Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (hoàn toàn tương đương với tiêu chuẩn quốc tế ISO/IEC 22989:2022) về Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Các khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo là văn bản tiêu chuẩn quốc gia nhằm thiết lập hệ thống thuật ngữ, định nghĩa và các khái niệm cơ bản nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam.

Phạm vi và đối tượng áp dụng

Tiêu chuẩn này áp dụng đối với các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân hoạt động trong lĩnh vực nghiên cứu, phát triển, thử nghiệm, vận hành, đánh giá hoặc ứng dụng các công nghệ và hệ thống trí tuệ nhân tạo. Văn bản cung cấp một ngôn ngữ chung, chuẩn hóa giúp các bên liên quan dễ dàng trao đổi, hợp tác và xây dựng các giải pháp công nghệ thông tin đồng bộ.

Các khái niệm và thuật ngữ cốt lõi về phần tử AI

• Phần tử AI (AI component): Được định nghĩa là phần tử chức năng được sử dụng để xây dựng nên một hệ thống trí tuệ nhân tạo hoàn chỉnh.
• Phần tử dữ liệu: Là phần tử dữ liệu ở dạng không thể phân chia nhỏ hơn, được xử lý theo số lượng cụ thể bằng các thuật toán học máy hoặc thông qua hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Xác định mục tiêu khi phát triển hệ thống AI

Tiêu chuẩn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định mục tiêu rõ ràng trước khi bắt tay vào xây dựng hệ thống AI. Các bên liên quan cần phải làm rõ các câu hỏi cốt lõi sau:

• Lý do cần thiết phải phát triển hệ thống AI là gì?
• Hệ thống AI được xây dựng nhằm giải quyết vấn đề cụ thể nào trong thực tiễn?
• Hệ thống đáp ứng nhu cầu nào của khách hàng hoặc mở ra cơ hội kinh doanh nào cho tổ chức?
• Các thước đo cụ thể, định lượng và định tính nào được sử dụng để đánh giá sự thành công của hệ thống AI sau khi đưa vào vận hành?

Môi trường phát triển và triển khai hệ thống AI

Tiêu chuẩn đưa ra các hướng dẫn và phân tích sâu sắc về tính linh hoạt của hệ thống AI trong quá trình chuyển dịch giữa các môi trường:

• Sự khác biệt giữa môi trường phát triển và triển khai: Hệ thống AI có thể được nghiên cứu, thử nghiệm và phát triển trong một môi trường giả lập hoặc phòng thí nghiệm, nhưng sau đó lại được triển khai thực tế ở một môi trường hoàn toàn khác. Ví dụ điển hình là hệ thống tự lái được phát triển trong phòng thí nghiệm nhưng triển khai thực tế trên hàng triệu phương tiện giao thông; hoặc hệ thống được phát triển trên các thiết bị khách (client devices) rồi triển khai diện rộng trên nền tảng điện toán đám mây.
• Sự độc lập giữa phần mềm và mô hình: Đối với nhiều hệ thống AI, việc phân biệt rõ ràng giữa thành phần phần mềm được triển khai và mô hình AI là cực kỳ quan trọng. Mô hình AI có thể được triển khai một cách độc lập và được phần mềm gọi sử dụng, cập nhật liên tục theo thời gian. Sự tách rời này giúp quá trình nâng cấp mô hình không làm ảnh hưởng đến cấu trúc phần mềm nền tảng và ngược lại.

Hiệu lực thi hành

Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 có hiệu lực áp dụng kể từ ngày ban hành theo các quy định hiện hành của pháp luật về tiêu chuẩn và quy chuẩn kỹ thuật. Các tổ chức công nghệ thông tin được khuyến khích áp dụng tiêu chuẩn này để chuẩn hóa quy trình phát triển sản phẩm AI của mình.