Từ đối thoại đến triển khai có trách nhiệm
AI và xã hội là mối quan hệ trong đó trí tuệ nhân tạo được phát triển, quản lý và ứng dụng để giải quyết nhu cầu thực tế, đồng thời phân chia cơ hội và rủi ro giữa các nhóm người. Vì vậy, thước đo thành công không thể chỉ là năng lực của công nghệ mà còn phải là ai được tiếp cận, ai hưởng lợi và ai chịu trách nhiệm khi hệ thống sai lệch. Sáng 28/10/2026, Bộ Khoa học và Công nghệ chủ trì hội nghị bàn tròn tại Quảng Ninh trong khuôn khổ Tuần lễ Số quốc tế, nơi các quốc gia và tổ chức trao đổi ưu tiên, kinh nghiệm và hướng hợp tác về AI. Thông điệp đáng chú ý là cuộc thảo luận đã chuyển sang việc làm cụ thể: phát triển AI an toàn, tin cậy, bao trùm và hữu ích cho xã hội. Sự chuyển dịch này cần thiết, bởi tốc độ tiến bộ của AI đang vượt khả năng xử lý đơn lẻ của từng quốc gia; hợp tác về nguyên tắc và tiêu chuẩn phải song hành với thử nghiệm trong thực tế.
Dẫu vậy, chuyển từ lời cam kết sang hành động không đồng nghĩa với triển khai càng nhanh càng tốt. Nếu thiếu mục tiêu rõ ràng và cơ chế đánh giá, công nghệ có thể được áp dụng chỉ để tạo cảm giác hiện đại mà không cải thiện dịch vụ. Cách hợp lý hơn là bắt đầu từ vấn đề cụ thể, đo kết quả và mở rộng khi có bằng chứng về hiệu quả. Đây cũng là cách đặt con người ở trung tâm: AI phải giúp người dân hoàn thành công việc thuận tiện hơn, chứ không buộc họ thích nghi với quy trình nội bộ phức tạp.
Quản trị và hạ tầng quyết định niềm tin
Quản trị trí tuệ nhân tạo không nên bị xem là rào cản đặt thêm sau đổi mới; đó là điều kiện để người dân và doanh nghiệp tin tưởng sử dụng công nghệ. Liên minh châu Âu đã thông qua Đạo luật AI, với khuôn khổ dựa trên mức độ rủi ro nhằm bảo đảm an toàn, minh bạch và tôn trọng các quyền cơ bản. Cách tiếp cận này có giá trị vì nó thừa nhận rằng không phải mọi ứng dụng AI đều gây rủi ro như nhau, nhưng ứng dụng càng có ảnh hưởng đến con người thì càng cần giám sát và trách nhiệm giải trình phù hợp. Australia cũng nhấn mạnh niềm tin, con người và công cụ trong kế hoạch đưa AI vào dịch vụ công. Một ví dụ thiết thực là cải thiện tìm kiếm trực tuyến để cựu chiến binh tìm đúng dịch vụ và hồ sơ được xử lý thuận lợi hơn. Hiệu quả cần được nhìn từ trải nghiệm người dùng, không chỉ từ số quy trình được tự động hóa.
Nhưng luật lệ không thể thay cho năng lực kỹ thuật. Hạ tầng số gồm mạng băng rộng, trung tâm dữ liệu, hệ thống mạng và năng lực tính toán là nền móng để AI hoạt động ổn định, an toàn và tiếp cận được nhiều người hơn. Nhật Bản đặt trọng tâm vào đầu tư các hạ tầng thiết yếu và tiêu chuẩn hóa khả năng kết nối; Liên minh châu Âu cũng hướng tới mạng kết nối hiện đại, dung lượng lớn và đáng tin cậy. Nếu những nguồn lực này chỉ tập trung ở một số trung tâm hoặc tổ chức lớn, khoảng cách tiếp cận sẽ tăng. Bởi thế, đầu tư hạ tầng cần được đánh giá cả qua khả năng mở rộng dịch vụ đến địa phương và nhóm ít nguồn lực, chứ không chỉ qua quy mô hệ thống.
