CHƯƠNG 22 - VIỆT HIẾN 2050 - MẠNG LƯỚI KỸ THUẬT — CÔNG NGHỆ — AI

CỘNG ĐỒNG VIỆT NAM TOÀN CẦU

CHƯƠNG 22

MẠNG LƯỚI KỸ THUẬT — CÔNG NGHỆ — AI

Từ chất xám phân tán đến năng lực sáng tạo toàn cầu

1. Một cộng đồng toàn cầu không thể chỉ kết nối bằng tình cảm

Một cộng đồng có thể gắn bó với nhau bằng nguồn gốc, ngôn ngữ, ký ức lịch sử và tình cảm quê hương. Nhưng để tồn tại lâu dài và tạo ra những giá trị mới, cộng đồng ấy còn cần một nền tảng khác: khả năng cùng học hỏi, sáng tạo, tổ chức nguồn lực và giải quyết những vấn đề mà từng cá nhân riêng lẻ không thể giải quyết hiệu quả.

Trong thời đại công nghệ, yêu thương quê hương là một động lực đáng quý, nhưng tình cảm tự nó không tạo ra chất bán dẫn, không phát triển được mô hình trí tuệ nhân tạo, không xây dựng được hệ thống năng lượng mới và cũng không tự biến một phát minh thành sản phẩm có khả năng phục vụ hàng triệu người.

Muốn làm được những việc ấy, cần có con người, tri thức, công nghệ, vốn, tổ chức, thị trường và một cơ chế hợp tác đáng tin cậy.

Người Việt đang sống và làm việc trong nhiều hệ thống khoa học, giáo dục, công nghiệp và công nghệ trên thế giới. Trong cộng đồng ấy có những nhà nghiên cứu, kỹ sư, chuyên gia AI, nhà sáng chế, doanh nhân công nghệ, nhà đầu tư và những người có kinh nghiệm thực tiễn quý giá.

Nhưng sự hiện diện của nhiều người tài không tự động tạo ra sức mạnh chung. Nếu họ thiếu cơ hội gặp nhau, thiếu cơ chế hợp tác hoặc không có điều kiện tiếp cận nguồn lực cần thiết, phần lớn năng lực vẫn chỉ phát huy trong những tổ chức riêng biệt.

Vì vậy, Cộng đồng Việt Nam Toàn cầu cần xây dựng Mạng lưới Kỹ thuật — Công nghệ — AI.

Mục tiêu không phải tập hợp tất cả người Việt làm công nghệ vào một tổ chức, càng không phải tạo ra một trung tâm có quyền chỉ huy hoạt động sáng tạo của cộng đồng.

Mục tiêu là hình thành một hạ tầng hợp tác giúp những người có năng lực ở nhiều nơi có thể kết nối, nghiên cứu, thử nghiệm, phát triển sản phẩm và tạo ra giá trị cùng nhau.

Luận đề trung tâm của chương này là:

Sức mạnh công nghệ của một cộng đồng không chỉ nằm ở số người tài mà cộng đồng có, mà còn nằm ở khả năng giúp những người tài ấy hợp tác để tạo ra những năng lực mới.

2. Công nghệ không chỉ là một ngành nghề

Cần tránh quan niệm rằng mạng lưới công nghệ chỉ dành cho kỹ sư phần mềm hoặc những người làm công nghệ thông tin.

Công nghệ ngày nay gắn với gần như mọi lĩnh vực của đời sống: y tế, giáo dục, tài chính, nông nghiệp, sản xuất, logistics, năng lượng, xây dựng, môi trường, truyền thông và nghệ thuật.

AI càng làm cho các lĩnh vực này liên kết chặt chẽ hơn.

Một bác sĩ có thể sử dụng AI để hỗ trợ phân tích hình ảnh y khoa. Một nhà nông nghiệp có thể sử dụng cảm biến và dữ liệu để tối ưu hóa tưới tiêu. Một doanh nghiệp sản xuất có thể dùng robot để nâng cao độ chính xác. Một giáo viên có thể ứng dụng công nghệ để cá nhân hóa việc học. Một nhà nghiên cứu vật liệu có thể sử dụng mô phỏng máy tính để rút ngắn quá trình thử nghiệm.

Trong mỗi trường hợp, công nghệ chỉ phát huy giá trị khi được kết hợp với hiểu biết sâu về lĩnh vực ứng dụng.

Một kỹ sư AI không mặc nhiên hiểu đầy đủ nghiệp vụ y khoa. Một bác sĩ không nhất thiết biết cách thiết kế một hệ thống dữ liệu an toàn. Một doanh nhân không thể chỉ dựa vào kinh nghiệm thị trường để kết luận rằng một công nghệ đã được kiểm chứng khoa học.

Đổi mới vì thế thường cần sự hợp tác giữa nhiều loại năng lực.

Cộng đồng phải phát triển đồng thời ba tầng năng lực:

• Năng lực công nghệ chuyên sâu: nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và phát triển các hệ thống kỹ thuật.
• Năng lực ứng dụng công nghệ: đưa công nghệ vào giải quyết vấn đề cụ thể của từng ngành.
• Năng lực hiểu biết công nghệ phổ thông: giúp mọi người biết sử dụng, đánh giá, kiểm chứng và nhận diện rủi ro của công nghệ.

Không phải ai cũng cần trở thành kỹ sư. Nhưng trong một xã hội ngày càng được định hình bởi công nghệ, mỗi người cần có đủ hiểu biết để không hoàn toàn lệ thuộc vào những hệ thống mà mình không thể đánh giá.

3. Định nghĩa và giới hạn của Mạng lưới Kỹ thuật — Công nghệ — AI

Có thể định nghĩa:

Mạng lưới Kỹ thuật — Công nghệ — AI Việt Toàn cầu là hệ thống hợp tác tự nguyện, đa trung tâm và xuyên quốc gia giữa các cá nhân, nhóm nghiên cứu, trường đại học, phòng thí nghiệm, doanh nghiệp, startup, nhà đầu tư và tổ chức liên quan, nhằm kết nối năng lực kỹ thuật, thúc đẩy nghiên cứu, phát triển công nghệ, đào tạo nhân lực, chuyển giao tri thức và tạo ra các giải pháp có giá trị cho con người và xã hội.

Mạng lưới có thể tổ chức hoặc hỗ trợ các hoạt động như nghiên cứu chung, cố vấn công nghệ, phát triển nguyên mẫu, đào tạo, kết nối đầu tư, chuyển giao công nghệ và hợp tác quốc tế.

Tuy nhiên, cần xác định rõ những gì mạng lưới không phải.

Mạng lưới không phải chính phủ, không phải cơ quan cấp bằng hay cấp phép hành nghề, không phải cơ quan độc quyền kiểm soát AI và cũng không phải tổ chức có quyền quyết định thay các nhà khoa học, doanh nghiệp hoặc thành viên cộng đồng.

Mạng lưới không mặc nhiên sở hữu những công nghệ do thành viên phát triển. Nó cũng không có quyền yêu cầu một chuyên gia phải tiết lộ nghiên cứu chưa công bố hoặc buộc một doanh nghiệp chuyển giao công nghệ của mình cho cộng đồng.

Quyền sở hữu, quyền sử dụng, nghĩa vụ bảo mật và trách nhiệm pháp lý phải được xác định theo hợp đồng, pháp luật áp dụng và các thỏa thuận hợp lệ.

Vai trò đặc thù của mạng lưới là tạo điều kiện cho sự hợp tác diễn ra hiệu quả hơn, chứ không thay thế quyền tự chủ của những người tham gia.

4. Từ người giỏi đến hệ thống có khả năng sáng tạo

Một kỹ sư giỏi có thể phát triển một giải pháp kỹ thuật. Một nhà khoa học có thể tạo ra một phát hiện mới. Một doanh nhân có thể nhận ra nhu cầu của thị trường. Một nhà đầu tư có thể cung cấp vốn để thử nghiệm ý tưởng.

Nhưng một phát hiện khoa học chưa chắc trở thành công nghệ ứng dụng. Một nguyên mẫu thành công chưa chắc trở thành sản phẩm thương mại. Một sản phẩm tốt chưa chắc có thể mở rộng nếu thiếu vốn, năng lực sản xuất, quản trị hoặc thị trường.

Khoảng cách giữa phát minh và ứng dụng thường nằm ở những mắt xích mà một cá nhân khó có thể tự đảm nhiệm.

Hãy hình dung một nhóm phát triển công nghệ y tế. Nhóm này có thể cần nhà nghiên cứu y khoa, kỹ sư AI, chuyên gia dữ liệu, kỹ sư phần mềm, luật sư sở hữu trí tuệ, chuyên gia quản lý chất lượng, nhà đầu tư và doanh nghiệp phân phối.

