#22 - Kỳ vọng vào một bước “đại nhảy vọt” công nghệ trong năm 2026?

Ngô Hoàng

Công nghệ đang len lỏi vào từng ngóc ngách của cuộc sống, từ cách chúng ta kết nối với người thân, chăm sóc sức khỏe, làm việc, bảo vệ bản thân, cho đến việc học hỏi những điều mới mẻ. Nhiều người lo lắng rằng chúng ta đang tiến vào một thế giới u ám như trong các tiểu thuyết khoa học viễn tưởng. Nhưng TS. Werner Vogels, Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc Thương mại của tập đoàn Amazon lại vẽ lên một bức tranh hoàn toàn khác. Trong bản dự báo công nghệ 2026 vừa công bố, ông Vogels tin rằng chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một tương lai nơi công nghệ thực sự phục vụ con người, nơi AI đóng vai trò hỗ trợ chứ không thay thế, và nơi những vấn đề nghiêm trọng nhất của nhân loại sẽ được giải quyết nhờ sự kết hợp giữa đổi mới công nghệ và trí tuệ con người.

Tình trạng cô đơn toàn cầu và lối thoát

Cô đơn đã trở thành một vấn nạn thầm lặng nhưng đáng sợ. Các con số thống kê cho thấy 1/6 dân số thế giới đang chịu ảnh hưởng của tình trạng này, nghiêm trọng đến mức Tổ chức Y tế Thế giới phải công nhận là một cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng. Cô lập xã hội làm tăng nguy cơ tử vong lên 32% - ngang với tác hại của việc hút thuốc lá. Cô đơn khiến nguy cơ sa sút trí tuệ tăng 31% và đột quỵ tăng tới 30%. Vấn đề này đặc biệt trầm trọng ở người cao tuổi, với 43% người trên 60 tuổi cảm thấy cô đơn, và tình trạng càng nặng nề hơn ở nhóm trên 80 tuổi.

Chỉ mười năm trước, ý tưởng về việc tạo dựng mối quan hệ tình cảm thật sự với người máy (robot) chỉ có trong các phim về khoa học viễn tưởng. Nhưng ngày nay, sự kết hợp giữa dân số già hóa nhanh, khả năng AI tiên tiến và đại dịch cô đơn toàn cầu đã tạo nên điều kiện hoàn hảo cho một cuộc cách mạng về bạn đồng hành. Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển mình từ việc tương tác máy móc với thiết bị sang việc xây dựng mối quan hệ với AI vật lý có khả năng thể hiện cảm xúc và phản ứng ngày càng tinh tế.

Bằng chứng từ các nghiên cứu lâm sàng đang tỏ ra ngày càng thuyết phục. Tại Canada, các cơ sở chăm sóc dài hạn và bệnh viện đã triển khai các robot như Pepper, Paro và Lovot để hỗ trợ sức khỏe tinh thần. Một nghiên cứu về Paro cho thấy 95% bệnh nhân sa sút trí tuệ tương tác thường xuyên với robot này có những phản ứng tích cực, với sự giảm rõ rệt về kích động, trầm cảm và cô đơn. Họ cũng dùng ít thuốc hơn và ngủ ngon hơn.

Tác động trị liệu không chỉ dừng lại ở người cao tuổi. Tại Bệnh viện Nhi Boston, nghiên cứu với robot xã hội Huggable cho thấy trẻ em đang mắc bệnh luôn háo hức muốn kết nối với robot hơn nhiều so với nhân vật ảo trên màn hình hay nhân viên y tế. Một trường hợp đặc biệt là một đứa trẻ vốn rất sợ hãi khi uống thuốc đã bình tĩnh và hợp tác khi có robot Huggable bên cạnh, biến một trải nghiệm đáng sợ thành một việc dễ dàng hơn rất nhiều.

