Từ học sinh chuyên Toán đến người Việt đầu tiên nhận giải COPSS 2026, GS Hồ Phạm Minh Nhật theo đuổi hành trình giải mã 'hộp đen AI' với hơn 110 công trình quốc tế.
Trong làn sóng phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu, Hồ Phạm Minh Nhật được giới học thuật quốc tế biết đến như nhà khoa học trẻ có đóng góp bền bỉ cho nền tảng toán học của AI hiện đại.
Với hơn 110 công trình nghiên cứu, hàng nghìn lượt trích dẫn và giải thưởng COPSS Emerging Leader Award 2026, anh trở thành người Việt đầu tiên được vinh danh ở giải thưởng uy tín này trong lĩnh vực thống kê và khoa học dữ liệu.
Đầu năm 2026, anh trở thành người Việt đầu tiên nhận COPSS Emerging Leader Award – giải thưởng do Ủy ban Chủ tịch các Hội Thống kê Hoa Kỳ trao cho 8 nhà khoa học trẻ trên toàn thế giới có đóng góp nổi bật trong thống kê và khoa học dữ liệu.
Nhớ lại khoảnh khắc được xướng tên, anh nói: “Tôi xúc động không phải vì danh hiệu, mà vì lần đầu tiên thấy hai chữ Việt Nam xuất hiện trong danh sách những người đang góp phần định hình tương lai của khoa học dữ liệu và AI".
GS. Hồ Phạm Minh Nhật, công tác tại Đại học Texas tại Austin, Mỹ.
Hiện là phó giáo sư tại Đại học Texas tại Austin (UT Austin, Mỹ), một trong những trung tâm nghiên cứu hàng đầu thế giới về Khoa học dữ liệu và AI, GS Hồ Phạm Minh Nhật được đánh giá là nhà khoa học có năng lực toàn diện, kết nối giữa toán học thuần túy, thống kê, và AI hiện đại.
Sinh năm 1989 tại Bạc Liêu cũ (nay là Cà Mau), Hồ Phạm Minh Nhật từng theo học chuyên Toán tại Trường Phổ thông Năng khiếu (Đại học Quốc gia TP.HCM) – nơi hình thành nền tảng tư duy logic, sự kiên nhẫn và phương pháp tiếp cận bài toán một cách hệ thống.
Sau đó, anh học đại học tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG TP HCM), rồi sang Mỹ làm tiến sĩ Thống kê tại Đại học Michigan, Ann Arbor – một trong những trung tâm đào tạo thống kê hàng đầu thế giới. Giai đoạn nghiên cứu sau tiến sĩ tại UC Berkeley trong lĩnh vực khoa học máy tính được xem là bước ngoặt quan trọng, giúp anh mở rộng nghiên cứu sang các mô hình AI hiện đại và những câu hỏi nền tảng về độ tin cậy của thuật toán.
Chính sự giao thoa giữa thống kê và khoa học máy tính đã định hình hướng đi lâu dài của anh.
“Tôi luôn xem toán học và thống kê là ngôn ngữ nền để hiểu AI, chứ không chỉ là công cụ tính toán”, GS Nhật chia sẻ.
Hơn 110 công trình khoa học, giải mã “hộp đen AI”
Trong khi nhiều nghiên cứu AI tập trung vào việc nâng cao độ chính xác hoặc tối ưu hiệu suất, GS Hồ Phạm Minh Nhật theo đuổi một câu hỏi cốt lõi hơn: Làm thế nào để con người có thể hiểu, kiểm soát và tin cậy các hệ thống AI ngày càng phức tạp?
Trong khoa học máy tính, các mô hình học sâu thường được ví như những “hộp đen” – chúng có thể đưa ra dự đoán chính xác nhưng khó giải thích vì sao lại đưa ra kết quả đó.
Theo anh, nếu AI được triển khai trong y tế, tài chính, giáo dục hay pháp lý mà thiếu khả năng giải trình, thì rủi ro không nằm ở việc mô hình sai, mà ở chỗ con người không biết vì sao nó sai và khi nào nó có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
“Một hệ thống AI chỉ thực sự hữu ích khi con người có thể hiểu và tin nó”, GS Nhật nói. Anh giải thích, nếu chúng ta không mở được "hộp đen", thì càng thông minh, AI càng tiềm ẩn nguy cơ khó kiểm soát.