Không ai cần phải giỏi tất cả những lĩnh vực đó. Điều quan trọng là mỗi người biết rõ năng lực của mình, hiểu giới hạn chuyên môn và có thể phối hợp với những người khác.

Đây là sự khác biệt giữa tập hợp nhân tài và tổ chức năng lực sáng tạo.

Tập hợp nhân tài tạo ra một danh sách những người giỏi. Hệ thống sáng tạo tạo ra điều kiện để họ cùng làm được những việc mà từng người riêng lẻ khó hoàn thành.

Vì vậy, mạng lưới không thay thế tài năng cá nhân. Nó giúp tài năng cá nhân có cơ hội gặp đúng người, tiếp cận đúng nguồn lực và tạo ra giá trị vượt khỏi giới hạn của từng cá nhân.

5. Tuần hoàn chất xám Việt Toàn cầu

Một trong những nguồn lực quan trọng của cộng đồng người Việt là tri thức được hình thành tại nhiều quốc gia và trong nhiều môi trường khác nhau.

Một nhà khoa học ở Hoa Kỳ có thể tiếp cận hệ thống nghiên cứu tiên tiến. Một kỹ sư ở Nhật Bản có thể tích lũy kinh nghiệm về sản xuất chính xác. Một chuyên gia AI ở châu Âu có thể tham gia phát triển những hệ thống dữ liệu lớn. Một doanh nhân tại Singapore có thể hiểu sâu về thị trường và hoạt động thương mại quốc tế.

Những năng lực đó có thể bổ sung cho nhau.

Tuy nhiên, nếu không có cơ chế kết nối, mỗi người chủ yếu phát huy năng lực trong phạm vi tổ chức của mình. Tri thức vẫn tồn tại, nhưng khả năng tạo ra giá trị chung còn hạn chế.

Vấn đề vì thế không chỉ là người tài ra đi hay trở về. Vấn đề còn là tri thức có tiếp tục được lưu thông, cập nhật và kết nối hay không.

Có thể hình dung sự chuyển đổi theo ba giai đoạn:

Chảy máu chất xám → Lưu thông chất xám → Tích tụ năng lực tri thức.

Lưu thông chất xám không có nghĩa mọi người phải chuyển nơi cư trú. Một chuyên gia sống ở Boston có thể hướng dẫn sinh viên tại Việt Nam. Một kỹ sư tại Tokyo có thể tham gia dự án với doanh nghiệp ở nhiều quốc gia. Một nhà nghiên cứu tại Paris có thể hợp tác với một phòng thí nghiệm ở Singapore. Một doanh nhân có thể kết nối vốn và thị trường cho một nhóm sáng chế ở nơi khác.

Những đóng góp đó có thể diễn ra thông qua đào tạo, nghiên cứu chung, cố vấn, chuyển giao công nghệ, đầu tư, phát triển sản phẩm hoặc kết nối tổ chức.

Do đó, cần mở rộng cách hiểu về sự trở về.

Trở về có thể là trở về bằng con người, nhưng cũng có thể là trở về bằng tri thức, công nghệ, vốn, kinh nghiệm và mạng lưới quan hệ nghề nghiệp.

Không nhất thiết đưa mọi người về cùng một địa điểm; điều cần thiết là tạo ra những con đường để năng lực của họ có thể gặp nhau và tạo ra giá trị.

6. Bản đồ năng lực công nghệ Việt Toàn cầu

Muốn kết nối hiệu quả, trước hết phải biết cộng đồng đang có những năng lực nào và những khoảng trống nào cần được bổ sung.

Vì vậy, mạng lưới có thể xây dựng Bản đồ Năng lực Kỹ thuật — Công nghệ — AI Việt Toàn cầu.

Bản đồ không đơn thuần là danh sách tên tuổi, học vị hoặc chức vụ. Nó cần giúp trả lời những câu hỏi thực tế:

• Ai có chuyên môn gì và đã làm những công việc nào?
• Năng lực nào đã được kiểm chứng qua công trình, sản phẩm hoặc kinh nghiệm thực tế?
• Ai đang nghiên cứu những vấn đề có thể bổ sung cho nhau?
• Những phòng thí nghiệm, doanh nghiệp và nhóm nghiên cứu nào có thể hợp tác?
• Những lĩnh vực nào đang thiếu chuyên gia, vốn, thiết bị hoặc cơ hội thử nghiệm?
• Ai muốn tham gia cố vấn, đào tạo, nghiên cứu chung hoặc phát triển dự án?

Bản đồ có thể bao gồm các lĩnh vực như:

Trí tuệ nhân tạo và dữ liệu: học máy, AI tạo sinh, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ, khoa học dữ liệu, an toàn AI.

Phần mềm và hạ tầng số: điện toán đám mây, an ninh mạng, hệ thống phân tán, phần mềm doanh nghiệp, công cụ phát triển.

Phần cứng và công nghiệp: bán dẫn, điện tử, robot, cảm biến, hệ thống nhúng, tự động hóa và sản xuất thông minh.

Y tế và sinh học: công nghệ y tế, công nghệ sinh học, tin sinh học và các hệ thống hỗ trợ nghiên cứu, chẩn đoán.

Năng lượng và môi trường: năng lượng tái tạo, lưu trữ năng lượng, lưới điện thông minh, công nghệ nước, quản lý chất thải và giám sát môi trường.

Công nghệ mới nổi: vật liệu tiên tiến, điện toán lượng tử, công nghệ không gian và những lĩnh vực khác khi cộng đồng có đủ năng lực tham gia.

Danh mục này phải có khả năng thay đổi theo sự phát triển của khoa học. Bản đồ là công cụ định hướng và kết nối, không phải khuôn mẫu cố định cho tương lai.

Việc thu thập thông tin phải dựa trên sự đồng ý của người tham gia, giới hạn mục đích sử dụng và cơ chế bảo vệ dữ liệu. Không được biến bản đồ chuyên gia thành công cụ theo dõi hoạt động nghề nghiệp, quan điểm cá nhân hoặc quan hệ xã hội.

Giá trị của bản đồ không nằm ở việc biết mọi thứ về mỗi người, mà ở việc biết đủ để kết nối đúng năng lực với đúng nhu cầu.

7. Tri thức mở, sáng tạo tự do và sở hữu trí tuệ

Một cộng đồng công nghệ cần khuyến khích chia sẻ tri thức. Nhưng chia sẻ không đồng nghĩa với việc mọi thành quả sáng tạo đều phải trở thành tài sản chung.

Cần phân biệt ít nhất bốn loại tài nguyên.

Thứ nhất, tri thức phổ thông và tài liệu được phép chia sẻ, chẳng hạn bài giảng, hướng dẫn kỹ thuật, hội thảo và những tài liệu có giấy phép sử dụng phù hợp.

Thứ hai, dữ liệu và kết quả nghiên cứu có điều kiện tiếp cận, chẳng hạn dữ liệu nghiên cứu chưa công bố, tài liệu nội bộ hoặc dữ liệu cần được bảo vệ vì lý do riêng tư và bảo mật.

Thứ ba, tài sản trí tuệ, bao gồm sáng chế, phần mềm, bản quyền, thiết kế, bí mật thương mại và những đối tượng được pháp luật bảo hộ.

Thứ tư, những công trình được phát triển chung, trong đó quyền sở hữu và quyền sử dụng phụ thuộc vào hợp đồng, đóng góp thực tế và các thỏa thuận hợp lệ.

Một nhà sáng chế có thể cần giữ bí mật kỹ thuật trước khi nộp đơn bảo hộ. Một startup có thể phải hạn chế công bố mã nguồn để bảo vệ lợi thế cạnh tranh. Một phòng thí nghiệm có thể cần tuân thủ điều kiện của bên tài trợ.

Những lựa chọn đó không mặc nhiên đi ngược lợi ích cộng đồng.

Ngược lại, cơ chế bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ rõ ràng có thể tạo động lực để người sáng tạo đầu tư thời gian, vốn và công sức vào những công nghệ khó phát triển.

Mạng lưới cần tạo điều kiện chia sẻ theo những hình thức phù hợp: công khai, cấp phép, hợp tác nghiên cứu, chuyển giao công nghệ hoặc sử dụng theo hợp đồng.

Trước khi bắt đầu một dự án chung, các bên cần xác định rõ quyền sở hữu đối với kết quả có sẵn, quyền đối với sản phẩm mới, phạm vi sử dụng, điều kiện công bố, quyền thương mại hóa và cách phân chia lợi ích.

