Chip Huyền và 'cuộc chơi mới' của AI Engineering

Các mô hình nền tảng (foundation models) đã làm thay đổi cách con người tiếp cận trí tuệ nhân tạo. Thay vì xây dựng mô hình AI từ con số 0, ngày nay trọng tâm chuyển sang AI Engineering - xây dựng ứng dụng trên các mô hình nền tảng, tức tận dụng các mô hình công nghệ, biến nó thành sản phẩm hữu ích.

Thách thức của AI Engineering hiện đại là đòi hỏi người làm có ý tưởng thiết kế sản phẩm, hiểu bối cảnh sử dụng, biết thiết kế trải nghiệm, biết đánh giá kết quả AI, đảm bảo AI phục vụ con người một cách bền vững.

Tại buổi tọa đàm AI Engineering - Trí tuệ nhân tạo trong thời đại mới diễn ra ngày 19/12 tại Đại học FPT, Hà Nội, Chip Huyền - tác giả cuốn sách Kỹ thuật AI: Xây dựng ứng dụng với Mô hình nền tảng, kỹ sư công nghệ, giảng viên, diễn giả; cùng anh Nguyễn Xuân Phong - Giám đốc Trí tuệ Nhân tạo FPT Software; anh Lê Thanh Hưng - Trưởng nhóm dịch cuốn Kỹ thuật AI, admin cộng đồng Bình dân Học AI đã đưa ra nhiều góc nhìn mới về lĩnh vực này.

AI Engineering cần tư duy sản phẩm

Kỹ sư công nghệ Chip Huyền đã làm rõ sự khác biệt mang tính bước ngoặt giữa Machine Learning Engineering truyền thống và AI Engineering hiện đại. Trước đây, để ứng dụng AI, các doanh nghiệp phải tự xây dựng mô hình từ đầu, đòi hỏi nguồn lực khổng lồ về dữ liệu và nhân sự kỹ thuật cao. Đây thường là "cuộc chơi" của các tập đoàn lớn trong việc xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm.

Kỹ sư công nghệ Chip Huyền đã làm rõ sự khác biệt mang tính bước ngoặt giữa Machine Learning Engineering truyền thống và AI Engineering hiện đại. Ảnh: Thúy Hạnh.

Tuy nhiên, với sự ra đời của các mô hình nền tảng (foundation models) như của OpenAI, ngành công nghiệp đang chuyển dịch mạnh mẽ sang AI Engineering. Chỉ cần thông qua API, một công ty 1-2 người cũng có thể bắt đầu thiết kế một sản phẩm công nghệ phục vụ hàng trăm triệu người dùng.

Thay vì bắt đầu từ dữ liệu rồi mới đến mô hình và sản phẩm như trước, quy trình hiện nay có thể bắt đầu từ sản phẩm và ý tưởng. Khi đã có một bản demo (thử nghiệm) hoạt động tốt, người làm mới bắt đầu đầu tư vào dữ liệu và tinh chỉnh (fine-tuning). Chip Huyền cho rằng: "Khi công nghệ nền tảng giữa các công ty trở nên giống nhau, điều khiến chúng ta khác biệt chính là ý tưởng sản phẩm và dữ liệu".

Cô khuyến khích các bạn sinh viên nhanh chóng tạo bản thử nghiệm sản phẩm. "Muốn tham gia vào cuộc chơi AI, bạn phải bắt tay vào xây dựng sản phẩm và đưa nó đến tay người sử dụng sớm", Chip Huyền nhận định.

Tuy nhiên, cô cũng cảnh báo về việc lạm dụng AI cho những vấn đề đơn giản. Lấy ví dụ về một dự án dùng AI phát hiện nhịp tim bất thường, Chip Huyền cho rằng có thể dùng những công thức toán học đơn giản hơn thay vì dùng AI.

AI Engineering tại Việt Nam: Bài toán thấu hiểu văn hóa bản địa

Ứng dụng AI giữa thị trường Việt Nam và Mỹ có những khác biệt nhất định. Chip Huyền nhận thấy các chatbot tại Việt Nam thường ưu tiên tích hợp giọng nói hơn văn bản. Nguyên nhân đến từ thói quen di chuyển nhiều bằng xe máy, không tiện gõ phím và đặc điểm tiếng Việt có dấu khiến việc gõ chữ chậm hơn tiếng Anh.

