Ngày 23/10, trong chương trình làm việc của đoàn đại biểu cấp cao Việt Nam tại Cộng hòa Bulgaria nhằm mở rộng không gian hợp tác chiến lược giữa hai nước, ông Huỳnh Quang Liêm, Tổng Giám đốc Tập đoàn VNPT, đã chia sẻ về chiến lược làm chủ các công nghệ lõi. Cụ thể, VNPT đang chuyển đổi mạnh mẽ từ nhà cung cấp dịch vụ viễn thông truyền thống sang doanh nghiệp công nghệ số, trong đó AI “Make in Vietnam” trên nền dữ liệu Việt được xem là trọng tâm đầu tư để khẳng định năng lực tự chủ và chủ quyền AI của Việt Nam.

Ông Liêm cũng dẫn chứng về những cột mốc phát triển khoa học công nghệ trong lĩnh vực AI của VNPT, điển hình trong thời gian qua với các dự án nghiên cứu được công bố tại những hội nghị hàng đầu thế giới về AI như MICCAI, EMNLP, ICASSP,... Đây là một trong những nền tảng để VNPT để phát triển hệ sinh thái “Make in Vietnam” phục vụ hàng chục triệu người Việt, với quy mô xử lý hàng tỷ lượt yêu cầu người dùng.

Ông Huỳnh Quang Liêm chia sẻ chiến lược làm chủ công nghệ lõi của VNPT.

AI chuyên biệt cho Việt Nam bắt đầu từ dữ liệu Việt

Trong y tế, việc chẩn đoán sai hay chậm có thể gây ảnh hưởng đến chất lượng điều trị, chi phí và tâm lý người bệnh. Các bệnh như ung thư tuyến giáp thường tiến triển âm thầm, trong khi số lượng bác sĩ chuyên khoa và thiết bị chẩn đoán ở Việt Nam, đặc biệt là các cơ sở y tế tuyến dưới, còn hạn chế. Chính từ thực tiễn đó, nhóm kỹ sư VNPT phối hợp cùng các bác sĩ Bệnh viện Nội tiết Trung ương Hà Nội tiến hành nghiên cứu phát triển AI hỗ trợ chẩn đoán ung thư tuyến giáp từ hình ảnh siêu âm chuyên biệt cho Việt Nam. Vừa qua, kết quả nghiên cứu đã được công bố tại hội nghị MICCAI 2025, diễn ra từ 23–27/9/2025 tại Hàn Quốc. Đây là hội nghị quốc tế hàng đầu về AI và thị giác máy tính trong y học, tập trung vào sử dụng công nghệ AI để phân tích hình ảnh y khoa.

Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào ứng dụng AI trong chẩn đoán ung thư tuyến giáp, được thực hiện với dữ liệu từ gần 10000 người bệnh tại 3 miền đất nước trong suốt 4 năm. Bộ dữ liệu được gắn nhãn bởi chính các chuyên gia, bác sĩ đầu ngành, xác thực bằng mô bệnh học và chuẩn hóa định dạng nhằm bảo đảm độ tin cậy lâm sàng.

Nghiên cứu này đóng vai trò nền tảng cho việc phát triển các hệ thống hỗ trợ chẩn đoán tự động phù hợp với đặc thù dân số và điều kiện y tế trong nước, giúp nâng cao độ chính xác, rút ngắn thời gian chẩn đoán, giảm tải cho bác sĩ, đồng thời mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ y tế chất lượng cao đến các tuyến cơ sở. Với quy mô lớn và độ chuẩn hóa cao, dự án là nguồn dữ liệu huấn luyện và đánh giá quan trọng cho các mô hình AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa, giúp nâng cao độ chính xác trong phát hiện và phân loại tổn thương tuyến giáp tại Việt Nam.

Cách tiếp cận “từ nghiên cứu đến triển khai” tạo nền móng phát triển AI có chủ quyền cho Việt Nam.

