cis_banner_final_en.png
Trí tuệ nhân tạo trong Giáo dục đại học và nghiên cứu ở Ấn Độ và Trung Quốc

08/01/2021


Trí tuệ nhân tạo trong Giáo dục đại học và nghiên cứu ở Ấn Độ và Trung Quốc

Trung tâm Nghiên cứu Ấn Độ trân trọng giới thiệu bài nghiên cứu “Trí tuệ nhân tạo trong Giáo dục đại học và nghiên cứu ở Ấn Độ và Trung Quốc” của tác giả Romi Jain, ORF, Ấn Độ. Đây là báo cáo số 281 của ORF, xuất bản tháng 11/2020.


Tóm tắt

Bài báo này đưa ra một nghiên cứu so sánh giữa Ấn Độ và Trung Quốc trong cải cách giáo dục đại học nhằm phát triển tài năng trong trí tuệ nhân tạo (AI) và trong nghiên cứu AI. Bài báo phân tích các kế hoạch và chiến lược phát triển AI của hai quốc gia, chỉ số sẵn sàng tự động hóa, việc giữ chân nhân tài và áp dụng kết quả nghiên cứu. Phân tích dựa trên cả các nguồn thông tin sơ cấp và thông tin thứ cấp, bao gồm các cuộc phỏng vấn, báo cáo của chính phủ và ngành cũng như các bảng xếp hạng được công nhận. Bài nghiên cứu nêu bật sự phát triển tài năng AI của Ấn Độ.

 

Giới thiệu

Vào tháng 7/2017, Trung Quốc đã công bố “Kế hoạch phát triển trí tuệ nhân tạo thế hệ mới”,[1] trong đó vạch ra con đường trở thành cường quốc hàng đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2030. Bên cạnh việc tập trung vào các khía cạnh lý thuyết và công nghệ của AI , kế hoạch dự kiến ​​áp dụng AI vào các lĩnh vực phổ biến bao gồm sản xuất, giáo dục, chăm sóc y tế, thành phố thông minh, nông nghiệp và quốc phòng. Để đạt được mục tiêu này, Trung Quốc đang chiến lược tái thiết lĩnh vực giáo dục đại học như một bệ phóng cho việc phát triển nhân tài. Từ quan điểm kinh tế tri thức, việc củng cố nền tảng tài năng công nghệ cao của đất nước là điều cần thiết để thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.[2] Vì vậy, kế hoạch xác định việc tạo ra một “nền kinh tế thông minh tiên tiến và hiệu quả” là một nhiệm vụ trọng tâm của quốc gia. Ước tính đến năm 2049, 278 triệu lao động Trung Quốc sẽ được thay thế bởi AI, “chiếm 35,8% việc làm hiện tại ở Trung Quốc.”[3] Đáng chú ý, trong Kế hoạch 5 năm lần thứ 13 (2016 - 2020), Trung Quốc đã bật mí hướng tới “phát triển theo định hướng đổi mới” và yêu cầu các trường đại học và cơ sở nghiên cứu tạo ra “các trung tâm đổi mới công nghệ quốc gia”. Vì mục tiêu này, Trung Quốc ưu tiên phát triển nguồn nhân lực, tạo tiền đề để trở thành một trong những “quốc gia cạnh tranh về mặt nhân tài nhất thế giới”.[4]

Tương tự, Ấn Độ, một nền kinh tế mới nổi, đang nỗ lực xây dựng để trở thành nền kinh tế tri thức có thể cạnh tranh trên thị trường toàn cầu và tăng trưởng và phát triển kinh tế - xã hội bền vững. Vào tháng 7/2015, Chính phủ Ấn Độ đã khởi động Sứ mệnh Tay nghề Ấn Độ (Skill India) phù hợp với tầm nhìn của Thủ tướng Narendra Modi: “Ấn Độ sẽ trở thành thủ phủ cung cấp nhân lực cho thế giới”. AI đã đảm nhận vai trò then chốt trên mặt trận này. NITI Aayog cơ quan tư vấn đầu não của Chính phủ Ấn Độ, nhấn mạnh Ấn Độ đang trở thành như một “Nhà ga AI” (hay “nhà cung cấp giải pháp AI” của thế giới) và đây là chiến lược của Ấn Độ để dẫn đầu trong lĩnh vực công nghệ AI.[5] AI và dữ liệu có thể đóng góp khoảng 500 tỷ USD vào GDP của Ấn Độ vào năm 2025,[6] và AI sẽ đóng góp thêm 957 tỷ USD vào GDP của đất nước này vào năm 2035.[7]

Nói chung, AI đòi hỏi máy móc hoặc các chương trình phải có năng lực giống như con người trong quá trình “thấu hiểu, nhận thức, ra quyết định và thực hiện.”[8] Học máy là một tập hợp con của AI, với các ví dụ về công nghệ AI bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.

Bài báo này phân tích so sánh các cải cách giáo dục đại học của Trung Quốc và Ấn Độ và sự chuẩn bị của những quốc gia này trong nghiên cứu ứng dụng AI, bao gồm các kế hoạch và chiến lược phát triển AI, chỉ số sẵn sàng tự động hóa, chỉ số giữ chân nhân tài và kết quả nghiên cứu về AI. Bài báo phân tích cách Ấn Độ phát triển tài năng trong lĩnh vực này. Những thách thức về khả năng cung cấp dữ liệu, tài trợ khởi nghiệp và trợ cấp của Chính phủ Ấn Độ nằm ngoài phạm vi của bài báo này.

Tác giả so sánh Trung Quốc và Ấn Độ vì do một số lý do như sau. Thứ nhất, Trung Quốc và Ấn Độ lần lượt có hệ thống giáo dục đại học lớn nhất và lớn thứ hai thế giới. Thứ hai, cả hai đều là các nước đang phát triển lớn nhất trên thế giới, với Trung Quốc lớn thứ hai (14,1 nghìn tỷ USD) và Ấn Độ đứng thứ năm thế giới (2,9 nghìn tỷ USD).[9] Thứ ba, Trung Quốc đại lục có số lượng công ty AI lớn thứ hai trên thế giới (1.011 công ty tính đến tháng 6/2018), chuyên về xử lý giọng nói, thị giác và ngôn ngữ tự nhiên,[10] và Ấn Độ đang nhanh chóng bắt kịp, với số lượng nhiều thứ năm trên toàn cầu về các công ty và việc làm AI.[11]

 

Kế hoạch Phát triển AI và Chiến lược Giáo dục Đại học

Vào tháng 6/2018, NITI Aayog đã phát hành tài liệu thảo luận về “Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo”, chiến lược này kết hợp với giáo dục (bao gồm giáo dục đại học) và các lĩnh vực trọng tâm như nông nghiệp và chăm sóc sức khỏe.[12] Chiến lược này nhấn mạnh “giá trị gia tăng” của AI trong việc cải cách ngành giáo dục của Ấn Độ về chất lượng và khả năng tiếp cận. Ví dụ, tận dụng hết tiềm năng, bao gồm học tập được cá nhân hóa, thông qua các công cụ thích ứng, thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ hành chính, tùy chỉnh các khóa học phát triển chuyên môn, và dự đoán “nhu cầu cần can thiệp của học sinh để giảm số học sinh bỏ học hoặc đưa ra khuyến nghị đào tạo nghề.”[13] Hơn nữa, chiến lược xác định việc chuẩn bị một thế hệ nguồn nhân lực mới để khai thác cuộc cách mạng AI toàn cầu như một lĩnh vực trọng tâm.[14]

Chính sách Giáo dục Quốc gia mới của Ấn Độ (NEP) 2020, được ban hành vào tháng 7/2020, quy định rằng, tất cả các trường đại học Ấn Độ sẽ mở các chương trình tiến sĩ và thạc sĩ trong các lĩnh vực cốt lõi như học máy và trong các lĩnh vực đa ngành (“AI” + “X”).[15] NEP cũng bao gồm các điều khoản về việc thành lập Liên minh Giáo dục Quốc gia về Công nghệ “để tăng cường học tập, đánh giá, lập kế hoạch, [và] quản lý” tại các trường học và cơ sở giáo dục đại học.[16]

