Bài viết gốc: AI: Hope or Hype?
Ngày 13 tháng 6 năm 2024
Tại Hội nghị các nhà phát triển toàn cầu mới nhất, Apple đã thông báo rằng họ không chỉ tung ra bộ mô hình trí tuệ nhân tạo của riêng mình mà còn tích hợp ChatGPT của OpenAI vào các thiết bị và phần mềm của mình. Khi AI ngày càng thâm nhập vào cuộc sống của chúng ta, các cuộc tranh luận về rủi ro và tiềm năng của công nghệ đang lên đến đỉnh điểm.
Một thách thức – đặc biệt liên quan đến Apple, với cam kết được quảng cáo rầm rộ về bảo mật và quyền riêng tư của khách hàng – nằm ở việc các nhà phát triển phải phụ thuộc vào dữ liệu do người dùng cung cấp để đào tạo các mô hình AI. Như Angela Huyue Zhang của Đại học Hồng Kông và S. Alex Yang của Trường Kinh doanh London cảnh báo, công cụ AI đa phương thức mới của OpenAI, GPT-4o, “được thiết kế để thu thập dữ liệu người dùng, phần lớn trong số đó có bản quyền”. Vì người dùng có thể không sở hữu dữ liệu họ đang chia sẻ nên sự đồng ý của họ là không đủ để bảo vệ khỏi vi phạm bản quyền; cơ quan quản lý phải chịu trách nhiệm.
Nhưng trong khi “những tiến bộ công nghệ thực sự” luôn mang tính đột phá, Michael R. Strain của Viện Doanh nghiệp Mỹ chỉ ra, thì người ta không được quên rằng “những vấn đề do công nghệ mới tạo ra cũng có thể được giải quyết bằng công nghệ đó”. Trên thực tế, từ việc phát hiện gian lận do AI hỗ trợ trong trường học đến giảm thiểu rủi ro của vũ khí phối hợp với AI, các công cụ AI đã làm được việc đó. Ông kết luận rằng kinh nghiệm trong quá khứ “sẽ truyền cảm hứng cho sự tự tin – chứ không phải sự tự mãn – rằng AI có khả năng sáng tạo sẽ dẫn đến một thế giới tốt đẹp hơn”.
Công nghệ này chắc chắn có tiềm năng cải thiện cuộc sống gia đình, theo Anne-Marie Slaughter của New America và Avni Patel Thompson của Milo. Bằng cách đảm nhận “các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và trần tục”, nó sẽ “cho phép những người chăm sóc con người dành nhiều thời gian hơn để thiết lập các kết nối cảm xúc và mang lại sự đồng hành”. Mặc dù việc phát triển “AI cho người chăm sóc” sẽ “kiểm tra các giới hạn kỹ thuật của công nghệ và xác định mức độ mà nó có thể giải thích cho các cân nhắc về đạo đức và giá trị xã hội”, nhưng chắc chắn nó sẽ “đáng để nỗ lực”.
Jamie Metzl của OneShared.World đưa ra một tầm nhìn sâu rộng hơn nữa về tiềm năng của AI, lập luận rằng công nghệ này có thể giúp mọi người kết hợp vào “bản sắc truyền thống” của họ một “ý thức toàn cầu và nhận thức cao hơn về cách đáp ứng nhu cầu chung của xã hội”. Để đạt được mục tiêu này, chúng ta nên thúc đẩy các hệ thống AI “giúp chúng ta hình dung ra một con đường tốt hơn phía trước”, bao gồm “khuôn khổ toàn cầu để giải quyết” những thách thức chung.
Theo quan điểm của Simon Johnson của MIT và Eric Hazan của McKinsey & Company, AI hứa hẹn “tăng trưởng năng suất nhanh hơn đáng kể, đặc biệt là ở châu Âu và khối thịnh vượng chung”. Nhưng nó có thể thực hiện lời hứa này “chỉ khi việc áp dụng nó đi kèm với việc nâng cao kỹ năng con người và tái bố trí công nhân chủ động hơn”. Điều này sẽ yêu cầu các nhà điều hành phải “thẳng thắn nhất có thể về những khoảng cách kỹ năng còn non trẻ” và các chính phủ phải “tập trung vào việc tạo điều kiện dễ dàng nhất có thể cho tất cả người lao động nâng cấp kỹ năng của họ một cách kịp thời và phù hợp”.
Tuy nhiên, trong thời gian tới, AI có thể chỉ mang lại mức tăng năng suất hạn chế, Daron Acemoglu của MIT cảnh báo. Trên thực tế, “cả lý thuyết kinh tế lẫn dữ liệu đều không ủng hộ” những “dự báo lạc quan” đang được “các nhà lãnh đạo ngành công nghệ, các nhà dự báo lĩnh vực kinh doanh và phần lớn các phương tiện truyền thông ca ngợi”. Nhận thức được điều này là rất quan trọng, bởi vì “nếu chúng ta đón nhận chủ nghĩa lạc quan về công nghệ một cách thiếu suy xét hoặc để ngành công nghệ đặt ra chương trình nghị sự,” thì phần lớn tiềm năng của AI “có thể bị lãng phí”.
CHI PHÍ CAO CỦA GPT-4o
Ngày 3 tháng 6 năm 2024
ANGELA HUYUE ZHANG và S. ALEX YANG
Công cụ trí tuệ nhân tạo mới nhất của OpenAI, GPT-4o(*), tận dụng cơ sở người dùng lớn và ngày càng tăng – được thu hút bởi lời hứa rằng dịch vụ này miễn phí – để cung cấp lượng lớn dữ liệu đa phương thức và sử dụng dữ liệu đó để đào tạo mô hình AI của mình. Nhưng phần lớn dữ liệu không thuộc quyền sở hữu của người dùng và người giữ bản quyền sẽ có rất ít quyền truy đòi.
HỒNG KÔNG/LONDON – Với sự ra mắt của GPT-4o, OpenAI một lần nữa chứng tỏ mình là công ty trí tuệ nhân tạo sáng tạo nhất thế giới. Công cụ AI đa phương thức mới này – tích hợp liền mạch các khả năng văn bản, giọng nói và hình ảnh – nhanh hơn đáng kể so với các mẫu trước đó, nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng. Nhưng có lẽ tính năng hấp dẫn nhất của GPT-4o là nó miễn phí – hoặc có vẻ như vậy.
Người ta không phải trả phí đăng ký để sử dụng GPT-4o. Thay vào đó, người dùng thanh toán bằng dữ liệu của họ. Giống như một lỗ đen, GPT-4o tăng khối lượng bằng cách hút bất kỳ và tất cả vật chất đến quá gần, tích lũy mọi mẩu thông tin mà người dùng nhập vào, cho dù ở dạng văn bản, tệp âm thanh hoặc hình ảnh.
GPT-4o không chỉ thu thập thông tin của chính người dùng mà còn cả dữ liệu của bên thứ ba được tiết lộ trong quá trình tương tác với dịch vụ AI. Giả sử bạn đang tìm kiếm bản tóm tắt nội dung của một bài báo trên New York Times. Bạn chụp ảnh màn hình và chia sẻ nó với GPT-4o, GPT-4o sẽ đọc ảnh chụp màn hình và tạo bản tóm tắt được yêu cầu trong vòng vài giây. Đối với bạn, sự tương tác đã kết thúc. Nhưng OpenAI hiện đang sở hữu tất cả tài liệu có bản quyền từ ảnh chụp màn hình mà bạn cung cấp và nó có thể sử dụng thông tin đó để đào tạo và nâng cao mô hình của mình.
