ຜູ້ຊ່ຽວຊານ: 'ການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນ' ຍັງບໍ່ສິ້ນສຸດ, 'ການຫັນປ່ຽນ AI' ມາຮອດແລ້ວ

ຜູ້ຊ່ຽວຊານກ່າວວ່າໃນຂະນະທີ່ຫຼາຍອົງການຈັດຕັ້ງຍັງບໍ່ທັນສໍາເລັດຂະບວນການຫັນເປັນດິຈິຕອນ, ຄື້ນການປ່ຽນແປງ AI ໄດ້ 'ຟ້າວ' ໃນຈັງຫວະໄວ.

Báo Tuổi Trẻ•27/10/2025

Chuyên gia: 'Chuyển đổi số' chưa qua, 'chuyển đổi AI' đã tới - Ảnh 1. — ດຣ ເລຮວ່ານຊູ, ຫົວໜ້າກົມລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ມະຫາວິທະຍາໄລ ເສດຖະກິດ ແລະ ກົດໝາຍ ແບ່ງປັນກ່ຽວກັບ 'ການຫັນເປັນດິຈິຕອລ' ແລະ 'ການຫັນເປັນ AI' - ພາບ: TRONG NHAN

ວັນທີ 27 ຕຸລາ, ມະຫາວິທະຍາໄລເສດຖະກິດ ແລະ ກົດໝາຍ (UEL) ໄດ້ຈັດກອງປະຊຸມສຳມະນາ “ຈາກການຫັນເປັນດິຈິຕອລໄປສູ່ການຫັນເປັນ AI: ຮູບແບບການຮ່ວມມືລະຫວ່າງໂຮງຮຽນ ແລະ ວິສາຫະກິດ” ແລະ ກອງປະຊຸມສຳມະນາ “ການນຳໃຊ້ AI ສຳລັບຜູ້ຈັດການຊັບພະຍາກອນມະນຸດ”, ໄດ້ດຶງດູດນັກຊ່ຽວຊານທັງພາຍໃນ ແລະ ຕ່າງປະເທດເຂົ້າຮ່ວມ.

ທ່ານ ເລຮ່ວາງຊວນ, ຫົວໜ້າກົມລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ມະຫາວິທະຍາໄລເສດຖະກິດ ແລະ ກົດໝາຍ (ມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດນະຄອນໂຮ່ຈິມິນ) ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: “ການຫັນເປັນດິຈິຕອນແມ່ນບາດກ້າວທຳອິດ, ແຕ່ການຫັນເປັນ AI ແມ່ນບາດກ້າວກະໂດດຂັ້ນຢ່າງແທ້ຈິງ.”

ຖ້າການຫັນເປັນດິຈິຕອນຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້ປະສິດທິພາບຫຼາຍ, ການຫັນເປັນ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີບາດກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ, ເພື່ອໃຫ້ລະບົບສາມາດຮຽນຮູ້, ປັບຕົນເອງ, ແລະການຕັດສິນໃຈ.

ຢູ່ຫວຽດນາມ, ທ່ານ ດຣ ເລຮ່ວາງຊວນ ໃຫ້ຮູ້ວ່າ, ຫຼາຍຫົວໜ່ວຍຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການຫັນເປັນດີຈີຕອນ, ແຕ່ປະຈຸບັນຕ້ອງປະເຊີນໜ້າກັບການຫັນປ່ຽນ AI ພວມສືບຕໍ່ຢ່າງໄວທີ່ສຸດ.

ນອກຈາກການນຳໃຊ້ AI ໃນການດຳເນີນງານ, ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການຄົ້ນຄ້ວາແລ້ວ, ຍັງມີການຝຶກອົບຮົມ. ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ, ການຫັນປ່ຽນ AI ຈະບໍ່ເກີດຂື້ນຖ້ານັກຮຽນບໍ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະມາພ້ອມກັບເຕັກໂນໂລຢີ.