Chia sẻ tri thức phải mở ra cơ hội hợp tác, không xóa bỏ quyền của người sáng tạo.

8. Từ nghiên cứu đến ứng dụng

Một hệ sinh thái công nghệ cần nhiều hơn những bài viết, hội thảo hoặc cuộc trao đổi ý tưởng.

Tri thức cần có cơ hội đi vào thực tiễn thông qua các bước phù hợp: đặt câu hỏi, nghiên cứu, phát hiện, thiết kế nguyên mẫu, thử nghiệm, đánh giá, phát triển sản phẩm và ứng dụng.

Có thể mô hình hóa chuỗi đổi mới như sau:

CÂU HỎI → NGHIÊN CỨU → PHÁT HIỆN → NGUYÊN MẪU → THỬ NGHIỆM → ĐÁNH GIÁ → ỨNG DỤNG → MỞ RỘNG.

Đây không phải con đường bắt buộc mà mọi công trình phải đi qua theo một trình tự giống nhau. Nghiên cứu cơ bản có thể tạo ra giá trị lớn dù chưa có ứng dụng thương mại trước mắt. Một dự án xã hội có thể thành công mà không cần lập doanh nghiệp. Một công nghệ có thể cần nhiều năm kiểm chứng trước khi được sử dụng rộng rãi.

Điều cần xây dựng không phải áp lực thương mại hóa mọi tri thức, mà là những cầu nối giúp mỗi loại tri thức tìm được hình thức phát huy giá trị thích hợp.

Mạng lưới có thể hỗ trợ bằng cách kết nối nhà nghiên cứu với kỹ sư phát triển sản phẩm, doanh nghiệp với phòng thí nghiệm, startup với nhà đầu tư và nhóm sáng tạo với những người sử dụng thực tế.

Các dự án nên xác định rõ vấn đề cần giải quyết, tiêu chuẩn đánh giá, nguồn lực cần thiết, rủi ro, quyền sở hữu và điều kiện dừng hoặc điều chỉnh.

Một ý tưởng mới không tự động trở thành một phát minh có giá trị. Một nguyên mẫu hoạt động được không đồng nghĩa với một sản phẩm an toàn. Một sản phẩm có người sử dụng ban đầu cũng chưa chứng minh được rằng nó có thể mở rộng bền vững.

Vì vậy, mạng lưới phải coi thử nghiệm và kiểm chứng là bộ phận của đổi mới, chứ không phải những thủ tục làm chậm sáng tạo.

9. AI là công cụ mở rộng năng lực con người

AI có thể hỗ trợ nghiên cứu, lập trình, phân tích dữ liệu, mô phỏng, dịch thuật, thiết kế và xử lý nhiều nhiệm vụ trước đây đòi hỏi nhiều thời gian hoặc nguồn lực.

Nếu được sử dụng phù hợp, AI có thể giúp một nhóm nhỏ thực hiện những công việc mà trước đây cần một đội ngũ lớn hơn. Nó cũng có thể giúp người học tiếp cận tri thức, hỗ trợ chuyên gia khám phá phương án và giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất.

Nhưng cần phân biệt năng lực xử lý của một hệ thống AI với trách nhiệm của con người.

Một hệ thống có thể đưa ra kết quả nhanh nhưng vẫn sai. Nó có thể tái tạo thiên lệch từ dữ liệu, tạo ra thông tin không chính xác hoặc hoạt động kém hiệu quả trong những hoàn cảnh khác với dữ liệu đã dùng để phát triển.

Vì vậy, không thể lấy sự phức tạp của thuật toán làm bằng chứng rằng kết quả của nó đáng tin cậy.

Trong các quyết định có ảnh hưởng đáng kể đến con người, chẳng hạn tuyển dụng, cấp học bổng, phân bổ cơ hội hoặc tiếp cận dịch vụ, tổ chức sử dụng AI phải xác định rõ mục đích, tiêu chí, giới hạn và người chịu trách nhiệm.

Khi phù hợp với tính chất quyết định và pháp luật áp dụng, người bị ảnh hưởng cần có cơ hội yêu cầu xem xét lại, khiếu nại hoặc tiếp cận cơ chế giải quyết tranh chấp.

Không thể chấm dứt trách nhiệm bằng câu nói: “Thuật toán đã quyết định.”

Thuật toán do con người thiết kế, lựa chọn, triển khai hoặc sử dụng. Việc giao một công việc cho hệ thống tự động không làm mất đi trách nhiệm của những chủ thể có nghĩa vụ chịu trách nhiệm theo pháp luật và quy định liên quan.

Nguyên tắc của Việt Hiến cần được diễn đạt rõ:

AI hỗ trợ quyết định; con người và tổ chức có trách nhiệm phải chịu trách nhiệm theo vai trò của mình.

AI không mặc nhiên là chủ thể có quyền đại diện cộng đồng, quyết định phẩm giá con người hoặc thay thế các cơ chế bảo vệ quyền.

10. Không để công nghệ tạo ra một tầng lớp đặc quyền mới

Công nghệ có thể mở rộng cơ hội, nhưng cũng có thể tạo ra những dạng bất bình đẳng mới.

Người có quyền tiếp cận dữ liệu, năng lực tính toán, mô hình tiên tiến, vốn và đội ngũ chuyên gia có thể đạt lợi thế rất lớn so với những người chỉ có khả năng sử dụng các sản phẩm có sẵn.

Nếu cơ hội học tập, nghiên cứu và sáng tạo chỉ tập trung vào một nhóm nhỏ, cộng đồng có thể trở nên phụ thuộc vào những người kiểm soát hạ tầng công nghệ.

Vấn đề không phải là buộc mọi người phải có lượng tài nguyên công nghệ giống nhau. Các dự án khác nhau cần nguồn lực khác nhau, và việc phân bổ nguồn lực phải tính đến năng lực, mục tiêu, chi phí và rủi ro.

Điều quan trọng là tạo ra những cơ hội tiếp cận công bằng, minh bạch và phù hợp.

Cộng đồng có thể hỗ trợ học bổng, phòng thí nghiệm dùng chung, chương trình cố vấn, tài nguyên giáo dục, dự án nguồn mở và các cuộc thi công nghệ. Có thể tạo điều kiện cho người trẻ, doanh nghiệp nhỏ và các nhóm chưa có đủ nguồn lực tham gia nghiên cứu hoặc thử nghiệm.

Nhưng sự hỗ trợ phải dựa trên tiêu chí rõ ràng, không dựa vào quan hệ cá nhân hay lòng trung thành với người quản lý.

Một chuyên gia giỏi không vì thế có quyền quản trị lớn hơn. Một nhà tài trợ không mặc nhiên có quyền quyết định kết quả nghiên cứu. Một tổ chức sở hữu hạ tầng công nghệ không được tự coi mình có quyền kiểm soát toàn bộ hoạt động sáng tạo của cộng đồng.

Cần phân biệt quyền lực chuyên môn, quyền quản trị, quyền sở hữu tài sản và quyền quyết định tài chính. Những quyền này có thể phối hợp nhưng không tự động chuyển hóa thành nhau.

Mục tiêu là mở rộng năng lực sáng tạo của cộng đồng, không tạo ra một tầng lớp đặc quyền công nghệ.

11. Dữ liệu, quyền riêng tư và an toàn số

Dữ liệu là nguồn lực quan trọng của nền kinh tế số và AI. Nhưng dữ liệu không phải một loại tài sản đồng nhất, và không phải dữ liệu nào có thể thu thập cũng được phép sử dụng cho mọi mục đích.

Cần phân biệt dữ liệu công khai, dữ liệu cá nhân, dữ liệu nhạy cảm, dữ liệu nghiên cứu, dữ liệu doanh nghiệp và dữ liệu thuộc phạm vi bảo hộ hoặc hạn chế tiếp cận.

Mỗi loại cần có quy tắc phù hợp về mục đích sử dụng, quyền truy cập, thời hạn lưu giữ, bảo mật, chia sẻ và trách nhiệm khi xảy ra vi phạm.

Đối với dữ liệu cá nhân, mạng lưới cần tôn trọng quyền và lợi ích hợp pháp của người có dữ liệu, đồng thời tuân thủ pháp luật áp dụng. Không thể lấy lý do phục vụ cộng đồng để mặc nhiên thu thập hoặc sử dụng dữ liệu vượt quá mục đích đã xác định.

Dữ liệu thành viên, lịch sử hoạt động, hồ sơ nghề nghiệp và các mối liên hệ không được tùy tiện sử dụng để theo dõi tư tưởng, lập danh sách người bất đồng hoặc phân biệt đối xử.