OpenAI không đơn độc. Trong năm qua, nhiều công ty – bao gồm Microsoft, Meta, Google và X (trước đây là Twitter) – đã âm thầm cập nhật chính sách quyền riêng tư của họ theo những cách có khả năng cho phép họ thu thập dữ liệu người dùng và áp dụng dữ liệu đó để đào tạo các mô hình AI tổng hợp. Mặc dù các công ty AI hàng đầu đã phải đối mặt với nhiều vụ kiện ở Hoa Kỳ về việc sử dụng trái phép nội dung có bản quyền cho mục đích này, nhưng nhu cầu dữ liệu của họ vẫn rất phàm ăn hơn bao giờ hết. Rốt cuộc, họ càng thu được nhiều thì họ càng có thể tạo ra mô hình của mình tốt hơn.
Vấn đề đối với các công ty AI hàng đầu là dữ liệu đào tạo chất lượng cao ngày càng khan hiếm. Vào cuối năm 2021, OpenAI cần nhiều dữ liệu hơn đến mức được cho là đã sao chép hơn một triệu giờ video trên YouTube, vi phạm các quy tắc của nền tảng. (Google, công ty mẹ của YouTube, đã không theo đuổi hành động pháp lý chống lại OpenAI, có thể để trốn tránh trách nhiệm về việc họ thu thập các video trên YouTube, bản quyền thuộc sở hữu của người sáng tạo ra chúng.)
Với GPT-4o, OpenAI đang thử một cách tiếp cận khác, tận dụng cơ sở người dùng lớn và đang phát triển – được thu hút bởi lời hứa về dịch vụ miễn phí – để cung cấp nguồn dữ liệu đa phương thức khổng lồ cho cộng đồng. Cách tiếp cận này phản ánh một mô hình kinh doanh nền tảng công nghệ nổi tiếng: không tính phí dịch vụ cho người dùng, từ công cụ tìm kiếm đến mạng xã hội, đồng thời thu lợi nhuận từ việc theo dõi ứng dụng và thu thập dữ liệu - điều mà giáo sư Shoshana Zuboff của Harvard nổi tiếng gọi là “chủ nghĩa tư bản giám sát”.
Để chắc chắn, người dùng có thể cấm OpenAI sử dụng “cuộc trò chuyện” của họ với GPT-4o để đào tạo mô hình. Nhưng cách rõ ràng để thực hiện điều này – trên trang cài đặt của ChatGPT – sẽ tự động tắt lịch sử trò chuyện của người dùng, khiến người dùng mất quyền truy cập vào các cuộc trò chuyện trước đây của họ. Không có lý do rõ ràng nào khiến hai chức năng này phải được liên kết, ngoài việc ngăn cản người dùng chọn không tham gia đào tạo mô hình.
Nếu người dùng muốn từ chối đào tạo mô hình mà không làm mất lịch sử trò chuyện, trước tiên họ phải tìm ra một cách khác, vì OpenAI chỉ nêu bật tùy chọn đầu tiên. Sau đó, họ phải điều hướng qua cổng bảo mật của OpenAI – một quy trình gồm nhiều bước. Nói một cách đơn giản, OpenAI đã đảm bảo rằng việc chọn không tham gia sẽ gây ra chi phí giao dịch đáng kể, với hy vọng người dùng sẽ không làm điều đó.
Ngay cả khi người dùng đồng ý sử dụng dữ liệu của họ để đào tạo AI thì chỉ sự đồng ý thôi sẽ không bảo vệ khỏi hành vi vi phạm bản quyền vì người dùng đang cung cấp dữ liệu mà họ có thể không thực sự sở hữu. Do đó, tương tác của họ với GPT-4o có tác động lan tỏa đến những người tạo ra nội dung được chia sẻ – điều mà các nhà kinh tế gọi là “tác động bên ngoài”. Theo nghĩa này, sự đồng ý có ý nghĩa rất nhỏ.
Mặc dù các hoạt động cung cấp dịch vụ cộng đồng của OpenAI có thể dẫn đến vi phạm bản quyền, nhưng việc buộc công ty – hoặc những công ty khác tương tự – phải chịu trách nhiệm sẽ không phải là điều dễ dàng. Đầu ra do AI tạo ra hiếm khi giống với dữ liệu cung cấp cho nó, điều này khiến chủ sở hữu bản quyền khó biết chắc chắn liệu nội dung của họ có được sử dụng trong đào tạo mô hình hay không. Hơn nữa, một công ty có thể khẳng định mình không biết: người dùng đã cung cấp nội dung trong quá trình tương tác với các dịch vụ của công ty, vậy làm sao công ty có thể biết họ lấy nội dung đó từ đâu?
Các nhà sáng tạo và nhà xuất bản đã sử dụng một số phương pháp để giữ cho nội dung của họ không bị hút vào lỗ đen đào tạo AI. Một số đã giới thiệu các giải pháp công nghệ để chặn việc thu thập dữ liệu. Những người khác đã cập nhật điều khoản dịch vụ của họ để cấm sử dụng nội dung của họ để đào tạo AI. Tháng trước, Sony Music – một trong những hãng thu âm lớn nhất thế giới – đã gửi thư tới hơn 700 công ty phát triển AI và nền tảng phát trực tuyến, cảnh báo họ không được sử dụng nội dung của hãng mà không có sự cho phép rõ ràng.
Nhưng miễn là OpenAI có thể khai thác lỗ hổng “do người dùng cung cấp” thì những nỗ lực đó sẽ vô ích. Cách đáng tin cậy duy nhất để giải quyết vấn đề bên ngoài của GPT-4o là các cơ quan quản lý hạn chế khả năng của các công ty AI trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu mà người dùng của họ chia sẻ.
Ghi chú GPT4o: Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) là một mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức được tạo bởi OpenAI, và là mô hình thứ tư trong loạt mô hình nền tảng GPT. Nó được phát hành lần đầu vào ngày 14 tháng 3 năm 2023, Mô hình AI mới có tên là GPT-4o, là một bản cập nhật từ mô hình GPT-4 đã ra mắt hơn một năm trước của OpenAI. Mô hình này sẽ được cung cấp miễn phí cho tất cả các người dùng, nghĩa là bất kỳ ai cũng sẽ có quyền truy cập vào công nghệ tiên tiến nhất của OpenAI thông qua ChatGPT. Giám đốc công nghệ của OpenAI, bà Mira Murati cho biết phiên bản cập nhật của ChatGPT bây giờ cũng sẽ có khả năng ghi nhớ, có nghĩa là nó có thể học từ các cuộc trò chuyện trước đó với người dùng và có thể dịch thời gian thực.
CÁI MÀ NHỮNG NGƯỜI BI QUAN VỀ AI CÒN THIẾU
Ngày 16 tháng 5 năm 2024
MICHAEL R. STRAIN
Cuộc tranh luận hiện nay về AI đang tập trung chủ yếu vào sự gián đoạn mà nó có thể gây ra. Mặc dù đúng là những tiến bộ công nghệ luôn phá vỡ các ngành công nghiệp cũ cũng như các hệ thống và quy trình hiện có, nhưng chúng ta không được bỏ qua những cơ hội mà chúng có thể tạo ra hoặc những rủi ro mà chúng có thể giảm thiểu.
WASHINGTON, DC – Chủ nghĩa bi quan tràn ngập các cuộc thảo luận hiện nay về trí tuệ nhân tạo tổng hợp. Một cuộc khảo sát của YouGov vào tháng 3 năm 2024 cho thấy người Mỹ chủ yếu cảm thấy “thận trọng” hoặc “quan ngại” về AI, trong khi chỉ có 1/5 là “hy vọng” hoặc “phấn khích”. Khoảng 4 trong số 10 người rất hoặc phần nào lo ngại rằng AI có thể đặt dấu chấm hết cho loài người.
