Sự thiếu hụt các nhà nghiên cứu AI (trí tuệ nhân tạo) ở Nhật Bản đang trở nên nghiêm trọng. Hiện tại, các viện nghiên cứu đều phụ thuộc vào nguồn nhân lực nước ngoài và nếu điều này tiếp diễn, khả năng cao là Nhật Bản sẽ bị tụt hậu trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo. Nhật Bản nên đảm bảo nguồn nhân lực AI như thế nào trong tương lai?
“Chỉ vì đó là một tờ báo Nhật Bản không có nghĩa là nó được viết bởi một người Nhật.”
Ông Masashi Sugiyama, giáo sư tại Trường Cao học Đại học Tokyo và là người đứng đầu Trung tâm Dự án Trí tuệ Tiên tiến RIKEN, cho biết: Hiện tại, nghiên cứu AI ở Nhật Bản phụ thuộc vào nguồn nhân lực ở nước ngoài, chủ yếu từ Trung Quốc. Nhìn vào danh sách các bài báo của RIKEN được chấp nhận gần đây nhất tại các hội nghị quốc tế AI hàng đầu “NeurIPS” và “ICML”, khoảng một nửa số tác giả thuộc các trường đại học ở nước ngoài và khoảng một nửa trong số họ đến từ trường đại học Trung Quốc.
Theo tài liệu do Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp công bố năm 2019, Nhật Bản sẽ thiếu khoảng 120.000 nhân sự AI vào năm 2030. Việc thiếu hụt nguồn nhân lực AI ở Nhật Bản từ lâu đã được coi là một vấn đề, nhưng xét đến Trước sự gia tăng nhanh chóng về nhu cầu nhân lực cho Generative AI kể từ khi ChatGPT ra đời vào năm 2022, tình hình thực tế ngày càng trở nên nghiêm trọng. có Ông Sugiyama nói, "Châu Âu và Mỹ cũng phụ thuộc vào nguồn nhân lực nước ngoài." Tại một số phòng thí nghiệm, hơn 90% nghiên cứu sinh tiến sĩ là người nước ngoài, chủ yếu là người Trung Quốc.
Lý do chính là hạn ngạch tiếp nhận sinh viên tin học ở Nhật Bản chỉ ở một con số nhỏ. Ví dụ, Đại học Tokyo không có khoa tin học và cũng không rõ sinh viên muốn học AI thì nên theo học khoa nào. Mặc dù chính phủ đang nỗ lực tăng số lượng sinh viên trong các khoa liên quan đến ngành công nghệ thông tin nhưng ông Sugiyama vẫn tỏ ra hoài nghi và nói rằng ``Chẳng phải là quá muộn để cung cấp nguồn nhân lực trong nước hay sao ? Và tôi không biết sẽ mất bao lâu để học sinh sẽ đến học ."
Khi số lượng các nhà nghiên cứu AI giảm dần, Nhật Bản nên làm thế nào để đảm bảo nguồn nhân lực AI trong tương lai ?
Toru Nishikawa, Giám đốc đại diện và Giám đốc điều hành của Preferred Networks (Chiyoda, Tokyo), công ty xử lý phần mềm AI, chỉ ra: "Hỗ trợ các công ty khởi nghiệp AI là cực kỳ quan trọng". Ở Nhật Bản, có rất ít môi trường để nguồn nhân lực tương tác giữa các lĩnh vực nghiên cứu và rất dễ khiến các nhà nghiên cứu AI trở nên “lỏng lẻo”, trong đó chỉ có các nhà nghiên cứu AI mới hiểu được AI. Ông Nishikawa nói: "Nhật Bản có trình độ giáo dục phổ thông cao và không thua kém về sức mạnh toàn diện. Thông qua tinh thần khởi nghiệp, cần kết nối nguồn nhân lực xuất sắc rải rác trong các lĩnh vực khác nhau, tăng nguồn nhân lực ở 'lĩnh vực' , và cùng nhau trở nên mạnh mẽ hơn."