Từ năm 2020 đến nay, GS. Nhật công bố hơn 110 công trình tại các hội nghị và tạp chí hàng đầu như ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, AISTATS, JMLR, Annals of Statistics…, với chỉ số h-index khoảng 36 và gần 4.100 lượt trích dẫn. Trong đó, một mạch nghiên cứu xuyên suốt là xây dựng các phương pháp giúp mô hình AI trở nên minh bạch hơn, ổn định hơn và đáng tin cậy hơn trong môi trường thực.
GS. Nhật chia sẻ tại Diễn đàn Tri thức Trẻ Việt Nam toàn cầu tại Đại học VinUni, hồi tháng 7/2025.
Các công trình của GS. Hồ Phạm Minh Nhật trải rộng trên bốn trụ cột chính của AI hiện đại. Gồm: AI có thể diễn giải, giúp con người hiểu cơ chế suy luận của mô hình. AI đáng tin cậy, tập trung vào an toàn, bảo mật và khả năng chống chịu trước dữ liệu nhiễu hoặc tấn công. AI tạo sinh, đặc biệt là các mô hình đa phương thức kết hợp hình ảnh - ngôn ngữ. Nền tảng toán học cho học máy, bao gồm mô hình hỗn hợp (Mixture-of-Experts), vận chuyển tối ưu (Optimal Transport) và suy luận xác suất.
Theo anh, khi các mô hình AI ngày càng lớn, câu hỏi không còn là “chạy nhanh hơn” hay “dự đoán chính xác hơn”, mà là làm thế nào để kiểm soát được một hệ thống mà ngay cả người tạo ra nó cũng khó lý giải hoàn toàn.
Khát vọng định vị bản sắc công nghệ Việt
Dù làm việc tại một trong những trung tâm nghiên cứu AI hàng đầu thế giới, GS Hồ Phạm Minh Nhật vẫn dành nhiều tâm sức cho cộng đồng khoa học Việt Nam. Anh là người sáng lập cộng đồng Gen AI Việt, quy tụ hơn 19.000 thành viên là học sinh, sinh viên, kỹ sư và nhà nghiên cứu trong và ngoài nước, nhằm chia sẻ tri thức và kết nối các tài năng trẻ với môi trường học thuật quốc tế.
GS. Nhật hướng dẫn cho một học trò về cách giải thích các mô hình AI thông qua lăng kính của mô hình hỗn hợp chuyên gia.
“Nếu mình đi trước được một đoạn, thì trách nhiệm tự nhiên là quay lại kéo thêm người đi cùng”, anh cho rằng, thành công cá nhân chỉ thực sự có ý nghĩa khi nó trở thành cầu nối cho người khác.
Phía sau những chỉ số học thuật, anh nhấn mạnh vai trò của sự kiên định, tò mò nguyên bản và khả năng chấp nhận thất bại - những yếu tố cốt lõi của nghiên cứu khoa học.
Khi được hỏi về mục tiêu dài hạn, GS Hồ Phạm Minh Nhật cho rằng Việt Nam không nên chỉ là nơi ứng dụng công nghệ, mà hoàn toàn có thể trở thành điểm sáng về nghiên cứu nền tảng trong AI và khoa học dữ liệu.
Một ngày nào đó, khi nhắc đến các lý thuyết nền tảng của AI đáng tin cậy, người ta sẽ nghĩ đến những đóng góp đến từ Việt Nam.
“Không phải vì danh tiếng, mà vì chúng ta đã góp phần làm cho công nghệ trở nên an toàn và nhân văn hơn”, vị giáo sư 8X chia sẻ.
Lệ Thu
Nguồn: https://baomoi.com/nguoi-viet-dung-sau-110-cong-trinh-quoc-te-giai-ma-hop-den-ai-c54456961.epi?utm_source=dapp&utm_campaign=share
Jensen Huang cho rằng chi tiêu vốn tăng mạnh của Google, Meta, Amazon, Microsoft cho hạ tầng AI là hợp lý - Ảnh: Reuters