Một người phản biện chính sách công nghệ không vì thế trở thành đối tượng đáng nghi ngờ. Biện pháp bảo vệ an ninh phải dựa trên rủi ro và hành vi có căn cứ, không dựa trên việc một người có quan điểm khác biệt.

Mạng lưới cũng cần năng lực bảo vệ tài khoản, mã nguồn, hệ thống, danh tính và tài sản trí tuệ; xây dựng quy trình ứng phó sự cố; hướng dẫn thành viên nhận diện lừa đảo và chia sẻ cảnh báo an toàn.

Tuy nhiên, an ninh số không được trở thành lý do chung chung để mở rộng giám sát con người.

Bảo vệ hệ thống phải đi cùng bảo vệ quyền của người sử dụng hệ thống.

12. Công nghệ phải chịu sự ràng buộc của đạo đức và pháp quyền

Một công nghệ có thể hiệu quả về kỹ thuật nhưng vẫn gây tổn hại về xã hội.

Một hệ thống nhận diện có thể hoạt động nhanh nhưng nhận diện sai một nhóm người. Một công cụ dự báo có thể giúp tiết kiệm chi phí nhưng tạo ra sự phân biệt đối xử. Một nền tảng thu thập nhiều dữ liệu có thể cải thiện dịch vụ nhưng đồng thời làm tăng nguy cơ xâm phạm riêng tư.

Vì vậy, đánh giá công nghệ không thể chỉ dựa trên tốc độ, chi phí hoặc lợi nhuận. Cần xem xét cả độ tin cậy, mức độ an toàn, tác động đến con người và trách nhiệm khi xảy ra sai sót.

Nguyên tắc này không có nghĩa mọi công nghệ đều phải trải qua một bộ thủ tục nặng nề như nhau. Một công cụ học tập thông thường không có cùng mức rủi ro với hệ thống đưa ra khuyến nghị y khoa hoặc quyết định ảnh hưởng lớn đến quyền lợi của con người.

Mức độ kiểm tra phải tương xứng với mức độ rủi ro.

Các dự án có nguy cơ cao cần có đánh giá phù hợp trước khi triển khai, thử nghiệm có kiểm soát, cơ chế giám sát, phương án xử lý sự cố và điều kiện dừng khi phát hiện nguy cơ nghiêm trọng.

Đối với nghiên cứu liên quan đến con người, dữ liệu y tế hoặc các lĩnh vực được pháp luật quy định, phải tuân thủ những yêu cầu chuyên môn, đạo đức và pháp lý tương ứng.

Việt Hiến có thể đặt ra nguyên tắc quản trị trong cộng đồng, nhưng không thay thế pháp luật của quốc gia nơi hoạt động diễn ra, không thay thế cơ quan cấp phép và không miễn trừ trách nhiệm của cá nhân hay tổ chức.

Công nghệ càng có khả năng tác động lớn, yêu cầu về trách nhiệm và khả năng kiểm chứng càng phải rõ ràng.

13. Mạng lưới phòng thí nghiệm và không gian thử nghiệm

Một hướng phát triển dài hạn là xây dựng mạng lưới các phòng thí nghiệm, nhóm nghiên cứu và không gian đổi mới có khả năng hợp tác xuyên quốc gia.

Không nhất thiết phải xây một khu nghiên cứu khổng lồ hoặc đặt toàn bộ thiết bị ở cùng một địa điểm.

Các phòng thí nghiệm có thể nằm trong trường đại học, doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu hoặc startup. Một nhóm có thể chuyên về AI, nhóm khác về robot, vật liệu, năng lượng, công nghệ y tế hoặc giáo dục.

Điều tạo nên mạng lưới không phải một tòa nhà chung, mà là khả năng phối hợp về câu hỏi nghiên cứu, dữ liệu được phép chia sẻ, phương pháp, thiết bị, nhân lực và kết quả.

Mạng lưới có thể hỗ trợ sử dụng chung thiết bị, trao đổi chuyên gia, đồng hướng dẫn nghiên cứu sinh, xây dựng nguyên mẫu và tổ chức các chương trình nghiên cứu liên ngành.

Cộng đồng cũng có thể trở thành không gian thử nghiệm xã hội và công nghệ, nhưng phải phân biệt hai việc: thử nghiệm một sản phẩm trong môi trường kỹ thuật và thử nghiệm một giải pháp có ảnh hưởng đến con người.

Một ứng dụng mới có thể được thử trên môi trường mô phỏng. Nhưng khi thử nghiệm liên quan đến sức khỏe, dữ liệu cá nhân, trẻ em hoặc quyền lợi của người tham gia, cần có sự đồng thuận và những biện pháp bảo vệ phù hợp theo pháp luật và chuẩn mực áp dụng.

Không thể nhân danh đổi mới để biến thành viên cộng đồng thành đối tượng thử nghiệm tùy tiện.

14. Kết nối công nghệ với doanh nghiệp, vốn và thị trường

Chương 21 bàn về mạng lưới doanh nghiệp. Chương này bàn về mạng lưới công nghệ. Hai mạng lưới cần liên kết nhưng không nên bị nhập làm một.

Nhà nghiên cứu có thể tạo ra công nghệ nhưng không muốn thành lập doanh nghiệp. Doanh nhân có thể hiểu thị trường nhưng không có năng lực nghiên cứu. Nhà đầu tư có thể cung cấp vốn nhưng không nên quyết định thay nhóm nghiên cứu về kết luận khoa học.

Mỗi bên có vai trò riêng và cần những cơ chế hợp tác rõ ràng.

Mạng lưới công nghệ có thể giúp xác định vấn đề, tìm đối tác nghiên cứu, phát triển giải pháp và đánh giá khả năng ứng dụng. Mạng lưới doanh nghiệp có thể hỗ trợ tiếp cận nhu cầu khách hàng, tổ chức sản xuất, phát triển mô hình kinh doanh và mở rộng thị trường.

Nhà đầu tư có thể cung cấp vốn theo những điều kiện được các bên thỏa thuận. Các tổ chức nghiên cứu có thể tham gia theo hợp đồng hoặc cơ chế hợp tác phù hợp.

Chuỗi đổi mới vì vậy không chỉ là:

Ý tưởng → Công nghệ → Sản phẩm.

Nó còn bao gồm:

NHU CẦU → NGHIÊN CỨU → CÔNG NGHỆ → KIỂM CHỨNG → SỞ HỮU TRÍ TUỆ → VỐN → SẢN PHẨM → THỊ TRƯỜNG → CẢI TIẾN.

Đây là một chuỗi có tính phản hồi. Nhu cầu thị trường có thể làm xuất hiện câu hỏi nghiên cứu mới. Kết quả thử nghiệm có thể buộc nhóm phát triển thay đổi thiết kế. Phản hồi của người sử dụng có thể dẫn đến một thế hệ sản phẩm khác.

Không phải mọi nghiên cứu đều phải thương mại hóa, nhưng cộng đồng cần có con đường để những kết quả phù hợp có thể được chuyển thành ứng dụng.

15. Mã nguồn mở và hợp tác sáng tạo

Mã nguồn mở là một phương thức hợp tác có thể giúp cộng đồng giảm trùng lặp, học hỏi lẫn nhau và phát triển những công cụ dùng chung.

Các nhóm có thể cùng xây dựng phần mềm, thư viện, công cụ AI, tài liệu giáo dục hoặc những thành phần kỹ thuật mà nhiều dự án cần sử dụng.

Tuy nhiên, mã nguồn mở không có nghĩa là không có quyền sở hữu hoặc không có quy tắc. Các giấy phép quy định điều kiện sử dụng, sửa đổi, phân phối và những nghĩa vụ liên quan.

Trước khi tham gia một dự án nguồn mở, thành viên cần hiểu giấy phép áp dụng, quyền đối với phần đóng góp và trách nhiệm của mình.

Với dự án có nhiều người tham gia, cần có quy trình ghi nhận đóng góp, xem xét mã nguồn, kiểm tra bảo mật, xử lý lỗi và duy trì sản phẩm.

Không nên để một dự án trở thành tài sản vô chủ chỉ vì nhiều người cùng xây dựng. Cũng không nên để người quản lý kho mã nguồn mặc nhiên chiếm quyền kiểm soát toàn bộ thành quả của cộng đồng.

Một dự án có thể lựa chọn mô hình quản trị khác nhau tùy mục tiêu. Điều quan trọng là quyền và trách nhiệm phải rõ ràng ngay từ đầu.