Tại sao những robot này lại hiệu quả đến vậy? Như nhà nghiên cứu MIT Kate Darling phát hiện, con người có xu hướng sinh học đối xử với robot giống như động vật hơn là thiết bị. Chúng ta đặt tên cho chúng, cảm thấy muốn bảo vệ chúng, và hình thành liên kết cảm xúc thật sự. Điều này không chỉ xảy ra với robot hình người phức tạp - từ 50% đến 80% chủ sở hữu Roomba đặt tên cho máy hút bụi như thể chúng là thành viên trong gia đình.

Tại Amazon, đội ngũ Astro đã ghi nhận việc mọi người xây dựng mối quan hệ phi giao dịch với robot đồng hành theo thời gian. Khác với các thiết bị nhà thông minh thông thường, khả năng di chuyển của Astro, giao diện biểu cảm và các tính năng chủ động như tự đi tìm bạn để nhắc uống thuốc hay kiểm tra thành viên gia đình tạo nên sự gắn bó thực sự. Các gia đình đặt tên cho Astro, đối xử với nó như thành viên gia đình, và cảm thấy nhớ nhung khi nó không có mặt.

Điều quan trọng cần nhấn mạnh là cuộc cách mạng đồng hành này không thay thế người chăm sóc mà là tạo ra mô hình hợp tác giữa công nghệ và con người. Robot xử lý các công việc giám sát thường xuyên và cung cấp sự hiện diện cảm xúc ổn định, giúp giảm bớt cô lập, trong khi con người tập trung vào ra quyết định phức tạp và nuôi dưỡng các mối quan hệ sâu sắc hơn. Tuy nhiên, khi con người hình thành niềm tin sâu sắc với các robot này, các công ty sản xuất phải có kiểm soát chặt chẽ để đảm bảo chúng không lợi dụng niềm tin đó để ảnh hưởng quyết định hay định hình niềm tin của người dùng.

Khi AI khiến con người trở nên quan trọng hơn

Có một câu chuyện quen thuộc đang lặp lại như sau: AI tạo sinh sẽ các lập trình viên mất việc; giờ đây bất cứ ai cũng có thể viết code, chỉ cần mô tả điều mình muốn và công cụ công nghệ sẽ lo phần còn lại. Nhưng lịch sử cho thấy một câu chuyện hoàn toàn khác.

Các lập trình viên hợp ngữ ban đầu được nói rằng trình biên dịch sẽ làm họ thất nghiệp. Thực tế thì trình biên dịch chỉ nâng cao mức độ trừu tượng và mở cửa cho nhiều người hơn tham gia phát triển phần mềm. Những gì từng đòi hỏi kiến thức phần cứng sâu rộng đã trở thành công việc của logic và sáng tạo. Toàn bộ các ngành công nghiệp mới ra đời là nhờ các phần mềm mới đã trở thành thứ mà nhiều người có thể tạo ra. Vào những năm 2000, các kỹ sư vận hành lo lắng tương tự khi điện toán đám mây xuất hiện. Họ sợ tự động hóa sẽ làm họ lỗi thời. Thay vào đó, nó hạ thấp rào cản thử nghiệm và tạo ra sự bùng nổ của các dự án mới, công ty mới và vai trò kỹ thuật mới.

Lần này cũng vậy, AI tạo sinh cho phép tạo code trong vài giây, nhưng nếu bạn đưa vào thông tin rác, bạn sẽ nhận được rác có vẻ thuyết phục. AI không ngồi trong các cuộc họp về ngân sách nơi lãnh đạo tranh luận nên tối ưu hóa chi phí hay hiệu suất. Nó không hiểu rằng hệ thống dịch vụ khách hàng cần hoạt động 99.999% thời gian trong khi bảng báo cáo nội bộ có thể tạm ngưng trong mùa cao điểm. Nó không thể đọc ý khi một bên liên quan nói “làm cho nó nhanh” nhưng thực ra có nghĩa là “làm cho nó rẻ”. Chính trị, sự ràng buộc và các ưu tiên không nói ra định hình mọi quyết định kỹ thuật đều phức tạp và đòi hỏi một lập trình viên hiểu tại sao nó quan trọng với người trả tiền và người sử dụng tương lai.

