế tại Nhật Bản, đã chuyển hướng sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) sau đại dịch Covid-19. Hiện anh tham gia kiểm định các mô hình AI quốc tế, đặc biệt là đánh giá khả năng hiểu tiếng Việt và văn hóa Việt của máy.
Từ phòng thí nghiệm y sinh đến hành trình với AI
Sau khi tốt nghiệp Thạc sĩ Khoa học Y khoa tại Đại học Kanazawa (Nhật Bản), anh Phát trở về Việt Nam tham gia chống dịch ở tuyến đầu. Năm 2021, giữa cao điểm dịch, các điểm xét nghiệm phải lấy mẫu cho hàng nghìn người mỗi ngày. Nhân viên y tế phải ghi tay thông tin lên từng ống nghiệm, gây chậm trễ và dễ nhầm lẫn.
“Thời điểm đó, đội ngũ y tế phải xử lý lượng mẫu rất lớn. Việc chép tay thông tin cho hàng nghìn ống nghiệm trở thành một nút thắt âm thầm nhưng gây áp lực rất lớn”, anh Phát kể lại. Anh nảy ra ý tưởng xây dựng hệ thống in sẵn thông tin kèm mã vạch trên từng ống nghiệm, thay thế thao tác ghi tay. Giải pháp này sau đó lọt Top 50 cuộc thi HIS-COVID 2021.
“Nếu một khâu tự động hóa nhỏ đã giải phóng được đôi tay, thì AI chính là đòn bẩy để giải phóng năng lực tư duy ở quy mô lớn”, anh chia sẻ. Anh chuyển sang AI không phải rời bỏ sứ mệnh chăm sóc con người, mà để đi sâu hơn vào gốc rễ: giúp con người tăng năng suất, tạo thêm giá trị và xây dựng những hệ thống tốt hơn cho cộng đồng. “Tôi muốn người Việt chủ động cầm lái trước làn sóng công nghệ, thay vì bị nó cuốn trôi”, anh nói.
Công việc 'chấm điểm' AI: Đúng thôi chưa đủ
Công việc hàng ngày của anh Phát là nhận nhiệm vụ trên một công cụ gán nhãn chuyên dụng, đặt đề bài cho AI thông qua các prompt cá nhân hóa, giả lập nhu cầu thực tế. Sau đó, anh chấm điểm A/B giữa các phiên bản câu trả lời khác nhau, so sánh xem phương án nào hữu ích hơn, tự nhiên hơn, an toàn hơn và khai thác bối cảnh phù hợp hơn.
“Tôi phải soi xét từng câu chữ để đảm bảo AI không chỉ trả lời đúng mà còn phải thực sự hữu ích”, anh Phát cho biết. Chẳng hạn, nếu một người hỏi về chuyến du lịch sắp tới, một trợ lý AI tốt không chỉ đưa ra danh sách địa điểm nổi tiếng, mà cần hiểu người dùng từng đi đâu, thích kiểu trải nghiệm nào, hay có ràng buộc gì trong lịch trình. “Đó là sự dịch chuyển từ một bộ máy tra cứu sang một trợ lý, thư ký thực thụ”, anh nói.
Anh nhấn mạnh, người làm công việc này không trực tiếp huấn luyện mô hình theo nghĩa kỹ thuật lõi. Họ giống như một mắt xích trong dây chuyền kiểm định chất lượng: phát hiện lỗi, ghi nhận điểm chưa ổn và chuyển phản hồi cho các bộ phận liên quan.
Thách thức với AI tiếng Việt: Sai 'cảm giác ngôn ngữ'
Theo anh Phát, thách thức lớn nhất khi đánh giá AI tiếng Việt không chỉ nằm ở ngữ pháp hay độ chính xác thông tin, mà ở sắc thái ngôn ngữ. Tiếng Việt phức tạp bởi hệ thống đại từ xưng hô, cách nói theo vai vế, vùng miền và ngữ cảnh giao tiếp. “AI có thể đúng 90% về mặt ngữ nghĩa, từ vựng nhưng vẫn thất bại nếu sai cảm giác ngôn ngữ”, anh nói.
Anh lấy ví dụ: một bác sĩ nhờ AI viết lời chúc sinh nhật cho mẹ. Thay vì tạo ra lời chúc ấm áp của người con, AI lại trả về văn bản khô khan theo kiểu tư vấn sức khỏe, nhắc đi khám định kỳ, ăn nhạt và theo dõi huyết áp. “AI không sai nếu nhìn từ dữ liệu nghề nghiệp của người dùng, nhưng lại sai ở ngữ cảnh. Nó mặc định người đó luôn là bác sĩ, quên rằng trong khoảnh khắc ấy, anh ấy chỉ là một người con muốn gửi tới mẹ một lời yêu thương”, anh Phát phân tích.
Theo anh, những lỗi như vậy không thể phát hiện nếu chỉ nhìn vào ngữ pháp. Người đánh giá phải đặt mình vào vị trí người dùng, hiểu bối cảnh, thói quen và những sắc thái rất riêng trong văn hóa giao tiếp của người Việt. “Chúng tôi không chỉ kiểm tra xem AI nói đúng hay sai, mà còn xem nó có khiến người dùng cảm thấy được thấu hiểu hay không”, anh chia sẻ.
Ban ngày dạy về AI, ban đêm dạy AI về con người
Ngoài vai trò chuyên gia cộng tác trong dự án AI toàn cầu, anh Phát còn hỗ trợ các nhóm khởi nghiệp và doanh nghiệp địa phương ứng dụng AI vào sản xuất, kinh doanh. Anh cũng phát triển hệ thống AI riêng mang tên Tin (The Integrated Network), cho phép người dùng điều khiển một “đội AI” ngay trên điện thoại bằng giọng nói, điều phối nhiều tác vụ cùng lúc.
Nhìn về tương lai, anh cho rằng AI sẽ tiếp tục thay đổi cách con người làm việc, nhưng không đồng nghĩa con người bị thay thế. “Động cơ thì ai cũng có thể thuê được, nhưng lắp nó vào đâu để tạo ra giá trị mới là điều quan trọng. Người trẻ không nên chỉ học cách dùng AI cho nhanh hơn, mà cần hiểu một lĩnh vực đủ sâu để biết giao việc, giám sát và phê duyệt kết quả của AI”, anh chia sẻ.
Anh tin lợi thế của Việt Nam nằm ở lực lượng trẻ tiếp thu nhanh, am hiểu văn hóa và nhu cầu bản địa. Nếu biết kết hợp kỹ năng điều phối AI với chuyên môn trong một ngành cụ thể, người trẻ có thể tạo ra những giải pháp phù hợp cho chính đời sống và sản xuất trong nước. Với anh Phát, hành trình của mình có thể gói gọn trong câu nói: “Tôi là người làm nhiều việc xoay quanh AI: ban ngày dạy về AI, ban đêm dạy AI về con người”.
