Khi AI ngày càng phát triển, các trường đại học và nhiều ông lớn ở Mỹ quyết định đầu tư hàng chục triệu USD để thúc đẩy nghiên cứu và đào tạo về công nghệ này.

NVIDIA hợp tác với đại học để đẩy mạnh AI. Ảnh: Reuters. 

Trong vài năm gần đây, sức nóng của trí tuệ nhân tạo (AI) chưa từng hạ nhiệt. Trong giai đoạn 2025-2026, nhiều trường đại học Mỹ có những động thái mới rõ rệt. Họ không coi AI là lĩnh vực của các ngành kỹ thuật hay khoa học máy tính, mà đã coi công nghệ này là nền tảng mà sinh viên ở hầu hết lĩnh vực đều phải tiếp cận.

AI không chỉ dành cho sinh viên kỹ thuật

Nếu trước đây các khóa học về AI chủ yếu dành cho sinh viên khối kỹ thuật, thì hiện nay ngay cả sinh viên học kinh doanh, sinh học hay văn học cũng được khuyến khích trang bị kiến thức liên quan. Song song đó, mối quan hệ giữa các trường đại học và doanh nghiệp công nghệ cũng chuyển từ việc tài trợ tài chính sang hỗ trợ năng lực tính toán, xây dựng hạ tầng nghiên cứu và phòng thí nghiệm chung.

Đại học Stanford được xem là một trong những đơn vị có bước đi mạnh mẽ nhất. Thay vì phụ thuộc vào năng lực tính toán của các tập đoàn công nghệ, trường đã đầu tư xây dựng cụm siêu máy tính mang tên Marlowe, được trang bị 248 GPU NVIDIA H100. Hệ thống này cho phép các nhà nghiên cứu trong trường tự huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn mà không cần phụ thuộc hoàn toàn vào các công ty như OpenAI hay Google.

Bên cạnh đó, Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm (HAI) của Đại học Stanford cũng ký kết liên minh chiến lược với hai trường kỹ thuật hàng đầu Thụy Sĩ là ETH Zurich và EPFL. Liên minh này hướng tới phát triển các mô hình AI nền tảng mã nguồn mở nhằm tạo "kết nối" với hệ sinh thái hiện do các tập đoàn công nghệ lớn ở Thung lũng Silicon dẫn dắt.

Trong khi đó, Đại học Carnegie Mellon (CMU) lại chọn con đường hợp tác sâu với doanh nghiệp. Trong năm qua, trường đã nhận được nhiều khoản đầu tư từ các tập đoàn công nghệ và tài chính lớn.

Tháng 5/2025, SoftBank và Arm rót 15,5 triệu USD cho dự án nghiên cứu AI chung giữa CMU và Đại học Keio (Nhật Bản), đồng thời thiết lập học bổng tiến sĩ.

Tháng 9 cùng năm, ngân hàng BNY Mellon tài trợ 10 triệu USD để xây dựng phòng thí nghiệm chuyên về AI trong tài chính và quản trị thuật toán.

 

Đại học Stanford liên minh với hai trường kỹ thuật hàng đầu Thụy Sĩ là ETH Zurich và EPFL. Ảnh: NYtimes. 

Đại học Illinois Urbana-Champaign (UIUC) cũng đẩy mạnh nâng cấp hạ tầng nghiên cứu AI. Năm 2025, trường chính thức đưa vào vận hành trường Điện toán và Khoa học dữ liệu Siebel, được thành lập nhờ khoản tài trợ 50 triệu USD của doanh nhân công nghệ Thomas Siebel.

Đây được xem là bước nâng cấp lớn đối với lĩnh vực khoa học máy tính của trường, đồng thời kéo theo việc tuyển thêm giảng viên và mở rộng chương trình đào tạo.

