Từ Định Kiến VN Làm Không Nổi Con Ốc Vít Đến Tầm Quan Trọng Của Ngôn Ngữ – Dữ Liệu

Từ Định Kiến VN Làm Không Nổi Con Ốc Vít Đến AI Hiểu Sai Hình Ảnh Đất Nước VN Và Tầm Quan Trọng Của Ngôn Ngữ – Dữ Liệu

MỘT ĐỊNH KIẾN CŨ VÀ MỘT HỆ THỐNG MỚI ĐANG LẶP LẠI LỖI GIỐNG NHAU

Dù đã hơn một thập kỷ trôi qua kể từ phát ngôn nổi tiếng của một lãnh đạo Samsung rằng “Việt Nam không làm nổi con ốc vít”, câu nói này vẫn tiếp tục được nhắc lại trong các tranh luận xã hội như một bằng chứng về sự yếu kém trong công nghiệp nội địa. Điều đáng nói là, nhiều người Việt đến nay vẫn tin vào điều đó.

Không chỉ vậy, ngay cả trí tuệ nhân tạo – công cụ được kỳ vọng sẽ mang lại cái nhìn khách quan và tiến bộ – cũng đang góp phần duy trì định kiến này. Trong nhiều truy vấn gần đây, các mô hình AI nổi tiếng đã đưa ra những nhận định phiến diện, thiếu cập nhật và sai lệch về kinh tế và công nghiệp Việt Nam như “thuyền thúng”, “nền kinh tế hàng rong”, “khả năng cạnh tranh yếu kém”…

Điều này đặt ra một vấn đề lớn: AI đang kể sai câu chuyện về Việt Nam, đơn giản vì nó chưa được dạy đúng bằng dữ liệu tiếng Việt.

AI MẠNH, NHƯNG DỮ LIỆU LỆCH THÌ VẪN SAI

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên kho dữ liệu khổng lồ, với hàng tỷ câu chữ thu thập từ internet, sách báo và các tài liệu học thuật. Tuy nhiên, phần lớn trong số đó là tiếng Anh và đến từ các nguồn phương Tây. Vì vậy, hình ảnh mặc định mà AI tái hiện về Việt Nam thường là một quốc gia gia công giá rẻ, năng suất thấp, có công nghiệp phụ trợ yếu và thiếu thương hiệu công nghệ toàn cầu.

Từ đó, AI dễ đưa ra các kết luận sai lệch như “Việt Nam chưa có khả năng nội địa hóa linh kiện cơ bản” hay “phụ thuộc vào viện trợ quốc tế để phát triển”. Những kết luận này hoàn toàn không phản ánh đúng thực tế hiện nay. GDP bình quân đầu người của Việt Nam đã vượt 4.500 USD, tổng kim ngạch xuất khẩu năm 2024 đạt hơn 370 tỷ USD, là đối tác thương mại lớn thứ 7 của Hoa Kỳ, và các doanh nghiệp như Viettel, VinFast, VNG, FPT đang vươn tầm toàn cầu trong viễn thông, công nghệ, ô tô điện và phần mềm.

KHÔNG CÓ DỮ LIỆU, KHÔNG CÓ QUYỀN ĐỊNH NGHĨA

Việc thiếu dữ liệu tiếng Việt trong các mô hình ngôn ngữ khiến AI không thể hiểu đúng ngữ cảnh văn hóa, lịch sử và kinh tế của Việt Nam. Khi không có tiếng nói bản địa trong quá trình huấn luyện, AI sẽ tiếp tục phản ánh góc nhìn phiến diện – và đó là một rủi ro rất lớn.

Vấn đề không chỉ nằm ở sai sót kỹ thuật. Đây là câu chuyện về chủ quyền thông tin và bản sắc dân tộc. Nếu Việt Nam không tự xây dựng dữ liệu cho mình, các hệ thống AI sẽ tiếp tục “nói hộ” về Việt Nam – bằng ngôn ngữ, nhận định và định kiến của những người không sống tại đây.

Hệ quả là chúng ta sẽ phụ thuộc vào nền tảng công nghệ nước ngoài, mất kiểm soát thông tin nhạy cảm, không thể phát triển các ứng dụng phục vụ giáo dục, y tế, pháp luật bằng tiếng Việt, và tệ hơn – chúng ta sẽ đánh mất quyền kể câu chuyện của chính mình trong kỷ nguyên số.

