Neural Network, Deep Learning và các ứng dụng trong cuộc sống
Nguyễn Công Minh Trung tâm Viễn thông 4 - Viễn thông Hà Nội|21/09/2023 04:38
Mặc dù một số người sử dụng Neural Network và Deep Learning thay thế cho nhau, nhưng những tiến bộ, tính năng và ứng dụng của chúng thực tế lại khác nhau. Bài viết phân tích về sự khác nhau giữa Neural Network và Deep Learning, từ đó đề cập đến những ứng dụng của chúng trong cuộc sống con người.
Trong thế giới công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày. Mạng thần kinh (Neural Network) là một phương thức trong lĩnh vực AI, được sử dụng để hỗ trợ máy tính xử lí dữ liệu theo cách lấy cảm hứng từ bộ não con người. Đây là một loại quy trình học sâu (Deep Learning), sử dụng các nút hoặc nơ-ron liên kết với nhau trong một cấu trúc phân lớp tương tự như bộ não con người. Phương thức này tạo ra một hệ thống thích ứng được máy tính sử dụng để học hỏi từ sai lầm của chúng và liên tục được cải thiện. Vì vậy, Neural Network nhân tạo hướng tới giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như tóm tắt tài liệu hoặc nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao hơn. Mặc dù một số người sử dụng Neural Network và Deep Learning thay thế cho nhau, nhưng những tiến bộ, tính năng và ứng dụng của chúng thực tế lại khác nhau. Bài viết phân tích về sự khác nhau giữa Neural Network và Deep Learning, từ đó đề cập đến những ứng dụng của chúng trong cuộc sống con người.
1. Khái niệm về Neural Network
Neural Network nhân tạo được mô phỏng theo bộ não con người. Nó phân tích dữ liệu phức tạp, hoàn thành các phép toán, tìm kiếm các mẫu và sử dụng thông tin thu thập được để đưa ra dự đoán và phân loại. Cũng giống như bộ não con người, Neural Network nhân tạo có một đơn vị chức năng cơ bản được gọi là nơ-ron. Những nơ-ron này còn được gọi là các nút, truyền thông tin trong mạng. (Hình 1)
Hình 1: Mô hình về Neural Network
Một Neural Network cơ bản có các nút được kết nối với nhau trong các lớp (layer) đầu vào (input layer), layer ẩn (hidden layer) và layer đầu ra (output layer).
Layer đầu vào xử lí và phân tích thông tin trước khi gửi nó đến layer tiếp theo.
Layer ẩn nhận dữ liệu từ layer đầu vào hoặc các layer ẩn khác. Sau đó, layer ẩn tiếp tục xử lí và phân tích dữ liệu bằng cách áp dụng một tập hợp các phép toán để chuyển đổi và trích xuất những tính năng có liên quan từ dữ liệu đầu vào.
Layer đầu ra cung cấp thông tin cuối cùng bằng cách sử dụng các tính năng được trích xuất. Layer này có thể có một hoặc nhiều nút, tùy thuộc vào kiểu thu thập dữ liệu. Đối với phân loại nhị phân, đầu ra sẽ có một nút hiển thị kết quả 1 hoặc 0.
Hoạt động của Neural Network
Bộ não con người chính là nguồn cảm hứng cho kiến trúc Neural Network. Các tế bào não của con người được gọi là nơ-ron, tạo thành một mạng lưới phức tạp, có tính liên kết cao và gửi các tín hiệu đến nhau để giúp con người xử lí thông tin. Tương tự, một Neural Network nhân tạo được tạo ra từ các tế bào nơ-ron, cùng nhau phối hợp để giải quyết một vấn đề. Neural Network nhân tạo là các module phần mềm, được gọi là nút và Neural Network nhân tạo là các chương trình phần mềm hoặc thuật toán mà về cơ bản, sử dụng hệ thống máy tính để giải quyết các phép toán.
Một số loại mạng Neural Network nhân tạo
FeedForward Neural Network: Chủ yếu được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, truyền thông tin theo một hướng. Điều này có nghĩa là mọi nút trong một layer được liên kết với mọi nút trong layer tiếp theo, với thông tin truyền đi một chiều cho đến khi nó đến được nút đầu ra. Đây là một trong những loại Neural Network nhân tạo đơn giản nhất.