Trước khi Leonardo da Vinci vẽ nàng Mona Lisa, ông đã từng nhiều lần mổ xẻ các thi thể để hiểu cấu trúc cơ bắp, nghiên cứu dòng chảy nước để thiết kế hệ thống kênh và quan sát chim để tưởng tượng máy bay. Người Vitruvian không chỉ là nghệ thuật mà còn là biểu đồ tỷ lệ và tuyên bố triết học về vị trí con người trong thế giới. Giống như các bậc thầy thời Phục hưng kết hợp nghệ thuật, khoa học và kỹ thuật, các lập trình viên phát triển trong thế giới được AI tăng cường phải trở thành những người đa tài hiện đại.

Họ hiểu rằng hệ thống là môi trường sống, năng động, nơi các thay đổi lan tỏa qua dịch vụ, API, cơ sở dữ liệu, hạ tầng và con người. Họ giao tiếp rõ ràng để cả người và máy đều có thể xây dựng từ đó. Họ chịu trách nhiệm về chất lượng, an toàn và ý định của những gì họ tạo ra, đặc biệt khi AI ngày càng tự tin vào các lỗi của nó. Họ mang kiến thức chuyên môn mà AI không thể sao chép, như hiểu về doanh nghiệp, khách hàng và các ràng buộc thực tế quan trọng. Họ không bao giờ ngừng học hỏi.

Các nguyên tắc cơ bản làm nên lập trình viên giỏi vẫn chưa thay đổi. Nhưng giống như các nhà tư tưởng vĩ đại thời Phục hưng từ chối bị giới hạn trong một lĩnh vực duy nhất, lập trình viên không còn có thể sống biệt lập. Họ phải suy nghĩ rộng hơn là điều thời điểm đó đòi hỏi. Đây là bình minh của một thời đại mới cho lập trình viên.

An toàn lượng tử trở thành chuẩn mực

Dữ liệu cá nhân, hồ sơ tài chính và bí mật nhà nước đang bị các tác nhân xấu thu thập, đặt cược vào sự xuất hiện của máy tính lượng tử. Hầu hết tổ chức vốn nghĩ rằng họ còn nhiều năm để chuẩn bị. Giả định đó không còn đúng nữa. Những tiến bộ trong sửa lỗi và hiệu quả thuật toán đã rút ngắn thời gian, và cửa sổ để phòng thủ chủ động đang đóng lại.

Chỉ cách đây không lâu, người ta còn hoài nghi liệu máy tính lượng tử có thể tồn tại. Ba năm trước, các mốc thời gian cho phần cứng có thể giải quyết vấn đề khó dường như còn phải chờ hàng thập kỷ. Từ đó đến nay, chúng ta bắt đầu thấy thời gian như đang nén lại. Gần đây, có hàng loạt cải tiến lớn cho cả phần cứng và kiến trúc lượng tử. AWS công bố Ocelot, một chip lượng tử thể hiện sửa lỗi hiệu quả giảm chi phí lên đến 90% so với cách tiếp cận thông thường. Chip Willow của Google chứng minh tỷ lệ lỗi giảm theo cấp số nhân với khoảng cách code. IBM công bố khuôn khổ cho điện toán lượng tử chịu lỗi vào năm 2029.

Ngày nay, rủi ro nằm ở cách chúng ta bảo mật dữ liệu. Hầu hết an ninh kỹ thuật số dựa vào mật mã khóa công khai, và các bài toán toán học làm cho mã hóa RSA và đường cong elliptic khó với máy tính cổ điển sẽ trở nên tầm thường với máy lượng tử chạy thuật toán như Shor’s.

