Thông tin kết quả nhiệm vụ KH&CN

Nghiên cứu xây dựng tiêu chuẩn quốc gia về khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy (ML) (26/05/2025)

Trong giai đoạn hiện nay, các thành tựu công nghệ trong lĩnh vực công nghệ điện tử, công nghệ thông tin, truyền thông, tự động hóa, công nghệ vật liệu mới, công nghệ sinh học v.v.. đã tạo tiền đề cho AI thực hiện các mục tiêu công nghệ của nó. Các chip vi xử lý cho phép tạo ra các hệ thống điện toán, máy tính  di động, cầm tay, các thiết bị nhỏ gọn có khả năng đáp ứng xử lý các  i lượng thông tin, thuật toán, phần mềm cho hầu hết các yêu cầu đề ra. Sự phát triển bùng nổ của Internet, của cách mạng công nghệ 4.0, chuyển đổi số trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội đã sản sinh ra lượng dữ liệu số khổng lồ cần phải xử lý trong các lĩnh vực, theo các mục đích khác nhau để tạo ra giá trị mới. Như vậy trong giai đoạn hiện nay và sắp tới, các yếu tiền đề tạo môi trường cho AI đã  sẵn sàng để nó phát triển một cách bùng nổ. Chính vì vậy AI được coi là một trong  các trụ cột công nghệ chính để phát triển cuộc cách mạng 4.0 và chuyển đổi số.

Học máy là công nghệ chủ chốt trong AI. Do vậy công nghệ nay đang được các tổ chức, công ty công nghệ trên thế giới tập trung nghiên cứu, phát triển và triển khai các sản phẩm do tiềm năng ứng dụng đa dạng của nó. Học máy đã chứng tỏ sự hiệu quả của nó trong thời kỳ đỉnh cao của đại dịch Covid-19 trong việc dự báo các ca nhiễm, trợ giúp chuẩn đoán tình trạng bệnh nhân bằng hình ảnh; theo dõi cách ly, dãn cách xã hội bằng các ứng dụng giao tiếp, làm việc từ xa, các hệ thống trợ lý ảo hướng dẫn cho bệnh nhân v.v… Những ứng dụng này đã trợ giúp đắc lực cho việc thực hiện các biện pháp phòng, chống; giảm thiểu những tác động nguy hại đối với xã hội trong thời gian xảy ra đại dịch. Công nghệ AI với các kỹ thuật, mô hình, thuật toán học máy của nó tạo khả năng xử lý các loại hình ngôn ngữ theo nội dung, ngữ nghĩa; tổng hợp, trích xuất, phân loại thông tin từ tiếng nói, văn bản, hình ảnh, video để tạo ra các nội dung thông tin mới, các đề xuất ra quyết định để phục vụ nhiều mục đích khác nhau của con người. Do đó AI được sử dụng rất đa dạng, các ứng dụng điển hình xử lý dữ liệu từ các cảm biến để cung cấp các dịch vụ thông minh như trợ giúp lái xe, hoạt động của người máy, phương tiện bay không người lái,…

Khung học máy cần xem xét tác động của các hệ thống ML, chủ yếu sẽ ở 3 thành phần chính đó là: dữ liệu và cách dữ liệu được lấy và thao tác trên dữ liệu, các thuật toán ML và cách chúng được áp dụng cũng như cách các hệ thống kết quả được thiết kế để tương tác với người dùng con người. Mỗi một quá trình/ thành phần này có thể là đầu vào hoặc đầu ra của quá trình/thành phần khác có trong quy trình và cần được quan tâm xem xét ở mọi khía cạnh liên quan đến việc thực thi chúng trong thực tế.

Trong tương lai, những rủi ro và thách thức mới đối với việc xây dựng các yêu cầu để giải quyết các vấn đề thực thi kỹ thuật với sự phức tạp ngày càng tăng của các ứng dụng AI học máy. Điều này sẽ phát sinh nhu cầu về sự thống nhất, trao đổi thông tin, các chỉ dẫn về quy trình, quá trình kỹ thuật cần phải được xác định một cách rõ ràng. Do vậy, Viện công nghiệp phần mềm và nội dung số Việt Nam đã triển khai đề tài “Nghiên cứu xây dựng tiêu chuẩn quốc gia về khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy (ML”) do TS. Nguyễn Đức Thuỷ làm chủ nhiệm. Đề tài được triển khai nhằm xây dựng các tiêu chuẩn về khung học mày nhằm xác định các vấn đề cần phải giải quyết một cách rõ ràng, minh bạch có thể được sử dụng làm công cụ để hỗ trợ việc áp dụng các quy tắc trách nhiệm trong điều kiện thực hành tốt nhất và trong khuôn khổ xác định nghĩa vụ về mặt pháp lý đối với các bên liên quan trong hệ sinh thái AI. Để làm rõ vấn đề trên đề tài triển khai với 4 nội dung chính: Nghiên cứu xu hướng chuẩn hoá trên thế giới và nhu cầu chuẩn hoá về Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy; Nghiên cứu tình hình ứng dụng, quản lý đối với Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy ở Việt Nam; Xây dựng thuyết minh cho dự thảo Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy; Xây dựng dự thảo tiêu chuẩn khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy.