Những nỗi sợ hãi như vậy minh họa cho xu hướng con người tập trung nhiều hơn vào những gì có thể bị mất hơn là những gì có thể đạt được từ sự thay đổi công nghệ. Những tiến bộ trong AI sẽ gây ra sự gián đoạn. Nhưng sự hủy diệt mang tính sáng tạo vừa tạo ra vừa phá hủy, và quá trình đó cuối cùng đều mang lại lợi ích. Thông thường, các vấn đề do công nghệ mới tạo ra cũng có thể được giải quyết bằng công nghệ đó. Chúng ta đã thấy điều này với AI và chúng ta sẽ thấy nhiều điều như vậy hơn trong những năm tới.
Hãy nhớ lại sự hoảng loạn quét qua các trường học và đại học khi OpenAI lần đầu tiên chứng minh rằng công cụ ChatGPT của họ có thể viết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nhiều nhà giáo dục nêu lên mối lo ngại chính đáng rằng AI có thể tạo ra sẽ giúp học sinh gian lận trong bài tập và bài kiểm tra, làm ảnh hưởng đến quá trình học tập của họ. Nhưng chính công nghệ gây ra hành vi lạm dụng này cũng cho phép phát hiện và ngăn chặn hành vi lạm dụng đó.
Hơn nữa, AI có thể tạo ra có thể giúp cải thiện chất lượng giáo dục. Mô hình giáo dục lớp học lâu đời đang phải đối mặt với những thách thức nghiêm trọng. Năng khiếu và sự chuẩn bị rất khác nhau giữa các học sinh trong một lớp học nhất định, cũng như phong cách học tập và mức độ tham gia, chú ý và tập trung. Ngoài ra, chất lượng giảng dạy có sự khác nhau giữa các lớp học.
AI có thể giải quyết những vấn đề này bằng cách đóng vai trò là gia sư riêng cho mọi học sinh. Nếu một học sinh cụ thể học toán tốt nhất bằng cách chơi các trò chơi toán học thì AI có thể chơi các trò chơi toán học. Nếu một học sinh khác học tốt hơn bằng cách lặng lẽ giải quyết vấn đề và yêu cầu trợ giúp khi cần, AI có thể đáp ứng điều đó. Nếu một học sinh bị tụt lại phía sau trong khi một học sinh khác trong cùng lớp đã nắm vững tài liệu và cảm thấy nhàm chán, gia sư AI có thể tìm cách khắc phục với học sinh tụt hậu và những tài liệu khó hơn với học sinh sau. Hệ thống AI cũng sẽ đóng vai trò là trợ lý giảng dạy tùy chỉnh, giúp giáo viên xây dựng giáo án và định hình phương pháp giảng dạy trong lớp.
Lợi ích kinh tế của các ứng dụng này sẽ rất đáng kể. Khi mọi đứa trẻ đều có gia sư AI riêng, kết quả giáo dục sẽ được cải thiện tổng thể, trong đó những học sinh có hoàn cảnh khó khăn hơn và học sinh ở các trường chất lượng thấp hơn có thể được hưởng lợi một cách không tương xứng. Những sinh viên được giáo dục tốt hơn này sau đó sẽ phát triển thành những công nhân năng suất hơn và có thể yêu cầu mức lương cao hơn. Họ cũng sẽ là những công dân khôn ngoan hơn, có khả năng làm sáng tỏ triển vọng dân chủ. Bởi vì dân chủ là nền tảng cho sự thịnh vượng lâu dài nên điều này cũng sẽ có những tác động kinh tế tích cực.
Nhiều nhà bình luận lo lắng rằng AI sẽ làm suy yếu nền dân chủ bằng cách tăng thêm thông tin lừa dối và sai lệch có tính tuyên truyền. Họ yêu cầu chúng ta tưởng tượng một “sự giả mạo sâu sắc”, chẳng hạn như việc Tổng thống Joe Biden thông báo rằng Hoa Kỳ đang rút khỏi NATO, hoặc có lẽ là việc Donald Trump gặp phải một biến cố y tế. Một video lan truyền như vậy có thể có sức thuyết phục đến mức gây ảnh hưởng đến dư luận trong thời gian chuẩn bị cho cuộc bầu cử vào tháng 11 năm 2024.
Nhưng trong khi sự giả mạo sâu sắc về các nhà lãnh đạo chính trị và các ứng cử viên cho chức vụ cao là mối đe dọa thực sự, thì mối lo ngại về những rủi ro do AI gây ra đối với nền dân chủ lại bị thổi phồng quá mức. Một lần nữa, công nghệ tương tự cho phép làm giả sâu sắc và các hình thức chiến tranh thông tin khác cũng có thể được triển khai để chống lại chúng. Những công cụ như vậy đã được giới thiệu. Ví dụ: SynthID, một công cụ tạo hình mờ do Google DeepMind phát triển, nó đi vào nội dung do AI tạo ra bằng chữ ký số mà con người không thể nhận ra nhưng có thể phát hiện được bằng phần mềm. Ba tháng trước, OpenAI đã thêm hình mờ vào tất cả hình ảnh do ChatGPT tạo ra.
Vũ khí AI sẽ tạo ra một thế giới nguy hiểm hơn? Còn quá sớm để nói. Nhưng cũng như những ví dụ trên, cùng một công nghệ có thể tạo ra vũ khí tấn công tốt hơn cũng có thể tạo ra khả năng phòng thủ tốt hơn. Nhiều chuyên gia tin rằng AI sẽ tăng cường an ninh bằng cách giảm thiểu “tình thế tiến thoái lưỡng nan của người phòng thủ”: sự bất cân xứng trong đó những kẻ xấu chỉ cần thành công một lần, trong khi hệ thống phòng thủ phải hoạt động mọi lúc.
Vào tháng 2, Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai đã báo cáo rằng công ty của ông đã phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế đặc biệt để phòng thủ mạng và thu thập thông tin về các mối đe dọa. Ông viết: “Một số công cụ của chúng tôi đã hoạt động tốt hơn tới 70% trong việc phát hiện các tập lệnh độc hại và hiệu quả hơn tới 300% trong việc xác định các tệp khai thác lỗ hổng”.
Logic tương tự cũng áp dụng cho các mối đe dọa an ninh quốc gia. Các chiến lược gia quân sự lo ngại rằng đàn máy bay không người lái giá rẻ, dễ chế tạo có thể đe dọa các tàu sân bay, máy bay chiến đấu và xe tăng lớn, đắt tiền – tất cả các hệ thống mà quân đội Mỹ dựa vào – nếu chúng được điều khiển và điều phối bởi AI. Nhưng công nghệ cơ bản tương tự đã được sử dụng để tạo ra hệ thống phòng thủ chống lại các cuộc tấn công như vậy.
Cuối cùng, nhiều chuyên gia và người dân lo ngại về việc AI sẽ thay thế con người. Tuy nhiên, như tôi đã viết cách đây vài tháng, nỗi sợ hãi chung này phản ánh tâm lý tổng bằng không hiểu sai về cách các nền kinh tế phát triển. Mặc dù AI có tính sáng tạo sẽ thay thế nhiều công nhân nhưng nó cũng sẽ tạo ra những cơ hội mới. Công việc trong tương lai sẽ khác rất nhiều so với công việc ngày nay vì AI có khả năng tạo ra sẽ tạo ra hàng hóa và dịch vụ mới mà việc sản xuất sẽ cần đến sức lao động của con người. Một quá trình tương tự đã xảy ra với những tiến bộ công nghệ trước đó. Như nhà kinh tế học David Autor và các đồng nghiệp của MIT đã chỉ ra, phần lớn công việc ngày nay là những ngành nghề được giới thiệu sau năm 1940.
Cuộc tranh luận hiện nay xung quanh AI sáng tạo tập trung chủ yếu vào sự gián đoạn mà nó có thể gây ra. Nhưng tiến bộ công nghệ không chỉ gây đột phá; họ cũng tạo ra. Sẽ luôn có những kẻ xấu tìm cách tàn phá các công nghệ mới. May mắn thay, có một động lực tài chính to lớn để chống lại những rủi ro như vậy cũng như để bảo toàn và tạo ra lợi nhuận.