Recurrent Neural Network: Dạng Neural Network này hỗ trợ việc học lí thuyết. Recurrent Neural Network được sử dụng cho dữ liệu như ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh. Chúng cũng được sử dụng cho các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói cho Android và IOS. Không giống như các Feedforward Neural Network xử lí thông tin theo một hướng, Recurrent Neural Network sử dụng dữ liệu từ nơ-ron xử lí và gửi lại vào mạng.
Tùy chọn này rất quan trọng, nó có khả năng phản hồi lại khi hệ thống đưa ra các dự đoán sai. Recurrent Neural Network có thể cố gắng tìm ra lí do dẫn đến kết quả không chính xác và điều chỉnh cho phù hợp.
Convolutional Neural Network (CNN): Các Neural Network truyền thống đã được thiết kế để xử lí những đầu vào có kích thước cố định, nhưng các CNN có thể xử lí dữ liệu có kích thước khác nhau. CNN lí tưởng để phân loại dữ liệu trực quan như hình ảnh và video có độ phân giải và tỉ lệ khung hình khác nhau, rất hữu ích cho các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.
Deconvolutional Neural Network: Neural Network này còn được gọi là Transposed Convolutional Neural Network và ngược lại với CNN.
Trong một CNN, hình ảnh đầu vào được xử lí thông qua các layer tích chập để trích xuất những tính năng quan trọng. Đầu ra này sau đó được xử lí thông qua một loạt các layer được kết nối, những layer này thực hiện phân loại - gắn tên hoặc nhãn cho hình ảnh đầu vào dựa trên những tính năng của nó. Điều này rất hữu ích cho việc nhận dạng đối tượng và phân đoạn hình ảnh.
Tuy nhiên, trong một Deconvolutional Neural Network, bản đồ đặc trưng trước đây là đầu ra sẽ trở thành đầu vào. Bản đồ đặc trưng này là một mảng giá trị ba chiều và không được gộp để tạo thành hình ảnh gốc với độ phân giải không gian tăng lên.
Modular Neural Network: Neural Network này kết hợp các module được kết nối với nhau, mỗi module thực hiện một nhiệm vụ phụ cụ thể. Mỗi module trong mạng module bao gồm một Neural Network được thiết kế sẵn để giải quyết một nhiệm vụ phụ như nhận dạng giọng nói hoặc dịch ngôn ngữ.
Modular Neural Network có thể thích ứng và hữu ích để xử lí đầu vào với nhiều dữ liệu rất khác nhau.
2. Deep Learning là gì?
Deep Learning là một thể loại nhỏ của học máy (Machine Learning), liên quan đến việc đào tạo các Neural Network nhân tạo để tự động học hỏi và phát triển một cách độc lập mà không cần được lập trình để làm như vậy.
Deep Learning có phải là AI không? Câu trả lời là có. Nó là động lực thúc đẩy nhiều ứng dụng AI và dịch vụ tự động hóa, giúp người dùng thực hiện các tác vụ mà ít cần sự can thiệp của con người.
Có nhiều layer ẩn giữa layer đầu vào và đầu ra của Deep Learning. Điều này cho phép mạng thực hiện các hoạt động rất phức tạp và liên tục học hỏi khi dữ liệu đi qua các layer.
Deep Learning đã được áp dụng để nhận dạng hình ảnh, giọng nói, tổng hợp video và khám phá; ngoài ra, còn được áp dụng cho những sáng tạo phức tạp như ô tô tự lái, sử dụng thuật toán Deep Learning để xác định các chướng ngại vật và điều hướng xung quanh một cách hoàn hảo.
Người dùng phải cung cấp một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn vào mạng để huấn luyện mô hình Deep Learning. Trọng số và độ lệch của các nơ-ron trong mạng được điều chỉnh cho đến khi có thể dự đoán chính xác đầu ra cho dữ liệu đầu vào mới.