16. Giáo dục AI và năng lực tư duy độc lập

Một cộng đồng công nghệ mạnh không chỉ đào tạo những người biết sử dụng công cụ. Cộng đồng còn phải phát triển khả năng tư duy độc lập, đánh giá bằng chứng và chịu trách nhiệm về những gì mình tạo ra.

AI có thể giúp người học giải thích một khái niệm, viết chương trình, dịch tài liệu, mô phỏng hiện tượng hoặc phân tích dữ liệu. Nhưng nếu người học chỉ tiếp nhận kết quả mà không hiểu phương pháp và không kiểm chứng thông tin, công nghệ có thể tạo ra cảm giác hiểu biết mà không tạo ra năng lực thực sự.

Giáo dục AI cần đi cùng tư duy phản biện, hiểu biết dữ liệu, kiến thức về quyền riêng tư và khả năng nhận diện sai lệch.

Người học cần biết đặt câu hỏi, kiểm tra nguồn, so sánh phương án, nhận ra giới hạn của công cụ và giải thích vì sao mình chấp nhận hoặc bác bỏ một kết quả.

Trong nghiên cứu, giáo dục, y tế, pháp luật và quản trị, mức độ kiểm chứng phải phù hợp với hậu quả của sai sót. Người sử dụng không thể viện dẫn việc AI tạo ra một nội dung để tránh trách nhiệm đối với việc công bố hoặc sử dụng nội dung ấy.

Công thức cần giữ không phải là con người đối đầu với AI, mà là:

CON NGƯỜI + AI → MỞ RỘNG NĂNG LỰC CON NGƯỜI.

Dấu mũi tên ở đây diễn tả mục tiêu, không phải bảo đảm rằng mọi sự kết hợp đều tạo ra kết quả tốt. Hiệu quả thực tế vẫn phụ thuộc vào năng lực người sử dụng, chất lượng công cụ, dữ liệu, quy trình và mức độ kiểm chứng.

AI có thể giúp con người làm được nhiều việc hơn. Nhưng một cộng đồng trưởng thành phải đồng thời giúp con người suy nghĩ tốt hơn.

17. Người trẻ và sự chuyển giao giữa các thế hệ

Người trẻ không nên chỉ được xem là người sử dụng công nghệ do thế hệ trước tạo ra. Họ phải có cơ hội tham gia nghiên cứu, phát triển sản phẩm, thử nghiệm ý tưởng và xây dựng doanh nghiệp công nghệ.

Mạng lưới có thể tổ chức câu lạc bộ lập trình, đội robot, chương trình nghiên cứu, cuộc thi đổi mới, học bổng, thực tập và các dự án liên quốc gia.

Nhưng việc mở cơ hội không đồng nghĩa với việc hạ thấp tiêu chuẩn. Một ý tưởng mới vẫn cần được kiểm chứng. Một sản phẩm do người trẻ phát triển vẫn phải đáp ứng yêu cầu kỹ thuật và an toàn phù hợp.

Ngược lại, cũng không nên đồng nhất thế hệ trước với quá khứ. Những người có kinh nghiệm lâu năm có thể hiểu sâu về ngành nghề, quy trình sản xuất, quản trị, thị trường và những rủi ro mà người mới chưa từng gặp.

Sự hợp tác tốt nhất không phải là thế hệ trước chỉ huy thế hệ sau, cũng không phải thế hệ trẻ phủ nhận kinh nghiệm của người đi trước.

Đó là quan hệ hai chiều: người đi trước truyền lại kinh nghiệm và mở cơ hội; người đi sau đưa vào những phương pháp mới, đặt lại những giả định cũ và có khả năng vượt qua giới hạn của thế hệ trước.

Một mạng lưới có giá trị không chỉ tạo ra sản phẩm hôm nay. Nó còn tạo điều kiện để thế hệ tiếp theo có thể tiếp tục sáng tạo mà không phải bắt đầu lại từ đầu.

18. Hai tình huống kiểm chứng

Tình huống thứ nhất: Phát triển AI hỗ trợ chẩn đoán y khoa.

Một nhóm nghiên cứu nhận thấy AI có thể hỗ trợ phân tích một loại hình ảnh y khoa. Một chuyên gia y tế hiểu nhu cầu thực tế; một nhóm kỹ sư có năng lực phát triển mô hình; một phòng thí nghiệm có thể hỗ trợ kiểm chứng; một doanh nghiệp có khả năng tích hợp công nghệ vào quy trình sử dụng.

Mạng lưới giúp các bên gặp nhau, thống nhất câu hỏi nghiên cứu và xây dựng phương án thử nghiệm.

Nhưng trước khi đưa sản phẩm vào sử dụng, cần xác định chất lượng dữ liệu, quyền sử dụng dữ liệu, yêu cầu đạo đức nghiên cứu, hiệu quả trong những nhóm người khác nhau, các giới hạn kỹ thuật và điều kiện pháp lý liên quan.

Một mô hình cho kết quả tốt trong dữ liệu thử nghiệm chưa đủ để chứng minh rằng nó an toàn trong mọi môi trường lâm sàng.

Bài học không phải là AI có thể giải quyết mọi vấn đề y tế, mà là hợp tác liên ngành có thể giúp phát triển công nghệ tốt hơn nếu được kết hợp với kiểm chứng và trách nhiệm.

Tình huống thứ hai: AI tuyển chọn học bổng.

Một chương trình học bổng sử dụng AI để sàng lọc hồ sơ. Hệ thống loại một nhóm ứng viên và người quản lý cho rằng kết quả đã được thuật toán tính toán.

Câu trả lời đó chưa đủ.

Cần xem xét tiêu chí tuyển chọn, chất lượng dữ liệu, nguy cơ thiên lệch, mức độ phù hợp của hệ thống và khả năng giải thích kết quả. Tùy tính chất quyết định và quy định áp dụng, ứng viên có thể cần được thông báo, yêu cầu xem xét lại hoặc khiếu nại.

Cũng phải xác định ai có quyền phê duyệt kết quả và ai chịu trách nhiệm về quy trình.

Bài học là công nghệ tự động hóa không làm cho một quyết định trở nên khách quan chỉ vì nó được tạo ra bằng máy tính.

Hai tình huống trên cho thấy cùng một nguyên tắc: mạng lưới phải kết nối năng lực kỹ thuật với năng lực chuyên môn, khả năng kiểm chứng và trách nhiệm đối với con người.

19. Mô hình tổ chức Mạng lưới Kỹ thuật — Công nghệ — AI

Mạng lưới nên phát triển theo mô hình đa trung tâm, dựa trên các tổ chức và nhóm hợp tác tự nguyện, thay vì tập trung toàn bộ năng lực vào một cơ quan duy nhất.

Có thể thiết kế năm thành phần.

Thành phần thứ nhất — Bản đồ năng lực và kết nối nhân tài.

Duy trì thông tin chuyên môn do thành viên tự nguyện cung cấp; hỗ trợ tìm kiếm chuyên gia, nhóm nghiên cứu, phòng thí nghiệm và đối tác theo nhu cầu cụ thể.

Thành phần thứ hai — Các nhóm nghiên cứu và phát triển.

Tổ chức các nhóm theo lĩnh vực hoặc nhiệm vụ. Mỗi nhóm có quyền tự chủ về phương pháp chuyên môn trong phạm vi pháp luật, hợp đồng và quy tắc đã chấp thuận.

Thành phần thứ ba — Hạ tầng hợp tác và thử nghiệm.

Kết nối tài nguyên nghiên cứu, công cụ, thiết bị và không gian thử nghiệm khi có điều kiện. Việc tiếp cận phải dựa trên quy tắc minh bạch, an toàn và quyền sử dụng hợp lệ.

Thành phần thứ tư — Cầu nối đổi mới và thị trường.

Hỗ trợ các nhóm tìm đối tác doanh nghiệp, nguồn vốn, cơ hội chuyển giao công nghệ, tư vấn sở hữu trí tuệ và thị trường ứng dụng.

Thành phần thứ năm — Quản trị, an toàn và giải trình.

Xây dựng quy tắc về xung đột lợi ích, bảo vệ dữ liệu, an toàn công nghệ, quản lý tài chính, giải quyết khiếu nại và công bố kết quả hoạt động.

Các thành phần này không nhất thiết phải nằm trong một tổ chức pháp nhân. Một số có thể do các nhóm độc lập, trường đại học, doanh nghiệp hoặc tổ chức đối tác đảm nhiệm theo thỏa thuận.

Nếu thành lập Hội đồng Điều phối, hội đồng nên có nhiệm kỳ, chức năng giới hạn, quy trình lựa chọn minh bạch và cơ chế thay thế. Hội đồng không được tự nhận quyền quyết định mọi vấn đề chuyên môn hoặc độc quyền đại diện cho toàn bộ giới công nghệ Việt Nam.