Song song đó, UIUC đặt nhiều kỳ vọng vào hướng kết hợp AI với sinh học. Trường là một trong ba đối tác chính của Biohub Chicago - trung tâm nghiên cứu do vợ chồng Mark Zuckerberg đầu tư - cùng với Đại học Chicago và Đại học Northwestern. Trong năm qua, trung tâm này đã triển khai nhiều dự án nghiên cứu về mô phỏng cơ chế tế bào bằng AI và ứng dụng AI trong sinh y học.

Một số trường khác cũng triển khai nhiều sáng kiến đáng chú ý. Đại học Pennsylvania sau khi công bố chương trình cử nhân AI đã thiết kế lại môn Nhập môn AI, kết hợp robot học và các mô hình ngôn ngữ lớn. Trường Kinh doanh Wharton của đại học này cũng thành lập phòng thí nghiệm nghiên cứu tác động của AI đối với quản trị tổ chức.

Đại học Yale lại lựa chọn hướng tiếp cận khác khi thành lập Quỹ Hạt giống AI để tài trợ cho các dự án nghiên cứu liên ngành giữa các khoa nhân văn, khoa học và kỹ thuật.

Trong khi đó, Đại học California (Berkeley) tập trung phát triển các dự án AI phục vụ khám phá khoa học, đặc biệt trong các lĩnh vực như khí hậu và công nghệ thu giữ carbon.

Nhiều ông lớn công nghệ tham gia

Sự đầu tư tiền bạc cho AI cũng là điều đáng chú ý. Ví dụ, Đại học Oregon State khánh thành trung tâm đổi mới trị giá hơn 200 triệu USD, trang bị siêu máy tính phục vụ nghiên cứu AI và robot với sự hỗ trợ từ NVIDIA.

Ngay cả các trường khai phóng, vốn không mạnh về mảng nghiên cứu, cũng bắt đầu tích hợp AI vào chương trình đào tạo. Trong đó, Williams College triển khai chương trình AI liên ngành nhằm hỗ trợ nghiên cứu văn học và khoa học xã hội, trong khi Barnard College chú trọng các vấn đề đạo đức AI và công lý thuật toán.

Song song với những thay đổi trong giáo dục, các tập đoàn công nghệ cũng tăng cường hợp tác với đại học. NVIDIA hỗ trợ xây dựng hạ tầng AI tại Viện Công nghệ Georgia còn Google cung cấp cụm GPU đám mây cho CMU và công bố kế hoạch đầu tư 1 tỷ USD cho giáo dục AI tại Mỹ.

Trong khi đó, Amazon thành lập trung tâm đổi mới AI với CMU, còn Microsoft hợp tác với Đại học Duke để phát triển AI trong điện toán biên cho thiết bị y tế.

Theo nhiều chuyên gia, sự kết hợp giữa doanh nghiệp và đại học đang trở thành xu hướng chủ đạo trong phát triển AI. Các chuyên gia đồng thời nhấn mạnh trong bối cảnh này, có 3 yếu tố được xem là đặc biệt quan trọng đối với sinh viên muốn theo đuổi lĩnh vực AI. Các yếu tố đó bao gồm hạ tầng tính toán mạnh, quan hệ hợp tác với doanh nghiệp công nghệ và cơ hội nghiên cứu liên ngành.

Tú Anh

Nguồn: BÁO MỚI 

Có lẽ chúng ta đã quá quen thuộc với những lời cảnh báo rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ lấy đi công việc của nhiều người trong những năm sắp tới. Nhiều dự báo còn nói rõ tỷ lệ mất việc làm, thời điểm xảy ra, ngành nghề nào bị ảnh hưởng nhiều nhất.

Trong khi đó, nhiều người vẫn nghĩ đó là chuyện ở nước ngoài; mức độ ảnh hưởng ở Việt Nam là chưa có vì giá lao động ở nước ta còn thấp, ứng dụng AI trong công việc chưa rõ ràng, chưa phổ biến.