3. Sự khác biệt giữa Neural Network và Deep Learning
Neural Network và Deep Learning cùng là những tập hợp con của Machine Learning. Tuy nhiên, chúng khác nhau theo nhiều phương diện.
Layer: Neural Network nhân tạo thường được tạo thành từ layer đầu vào, layer ẩn và layer đầu ra. Trong khi đó, các mô hình Deep Learning bao gồm một số layer của Neural Network nhân tạo.
Phạm vi: Mặc dù các mô hình Deep Learning kết hợp Neural Network nhân tạo, nhưng chúng vẫn là những khái niệm riêng biệt. Các ứng dụng của Neural Network nhân tạo bao gồm nhận dạng mẫu, khuôn mặt, dịch máy và trình tự.
Trong khi đó, người dùng có thể sử dụng các mạng Deep Learning để quản lí quan hệ khách hàng, xử lí lời nói và ngôn ngữ, khôi phục hình ảnh...
Trích xuất các tính năng: Neural Network nhân tạo yêu cầu sự can thiệp của con người, vì các kĩ sư phải xác định thứ bậc của những tính năng theo cách thủ công. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning có thể tự động xác định thứ bậc của các tính năng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu được gắn nhãn và dữ liệu thô phi cấu trúc.
Hiệu suất: Neural Network nhân tạo mất ít thời gian hơn để đào tạo, nhưng có độ chính xác thấp hơn khi so sánh với Deep Learning (Deep Learning phức tạp hơn). Ngoài ra, các Neural Network cũng được biết là diễn giải các nhiệm vụ kém hơn mặc dù hoàn thành rất nhanh.
Tài nguyên tính toán: Deep Learning là một mạng lưới nơ-ron phức tạp có thể phân loại và giải thích dữ liệu thô với ít sự can thiệp của con người nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Neural Network nhân tạo là một tập hợp con đơn giản hơn của Machine Learning, có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ với ít tài nguyên tính toán hơn nhưng khả năng xử lí dữ liệu phức tạp bị hạn chế.
Mặc dù được sử dụng thay thế cho nhau nhưng Neural Network và Deep Learning vẫn là những khái niệm khác nhau. Chúng có các phương pháp đào tạo và mức độ chính xác khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning tiên tiến hơn và tạo ra kết quả với độ chính xác cao hơn, có thể học tập độc lập mà ít có sự can thiệp của con người.
4. Một số ứng dụng của Neural Network và Deep Learning
ChatGPT và GPT-3 là một trong những ứng dụng của Neural Network và Deep Learning.
ChatGPT và GPT-3 đang là những chủ đề được tranh luận sôi nổi. Các phần mềm trò chuyện hỗ trợ của AI này đã được công bố là có thể đạt được cuộc trò chuyện chân thật giống con người và còn nhiều hơn thế.
Trong trường hợp người dùng chưa biết những Chatbot này vượt xa những Chatbot thông thường trong các tình huống hỗ trợ khách hàng, người sử dụng có thể yêu cầu GPT viết mã (Code), vẽ tranh hoặc suy đoán về một chủ đề nhất định, sau vài giây, Chatbot này đã sử dụng một lượng lớn thông tin để đưa ra câu trả lời phù hợp nhất.
ChatGPT: Đúng như tên gọi của nó, phần quan trọng trong tên của ChatGPT là “Chat”. Mô hình Machine Learning này được xây dựng với mục đích cụ thể là có thể trò chuyện tự nhiên, tương tự như con người. ChatGPT đã được phát triển với một bộ dữ liệu khổng lồ về dữ liệu hội thoại. Điều này có nghĩa là, mô hình đã được đào tạo với các phản ứng giống con người ngay từ đầu. Đó là một công cụ mạnh mẽ, nhưng phạm vi của nó bị hạn chế hơn.
Mục tiêu chính của ChatGPT là hỗ trợ bất cứ khi nào cần thực hiện các tác vụ ngôn ngữ. Chúng có thể bao gồm những cuộc trò chuyện với con người, dịch thuật, tạo văn bản và các nhiệm vụ văn học khác.