Kế hoạch phát triển AI năm 2017 của Trung Quốc ra đời trước khi Ấn Độ đưa ra chiến lược về AI, cũng nhấn mạnh ‘giáo dục thông minh’ như một biện phá để ứng dụng AI, lấy người học làm trung tâm. Tuy nhiên, kế hoạch của Trung Quốc khác biệt ở chỗ nhấn mạnh vào mối liên hệ giữa AI và hệ thống giáo dục, và vạch ra các bước sau: xây dựng “đội ngũ nhân tài cao cấp là sự phát triển quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo”; cải thiện hệ thống giáo dục trí tuệ nhân tạo; và củng cố “đội ngũ nhân tài và xây dựng các cấp độ, đặc biệt là để đẩy nhanh việc giới thiệu tài năng trẻ và tài năng hàng đầu thế giới, đồng thời hình thành nguồn nhân lực cao và tài năng của Trung Quốc về trí tuệ nhân tạo.”[17] Điều này cho thấy Trung Quốc đang chủ động hành động bằng cách chuyển từ chiến lược về AI nói chung lên kế hoạch hành động chi tiết cụ thể tập trung vào giáo dục sau trung học.[18]

Vào tháng 4/2018, Trung Quốc đã đưa ra Kế hoạch hành động đổi mới trí tuệ nhân tạo cho các tổ chức giáo dục đại học, quy định rằng, đến năm 2030, “các trường cao đẳng và đại học sẽ trở thành lực lượng chính đằng sau việc xây dựng các trung tâm đổi mới AI chính trên thế giới và sẽ dẫn đầu sự phát triển của một thế hệ mới gồm một đội ngũ nhân tài AI nhằm cung cấp cho Trung Quốc sự hỗ trợ về khoa học và công nghệ và đảm bảo tài năng để đưa Trung Quốc đi đầu trong số các quốc gia có định hướng đổi mới.”[19] Kế hoạch hành động về AI nêu rõ các nhiệm vụ chính sau: cải thiện hệ thống đổi mới khoa học và công nghệ cho AI tại các trường cao đẳng và đại học; cải tiến hệ thống đào tạo trong lĩnh vực AI; và thúc đẩy việc áp dụng các thành tựu khoa học và công nghệ để tạo ra các sản phẩm thương mại của các trường cao đẳng và đại học trong lĩnh vực AI.[20]

Các tài liệu chính sách của Ấn Độ và Trung Quốc có sự khác biệt rõ ràng trong mục đích cốt lõi. Kế hoạch AI của Ấn Độ tập trung vào “tăng trưởng toàn diện và xã hội” và NEP 2020 có tham chiếu đến vai trò lãnh đạo của quốc gia trong các lĩnh vực mới sử dụng AI và học máy. Ngược lại, kế hoạch phát triển AI của Trung Quốc có tính cạnh tranh gay gắt, thấm nhuần tư tưởng khát vọng giành “lợi thế người đi đầu” cho đất nước Trung Quốc. Trong khi Trung Quốc có một kế hoạch chi tiết chính thức dành riêng cho AI cho các cơ sở giáo dục sau trung học, thì Ấn Độ không có một kế hoạch hành động riêng để cải tạo các cơ sở giáo dục đại học sẵn sàng cho việc đào tạo nhân lực AI.

Ngoài ra, tài liệu chính sách của Ấn Độ (2018) cung cấp một định hướng toàn diện cho việc nâng cấp khóa học và đào tạo về AI, trong khi kế hoạch hành động năm 2018 của Trung Quốc đưa ra các mục tiêu cụ thể về đào tạo AI cho năm 2020. Kế hoạch của Trung Quốc bao gồm phát triển 100 chuyên ngành “AI + X” cho tăng trưởng liên ngành, xuất bản 50 sách giáo khoa đại học và sau đại học đẳng cấp thế giới, thành lập 50 trường AI và ra mắt 50 khóa học AI trực tuyến mở chất lượng cấp quốc gia.[21] Rõ ràng, các cơ sở giáo dục đại học đã được ưu tiên hàng đầu trong kế hoạch chi tiết của Trung Quốc để giành chiến thắng trong cuộc đua giành vị trí lãnh đạo toàn cầu. Ngược lại, chính sách giáo dục mới của Ấn Độ hướng nội, ưu tiên “tái cơ cấu và củng cố thể chế” và “giáo dục toàn diện hơn” chú trọng đến năng lực nhiều mặt của nguồn nhân lực. “Hướng nội” không hẳn là một điều đáng lo; đôi khi, cải cách hệ thống đã giả định trước điều đó. Khi Chính phủ Ấn Độ chú trọng đến vai trò lãnh đạo trong AI, cần phải có một kế hoạch hành động toàn diện và tận tâm. Tuy nhiên, Ấn Độ vẫn chưa thông qua tài liệu để hình thành chiến lược AI. Ấn Độ có thực sự khao khát có được vai trò lãnh đạo không hay chỉ đơn thuần là cố gắng tham gia nhóm các quốc gia tận dụng AI.

 

AI là một ngành học mới

Nhiều trường đại học Ấn Độ đã bắt đầu đào tạo cư nhân về AI hoặc khoa học máy tính và kỹ thuật với chuyên môn về AI và học máy.[22],[23] Viện Công nghệ Ấn Độ (IIT) ở Hyderabad là cơ sở giáo dục đầu tiên của Ấn Độ cung cấp “chương trình đào tạo đại học chính quy bốn năm về AI bắt đầu từ năm học 2019-2020, với số lượng tuyển sinh 20 sinh viên”.[24] IIT Delhi cũng đã thành lập Trường Trí tuệ nhân tạo để cung cấp các khóa học Tiến sĩ bắt đầu từ tháng 1/2021, với các khóa học cấp bằng sau đại học đang được triển khai.[25] Hơn nữa, IIT cũng đã hợp tác với các nền tảng Khóa học trực tuyến mở (MOOC) để cung cấp các khóa học về AI. Ví dụ: IIT Roorkee và Coursera cung cấp các chương trình học sáu tháng lấy chứng chỉ về AI, máy học và khoa học dữ liệu thông qua các phương pháp giảng dạy đa dạng như bài giảng video, cơ hội học tập thực hành và dự án nhóm.[26] Điều này sẽ cho phép các chuyên gia tự “nâng cao kỹ năng” cho phù hợp với nhu cầu của ngành nghề.

Cũng đã có một sự bùng nổ các sáng kiến ​​về AI tại các trường cao đẳng/đại học, công ty và các cơ quan chính phủ.[27] Gần bốn mươi sáng kiến ​​của các tổ chức giáo dục, chủ yếu là IIT và Viện Khoa học Ấn Độ (IISC), về việc tạo lập các phòng nghiên cứu, các đơn vị/trung tâm chuyên biệt và các chương trình và hệ thống liên quan đến AI, bao gồm cả việc thiết lập Sở AI (sáng kiến của IIT Hyderabad) và Trung tâm Khoa học Nhận thức và Não bộ (IIT Gandhinagar).[28]

Trong khi đó, vào tháng 3/2019, Bộ Giáo dục Trung Quốc đã phê duyệt việc đưa chuyên ngành AI vào 35 trường đại học, trong đó có Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Bắc Kinh, Đại học Giao thông Thượng Hải và Đại học Chiết Giang.[29] Tính đến tháng 5/2019, 479 trường đại học Trung Quốc, chiếm gần 40% số trường đại học của cả nước, đang cung cấp các chuyên ngành đào tạo dữ liệu lớn.[30] Tuy nhiên, còn quá sớm để so sánh quy mô của các chương trình cấp bằng AI ở cả hai quốc gia vì vẫn chưa rõ liệu việc phê duyệt đơn đăng ký có dẫn đến việc thu hút sinh viên đăng ký học ở Trung Quốc hay không.

 

Chỉ số sẵn sàng tự động hóa

Economist Intelligence Unit đưa ra Chỉ số sẵn sàng tự động hóa để xếp hạng 25 quốc gia về mức độ sẵn sàng cho “tự động hóa thông minh” dựa trên môi trường đổi mới, thị trường lao động và chính sách giáo dục.[31] Ấn Độ được xếp ở vị trí 18, với mức độ sẵn sàng về môi trường chính sách cho tự động hóa thông minh được đánh giá là “mới nổi”. Ấn Độ được xếp hạng cao hơn một chút trong các hạng mục thị trường lao động và môi trường đổi mới, lần lượt ở vị trí thứ 16 và 17. Tuy nhiên, trong hạng mục chính sách giáo dục, Ấn Độ đứng thứ 22 trong số 25 quốc gia.