Mô hình nền tảng hệ thống AI (FPT.AI Platform) của FPT.

(1). Nghiên cứu xu hướng chuẩn hoá trên thế giới và nhu cầu chuẩn hoá về Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy

Hoạt động tiêu chuẩn hóa đề cập tới vấn đề về xác định khung cho hệ thống  trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy đã được các tổ chức tiêu chuẩn triển khai chính thức xuất phát từ các nhu cầu thực tế triển khai các hệ thống AI trong những năm gần đây. Tuy nhiên, tuy từng mục tiêu hoạt động chuẩn hóa trong lĩnh vực này mà các tổ chức có cách tiếp cận khác nhau. Đối với các tổ chức tiêu chuẩn IEEE, ITU-T, ETSI không xúc tiến dự án xây AI dựa trên học máy mang tính tổng quát. Thay vào đó các tổ chức tiêu chuẩn này xây dựng các khung hệ thống AI cho các mục đích, ứng dụng cụ thể tùy thuộc vào thế mạnh hoạt động tiêu chuẩn hóa của họ trong lĩnh vực nào. Chẳng hạn như IEEE tập trung vào xác định khung học máy liên kết, khung đồ thị tri thức; ITU-T tập trung vào xxây dựng khung áp dụng AI trong quản lý cơ sở hạ tầng, dịch vụ mạng IMT-2020; ETSI tập trung vào xây dựng khung học máy cho lĩnh vực bảo mật và quản lý mạng tự động. Do vậy việc xác định và xây dựng phương pháp tiếp cận để đề ra khung khuôn khổ cho hệ thống AI dựa trên học máy có tính tổng quát, áp dụng phổ biến cho mọi loại hình ứng dụng hệ thống AI là chưa được đề cập. ISO/IEC là tổ chức tiêu chuẩn quốc tế có hoạt động xây dựng tiêu chuẩn riêng khung khuôn khổ cho hệ thống AI sử dụng học máy. Về thực chất hoạt động xây dựng của các tổ chức tiêu chuẩn lớn trên thế giới trong lĩnh vực AI có sự hợp tác chặt nhằm tránh xảy ra sự xung đột, chồng lấn trong lĩnh vực này. Gần như có sự ngầm định mang tính “phân công” giữa các tổ chức tiêu chuẩn quốc tế này trong việc xây dựng và ban hành tiêu chuẩn trong lĩnh vực xác định khung khuôn khổ hệ thống AI sử dụng học máy.

(2). Nghiên cứu tình hình ứng dụng, quản lý đối với Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy ở Việt Nam

Hiện trạng cho thấy các sản phẩm, giải pháp AI đã được nhiều công ty trong nước cũng như các công ty nước ngoài phát triển nhằm đáp ứng nhu cầu cho thị trường Việt Nam ở thời điểm hiện tại cũng như trong những năm tiếp theo. Các sản phẩm AI dựa trên các công nghệ AI có tính đa dạng và được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực kinh tế, xã hội; cả ở khu vực công và khu vực tư nhân. Các sản phẩm AI được ứng dụng đã phần nào phát huy hiệu quả, nâng cao năng lực sản xuất kinh doanh, năng lực điều hành, quản lý của các tổ chức, doanh nghiệp. Tuy vậy việc phát triển và ứng dụng các sản phẩm AI hiện nay còn chưa được quan tâm nhiều trong việc đáp ứng các yêu cầu thuật cũng như phi kỹ thuật để xác định vai trò, trách nhiệm, quyền lợi của các bên tham gia trong hệ sinh thái sản phẩm AI. Phần lớn hệ thống, sản phẩm, dịch vụ và ứng dụng AI hiện nay được các đơn vị cung cấp chỉ thể hiện các tính năng, ứng dụng mà chưa có các tài liệu kỹ thuật chi tiết thể hiện các đặc tính kỹ thuật, công nghệ, tiêu chuẩn áp dụng, chỉ số đo lường đánh giá cho từng khía cạnh thực thi kỹ thuật của các sản phẩm đó. Điều này sẽ gây ra những khó khăn cho các đối tác tham giam gia vào các quá trình thiết kế, phát triển, triển khai, vận hành và sử dụng các sản phẩm AI. Đặc biệt là khó khăn trong việc đánh giá, xác minh, thẩm định các khả năng hoạt động, hiệu quả thực thi, các yêu tố rủi ro trong quá trình hoạt động cũng như ảnh hưởng, tác động tới người dùng nói riêng và các lĩnh vực ứng dụng trong xã hội nói chung. Để giải quyết các vấn đề trên thì phải có các cơ sở pháp lý làm căn cứ để xác định các yêu cầu kỹ thuật cụ thể cũng như yêu cầu đối với các bên tham gia trong hệ sinh thái sản phẩm, dịch vụ AI. Điều này chỉ có thể thực hiện được bằng việc xây dựng và ban hành hệ thống tiêu chuẩn phù hợp, khả thi cho các sản phẩm AI. Hiện nay việc xúc tiến hoạt động chuẩn hóa trong lĩnh lực AI trong nước đang ở giai đoạn khởi đầu. Trong khi đó các sản phẩm, dịch vụ, hệ thống AI đã được các doanh nghiệp cung cấp và triển khai ở nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội khác khau; các vấn đề phát sinh trong quá trình thiết kế, xây dựng, vận hành và sử dụng các sản phẩm này chưa có những cơ sở pháp lý phù hợp để điều chỉnh. Do vậy việc xây dựng các tiêu chuẩn trong lĩnh vực AI nhằm giải quyết các yêu cầu như đã đề cập ở trên với những lý do về sự cần thiết phải tiêu chuẩn hóa đối với các sản phẩm dịch vụ công nghệ thông tin nói chung, các yêu cầu xuất phát từ đặc thù về sản phẩm AI nói riêng. Các tiêu chuẩn cũng là cơ sở pháp lý để triển khai các hoạt động quản lý, chẳng hạn như đánh giá, xác minh, thẩm định, hợp chuẩn để đáp ứng các yêu cầu triển khai, vận hành, sử dụng các hệ thống, sản phẩm, dịch vụ AI trong thực tiễn.