GPT-3: GPT-3 là mô hình Machine Learning dựa trên Neural Network nhân tạo, có thể sử dụng dữ liệu Internet để tạo văn bản. Cả ChatGPT và GPT-3 đều được phát triển bằng cách sử dụng cùng một sơ đồ đào tạo. Nó là Neural Network nhân tạo lớn nhất từng được sản xuất tính đến thời điểm hiện tại.
GPT-3 không được thiết kế đặc biệt để trò chuyện với con người, mặc dù câu trả lời mà nó cung cấp nghe giống lời của con người. Nói một cách dễ hiểu, ChatGPT là một người hòa đồng nhưng không hiểu biết nhiều, trong khi GPT-3 là một cá nhân rất hiểu biết, đủ lịch sự nhưng không thích nói chuyện phiếm.
GPT-3 phù hợp hơn cho các nhiệm vụ đàm thoại và có thể đưa ra phản hồi theo ngữ cảnh cụ thể; điều mà ChatGPT không được đào tạo để thực hiện. Nó cũng nhanh chóng và hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ đàm thoại.
GPT-3 là lựa chọn phù hợp khi cần làm một bài tiểu luận, cung cấp về lí thuyết hoặc bất kì thứ gì đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để phân tích, ngoại suy và đưa ra giải pháp bằng văn bản mạch lạc. Cả hai ứng dụng này đều có những ưu điểm riêng. Người dùng nên thử để biết chúng có thể làm những gì và khi nào nên sử dụng từng loại theo nhu cầu của mình.
5. Kết luận
Với sự phát triển của Neural Network nhân tạo và Deep Learning, khối lượng dữ liệu được thu thập của các Chatbot như ChatGPT, GPT-3 không ngừng tăng lên và các vấn đề về quyền riêng tư, việc sử dụng thông tin cá nhân rất đáng lo ngại. Vì điều khoản dịch vụ của công ty tạo ra ChatGPT, GPT-3 có quyền sử dụng tất cả dữ liệu đầu vào và đầu ra do người dùng và ChatGPT, GPT-3 cung cấp. Dù công ty này có hệ thống xóa tất cả các thông tin nhận dạng cá nhân khỏi dữ liệu mà mình sử dụng nhưng gần như không thể xác định và xóa “triệt để” thông tin cá nhân khỏi dữ liệu do chu kì cập nhật dữ liệu nhanh chóng của ChatGPT, GPT-3. Để bảo vệ dữ liệu cá nhân, người dùng cần nâng cao nhận thức trong cách sử dụng trên Internet.
Mặc dù ChatGPT, GPT-3 được xem như là bước tiến ngoạn mục khi có thể tổng hợp dữ liệu với tốc độ tính bằng phần trăm giây trong quá trình “con người hóa” giao tiếp với máy móc nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm. Nó có thể thay thế con người trong việc tìm kiếm thông tin, viết báo cáo tổng hợp hay viết các văn bản dựa vào năng lực tổng hợp thông tin nhưng không đồng nghĩa với việc ChatGPT, GPT-3 có thể sẽ đưa ra các văn bản hay thông tin tốt nếu thông tin được yêu cầu nằm ngoài cơ sở dữ liệu được cung cấp. Vì thế, những yêu cầu mang tính đánh đố, thử sức của cộng đồng mạng trong thời gian gần đây sẽ dẫn đến những câu trả lời thiếu chính xác hoặc ngây ngô.
Câu trả lời của AI phụ thuộc dữ liệu đầu vào và nguồn thông tin có sẵn trong hệ thống máy tính nên ChatGPT, GPT-3 cũng không hoàn toàn chắc chắn về các thông tin trả lời của nó có đúng hay không khi gặp những câu hỏi khó hay mang tính riêng tư. Chính vì thế, với những thông tin được ChatGPT, GPT-3 cung cấp, người dùng Internet cần kiểm tra và xác định lại thông tin bằng các nguồn đáng tin cậy. AI có thể tự học, để sau đó nó trở nên tốt hơn, năm sau sẽ tốt hơn năm trước. Điều đó cũng cần người sử dụng luôn thận trọng với các cỗ máy, nhất là khi nó đang ngày càng thông minh hơn. Lúc đầu sử dụng người dùng sẽ thấy nó rất tuyệt vời, nhưng sau 10 lần, rồi 100 lần sử dụng, sẽ có lúc nó đưa ra kết quả sai. Nếu dữ liệu nạp vào không đúng, kết quả sẽ đưa ra sai - cũng giống như những thông tin giả mạo vẫn xuất hiện trên không gian mạng.