ທ່ານດຣ ເລຮ່ວາງຊູ ເນັ້ນໜັກວ່າ: “AI ບໍ່ໄດ້ຢຸດຢູ່ກັບສີມືແບບໃໝ່, ແຕ່ແມ່ນພາສາໃໝ່ໃນການຮຽນຮູ້ ແລະ ການເຮັດວຽກ”.

ລາວຍັງໄດ້ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ "ການຝຶກອົບຮົມ" ແລະ "ການຝຶກສອນ" AI ໃນສະຖານທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ. ການຝຶກອົບຮົມແມ່ນສອນວິທີການເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງ; ການຝຶກອົບຮົມແມ່ນຊ່ວຍໃຫ້ຄົນປ່ຽນວິທີທີ່ເຂົາເຈົ້າຄິດ.

ໃນສະພາບແວດລ້ອມ AI ທີ່ມີການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ພຽງແຕ່ເປັນຄູຝຶກສອນ, ການຮຽນຮູ້ຜ່ານປະສົບການ ແລະຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນ, ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຮຽນພັດທະນາການແກ້ໄຂບັນຫາ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວໄດ້.

ຈາກທັດສະນະສາກົນ, ທ່ານ Daryl Chung, ຜູ້ອໍານວຍການທຸລະກິດຂອງ JDI Group, ສິງກະໂປ, ໄດ້ກ່າວເຕືອນວ່າ: "ໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນວ່າ AI ເຂົ້າມາແທນທີ່ມະນຸດ, ແຕ່ມະນຸດກາຍເປັນຄົນລ້າສະໄຫມຖ້າພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ຕາມເວລາ."

ອີງຕາມພຣະອົງ, ການສຶກສາ ແມ່ນຢູ່ແຖວຫນ້າຂອງການຫັນເປັນ AI. ຢູ່ສິງກະໂປ, ແທນທີ່ຈະສອນວິຊາບຸກຄົນ, ລັດຖະບານພວມປະຕິບັດຕົວແບບ “AI ສຳລັບທຸກຄົນ”, ເປັນການນິຍົມທັກສະ AI ໃຫ້ແກ່ນັກຮຽນ, ນັກທຸລະກິດ ແລະ ຄົນງານ.

ຫຼັງຈາກພຽງແຕ່ບໍ່ເທົ່າໃດປີ, ຫຼາຍກ່ວາ 95% ຂອງທຸລະກິດຢູ່ທີ່ນີ້ໄດ້ເປັນດິຈິຕອນແລະເກືອບ 15% ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນນໍາໃຊ້ AI ໃນການດໍາເນີນງານຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ທ່ານກ່າວວ່າ "ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດໃນສິງກະໂປບໍ່ແມ່ນອຸປະກອນ, ແຕ່ແນວຄິດ," ລາວເວົ້າ.

ສໍາລັບນັກຮຽນ, ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວທາງດ້ານດິຈິຕອລແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຄຽງຄູ່ກັບຄວາມສາມາດໃນການຄິດວິຈານ, ຮ່ວມມື, ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.

ສໍາລັບຄົນເຮັດວຽກ, ທິດທາງຂອງການພັດທະນາບໍ່ແມ່ນ "ອັດຕະໂນມັດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຊັບພະຍາກອນມະນຸດ", ແຕ່ "ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງມະນຸດ", ການຮຽນຮູ້ວິທີການເຮັດວຽກກັບ AI ເພື່ອຕັດສິນໃຈທີ່ສະຫລາດກວ່າ.

ສາດສະດາຈານ Ki Ryong Kwon ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Pukyong (ເກົາຫລີໃຕ້) ແນະນໍາວ່າມະຫາວິທະຍາໄລຕ້ອງລວມເອົາໂຄງການ AI ຕົວຈິງເຂົ້າໃນການສອນຂອງພວກເຂົາເພື່ອໃຫ້ນັກຮຽນສາມາດເຂົ້າໃຈຂະບວນການທັງຫມົດຈາກຂໍ້ມູນໄປຫາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.