Các hội đồng đánh giá dự án nên được thành lập theo nhiệm vụ, lựa chọn thành viên phù hợp và xem xét xung đột lợi ích. Người phát triển dự án không nên là người duy nhất thẩm định và xác nhận chất lượng của chính dự án đó.

Tổ chức nào quản lý tài sản hoặc nguồn lực cộng đồng phải chịu cơ chế kiểm tra, công khai và giải trình tương xứng.

Nguyên tắc thiết kế là:

Phân tán năng lực — tự chủ chuyên môn — phối hợp theo nhiệm vụ — minh bạch nguồn lực — giám sát có giới hạn.

20. Quan hệ giữa mạng lưới công nghệ, Việt Hiến và cơ quan điều hành

Việt Hiến có thể xác lập những nguyên tắc nền tảng về quyền con người, tự do sáng tạo, quyền sở hữu trí tuệ, bảo vệ dữ liệu, trách nhiệm và giới hạn quyền lực trong cộng đồng.

Nhưng Việt Hiến không nên trở thành cơ quan quyết định kết luận khoa học, lựa chọn trường phái nghiên cứu hoặc áp đặt một quan điểm công nghệ duy nhất.

Mạng lưới phải được bảo đảm quyền tự chủ chuyên môn trong phạm vi pháp luật và những quy tắc hợp lệ đã được xác lập.

Nếu một nghiên cứu đưa ra kết luận khác với quan điểm của Hội đồng Việt Hiến, sự bất đồng đó tự nó không phải căn cứ để cấm nghiên cứu. Điều cần xem xét là phương pháp, bằng chứng, quyền của các bên và việc tuân thủ những quy định áp dụng.

Tương tự, cơ quan điều hành cộng đồng có thể đặt hàng nghiên cứu, tư vấn hoặc đánh giá. Nhưng nếu sử dụng nguồn lực cộng đồng để đặt hàng, cơ quan đó phải tôn trọng tính độc lập của công việc chuyên môn.

Một báo cáo có thể kết luận rằng dữ liệu chưa đủ. Một nhóm nghiên cứu có thể phát hiện phương án được đề xuất có rủi ro cao. Một chuyên gia có thể từ chối xác nhận kết quả không đáp ứng tiêu chuẩn.

Cơ chế hợp đồng cần bảo vệ tính trung thực của báo cáo, xác định quyền công bố, trách nhiệm bảo mật và cách giải quyết bất đồng.

Việt Hiến đặt ra giới hạn quyền lực; mạng lưới phát triển năng lực; cơ quan điều hành tổ chức thực hiện trong phạm vi thẩm quyền. Không chủ thể nào được dùng vai trò của mình để thay thế mọi chủ thể còn lại.

21. Tài chính, sở hữu và xung đột lợi ích

Mạng lưới có thể nhận tài trợ, thu phí dịch vụ, ký hợp đồng nghiên cứu, hợp tác với doanh nghiệp hoặc quản lý các quỹ hỗ trợ đổi mới.

Nhưng mỗi nguồn lực phải đi cùng những điều kiện rõ ràng về mục đích sử dụng, quyền sở hữu, quyền quyết định và trách nhiệm giải trình.

Một nhà tài trợ không mặc nhiên có quyền quyết định kết luận khoa học. Một chuyên gia được trả phí không vì thế có thêm quyền quản trị cộng đồng. Một người sáng lập không thể tự coi tài sản của mạng lưới là tài sản cá nhân chỉ vì mình đã khởi xướng tổ chức.

Đối với từng dự án, cần xác định ai sở hữu tài sản có sẵn, ai có quyền đối với kết quả mới, ai quản lý dữ liệu, ai được cấp phép sử dụng và lợi ích được phân chia thế nào.

Xung đột lợi ích cũng cần được xử lý ngay từ đầu.

Một chuyên gia đồng thời tư vấn cho cộng đồng và có doanh nghiệp cung cấp sản phẩm cho dự án phải công bố mối liên hệ phù hợp. Một người đánh giá dự án mà mình có lợi ích tài chính trực tiếp có thể phải rút khỏi một số khâu quyết định hoặc chịu cơ chế đánh giá độc lập.

Có xung đột lợi ích không tự động có nghĩa là có hành vi sai trái. Điều quan trọng là nhận diện, công bố và quản lý xung đột một cách thích hợp.

Tài chính và quản trị tài sản phải có hồ sơ, tiêu chí, kiểm tra và cơ chế khiếu nại. Mức độ công khai cần phù hợp với trách nhiệm giải trình, đồng thời bảo vệ thông tin cá nhân, bí mật thương mại và những dữ liệu không được phép công bố.

Mạng lưới chỉ có thể duy trì niềm tin khi những người tham gia biết rõ nguồn lực đến từ đâu, được sử dụng vào việc gì và ai chịu trách nhiệm về quyết định liên quan.

22. Đo lường hiệu quả: từ số lượng thành viên đến giá trị tạo ra

Một mạng lưới có hàng nghìn thành viên chưa chắc hoạt động hiệu quả. Số lượng chuyên gia đăng ký chỉ phản ánh quy mô danh nghĩa, không cho biết tri thức đã được chuyển thành năng lực thực tế đến đâu.

Cần đánh giá mạng lưới qua những kết quả có thể kiểm chứng, chẳng hạn:

• Số dự án hợp tác thực sự được triển khai và hoàn thành.
• Chất lượng nghiên cứu, nguyên mẫu hoặc giải pháp được tạo ra.
• Số chương trình đào tạo và người trẻ được cố vấn.
• Khả năng kết nối các nhóm nghiên cứu ở nhiều quốc gia.
• Số công nghệ được kiểm chứng, chuyển giao hoặc ứng dụng phù hợp.
• Mức độ cải thiện của các vấn đề mà dự án đặt ra.
• Khả năng huy động nguồn lực mà không tạo ra sự phụ thuộc quá mức vào một nhà tài trợ.
• Chất lượng quản trị, mức độ minh bạch và khả năng xử lý sai sót.

Không phải mọi kết quả đều có thể quy đổi thành tiền hoặc đo bằng một con số duy nhất. Nghiên cứu cơ bản, đào tạo nhân lực và phát triển năng lực dài hạn có thể cần nhiều năm mới thể hiện đầy đủ giá trị.

Do đó, hệ thống đánh giá phải phù hợp với mục tiêu của từng loại hoạt động. Không nên buộc nghiên cứu cơ bản phải chứng minh doanh thu ngắn hạn, cũng không nên dùng lý do nghiên cứu dài hạn để miễn trừ mọi đánh giá.

Mạng lưới cần biết điều gì đã thành công, điều gì chưa thành công, vì sao thất bại và bài học nào có thể được sử dụng cho những dự án tiếp theo.

Thành công không phải là không có thất bại; thành công là tạo ra giá trị, nhận diện sai lầm và nâng cao năng lực qua mỗi vòng học hỏi.

23. Những phản đề cần được giải quyết

Phản đề thứ nhất: Mở dữ liệu càng nhiều, công nghệ càng phát triển nhanh.

Điều này có thể đúng khi dữ liệu được phép chia sẻ, có chất lượng và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Nhưng dữ liệu có thể chứa thông tin cá nhân, bí mật doanh nghiệp hoặc những nội dung bị hạn chế sử dụng.

Giải pháp không phải đóng cửa mọi dữ liệu, cũng không phải mở tất cả. Cần xác định quyền tiếp cận, mục đích sử dụng, điều kiện bảo mật và trách nhiệm của bên nhận dữ liệu.

Phản đề thứ hai: Muốn cạnh tranh phải tập trung toàn bộ công nghệ vào một trung tâm.

Tập trung có thể cần thiết đối với những dự án đòi hỏi hạ tầng lớn, nguồn vốn cao hoặc phối hợp thống nhất. Nhưng nếu mọi năng lực phụ thuộc vào một trung tâm, cộng đồng có thể gặp rủi ro khi trung tâm đó thất bại, bị gián đoạn hoặc lạm dụng quyền kiểm soát.

Giải pháp là kết hợp các dự án tập trung khi cần với một hệ sinh thái đa trung tâm, có nhiều nhóm nghiên cứu, doanh nghiệp và tổ chức độc lập.

Phản đề thứ ba: AI có thể thay thế tư duy con người nên không cần đầu tư nhiều vào đào tạo.

AI có thể đảm nhiệm một số nhiệm vụ nhưng cũng tạo ra nhu cầu mới về kiểm chứng, thiết kế, quản trị và xử lý những tình huống mà hệ thống không thể tự giải quyết đáng tin cậy.

