Khi dữ liệu không còn chỉ là thông tin

Trong những năm gần đây, đô thị thông minh đã trở thành một định hướng quan trọng trong quản lý và phát triển. Nhiều địa phương triển khai trung tâm điều hành, hệ thống giám sát, nền tảng dữ liệu với mục tiêu nâng cao hiệu quả quản trị và chất lượng sống của người dân.

Tuy nhiên, kinh nghiệm quốc tế cho thấy, cốt lõi của đô thị thông minh không nằm ở việc có bao nhiêu công nghệ, mà nằm ở cách dữ liệu được tạo ra, được quản lý và được sử dụng trong quá trình ra quyết định.

Dữ liệu không phải là yếu tố tồn tại độc lập, mà được hình thành từ chính đời sống xã hội. Mỗi hành vi (di chuyển, giao dịch, tương tác) đều để lại dấu vết và khi các dấu vết này được tổng hợp ở quy mô lớn, chúng cho phép nhận diện khá rõ các mô hình hành vi và xu hướng vận động của xã hội.

Từ đây, dữ liệu không còn chỉ đóng vai trò phản ánh, mà bắt đầu tham gia vào quá trình định hình quyết định. Nói cách khác, dữ liệu dần trở thành một dạng “quyền lực mềm”, không áp đặt trực tiếp, nhưng có khả năng chi phối môi trường thông tin mà con người dựa vào để lựa chọn.

Gemini_Generated_Image_qonk0cqonk0cqonk.png
Ảnh minh họa.

“Thực dân dữ liệu”: Một cách nhìn cần được lưu ý

Trong các nghiên cứu gần đây, đặc biệt qua cách diễn giải của TS. Nguyễn Hồng Hải Đăng dựa trên các công trình quốc tế, đã xuất hiện khái niệm “chủ nghĩa thực dân dữ liệu” để mô tả một xu hướng mới của nền kinh tế số.

Theo cách tiếp cận này, nếu trong lịch sử, thực dân gắn với việc chiếm hữu tài nguyên vật chất, thì trong bối cảnh hiện nay, một dạng “trích xuất” mới đang diễn ra với dữ liệu – thứ được tạo ra từ chính đời sống con người. Điểm đáng chú ý là quá trình này không cần đến cưỡng chế trực tiếp, mà vận hành thông qua sự tham gia gần như tất yếu của con người vào môi trường số.

Nói cách khác, sự kết nối mang lại tiện ích, nhưng đồng thời cũng tạo ra một dòng dữ liệu liên tục, được thu thập, xử lý và khai thác bởi các hệ thống công nghệ. Khi dữ liệu này được sử dụng để dự đoán và định hướng hành vi, ranh giới giữa “phản ánh” và “tác động” bắt đầu trở nên mờ đi.

Khi cái lặp lại dần trở thành cái “đúng”

Một hiện tượng đã được nghiên cứu trong tâm lý học nhận thức, thường được gọi là “hiệu ứng lặp lại”, cho thấy thông tin, dù chưa chính xác, nếu được nhắc lại nhiều lần, có xu hướng được con người tiếp nhận như một điều quen thuộc và từ đó dễ được tin là đúng. Trong môi trường số, hiện tượng này diễn ra với tốc độ và quy mô lớn hơn nhiều. Thông tin được lan truyền, diễn giải lại, trích dẫn chéo và dần hình thành những “phiên bản xã hội” của sự thật.

Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên dữ liệu từ Internet, chúng không chỉ tiếp nhận dữ liệu gốc, mà còn học từ chính những lớp thông tin đã được lặp lại đó. Do đó, đầu ra của hệ thống có thể tiếp tục củng cố những nhận thức đã phổ biến trong xã hội, kể cả khi những nhận thức đó chưa được kiểm chứng đầy đủ.

Vòng lặp này, từ lan truyền, học lại, tái tạo và lan truyền tiếp, đặt ra một yêu cầu rất rõ: trong quản trị đô thị thông minh, không thể đồng nhất “dữ liệu nhiều” với “dữ liệu đúng”.

Đô thị thông minh đúng nghĩa: Trọng tâm là năng lực quản trị

Từ những phân tích trên, có thể thấy một đô thị không trở nên “thông minh” chỉ nhờ vào việc sở hữu nhiều thiết bị hay nền tảng số. Những yếu tố đó chỉ phản ánh mức độ đầu tư về công nghệ, chứ chưa phản ánh chất lượng của quản trị.

Một đô thị chỉ có thể được coi là “thông minh” khi dữ liệu được thu thập có mục tiêu rõ ràng, được chuẩn hóa, liên thông và quan trọng nhất là được sử dụng để cải thiện thực chất quá trình ra quyết định.

Điều này đòi hỏi dữ liệu phải đi vào toàn bộ chu trình quản lý: từ phát hiện vấn đề, phân tích nguyên nhân, lựa chọn giải pháp đến theo dõi và đánh giá kết quả. Nếu dữ liệu chỉ dừng ở việc hiển thị hoặc báo cáo, thì đó vẫn là ứng dụng công nghệ, chưa phải là chuyển đổi về chất trong quản trị.

Vì vậy, cốt lõi của đô thị thông minh nằm ở năng lực quản trị dựa trên dữ liệu – một năng lực không thể hình thành chỉ bằng đầu tư thiết bị, mà cần cả quy trình, con người và cơ chế kiểm soát phù hợp.