Máy tính cá nhân và internet đã tạo điều kiện cho những tên trộm, tạo điều kiện cho việc truyền bá thông tin sai lệch và dẫn đến sự gián đoạn đáng kể trên thị trường lao động. Tuy nhiên, ngày nay rất ít người có thể quay ngược đồng hồ. Lịch sử sẽ truyền cảm hứng cho sự tự tin – chứ không phải sự tự mãn – rằng AI có khả năng sáng tạo sẽ dẫn đến một thế giới tốt đẹp hơn.
AI CÓ THỂ CẢI THIỆN CUỘC SỐNG GIA ĐÌNH?
Ngày 27 tháng 5 năm 2024
ANNE-MARIE SLAUGHTER và AVNI PATEL THOMPSON
Trợ lý AI dành cho người chăm sóc sẽ giải phóng thời gian và năng lượng cho sự đồng cảm, sáng tạo và kết nối. Quan trọng hơn, việc xác định những phần nào của công việc chăm sóc có thể được tự động hóa có thể dạy chúng ta rất nhiều điều về những chức năng và hoạt động nào của gia đình nên duy trì đầy đủ và duy nhất mang tính con người.
BERLIN/VANCOUVER – Cuộc tranh luận công khai về tương lai của trí tuệ nhân tạo thường tập trung vào hai mối quan tâm chính: tác động rộng lớn hơn của công nghệ đối với nhân loại và những tác động tức thời của nó đối với các cá nhân. Phần lớn mọi người đều muốn biết tự động hóa sẽ biến đổi công việc như thế nào. Những ngành công nghiệp nào vẫn còn tồn tại vào ngày mai? Và công việc của ai đang trực tuyến ngày hôm nay?
Nhưng cuộc tranh luận đã bỏ qua một trụ cột quan trọng của xã hội: gia đình. Nếu chúng ta định xây dựng các hệ thống AI giúp giải quyết, thay vì làm trầm trọng thêm, các vấn đề kinh tế và xã hội cấp bách, chúng ta nên nhớ rằng có đến 89% hộ gia đình Mỹ và chúng ta nên xem xét những áp lực phức tạp mà họ gặp phải khi quyết định cách áp dụng công nghệ này.
Suy cho cùng, các gia đình ở Mỹ đang rất cần được hỗ trợ. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nền kinh tế chăm sóc trị giá 6 nghìn tỷ USD của Mỹ có nguy cơ sụp đổ do thiếu lao động, gánh nặng hành chính và mô hình thị trường bị phá vỡ, theo đó hầu hết các gia đình không đủ khả năng chi trả toàn bộ chi phí chăm sóc và người lao động thường xuyên bị trả lương thấp. Hơn nữa, vai trò làm cha mẹ đã thay đổi: ngày càng có nhiều cha mẹ đi làm và nhu cầu về thời gian của họ, từ chăm sóc con cái và cha mẹ già đến quản lý tình trạng quá tải thông tin và điều phối các công việc gia đình, ngày càng tăng.
Sử dụng AI làm người đồng hành cho các gia đình có thể tiết kiệm thời gian – và sự tỉnh táo. Trợ lý AI có thể giải mã email của trường và lịch hoạt động hoặc giúp chuẩn bị cho chuyến du lịch sắp tới của gia đình bằng cách lập danh sách đóng gói và xác nhận kế hoạch du lịch. Nếu được tăng cường bởi AI, các robot chăm sóc đang được phát triển ở Nhật Bản và các nơi khác có thể hỗ trợ quyền riêng tư và quyền tự chủ của những người được chăm sóc, đồng thời cho phép những người chăm sóc con người dành nhiều thời gian hơn để thiết lập các kết nối cảm xúc và đồng hành.
Việc thiết kế AI để hỗ trợ các vấn đề phức tạp của con người như nuôi dạy con cái hoặc chăm sóc người già đòi hỏi phải xác định được vai trò của nó. Trong thế giới ngày nay, việc chăm sóc và đặc biệt là nuôi dạy con cái bao gồm quá nhiều công việc nhàm chán chiếm hết thời gian dành cho các hoạt động có ý nghĩa hơn. Do đó, AI có thể hoạt động như “công nghệ phản công nghệ” - một lá chắn khỏi nền văn hóa luôn tồn tại của email, tin nhắn văn bản và vô số việc cần làm. Người đồng nghiệp AI lý tưởng sẽ gánh vác phần lớn công việc bận rộn này, cho phép các gia đình dành nhiều thời gian hơn cho nhau.
Nhưng những nhiệm vụ phức tạp của con người thường là những vấn đề “tảng băng trôi”, với phần lớn công việc được ẩn giấu bên dưới bề mặt. Một phi công phụ AI chỉ xử lý lao động hữu hình sẽ không giúp giảm bớt gánh nặng cho người có trách nhiệm vì việc hoàn thành những nhiệm vụ này đòi hỏi sự hiểu biết đầy đủ về những gì cần phải làm.
Ví dụ: chúng tôi có thể xây dựng công nghệ để tạo các mục lịch từ một email có lịch thi đấu cho một đội bóng đá trẻ (sau đó xóa và tạo lại chúng khi lịch thi đấu chắc chắn sẽ thay đổi một tuần sau đó). Nhưng để giải phóng cha mẹ khỏi gánh nặng vô hình trong việc quản lý mùa thể thao của trẻ, AI sẽ cần phải hiểu nhiều nhiệm vụ khác ẩn sau bề mặt: tìm kiếm vị trí sân, chú ý màu áo đấu, đăng ký bữa ăn nhẹ và tạo ra nhiệm vụ nhắc nhở phù hợp. Nếu một phụ huynh có thời gian bận về lịch trình, trợ lý AI sẽ phải thông báo cho phụ huynh và nếu cả hai có xung đột, trợ lý này sẽ phải sắp xếp thời gian cho một cuộc trò chuyện, để nhận biết tầm quan trọng của việc có cha mẹ đối với một đứa trẻ, hoặc người thân trong giải trí của họ.
Thử thách không phải là tìm ra câu trả lời mà là tìm ra câu trả lời đúng trong bối cảnh phức tạp, phần lớn trong số đó đã in sâu vào tâm trí của các bậc cha mẹ. Thông qua việc khám phá và tuyển chọn cẩn thận, kiến thức này một ngày nào đó có thể được chuyển đổi thành dữ liệu để đào tạo các mô hình AI gia đình chuyên biệt. Ngược lại, các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT-4, Gemini và Claude thường được đào tạo về dữ liệu công khai được thu thập từ internet.
Việc phát triển một chương trình thí điểm AI cho người chăm sóc chắc chắn sẽ kiểm tra các giới hạn kỹ thuật của công nghệ và xác định mức độ mà nó có thể giải thích cho các cân nhắc về đạo đức và giá trị xã hội. Trong một bài báo sắp xuất bản có tiêu đề “Khuôn khổ tính toán cho việc chăm sóc và Khung chăm sóc cho máy tính”, nhà khoa học nhận thức Brian Christian khám phá một số thách thức lớn nhất khi cố gắng chuyển sự chăm sóc thành “hàm phần thưởng” toán học cần thiết cho máy học. Một ví dụ là khi người chăm sóc can thiệp dựa trên những gì họ tin là có lợi nhất cho trẻ, ngay cả khi đứa trẻ đó không đồng ý. Christian kết luận rằng “quá trình cố gắng chính thức hóa các khía cạnh cốt lõi của trải nghiệm con người đang tiết lộ cho chúng ta biết sự quan tâm thực sự là gì - và có lẽ thậm chí chúng ta vẫn chưa hiểu về nó đến mức nào”.