ສາດສະດາຈານ Ki Ryong Kwon ກ່າວວ່າ "ພວກເຮົາຕ້ອງສອນນັກຮຽນບໍ່ພຽງແຕ່ຮຽນຮູ້ AI ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເຮັດ AI. ນັ້ນຄືວິທີຫັນຄວາມຮູ້ໄປສູ່ຄຸນຄ່າຂອງສັງຄົມ," ສາດສະດາຈານ Ki Ryong Kwon ກ່າວ.

Chuyên gia: 'Chuyển đổi số' chưa qua, 'chuyển đổi AI' đã tới - Ảnh 3. — ທ່ານ Daryl Chung - ຜູ້ອຳນວຍການວິສາຫະກິດກຸ່ມ JDI - ແບ່ງປັນປະສົບການຂອງຕົນໃນການພັດທະນາ AI ຢູ່ສິງກະໂປ - ພາບ: TRONG NHAN

AI ສ້າງການປະຕິວັດຫຼາຍໃນການຝຶກອົບຮົມ

ຮອງສາດສະດາຈານ ດຣ ຫງວຽນແອງຟອງ, ຫົວໜ້າຄະນະການເງິນ ແລະ ການທະນາຄານ, ມະຫາວິທະຍາໄລເສດຖະສາດ ແລະ ກົດໝາຍ (ມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດ ນະຄອນ ໂຮ່ຈີມິນ), ໃຫ້ຮູ້ວ່າ AI ພວມສ້າງວິວັດແຫ່ງການຫັນເປັນອຸດສາຫະກຳການເງິນ.

ລາວ ແລະ ທີມວິໄຈໄດ້ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍກວ່າ 650 ບໍລິສັດຈົດທະບຽນໃນຫວຽດນາມ ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອກວດຫາການສໍ້ໂກງລາຍງານການເງິນ.

ຜົນໄດ້ຮັບສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມ (ANN) ແລະ XGBoost ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງເກືອບ 98%, ເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການນໍາໃຊ້ AI ໃນການກວດສອບ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແລະຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຕະຫຼາດ.

ແຕ່ສິ່ງທີ່ສຳຄັນ, ທ່ານກ່າວວ່າ, ແມ່ນການສອນນັກຮຽນໃຫ້ເຫັນ AI ເປັນວິທີຄິດໃນການຕັດສິນໃຈ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືຂຽນໂປຣແກຣມເທົ່ານັ້ນ.

ທ່ານພົງໄດ້ສະເໜີໃຫ້ສ້າງຊຸດຮຽນ "ວິເຄາະການສໍ້ໂກງດ້ານການເງິນ" ຊຶ່ງນັກສຶກສາການເງິນໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການອ່ານຂໍ້ມູນ, ເຂົ້າໃຈວິຊາການແລະຕິດຕາມຄວາມຮັບຜິດຊອບດ້ານຈັນຍາບັນຂອງເຕັກໂນໂລຊີ.

ອີງຕາມພຣະອົງ, ນັກສຶກສາການເງິນໃນມື້ນີ້ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມພ້ອມໃນຄວາມສາມາດໃນການອ່ານແລະເຂົ້າໃຈບົດລາຍງານໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມື AI. ເນື່ອງຈາກວ່າເຖິງແມ່ນວ່າ AI ສາມາດກວດພົບຄວາມຜິດພາດ, ມີພຽງແຕ່ມະນຸດເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດອະທິບາຍເຫດຜົນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຄວາມຜິດພາດເຫຼົ່ານັ້ນ.

ນ້ຳໜັກ

ທີ່ມາ: https://tuoitre.vn/chuyen-gia-chuyen-doi-so-chua-qua-chuyen-doi-ai-da-toi-20251027144239506.htm