Thế nhưng, chỉ cần nhìn vào ngành gia công phần mềm cho nước ngoài, chúng ta sẽ thấy tác động của AI lên thị trường lao động đã cận kề, ảnh hưởng trực tiếp đến miếng cơm manh áo của những người vốn thuộc nhóm có thu nhập cao ở Việt Nam. Các tiến bộ của AI gần đây cho thấy chúng có thể lập trình với tốc độ nhanh, làm việc suốt 24/7 không mệt mỏi. Người ta chỉ cần giao việc với các yêu cầu cụ thể, các ứng dụng AI như Claude Code hay OpenAI Codex sẽ như những lập trình viên cần mẫn, cặm cụi viết chương trình, chạy thử, tìm lỗi, chỉnh sửa, cuối cùng là hoàn thiện phần mềm để bàn giao.

Trước đây, các công ty phần mềm lớn ở nước ngoài thường lên ý tưởng thiết kế phần mềm như một kiến trúc sư lên bản vẽ tòa nhà muốn xây. Đến công đoạn viết code, tương tự như xây tường, lót nền..., họ sẽ gọi thầu gia công ra nước ngoài để tiết kiệm chi phí. Việt Nam là một trong những địa chỉ nhận gia công như thế. Nay nếu các công ty phần mềm có thể giao việc đó cho AI với chi phí rẻ hơn, nhanh hơn, ắt hẳn họ sẽ giảm gia công ngay lập tức.

Như vậy, để tiếp tục có việc làm, lao động trong ngành phần mềm cần nhanh chóng chuyển biến, không chỉ viết code mà còn thiết kế, giám sát, rà soát sản phẩm của AI - tức là phải chuyển từ thợ xây thành giám sát thi công hay thậm chí là kiến trúc sư.

Cùng với sự phổ biến của các công cụ lập trình bằng AI, nhiều người nhận xét công việc của họ dường như nhiều hơn trước. Tưởng đâu giao việc viết code cho AI thì họ sẽ rảnh tay hơn nhưng ngược lại, AI tạo ra nhiều sản phẩm hơn đòi hỏi con người mất nhiều thời gian hơn để giám sát, theo dõi, thử nghiệm, tìm lỗi để nghiệm thu các sản phẩm này. Điều này không chỉ đúng với người thiết kế mà còn đúng với người lo chuyện bảo mật cho dữ liệu phần mềm, người phụ trách chuyện tối ưu hệ thống.

Vấn đề là làm sao để các công ty nhận gia công phần mềm xác định được những loại công việc mới họ có thể chào cho đối tác rồi sau đó nhanh chóng cập nhật kỹ năng cho các lập trình viên của mình. Nói cách khác, phần mềm trong tương lai sẽ phức tạp gấp bội lần so với trước, trong đó phần việc do con người đảm trách vẫn sẽ chiếm tỷ lệ lớn. Công ty gia công phần mềm sẽ còn tồn tại với thị trường là công ty tìm được công việc trong sự phức tạp đó.

AI có lấy mất công việc của con người hay không tùy thuộc vào khả năng ứng biến của con người. AI chắc chắn sẽ gây xáo trộn - chìa khóa của thành công trong tương lai nằm ở chỗ xác định các cơ hội mới trong sự xáo trộn đó, dù làm cho ngành gia công phần mềm hay làm cho bất kỳ ngành nghề nào khác.

Kinh tế Sài Gòn

Nguồn: BÁO MỚI

Trong suốt thập niên qua, các cuộc tấn công mạng chủ yếu được thực hiện bởi con người với sự hỗ trợ của công cụ tự động. Nhưng theo 2 công ty an ninh mạng hàng đầu thế giới WatchGuard Technologies và KnowBe4, năm 2026 có thể đánh dấu một bước ngoặt bản lề: trí tuệ nhân tạo (AI) không còn chỉ 'hỗ trợ', mà sẽ trực tiếp tiến hành tấn công và phòng thủ trong không gian mạng.