Giống như công việc văn phòng, phần lớn cuộc sống gia đình bao gồm những công việc lặp đi lặp lại và trần tục mà AI có thể hoàn thành. Nhưng không giống như công việc văn phòng, việc đào tạo một mô hình AI như vậy sẽ đòi hỏi phải thu thập và truyền tải cẩn thận các thông lệ chuyên môn của một thế giới thân mật. Tuy nhiên, điều đó rất đáng nỗ lực: trợ lý AI dành cho người chăm sóc sẽ giải phóng thời gian và năng lượng cho sự đồng cảm, sáng tạo và kết nối. Quan trọng hơn, việc xác định những phần nào của việc chăm sóc có thể được thực hiện bởi AI có thể dạy chúng ta rất nhiều điều về những chức năng và hoạt động nào của gia đình nên duy trì đầy đủ và duy nhất là con người.
AI CÓ THỂ NUÔI DƯỠNG KIẾN THỨC TOÀN CẦU?
Ngày 11 tháng 6 năm 2024
JAMIE METZL
Sự phát triển công nghệ đã hình thành niềm tin tôn giáo trong hàng ngàn năm. Điều này cho thấy các công nghệ mới mạnh mẽ như trí tuệ nhân tạo có thể giúp mọi người kết hợp nhận thức tốt hơn về cách đáp ứng nhu cầu chung của xã hội vào bản sắc truyền thống của họ.
NEW YORK – Tổ tiên của chúng ta từ lâu đã lo sợ cơn thịnh nộ ngày tận thế của các vị thần giận dữ. Nhưng chỉ gần đây chúng ta mới phát triển được khả năng tự giải quyết, dù là từ biến đổi khí hậu, vũ khí hạt nhân, trí tuệ nhân tạo hay sinh học tổng hợp. Mặc dù khả năng gây hại trên quy mô hành tinh của chúng ta đã tăng lên theo cấp số nhân nhờ công nghệ của chúng ta, nhưng phương tiện quản lý có trách nhiệm của chúng ta đối với những sức mạnh mới phát hiện này thì không. Điều này phải thay đổi nếu nhân loại muốn tồn tại và phát triển.
Thế giới kết nối sâu sắc ngày nay đòi hỏi chúng ta phải phát triển ý thức và mục đích tập thể để giải quyết những thách thức chung và đảm bảo rằng những tiến bộ công nghệ phục vụ mọi người. Cho đến nay, sự cạnh tranh được mất giữa các quốc gia và cộng đồng đã đặt ra trở ngại không thể vượt qua trong việc giảm thiểu rủi ro toàn cầu. Nhưng những công nghệ dễ bị lạm dụng cũng có khả năng giúp thúc đẩy tinh thần trách nhiệm chung.
Sự phát triển công nghệ đã hình thành niềm tin tôn giáo trong hàng ngàn năm. Việc thuần hóa thực vật và động vật đã tạo nên nền văn minh - và do đó, tất cả các tôn giáo (trừ thuyết linh vật) - đều có thể thực hiện được, trong khi việc phát minh ra chữ viết, tiếp theo là giấy da và giấy sau này, đã giúp những hệ thống tín ngưỡng này lan truyền qua các sách thánh như Kinh Torah, Kinh thánh, Kinh Qur'an và Bhagavad Gita. Sự thành công của đạo Tin Lành phần lớn là nhờ vào báo in.
Giờ đây, các công ty đang xây dựng các chatbot mô hình ngôn ngữ lớn – chẳng hạn như GitaGPT, Qur'an GPT và BibleChat – mà mọi người có thể sử dụng để nhận lời khuyên cá nhân tự động lấy cảm hứng từ các văn bản tôn giáo truyền thống. Cho rằng Talmud, một cách giải thích các văn bản thiêng liêng, bản thân nó đã trở nên thiêng liêng trong Do Thái giáo, không thể tưởng tượng được rằng một ngày nào đó các văn bản diễn giải do AI tạo ra có thể có được trạng thái thiêng liêng.
Điều này cho thấy rằng mặc dù các công nghệ mạnh mẽ như AI có thể gây hại nhưng chúng cũng có thể dễ dàng có ảnh hưởng tích cực đến sự phát triển liên tục của các truyền thống xã hội và hệ thống tín ngưỡng. Cụ thể, những công nghệ này có thể giúp mọi người kết hợp ý thức toàn cầu và nhận thức cao hơn về cách đáp ứng nhu cầu chung của xã hội vào bản sắc truyền thống của họ. Theo bước chân của thuyết vật linh, Phật giáo và Chủ nghĩa nhất thể (các phong trào, với hiệu quả hạn chế, từ lâu đã cố gắng mở rộng khái niệm về trách nhiệm tập thể), các hệ thống AI có thể giúp tăng cường những nỗ lực này trong một thế giới siêu kết nối.
Vào năm 2016, AlphaGo, một thuật toán được phát triển bởi DeepMind của Google, đã đánh bại kiện tướng cờ vây Lee Sedol với tỷ số 4 ván đấu 1 trong một cuộc thi ở Seoul. Màn trình diễn đáng kinh ngạc về sức mạnh công nghệ này nhấn mạnh tiềm năng biến đổi của AI. Thành công của AlphaGo, vốn được huấn luyện trên các trò chơi số hóa được chơi bởi hàng nghìn bậc thầy cờ vây, trên thực tế là một chiến thắng sâu sắc cho nhân loại. Cứ như thể tất cả những bậc thầy con người đó đang ngồi đối diện với Lee, trí tuệ tổng hợp của họ được truyền qua thuật toán. Vào ngày đó, theo nhiều cách, một chương trình máy tính đã đại diện cho những gì tốt nhất của chúng ta.
Hãy tưởng tượng nếu chúng ta hướng dẫn một thuật toán trong tương lai để nghiên cứu tất cả các truyền thống tôn giáo và thế tục được ghi lại của loài người, đồng thời tạo ra một bản tuyên ngôn đề cập đến những thành tựu văn hóa và tinh thần tốt nhất của chúng ta, đồng thời đưa ra kế hoạch cải thiện chúng. Sử dụng tất cả những gì đã học được, bot này có thể tư vấn cho chúng ta cách đạt được sự cân bằng tối ưu giữa nhu cầu cá nhân của chúng ta với tư cách là thành viên của các cộng đồng nhỏ hơn và nhu cầu tập thể của chúng ta với tư cách là con người chia sẻ hành tinh. Người ta thậm chí có thể tưởng tượng kết quả đầu ra của nó có tính hợp pháp tương tự như Talmud, hoặc giống như những tấm bảng mà tổ tiên chúng ta cố tình nhận được trên đỉnh núi hoặc đào lên ở sân sau của họ.
Ngày nay, nhiều người thường xuyên tương tác với các bot AI có tính sáng tạo, cho dù sử dụng chức năng dự đoán văn bản trong Gmail hay truy vấn ChatGPT. Hệ thống máy tính trên ô tô cảnh báo người lái xe khi họ chuyển sang làn đường khác, trong khi hệ thống máy tính trên máy bay cảnh báo phi công khi họ mắc lỗi. Chẳng bao lâu nữa, các giao diện ngôn ngữ tự nhiên liền mạch sẽ lên kế hoạch cho kỳ nghỉ của chúng ta, viết chương trình máy tính dựa trên lời nhắc từ những người không thể viết mã, đề xuất các phương án điều trị cho bác sĩ và đề xuất chiến lược trồng trọt cho nông dân. Các hệ thống AI cuối cùng sẽ đóng một vai trò to lớn trong nhiều quyết định quan trọng trong cuộc sống, vì vậy sẽ rất hợp lý khi chúng ta lập trình mối quan tâm vì lợi ích chung vào chúng.