Tổ chức đô thị: Bài toán giữa hiệu quả và độ bền

Trong quá trình triển khai, một vấn đề mang tính cấu trúc là lựa chọn giữa mức độ tập trung và phân tán của hệ thống đô thị và dữ liệu. Kinh nghiệm từ nghiên cứu hệ thống và quy hoạch đô thị cho thấy, các mô hình tập trung, mật độ cao thường tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập và xử lý dữ liệu, qua đó nâng cao hiệu quả điều hành và tiết kiệm chi phí trên quy mô lớn. Tuy nhiên, chính mức độ tập trung này cũng đi kèm rủi ro: khi xảy ra sai lệch hoặc sự cố, tác động có thể lan rộng; đồng thời, sự phụ thuộc vào một số nền tảng hoặc hạ tầng trung tâm có thể làm gia tăng tính dễ tổn thương của toàn hệ thống.

Ngược lại, các mô hình phân tán, dù có thể kém hiệu quả hơn ở từng điểm, lại thường có độ bền hệ thống cao hơn. Khi một khu vực gặp sự cố, các khu vực khác vẫn có thể vận hành tương đối độc lập; dữ liệu không bị dồn vào một điểm duy nhất, qua đó giảm nguy cơ bị chi phối toàn diện.

Từ góc độ này, có thể thấy không tồn tại một mô hình tối ưu tuyệt đối. Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào điều kiện cụ thể của từng địa phương, đặc biệt là năng lực quản trị và mức độ làm chủ dữ liệu.

Những nghịch lý khó tránh trong quá trình triển khai

Thực tiễn cho thấy, đô thị thông minh luôn đi kèm những đánh đổi. Việc tập trung dữ liệu giúp tăng tốc độ điều hành, nhưng đồng thời làm gia tăng rủi ro hệ thống. Tự động hóa giúp nâng cao hiệu quả, nhưng nếu phụ thuộc quá mức, có thể làm suy giảm năng lực phán đoán của con người. Nhu cầu “đi nhanh” dễ dẫn đến xu hướng lựa chọn những giải pháp có thể triển khai ngay, trong khi các yếu tố nền tảng lại cần thời gian dài hơn để hình thành.

Do đó, vấn đề không nằm ở chỗ công nghệ mạnh hay yếu, mà ở chỗ con người sử dụng công nghệ trong điều kiện nào và với mức độ kiểm soát ra sao.

Vì sao dễ đi sai: Duy lý có giới hạn

Lý thuyết “duy lý có giới hạn” của Herbert Simon cho thấy, trong thực tế, người ra quyết định luôn hoạt động trong điều kiện thiếu thông tin, thiếu thời gian và chịu áp lực phải hành động. Vì vậy, họ thường lựa chọn phương án “có thể chấp nhận được” thay vì phương án tối ưu.

Trong bối cảnh đô thị thông minh, điều này dẫn đến xu hướng ưu tiên những giải pháp dễ triển khai, dễ quan sát kết quả trong ngắn hạn, trong khi các yếu tố nền tảng như dữ liệu, quy trình và năng lực con người lại bị chậm lại.

Chính vì vậy, sai lệch nếu có thường không bắt đầu từ công nghệ, mà từ cách lựa chọn trong điều kiện bị giới hạn.

Không phải cứ lớn, giàu, đông mới là thông minh

Một nhận thức khá phổ biến là đô thị thông minh gắn với quy mô lớn, nguồn lực mạnh và mật độ dân cư cao. Tuy nhiên, các nghiên cứu về phát triển theo vùng cho thấy, yếu tố quyết định không phải là quy mô, mà là mức độ phù hợp giữa công cụ và nhu cầu thực tế.

Một hệ thống có thể rất hiện đại về mặt thiết bị, nhưng nếu dữ liệu không được sử dụng để cải thiện quyết định, thì hiệu quả thực chất không cao. Ngược lại, nhiều địa phương quy mô nhỏ, khi tập trung vào các bài toán cụ thể và xây dựng dữ liệu bám sát đời sống, lại có thể đạt hiệu quả cao hơn trong vận hành.

Do đó, việc sao chép mô hình của các đô thị lớn, nếu không đi kèm điều chỉnh phù hợp, có thể dẫn đến lệch hướng.

Đô thị thông minh không phải là mục tiêu tự thân, mà là công cụ phục vụ phát triển. Nếu không được triển khai một cách thận trọng, hệ thống có thể trở nên hiện đại hơn về hình thức nhưng lại làm suy giảm năng lực tự chủ trong quản trị. Khi dữ liệu nằm ngoài khả năng kiểm soát và quá trình ra quyết định phụ thuộc vào các nền tảng bên ngoài, quyền chủ động của địa phương có thể bị ảnh hưởng.

Đối với các tỉnh nghèo, miền núi, yêu cầu quan trọng không phải là theo kịp về hình thức, mà là giữ được năng lực tự định hình con đường phát triển. Điều đó đòi hỏi phải bắt đầu từ nhu cầu thực tế, xây dựng hệ thống dữ liệu gắn với đời sống, bảo đảm quyền kiểm soát dữ liệu và nâng cao năng lực sử dụng dữ liệu trong bộ máy quản lý.

Chỉ khi đó, đô thị thông minh mới thực sự là công cụ phục vụ con người, thay vì trở thành một cơ chế mà con người phải thích nghi theo.