Ông Nishikawa ban đầu không chuyên về AI mà đang nghiên cứu các khái niệm thiết kế và tính toán số để tăng tốc độ hoạt động của máy tính. Tốc độ xử lý cao hơn giúp có thể sử dụng công nghệ giống AI để xử lý lượng lớn dữ liệu, nhưng khi Nishikawa còn là sinh viên, ông ít tiếp xúc với các nhà nghiên cứu AI.
"Thật kỳ lạ là không có sự trao đổi nào mặc dù chúng là những lĩnh vực quan trọng chung." Ông Nishikawa đã thành lập công ty tiền thân của PFN với sự cộng tác của ông Daisuke Okanohara, người đang nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lĩnh vực liên quan chặt chẽ đến AI. PFN hiện là kỳ lân lớn nhất của đất nước ( một công ty chưa niêm yết trị giá hơn 1 tỷ USD ).
“Tăng tính cơ động của nguồn nhân lực bằng cách thay đổi công việc”
"Nhờ học trung học phổ thông, người Nhật có trình độ toán trung bình cao, có thể trở thành nhân lực AI ngay cả khi có nền tảng về nghệ thuật khai phóng". Katsuya Uenoyama, CEO của công ty khởi nghiệp AI PKSHA Technology, cũng nói như vậy. Công ty ra đời vào năm 2012 từ phòng thí nghiệm của Yutaka Matsuo, giáo sư tại Trường Cao học Đại học Tokyo, và được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tokyo vào năm 2017.
Ông Uenoyama chỉ ra rằng việc hỗ trợ chuyển đổi công việc là rất quan trọng để củng cố các công ty khởi nghiệp. Bằng cách tăng số lượng người thay đổi công việc trên khắp Nhật Bản và tăng tổng số người đổ vào các công ty khởi nghiệp, người ta cho rằng nguồn nhân lực có tiềm năng trở thành nguồn nhân lực AI sẽ có thể tận dụng tốt. “Ở Mỹ, người ta thay đổi công việc khoảng 10 lần trong đời, nhưng ở Nhật Bản, họ chỉ thay đổi công việc một lần. Chúng ta cần tăng cường tính di động của nguồn nhân lực,” ông nói.
Thật khó để nói rằng các công ty khởi nghiệp của Nhật Bản được tài trợ tốt. Theo Văn phòng Nội các, đầu tư vào các dự án mạo hiểm, bao gồm cả các công ty khởi nghiệp ở Nhật Bản chỉ chiếm 0,08% tổng sản phẩm quốc nội (GDP), thấp hơn nhiều so với Singapore (2,61%) và Mỹ (0,64%).
Số tiền đầu tư cho AI cũng ít hơn so với các quốc gia khác. Theo báo cáo mới nhất của Đại học Stanford ở Mỹ , đầu tư của khu vực tư nhân Nhật Bản vào AI vào năm 2022 chỉ bằng chưa đến 2% so với Mỹ. Thậm chí tổng của 10 năm qua thậm chí sẽ không đạt được giá trị một năm của Anh. Nền kinh tế Nhật Bản thiếu một cơ cấu cho phép dòng vốn lớn đổ vào các công nghệ mới đầy hứa hẹn, từ đó dẫn đến tình trạng khó khăn trong kinh doanh.
"Ánh sáng ở đâu?" Ông Matsuo nhấn mạnh: "Sự ra đời của ChatGPT đã làm thay đổi đáng kể bộ mặt của AI. Bây giờ là cơ hội của chúng ta".