Ransomware "thay hình đổi dạng"

Một trong những thay đổi lớn nhất mà WatchGuard dự báo sẽ diễn ra vào năm 2026 liên quan đến ransomware - hình thức tấn công mạng vốn đã trở nên quen thuộc với cả công chúng phổ thông. Trong các cuộc tấn công kiểu này, tin tặc xâm nhập hệ thống, mã hóa dữ liệu của nạn nhân, sau đó đòi tiền chuộc để cung cấp khóa giải mã.

Tuy nhiên, theo ông Marc Laliberte - Giám đốc Vận hành An ninh, và ông Corey Nachreiner - Giám đốc An ninh Thông tin (CISO) của WatchGuard, mô hình đó đang dần mất hiệu quả do AI giúp các tổ chức đã cải thiện đáng kể khả năng sao lưu và khôi phục dữ liệu, khiến họ có nhiều khả năng phục hồi sau một cuộc tấn công mã độc tống tiền truyền thống mà không cần phải trả tiền chuộc.

Vì thế, các chuyên gia nhận định, "ransomware mã hóa" có thể gần như sẽ biến mất, nhường chỗ cho một hình thức tống tiền dựa trên sự phơi bày dữ liệu, nơi nỗi sợ về danh tiếng, trách nhiệm pháp lý và tiền phạt trở thành đòn bẩy chính. "Khi "con tin" không còn giá trị, mã hóa dữ liệu trở nên kém hấp dẫn đối với tin tặc. Vì thế, đòn bẩy thực sự bây giờ sẽ đến từ việc lộ thông tin. Tội phạm mạng sẽ đánh cắp dữ liệu, đe dọa rò rỉ dữ liệu và thậm chí báo cáo nạn nhân cho các cơ quan quản lý hoặc công ty bảo hiểm để gây áp lực lên nạn nhân", ông Laliberte nhận định.

 

AI không còn chỉ hỗ trợ con người, mà sẽ trực tiếp tiến hành tấn công và phòng thủ trong không gian mạng. Ảnh: Argen Energy

Chuỗi cung ứng phần mềm ngày càng lộ rõ điểm yếu

Song song với sự thay đổi của ransomware, WatchGuard cảnh báo rằng chuỗi cung ứng phần mềm, đặc biệt là hệ sinh thái mã nguồn mở, sẽ tiếp tục là một trong những mặt trận nóng nhất của an ninh mạng.

Trong nhiều năm qua, các kho phần mềm mã nguồn mở như NPM hay PyPI đã trở thành nền tảng không thể thiếu đối với các nhà phát triển. Tuy nhiên, chính mức độ phổ biến và tính mở này lại khiến chúng trở thành mục tiêu lý tưởng cho tin tặc, những kẻ có thể cài mã độc vào các gói phần mềm để lây lan trên diện rộng.

Theo các chuyên gia của WatchGuard, các biện pháp bảo mật truyền thống - chẳng hạn như tăng cường xác thực hay rút ngắn thời gian hiệu lực của token truy cập - không còn theo kịp tốc độ và quy mô tấn công. Đáng lo ngại hơn, với sự hỗ trợ của AI tạo sinh, tin tặc ngày nay có thể tự động chỉnh sửa, ngụy trang và tối ưu mã độc để nó trông giống hệt các đoạn mã hợp pháp, qua đó vượt qua nhiều lớp kiểm tra thủ công và công cụ phát hiện truyền thống trong chuỗi cung ứng phần mềm.

Trước thực tế đó, năm 2026 có thể chứng kiến một sự thay đổi quan trọng: các kho phần mềm mã nguồn mở sẽ buộc phải triển khai các hệ thống phòng thủ tự động dựa trên AI, vận hành tương tự như các trung tâm điều hành an ninh (SOC), có khả năng phát hiện và phản ứng với tấn công theo thời gian thực.

AI sẽ tự mình tiến hành tấn công mạng

Dự báo gây nhiều lo ngại nhất của WatchGuard có lẽ là khả năng cuộc xâm nhập mạng đầu tiên được thực hiện trọn vẹn bởi AI tự trị sẽ xảy ra ngay trong năm 2026.

