Các đô thị dù đầu tư hệ thống cảm biến, trung tâm điều hành và nền tảng dữ liệu, nhưng khả năng phát hiện vấn đề chưa song hành cùng năng lực xử lý...

PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh, Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ, chỉ ra hạn chế trong triển khai đô thị thông minh tại Diễn đàn “Đô thị Thông minh Tương lai - The Smart Agent City", ngày 10/10, thuộc khuôn khổ chuỗi sự kiện Ngày Chuyển đổi số quốc gia 2026. 

CẦN KỊCH BẢN ĐIỀU HÀNH LIÊN NGÀNH ĐÔ THỊ THÔNG MINH 

Bàn về hoạch định đô thị hiện đại, PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh cho hay quy trình gồm ba giai đoạn. 

Giai đoạn thứ nhất là đô thị số, nghĩa là số hóa mọi thứ trong đô thị để tạo ra nguồn dữ liệu. Giai đoạn hai là làm cho đô thị thông minh hơn bằng cách đưa dữ liệu vào quá trình ra quyết định, xây dựng các kịch bản điều hành để hỗ trợ đô thị giải quyết những vấn đề như chống ngập, ùn tắc giao thông. Và giai đoạn ba là đô thị vận hành bằng các tác nhân AI. 

Tuy nhiên, Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số quốc gia, cũng chỉ ra vấn đề hiện nay là các đô thị có xu hướng “thấy nhiều hơn làm”, trình diễn nhiều hơn hành động.

Các trung tâm IoT trong quá trình phát triển đã mang lại những kết quả tích cực, tập trung được lượng lớn dữ liệu. "Nhưng tập trung dữ liệu để làm gì? Để hiển thị xe nào vi phạm? Hay khu vực nào đang ngập lụt?", PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh đặt câu hỏi. 

Ông cho rằng hơn hết, khi xảy ra ngập lụt, các cơ quan, đơn vị cần có phương án phối hợp xử lý tình hình, trong đó cơ quan điều hành giao thông sẽ làm gì? Đơn vị thoát nước sẽ làm gì? Cảnh sát giao thông cần xử lý ra sao?”. 

"Rõ ràng, khâu phát hiện và khâu xử lý vẫn còn tách rời nhau", PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh nhấn mạnh. 

Các hệ thống được xây dựng theo từng lĩnh vực, tạo thành những “ốc đảo dữ liệu”, khiến dữ liệu không thể tương tác hiệu quả với nhau.

Do đó, cần một kịch bản điều hành liên ngành khi một vấn đề xảy ra trong đô thị. Nếu không có sự phối hợp, sẽ là lãng phí nguồn lực.

GS.TS. Trương Xuân Lam, Phó Chủ tịch Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam (VUSTA), cũng khẳng định đô thị thông minh không đơn thuần là số hóa thủ tục hành chính hay triển khai những hệ thống cảm biến riêng lẻ. 

Bản chất của Smart Vision City – đô thị thông minh của tương lai – là kiến tạo một hệ sinh thái đô thị vận hành đồng bộ, trong đó AI đóng vai trò kết nối và phân tích dữ liệu, điều phối nguồn lực, dự báo các biến động, nhận diện rủi ro và hỗ trợ ra quyết định, qua đó nâng cao toàn diện chất lượng cuộc sống của người dân.

Khi đó, một đô thị có khả năng dự báo ùn tắc giao thông trước khi xảy ra, phát hiện sớm nguy cơ lũ lụt và ô nhiễm môi trường, tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và nguồn nước, đồng thời phối hợp hiệu quả giữa các lĩnh vực giao thông, y tế, giáo dục, an ninh, môi trường và dịch vụ công.

Trong đô thị đó, người dân có thể tiếp cận các dịch vụ thuận tiện, minh bạch hơn, đồng thời thực sự trở thành trung tâm của quá trình thiết kế, triển khai và đánh giá các giải pháp đô thị thông minh. Đây cũng chính là mục tiêu quan trọng mà quá trình phát triển đô thị thông minh cần hướng tới.

THẬN TRỌNG KHẢ NĂNG AI TẤN CÔNG HỆ THỐNG THÔNG TIN 

Cũng tại diễn đàn, PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh nhấn mạnh dữ liệu là thành phần cực kỳ quan trọng trong mọi hệ thống thông tin. Khi chuyển sang ứng dụng AI, vai trò của dữ liệu càng trở nên quan trọng hơn.

Hệ thống thông tin, hay hệ thống AI, chỉ có thể hoạt động chính xác khi được cung cấp dữ liệu chính xác. Nếu dữ liệu đầu vào sai mà chúng ta dùng để huấn luyện AI, kết quả cũng sẽ sai.

Hiện nay, dữ liệu vẫn còn phân mảnh và chất lượng chưa đồng đều. Vấn đề thứ hai là dữ liệu chưa ở định dạng mà máy có thể đọc và xử lý (machine-readable), tức chưa thực sự sẵn sàng cho máy.

Máy tính có lợi thế hơn con người ở khả năng xử lý liên tục 24/7. Nhưng để hoạt động, máy cũng cần có “thức ăn”. Thức ăn của máy chính là dữ liệu. Nếu dữ liệu không sạch, máy không thể xử lý hiệu quả. Nếu không xử lý được dữ liệu thì các hệ thống AI cũng không thể phát huy năng lực.

Bên cạnh đó, cần lưu ý khả năng liên thông sâu đi kèm với rủi ro lớn. Do đó, cần kiểm soát quyền truy cập, lưu nhật ký và tuân thủ các nguyên tắc sử dụng dữ liệu.

Ví dụ, khi xử lý dữ liệu y tế trong các hệ thống thông tin thông minh, phải đặc biệt lưu ý đến thông tin nhạy cảm. Thông tin cá nhân cần được loại bỏ hoặc ẩn danh phù hợp trước khi xử lý dữ liệu. Thông tin định danh của một người cũng cần được loại bỏ trong những trường hợp cần thiết.

AI hiện đã bước vào giai đoạn phát triển thứ ba, đó là hành động. Giai đoạn đầu tiên, AI mới chỉ nhận biết. Giai đoạn thứ hai là tạo sinh và trợ lý ảo, cũng là những hệ thống AI phổ biến chúng ta sử dụng hằng ngày như ChatGPT, Gemini, Claude và các công cụ tương tự.

Ở giai đoạn trước, AI chủ yếu hỗ trợ con người. Nhưng ở giai đoạn ba, các tác tử AI bắt đầu hành động dựa trên sự ủy quyền của con người. Nếu không kiểm soát việc ủy quyền, các hệ thống này có thể tự thực hiện những nhiệm vụ vượt quá phạm vi chúng ta dự kiến.

Cách đây không lâu, chỉ khoảng hai tuần, Thủ tướng Australia đã thông báo rằng hệ thống của họ bị AI tấn công tự động.

Trước đó, một số hệ thống AI tại Trung Quốc tương tác với nhau, thậm chí phối hợp chuyển sang một hệ thống khác để thực hiện hoạt động tấn công. Đó là những ví dụ về rủi ro từ các tác tử AI ở cấp độ thứ ba.

"Với những người làm kỹ thuật, đây không phải là điều hoàn toàn mới, bởi các rủi ro đã được nhận diện từ trước. Tuy nhiên, hiện nay, những rủi ro đó đang dần bộc lộ rõ hơn", PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh khẳng định đồng thời yêu cầu cần thận trọng trước mọi khả năng AI sẽ tấn công các hệ thống thông tin.