Các tác nhân xấu đã thu thập dữ liệu mã hóa nhiều năm, kiên nhẫn chờ sức mạnh tính toán cần thiết để giải mã. Một bài báo nghiên cứu công bố tháng 5 vừa qua cho thấy số nguyên RSA 2048-bit có thể được phân tích với ít hơn một triệu qubit nhiễu, giảm 95% so với 20 triệu ước tính chỉ sáu năm trước. Có thể trong khoảng năm năm nữa sẽ có máy tính lượng tử có khả năng phá vỡ mã hóa RSA và ECC bảo vệ phần lớn thông tin liên lạc internet, giao dịch tài chính và dữ liệu cá nhân nhạy cảm.

Chuẩn bị là việc không thể trì hoãn. Công việc này phải bắt đầu ngay và các tổ chức cần hành động trên ba mặt trận: (i) Triển khai mật mã hậu lượng tử (PQC) ở nơi có thể; (ii) Lập kế hoạch cập nhật và thay thế hạ tầng vật lý ở nơi không thể; và (iii) Phát triển nhân tài sẵn sàng về công nghệ lượng tử để hỗ trợ quá trình chuyển đổi.

Điều mừng ở đây là giải pháp PQC tồn tại và có thể triển khai ngay ở cấp hệ điều hành, trình duyệt và đám mây. Các công ty công nghệ lớn đang hội tụ về tiêu chuẩn NIST như ML-KEM, đảm bảo khả năng tương tác và bảo mật. Microsoft phát hành công cụ hậu lượng tử cho Windows và Linux. Apple tích hợp giao thức an toàn lượng tử vào iOS và macOS mới nhất. Google chuyển Chrome sang mã hóa chống lượng tử. AWS triển khai tiêu chuẩn trên KMS, ACM, CloudFront, Secrets Manager và AWS-LC.

Nhưng đấy mới chỉ là bước đầu. Thế giới vật lý là nơi chuyển đổi trở nên phức tạp nhất. Hãy nghĩ về số lượng thiết bị trên mạng mỗi nhà hiện nay: TV thông minh, bộ điều nhiệt, tủ lạnh kết nối… Xung quanh chúng ta là hệ thống dựa vào mã hóa, như hệ thống khóa khách sạn. Các công ty tiện ích đã triển khai hàng triệu đồng hồ thông minh dùng tiêu chuẩn mã hóa hiện tại, nhưng còn thiếu sức mạnh xử lý để chạy thuật toán hậu lượng tử. Lưới điện, hệ thống xử lý nước và mạng giao thông đang đối mặt với ràng buộc tương tự với các thiết bị nhúng không dễ nâng cấp.

Cuối cùng là nhân tài. Báo cáo UK Quantum Skill Taskforce ước tính 250.000 việc làm điện toán lượng tử mới sẽ được tạo ra vào 2030, và con số sẽ bùng nổ lên 840.000 vào 2035. Các tổ chức đầu tư vào giáo dục và đào tạo lượng tử bây giờ sẽ xây dựng lợi thế cạnh tranh không thể sao chép dễ dàng.

Công nghệ quốc phòng của “thế giới mới”

Chiến tranh đang trải qua nhiều thay đổi lớn và việc được tiến hành từ phía sau màn hình, hàng trăm, đôi khi hàng nghìn dặm xa, với bộ điều khiển, bàn phím và con chuột đã ngày càng hiện diện. Đầu tư quân sự vào công nghệ đang tăng vọt, cả từ phía các chính phủ và khu vực tư nhân. Tốc độ đổi mới tăng đáng kể, và trong những năm tới, thời gian từ chiến trường đến ứng dụng dân sự sẽ nén lại, định hình lại hạ tầng, kể cả việc ứng phó khẩn cấp và chăm sóc sức khỏe toàn cầu.