Trước đây, AI chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ tin tặc trong từng khâu riêng lẻ, như viết mã độc, tạo email lừa đảo hay phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, theo Laliberte và Nachreiner, các hệ thống AI đa phương thức hiện nay đã đủ khả năng thực hiện toàn bộ chuỗi tấn công, từ trinh sát, quét lỗ hổng, xâm nhập, di chuyển trong mạng nội bộ cho tới đánh cắp dữ liệu - tất cả với tốc độ của máy móc, không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.

Cuộc tấn công "từ đầu đến cuối" do AI thực hiện, nếu xảy ra, sẽ là hồi chuông cảnh tỉnh đối với những tổ chức vẫn đánh giá thấp tốc độ tiến hóa của AI. Trong bối cảnh đó, các chuyên gia đến từ WatchGuard nhấn mạnh, chỉ những hệ thống phòng thủ cũng được vận hành bằng AI, có khả năng phát hiện và phản ứng với tốc độ tương đương, mới có cơ hội đứng vững.

Sự thoái trào của VPN và bước chuyển sang Zero Trust

Ở lĩnh vực kiểm soát truy cập, WatchGuard cho rằng những điểm yếu trong các công nghệ truy cập từ xa hiện có sẽ góp phần đáng kể vào các sự cố, đồng thời dự báo về việc áp dụng rộng rãi hơn các mô hình không tin tưởng (zero-trust).

"Các mạng riêng ảo (VPN) truyền thống và các công cụ truy cập từ xa nằm trong số những mục tiêu hàng đầu của tin tặc do việc mất mát, đánh cắp và sử dụng lại thông tin đăng nhập, kết hợp với việc thiếu xác thực đa yếu tố đang trở nên phổ biến và dễ dàng hơn hẳn nhờ AI", báo cáo của WatchGuard cho biết. "VPN có an toàn đến đâu cũng không quan trọng. Bởi nếu kẻ tấn công chiếm được thông tin đăng nhập của người dùng, VPN sẽ trở thành "cửa hậu", cho phép chúng dễ dàng truy cập toàn bộ hệ thống".

Theo WatchGuard, ít nhất một phần ba số vụ xâm phạm an ninh mạng năm 2026 sẽ là do các điểm yếu và cấu hình sai trong các công cụ truy cập từ xa và VPN cũ. Trước thực trạng đó, các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, sẽ có xu hướng triển khai mạnh mẽ hơn mô hình Zero Trust Network Architecture (ZTNA) - một cách tiếp cận trong đó không ai và không thiết bị nào được mặc định tin cậy, và mỗi người dùng chỉ được cấp quyền truy cập tối thiểu cần thiết.

Zero Trust, vì thế, không còn đơn thuần là một lựa chọn kỹ thuật hay xu hướng quản trị truy cập của bộ phận IT, mà đang trở thành một phản ứng mang tính chiến lược trước chiến tranh mạng do AI dẫn dắt, nơi mọi thông tin đăng nhập bị đánh cắp đều có thể bị khai thác với tốc độ và quy mô vượt xa khả năng kiểm soát của con người.

AI tự trị và cuộc đua rút ngắn thời gian ứng phó sự cố

Nếu các nhà lãnh đạo của WatchGuard tập trung vào sự chuyển dịch mang tính "đột phá" của hình thức tấn công, thì từ góc nhìn vận hành, ông Erich Kron - Cố vấn CISO của KnowBe4 - lại nhấn mạnh đến một chỉ số vốn được coi là thước đo sống còn của an ninh mạng hiện đại: thời gian phản ứng sự cố (MTTR - Mean Time to Respond).

Theo ông Kron, sự trưởng thành của các hệ thống AI tự trị sẽ cho phép các tổ chức rút ngắn ít nhất 30% thời gian xử lý sự cố trong năm 2026. Trong thực tế, điều này đồng nghĩa với việc nhiều công đoạn vốn do con người đảm nhiệm - chẳng hạn phân loại cảnh báo ban đầu, thu thập thông tin ngữ cảnh, hay cô lập hệ thống bị xâm nhập - sẽ được giao cho các "tác nhân AI" hoạt động theo các quy tắc và rào chắn đã được thiết lập sẵn.