Trong khi đó, Trung Quốc là quốc gia sẵn sàng tự động hóa thứ 12 trong bảng xếp hạng. Trong danh mục chính sách giáo dục, Trung Quốc xếp hạng cao hơn Ấn Độ ở vị trí thứ 14. Sự khác biệt này là do thành phần “kỹ năng thế kỷ 21 [như tư duy phản biện và sáng tạo] và kiến ​​thức” trong danh mục giáo dục, trong đó Ấn Độ đứng thứ 22 và Trung Quốc đứng thứ 11. Hơn nữa, vị trí của Trung Quốc tốt hơn trong chính sách giáo dục bắt buộc[32] và mầm non, trong khi điểm số của Ấn Độ tốt hơn Trung Quốc trong giáo dục không bắt buộc (ví dụ: trong các lĩnh vực khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học hoặc STEM). Hàn Quốc đứng đầu trong danh mục giáo dục do các biện pháp như nâng cao kỹ năng mềm, bồi dưỡng tài năng khoa học và công nghệ, và thúc đẩy học tập suốt đời.[33]

UNICEF cũng bày tỏ lo ngại rằng, sinh viên Ấn Độ và các thanh niên các quốc gia Nam Á khác, đã bị tụt hậu trong việc tiếp thu các kỹ năng của thế kỷ 21.[34] Có nhiều ý kiến thống nhất rằng, đã đến lúc sinh viên Ấn Độ phải chứng minh họ có kỹ năng cho công việc trong tương lai, điều này đòi hỏi phải cải cách các cơ sở giáo dục hiện có và khuyến khích giáo dục nghề nghiệp, điều chỉnh để đáp ứng yêu cầu của công việc thế kỷ XXI. Theo Điều tra Lực lượng Lao động Định kỳ 2017-2018, gần 2% những người trong độ tuổi 15-59 ở Ấn Độ đã được đào tạo nghề chính thức, nhưng con số này thấp hơn so với những kết quả Điều tra Quốc gia (vòng 68) trong năm 2011-2012.[35]

Hơn nữa, Sứ mệnh Phát triển Kỹ năng Quốc gia của Ấn Độ, được khởi động vào năm 2015 để phát triển “lực lượng lao động có kỹ năng được đào tạo tốt” cho tăng trưởng kinh tế và “sinh kế bền vững”, chủ yếu bao gồm các kỹ năng cơ bản học theo các mô-đun nhưng không học các kỹ năng cao cấp.[36] NASSCOM đã cảnh báo rằng, “Lực lượng lao động CNTT khổng lồ của Ấn Độ, đã thúc đẩy sự phát triển của quốc gia trong lĩnh vực dịch vụ CNTT, nhưng đang có nguy cơ trở nên lỗi thời nếu Chính phủ Ấn Độ không hỗ trợ chương trình phát triển nhân lực lớn [chẳng hạn như thông qua các ưu đãi thuế và quỹ đầu tư công nghệ].”[37] Hiện tại, đào tạo lại nhân tài ở Ấn Độ chủ yếu được hỗ trợ thông qua đào tạo lại lực lượng lao động (Do công ty đứng ra đào tạo nhân viên) và các nhà cung cấp dịch vụ đào tạo (chẳng hạn như Coursera, Digital Vidya và Chương trình Quốc gia về Học tập Nâng cao Công nghệ).[38]

 

Giữ chân nhân tài

Trong bảng xếp hạng tài năng AI quốc tế, Mỹ đứng đầu với 28.536 tài năng AI, tiếp theo là Trung Quốc với 18.232 và Ấn Độ với 17.384 tài năng AI; các con số dựa trên số bằng sáng chế đã cấp cho các nhà nghiên cứu và/hoặc các bài báo tiếng Anh đã xuất bản quốc tế.[39] Tuy nhiên, khi nói đến tài năng AI hàng đầu dựa trên chỉ số H,[40] các nước phát triển có chỉ số cao nhất. Trên toàn cầu, các trường đại học chiếm 72% nhân tài AI quốc tế,[41] và Trung Quốc là nơi có một số trường đại học có tỷ lệ nhân tài AI quốc tế cao. “Đại học Thanh Hoa có số lượng nhân tài AI quốc tế lớn nhất” (822) và “ Đại học Giao thông Thượng Hải ở vị trí thứ hai (590).”[42] Viện Công nghệ Vellore của Ấn Độ ở vị trí thứ ba. Tuy nhiên, không có trường đại học Trung Quốc hoặc Ấn Độ nào lọt vào danh sách mười trường hàng đầu “tính theo số lượng nhân tài AI quốc tế”.[43]

Ngoài lượng nhân tài AI thấp, khả năng giữ chân người tài cũng là điểm yếu khiến ngành nghề cần AI gặp nhiều khó khăn. Theo Cơ quan quản lý Tài năng AI toàn cầu (Global AI Talent Tracker), dựa trên dữ liệu hội nghị NeurIPS AI,[44] “Trung Quốc là nơi có nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu (TTR) nhất, [dựa trên vị trí địa lý của các nhà nghiên cứu]. 29% trong số các nhà nghiên cứu này đã tốt nghiệp đại học ở Trung Quốc. Nhưng phần lớn các nhà nghiên cứu Trung Quốc đó (56%) tiếp tục học tập, làm việc và sinh sống tại Mỹ”. Trong khi đó, tỷ trọng TTR của Ấn Độ chỉ là 8%. Trung Quốc cũng có lợi hơn trong quá trình phát triển sự nghiệp của các TTR. Gần 59% các nhà nghiên cứu AI cấp cao nhất có bằng đại học Trung Quốc đã đến Mỹ để học sau đại học, và gần 33% trong số họ hiện đang làm việc tại Mỹ.[45] 70% các nhà nghiên cứu AI cấp cao nhất đã nhận bằng đại học Ấn Độ đã đến Mỹ để học cao học và một nửa trong số họ hiện đang làm việc tại Mỹ.[46] Môi trường làm việc tốt hơn và lối sống, giáo dục và triển vọng kinh tế ở Mỹ và các nước phương Tây là những yếu tố quyết định đến vấn đề di cư. Ngoài ra, những người di cư có tay nghề cao được thu hút đến với “các cơ sở nghiên cứu hàng đầu và các phòng thí nghiệm tiên tiến”[47] ở nước ngoài. Tuy nhiên, trong bối cảnh căng thẳng với Mỹ hiện nay, Trung Quốc có thể giữ chân nhiều “nhân tài được đào tạo từ Trung Quốc” hơn. Trung Quốc thậm chí đã đưa ra một loạt các chương trình để ngăn chặn chảy máu chất xám, chẳng hạn như Chương trình 100 tài năng (1994), Chương trình 111 (2005), Chương trình 1000 tài năng (2008), Chương trình Vạn tài (2012) và Chương trình học giả trẻ Cheung Kong (2015).[48] Trung Quốc cũng có thể thu hút nhân tài nước ngoài từ hàng chục quốc gia, không giống như Ấn Độ (xem Hình 1 và Hình 2).