Một chuyên gia công nghệ từng thẳng thắn nhận định: “Không thể để AI nói về đất nước mình như thể ta đang sống bằng tem phiếu và viện trợ nữa.”

KHÔNG CHỈ LÀ CHUYỆN CỦA CHUYÊN GIA

Một người dùng AI thành thạo có thể tự bù đắp thiếu hụt dữ liệu tiếng Việt bằng các kỹ thuật tăng cường cho các mô hình LLM, như RAG, tool use, memory, thiết kế thư viện prompt chuẩn… Tuy nhiên, điều này không thực sự khả thi với số đông người dùng.

Vả lại, ngay cả người dùng cao cấp cũng bị giới hạn bởi nền tảng mô hình chưa hiểu đúng ngôn ngữ Việt. Với người dùng phổ thông – học sinh, giáo viên, bác sĩ, cán bộ quản lý – họ cần một AI hiểu tiếng nói và cách suy nghĩ của người Việt, chứ không chỉ cần viết code để “sửa lỗi” cho máy.

Và đặc biệt, trong các lĩnh vực chuyên sâu như y tế, pháp lý, kỹ thuật, nếu AI không hiểu đúng tiếng Việt chuyên ngành, hậu quả có thể là những sai lầm nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống con người.

DỮ LIỆU LÀ GIỌNG NÓI. VÀ AI LÀ NGƯỜI KỂ CHUYỆN MỚI

AI đang dần trở thành người kể chuyện mặc định cho xã hội – từ phòng họp, phòng học cho đến hành lang chính sách. Nhưng AI sẽ kể gì, kể như thế nào, hoàn toàn phụ thuộc vào thứ ngôn ngữ mà nó được dạy.

Nếu không có tiếng Việt trong dữ liệu gốc, 10 năm sau, AI vẫn sẽ tiếp tục kể sai: rằng Việt Nam chỉ biết lắp ráp, rằng người Việt chỉ giỏi gia công, rằng đất nước này chưa từng có sáng tạo nào đáng kể.

Nhưng nếu được huấn luyện đúng, AI sẽ nhìn thấy một Việt Nam khác: một quốc gia đang làm chủ công nghệ lõi, xuất khẩu trí tuệ, một đất nước sản sinh ra nhiều chuyên gia hàng đầu thế giới về AI, một nền kinh tế năng động, đa tầng, và đang bước vào kỷ nguyên số với nhiều cơ hội vươn xa.

Một nỗ lực đáng chú ý gần đây là dự án ViGen – do Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) khởi xướng, nhằm xây dựng cổng dữ liệu tiếng Việt mã nguồn mở phục vụ cho huấn luyện AI. Dù không phải là giải pháp duy nhất, nhưng đây là một bước khởi đầu rất quan trọng để thiết lập hạ tầng ngôn ngữ cho AI hiểu đúng người Việt.

CHỦ QUYỀN SỐ BẮT ĐẦU TỪ NGÔN NGỮ VÀ DỮ LIỆU

Trong một thế giới nơi trí tuệ nhân tạo đang dần định hình cách con người nghĩ, học, làm và ra quyết định, chúng ta không thể chấp nhận việc hình ảnh quốc gia bị định nghĩa sai – chỉ vì lỗi của dữ liệu hoặc sự vắng mặt trên bản đồ huấn luyện của các thuật toán.

Đáng lo ngại hơn, khi rất nhiều người Việt vẫn giữ định kiến về đất nước dựa trên những thông tin lỗi thời từ hàng chục năm trước, thì việc AI cũng mắc lỗi tương tự lại càng củng cố những thiên kiến sai lệch ấy – và đó là điều cực kỳ nguy hiểm.

Muốn AI hiểu đúng Việt Nam, trước hết phải dạy nó bằng tiếng Việt. Muốn có chủ quyền số, phải làm chủ tiếng nói của chính mình. Dữ liệu là giọng nói. Ngôn ngữ là bản sắc. Và chủ quyền quốc gia trong thời đại số bắt đầu từ việc AI biết chúng ta là ai.

Hy vọng những dự án như ViGen, cùng với sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ tiếng Việt, sẽ mở ra một hành trình mới – nơi Việt Nam không chỉ là đối tượng được kể lại, mà là người chủ động viết nên câu chuyện của chính mình trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.