Công nghệ luôn có tính hai mặt và Neural Network và Deep Learning cũng vậy, nếu biết lựa chọn những ưu thế thì khả năng tổng hợp dữ liệu của những ứng dụng trí tuệ, ví dụ như ChatGPT, GPT-3 sẽ giúp công việc thống kê của con người dễ dàng hơn. Còn nếu không, công cụ này sẽ là thảm họa với con người. Cách sử dụng những công cụ như ChatGPT, GPT-3, sử dụng những tiện ích và mặt tích cực của Chatbot này phục vụ cho cuộc sống của con người, phù hợp với xu thế chuyển đổi số hiện nay. Cũng như bất kì công cụ sử dụng AI, trong tương lai ChatGPT, GPT-3 có thể sẽ được cải thiện tốt hơn nhưng điều quan trọng là cách sử dụng và tiếp nhận thông tin của người dùng Internet.
Để hạn chế rủi ro, bảo vệ người tiêu dùng dịch vụ tài chính, bên cạnh tăng cường các biện pháp về an toàn thông tin, đầu tư công nghệ bảo mật của ngành Ngân hàng, quan trọng nhất vẫn là nhận thức và sự cảnh giác của người dùng.
Bình luận của bạn đã được gửi và sẽ hiển thị sau khi được duyệt bởi ban biên tập.
Ban biên tập giữ quyền biên tập nội dung bình luận để phù hợp với qui định nội dung của Báo.
Những bài học kinh nghiệm của các lãnh đạo CNTT từ khi áp dụng AI từ năm 2025 nhấn mạnh về tiềm năng của công nghệ, cũng như tác động của nó đến khả năng lãnh đạo, doanh nghiệp và xã hội.
NHNN vừa ban hành Thông tư 35/2025/TT-NHNN và Quyết định 3456a/QĐ-NHNN, chuẩn hóa cơ chế cho vay đặc biệt từ hồ sơ, trình tự đến mốc thời gian xử lý, đồng thời quy định rõ về tài sản bảo đảm (TSBĐ)... Chia sẻ với phóng viên Thời báo Ngân hàng, TS. Lê Duy Bình - Giám đốc Economica Việt Nam cho rằng, khung pháp lý mới kịp thời hỗ trợ thanh khoản, quản trị rủi ro hiệu quả cho các TCTD yếu kém.
Trong bối cảnh sức ép từ chi phí gia tăng và cạnh tranh ngày càng khốc liệt, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là lựa chọn mang tính thử nghiệm mà đang trở thành “tấm vé bắt buộc” để các ngân hàng bước vào tương lai. Từ tối ưu vận hành, quản trị rủi ro đến cá nhân hóa dịch vụ, AI đang từng bước tái định hình bản chất cuộc chơi của ngành Ngân hàng.
Việt Nam đang hướng tới những dấu mốc tham vọng, trở thành nước có thu nhập trung bình cao năm 2030, nước có thu nhập cao năm 2045 và quốc gia hùng cường, hưng thịnh, hạnh phúc năm 2050 (theo Nghị quyết vừa được Quốc hội thông qua ngày 10-12-2025). Công nghiệp hóa, cả bề rộng và chiều sâu được cân nhắc như một chính sách quan trọng nhằm hiện thực hóa mục tiêu này.
Nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang phải đối mặt với một thực tế là nghĩa vụ tuân thủ đối với các quy định tăng lên gần như theo từng quí. Chống rửa tiền, bảo vệ dữ liệu cá nhân, thuế, an toàn thông tin, kiểm soát gian lận giao dịch và hàng chục loại báo cáo định kỳ khiến hệ thống xử lý thủ công trở nên quá tải.