Hình 1: Nhân tài đến Trung Quốc

Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên số liệu Báo cáo Nhân tài toàn cầu 2019[49]

 

Hình 2: Nhân tài đến Ấn Độ

  Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên số liệu Báo cáo Nhân tài toàn cầu 2019[50]

Việc giữ chân nhân tài trở nên quan trọng hơn do sự thiếu hụt lao động có kỹ năng AI - đây là một vấn đề toàn cầu. Nhưng trong khi sự thiếu hụt kỹ năng ở các sinh viên mới tốt nghiệp là một vấn đề phổ biến đối với các ngành công nghiệp của Ấn Độ, thì sự không phù hợp trong lĩnh vực AI thậm chí còn trầm trọng hơn. Theo Khảo sát Khả năng Việc làm Thường niên năm 2019 của Aspiring Minds, “80% kỹ sư Ấn Độ không phù hợp với bất kỳ công việc nào trong nền kinh tế tri thức và chỉ 2,5% trong số họ sở hữu các kỹ năng công nghệ về AI mà ngành yêu cầu.”[51] Ngoài ra, có một sự phân bổ không đồng đều về mặt địa lý của các chuyên gia AI ở Ấn Độ, hầu hết ở Bengaluru, Vùng thủ đô quốc gia Delhi, Pune và Hyderabad, là các trung tâm CNTT với công nghệ và cơ sở hạ tầng kỹ thuật số phát triển tốt.[52] Tương tự, ở Trung Quốc, các chuyên gia AI chủ yếu tập trung ở các khu vực miền đông và miền trung như Hàng Châu, Thượng Hải và Bắc Kinh.[53]

 

Sản phẩm nghiên cứu, trích dẫn và kinh phí nghiên cứu

Mô hình tri thức theo khu vực địa lý,[54] lập bản đồ về sự thống trị toàn cầu của Trung Quốc trong mô hình giáo dục đại học, nghiên cứu và đổi mới, cho thấy rằng, sức mạnh của AI là một yếu tố cấu thành sản xuất tri thức. Nói chung, các phương thức của tri thức theo khu vực địa lý bao gồm việc định hình kiến trúc của quản trị giáo dục; mạng lưới học thuật và liên minh hàng đầu; thành lập các trung tâm nghiên cứu và cơ sở đại học ở nước ngoài; đi đầu trong sản xuất tri thức; và tổ chức các giảng viên nước ngoài, các học giả nghiên cứu và sinh viên như một dấu hiệu chỉ báo sức hấp dẫn của các cơ sở giáo dục Trung Quốc. AI là một trong những nền tảng cho mục tiêu đầy tham vọng này.[55]

Theo đó, Trung Quốc đã tung ra nền tảng mã nguồn mở trí tuệ nhân tạo Dubhe vào tháng 8/2020, do Phòng thí nghiệm Chiết Giang và Đại học Chiết Giang cùng những bên liên quan khác phát triển, để cạnh tranh với các nền tảng TensorFlow và Caffe phổ biến do các học giả và công ty phương Tây tạo ra.[56] Nó liên quan đến việc xây dựng một khuôn khổ cho sự phát triển của các thuật toán AI và thúc đẩy hệ sinh thái hợp tác AI.[57] Hơn nữa, trong các lĩnh vực AI khác nhau của khoa học máy tính, bao gồm AI, thị giác máy tính, máy học và khai thác dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Web và truy xuất thông tin, các trường đại học Trung Quốc được xếp hạng trong số 10 trường đại học hàng đầu thế giới về số lượng xuất bản từ năm 2010 đến năm 2020, tính tới ngày 5/9/2020 (xem Hình 3).[58] Đại học Thanh Hoa và Đại học Bắc Kinh của Trung Quốc xếp thứ hai và ba trên toàn cầu, trong khi IIT Delhi và IIT Bombay của Ấn Độ lần lượt xếp thứ 110 và 120.

Hình 3: Số lượng các cơ sở giáo dục Trung Quốc trong tốp 10 trường được xếp hạng trong ngành khoa học máy tính (tính theo số lượng công trình khoa học đã xuất bản)

Nguồn: Tác giả tính dựa trên chỉ số xếp hạng trong ngành khoa học máy tính[59]

Kỷ lục ấn tượng của Trung Quốc cũng được minh họa thông qua cơ sở dữ liệu Web of Science (WoS); tìm kiếm theo chủ đề với từ khóa “trí tuệ nhân tạo” trong cơ sở dữ liệu Clarivate WoS (khoảng thời gian “Tất cả các năm”, kể từ tháng 9/2020 và loại tài liệu là “bài báo khoa học”),[60] Mỹ có nhiều ấn phẩm nhất, tiếp theo là Trung Quốc với 39.904 bài báo trên tạp chí. Trong khi đó, Ấn Độ có 6.009 bài báo được xuất bản trong cùng thời kỳ (khoảng thời gian “Cả năm”), ít hơn Trung Quốc sáu lần. Trong giai đoạn 2000-2010, số lượng xuất bản[61] của Trung Quốc ở mức 4.782 bài, trong khi của Ấn Độ là 813; trong giai đoạn 2011-2020, số bài báo của Ấn Độ đã tăng hơn 5 lần, đạt 4.683 bài, trong khi Trung Quốc chứng kiến ​​sự gia tăng ngoạn mục với 34.687 bài trong cùng thời kỳ, nhiều hơn so với bất kỳ quốc gia nào.

Hợp tác quốc tế đã đóng góp vào thành tích đáng chú ý của Trung Quốc trong nghiên cứu và số lượng bài báo. Năm cộng tác viên hàng đầu của Trung Quốc là Mỹ, Vương quốc Anh, Úc, Singapore và Canada (với 30% thị phần kết hợp với Trung Quốc trong số lượng bài báo đã xuất bản về chủ đề AI của Trung Quốc).[62] Năm cộng tác viên hàng đầu của Ấn Độ là Mỹ, Trung Quốc, Vương quốc Anh, Singapore và Hàn Quốc, có thị phần 22% trong sản lượng số bài báo về AI của Ấn Độ.[63]

Ngoài ra, cũng giống như tăng trưởng kinh tế hai con số của Trung Quốc được duy trì thông qua các khoản đầu tư vốn lớn, hỗ trợ tài chính khổng lồ đã tạo cơ sở cho các ấn phẩm được xuất bản (ngoại trừ việc Trung Quốc yêu cầu các tác giả[64]  chỉ được xuất bản trên các tạp chí có chỉ số khoa học Science Citation Index,[65] gần đây Trung Quốc đã bỏ quy định này). Ví dụ, Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc (NNSF) đã tài trợ 23.611 trong số 39.904 bài báo trên tạp chí của Trung Quốc được hiển thị trong cơ sở dữ liệu Clarivate WoS.[66],[67] Nếu chỉ xem xét đóng góp tài trợ của NNSF, rõ ràng là gần 60 phần trăm các ấn phẩm đó (39.904 bài báo) đã được tài trợ.[68]

Tại Ấn Độ, Vụ Khoa học Công nghệ thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ có mức trợ nhiều nhất, ở mức 2,6%, trong số 6.009 ấn phẩm của Ấn Độ.[69] Ngay cả khi tất cả các ấn phẩm được tài trợ đã được cộng lại (mà không giả định có thể có sự chồng về cơ quan tài trợ), thì tổng mức tài trợ chỉ là 18%.[70]

Một phân tích về các trích dẫn cũng cho thấy sự vượt trội của Trung Quốc, điều này một phần có thể là do tỷ trọng số lượng bài của quốc gia này trong tổng số các ấn phẩm. Trong giai đoạn 2011-2020, có 1.894 bài báo được trích dẫn nhiều (HCP)[71] trong lĩnh vực này (tính đến tháng 9/2020),[72] 894 trong số đó từ Trung Quốc và 632 từ Mỹ. Tuy nhiên, Mỹ có chỉ số H cao hơn, với 142.218 trích dẫn (không bao gồm tự trích dẫn) trong khi Trung Quốc có 117.809 trích dẫn (không bao gồm tự trích dẫn) và Ấn Độ có 5.680 trích dẫn (không bao gồm tự trích dẫn) 60 bài HCP. Không chỉ xếp sau Trung Quốc, Ấn Độ cũng bị sáu quốc gia châu Á khác, là Singapore, Iran, Hàn Quốc, Pháp, Nhật Bản và Malaysia, vượt qua về số lượng HCP.[73] Điểm đáng chú ý duy nhất đối của Ấn Độ là sự tăng trưởng ổn định về số lượng trích dẫn kể từ năm 2010.