Trong ván thứ hai giữa AlphaGo và Lee, thuật toán đã thực hiện một nước đi mà các chuyên gia con người coi là sai lầm. Theo các số liệu hiện có, động thái này có 1/10.000 cơ hội mang lại lợi ích. Nhưng hóa ra đó lại là một bước đi tối ưu mà trước đây chưa có con người nào nghĩ tới. Thay vì làm suy yếu người chơi con người, AlphaGo cuối cùng đã khiến họ chơi tốt hơn bằng cách giới thiệu những cách chơi mới. Tất cả những điều này có thể được ghi nhận là do con người, những người đã phát minh ra những công nghệ này và chính cờ vây. Con người cũng tạo ra chương trình AlphaZero, chương trình này đã đánh bại người tiền nhiệm của nó, AlphaGo, sau khi học trò chơi chỉ bằng cách chơi với chính nó.
Nói cách khác, công nghệ là của chúng ta nên nó phải được phát triển vì chúng ta.
Chúng ta nên thúc đẩy các hệ thống AI rộng lớn hơn được đào tạo về nội dung văn hóa mà con người đã tạo ra trong hàng nghìn năm để giúp chúng ta hình dung ra con đường phía trước tốt hơn, như AlphaGo và AlphaZero đã làm cho người chơi cờ vây.
Đồng hồ đang tích tắc để phát triển một khuôn khổ toàn cầu nhằm giải quyết những mối nguy hiểm mà chúng ta đang tạo ra. Đó là động thái của chúng tôi.
NGUỒN NHÂN LỰC CHO THỜI ĐẠI AI
Ngày 30 tháng 5 năm 2024
SIMON JOHNSON và ERIC HAZAN
Sự thịnh vượng chung chỉ có thể đến từ công nghệ mới nếu việc áp dụng nó đi kèm với việc nâng cao kỹ năng và chủ động bố trí lại công nhân. Trong thời đại AI sáng tạo, người sử dụng lao động nên thẳng thắn về những khoảng trống kỹ năng còn non trẻ và chính phủ nên tập trung vào việc tạo điều kiện cho tất cả người lao động nâng cấp kỹ năng của họ một cách kịp thời và phù hợp.
WASHINGTON, DC/PARIS – Trí tuệ nhân tạo sáng tạo đã thu hút trí tưởng tượng của thế giới vì nó dường như có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ mà trước đây đòi hỏi các kỹ năng nhận thức nâng cao. Với nó, có triển vọng thực sự là nhiều công nhân có trình độ học vấn cao và kinh nghiệm có thể bị thay thế bởi thuật toán. Điều gì sẽ xảy ra khi máy móc không phải làm công việc của thợ dệt thủ công và công nhân ô tô mà là người viết kịch bản, luật sư, quản lý cấp trung và thậm chí cả giám đốc điều hành cấp cao?
Một câu trả lời là nghĩ rằng các kỹ năng không còn quan trọng nữa, hoặc thậm chí chúng ta không nên nhấn mạnh vào giáo dục. Ngược lại, trong khi tiềm năng tăng năng suất (và thu nhập cao hơn cho tất cả mọi người) thông qua tương tác giữa con người và máy móc chưa bao giờ lớn hơn, con người chúng ta sẽ cần phải nâng cao hoạt động của mình. Chúng ta phải cải thiện mọi thứ mà máy tính gặp khó khăn, bao gồm hiểu ngữ cảnh, suy nghĩ sáng tạo và quản lý mối quan hệ với người khác.
Theo một báo cáo gần đây của Viện Toàn cầu McKinsey, có tới 30% số giờ làm việc hiện tại ở các nước công nghiệp phát triển có thể được tự động hóa vào năm 2030, trong kịch bản tự động hóa vừa phải. Trong khi tự động hóa đã gây áp lực lên người lao động trong nhiều thập kỷ, thì AI tạo sinh báo trước một sự tăng tốc đáng kể và sự thay đổi đáng kinh ngạc đối với nhiều người vốn cho rằng sự nghiệp của họ đã ổn định.
Tại Hoa Kỳ và Liên minh Châu Âu, số người làm nhân viên văn phòng, sản xuất và đại diện dịch vụ khách hàng gần như chắc chắn sẽ giảm khi AI phát triển chiếm ưu thế. (Báo cáo xem xét chín quốc gia EU – Cộng hòa Séc, Đan Mạch, Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Ba Lan, Tây Ban Nha và Thụy Điển – đại diện cho 75% dân số lao động châu Âu, cũng như Vương quốc Anh).
Nhưng tin tức không phải là tất cả xấu. Báo cáo ước tính rằng nhu cầu về lao động trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, năng lượng sạch và các ngành nghề đòi hỏi kỹ năng cao khác (như nghiên cứu và phát triển khoa học) có thể sẽ tăng ở các quốc gia đó. Tất nhiên, có những yếu tố khác đang diễn ra ở đây, bao gồm nỗ lực đạt được lượng khí thải ròng bằng 0 (quan trọng để tạo việc làm mới ở tất cả các nước công nghiệp phát triển), lực lượng lao động già đi (đặc biệt là ở châu Âu), sự mở rộng liên tục của thương mại điện tử khu vực tư nhân, và tăng cường cơ sở hạ tầng do chính phủ tài trợ.
Thay vì thất nghiệp hàng loạt, kết quả rất có thể xảy ra là nhiều người sẽ sớm phải đối mặt với áp lực phải thay đổi công việc. Theo những giả định hợp lý, Châu Âu có thể trải qua tới 12 triệu lần chuyển đổi nghề nghiệp trong sáu năm tới.
Mặc dù tỷ lệ chuyển đổi nghề nghiệp hàng năm dự kiến (0,8% số người có việc làm) thấp hơn tỷ lệ tương đối cao được quan sát thấy ở châu Âu trong đại dịch COVID-19 (1,2%), nhưng nó cao gấp đôi so với mức trước đại dịch (0,4%) . Ở Mỹ, chuyển đổi việc làm trong cùng thời kỳ cũng có thể lên tới gần 12 triệu, mặc dù điều này có vẻ dễ quản lý hơn vì Mỹ đã có tỷ lệ chuyển đổi trước đại dịch cao (1,2%) so với châu Âu.
Các nhà điều hành ở cả hai bờ Đại Tây Dương đều lo ngại về sự thiếu hụt và chênh lệch kỹ năng hiện có trong một thị trường lao động eo hẹp. Đó là tin tốt cho những người có trình độ phù hợp nếu nhu cầu về kỹ năng xã hội và cảm xúc tăng lên cùng với các công nghệ mới. Hơn 1.100 giám đốc điều hành mà nhóm McKinsey khảo sát ở châu Âu và Mỹ không chỉ nhấn mạnh nhu cầu về kỹ năng công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu tiên tiến mà còn cần có nhiều công nhân có năng lực tư duy phê phán, sáng tạo cũng như “giảng dạy và đào tạo”. ”
Những tác động về tiền lương có thể sẽ rất đáng kể. Nhu cầu lao động sẽ chuyển sang những ngành nghề đã có mức lương cao hơn ở cả Châu Âu và Mỹ. Và có nguy cơ thực sự về việc giảm việc làm ở những ngành nghề cổ trắng có mức lương thấp hơn. Những công nhân này sẽ cần phải có được những kỹ năng mới để có được công việc được trả lương cao hơn. Nếu họ có thể có được những kỹ năng này – tự mình, thông qua người sử dụng lao động hoặc với sự hỗ trợ của chính phủ – họ sẽ có cơ hội leo lên bậc thang lương.
Nhưng có nguy cơ thực sự về một thị trường lao động thậm chí còn phân cực hơn, trong đó có nhiều cơ hội việc làm được trả lương cao hơn so với những người lao động có trình độ (tiếp tục đẩy mức lương cao nhất lên cao hơn nữa) và ngày càng có nhiều người lao động cạnh tranh để có được những vị trí có mức lương thấp hơn ngày càng hạn chế (thúc đẩy hơn nữa). xuống đầu dưới của phân phối tiền lương). Kết quả này sẽ là một sự đảo ngược đáng thất vọng đối với tình trạng bất bình đẳng về tiền lương đã giảm bớt trên thị trường lao động hậu đại dịch. May mắn thay, nó có thể tránh được.