Những bài học kinh nghiệm của các lãnh đạo CNTT từ khi áp dụng AI từ năm 2025 nhấn mạnh về tiềm năng của công nghệ, cũng như tác động của nó đến khả năng lãnh đạo, doanh nghiệp và xã hội.
Trong bối cảnh sức ép từ chi phí gia tăng và cạnh tranh ngày càng khốc liệt, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là lựa chọn mang tính thử nghiệm mà đang trở thành “tấm vé bắt buộc” để các ngân hàng bước vào tương lai. Từ tối ưu vận hành, quản trị rủi ro đến cá nhân hóa dịch vụ, AI đang từng bước tái định hình bản chất cuộc chơi của ngành Ngân hàng.
Nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang phải đối mặt với một thực tế là nghĩa vụ tuân thủ đối với các quy định tăng lên gần như theo từng quí. Chống rửa tiền, bảo vệ dữ liệu cá nhân, thuế, an toàn thông tin, kiểm soát gian lận giao dịch và hàng chục loại báo cáo định kỳ khiến hệ thống xử lý thủ công trở nên quá tải.
Cùng với việc công bố thành lập Trung tâm tài chính quốc tế và ra mắt các nhân sự cấp cao tham gia điều hành, Thủ tướng Phạm Minh Chính yêu cầu các bên liên quan ưu tiên xử lý khó khăn vướng mắc của nhà đầu tư.
NHNN vừa ban hành Thông tư 35/2025/TT-NHNN và Quyết định 3456a/QĐ-NHNN, chuẩn hóa cơ chế cho vay đặc biệt từ hồ sơ, trình tự đến mốc thời gian xử lý, đồng thời quy định rõ về tài sản bảo đảm (TSBĐ)... Chia sẻ với phóng viên Thời báo Ngân hàng, TS. Lê Duy Bình - Giám đốc Economica Việt Nam cho rằng, khung pháp lý mới kịp thời hỗ trợ thanh khoản, quản trị rủi ro hiệu quả cho các TCTD yếu kém.
Việt Nam đang hướng tới những dấu mốc tham vọng, trở thành nước có thu nhập trung bình cao năm 2030, nước có thu nhập cao năm 2045 và quốc gia hùng cường, hưng thịnh, hạnh phúc năm 2050 (theo Nghị quyết vừa được Quốc hội thông qua ngày 10-12-2025). Công nghiệp hóa, cả bề rộng và chiều sâu được cân nhắc như một chính sách quan trọng nhằm hiện thực hóa mục tiêu này.
Việc tái cơ cấu mạnh mẽ nền kinh tế và xác lập mô hình tăng trưởng mới không chỉ giúp khai thác tốt hơn các nguồn lực hiện có mà còn tạo ra không gian phát triển mới cho giai đoạn 2026 - 2030. Nhờ đó, mục tiêu tăng trưởng cao trong giai đoạn tới sẽ có nhiều khả năng trở thành hiện thực.
Phát biểu tại Diễn đàn Kinh tế Việt Nam 2025, triển vọng 2026 (VEPF), Phó Thống đốc NHNN Phạm Thanh Hà cho biết, Việt Nam đang đứng trước yêu cầu tăng tốc mạnh mẽ trong giai đoạn phát triển sắp tới. Bởi vậy, Chính phủ đã xác định mục tiêu tăng trưởng kinh tế đạt tối thiểu 8% trong năm 2025 và hướng tới mức tăng trưởng hai con số trong giai đoạn 2026–2030. Đây là nền tảng quan trọng để Việt Nam vươn lên nhóm quốc gia có thu nhập trung bình cao vào năm 2030 và tiến tới mục tiêu trở thành nước thu nhập cao vào năm 2045.