Dòng công nghệ dân sự sinh ra từ nhu cầu quân sự thật đáng chú ý. Công việc tiên phong của Đô đốc Grace Hopper trên máy tính Mark I cho Hải quân Mỹ dẫn đến COBOL, cung cấp năng lượng cho hệ thống kinh doanh nhiều thập kỷ. Nghiên cứu DARPA cho chúng ta internet và GPS. Công nghệ radar phát triển thành kiểm soát không lưu và, bất ngờ, lò vi sóng. EpiPen bắt nguồn từ nghiên cứu thuốc giải độc thần kinh Chiến tranh Lạnh.

Tuy nhiên, đó thường là những dòng chảy nhỏ. Chuyển đổi thành công từ chiến trường sang dân sự đòi hỏi phải giảm mạnh chi phí, cải tiến sản xuất và xác lập thị trường rõ ràng. Trong lịch sử, quá trình này thường mất từ 10 đến 20 năm, nhưng nay mọi thứ đang thay đổi.

Điều khác biệt bây giờ không phải quy mô đầu tư mà là cách tiếp cận cơ bản với đổi mới công nghệ. Các công ty như Anduril Industries đạt 1 tỷ USD doanh thu năm 2024 với tăng trưởng 138% hàng năm; và Shield AI với 267 triệu USD doanh thu 2024, hoạt động giống công ty khởi nghiệp công nghệ hơn là nhà thầu quốc phòng truyền thống. Họ thiết kế công nghệ như sử dụng kép từ đầu, xem ứng dụng dân sự không phải là điều để lại sau, mà là mô hình kinh doanh cốt lõi ngay từ đầu. Sự thay đổi này loại bỏ giai đoạn thích nghi truyền thống thêm nhiều năm vào thời gian chuyển giao.

Hệ thống tầm nhìn ban đêm từng độc quyền cho lực lượng đặc nhiệm giờ hướng dẫn trực thăng cứu hộ và hỗ trợ bảo tồn động vật hoang dã. Điện toán biên chiến thuật được tinh chỉnh cho hoạt động trong môi trường ngắt kết nối, cung cấp năng lượng cho phòng khám y tế từ xa và hoạt động công nghiệp ở khu vực hạ tầng hạn chế. Hệ thống tự động phát triển cho hậu cần quân sự đang được điều chỉnh để giải quyết thách thức lao động nông nghiệp trong khi làm sản xuất lương thực hiệu quả và bền vững hơn.

Hệ thống chăm sóc sức khỏe, dịch vụ khẩn cấp và nhà điều hành hạ tầng cũng cần chuẩn bị cho khả năng sẽ xuất hiện từ đầu tư quốc phòng hiện tại trong hai năm tới, không phải hai thập kỷ. Các tổ chức hiểu thời gian tăng tốc này sẽ đạt lợi thế đáng kể trong giải quyết vấn đề quan trọng, từ ứng phó thảm họa và an ninh lương thực đến tiếp cận chăm sóc sức khỏe ở vùng xa.

Học để thay đổi thế giới

Mỗi học sinh xứng đáng có nhà giáo dục biết chính xác cách họ có thể học tập tốt nhất, có thể thu hút sự tò mò, tôn trọng cá tính và nuôi dưỡng sự sáng tạo. Trong phần lớn lịch sử, chỉ người giàu mới có gia sư riêng. Điều đó đang sắp thay đổi.

Ông Vogels nhớ lại trong quá trình giáo dục của mình, những khoảnh khắc quan trọng nhất không phải là những bài giảng trong lớp đông đúc, mà là những cuộc trò chuyện với giáo viên để họ hiểu cách ông suy nghĩ như thế nào, điều gì làm ông bối rối và cách giải thích điều gì đó phù hợp cụ thể với ông. Những giáo viên kiểu đó đúng là còn hiếm.

