Xây dựng trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy, bền vững và toàn diện

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phổ biến trong mọi khía cạnh công việc và cuộc sống cá nhân, cuộc thảo luận không còn xoay quanh việc AI có thể làm được gì. Mà là làm thế nào để AI có thể được tin tưởng, mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm và ứng dụng theo những cách tạo ra tác động tích cực đến con người.

Câu hỏi đó là trọng tâm của Hội nghị thượng đỉnh toàn cầu AI vì mục đích tốt đẹp (AI for Good) năm 2026 tại Geneva, Thụy Sĩ. Được tổ chức bởi Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) phối hợp với hơn 50 cơ quan trực thuộc Liên Hợp Quốc và đồng chủ trì với Chính phủ Thụy Sĩ. AI for Good quy tụ các nhà lãnh đạo toàn cầu trong lĩnh vực kinh doanh, chính phủ, học thuật và giới trẻ để cùng khám phá cách AI có thể giúp giải quyết các thách thức xã hội lớn và thúc đẩy đổi mới có trách nhiệm.

Genesys – đối tác chiến lược của MP Transformation – đã tham gia vào cuộc đối thoại toàn cầu này thông qua ba phiên thảo luận tập trung vào các vấn đề then chốt khi AI ngày càng thâm nhập sâu hơn vào kinh doanh và xã hội: quản lý niềm tin cho AI tự chủ, AI bền vững, và niềm tin kỹ thuật số cùng cơ sở hạ tầng AI cho tất cả mọi người.

Niềm tin cần được tích hợp vào AI tự chủ ngay từ đầu.

Mario Tavares Moyron, giám đốc bảo mật thông tin và giám đốc bảo vệ dữ liệu EU tại Genesys, đã tham gia một hội thảo về “Thiết kế quản lý niềm tin cho AI tự chủ”, một cuộc thảo luận kịp thời khi các hệ thống AI chuyển từ việc hỗ trợ các nhiệm vụ riêng lẻ sang thực hiện các hành động tự chủ hơn trên toàn bộ quy trình làm việc.

Khi AI tự chủ trở nên chủ động và kết nối hơn, niềm tin phụ thuộc vào trách nhiệm giải trình rõ ràng trên toàn bộ chuỗi giá trị AI. Cuộc thảo luận đã nhấn mạnh sự cần thiết của quản trị tương thích, các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn cho tính minh bạch và sự giám sát của con người, và các tiêu chuẩn thực tiễn cho phép áp dụng đáng tin cậy trên quy mô lớn.

Đối với chúng tôi, điều này bắt đầu với trách nhiệm giải trình, tính minh bạch, quyền riêng tư và bảo mật được tích hợp vào vòng đời của AI. Trong trải nghiệm khách hàng, mọi người cần sự tin tưởng rằng các hệ thống đang hoạt động như dự tính, dữ liệu cá nhân được bảo vệ và sự giám sát của con người vẫn rõ ràng.

Một mô hình niềm tin thực tiễn cho AI tự chủ nên bao gồm quản trị rõ ràng về cách sử dụng AI, đánh giá dựa trên rủi ro trước khi triển khai, tính minh bạch về khả năng và hạn chế của AI, các biện pháp kiểm soát quyền riêng tư và bảo mật ngay từ khâu thiết kế, và giám sát liên tục để giúp đảm bảo các hệ thống tiếp tục hoạt động như dự định.

Trí tuệ nhân tạo bền vững đòi hỏi cả sự đổi mới và kỷ luật.

Bridgette Bell McAdoo, giám đốc bền vững tại Genesys, đã tham gia một buổi thảo luận về “Xây dựng giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo bền vững”, tập trung vào cách các tổ chức có thể khai thác lợi ích của AI đồng thời quản lý một cách có trách nhiệm tác động đến môi trường và xã hội.

AI có thể là một động lực mạnh mẽ cho sự bền vững. Nó có thể giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, giảm thiểu chất thải và tạo ra các hệ thống hiệu quả hơn. Nhưng AI cũng đi kèm với những cân nhắc thực tế về tài nguyên, bao gồm các trung tâm dữ liệu tiêu thụ nhiều năng lượng, hệ thống làm mát phụ thuộc vào nước, chuỗi cung ứng phức tạp và rác thải điện tử. Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm không yêu cầu các tổ chức phải lựa chọn giữa đổi mới và bền vững. Hai yếu tố này trở nên bổ trợ lẫn nhau khi AI được thiết kế với mục tiêu hiệu quả, minh bạch và khả năng phục hồi lâu dài.

Đó là lý do tại sao trí tuệ nhân tạo bền vững đòi hỏi một cách tiếp cận có kỷ luật. Các tiêu chuẩn là điều cần thiết để cung cấp cho các tổ chức, nhà hoạch định chính sách và nhà cung cấp công nghệ một công cụ chung để đo lường tác động, điều chỉnh kỳ vọng và thúc đẩy các thực hành có trách nhiệm. Quan trọng không kém, tính bền vững nên được xem là yếu tố thúc đẩy đổi mới chứ không phải là yếu tố hạn chế. Khi các tổ chức xây dựng hệ thống một cách hiệu quả và có trách nhiệm ngay từ đầu, họ có thể mở rộng quy mô AI theo những cách giảm thiểu lãng phí, tăng cường khả năng phục hồi và tạo ra giá trị lâu dài.

