Thêm SOHA trên Google
Vấn đề vận hành đô thị với sự tham gia của các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agents) đại diện cho con người thực hiện công việc, kết nối dịch vụ công, hỗ trợ doanh nghiệp và tương tác với các hệ thống đô thị đã trở thành chủ đề trọng tâm tại Diễn đàn Đô thị Thông minh Tương lai 2026 diễn ra ngày 10/10.
Sự kiện do Cục Chuyển đổi số quốc gia, Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số (VIDTI) phối hợp với Stamford Global Leadership Center (SGLC) tổ chức, dưới sự chỉ đạo và bảo trợ của Bộ Khoa học và Công nghệ, Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam cùng Ủy ban nhân dân Thành phố Hà Nội.
Tại diễn đàn, Sáng kiến Agent City - Thành phố Tác nhân AI do Công ty phát triển hạ tầng bảo mật cho nền kinh tế tác nhân AI (Tyr), SGLC và VIDTI phối hợp triển khai đã chính thức ra mắt.
Đây là một trong những mô hình quy mô lớn đầu tiên trên thế giới hướng tới việc vận hành các tác nhân AI trong các dịch vụ công và thương mại thực tế theo bộ quy tắc thống nhất, góp phần đưa Việt Nam hội nhập cùng xu hướng AI toàn cầu.
Tầm nhìn đô thị thông minh thế hệ AI-Native
Trong tham luận “Agent City – Đô thị thông minh thế hệ AI-Native: Xu thế, đề xuất ý tưởng thí điểm”, TS. Bangdao Chen – Đồng sáng lập Tyr, Đồng sáng lập Trung tâm Nghiên cứu Blockchain (Đại học Oxford), thành viên Hội đồng Cố vấn SGLC – đã trình bày tầm nhìn về Agent City.
Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch của AI từ các ứng dụng riêng lẻ sang hệ sinh thái các tác nhân có khả năng phối hợp thực hiện nhiệm vụ trong đời sống, doanh nghiệp và quản trị đô thị.
Tương tự cơ chế kết nối con người, tổ chức và dịch vụ của một thành phố truyền thống, sự phát triển của các tác nhân AI đòi hỏi một môi trường vận hành thống nhất.
TS. Bangdao Chen
Khi AI gia tăng khả năng xử lý công việc thay mặt cá nhân, hỗ trợ doanh nghiệp và tương tác liên hệ thống, các quy định về quyền hạn, trách nhiệm cùng an toàn vận hành trở thành yếu tố bắt buộc.
“Agent City mở ra hướng tiếp cận mới cho đô thị thông minh: chuyển từ việc dùng AI để phân tích dữ liệu hay hỗ trợ ra quyết định sang cho phép các tác nhân AI thực hiện công việc và phối hợp xuyên hệ thống một cách an toàn, minh bạch và có trách nhiệm”, TS. Bangdao Chen nhấn mạnh.
Theo ông, vấn đề cốt lõi không chỉ dừng lại ở năng lực của AI, mà nằm ở phương thức con người trao quyền và kiểm soát khi các tác nhân này tham gia vào các hoạt động thực tế.
Ba ưu tiên cốt lõi của Sáng kiến Agent City
Sáng kiến Agent City xác định ba ưu tiên chính gồm: bảo đảm chủ quyền dữ liệu và quyền tự chủ; bảo đảm an ninh trong vận hành tác nhân AI; và thu hẹp khoảng cách số.
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số sâu rộng, sự xuất hiện của các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agent) có khả năng tự chủ thực hiện nhiệm vụ đang đặt ra những thách thức chưa từng có về mặt quản trị.
Để giải bài toán này, Sáng kiến Agent City đã đưa ra một thiết chế vận hành nghiêm ngặt nhằm đảm bảo mỗi cá nhân hay tổ chức luôn giữ toàn quyền kiểm soát đối với dữ liệu, các quy định nội bộ và các đại diện số của mình.
Hệ thống được thiết kế với cơ chế ngắt hoạt động tức thì ngay khi tác nhân AI có dấu hiệu vượt quá phạm vi được ủy quyền. Đồng thời, mọi tương tác liên hệ thống đều phải đi qua các cổng kiểm soát danh tính nghiêm ngặt, nơi cơ chế xác minh chủ thể đại diện và phân quyền tối thiểu được thực thi tự động trước khi bất kỳ hành động nào diễn ra.
1. Bảo đảm chủ quyền dữ liệu và quyền tự chủ
Việc giao nhiều nhiệm vụ cho tác nhân AI khiến việc bảo vệ dữ liệu, tri thức của cá nhân và doanh nghiệp trở nên then chốt.