Dự án nghiên cứu sản xuất sản phẩm bán dẫn với vốn đầu tư chỉ từ 6000 tỷ đồng sẽ được áp dụng thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp ưu đãi đối với các dự án đặc biệt theo Luật đầu tư; miễn toàn bộ tiền thuê đất, thuê mặt nước của dự án; miễn thuế thu nhập cá nhân cho nhân lực chất lượng cao trong 5 năm; miễn giấy phép lao động và visa 5 năm cho nhân lực chất lượng cao là người nước ngoài,…
(KTSG Online) - So với các nước trong khu vực, Việt Nam đã chậm một nhịp trong việc đưa AI vào nhà máy. Nhưng theo các chuyên gia, vấn đề hiện nay không còn là "ứng dụng sớm hay muộn", mà là "có ứng dụng hay không", bởi khoảng cách đang mở ra quá nhanh, và nếu không hành động, nguy cơ bị đẩy ra ngoài chuỗi giá trị là rất rõ ràng.
Việc nhận diện sớm các loại tranh chấp tiềm ẩn về dữ liệu cá nhân của khách hàng giúp doanh nghiệp chủ động đánh giá rủi ro, hoàn thiện quy trình nội bộ, đầu tư vào công nghệ và xây dựng cơ chế minh bạch cho người dùng.
Hạ tầng dữ liệu quốc gia là trụ cột chiến lược của chủ quyền số và phát triển kinh tế - xã hội. Để hiện thực hóa các mục tiêu do Chính phủ đề ra, đặc biệt là việc xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô siêu lớn và hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI), huy động nguồn lực tư nhân thông qua hợp tác công - tư (PPP) là giải pháp quan trọng.
Trước thời điểm đón chuyến bay kỹ thuật đầu tiên dự kiến vào ngày 15/12, Sân bay quốc tế Long Thành đã hoàn tất các điều kiện khu bay, đường băng số 1 và phương án vận hành, đánh dấu bước chuyển từ thi công sang vận hành thử nghiệm.
Dự kiến, năm 2026 sẽ có 5 sàn giao dịch tài sản mã hóa được hình thành. Tuy nhiên, việc các sàn này thực sự thu hút được vốn đầu tư, cũng như trở thành kênh huy động vốn cho nền kinh tế phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố như pháp lý, hạ tầng, quản trị…
Một cuộc cách mạng trong thương mại điện tử đang diễn ra, cho phép người tạo ra sản phẩm khai thác nguồn thu mới, thu thập thông tin thị trường và tăng tương tác của khách hàng. Có thể lựa chọn từ bốn chiến lược khai thác thị trường bán lại tài sản số.
Sandbox fintech và ưu đãi đặc biệt tại IFC đang hút hàng loạt ông lớn toàn cầu như Binance, Bybit, Tether cùng các quỹ và startup blockchain Việt Nam. Hai trung tâm tài chính trẻ tại Đà Nẵng và Thành phố Hồ Chí Minh bất ngờ nổi lên như điểm đến an toàn cho các công ty tài sản kỹ thuật số toàn cầu và trong nước đang tìm kiếm sự tăng trưởng và tuân thủ.
Trong bối cảnh khí hậu toàn cầu bước vào giai đoạn cực đoan hơn và các tiêu chuẩn xanh trở thành “hàng rào” cạnh tranh mới trên thị trường quốc tế, Việt Nam đang đứng trước yêu cầu chuyển đổi mô hình tăng trưởng theo hướng bền vững và có khả năng chống chịu cao hơn.
Thị trường hàng không tầm thấp toàn cầu được dự báo đạt 700 tỷ USD vào năm 2035, trong đó Việt Nam có tiềm năng chạm mốc 10 tỷ USD. Với sự hội tụ của ổn định chính trị, chính sách đổi mới sáng tạo và lực lượng lao động trẻ, Việt Nam đang đứng trước cơ hội lớn để hình thành ngành kinh tế này mở ra không gian phát triển mới dựa trên công nghệ bay có và không người lái.
![[Ảnh] Sân bay quốc tế Long Thành sẵn sàng đón chuyến bay kỹ thuật đầu tiên](https://vkts.1cdn.vn/thumbs/540x360/2025/12/14/media.baodautu.vn-images-letoan-2025-12-14-_anh-san-bay-quoc-te-long-thanh-san-sang-truoc-ngay-don-chuyen-bay-ky-thuat-dau-tien1765688792.jpg "[Ảnh] Sân bay quốc tế Long Thành sẵn sàng đón chuyến bay kỹ thuật đầu tiên")