Để đánh giá mức độ đầu ra của kiến ​​thức về các chủ đề thời sự, chẳng hạn như đại dịch COVID-19, tác giả đã sử dụng cơ sở dữ liệu Clarivate WoS với các từ khóa sau: trí tuệ nhân tạo, học máy, mạng nơ-ron nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng mẫu, thị giác máy tính , nhận dạng hình ảnh, thuật toán và học sâu. Trong số 1.207 bài báo trên tạp chí liên quan đến COVID-19 và AI (tính đến ngày 26/9/2020), Mỹ có tỷ trọng lớn nhất, tiếp theo là Trung Quốc, Anh, Ý, Ấn Độ và Canada (xem Hình 4).[74]

Hình 4: COVID-19 và những công trình khoa học liên quan tới AI

Nguồn: Tác giả tính dự trên Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate[75]

Bằng sáng chế cũng là một thước đo về số lượng nghiên cứu. Mỹ và Trung Quốc có số lượng đơn đăng ký bằng sáng chế cao nhất, tiếp theo là Nhật Bản, Hàn Quốc, Đức, Canada, Úc và Ấn Độ.[76] Theo Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới, “Khoảng 1/5 trong số 500 người nộp đơn hàng đầu, được xếp hạng theo số lượng bằng sáng chế, là từ các trường đại học và các tổ chức nghiên cứu của Nhà nước Trung Quốc. Tổ chức được xếp hạng cao nhất là Viện Khoa học Trung Quốc, có 2.652 nhóm bằng sáng chế, xếp thứ 17 trong danh sách tổng thể những người nộp đơn.”[77] Trong khi đó, Ấn Độ chỉ mới là một quốc gia mới nổi trong việc nộp đơn xin chứng nhận bằng sáng chế.

 

Bình diện giới tính

Tỷ lệ phụ nữ trong lực lượng lao động của Ấn Độ giảm từ 32% năm 2005 xuống còn 23% vào năm 2019, nguyên nhân là do các yếu tố như khu vực nông nghiệp thu hẹp, các vấn đề văn hóa và sự gia tăng của phụ nữ tham gia vào giáo dục đại học.[78] Tuy nhiên, phụ nữ vẫn chiếm ưu thế. Trong số các chuyên gia AI của Ấn Độ, 24% là nữ,[79] cao hơn mức trung bình toàn cầu (22%).[80]  Điều này cho thấy tiềm năng lớn cho sự tham gia của phụ nữ vào AI và các lĩnh vực liên quan.

Theo một báo cáo năm 2019 về đa dạng giới trong nghiên cứu AI, Ấn Độ xếp thứ 18 trong số 34 quốc gia về “tỷ lệ bài báo có ít nhất một tác giả nữ” và 16 ở hạng mục “tác giả nữ duy nhất”.[81] Malaysia là quốc gia châu Á duy nhất đứng trước Ấn Độ ở cả hai hạng mục.[82] Trung Quốc bị loại khỏi mẫu vì “độ chính xác tương đối thấp đối với các tên Trung Quốc trong hệ thống suy luận tên theo giới tính,”[83] gây khó khăn khi so sánh Ấn Độ và Trung Quốc về mặt này. Tuy nhiên, vào năm 2018, Trung Quốc đã dẫn trước Ấn Độ về quyền tác giả của phụ nữ đối với các bài báo hội nghị học thuật quốc tế trong lĩnh vực AI.[84] Trong bối cảnh này, so với toàn cầu, cả Ấn Độ (17%) và Trung Quốc (22%) đều nằm trong số mười quốc gia đứng đầu với “tỷ lệ tác giả nữ cao nhất”.[85] Từ góc độ này, phụ nữ ở cả hai quốc gia đang đóng góp tích cực vào lĩnh vực nghiên cứu về AI.

 

Bối cảnh Ấn Độ: Thách thức và Cơ hội

Khu vực doanh nghiệp Ấn Độ đang chứng kiến ​​sự thâm nhập nhanh chóng của AI. Theo Báo cáo Great Learning 2020, ngành công nghiệp AI của Ấn Độ đã tạo ra doanh thu trị giá 415 triệu USD vào năm 2019, tăng từ 230 triệu USD năm 2018; lực lượng lao động AI của Ấn Độ đã tăng từ 40.000 người vào năm 2018 lên 72.000 người vào năm 2019; và số lượng người mới tham gia lĩnh vực này đã tăng từ 3.700 lên 6.000 so với cùng kỳ.[86] Báo cáo dựa trên cuộc khảo sát các chuyên gia Ấn Độ trong ngành công nghiệp AI và máy học, với những người được hỏi thuộc “các ngành dọc kinh doanh khác nhau bao gồm dịch vụ khách hàng, BFSI (Dịch vụ tài chính, ngân hàng, bảo hiểm), y học và chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, thương mại điện tử, sản phẩm và dịch vụ CNTT và sản xuất.”[87] Hơn nữa, mức thâm nhập trung bình của các kỹ năng AI ở Ấn Độ trong các lĩnh vực cụ thể (phần mềm và dịch vụ CNTT, phần cứng và mạng, giáo dục, tài chính và sản xuất) gấp “2,6 lần mức trung bình toàn cầu trong cùng một nhóm nghề nghiệp.”[88] Trên thực tế, trong bốn lĩnh vực đầu tiên (phần mềm và dịch vụ CNTT, phần cứng và mạng, và giáo dục), Ấn Độ đứng đầu danh sách 12 quốc gia được khảo sát,[89] trong khi Trung Quốc đứng đầu (xét về mức độ thâm nhập của kỹ năng AI) trong lĩnh vực giáo dục. Tuy nhiên, báo cáo chỉ giới hạn trong dữ liệu từ LinkedIn.

Báo cáo Chỉ số AI 2019 cũng cho biết rằng, ngoại trừ Singapore, Brazil, Úc và Canada, Ấn Độ có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong việc tuyển dụng AI từ năm 2015 đến năm 2019.[90] AI được sử dụng ngày càng nhiều trong sự phát triển về trí tuệ doanh nghiệp và tối ưu hóa các quy trình doanh nghiệp, nâng cấp quản lý dữ liệu, “khắp các cơ quan tổ chức Ấn Độ sử dụng ngày càng nhiều chatbot và trợ lý giọng nói cho các chương trình lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP).”[91]

Đáng chú ý, sự phát triển trong lực lượng lao động AI chủ yếu được thúc đẩy bởi “các chuyên gia giàu kinh nghiệm đã chuyển sự nghiệp sang lĩnh vực AI bằng cách nâng cao kỹ năng của bản thân trong vài năm qua, với 65% chuyên gia AI ở Ấn Độ chuyển từ các lĩnh vực khác sang trong 2 năm qua.”[92] Điều này cho thấy rằng, ngành giáo dục đại học của Ấn Độ cần được cải tổ từ góc độ kỹ năng, đặc biệt là vì các kỹ năng AI cũng được yêu cầu từ các vị trí thấp. Trong số các thông báo tuyển dụng liên quan đến AI ở Ấn Độ được đăng trên LinkedIn, các yêu cầu kinh nghiệm ở cấp độ đầu vào nổi bật nhất là kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và kỹ sư AI (xem Hình 5 và 6).

Hình 5: Thông báo tuyển dụng trong lĩnh vực AI tại Ấn Độ

Nguồn: Tác giả tính dựa trên dữ liệu tìm kiếm trên LinkedIn

 

Hình 6: Mức độ kinh nghiệm của các công việc liên quan đến AI trong các thông báo tuyển dụng ở Ấn Độ

Nguồn: Tác giả tính dựa trên dữ liệu tìm kiếm trên LinkedIn

Chính phủ đã chú ý đến việc phát triển AI như một ngành học thuật, nhưng sự sẵn có của đội ngũ giảng viên có trình độ và kinh nghiệm cũng sẽ cần phải theo kịp với bất kỳ sự tăng trưởng nào về số lượng các chương trình đào tạo. Theo Khảo sát của Toàn Ấn Độ về giáo dục đại học năm 2018-2019, 880.349 sinh viên đã đăng ký vào ngành kỹ thuật máy tính ở cấp đại học (527.252 nam và 353.097 nữ),[93] cao nhất so với các ngành kỹ thuật và công nghệ khác, và tăng 15% tỷ lệ đăng ký học so với kết quả khảo sát năm 2015-2016 (764.799 sinh viên đăng ký học kỹ thuật máy tính ở cấp độ đại học). Xu hướng này đòi hỏi phải có thêm nhiều giảng viên trong ngành.[94]

Một số chuyên gia khoa học máy tính có trụ sở tại miền bắc Ấn Độ đã chia sẻ ý kiến ​​với tác giả này về nguồn cung cấp giáo viên.[95] Một chuyên gia chỉ ra rằng, các Học viện Kỹ thuật Ấn Độ IIT ít nhất đã có sẵn nguồn nhân lực giảng dạy về AI trong trường, trong khi một chuyên gia khác nói rằng, sinh viên tốt nghiệp có kiến thức về AI từ các trường không phải trong tốp dẫn đầu cũng được các doanh nghiệp Ấn Độ chào mời những công việc tốt. Thật vậy, phân tích về hồ sơ giảng viên có khả năng dạy AI tại IIT Delhi, IIT Kharagpur và IISC Bangalore cho thấy hầu hết giảng viên đều có bằng tiến sĩ từ IIT, IISc Bangalore hoặc các trường đại học ở Mỹ. Tương tự, Đại học Anna và Học viện Công nghệ Vellore có xu hướng nhận giữ lại các cựu sinh viên của họ để làm giảng viên cho các khóa học liên quan đến AI.