(3). Xây dựng thuyết minh cho dự thảo Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy

Dự thảo được xây dựng theo hình thức chấp thuận nguyên vẹn các nội dung theo tài liệu tham chiếu được chọn và phù hợp với các tiêu chí để thực hiện mục tiêu xây dựng TCVN. Cụ thể như sau:  Biên dịch các nội dung của tiêu chuẩn tham chiếu; Thực hiện so sánh đối chiếu các định nghĩa, thuật ngữ bằng tiếng Anh  trong tài liệu tham chiếu và các định nghĩa thuật ngữ đã dùng tại các tiêu chuẩn phù hợp được ban hành trong nước để có sự đồng nhất về các định nghĩa, thuật ngữ dịch ra tiếng Việt; Trình bày thể thức, định dạng dự thảo tiêu chuẩn quy định trong TCVN 1-2: 2008. Tên của tiêu chuẩn: Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy (Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML)).

Theo thể thức trình bày dự thảo tiêu chuẩn được quy định ở trên, bố cục về nội dung của tiêu chuẩn được tổ chức như sau: Phạm vi áp dụng; Tài liệu viện dẫn; Thuật ngữ và định nghĩa; Thuật ngữ viết tắt; Tổng quan; Hệ thống học máy; Phương pháp học máy; Quy trình học máy.

(4). Xây dựng dự thảo tiêu chuẩn khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy.

Tiêu chuẩn đề cập đến các yêu cầu về thực thi khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy. Nội dung có trong tiêu chuẩn làm rõ các đặc điểm, thuộc tính, xác định các đối tượng tham gia vào cấu trúc, hoạt động của khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy. Các yêu cầu, chỉ dẫn đưa ra trong tiêu chuẩn đề cập đến cách thức nhận biết, phân loại các tác vụ, thành phần của hệ thống tạo lên khung khuôn khổ thực thi của hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy. Do vậy dự thảo tiêu chuẩn đáp ứng mục tiêu xác định chức năng, công dụng, chất lượng: xác định các công nghệ, đặc điểm kỹ thuật ở mức tiên tiến và phù hợp để áp dụng tại Việt Nam. Ngoài ra các nội dung trong tiêu chuẩn, chẳng hạn như phương pháp phân loại, mô hình, quy trình thực thi học máy trong suốt vòng đời của hệ thống cũng được xác định rõ bằng những yêu cầu, giúp cho các cơ quan quản lý nhận dạng các đối tượng, các đặc điểm kỹ thuật cần thiết có ảnh hưởng tới các bên liên quan trong xã hội để có những quy định, hoạt động triển khai quản lý phù hợp.

Các đối tượng áp dụng tiêu chuẩn này là các cá nhân, tổ chức, doanh nghiệp, cơ quan quản lý nhà nước hoạt động trong mọi lĩnh vực liên quan tới AI như nghiên cứu kỹ thuật công nghệ, thiết kế, phát triển, sản xuất, triển khai và quản lý nhà nước đối với các hệ thống, sản phẩm, dịch vụ dựa trên công nghệ AI (hoặc một phần dựa trên công nghệ AI). Mỗi một đối tượng áp dụng tiêu chuẩn có thể tham gia vào một hoặc nhiều khâu trong toàn bộ quá trình vòng đời của một hệ thống, sản phẩm AI. Do đó các đối tượng áp dụng cần phải có những nhận thức, hiểu biết rõ ràng và nhất quán về khuôn khổ thực thi, vị trí, vai trò, chức năng; nhận biết các thành phần, phương thức, cách tiếp cận lựa chọn mô hình, thuật toán cũng như thực thi chúng theo các quy trình đề ra

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu dự án tại Trung tâm Thông tin và Truyền thông Hải Phòng./.