Đối với các nhà hoạch định chính sách, điều rút ra được là nguồn nhân lực đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết đối với khả năng cạnh tranh quốc gia và sự thịnh vượng chung. Một số công việc thủ công sẽ vẫn thuộc về con người (robot gặp khó khăn tương đối với nhiều nhiệm vụ di chuyển và dọn dẹp cơ bản). Nhưng các giám đốc điều hành hiện đang bị thuyết phục rằng họ cần đào tạo lại nhiều công nhân để đáp ứng mọi nhu cầu về kỹ năng của họ. Chính sách công nên khuyến khích người sử dụng lao động càng nhiều càng tốt để duy trì quan điểm này và đào tạo lại người lao động thay vì thay thế họ.
Tăng trưởng năng suất nhanh hơn đáng kể, đặc biệt là ở châu Âu, và sự thịnh vượng chung có thể đến từ công nghệ mới, nhưng chỉ khi việc áp dụng công nghệ này đi kèm với việc nâng cao kỹ năng con người và tái bố trí công nhân chủ động hơn. Để đạt được điều này trong thời đại AI sáng tạo, các nhà điều hành phải thẳng thắn nhất có thể về những khoảng cách kỹ năng còn non trẻ và chính phủ nên tập trung vào việc giúp tất cả người lao động nâng cấp kỹ năng của họ một cách kịp thời và phù hợp một cách dễ dàng nhất có thể.
ĐỪNG TIN VÀO SỰ CƯỜNG ĐIỆU CỦA AI
Ngày 21 tháng 5 năm 2024
DARON ACEMOGLU
Nếu bạn lắng nghe các nhà lãnh đạo ngành công nghệ, các nhà dự báo lĩnh vực kinh doanh và phần lớn các phương tiện truyền thông, bạn có thể tin rằng những tiến bộ gần đây trong AI tạo ra sẽ sớm mang lại lợi ích năng suất phi thường, cách mạng hóa cuộc sống như chúng ta biết. Tuy nhiên, cả lý thuyết kinh tế lẫn dữ liệu đều không hỗ trợ những dự báo lạc quan như vậy.
BOSTON – Theo các nhà lãnh đạo công nghệ cũng như nhiều chuyên gia và học giả, trí tuệ nhân tạo đã sẵn sàng biến đổi thế giới như chúng ta biết thông qua mức tăng năng suất chưa từng có. Trong khi một số người tin rằng máy móc sẽ sớm làm được mọi thứ con người có thể làm, mở ra một kỷ nguyên mới của sự thịnh vượng vô biên, thì những dự đoán khác ít nhất cũng có căn cứ hơn. Ví dụ, Goldman Sachs dự đoán rằng AI tạo ra sẽ thúc đẩy GDP toàn cầu tăng 7% trong thập kỷ tới và Viện Toàn cầu McKinsey dự đoán rằng tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm có thể tăng 3-4 điểm phần trăm từ nay đến năm 2040. Về phần mình, The Economist hy vọng rằng AI sẽ tạo ra vận may cho giới cổ xanh.
Điều này có thực tế không? Như tôi đã lưu ý trong một bài báo gần đây, triển vọng không chắc chắn hơn nhiều so với hầu hết các dự báo và phỏng đoán đề xuất. Tuy nhiên, mặc dù về cơ bản không thể dự đoán chắc chắn AI sẽ làm gì trong 20 hoặc 30 năm nữa, nhưng người ta có thể nói điều gì đó về thập kỷ tới, bởi vì hầu hết những tác động kinh tế ngắn hạn này phải liên quan đến các công nghệ hiện có và những cải tiến đối với chúng.
Thật hợp lý khi cho rằng tác động lớn nhất của AI sẽ đến từ việc tự động hóa một số nhiệm vụ và giúp một số công nhân trong một số ngành nghề làm việc hiệu quả hơn. Lý thuyết kinh tế cung cấp một số hướng dẫn để đánh giá những tác động tổng hợp này. Theo lý thuyết Hulten (được đặt theo tên của nhà kinh tế học Charles Hulten), hiệu ứng tổng hợp của “năng suất các yếu tố tổng hợp” (total factor productivity: TFP) chỉ đơn giản là tích của phần công việc được tự động hóa nhân với mức tiết kiệm chi phí trung bình.
Mặc dù mức tiết kiệm chi phí trung bình rất khó ước tính và sẽ thay đổi tùy theo hoạt động, nhưng đã có một số nghiên cứu cẩn thận về tác động của AI đối với một số nhiệm vụ nhất định. Ví dụ: Shakked Noy và Whitney Zhang đã kiểm tra tác động của ChatGPT đối với các tác vụ viết đơn giản (chẳng hạn như tóm tắt tài liệu hoặc viết đề xuất tài trợ thông thường hoặc tài liệu tiếp thị), trong khi Erik Brynjolfsson, Danielle Li và Lindsey Raymond đã đánh giá việc sử dụng trợ lý AI trong dịch vụ khách hàng. Kết hợp lại với nhau, nghiên cứu này cho thấy rằng các công cụ Generative AI hiện có giúp tiết kiệm chi phí lao động trung bình là 27% và tiết kiệm chi phí tổng thể là 14,4%.
Thế còn tỷ lệ nhiệm vụ sẽ bị ảnh hưởng bởi AI và các công nghệ liên quan thì sao? Sử dụng các con số từ các nghiên cứu gần đây, tôi ước tính con số này vào khoảng 4,6%, ngụ ý rằng AI sẽ chỉ tăng TFP thêm 0,66% trong 10 năm, hoặc 0,06% mỗi năm. Tất nhiên, vì AI cũng sẽ thúc đẩy sự bùng nổ đầu tư nên mức tăng trưởng GDP có thể lớn hơn một chút, có lẽ trong khoảng 1-1,5%.
Những con số này nhỏ hơn nhiều so với số liệu của Goldman Sachs và McKinsey. Nếu muốn đạt được những con số lớn hơn đó, bạn phải tăng năng suất ở cấp độ vi mô hoặc giả định rằng nhiều nhiệm vụ khác trong nền kinh tế sẽ bị ảnh hưởng. Nhưng cả hai kịch bản đều không có vẻ hợp lý. Tiết kiệm chi phí lao động trên 27% không chỉ nằm ngoài phạm vi được đưa ra bởi các nghiên cứu hiện có; chúng cũng không phù hợp với những tác động quan sát được của các công nghệ khác, thậm chí còn hứa hẹn hơn. Ví dụ, robot công nghiệp đã chuyển đổi một số lĩnh vực sản xuất và chúng dường như đã giảm chi phí lao động khoảng 30%.
Tương tự, chúng ta khó có thể thấy hơn 4,6% nhiệm vụ được thực hiện, bởi vì AI gần như không thể thực hiện hầu hết các nhiệm vụ thủ công hoặc xã hội (bao gồm các chức năng có vẻ đơn giản với một số khía cạnh xã hội, như kế toán). Tính đến năm 2019, một cuộc khảo sát về cơ bản tất cả các doanh nghiệp Hoa Kỳ cho thấy chỉ có khoảng 1,5% trong số họ có những khoản đầu tư bất kỳ nào vào AI. Ngay cả khi những khoản đầu tư như vậy đã tăng lên trong một năm rưỡi qua, chúng ta vẫn còn một chặng đường dài phía trước trước khi AI trở nên phổ biến.