Các trường đại học, các ngành nghề, viện nghiên cứu và các doanh nghiệp ở Ấn Độ và các nơi khác đòi hỏi một nguồn nhân lực phù hợp được nuôi dưỡng lâu dài và được củng cố trong hệ sinh thái AI trong dài hạn. Đồng thời, hướng nghiệp một cách phù hợp tại các cơ sở giáo dục là điều không thể thiếu trong việc khai thác nguồn nhân khẩu học trẻ tuổi khổng lồ của Ấn Độ.

Các hình thức giáo dục cũng cần thay đổi. Khảo sát Khả năng Việc làm hàng năm 2019 cho thấy rằng, giáo dục kỹ thuật của Ấn Độ chủ yếu dựa trên lý thuyết, “ít tiếp xúc với thực tế, chỉ 47% sinh viên tham gia các buổi trao đổi thực tế nghề nghiệp, trong khi 60% giảng viên không thảo luận về cách áp dụng các khái niệm kỹ thuật đã học được vào thực tế nghề nghiệp.”[96] Do đó, thúc đẩy sự hợp tác giữa các trường đại học và thực tiễn nghề nghiệp là chìa khóa trong việc đào tạo các kỹ sư tương lai. Quan hệ đối tác giữa các tổ chức sau trung học và các công ty công nghệ, bao gồm cả các công ty khởi nghiệp, để cung cấp các khóa học nghề sẽ mang lại lợi ích cho ngành AI bằng cách cung cấp lực lượng lao động có tay nghề cao và nâng cấp chương trình học. Sứ mệnh đổi mới ATAL của NITI Aayog nhằm mục đích truyền đạt các kỹ năng của thế kỷ XXI, chẳng hạn như hợp tác và giải quyết vấn đề thông qua “tự học”, đồng thời thúc đẩy đổi mới và tinh thần kinh doanh. Sứ mệnh này đã cho ra mắt các mô-đun AI của Atal Tinkering Labs (ATL) và Mô-đun ATL AI Step Up để xây dựng “một thế hệ sinh viên trẻ đổi mới sáng tạo từ cấp cơ sở.”[97]

Về động lực cho nghiên cứu, NEP năm 2020 của Ấn Độ đề cập đến vai trò của Quỹ Nghiên cứu Quốc gia (NRF) để “tài trợ cho các nghiên cứu xuất sắc được bình duyệt, phản biện và tích cực ươm mầm nghiên cứu trong các trường đại học và cao đẳng.”[98] Trong bối cảnh nghiên cứu AI, chính sách nêu rõ rằng, NRF có thể xem xét “một cách tiếp cận theo ba hướng: (a) thúc đẩy nghiên cứu AI cốt lõi, (b) phát triển và triển khai nghiên cứu dựa trên ứng dụng, và (c) thiết lập các sáng kiến nghiên cứu quốc tế để giải quyết các thách thức toàn cầu trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp và biến đổi khí hậu bằng cách sử dụng AI.”[99] Vai trò của NRF trong việc tăng cường nghiên cứu “chất lượng cao” trong lĩnh vực AI sẽ được quyết định một phần bởi việc phân bổ ngân sách và một phần bởi tư duy của các nhà nghiên cứu nhằm đạt được những đột phá.

Cuối cùng, chúng ta cũng thừa nhận rằng, lĩnh vực AI đòi hỏi thử nghiệm, kỹ năng giải quyết vấn đề và phải liên tục được củng cố. Cho đến nay, ngoại trừ một số cơ sở, hệ thống giáo dục đại học của Ấn Độ đang gặp khó khăn bởi tư duy học vẹt và thiếu tư duy phản biện. Nói cách khác, hệ thống giáo dục đã không khai thác được tinh thần dân chủ tương đối tự do, và do đó, không được coi như một đòn bẩy cho sự phát triển vượt trội, sáng tạo và nghiêm ngặt trong nghiên cứu. Ví dụ: các kỹ sư máy tính được phỏng vấn cho bài báo này đã tóm tắt kinh nghiệm học tập của họ tại trường của họ như sau:[100]

“Cách chúng tôi được dạy cho tôi ấn tượng rằng, tư duy phản biện không phù hợp trong lĩnh vực [kỹ thuật] của chúng tôi, nhưng AI đã làm thay đổi lối suy nghĩ đó.”

“Tôi không biết có bao nhiêu người trong chúng ta đam mê giải quyết các vấn đề phức tạp. Chúng tôi không muốn rời khỏi vùng an toàn của mình. Tôi nghĩ rằng tự động hóa không phải là việc của máy móc, mà chính con người chúng ta phải trở thành tự động hóa!”

“Tôi nghĩ rằng, mỗi chúng ta đều có khát vọng sáng tạo và chúng ta có những giáo viên giỏi, tận tâm. Nhưng chương trình học là một rào cản. Điều đó cần phải thay đổi”.

Câu trả lời của các kỹ sư chỉ ra một vấn đề sâu sắc hơn trong hệ thống giáo dục đại học của Ấn Độ cần phải được giải quyết thông qua cải cách cả về phương pháp sư phạm và chương trình giảng dạy. Cải cách nếu có sẽ bao gồm các yếu tố chính là: thường xuyên cập nhật giáo trình theo xu hướng AI, tăng cường thành phần tìm hiểu thực tế thông qua tiếp xúc với ngành nghề, các tình huống giả định, và các dự án dựa trên tư duy phản biện và kết hợp nhiều phương pháp đánh giá việc học của sinh viên.

 

Kết luận

Các cải cách giáo dục đại học đang được tiến hành ở Ấn Độ để ươm mầm tài năng AI, chẳng hạn như, mở ngành học AI. NEP 2020 quy định việc thành lập Quỹ Nghiên cứu Quốc gia, sẽ giúp thúc đẩy nghiên cứu về AI. Một số trở ngại cần được khắc phục, bao gồm tình trạng thiếu giảng viên và phương pháp giảng dạy lạc hậu. Nhưng trên hết, cần có một kế hoạch hành động rõ ràng để trẻ hóa các cơ sở giáo dục đại học nhằm phát triển tài năng AI, cho dù họ sẽ làm việc trong các doanh nghiệp hay học viện. Cải cách có hệ thống là cần thiết.

Trong khi đó, Trung Quốc đã bị các nhà quan sát nước ngoài phê bình vì làm suy yếu trí tuệ công dân của họ thông qua việc giảng dạy chính trị và “rập khuôn lý tưởng”.[101] Hơn nữa, Nhà nước Trung Quốc áp dụng AI trong chính trị để xác định thời gian thực của “những người có khả năng bất đồng chính kiến”[102] thông qua giám sát kỹ thuật số trong các trường đại học. Trung Quốc dường như đang điều khiển nguồn năng lượng của nền tảng nhân tài của mình thông qua “chủ nghĩa dân tộc công nghệ” không thông qua luồng tư tưởng tự do. Lãnh đạo nước này đã cho người dân thấy một tầm nhìn chung về AI một cách có hiệu quả,[103] và Chủ tịch nước Trung Quốc Tập Cận Bình được biết đến là người cũng đọc sách tìm hiểu về AI.[104] Không nghi ngờ gì nữa, chính chính sách và hỗ trợ tài chính của Chính quyền Trung ương Trung Quốc cũng như hiệu quả của các chính quyền địa phương trong việc đáp ứng các mục tiêu sẽ thúc đẩy chương trình nghị sự về AI của đất nước Trung Quốc sau này. Nhưng niềm đam mê cháy bỏng về mặt chính trị cũng không kém phần quan trọng. Sau khi Mỹ đưa các công ty AI Trung Quốc vào danh sách đen, đồng sáng lập công ty SenseTime, Xu Bing đã nói: “Tinh thần kinh doanh là một cuộc chạy marathon, không phải chạy nước rút. Chúng tôi sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ.”[105] Bộ Thương mại Mỹ cáo buộc rằng, công ty này đã vi phạm nhân quyền đối với các nhóm thiểu số Hồi giáo như người Duy Ngô Nhĩ ở Tân Cương.[106] Đáng chú ý, SenseTime là “công ty thuần AI được tài trợ nhiều nhất trên thế giới với định giá cao nhất.”[107]

Bất kỳ sự so sánh nào giữa Ấn Độ và Trung Quốc về AI đều cho thấy Trung Quốc vượt trội hơn về chỉ số định lượng. Ấn Độ có nhiều cột mốc cần đạt được nếu muốn bắt kịp Trung Quốc. Phải vạch ra một kế hoạch hành động rõ ràng để đào tạo nhân tài (đặc biệt với nhân khẩu học khổng lồ đầy tiềm năng của Ấn Độ) và đạt được kết quả nghiên cứu. Nghiên cứu trong tương lai có thể điều tra sự tăng trưởng của đội ngũ giảng viên, ghi danh vào các MOOC và các công ty khởi nghiệp AI để hiểu và so sánh các xu hướng ở cả hai quốc gia.