Tầm quan trọng của sự hợp tác giữa các công ty lớn và các công ty khởi nghiệp
Đối với AI sáng tạo, nguồn nhân lực ở mỗi quốc gia vẫn ngang nhau. “Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM)”, cốt lõi của AI tạo sinh, là một công nghệ tương đối mới và thế giới bao gồm cả Mỹ và Trung Quốc hiện đang nỗ lực phát triển nguồn nhân lực. Hơn nữa, AI tổng quát về mặt kỹ thuật có phần tách biệt với AI thông thường và các rào cản đối với những người mới tham gia là tương đối thấp.
Ông Uenoyama của Paksha cho biết: "Với sự ra đời của ChatGPT, những trở ngại để trở thành kỹ sư AI từ kỹ sư đã được giảm bớt đáng kể. ChatGPT cũng là một giáo viên lập trình giỏi, giúp những người có nền tảng tự do dễ dàng nhắm tới hơn để trở thành một kỹ sư từ đầu." Trước khi khoảng cách với nước ngoài ngày càng rộng, cần mở rộng đầu tư vào các công ty khởi nghiệp có tốc độ nhanh và khuyến khích phát triển nguồn nhân lực AI có tính sáng tạo.
Cũng cần đẩy nhanh sự hợp tác giữa các công ty lớn và các công ty khởi nghiệp. Các công ty lớn có thể đóng vai trò khiến các công ty khởi nghiệp khó cung cấp dữ liệu và tài nguyên tính toán, trong khi các công ty khởi nghiệp có thể cung cấp kiến thức tiên tiến với chu kỳ nhanh chóng để thúc đẩy quá trình số hóa các công ty lớn và phát triển nguồn nhân lực AI.
Tại Nhật Bản không có công ty công nghệ thông tin lớn lớn như Google và Microsoft của Mỹ nên số tiền đầu tư vào các công ty khởi nghiệp và quy mô kinh doanh của họ đều nhỏ. Mặc dù vậy, vì AI tổng hợp như ChatGPT có thể được vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên nên tác động sẽ dễ hiểu ngay cả đối với những người quản lý không quen với công nghệ. Khả năng cạnh tranh của Nhật Bản trong lĩnh vực AI sẽ được quyết định bởi mức độ xuất hiện của các công ty lớn coi khoản đầu tư hàng tỷ hay hàng chục tỷ yên là ở mức “rẻ”.
( Nguồn tiếng Nhật )
“Chỉ vì đó là một tờ báo Nhật Bản không có nghĩa là nó được viết bởi một người Nhật.”
Ông Masashi Sugiyama, giáo sư tại Trường Cao học Đại học Tokyo và là người đứng đầu Trung tâm Dự án Trí tuệ Tiên tiến RIKEN, cho biết: Hiện tại, nghiên cứu AI ở Nhật Bản phụ thuộc vào nguồn nhân lực ở nước ngoài, chủ yếu từ Trung Quốc. Nhìn vào danh sách các bài báo của RIKEN được chấp nhận gần đây nhất tại các hội nghị quốc tế AI hàng đầu “NeurIPS” và “ICML”, khoảng một nửa số tác giả thuộc các trường đại học ở nước ngoài và khoảng một nửa trong số họ đến từ trường đại học Trung Quốc.
Theo tài liệu do Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp công bố năm 2019, Nhật Bản sẽ thiếu khoảng 120.000 nhân sự AI vào năm 2030. Việc thiếu hụt nguồn nhân lực AI ở Nhật Bản từ lâu đã được coi là một vấn đề, nhưng xét đến Trước sự gia tăng nhanh chóng về nhu cầu nhân lực cho Generative AI kể từ khi ChatGPT ra đời vào năm 2022, tình hình thực tế ngày càng trở nên nghiêm trọng. có Ông Sugiyama nói, "Châu Âu và Mỹ cũng phụ thuộc vào nguồn nhân lực nước ngoài." Tại một số phòng thí nghiệm, hơn 90% nghiên cứu sinh tiến sĩ là người nước ngoài, chủ yếu là người Trung Quốc.