Bên cạnh đó, văn hóa thích trò chuyện với người bán khi đi mua sắm của người Việt cũng là một bài toán cho AI. Khác với người Mỹ tin tưởng tuyệt đối vào hệ thống thanh toán và vận chuyển tự động của hệ thống, người Việt thích tương tác trực tiếp để tạo dựng niềm tin trước khi xuống tiền. Do đó, AI tại Việt Nam cần được thiết kế để hỗ trợ sự tương tác giữa người với người thay vì thay thế hoàn toàn.

Đồng tình với những quan điểm của Chip Huyền, anh Nguyễn Xuân Phong (Giám đốc Trí tuệ Nhân tạo, FPT Software) khuyến khích các bạn trẻ tự tin dấn thân vào lĩnh vực này. Hai diễn giả nêu ra nhiều tấm gương Việt đã thành công trên quốc tế, và FPT cũng đang triển khai hàng trăm dự án AI cho khách hàng toàn cầu.

Từ góc nhìn doanh nghiệp, anh Nguyễn Xuân Phong cho rằng khả năng đo lường hiệu quả của giải pháp AI hiện là yêu cầu không thể không có của sản phẩm công nghệ hiện nay (ví dụ: đo lường mức doanh thu, mức giảm chi phí).

Một góc nhìn quan trọng khác được bổ sung bởi anh Lê Thanh Hưng - Trưởng nhóm dịch cuốn Kỹ thuật AI, admin cộng đồng Bình dân Học AI - là khía cạnh tiếp cận xã hội. AI phải được phổ cập để không trở thành đặc quyền của một nhóm nhỏ. Cộng đồng Bình dân học AI được anh chia sẻ là mô hình “người biết dạy người chưa biết”: với những phương pháp giúp AI trở thành kỹ năng phổ thông, phù hợp với tinh thần “bình dân học vụ”.

Các diễn giả tại buổi tọa đàm AI Engineering - Trí tuệ nhân tạo trong thời đại mới. Ảnh: Thúy Hạnh.

Trước câu hỏi về việc AI có thể làm tăng nguy cơ mất việc làm không, các diễn giả cho rằng thay đổi cơ cấu lao động là tiến trình không thể tránh khỏi của công nghệ, tuy nhiên cộng đồng cần hiểu AI để không sợ hãi.

Anh Nguyễn Xuân Phong đã kết lại tọa đàm bằng một hình dung thú vị trong tương lai, khi trường học có thể trở thành những "phòng gym cho trí tuệ". Khi AI có thể làm thay các công việc trí óc cơ bản, việc học và tư duy sẽ là sự lựa chọn để con người trở nên bản lĩnh hơn, giữ cho "cơ bắp não bộ" luôn nhạy bén.

Kỹ thuật AI: Xây dựng ứng dụng với Mô hình Nền tảng. Ảnh: TIMES.

Tại chương trình, đơn vị phát hành sách TIMES và tác giả Chip Huyen cũng chính thức giới thiệu cuốn sách Kỹ thuật AI: Xây dựng ứng dụng với Mô hình Nền tảng - tài liệu chuyên sâu tập trung trọn vẹn vào lĩnh vực AI Engineering trong kỷ nguyên Foundation Models.

Cuốn sách không chỉ bàn về mô hình, mà đi sâu vào toàn bộ vòng đời của một hệ thống AI: từ đánh giá, thiết kế kiến trúc, kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering), RAG và agents, tinh chỉnh mô hình, kỹ thuật dữ liệu, tối ưu suy luận, cho đến phản hồi người dùng. Đặc biệt, sách phân tích thẳng thắn những rủi ro phổ biến như “ảo giác” của mô hình, tính không nhất quán, bài toán đạo đức và trách nhiệm - những vấn đề mà bất kỳ kỹ sư AI nào cũng phải đối mặt khi đưa AI vào sản xuất.

Với dung lượng hơn 700 trang, cuốn sách được kỳ vọng sẽ trở thành cẩm nang nền tảng cho kỹ sư AI/ML, data scientist, nhà phát triển và cả các nhà quản lý sản phẩm công nghệ.