Nhưng AI không phải là con đường dễ dàng cho cả hai quốc gia. Ngoài các yếu tố hữu hình và vật chất, cam kết của thể chế đối với sự phát triển vượt trội, môi trường chính trị cởi mở và động lực của cá nhân các nhà nghiên cứu để mở khóa tiềm năng của AI, về lâu dài sẽ xác định ai sẽ là những người đứng đầu. Cách các tổ chức Ấn Độ và Trung Quốc chọn để xác định chỗ đứng của mình trong nhiệm vụ giành ưu thế tối cao của AI ở từng quốc gia họ, và họ sẽ làm gì để thực hiện ước vọng đó, vẫn còn là câu hỏi mở.

Ghi chú: Bài báo này dựa trên nghiên cứu được hỗ trợ bởi Hội đồng Nghiên cứu Khoa học Xã hội và Nhân văn (SSHRC) của Canada.

Trung tâm Nghiên cứu Ấn Độ

Nguồn: Crossroads of Artificial Intelligence: Higher Education and Research in India and China | ORF (orfonline.org)

 

[2] Sarah Dai, “AI Will Be Offered as a Major in 180 More Chinese Universities,” South China Morning Post, 4/3/2020.

[3] Zhou, Guangsu et al., “The effect of artificial intelligence on China’s labor market.” China Economic Journal 13, no. 1 (2020): 24-41.

Mani, Sunil, “Robot Apocalypse: Does it Matter for India’s Manufacturing Industry?”, Centre for Development Studies Working Paper 474 (2017). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3182255;

Frey, Carl Benedikt, and Michael A. Osborne, “The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation?”, Technological Forecasting and Social Change 114 (2017): 254–80. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019

[4] Cộng hòa Nhân dân Trung Quốc. “Kế hoạch 5 năm lần thứ 13 về Phát triển Kinh tế và Xã hội của Cộng hòa Nhân dân Trung Quốc 2016-2020.” (2016) https://en.ndrc.gov.cn/policyrelease_8233/201612/P020191101482242850325.pdf

[5] NITI Aayog, “National Strategy for Artificial Intelligence.” Paper. 6/2018, https://niti.gov.in/sites/default/files/2019-01/NationalStrategy-for-AI-Discussion-Paper.pdf

[7] Rekha M. Menon, Madhu Vazirani, và Pradeep Roy, “Rewire for Growth: Accelerating India’s Economic Growth with Artificial Intelligence.” Report (Accenture, 20/12/2017).

[8] China, A.I. Development Report. (2018). Viện Chính sách Khoa học và Công nghệ Trung Quốc, Đại học Thanh Hoa Trung Quốc (Tsinghua University).

[9] Caleb Silver, “The Top 10 Economies in the World,” 18/3/2020, Investopedia.

[10] China, A.I. Development Report.

[11] Yang Yang, “China has World’s Second-highest Number of AI Companies,” China Daily, 18/9/2018.

[12] NITI Aayog, “National Strategy for Artificial Intelligence”

[13] NITI Aayog, “National Strategy for Artificial Intelligence,”, tr. 20.  For AI’s application to education, Xem Maud Chassignol et al., “Artificial Intelligence Trends in Education: A Narrative Overview,” Procedia Computer Science 136 (2018): 16–24.

[14] NITI Aayog, “National Strategy for Artificial Intelligence,” tr. 22; Xem thêm Li, Robin, và Liu, Cixin, “Artificial Intelligence Revolution: How AI Will Change our Society, Economy, and Culture”, Skyhorse.

[15] Chính phủ Ấn Độ, Bộ Phát triển nguồn nhân lực, “National Education Policy 2020”.

[16] Chính phủ Ấn Độ, Bộ Phát triển nguồn nhân lực, “National Education Policy 2020”, tr. 55

[17] Hội đồng Nhà nước Cộng hòa Nhân dân Trung Quốc, “A New Generation of Artificial Intelligence Development Plan,” 8/7/2017, tr. 13.

[18] Trung Quốc trước đây đã phát hành một số tài liệu chính sách liên quan đến AI, bao gồm Hướng dẫn của Hội đồng Nhà nước về Thúc đẩy sự phát triển lành mạnh và có trật tự của Internet vạn vật (2013), Made in China 2025, Kế hoạch phát triển ngành công nghiệp robot (2016-2020), và Hướng dẫn của Hội đồng Nhà nước về Thúc đẩy Hành động “Internet +” (2015).

[19] Bộ Giáo dục, Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Trung quốc, “Artificial Intelligence Innovation Action Plan for Institutions of Higher Education”, Bộ Giáo dục, 2019

[20] Bộ Giáo dục CHDCND Trung Quốc, “Artificial Intelligence Innovation Action Plan for Institutions of Higher Education”

[21] Bộ Giáo dục CHDCND Trung Quốc, “Notice of the Ministry of Education on Issuing the Artificial Intelligence Innovation Action Plan for Institutions of Higher Education,” Ministry of Education, 2019; See also Roberts Huw, et al., “The Chinese Approach to Artificial Intelligence: An Analysis of Policy, Ethics, and Regulation,” AI & Society, (2020):1-19.

[22]Smriti Srivastava, “Top 20 B.Tech in Artificial Intelligence Institutes in India,” Analytics Insight, 27/8/2019. See also Upadhya Carol, “Reengineering India: Work, Capital, and Class in an Offshore Economy”, Oxford University Press, 2016.

[23] Smriti Srivastava, “Top 20 B.Tech in Artificial Intelligence Institutes in India,” Analytics Insight, 27/8/2019. See also Upadhya Carol, “Reengineering India: Work, Capital, and Class in an Offshore Economy”, Oxford University Press, 2016.

Shiksha, AI & Robotics Colleges in India – Fees, Courses, Placements, Cut Off, Admission.

[25] Indian Institute of Technology Delhi, “IIT Delhi Establishes School of Artificial Intelligence”, 2/9/2020.

[26]IIT Roorkee to Offer Artificial Intelligence, Data Science Courses on Coursera,” The Times of India, 12/8/2020, Xem thêm Alcorn, Brandon , Gayle Christensen và Devesh Kapur, “Higher Education and MOOCs in India and the Global South,” Change: The Magazine of Higher Learning, 47, no. 3, 2015,  42-49.

[27] “India: Artificial Intelligence has been Introduced as a Subject in Class IX from the Session 2019-20 in the Schools Affiliated with CBSE-HRD Minister,” Asia News Monitor, 9/12/2019.

[28] Chính phủ Ấn Độ, Bộ Điện tử và Kỹ thuật Thông tin, India AI, “Initiatives”.

[30]AI Major Approved for 35 Chinese Universities,” China Daily, 24/5/2019.

[31] Economist Intelligence Unit. “The automation readiness index: Who is ready for the coming wave of automation?”

[32] Giáo dục bắt buộc ở Trung Quốc dài 9 năm từ cấp tiểu học lên hết cấp trung học cơ sở.

[35] Government of India, Ministry of Statistics and Programme Implementation, National Statistical Office,  “Period Labour Force Survey July 2017- June 2018”, p. 87.