Do đó, Agent City hướng tới bảo đảm quyền kiểm soát dữ liệu, hành động của tác nhân và quy tắc vận hành cho từng bên tham gia, đồng thời xác lập trách nhiệm giải trình của đơn vị vận hành cùng cơ chế can thiệp khi cần thiết.
Dữ liệu thử nghiệm từ các hệ thống tác nhân có thể được dùng làm dữ liệu huấn luyện để cải thiện các mô hình AI riêng trong phạm vi quyền hạn được phép. Tri thức do con người truyền dạy cho tác nhân AI tiếp tục thuộc quyền sở hữu của chính họ.
2. Bảo đảm an ninh và kiểm soát hành động của tác nhân AI
Khi thực hiện thanh toán, truy cập hồ sơ hoặc điều khiển thiết bị, tác nhân AI có thể gây rủi ro nếu phát sinh lỗi, nhận chỉ dẫn độc hại hoặc vượt quá quyền hạn. Trong các hệ thống liên thông, sự cố từ một tác nhân có nguy cơ lây lan sang nhiều bên.
Chẳng hạn, tác nhân AI chỉ cần quyền đọc dữ liệu để kiểm tra hóa đơn; nhưng nếu sở hữu thêm quyền truy cập hệ thống thanh toán, giao dịch ngoài ý muốn có thể tự động diễn ra. Yếu tố rủi ro không nằm ở trí thông minh của AI mà ở quyền hạn được cấp.
Sáng kiến đề xuất quy trình kiểm thử an ninh đối với hệ thống tác nhân AI, kết hợp xác thực danh tính, kiểm soát quyền truy cập, giám sát liên tục và cơ chế can thiệp của con người. Nguyên tắc nền tảng được áp dụng là “Thông tin không phải là mệnh lệnh” – nội dung tác nhân đọc được không tự động chuyển thành chỉ thị mới, các giới hạn quyền hạn phải thực thi ngay tại thời điểm hành động.
Để công tác giám sát đạt tính trực quan, Agent City đưa ra nguyên tắc “Seeing Is Believing” (Trực quan để tạo dựng niềm tin), thể hiện hoạt động của tác nhân AI trên bản đồ thành phố. Mỗi tác nhân hiển thị dưới danh tính của cá nhân hoặc tổ chức đại diện, giúp người dân và cơ quan quản lý nhận biết tác nhân nào đã hành động, đại diện cho ai và tại vị trí nào để can thiệp trực tiếp mà không cần truy xuất mã lập trình hay nhật ký hệ thống. Bản đồ chỉ hiển thị chủ thể hành động, không tiết lộ nội dung trao đổi, yêu cầu hay giao dịch riêng tư.
3. Thu hẹp khoảng cách số, bảo đảm cơ hội tiếp cận AI
Các quy tắc vận hành của Agent City được thiết kế tính đến nhóm cá nhân và doanh nghiệp hạn chế về nguồn lực hoặc công nghệ. Khả năng tiếp cận dịch vụ không trở thành đặc quyền của riêng những người sở hữu tác nhân AI cá nhân.
Mô hình cho phép thiết lập các cơ chế an toàn: người cao tuổi có thể dùng tác nhân AI thanh toán hóa đơn với hạn mức chi tiêu được cài đặt cùng gia đình nhằm tránh rủi ro lừa đảo; chủ cửa hàng có thể giao tác nhân đặt hàng bổ sung nhưng giới hạn quyền truy cập hệ thống trả lương.
Những người không có tác nhân riêng vẫn có thể sử dụng các dịch vụ dùng chung. Thông qua các tình huống này, cơ quan quản lý có thể đánh giá mức độ thụ hưởng công nghệ thực tế của từng nhóm đối tượng.
Thảo luận về năng lực, thể chế và cơ chế thí điểm tại Việt Nam
Tiếp nối phần tham luận, phiên thảo luận với chủ đề “Agent City – Năng lực, Thể chế và Sandbox” đã tập trung phân tích các điều kiện cần thiết để triển khai các thử nghiệm thực tế tại Việt Nam.
Phiên thảo luận được điều phối bởi bà Trần Tuệ Tri – Nhà sáng lập và Giám đốc điều hành SGLC, cùng sự tham gia của TS. Bangdao Chen (Tyr), ông Timothy Ngo (Đồng sáng lập kiêm CEO Iozera.ai Inc.), ông Ashish Arvind Thukral (Đồng sáng lập kiêm CEO NeuGenM.ai) và bà Kaylene Wong (Giám đốc điều hành John Ethans International).
