Khi dữ liệu cũ đi vào AI mới

 AI đang đi vào tuyển dụng, giáo dục, y tế, tín dụng và dịch vụ công. Vì thế, phụ nữ không chỉ cần được tiếp cận và sử dụng AI. Họ cần có mặt ở nơi dữ liệu được lựa chọn, hệ thống được thiết kế, rủi ro được đánh giá và chính sách được quyết định.

AI ngày càng đi vào quản trị, dịch vụ công và hoạt động kinh tế. Câu hỏi về ai tham gia thiết kế và quyết định cách sử dụng AI vì thế ngày càng quan trọng.

Trong bài viết xuất bản vào ngày 7/3/2026 trên website của UNDP đã công bố rằng phụ nữ hiện chiếm khoảng 37% trong giáo dục STEM và lực lượng khoa học, công nghệ của Việt Nam, cao hơn mức toàn cầu chỉ dưới 30%. Nhưng phụ nữ vẫn chưa hiện diện tương xứng ở các vị trí ra quyết định trong khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số.

Trong bài viết này, PGS.TS Ramla Khalidi, Trưởng đại diện UNDP tại Việt Nam, nhận định phụ nữ Việt Nam có nền tảng nhân lực đáng kể trong AI, dữ liệu và chuyển đổi số, nhưng vẫn gặp những “rào cản cấu trúc” khi tiến lên các vị trí lãnh đạo. Bà nhấn mạnh cần tăng cường vai trò của phụ nữ trong ra quyết định và thiết kế hệ thống.

Một công cụ tuyển dụng AI của một tập đoàn công nghệ lớn từng được huấn luyện bằng dữ liệu tuyển dụng lịch sử, trong đó lực lượng lao động chủ yếu là nam giới. Hệ thống sau đó có xu hướng hạ điểm những hồ sơ có dấu hiệu liên quan đến phụ nữ. UNDP sử dụng trường hợp này trong bài công bố để minh họa khả năng AI tái tạo và mở rộng những thiên lệch vốn có trong dữ liệu.

Trường hợp Amazon năm 2018 cũng từng gây chú ý. Theo ví dụ được UNDP dẫn từ Reuters, Amazon đã loại bỏ một công cụ tuyển dụng AI nội bộ sau khi phát hiện hệ thống đánh giá ứng viên nam cao hơn nữ ở một số vị trí kỹ thuật. Một nguyên nhân được chỉ ra là dữ liệu tuyển dụng trong quá khứ vốn thiên về nam giới. Công nghệ mới, nhưng dữ liệu cũ có thể tạo ra những kết quả rất cũ.

Vì vậy, câu chuyện “ai quyết định AI” không chỉ dành cho các kỹ sư. Nó liên quan đến những người lựa chọn dữ liệu, xác định mục tiêu, xây dựng tiêu chí đánh giá, kiểm soát rủi ro và chịu trách nhiệm khi hệ thống đưa ra kết quả sai.

AI bước vào vùng quyền lực

Khi AI chỉ giúp viết một email hay tóm tắt một tài liệu, tác động của nó có thể tương đối nhỏ. Nhưng khi AI tham gia xếp hạng người học, quyết định tín dụng, hỗ trợ chẩn đoán hoặc các dịch vụ công, câu chuyện đã khác.

Sự xuất hiện của nhiều  nhà khoa học nữ trong chương trình “Học viện AI Việt Nam” Đại học Bách khoa Hà Nội, NIC và NVIDIA bắt tay xây dựng cho thấy phụ nữ không chỉ là người sử dụng AI mà cần hiện diện trong nghiên cứu, phát triển, kiểm thử và thiết kế các hệ thống AI.

 Tại Việt Nam, ngày 30/6/2026, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định 33/2026/QĐ-TTg về Danh mục hệ thống AI có rủi ro cao. Danh mục bao gồm các hệ thống trong những lĩnh vực có ảnh hưởng trực tiếp đến quyền và lợi ích của con người như giáo dục, y tế, ngân hàng, tố tụng và giao thông.