Lý do chính là hạn ngạch tiếp nhận sinh viên tin học ở Nhật Bản chỉ ở một con số nhỏ. Ví dụ, Đại học Tokyo không có khoa tin học và cũng không rõ sinh viên muốn học AI thì nên theo học khoa nào. Mặc dù chính phủ đang nỗ lực tăng số lượng sinh viên trong các khoa liên quan đến ngành công nghệ thông tin nhưng ông Sugiyama vẫn tỏ ra hoài nghi và nói rằng ``Chẳng phải là quá muộn để cung cấp nguồn nhân lực trong nước hay sao ? Và tôi không biết sẽ mất bao lâu để học sinh sẽ đến học ."
Khi số lượng các nhà nghiên cứu AI giảm dần, Nhật Bản nên làm thế nào để đảm bảo nguồn nhân lực AI trong tương lai ?
Toru Nishikawa, Giám đốc đại diện và Giám đốc điều hành của Preferred Networks (Chiyoda, Tokyo), công ty xử lý phần mềm AI, chỉ ra: "Hỗ trợ các công ty khởi nghiệp AI là cực kỳ quan trọng". Ở Nhật Bản, có rất ít môi trường để nguồn nhân lực tương tác giữa các lĩnh vực nghiên cứu và rất dễ khiến các nhà nghiên cứu AI trở nên “lỏng lẻo”, trong đó chỉ có các nhà nghiên cứu AI mới hiểu được AI. Ông Nishikawa nói: "Nhật Bản có trình độ giáo dục phổ thông cao và không thua kém về sức mạnh toàn diện. Thông qua tinh thần khởi nghiệp, cần kết nối nguồn nhân lực xuất sắc rải rác trong các lĩnh vực khác nhau, tăng nguồn nhân lực ở 'lĩnh vực' , và cùng nhau trở nên mạnh mẽ hơn."
Ông Nishikawa ban đầu không chuyên về AI mà đang nghiên cứu các khái niệm thiết kế và tính toán số để tăng tốc độ hoạt động của máy tính. Tốc độ xử lý cao hơn giúp có thể sử dụng công nghệ giống AI để xử lý lượng lớn dữ liệu, nhưng khi Nishikawa còn là sinh viên, ông ít tiếp xúc với các nhà nghiên cứu AI.
"Thật kỳ lạ là không có sự trao đổi nào mặc dù chúng là những lĩnh vực quan trọng chung." Ông Nishikawa đã thành lập công ty tiền thân của PFN với sự cộng tác của ông Daisuke Okanohara, người đang nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lĩnh vực liên quan chặt chẽ đến AI. PFN hiện là kỳ lân lớn nhất của đất nước ( một công ty chưa niêm yết trị giá hơn 1 tỷ USD ).
“Tăng tính cơ động của nguồn nhân lực bằng cách thay đổi công việc”
"Nhờ học trung học phổ thông, người Nhật có trình độ toán trung bình cao, có thể trở thành nhân lực AI ngay cả khi có nền tảng về nghệ thuật khai phóng". Katsuya Uenoyama, CEO của công ty khởi nghiệp AI PKSHA Technology, cũng nói như vậy. Công ty ra đời vào năm 2012 từ phòng thí nghiệm của Yutaka Matsuo, giáo sư tại Trường Cao học Đại học Tokyo, và được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tokyo vào năm 2017.
Ông Uenoyama chỉ ra rằng việc hỗ trợ chuyển đổi công việc là rất quan trọng để củng cố các công ty khởi nghiệp. Bằng cách tăng số lượng người thay đổi công việc trên khắp Nhật Bản và tăng tổng số người đổ vào các công ty khởi nghiệp, người ta cho rằng nguồn nhân lực có tiềm năng trở thành nguồn nhân lực AI sẽ có thể tận dụng tốt. “Ở Mỹ, người ta thay đổi công việc khoảng 10 lần trong đời, nhưng ở Nhật Bản, họ chỉ thay đổi công việc một lần. Chúng ta cần tăng cường tính di động của nguồn nhân lực,” ông nói.