Tất nhiên, AI có thể có tác động lớn hơn mức phân tích của tôi cho phép nếu nó cách mạng hóa quá trình khám phá khoa học hoặc tạo ra nhiều nhiệm vụ và sản phẩm mới. Những khám phá gần đây dựa trên AI về cấu trúc tinh thể mới và những tiến bộ trong việc gấp protein đã gợi ý những khả năng như vậy. Nhưng những đột phá này khó có thể trở thành nguồn tăng trưởng kinh tế chính trong vòng 10 năm tới. Ngay cả khi những khám phá mới có thể được thử nghiệm và biến thành sản phẩm thực tế nhanh hơn nhiều, ngành công nghệ hiện đang tập trung quá mức vào tự động hóa và kiếm tiền từ dữ liệu, thay vì giới thiệu các nhiệm vụ sản xuất mới cho công nhân.
Hơn nữa, ước tính của riêng tôi có thể quá cao. Việc áp dụng sớm AI tạo sinh đã diễn ra một cách tự nhiên khi nó thực hiện khá tốt, nghĩa là các nhiệm vụ có thước đo thành công khách quan, chẳng hạn như viết các chương trình con lập trình đơn giản hoặc xác minh thông tin. Ở đây, mô hình có thể học hỏi trên cơ sở thông tin bên ngoài và dữ liệu lịch sử có sẵn.
Nhưng nhiều trong số 4,6% nhiệm vụ có thể được tự động hóa trong vòng 10 năm – đánh giá đơn đăng ký, chẩn đoán các vấn đề sức khỏe, đưa ra lời khuyên tài chính – không có các thước đo khách quan được xác định rõ ràng về sự thành công và thường liên quan đến các biến phụ thuộc vào bối cảnh phức tạp (thế nào là tốt cho bệnh nhân này sẽ không phù hợp với bệnh nhân khác). Trong những trường hợp này, việc học từ quan sát bên ngoài khó hơn nhiều và các mô hình AI tổng quát thay vào đó phải dựa vào hành vi của những người lao động hiện có.
Trong những trường hợp này, sẽ có ít cơ hội hơn cho những cải tiến lớn về lao động của con người. Vì vậy, tôi ước tính rằng khoảng một phần tư trong số 4,6% nhiệm vụ thuộc loại “khó học hơn” và sẽ có mức tăng năng suất thấp hơn. Sau khi điều chỉnh này được thực hiện, con số tăng trưởng TFP 0,66% sẽ giảm xuống còn khoảng 0,53%.
Còn những ảnh hưởng đối với người lao động, tiền lương và sự bất bình đẳng thì sao? Tin tốt là, so với các làn sóng tự động hóa trước đây – chẳng hạn như các làn sóng dựa trên robot hoặc hệ thống phần mềm – tác động của AI có thể được phân bổ rộng rãi hơn giữa các nhóm nhân khẩu học. Nếu vậy, nó sẽ không có tác động sâu rộng đến sự bất bình đẳng như các công nghệ tự động hóa trước đây đã làm (tôi đã ước tính những tác động này trong nghiên cứu trước đây của tôi với Pascual Restrepo). Tuy nhiên, tôi không tìm thấy bằng chứng nào cho thấy AI sẽ giảm bất bình đẳng hoặc thúc đẩy tăng trưởng tiền lương. Một số nhóm - đặc biệt là phụ nữ da trắng, gốc bản địa - bị ảnh hưởng nhiều hơn đáng kể và sẽ bị ảnh hưởng tiêu cực, đồng thời vốn sẽ thu được nhiều hơn lao động nói chung.
Lý thuyết kinh tế và dữ liệu sẵn có biện minh cho một triển vọng khiêm tốn hơn, thực tế hơn đối với AI. Có rất ít bằng chứng ủng hộ lập luận rằng chúng ta không nên lo lắng về quy định, bởi vì AI sẽ là thủy triều dâng cao nâng đỡ mọi con thuyền. AI là cái mà các nhà kinh tế gọi là công nghệ có mục đích chung. Chúng ta có thể làm nhiều việc với nó và chắc chắn có nhiều việc tốt hơn nên làm hơn là tự động hóa công việc và tăng lợi nhuận của quảng cáo kỹ thuật số. Nhưng nếu chúng ta đón nhận chủ nghĩa lạc quan về công nghệ một cách thiếu phê phán hoặc để ngành công nghệ đặt ra chương trình nghị sự, thì phần lớn tiềm năng có thể bị lãng phí.
Các tác giả:
- Angela Huyue Zhang, Phó Giáo sư Luật và Giám đốc của Philip K.H. Trung tâm Luật Trung Quốc Wong tại Đại học Hồng Kông, là tác giả của High Wire: How China Regulates Big Tech and Governs its Economy - High Wire: Cách Trung Quốc điều chỉnh công nghệ lớn và quản lý nền kinh tế của mình (Nhà xuất bản Đại học Oxford, 2024). Cô sẽ sớm gia nhập giảng viên của Trường Luật USC Gould.
- S. Alex Yang là Giáo sư Khoa học Quản lý và Vận hành tại Trường Kinh doanh Luân Đôn.
- Michael R. Strain, Giám đốc Nghiên cứu Chính sách Kinh tế tại Viện Doanh nghiệp Mỹ, là tác giả gần đây nhất của cuốn The American Dream Is Not Dead: (But Populism Could Kill It) - Giấc mơ Mỹ chưa chết: (Nhưng chủ nghĩa dân túy có thể giết chết nó) (Templeton Press, 2020).
- Anne-Marie Slaughter, cựu giám đốc hoạch định chính sách của Bộ Ngoại giao Hoa Kỳ, là Giám đốc điều hành của think tank New America, Giáo sư danh dự về Chính trị và Quan hệ Quốc tế tại Đại học Princeton, đồng thời là tác giả của Renewal: From Crisis to Transformation in Our Lives, Work, and Politics - Đổi mới: Từ khủng hoảng đến chuyển đổi trong cuộc sống của chúng ta, Công việc và Chính trị (Nhà xuất bản Đại học Princeton, 2021).
- Avni Patel Thompson là Người sáng lập và Giám đốc điều hành gần đây nhất của Milo, một đối tác được hỗ trợ bởi AI giúp các bậc cha mẹ giải quyết gánh nặng vô hình trong việc quản lý gia đình.
- Jamie Metzl, Người sáng lập và Chủ tịch của OneShared.World, là tác giả gần đây nhất của cuốn sách Superconvergence: How the Genetics, Biotech, and AI Revolutions Will Transform Our Lives, Work, and World - Siêu hội tụ: Các cuộc cách mạng di truyền, công nghệ sinh học và AI sẽ biến đổi cuộc sống, công việc và thế giới của chúng ta như thế nào (Timber Press, 2024).
- Simon Johnson, cựu chuyên gia kinh tế trưởng của Quỹ Tiền tệ Quốc tế, là giáo sư tại Trường Quản lý MIT Sloan, Giám đốc MIT’s Shaping the Future of Work initiative - Khoa Sáng kiến Định hình Tương lai Công việc của MIT và Co-Chair of the CFA Institute Systemic Risk Council - Đồng Chủ tịch Hội đồng Rủi ro Hệ thống của Viện CFA. Ông là đồng tác giả (với Daron Acemoglu) của cuốn Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity - Quyền lực và Tiến bộ: Cuộc đấu tranh ngàn năm về công nghệ và thịnh vượng của chúng ta (PublicAffairs, 2023).
- Eric Hazan là đối tác quản lý tại McKinsey & Company và là thành viên của Hội đồng Viện Toàn cầu McKinsey.
- Daron Acemoglu, Giáo sư Kinh tế tại Viện MIT, là đồng tác giả (với James A. Robinson) của cuốn sách Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity and Poverty - Tại sao các quốc gia thất bại: Nguồn gốc của quyền lực, thịnh vượng và nghèo đói (Profile, 2019) và là đồng tác giả (với Simon Johnson) cuốn sách Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity - Quyền lực và Tiến bộ: Cuộc đấu tranh kéo dài hàng nghìn năm của chúng ta về công nghệ và sự thịnh vượng (PublicAffairs, 2023).
0 Nhận xét