Một nguyên tắc được đặt ra là việc sử dụng AI không được làm thay đổi, chuyển giao hoặc loại trừ thẩm quyền và trách nhiệm của con người có thẩm quyền, đồng thời phải bảo đảm giám sát, kiểm soát và khả năng can thiệp của con người.

Nói cách khác, AI có thể hỗ trợ một quyết định, nhưng không thể trở thành nơi con người gửi gắm trách nhiệm của mình.

Điều này cho thấy AI đang bước vào một vùng rất khác: vùng quyền lực. Ai quyết định hệ thống được phép làm gì, sử dụng dữ liệu nào và con người có thể can thiệp đến đâu, người đó có ảnh hưởng đến cách công nghệ tác động lên xã hội.

50.000 người có năng lực ứng dụng AI

Ngày 11/8/2026, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định 1528/QĐ-TTg phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI đến năm 2030, định hướng 2035.

Mục tiêu đến năm 2030 gồm ít nhất 50.000 nhân lực trình độ đại học trở lên có năng lực ứng dụng AI trong các ngành, lĩnh vực trọng điểm; 10.000 nhân lực AI trình độ cao, trong đó có ít nhất 1.500 chuyên gia có khả năng nghiên cứu, phát triển và làm chủ công nghệ lõi.

PGS-TS Nguyễn Phi Lê: "AI là mảnh đất màu mỡ cần nguồn 'nhân lực tinh hoa". 

Chương trình đồng thời đặt mục tiêu 80% học sinh phổ thông được trang bị kiến thức, kỹ năng cơ bản về AI; 100% người học đại học, ít nhất 80% người học giáo dục nghề nghiệp được trang bị kỹ năng AI cơ bản và ít nhất 10 triệu lao động được đào tạo, bồi dưỡng hoặc cập nhật kỹ năng AI.

Đáng chú ý, phụ nữ được xác định là một trong những nhóm được ưu tiên hỗ trợ trong lĩnh vực công nghệ, cùng với người lao động có nguy cơ bị thay thế bởi tự động hóa và các nhóm cần được bảo đảm cơ hội tiếp cận công bằng.

Đây là bước quan trọng để thu hẹp khoảng cách tiếp cận. Nhưng nếu chỉ dừng ở việc giúp phụ nữ biết sử dụng AI, khoảng cách quyền lực vẫn có thể còn đó.

Bởi một người có thể sử dụng AI rất thành thạo nhưng không có quyền quyết định AI được dùng để làm gì, dữ liệu nào được sử dụng hay tiêu chuẩn nào được đặt ra.

Từ “có mặt” đến “có tiếng nói”

Câu chuyện này cũng được nhìn thấy trong lĩnh vực lãnh đạo và ra quyết định.

Theo UNDP, trong cuộc bầu cử năm 2026, phụ nữ chiếm 45% số ứng cử viên nhưng chiếm 30% số đại biểu được bầu vào Quốc hội khóa XVI. UNDP công bố số liệu ngày 17/4/2026.

Trong lĩnh vực AI, PGS.TS Ramla Khalidi nhấn mạnh sự tham gia của phụ nữ cần mang tính thực chất, đặc biệt trong đồng sáng tạo và đồng thiết kế các hệ thống số và AI có ảnh hưởng đến dịch vụ công và quá trình ra quyết định.

Đây là khác biệt quan trọng giữa “có mặt” và “có tiếng nói”.

Có phụ nữ trong một tổ chức chưa đồng nghĩa với việc họ tham gia lựa chọn dữ liệu. Có phụ nữ làm việc trong lĩnh vực công nghệ chưa đồng nghĩa với việc họ có quyền phản biện một mô hình AI. Có phụ nữ sử dụng AI chưa đồng nghĩa với việc họ tham gia xây dựng chính sách về AI.