Thật khó để nói rằng các công ty khởi nghiệp của Nhật Bản được tài trợ tốt. Theo Văn phòng Nội các, đầu tư vào các dự án mạo hiểm, bao gồm cả các công ty khởi nghiệp ở Nhật Bản chỉ chiếm 0,08% tổng sản phẩm quốc nội (GDP), thấp hơn nhiều so với Singapore (2,61%) và Mỹ (0,64%).
Số tiền đầu tư cho AI cũng ít hơn so với các quốc gia khác. Theo báo cáo mới nhất của Đại học Stanford ở Mỹ , đầu tư của khu vực tư nhân Nhật Bản vào AI vào năm 2022 chỉ bằng chưa đến 2% so với Mỹ. Thậm chí tổng của 10 năm qua thậm chí sẽ không đạt được giá trị một năm của Anh. Nền kinh tế Nhật Bản thiếu một cơ cấu cho phép dòng vốn lớn đổ vào các công nghệ mới đầy hứa hẹn, từ đó dẫn đến tình trạng khó khăn trong kinh doanh.
"Ánh sáng ở đâu?" Ông Matsuo nhấn mạnh: "Sự ra đời của ChatGPT đã làm thay đổi đáng kể bộ mặt của AI. Bây giờ là cơ hội của chúng ta".
Tầm quan trọng của sự hợp tác giữa các công ty lớn và các công ty khởi nghiệp
Đối với AI sáng tạo, nguồn nhân lực ở mỗi quốc gia vẫn ngang nhau. “Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM)”, cốt lõi của AI tạo sinh, là một công nghệ tương đối mới và thế giới bao gồm cả Mỹ và Trung Quốc hiện đang nỗ lực phát triển nguồn nhân lực. Hơn nữa, AI tổng quát về mặt kỹ thuật có phần tách biệt với AI thông thường và các rào cản đối với những người mới tham gia là tương đối thấp.
Ông Uenoyama của Paksha cho biết: "Với sự ra đời của ChatGPT, những trở ngại để trở thành kỹ sư AI từ kỹ sư đã được giảm bớt đáng kể. ChatGPT cũng là một giáo viên lập trình giỏi, giúp những người có nền tảng tự do dễ dàng nhắm tới hơn để trở thành một kỹ sư từ đầu." Trước khi khoảng cách với nước ngoài ngày càng rộng, cần mở rộng đầu tư vào các công ty khởi nghiệp có tốc độ nhanh và khuyến khích phát triển nguồn nhân lực AI có tính sáng tạo.
Cũng cần đẩy nhanh sự hợp tác giữa các công ty lớn và các công ty khởi nghiệp. Các công ty lớn có thể đóng vai trò khiến các công ty khởi nghiệp khó cung cấp dữ liệu và tài nguyên tính toán, trong khi các công ty khởi nghiệp có thể cung cấp kiến thức tiên tiến với chu kỳ nhanh chóng để thúc đẩy quá trình số hóa các công ty lớn và phát triển nguồn nhân lực AI.
Tại Nhật Bản không có công ty công nghệ thông tin lớn lớn như Google và Microsoft của Mỹ nên số tiền đầu tư vào các công ty khởi nghiệp và quy mô kinh doanh của họ đều nhỏ. Mặc dù vậy, vì AI tổng hợp như ChatGPT có thể được vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên nên tác động sẽ dễ hiểu ngay cả đối với những người quản lý không quen với công nghệ. Khả năng cạnh tranh của Nhật Bản trong lĩnh vực AI sẽ được quyết định bởi mức độ xuất hiện của các công ty lớn coi khoản đầu tư hàng tỷ hay hàng chục tỷ yên là ở mức “rẻ”.
( Nguồn tiếng Nhật )
Có thể bạn sẽ thích