Nếu người sử dụng không hiểu lĩnh vực của mình, họ khó nhận ra khi AI đưa ra kết quả sai. Vì vậy, AI càng phổ biến, năng lực tư duy độc lập và hiểu biết chuyên môn càng quan trọng.

Phản đề thứ tư: Muốn phát triển công nghệ, cộng đồng phải buộc người tài đóng góp.

Sự cưỡng ép có thể tạo ra những hoạt động mang tính hình thức, làm suy giảm niềm tin và khiến người có năng lực không muốn tham gia.

Cộng đồng nên tạo cơ hội hợp tác có giá trị, bảo vệ quyền lợi, tôn trọng sự tự nguyện và xây dựng những cơ chế đóng góp linh hoạt. Không phải mọi người đều có thời gian, điều kiện hoặc mong muốn tham gia cùng một hình thức.

Phản đề thứ năm: Công nghệ phát triển nhanh thì các nguyên tắc đạo đức và pháp lý có thể để lại sau.

Đây là lựa chọn rủi ro. Khi công nghệ đã được triển khai trên diện rộng, việc sửa chữa sai lầm có thể tốn kém hơn và gây hậu quả lớn hơn.

Tuy nhiên, quản trị cũng không nên biến thành một hệ thống thủ tục cứng nhắc làm mọi đổi mới trở nên bất khả thi. Cần lựa chọn yêu cầu tương xứng với rủi ro, cho phép thử nghiệm có kiểm soát và điều chỉnh khi có bằng chứng mới.

Những phản đề này cho thấy mạng lưới không thể phát triển bằng một khẩu hiệu duy nhất. Nó phải giải quyết những xung đột thực tế giữa mở và bảo vệ, tập trung và phân tán, tốc độ và an toàn, lợi ích cá nhân và giá trị cộng đồng.

24. Lộ trình xây dựng mạng lưới

Mạng lưới nên được xây dựng theo từng giai đoạn, dựa trên năng lực thực tế thay vì bắt đầu bằng một cơ cấu tổ chức đồ sộ.

Giai đoạn một — Kết nối và xác định nhu cầu.

Khởi đầu bằng một số lĩnh vực có chuyên gia sẵn sàng tham gia và nhu cầu hợp tác rõ ràng. Xây dựng bản đồ năng lực tự nguyện, tổ chức các diễn đàn chuyên môn và xác định những vấn đề cụ thể mà cộng đồng có thể giải quyết.

Giai đoạn hai — Thực hiện dự án thí điểm.

Chọn một số dự án có quy mô phù hợp, mục tiêu đo lường được và rủi ro có thể quản lý. Xác định từ đầu nhóm thực hiện, nguồn lực, quyền sở hữu trí tuệ, tiêu chuẩn đánh giá và cơ chế giải quyết bất đồng.

Giai đoạn ba — Xây dựng cơ chế hợp tác ổn định.

Từ kinh nghiệm của dự án thí điểm, hoàn thiện quy chế, quy trình lựa chọn chuyên gia, quản lý dữ liệu, xử lý xung đột lợi ích, hỗ trợ nghiên cứu và kết nối doanh nghiệp.

Giai đoạn bốn — Mở rộng thành mạng lưới đa trung tâm.

Khi các mô hình hợp tác đã chứng minh hiệu quả, kết nối thêm trường đại học, phòng thí nghiệm, doanh nghiệp, startup và các nhóm ở nhiều quốc gia. Mỗi trung tâm phát huy thế mạnh riêng nhưng có thể phối hợp trong những dự án chung.

Giai đoạn năm — Tích lũy năng lực qua nhiều thế hệ.

Đầu tư dài hạn vào đào tạo, cố vấn, lưu giữ tri thức, nghiên cứu cơ bản, chuyển giao công nghệ và khả năng tự tổ chức các dự án mới.

Không nên đánh giá thành công của mạng lưới chỉ bằng tốc độ mở rộng thành viên hoặc số trung tâm được thành lập. Nếu cơ chế hợp tác chưa đáng tin cậy, việc mở rộng quá nhanh có thể làm tăng chi phí quản trị mà không tạo ra giá trị tương ứng.

Một mạng lưới nhỏ nhưng có khả năng hoàn thành dự án, giữ được niềm tin và học hỏi từ sai lầm có thể là nền tảng tốt hơn một tổ chức lớn nhưng thiếu hoạt động thực chất.

25. Các điều khoản Việt Hiến đề xuất

Điều 1. Quyền tiếp cận tri thức và công nghệ

Cộng đồng khuyến khích quyền tiếp cận giáo dục, tri thức khoa học, kỹ thuật và công nghệ theo những điều kiện phù hợp với quyền của các bên, pháp luật áp dụng và yêu cầu bảo vệ dữ liệu.

Điều 2. Tự do nghiên cứu và sáng tạo

Hoạt động nghiên cứu, sáng tạo và trao đổi học thuật được tôn trọng. Việc hạn chế phải có căn cứ hợp lệ, phù hợp với pháp luật và các nguyên tắc bảo vệ quyền đã được xác lập.

Điều 3. Mạng lưới công nghệ tự nguyện

Cộng đồng khuyến khích hình thành các mạng lưới kỹ thuật, khoa học, công nghệ và AI tự nguyện, đa trung tâm, có quyền tự chủ chuyên môn và cơ chế quản trị minh bạch.

Điều 4. Tôn trọng sở hữu trí tuệ

Quyền sở hữu trí tuệ và các quyền hợp pháp đối với kết quả sáng tạo phải được tôn trọng. Việc chia sẻ, sử dụng hoặc chuyển giao phải có căn cứ và điều kiện rõ ràng.

Điều 5. Bảo vệ dữ liệu

Dữ liệu phải được thu thập, truy cập, lưu giữ và sử dụng theo mục đích hợp lệ, có biện pháp bảo vệ phù hợp và tuân thủ pháp luật áp dụng.

Điều 6. AI có trách nhiệm

Việc sử dụng AI trong hoạt động cộng đồng phải xem xét độ tin cậy, rủi ro, quyền riêng tư, bình đẳng, phẩm giá và những quyền lợi hợp pháp của người bị ảnh hưởng.

Điều 7. Trách nhiệm đối với quyết định tự động

Việc sử dụng hệ thống tự động không tự nó loại bỏ trách nhiệm của cá nhân hoặc tổ chức có nghĩa vụ chịu trách nhiệm. Những quyết định có tác động đáng kể đến quyền và lợi ích của con người phải có cơ chế xem xét phù hợp với tính chất và mức độ rủi ro.

Điều 8. An toàn và an ninh công nghệ

Các hoạt động công nghệ phải có biện pháp bảo vệ phù hợp với rủi ro, đồng thời không được sử dụng lý do an ninh để tùy tiện giám sát tư tưởng hoặc phân biệt đối xử với người có quan điểm khác biệt.

Điều 9. Hợp tác quốc tế

Các mạng lưới được quyền hợp tác với cá nhân, trường đại học, doanh nghiệp và tổ chức quốc tế trên cơ sở tự nguyện, minh bạch, tôn trọng quyền hợp pháp và tuân thủ quy định áp dụng.

Điều 10. Không độc quyền đại diện và tri thức

Không cá nhân hoặc tổ chức nào mặc nhiên có quyền độc quyền đại diện toàn bộ giới công nghệ Việt Nam hoặc chiếm đoạt trái pháp luật tri thức, dữ liệu và công nghệ của người khác nhân danh cộng đồng.

Điều 11. Tự chủ và giải trình

Mạng lưới được tự chủ về tổ chức và chuyên môn trong phạm vi chức năng, nhưng phải giải trình phù hợp về nguồn lực cộng đồng được giao, xung đột lợi ích và việc tuân thủ các quy tắc đã cam kết.

Điều 12. Phân quyền và giới hạn quyền lực

Quyền quản lý tài chính, quyền sở hữu tài sản, quyền quyết định chuyên môn và quyền giám sát phải được phân định rõ. Không một cá nhân hoặc tổ chức nào được mặc nhiên nắm giữ tất cả các quyền này chỉ vì vai trò sáng lập, tài trợ hoặc điều phối.

Các điều khoản trên là nguyên tắc định hướng cho Việt Hiến. Khi chuyển thành văn bản có tính quy phạm, cần xác định rõ chủ thể có nghĩa vụ, phạm vi áp dụng, cơ chế thực thi, biện pháp khắc phục và quan hệ với pháp luật của các quốc gia liên quan.