Đối với chúng tôi, cách tiếp cận đó dựa trên các nguyên tắc AI, bao gồm trách nhiệm giải trình, công bằng, quản trị, bảo mật và minh bạch, để hướng dẫn cách chúng tôi xây dựng các hệ thống AI nhằm hỗ trợ các kết quả có đạo đức, an toàn và lấy con người làm trung tâm. Cách tiếp cận của chúng tôi cũng bao gồm việc xây dựng các kiến ​​trúc tiết kiệm năng lượng hơn, sử dụng các mô hình có kích thước phù hợp, áp dụng nén mô hình khi thích hợp và xác định các giải pháp thay thế cho việc đào tạo mô hình tốn nhiều năng lượng.

Công việc này phù hợp với chiến lược bền vững rộng lớn hơn của chúng tôi trên các lĩnh vực bảo vệ trái đất, con người, và hiệu suất. Là một phần của chiến lược đó, chúng tôi tập trung vào việc giảm thiểu tác động môi trường, hỗ trợ con người và cộng đồng, và duy trì sự tin tưởng, khả năng phục hồi và hiệu suất mà khách hàng mong đợi từ giải pháp Genesys Cloud. Cuộc thảo luận của Bridgette cũng nhấn mạnh rằng không một tổ chức nào có thể giải quyết những thách thức này một mình. Sự hợp tác giữa các ngành công nghiệp, chính phủ, các tổ chức và xã hội là rất quan trọng để thúc đẩy AI bền vững như một trách nhiệm chung.

Niềm tin kỹ thuật số và cơ sở hạ tầng AI phải dễ tiếp cận với tất cả mọi người.

Guillaume Lardeux, người đứng đầu bộ phận chuyển đổi, đã tham gia vào cuộc thảo luận bàn tròn cấp cao về “Niềm tin kỹ thuật số và cơ sở hạ tầng AI cho tất cả mọi người”, phản ánh sự chuyển dịch rộng hơn trong cuộc đối thoại toàn cầu về AI. Khi AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang chuyển đổi doanh nghiệp, các tổ chức cần nhiều hơn những mô hình mạnh mẽ. Họ cần cơ sở hạ tầng đáng tin cậy, quản trị thực tiễn và các mô hình vận hành biến AI thành kết quả thực tế.

Cuộc thảo luận bàn tròn, quy tụ 18 bộ trưởng, 24 công ty tư nhân, 12 tổ chức quốc tế và đại diện từ giới học thuật, đã nhấn mạnh rằng AI toàn diện phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng toàn diện, được hỗ trợ bởi các tiêu chuẩn mở, xây dựng năng lực và đầu tư chung. Các cuộc thảo luận về AI tự chủ đã củng cố quan điểm rằng niềm tin kỹ thuật số được xây dựng dựa trên danh tính, sự đồng ý được ủy quyền, trách nhiệm giải trình và khả năng xác minh, và là điều cần thiết cho việc áp dụng an toàn. Trong suốt cuộc thảo luận, những người tham gia đã quay trở lại một chủ đề chung: các tiêu chuẩn toàn cầu có khả năng tương tác là chìa khóa để mở rộng quy mô AI đáng tin cậy trên khắp các ngành và biên giới.

Điều này dựa trên một chủ đề quan trọng từ những suy ngẫm gần đây của chúng tôi: chuyển đổi AI không chỉ là chuyển đổi công nghệ. Nó bao gồm con người, quy trình và công nghệ. Các tổ chức mà chúng tôi thấy đang đạt được những tiến bộ đáng kể đang vượt ra khỏi các dự án thí điểm riêng lẻ để hướng tới các quy trình làm việc được thiết kế lại và các mô hình hoạt động thực tiễn có thể mở rộng quy mô.

Niềm tin kỹ thuật số là yếu tố thiết yếu cho quá trình chuyển đổi đó. Các tổ chức cần có niềm tin rằng các hệ thống AI là an toàn, bền vững, tuân thủ và phù hợp với rủi ro thực tế. Họ cũng cần cơ sở hạ tầng giúp mở rộng việc áp dụng AI một cách có trách nhiệm vượt ra ngoài các doanh nghiệp lớn nhất hoặc các doanh nghiệp có mức độ trưởng thành kỹ thuật số cao nhất.

Các cuộc thảo luận tại AI for Good đã củng cố rằng chương tiếp theo của AI phụ thuộc vào việc các tổ chức áp dụng nó một cách có trách nhiệm, bền vững và toàn diện như thế nào. Đối với chúng tôi, điều đó có nghĩa là vận hành niềm tin thông qua quản trị, các biện pháp bảo vệ và giám sát; xây dựng tính bền vững vào chiến lược AI; và giúp các tổ chức áp dụng AI một cách tự tin. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng tôi vẫn cam kết giúp các tổ chức sử dụng nó theo những cách đáng tin cậy, bền vững và lấy con người làm trung tâm.

MP Transformation