Giáo sư Serguei Maliar cho rằng AI sẽ thay đổi cách chuyên gia, nhà hoạch định chính sách thiết kế chính sách kinh tế - Ảnh: BTC
Đây là chia sẻ của Giáo sư Serguei Maliar (Đại học Santa Clara, Hoa Kỳ; nghiên cứu viên thỉnh giảng tại Đại học Stanford) tại Hội thảo quốc tế về kinh tế, luật và quản lý năm 2026 (ELG 2026) ngày 28-7.
Mô hình truyền thống ngày càng chạm giới hạn
Theo Giáo sư Serguei Maliar, thế giới đang đồng thời trải qua nhiều chuyển đổi lớn như biến đổi khí hậu, chuyển đổi số và cải cách thể chế... khiến việc dự báo, phân tích và xây dựng chính sách ngày càng phức tạp.
Theo ông, để có lời giải, nhiều nghiên cứu buộc phải đơn giản hóa mô hình, dẫn đến bỏ qua nhiều đặc điểm quan trọng của nền kinh tế. Đây cũng là khoảng trống mà AI có thể lấp đầy.
Giáo sư Maliar cho biết học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning) không chỉ được ứng dụng trong chơi cờ, điều khiển robot hay xe tự hành, mà còn là công cụ tối ưu hóa mạnh cho các bài toán có nhiều biến số và yếu tố bất định.
"AI đặc biệt hữu ích với các mô hình có hàng ngàn tác nhân hoặc hàng chục biến trạng thái, cho phép mô phỏng hành vi tiêu dùng, tiết kiệm, việc làm... cũng như hỗ trợ xây dựng chính sách hưu trí và an sinh xã hội", giáo sư nhấn mạnh.
Các thuật toán và Al có thể được ứng dụng để giải các mô hình kinh tế, hỗ trợ hoạch định chính sách mà phương pháp truyền thống khó giải quyết - Ảnh: QUANG ĐỊNH
AI thử hàng triệu kịch bản trước khi đề xuất chính sách
Đặc biệt, theo Giáo sư Maliar, sau khi được huấn luyện bằng mạng nơ-ron, AI có thể giả định một chính sách, mô phỏng toàn bộ diễn biến của nền kinh tế, đánh giá kết quả rồi tiếp tục thử một phương án khác. Quá trình này được lặp lại hàng ngàn, thậm chí hàng triệu lần để tìm ra lời giải tối ưu.
Ông ví quá trình này giống như chơi trò chơi điện tử. "Ngoài đời thực, mỗi người chỉ có một cuộc đời để đưa ra quyết định. Nhưng trong môi trường mô phỏng, AI có thể "sống lại" vô số lần, thử nhiều chiến lược khác nhau trước khi lựa chọn phương án tối ưu.
AI không chỉ là công cụ hỗ trợ tự động hóa hay tạo nội dung, mà còn có thể trở thành nền tảng tính toán mới giúp các nhà kinh tế và nhà hoạch định chính sách xây dựng những mô hình sát với thực tiễn hơn", vị giáo sư chia sẻ.
Tuy nhiên, ông cũng lưu ý AI không thể tự quyết định chính sách. "Mục tiêu cuối cùng của AI không phải thay thế nhà hoạch định chính sách, mà là công cụ giúp dự báo rủi ro, đánh giá nhiều kịch bản và hỗ trợ con người đưa ra quyết định hiệu quả hơn hướng tới phát triển bền vững", giáo sư nhấn mạnh.
Diễn ra trong hai ngày 28 và 29-7 tại TP.HCM, Hội thảo quốc tế về kinh tế, luật và quản lý năm 2026 (ELG 2026) do Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH) phối hợp các đối tác tổ chức, quy tụ 177 nghiên cứu được trình bày tại 44 phiên thảo luận.
Hội thảo tập trung thảo luận các giải pháp kinh tế, pháp lý và quản trị trước những thách thức của chuyển đổi số, chuyển đổi xanh và chuyển đổi năng lượng.
