Tiến sĩ Đinh Viết Sang, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ Thông tin (Đại học Bách khoa Hà Nội) chia sẻ tham luận tại sự kiện (Ảnh: Mạnh Quân).
Nằm trong chuỗi sự kiện của Diễn đàn ESG Việt Nam 2025 với chủ đề "Khoa học công nghệ và động lực cho phát triển bền vững" do báo Dân trí tổ chức, hội thảo “Thực thi ESG bằng khoa học công nghệ - Từ dữ liệu đến hành động” diễn ra chiều 26/11.
Tại hội thảo, Tiến sĩ Đinh Viết Sang cho biết không chỉ là công cụ cải thiện năng suất mà còn là yếu tố then chốt giúp các doanh nghiệp Việt Nam đảm bảo phát triển bền vững và cạnh tranh toàn cầu.
"Trải qua gần 70 năm phát triển, AI, đặc biệt là sau cuộc cách mạng học sâu (Deep Learning), đã đạt đến trình độ đáng kinh ngạc. Các mô hình AI mới nhất của Google và OpenAI đã đạt mức IQ gần 150, ngang bằng với những người thông minh nhất thế giới", Tiến sĩ Sang cho biết.
Đồng thời, AI còn có khả năng giải quyết các bài toán phức tạp trong các cuộc thi như Toán Quốc tế (IMO) hay Olympic Tin học Quốc tế (IOI), chứng minh tiềm năng ứng dụng sâu rộng của AI vào mọi lĩnh vực kinh tế và xã hội.
Trong bối cảnh toàn cầu hóa, phát triển bền vững và công nghệ không còn là hai con đường song song mà đã hội tụ.
"Việc tuân thủ các tiêu chuẩn ESG đang dần trở thành cơ chế bắt buộc để tham gia sân chơi quốc tế, và AI chính là "siêu chủ thể" giúp hiện thực hóa mục tiêu này", Tiến sĩ Sang khẳng định.
Ba trụ cột được AI tăng cường
Trong bài tham luận, Tiến sĩ Sang chia sẻ về AI trong khả năng dự đoán để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm thiểu dấu chân carbon.
Trong lĩnh vực môi trường như:
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Tập đoàn Unilever đã dùng AI để phân tích thời tiết, dự báo thay đổi nhu cầu sản phẩm (như kem) khi nhiệt độ tăng 10 C, giúp họ tối ưu hóa tồn kho, giảm lãng phí và tối ưu tuyến đường vận chuyển, từ đó giảm đáng kể phát thải carbon.
Tiết kiệm tài nguyên: Công ty Kimilo (Argentina) sử dụng AI và ảnh vệ tinh để tối ưu lịch trình tưới tiêu, giúp nông dân giảm 20% lượng nước tiêu thụ mà vẫn giữ nguyên năng suất.
Bảo vệ hệ sinh thái: Tổ chức RainForest Connection sử dụng AI phân tích âm thanh để phát hiện tiếng cưa máy của lâm tặc trong thời gian thực, hỗ trợ kiểm lâm ngăn chặn phá rừng.
Trong lĩnh vực xã hội:
Theo Tiến sĩ Sang, AI giúp khuếch đại năng lực của con người, giải phóng chúng ta khỏi các tác vụ lặp lại để tập trung vào sáng tạo. Đồng thời, AI còn là công cụ đấu tranh cho công bằng như:
Phát hiện và giảm định kiến: AI có thể phân tích dữ liệu để phát hiện các mô hình bất bình đẳng trong tuyển dụng, lương thưởng hoặc cấp học bổng (ví dụ: thiên vị ứng viên da trắng), giúp tổ chức giảm thiểu định kiến vốn có trong quá trình ra quyết định của con người.
An toàn cộng đồng: Ứng dụng AI trong dự đoán và quản lý rủi ro (như tai nạn giao thông) có thể giảm tỷ lệ tử vong tới 35% trong các nhóm đối tượng dễ bị tổn thương.
Trong lĩnh vực Quản trị:
AI cung cấp khả năng tổng hợp và phân tích dữ liệu chưa từng có, cải thiện tốc độ và độ tin cậy của quản trị doanh nghiệp:
Báo cáo ESG tự động và nhanh chóng: Với sự hỗ trợ của AI, doanh nghiệp có thể tổng hợp thông tin và tạo báo cáo ESG tự động, thường xuyên (thậm chí hàng ngày), hỗ trợ ban quản trị đưa ra quyết định chiến lược với tần suất cao hơn.
Quản lý tuân thủ và rủi ro: AI được áp dụng để quản lý rủi ro, kiểm soát các quy định và cảnh báo vi phạm chính sách. Điển hình tại Việt Nam, FPT IS đã phát triển phần mềm giúp doanh nghiệp tự động hóa kiểm kê khí thải và báo cáo dấu chân carbon.
Thách thức
Mặc dù AI là công cụ cứu tinh cho hành tinh, việc triển khai nó cũng tiêu tốn tài nguyên với tốc độ đáng lo ngại:
Theo Tiến sĩ Sang, huấn luyện một mô hình AI lớn có thể thải ra lượng carbon gấp năm lần tổng vòng đời trung bình một chiếc ô tô. Ước tính, các trung tâm dữ liệu AI, Blockchain có thể tiêu thụ lượng điện tương đương cả nước Nhật Bản vào năm 2026.
Đồng thời, quá trình huấn luyện các mô hình AI tiên tiến như GPT-3 có thể tiêu thụ khoảng 700.000 lít nước sạch cho một lần huấn luyện.
"Bên cạnh gánh nặng tài nguyên, doanh nghiệp cần đối mặt với các rủi ro về mặt đạo đức và thông tin. AI học từ dữ liệu Internet. Nếu dữ liệu chứa định kiến về chủng tộc, giới tính, AI sẽ hấp thụ và khuếch đại các định kiến này, lờ đi tiếng nói của các nhóm thiểu số", Tiến sĩ Sang bày tỏ.
Việc sử dụng dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu có bản quyền trong huấn luyện AI mà không được phép có thể dẫn đến rủi ro pháp lý: "Các mô hình AI có thể bịa đặt thông tin, trả lời các sự kiện không tồn tại (ảo giác), yêu cầu người dùng phải kiểm chứng cẩn thận để tránh ảnh hưởng đến công việc", Tiến sĩ Sang cho biết.
Tiến sĩ Sang nhấn mạnh rằng, việc tích hợp AI vào ESG không phải là chi phí mà là cơ hội lớn, đặc biệt khi Việt Nam đang ở giai đoạn đầu của chuyển đổi kép.
Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng cách phân tích các vấn đề ESG trọng yếu của đơn vị mình, sau đó triển khai 1-2 dự án thí điểm (ví dụ tối ưu năng lượng) trước khi mở rộng và tích hợp AI vào toàn bộ quy trình.
Cuối cùng, việc kiểm tra và kiểm toán định kỳ là cần thiết để đảm bảo hệ thống AI hoạt động minh bạch và công bằng.
"Thành công sẽ đến với những tổ chức biết cân bằng giữa sức mạnh của công nghệ và trách nhiệm đối với hành tinh xanh", ông Sang nhấn mạnh.