26. Quy luật vận hành của xã hội công nghệ

Từ những phân tích trên, có thể rút ra sáu quy luật.

Thứ nhất, nhân tài chỉ tạo ra sức mạnh chung khi có điều kiện hợp tác. Sự hiện diện của người giỏi là nguồn lực ban đầu; khả năng kết nối và phối hợp mới quyết định phần lớn giá trị có thể tạo ra từ nguồn lực ấy.

Thứ hai, tri thức chỉ chuyển thành công nghệ thông qua quá trình nghiên cứu và kiểm chứng. Một ý tưởng có triển vọng chưa phải là một giải pháp đã được chứng minh.

Thứ ba, công nghệ chỉ phát huy giá trị bền vững khi kết nối được với nhu cầu thực tế. Nghiên cứu, sản xuất, vốn và thị trường cần có những cầu nối phù hợp, nhưng không phải mọi nghiên cứu đều phải hướng tới thương mại hóa.

Thứ tư, AI mở rộng năng lực nhưng không tự bảo đảm tính đúng đắn. Chất lượng kết quả còn phụ thuộc vào dữ liệu, phương pháp, mục đích sử dụng và khả năng kiểm tra của con người.

Thứ năm, quyền lực công nghệ phải đi cùng trách nhiệm. Quyền tiếp cận dữ liệu, hạ tầng và nguồn lực không được biến thành quyền tùy tiện kiểm soát con người hoặc chiếm đoạt thành quả của người khác.

Thứ sáu, một cộng đồng có khả năng truyền lại tri thức và liên tục sửa sai sẽ có khả năng tự đổi mới. Giá trị lâu dài không chỉ nằm trong sản phẩm hôm nay, mà còn trong năng lực tạo ra những sản phẩm tốt hơn vào ngày mai.

Từ đó có thể xác lập công thức tư tưởng của chương:

NHÂN TÀI + TRI THỨC + HỢP TÁC + KIỂM CHỨNG + CÔNG NGHỆ + THỂ CHẾ TỐT = NĂNG LỰC SÁNG TẠO BỀN VỮNG.

Đây là công thức định hướng, không phải phép cộng cơ học. Nếu thiếu niềm tin, cơ chế hợp tác có thể thất bại. Nếu thiếu kiểm chứng, công nghệ có thể gây hại. Nếu thiếu pháp quyền, nguồn lực và dữ liệu có thể bị lạm dụng. Nếu thiếu cơ hội ứng dụng, nhiều tri thức có thể không chuyển thành giá trị thực tế.

27. Tuyên ngôn Công nghệ Việt Toàn cầu

Chúng ta không xây dựng một cộng đồng chỉ biết sử dụng công nghệ của người khác. Chúng ta tạo điều kiện để người Việt học hỏi, nghiên cứu, sáng tạo và đóng góp vào sự phát triển công nghệ của thế giới.

Chúng ta không giữ người tài bằng nghĩa vụ. Chúng ta kết nối người tài bằng cơ hội hợp tác, sự tin cậy và khả năng cùng tạo ra giá trị.

Chúng ta không buộc người Việt phải trở về bằng địa lý. Chúng ta mở những con đường để tri thức, kinh nghiệm, công nghệ, vốn và mạng lưới của họ có thể đóng góp cho cộng đồng từ bất kỳ nơi nào.

Chúng ta không tập trung toàn bộ trí tuệ vào một trung tâm. Chúng ta phát triển nhiều nhóm nghiên cứu, nhiều phòng thí nghiệm, nhiều doanh nghiệp và nhiều trung tâm chuyên môn có khả năng hợp tác với nhau.

Chúng ta không xem AI là vị thần có quyền phán quyết thay con người. Chúng ta xem AI là một công cụ mạnh, cần được sử dụng bằng hiểu biết, kiểm chứng và trách nhiệm.

Chúng ta không đánh đổi phẩm giá và quyền của con người để lấy tốc độ đổi mới. Chúng ta không biến dữ liệu thành công cụ giám sát tùy tiện, cũng không biến công nghệ thành đặc quyền của một nhóm nhỏ.

Chúng ta khuyến khích chia sẻ tri thức, đồng thời tôn trọng quyền sở hữu trí tuệ. Chúng ta kết nối nghiên cứu với thực tiễn, phòng thí nghiệm với doanh nghiệp, ý tưởng với vốn và sản phẩm với thị trường.

Chúng ta tạo cơ hội để người trẻ tham gia sáng tạo, để người đi trước truyền lại kinh nghiệm và để mỗi thế hệ có khả năng vượt qua giới hạn của thế hệ trước.

Chúng ta xây dựng một mạng lưới mở với thế giới, tự chủ về chuyên môn, minh bạch về nguồn lực và có trách nhiệm đối với con người.

Chúng ta không xây một pháo đài công nghệ Việt. Chúng ta xây những cây cầu để trí tuệ Việt có thể gặp gỡ, hợp tác và đóng góp vào tương lai chung của nhân loại.

28. Kết luận: Kết nối chất xám để tạo ra năng lực tương lai

Nếu Chương 21 đặt ra câu hỏi làm thế nào để người Việt kết nối nguồn lực kinh tế, thì Chương 22 đi sâu vào một câu hỏi khác: làm thế nào để người Việt kết nối năng lực tạo ra tương lai?

Câu trả lời không nằm ở việc tập trung tất cả nhà khoa học vào một nơi, cũng không nằm ở việc lập ra một cơ quan có quyền chỉ huy mọi hoạt động công nghệ.

Câu trả lời nằm ở việc tạo ra một mạng lưới mà trong đó người có tri thức có thể tìm thấy người có năng lực bổ sung; nhà nghiên cứu có thể gặp doanh nghiệp; người sáng tạo có thể tiếp cận nguồn lực; người trẻ có thể học từ người đi trước; và các nhóm ở nhiều quốc gia có thể hợp tác mà không phải từ bỏ quyền tự chủ của mình.

Nhưng kết nối thôi chưa đủ.

Mạng lưới phải có khả năng biến kết nối thành hành động, hành động thành kết quả, kết quả thành kinh nghiệm và kinh nghiệm thành năng lực được truyền lại.

Nó phải tôn trọng sở hữu trí tuệ, bảo vệ dữ liệu, kiểm chứng công nghệ, phân định quyền lực và duy trì trách nhiệm đối với những người chịu tác động.

Đó là điều kiện để cộng đồng vừa mở cửa với thế giới vừa giữ được quyền tự chủ; vừa khuyến khích sáng tạo vừa bảo vệ con người; vừa phát triển công nghệ vừa tránh biến công nghệ thành công cụ độc quyền.

Tư tưởng trung tâm của Chương 22 có thể cô đọng như sau:

NGƯỜI VIỆT Ở NHIỀU NƠI — TRI THỨC Ở NHIỀU NƠI — NĂNG LỰC ĐƯỢC KẾT NỐI THÀNH SỨC SÁNG TẠO CHUNG.

Và quá trình ấy có thể diễn đạt bằng một chuỗi:

CHẤT XÁM PHÂN TÁN → KẾT NỐI → HỢP TÁC → KIỂM CHỨNG → ĐỔI MỚI → TÍCH LŨY NĂNG LỰC → TRUYỀN LẠI CHO THẾ HỆ SAU.

Chảy máu chất xám không thể được giải quyết chỉ bằng lời kêu gọi trở về. Muốn tri thức đóng góp cho cộng đồng, phải tạo ra những điều kiện khiến việc kết nối trở nên có ý nghĩa: có cơ hội nghiên cứu, có đối tác đáng tin cậy, có quyền sở hữu rõ ràng, có cơ chế hợp tác công bằng và có khả năng tạo ra giá trị thực tế.

Mạng lưới Kỹ thuật — Công nghệ — AI vì thế không chỉ là một tổ chức dành cho những người làm công nghệ. Nó là một bộ phận của hạ tầng sáng tạo của Cộng đồng Việt Nam Toàn cầu, giúp nối tri thức với năng lực, nối năng lực với cơ hội và nối những thành tựu hôm nay với khả năng phát triển của ngày mai.

Sức mạnh công nghệ Việt Toàn cầu không phải là quyền kiểm soát công nghệ của người Việt, mà là năng lực để người Việt cùng sáng tạo, cùng hợp tác và cùng đóng góp cho thế giới.

Đó là con đường chuyển chất xám phân tán thành năng lực chung, chuyển sự hiện diện của người tài thành sức sáng tạo và chuyển tình cảm cộng đồng thành những giá trị có thể được kiểm chứng, sử dụng và truyền lại.

Hoàng Phong Nhã

Posted in: VIỆT HIẾN 2050