Cuộc thảo luận đặt ra vấn đề trọng tâm về công tác chuẩn bị của Việt Nam trên các phương diện công nghệ, quản trị và hợp tác. Các diễn giả đã đánh giá lộ trình phát triển từ đô thị số, đô thị thông minh đến đô thị AI-Native – nơi tác nhân AI trực tiếp phối hợp xử lý nhiệm vụ trong dịch vụ công, hoạt động doanh nghiệp và đời sống.
Từ góc độ đầu tư hạ tầng công nghệ, ông Timothy Ngo nhấn mạnh rằng phát triển Agent City không chỉ đòi hỏi năng lực trung tâm dữ liệu và hạ tầng tính toán, mà còn phụ thuộc vào sự đồng thuận của cộng đồng và chất lượng nguồn nhân lực địa phương.
Theo ông, việc thu hút đầu tư cần đi cùng truyền thông minh bạch, sự phối hợp giữa chính quyền và doanh nghiệp, cũng như đào tạo đội ngũ kỹ sư và nhân lực công nghệ. Ông đồng thời đề cập đến cơ hội hình thành những mô hình việc làm mới, khi mỗi cá nhân có thể phát triển các tác nhân AI phục vụ khách hàng trên phạm vi toàn cầu.
Ở góc độ doanh nghiệp và thị trường, ông Ashish Arvind Thukral cho rằng sự phát triển của các tác nhân AI sẽ làm thay đổi cách khách hàng tìm kiếm, lựa chọn và giao dịch với thương hiệu.
Khi các tác nhân AI có thể thay mặt người dùng thực hiện quyết định mua sắm, doanh nghiệp không chỉ cần hiện diện trên các nền tảng số mà còn phải bảo đảm thông tin sản phẩm, dịch vụ và hệ thống của mình có thể được AI tìm thấy, hiểu và tương tác. Điều này đặt ra yêu cầu chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng cơ chế xác thực và thiết lập các quy tắc an toàn cho giao dịch giữa các tác nhân AI.
Bàn về năng lực triển khai trong doanh nghiệp, bà Kaylene Wong nhấn mạnh vai trò của lãnh đạo trong việc xác định những bài toán kinh doanh cụ thể trước khi ứng dụng tác nhân AI.
Thay vì triển khai công nghệ một cách dàn trải, doanh nghiệp cần rà soát quy trình, lựa chọn các nhiệm vụ phù hợp để tự động hóa và đo lường hiệu quả thông qua chất lượng dịch vụ, năng suất và tăng trưởng doanh thu.
Song song với đó là phát triển đội ngũ nhân sự có khả năng xây dựng, quản lý và phối hợp với các tác nhân AI, trên cơ sở phân định rõ trách nhiệm của con người và phạm vi thực thi của công nghệ.
TS. Bangdao Chen đề xuất Việt Nam sớm triển khai các hoạt động thử nghiệm và mô phỏng để nhận diện rủi ro, kiểm chứng cơ chế kiểm soát và từng bước hoàn thiện chính sách quản trị tác nhân AI.
Theo ông, quá trình chuẩn bị cần gắn với đào tạo thông qua thực hành, đồng thời đưa các ứng dụng tác nhân AI đến gần người dân thông qua những công cụ quen thuộc như email và nền tảng nhắn tin, qua đó mở rộng khả năng tiếp cận và thu thập phản hồi từ thực tế.
Kêu gọi hợp tác triển khai thực tiễn
Đơn vị phát triển Tyr cùng các đối tác sáng lập Agent City đã chính thức đưa ra lời kêu gọi hợp tác gửi tới các cơ quan nhà nước, doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu và cộng đồng nhằm hoàn thiện mô hình và từng bước triển khai các chương trình thí điểm tại Việt Nam.
Các chương trình thí điểm dự kiến tập trung kiểm chứng khả năng phối hợp của tác nhân AI trên các hệ thống dịch vụ công và thương mại thực tế, bám sát ba ưu tiên cốt lõi: chủ quyền dữ liệu, an ninh vận hành và thu hẹp khoảng cách số.
Mức độ hiệu quả của mô hình Agent City sẽ được đánh giá dựa trên năng lực ứng dụng công nghệ, độ an toàn, quyền kiểm soát của các bên tham gia cùng giá trị thực tế mang lại cho xã hội. Việc xây dựng môi trường cho các tác nhân AI vận hành hướng tới mục tiêu cuối cùng là phục vụ con người, bảo vệ quyền lợi cá nhân và đảm bảo cơ hội phát triển bình đẳng cho mọi đối tượng.