Ở những trung tâm điều hành an ninh (SOC) có mức độ trưởng thành cao, Kron cho rằng mức giảm MTTR thậm chí có thể đạt từ 30% đến 50%. Không chỉ giúp phản ứng nhanh hơn, các hệ thống AI này còn có khả năng ghi lại dấu vết kiểm toán bất biến cho mọi hành động, tự động tạo báo cáo sự cố đáp ứng yêu cầu của cơ quan quản lý, qua đó giảm đáng kể gánh nặng tuân thủ sau mỗi vụ tấn công.

Tuy nhiên, Kron cũng đưa ra một cảnh báo quan trọng: lợi thế mà AI mang lại cho bên phòng thủ không phải là độc quyền. Cũng chính những công nghệ đó đang được tin tặc khai thác để tiến hành các cuộc tấn công ít hơn nhưng chính xác, tinh vi và khó phát hiện hơn. Khi AI, tự động hóa và các mô hình tạo sinh trở nên phổ biến, các cuộc tấn công sẽ ngày càng giống hành vi hợp pháp, khiến ranh giới giữa "bình thường" và "bất thường" trở nên mờ nhạt.

AI sẽ tái định nghĩa lực lượng an ninh mạng

Từ sự thay đổi trong vận hành, ông Kron mở rộng vấn đề sang cách các tổ chức nhìn nhận lực lượng lao động cho an ninh mạng. Theo ông, năm 2026 sẽ đánh dấu sự chuyển dịch mang tính căn bản: AI không còn là công cụ, mà trở thành một thành viên thực thụ của đội ngũ an ninh.

Trong bối cảnh đó, khái niệm "đào tạo nhân sự" sẽ không còn chỉ áp dụng cho con người. Các tổ chức triển khai AI tự trị sẽ phải xây dựng chính sách, rào chắn và kỳ vọng hành vi cho chính các tác nhân AI - tương tự như cách họ đào tạo và quản lý nhân viên. Đây là một thay đổi tư duy lớn, buộc doanh nghiệp phải xem xét lại trách nhiệm, quyền hạn và vai trò của AI trong các quyết định an ninh.

Sự trỗi dậy của AI cũng đang tái định nghĩa yêu cầu đối với lực lượng an ninh mạng. Theo WatchGuard, hiểu biết về AI sẽ không còn là "điểm cộng", mà trở thành điều kiện tối thiểu đối với các chuyên gia trong lĩnh vực này.

Trong một môi trường nơi cả tấn công lẫn phòng thủ đều diễn ra trên "chiến trường AI", những đội ngũ không làm chủ được công nghệ này sẽ nhanh chóng bị vượt mặt. Điều đó đồng nghĩa với việc các chuyên gia an ninh mạng không chỉ cần biết cách sử dụng AI để tự động hóa phát hiện và phản ứng, mà còn phải nhận diện được những rủi ro mới do chính AI tạo ra.

Ở góc độ quản lý, an ninh mạng vì thế không còn là vấn đề kỹ thuật thuần túy. Đó là năng lực chiến lược, gắn chặt với quản trị, pháp lý và nguồn nhân lực. Trong một môi trường mà cả kẻ tấn công lẫn người phòng thủ đều được tăng cường bởi AI, lợi thế không nằm ở công nghệ đơn lẻ, mà ở cách các tổ chức tái cấu trúc toàn bộ tư duy an ninh. Và ở đó, ưu thế sẽ thuộc về bên thích nghi nhanh hơn với bối cảnh mới, chứ không đơn giản là thuộc về bên sở hữu nhiều nguồn lực hơn.

Quang Anh

Nguồn: https://baomoi.com/chien-tranh-mang-do-ai-dan-dat-se-tai-dinh-hinh-buc-tranh-an-ninh-mang-toan-cau-c54125217.epi

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