Đối với hầu hết học sinh trên thế giới, sự kèm cặp cá nhân hóa vẫn là thứ xa xỉ. Trường học được xây dựng cho hiệu quả chứ không phải để được đa dạng. Thế giới tổ chức nền giáo dục xoay quanh sự tuân thủ, chuẩn hóa những gì học sinh học, khi nào học và cách đo lường thành công. Nhà nghiên cứu giáo dục người Anh Ken Robinson đã dành nhiều thập kỷ ghi chép cách hệ thống truyền thống tổ chức xung quanh tuân thủ hơn là đa dạng, vâng lời hơn là tò mò. Ông quan sát ở một số nơi trong nước thấy có tới 60% học sinh bỏ học trung học. Nhưng đó chỉ là phần nổi của tảng băng. Điều không được tính là tất cả những đứa trẻ đang đến trường nhưng không gắn bó với nó, không thích nó, không nhận được lợi ích thực sự từ nó.

AI có sức mạnh thay đổi cơ bản cách con người tiếp cận giáo dục. Trẻ em là người học tự nhiên. Chúng sẽ liên tục đặt ra các câu hỏi cho đến khi bạn phải đầu hàng. Giới hạn duy nhất cho sự tò mò là tiếp cận với người và công cụ có thể trả lời câu hỏi. Vì vậy, thay vì ép mọi học sinh qua cùng hệ thống và chuỗi học tập, AI sẽ thích nghi với cách mỗi đứa trẻ suy nghĩ. Trả lời “tại sao?” nhiều lần như học sinh hỏi, khám phá các nhánh kích thích sự quan tâm, điều chỉnh giải thích cho đến khi có điều gì đó nhấp vào. Nó tạo không gian an toàn nơi học sinh có thể thất bại, thử lại và hỏi mà không bị đánh giá.

Một học sinh nay có thể truy cập dạy kèm từ hệ thống AI với 4 USD/tháng. Khanmigo của Khan Academy vượt mọi dự báo 1.400%, đạt 1,4 triệu học sinh năm đầu. Anthropic khởi chạy thí điểm giáo dục AI toàn quốc đầu tiên trên thế giới ở Iceland. Theo khảo sát qua UCAS ở Anh, tỷ lệ học sinh được báo cáo có dùng công cụ AI đã tăng từ 66% năm 2024 lên 92% năm nay. Đây không phải thí nghiệm - chúng là hệ thống sản xuất có quy mô. Chuyển đổi cũng đang xảy ra ở Ấn Độ, Brazil và khắp châu Phi. Physics Wallah phục vụ 46 triệu học sinh với tăng trưởng doanh thu 250%. CogLabs của UNESCO hoạt động trên 35 quốc gia dùng smartphone học sinh đã có.

Rõ ràng, giáo viên không hề biến mất. Điều thay đổi duy nhất là những gì giáo viên làm. Thế giới đang ở giữa tình trạng thiếu giáo viên toàn cầu. AI đang giải phóng giáo viên khỏi công việc mang tính lặp đi lặp lại nặng nhọc trong khi cho phép họ sáng tạo hơn, cung cấp giáo dục cá nhân hơn và giữ học sinh gắn bó hơn. Giáo viên dùng công cụ AI tiết kiệm trung bình 5,9 giờ/tuần, tương đương khoảng sáu tuần mỗi năm học.

Từ năm 2026 trở đi, dạy kèm AI cá nhân hóa có lẽ sẽ phổ biến như việc dùng smartphone hiện nay. Mọi học sinh sẽ có hướng dẫn điều chỉnh theo phong cách học, tốc độ, ngôn ngữ và nhu cầu. Robinson dùng Thung lũng Chết làm ẩn dụ - nơi nóng nhất, khô nhất ở Mỹ nơi không có gì mọc. Cho đến 2004, khi trời mưa. Mùa xuân 2005, toàn bộ sàn thung lũ được phủ hoa. Thung lũng Chết không hề chết. Nó chỉ đang ngủ đông, chờ điều kiện phù hợp.

Việt Nam cần làm gì?