Đưa tiếng Việt lên bản đồ AI xử lý ngôn ngữ toàn cầu

Trong khi các ngôn ngữ phổ biến như tiếng Anh hay tiếng Trung sở hữu nguồn dữ liệu phong phú, tiếng Việt vẫn nằm trong nhóm ngôn ngữ có tài nguyên hạn chế, khiến việc phát triển các mô hình AI ngôn ngữ trở nên thách thức hơn. Vì thiếu dữ liệu chuẩn hoá, nhiều hệ thống chatbot, hay trợ lý ảo hiện nay vẫn cho trải nghiệm chưa hiểu đúng ngữ cảnh, diễn đạt gượng gạo và thiếu tự nhiên khi giao tiếp bằng tiếng Việt. Trước thực tế đó, các kỹ sư AI của VNPT đã tập trung nghiên cứu và phát triển các mô hình ngôn ngữ và cảm xúc tiếng Việt. Các nghiên cứu này cũng được đội ngũ công bố tại hội nghị EMNLP 2025 diễn ra từ ngày 4-9/11/2025 tại Trung Quốc – hội nghị AI hạng A* của thế giới về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). 

Các công trình này ứng dụng những kỹ thuật học máy tiên tiến trong phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh (Generative AI), nhằm nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh, cảm xúc và sắc thái tiếng Việt của các mô hình AI – vốn là những yếu tố phức tạp và ít được mô hình hóa trong các bộ ngữ liệu quốc tế. Nhờ đó, ngôn ngữ Việt ngày càng hiện diện rõ nét hơn trong cộng đồng nghiên cứu NLP toàn cầu, mở ra khả năng xây dựng mô hình ngôn ngữ mạnh, giàu bản sắc và phù hợp với người Việt.

Song song, tại ICASSP 2025 diễn ra từ ngày 6–11/4/2025 ở Ấn Độ – hội nghị về AI xử lý giọng nói được xếp hạng A1, nhóm nghiên cứu của VNPT đã giới thiệu dự án nghiên cứu công nghệ chuyển đổi giọng nói (voice conversion), kết hợp phương pháp học đối kháng miền (domain adversarial training) – một kỹ thuật giúp mô hình học cách giữ ổn định các đặc trưng giọng nói tiếng Việt ngay cả khi dữ liệu huấn luyện còn ít hoặc đến từ nhiều nguồn khác nhau. Nhờ đó, hệ thống có thể tạo ra giọng nói tự nhiên, gần với con người hơn, đồng thời tùy chỉnh linh hoạt theo từng người dùng để mang lại trải nghiệm giao tiếp thân thiện, cá nhân hoá hơn.

Khi được áp dụng trong thực tế, công nghệ này sẽ khắc phục hạn chế lớn mà nhiều hệ thống hiện nay đang gặp phải, đó là giọng nói AI còn đơn điệu, thiếu cảm xúc và mang tính “máy móc”, giúp người dùng cảm thấy gần gũi và tin cậy hơn khi tương tác với AI.

Từ tri thức khoa học tới năng lực công nghệ quốc gia

Các công trình nghiên cứu được công bố quốc tế là bước trung gian quan trọng trong chuỗi giá trị AI của VNPT, nơi tri thức khoa học được chuyển hóa thành sản phẩm thực tế. Những mô hình và bộ dữ liệu nói trên hiện được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng tiếng nói tiếng Việt, thị giác máy tính phục vụ giao thông, y tế, trợ lý ảo hành chính công, và gần đây là các AI Agent cho khối ngân hàng – tài chính.

Các AI Agent này được xây dựng trên nền tảng mô hình ngôn ngữ tiếng Việt và công nghệ hiểu ngữ cảnh hội thoại, giúp tự động hóa quy trình hỗ trợ khách hàng, tư vấn sản phẩm tài chính, hỗ trợ xác thực giao dịch, đồng thời bảo đảm yêu cầu cao về bảo mật và tuân thủ dữ liệu – yếu tố đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng. 

Những công trình nghiên cứu được công bố tại các hội nghị quốc tế của đội ngũ khoa học Việt Nam, trong đó có VNPT, cho thấy năng lực nghiên cứu trong nước đang từng bước tiệm cận chuẩn mực toàn cầu. Quan trọng hơn, đây là bước đi khởi đầu cho mục tiêu lớn hơn của quốc gia: hình thành năng lực làm chủ công nghệ AI có chủ quyền, dựa trên dữ liệu, ngôn ngữ và tri thức của chính người Việt.