[36] Gần đây, Chương trình này đã đưa ra các sáng kiến quan trọng để kết hợp với AI. Ví dụ, Bộ Phát triển Kỹ năng và Doanh nhân đã ký một thỏa thuận với IBM vào tháng 9/2019 để đào tạo các giảng viên từ các Viện Đào tạo Công nghiệp về các kiến thức cơ bản của kỹ năng AI theo chương trình Đào tạo giảng viên.

[39] China, A.I. Development Report.

[40] Chỉ số H là thước đo để đánh giá kết quả học thuật và năng lực của học giả. Chỉ số H cho thấy số lượt trích dẫn và số sản phẩm khoa học đã công bố của tác giả, ví dụ: Tác giả "Có h bài báo đã được trích dẫn ít nhất h lần".

[41] Phần còn lại đến từ các tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp và các đơn vị khác.

[42] China, A.I. Development Report.

[43] China, A.I. Development Report, tr. 37. Xem thêm Ashok Parthasarathi, “Tackling the Brain Drain from India’s Information and Communication Technology Sector: The Need for a New Industrial, and Science and Technology Strategy,” Science and Public Policy 29, no. 2 (2002): 129–136.

[44] Macro Polo, “The Global AI Talent Tracker”.

[45] Macro Polo, “The Global AI Talent Tracker”

[46] Macro Polo, “The Global AI Talent Tracker”. Xem thêm

Nobel laureate: China’s policy can help India Reverse Brain Drain,” CGTN, 1/7/2019.

[47] Cong Cao et al., “Returning Scientists and the Emergence of China’s Science System,” Science and Public Policy 47, no. 2 (2020): 172–183.

[48] Element A. I. “Global AI talent report 2019.” (2019). https://jfgagne.ai/ talent-2019/

[49] Element A. I. “Global AI talent report 2019.”

[50] Element A. I. “Global AI talent report 2019.”

[51] Prajakta Hebbar, “Hitchhiker’s Guide To Artificial Intelligence In India: 2019-20,” Analytics India Magazine, 6/1/2020.

[53] Justin Lim, “China Increasingly Hungry for AI Talents,” The Edge Financial Daily, 29/10/2018.

[54] Romi Jain, “The Rise of China’s Geointellect?” Social Transformations in Chinese Societies, Journal publisher, 2021.

[56] CGTN, “China Unveils AI Open-source Platform ‘Dubhe’,” 8/3/ 2020, https://news.cgtn.com/news/2020-08-03/China-unveils-AIopen-source-platform-Dubhe—SE3UpfEX5e/index.html

[57] Emery D. Berger, “CSRankings: Computer Science Rankings,” 2019, https://csrankings.org

[58] Emery D. Berger, “CSRankings: Computer Science Rankings,” 2019.

[59] Emery D. Berger, “CSRankings: Computer Science Rankings”

[60] Để tìm kiếm mở rộng hơn so với tìm kiếm bằng cụm từ chung về AI, và để tìm với nhiều từ khóa/danh mục liên quan đến AI, hãy xem “Báo cáo phát triển AI “của Trung Quốc năm 2018' của Đại học Thanh Hoa, cho thấy rằng, Trung Quốc dẫn đầu trong khoảng thời gian 1997-2017 trong số các bài báo về AI.

[62] Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate, The University of British Columbia Library, Canada, 26/9/2020.

[63] Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate.

[64] Để “tính điểm khoa học, làm cơ sở cho việc giao đề tài nghiên cứu và cấp kinh phí nghiên cứu.” (Sharma, 2020).

[65] Yojana Sharma, “China Shifts from Reliance on International Publications,” University World News, 25/2/2020.

[66] Điều này không loại trừ sự tài trợ của các cơ quan quốc gia và quốc tế khác.

[67] Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate.

[68] Tác giả tính dựa trên số liệu từ Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate.

[69] Tác giả tính dựa trên số liệu từ Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate.

[70] Tác giả tính dựa trên số liệu từ Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate.

[71] Web of Science định nghĩa HCP là những bài báo đã nhận đủ số trích dẫn trong một khoảng thời gian cụ thể “để lọt vào top 1% các bài báo trong lĩnh vực học thuật của chúng, dựa trên ngưỡng được trích dẫn cao trong cùng lĩnh vực và năm xuất bản.”

[72] Tìm kiếm với cụm từ chung “artificial intelligence”/trí tuệ nhân tạo.

[73] Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate.

[74] Không sử dụng bộ lọc ngôn ngữ, tìm kiếm cả với ngôn ngữ không phải tiếng Anh. Trong khi tìm kiếm các kết quả của Ấn Độ, tác giả đã loại bỏ 4 kết quả không liên quan.

[75] Cơ sở Dữ liệu Web Khoa học Clarivate.

[76] Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới, “Technology Trends 2019: Artificial Intelligence” Geneva: Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới (2019). tr.86.

[77] Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới, “Technology Trends 2019, tr.32.

[79] Smriti Srivastava, “Indian Women Making Significant Proportion of Artificial Intelligence Workforce,” Analytics Insight, 7/11/2019.

[80] Stathoulopoulos, Konstantinos, and Juan C. Mateos-Garcia. “Gender Diversity in AI Research,” Available at SSRN 3428240 (2019). tr.19

[81] Stathoulopoulos, Konstantinos, và Juan C. Mateos-Garcia. “Gender Diversity,” tr. 30.

[82] Thổ Nhĩ Kỳ cũng xếp trên Ấn Độ nhưng Thổ Nhĩ Kỳ được xếp trong khu vực xuyên lục địa.

[83] Element A. I. “Global AI talent report 2019.”

[84] Báo cáo Nhân tài AI Toàn cầu năm 2019 lấy dữ liệu này từ phân tích của 21 hội nghị quốc tế.

[85] Element A. I. “Global AI talent report 2019.”

[86] AIM & Great Learning, “The Hitchhiker’s Guide to Artificial Intelligence 2019,” Analytics India Magazine, 2020.

[87] AIM & Great Learning, “The Hitchhikers Guide to Artificial Intelligence 2019,” tr. 25.

[88] Raymond Perrault et al., “The AI Index 2019 Annual Report”, AI Index Steering Committee, Human-Centered AI Institute, Đại học Stanford, Stanford, CA, 12/2019.

[90] Perrault et al., “The AI Index 2019 Annual Report”

[92] “India Doubles Its AI Workforce in 2019, but Faces Talent Shortage: Great Learning”

[93] Chính phủ Ấn Độ, Bộ Phát triển nguồn nhân lực, Vụ Giáo dục Đại học,“All India Survey on Higher Education 2018-2019.

[94] Trong trường hợp này, các khóa học mở trên mạng (MOOCs) là giải pháp nhất là trong đại dịch COVID-19.

[95] Theo nguyên tắc Đạo đức Nghiên cứu Hành vi của UBC (Đại học British Columbia, Canada, nơi tài trợ cho nghiên cứu này), tên của người trả lời phỏng vấn sẽ được ẩn để bảo vệ danh tính của những người tham gia nghiên cứu.

[97] Chính phủ Ấn Độ, NITI Aayog, “Let’s Learn Artificial Intelligence February 2020 Base Module”.

[98] Chính phủ Ấn Độ, Bộ Phát triển nguồn nhân lực, National Education Policy 2020, tr. 31.

[99] Chính phủ Ấn Độ, Bộ Phát triển nguồn nhân lực, tr. 31.

[101] Romi Jain, “The Tightening Ideational Regimentation of China’s Higher Education System,” Economic and Political Weekly, 2019, tr. 55-63.

[102] Ross Andersen, “The Panopticon Is Already Here,” The Atlantic, 9/2020.

[103] Matthew Carney, “President Xi Jinping’s China Dream has Population Enthused About Nation’s Future,” ABC News, 14/10/2017, Xem thêm Zhao Suisheng, “A State-Led Nationalism: The Patriotic Education Campaign in Post-Tiananmen China,” Communist and Post-Communist Studies  31, no.3 (1998): 287- 302; Zhang Zihao, “Scientists Commit to Patriotism, Diligence,” China Daily, 10/8/2018.

[106] Sherisse Pham, “The United States Strikes a Blow to China’s AI Ambitions,” CNN, 10/10/2019.

[107] SenseTime, “About Us,” SenseTime.

Đọc thêm về
AI  
Bình luận của bạn