Những dự báo của Werner Vogels không chỉ là viễn cảnh tương lai mà là lời cảnh tỉnh cho các nhà nghiên cứu và hoạch định chính sách tại Việt Nam. Với tốc độ phát triển công nghệ đang nén từ thập kỷ xuống chỉ còn tính bằng năm, Việt Nam cần có lộ trình hành động cụ thể và khẩn cấp.

Việt Nam đang đối mặt với xu hướng già hóa dân số nhanh chóng. Theo Tổng cục Thống kê, tỷ lệ người cao tuổi sẽ tăng từ 12,6% năm 2020 lên 28% vào 2050. Trong khi đó, hệ thống chăm sóc người cao tuổi đang quá tải với tỷ lệ giường bệnh chỉ đạt khoảng 0,5 giường/1.000 người cao tuổi, thấp hơn xa tiêu chuẩn quốc tế 50 giường/1.000 người. Để giải quyết tình trạng trên, chính sách vĩ mô cần tập trung vào ba trụ cột: Thứ nhất, xây dựng khung pháp lý cho phép thí điểm robot đồng hành trong các cơ sở chăm sóc người cao tuổi và bệnh viện, với các tiêu chuẩn an toàn và đạo đức rõ ràng. Thứ hai, khuyến khích đầu tư R&D trong lĩnh vực này thông qua ưu đãi thuế và hỗ trợ tài chính cho các startup công nghệ chăm sóc sức khỏe. Thứ ba, phát triển chương trình đào tạo chuyên ngành kết hợp giữa kỹ thuật robot, AI và chăm sóc sức khỏe tại các trường đại học y dược và kỹ thuật.

Trong lĩnh vực phát triển nguồn nhân lực công nghệ, khái niệm “nhà phát triển phục hưng” đặt ra yêu cầu mới cho hệ thống giáo dục đại học và dạy nghề. Chương trình đào tạo hiện nay tại Việt Nam vẫn quá tập trung vào kiến thức chuyên sâu hạn hẹp. Chính sách vĩ mô cần thúc đẩy mô hình giáo dục đa ngành, nơi sinh viên công nghệ thông tin phải học cả về kinh doanh, giao tiếp, thiết kế và thậm chí khoa học xã hội. Các trường Đại học hàng đầu như Bách Khoa Hà Nội, Bách Khoa TP. HCM, và FPT… cần được hỗ trợ và khuyến khích xây dựng các chương trình liên ngành, với cơ chế đánh giá mới không chỉ dựa trên điểm số mà còn trên khả năng giải quyết vấn đề thực tế và làm việc theo nhóm đa chuyên ngành. Đồng thời, cần có chính sách thu hút và giữ chân nhân tài công nghệ, bao gồm cải thiện thu nhập, môi trường làm việc và cơ hội phát triển sự nghiệp.

An ninh mạng trong kỷ nguyên lượng tử đòi hỏi phải hành động khẩn cấp. Việt Nam hiện đang trong quá trình chuyển đổi số toàn diện như Chiến lược Chuyển đổi số quốc gia đến 2025, tầm nhìn đến 2030 đã đề ra. Tuy nhiên, hầu hết hạ tầng số hiện tại chưa sẵn sàng cho thách thức lượng tử. Chính phủ cần ban hành lộ trình cụ thể để chuyển đổi sang mật mã hậu lượng tử, bắt đầu từ các hệ thống quan trọng như ngân hàng, quốc phòng, an ninh và hạ tầng thiết yếu. Cơ quan An toàn thông tin cần được tăng cường nguồn lực để nghiên cứu và thử nghiệm các giải pháp PQC phù hợp với bối cảnh Việt Nam. Quan trọng hơn, cần đầu tư mạnh vào đào tạo chuyên gia an ninh mạng với kiến thức về lượng tử, có thể thông qua hợp tác với các trung tâm nghiên cứu quốc tế và chương trình học bổng chuyên ngành. Ước tính Việt Nam cần ít nhất 5.000 - 10.000 chuyên gia an ninh lượng tử vào năm 2030, trong khi hiện tại con số này gần như bằng không.