Nhân lực mở rộng cơ hội tham gia
AI không thể chuyển đổi xã hội nếu phần lớn người lao động chỉ đứng ngoài quan sát. Đào tạo chuyên gia là cần thiết, nhưng kiến thức sử dụng AI cũng phải đến với người làm việc trong các ngành khác nhau, cán bộ cung cấp dịch vụ và cộng đồng địa phương. Kinh nghiệm Hàn Quốc cho thấy đào tạo có thể được mở rộng qua mạng lưới cơ sở: số trường tham gia chương trình phát triển phần mềm và AI tăng từ 35 vào năm 2019 lên khoảng 60, còn số trung tâm đào tạo AI tại địa phương tăng từ 1 lên khoảng 30. Những con số này không chứng minh riêng việc đào tạo sẽ bảo đảm bình đẳng, nhưng cho thấy độ phủ địa lý là một lựa chọn chính sách cụ thể.
Hàn Quốc đồng thời dùng các chương trình hỗ trợ để giúp doanh nghiệp tiếp cận giải pháp AI, dữ liệu và điện toán đám mây, qua đó nối đào tạo với nhu cầu ứng dụng. Việt Nam đặt mục tiêu các chương trình phát triển kỹ năng AI hướng tới quy mô khoảng 10 triệu người. Mục tiêu lớn chỉ có ý nghĩa nếu nội dung học gắn với công việc và cơ hội thực hành, thay vì dừng ở phổ biến khái niệm. Phổ cập kỹ năng cũng giúp người lao động đánh giá kết quả do AI tạo ra, nhận biết giới hạn và biết khi nào cần con người can thiệp. Đó là năng lực tham gia vào chuyển đổi, không chỉ là khả năng dùng một công cụ.
Bình đẳng công nghệ phải thành tiêu chí thực thi
Bình đẳng công nghệ không tự xuất hiện khi AI được triển khai rộng hơn. Nó phụ thuộc vào việc ai có kết nối, dữ liệu, kỹ năng và tiếng nói trong quá trình đặt ra quy tắc. Nếu các tiêu chuẩn quốc tế chỉ phản ánh điều kiện của những nước sở hữu nhiều hạ tầng và năng lực nghiên cứu, các quốc gia đang phát triển có thể phải áp dụng hệ thống không phù hợp với ngôn ngữ, nhu cầu và nguồn lực của mình. Vì thế, hợp tác quốc tế cần mở rộng khả năng tham gia vào xây dựng tiêu chuẩn, không chỉ chuyển giao công nghệ. Tăng khả năng tương tác giữa các hệ thống và hài hòa tiêu chuẩn cũng có thể hỗ trợ giao dịch xuyên biên giới, kết nối kinh tế và tiếp cận dịch vụ; lợi ích ấy chỉ được chia sẻ rộng khi các bên có đủ năng lực tham gia.
Đặt vốn con người và bình đẳng vào trọng tâm không phải là khẩu hiệu thay cho đầu tư, quản trị hay đánh giá. Đó là phép thử cho từng quyết định: dịch vụ có dễ tiếp cận hơn không, người lao động có thêm kỹ năng và tiếng nói không, nhóm ít lợi thế có bị bỏ lại không? Các ưu tiên tại diễn đàn cho thấy quản trị, hạ tầng và nhân lực gắn chặt với nhau: thiếu một mắt xích, cơ hội hưởng lợi sẽ thu hẹp. Kết luận cần rõ ràng: AI chỉ thúc đẩy chuyển đổi xã hội khi tiến bộ kỹ thuật đi cùng quyền tiếp cận, trách nhiệm và năng lực của con người. Thành công không nằm ở việc ứng dụng nhiều nhất, mà ở việc tạo ra lợi ích đáng tin cậy và công bằng hơn.