Về chuyển giao công nghệ quốc phòng, Việt Nam có thể học hỏi mô hình lưỡng dụng “dual-use” đang thành công ở các công ty như Anduril và Shield AI... Chính sách vĩ mô cần tạo cầu nối giữa nghiên cứu quốc phòng và ứng dụng dân sự thông qua các quỹ đầu tư mạo hiểm do nhà nước hỗ trợ, các khu công nghệ cao chuyên biệt, và cơ chế chia sẻ sở hữu trí tuệ linh hoạt. Các viện nghiên cứu quốc phòng nên được khuyến khích hợp tác với doanh nghiệp tư nhân và trường đại học trong các dự án có tiềm năng ứng dụng kép. Đặc biệt, công nghệ drone, hệ thống cảm biến, AI biên và an ninh mạng từ quốc phòng có thể nhanh chóng chuyển sang phục vụ nông nghiệp thông minh, quản lý thiên tai, y tế từ xa và an ninh giao thông.

Cuối cùng nhưng quan trọng nhất là cách mạng giáo dục với AI. Việt Nam có lợi thế là dân số còn tương đối trẻ và tỷ lệ học sinh sử dụng smartphone cao. Tuy nhiên, hệ thống giáo dục vẫn còn rất “truyền thống”, tập trung chủ yếu vào học thuộc lòng và thi cử. Bộ Giáo dục và Đào tạo cần có chính sách thí điểm AI trong toàn ngành một cách có hệ thống. Giai đoạn 2026-2027 nên là thời kỳ thí điểm tại 100-200 trường học đại diện các vùng miền, từ mầm non đến phổ thông, với sự giám sát chặt chẽ về hiệu quả và an toàn. Giai đoạn 2028-2030 mở rộng ra toàn quốc cùng với chương trình đào tạo lại 400.000 giáo viên về cách sử dụng AI như công cụ hỗ trợ chứ không thay thế. Điều quan trọng là phải đảm bảo công bằng - học sinh ở vùng sâu vùng xa cũng phải được tiếp cận AI giáo dục thông qua đầu tư hạ tầng internet và thiết bị. Với chi phí chỉ 4 USD/tháng cho mỗi học sinh, đây là khoản đầu tư hoàn toàn khả thi cho 22 triệu học sinh toàn quốc, tương đương khoảng 1 tỷ USD/năm - một con số nhỏ so với tác động lâu dài đến chất lượng nguồn nhân lực quốc gia.

Năm 2026 không chỉ là một cột mốc thời gian mà rất có thể là “bước ngoặt” trong mối quan hệ giữa con người và công nghệ. Những dự báo của Werner Vogels vẽ lên một bức tranh tương lai nơi công nghệ khuếch đại khả năng con người thay vì thay thế họ. Từ robot đồng hành chống cô đơn đến nhà phát triển phục hưng, từ chuẩn bị an ninh lượng tử đến chuyển giao công nghệ quốc phòng nhanh chóng, từ giáo dục cá nhân hóa bằng AI - tất cả đều hướng đến một chủ đề chung: Con người vẫn là trung tâm, và công nghệ là công cụ để mở rộng khả năng giải quyết những vấn đề quan trọng nhất.

Đối với Việt Nam, đây vừa là cơ hội vừa là thách thức. Các quốc gia đang chuẩn bị cho những thay đổi này sẽ dẫn đầu trong thế kỷ 21. Những nước chậm chân sẽ đối mặt với nguy cơ tụt hậu không thể khắc phục. Câu hỏi không phải là liệu những thay đổi này có xảy ra hay không, mà là chúng ta sẽ chuẩn bị như thế nào để biến chúng thành lợi thế cạnh tranh và phục vụ lợi ích chung của xã hội.