Những quan điểm trái chiều xung quanh sự phát triển AI

Theo bài viết mới đây trên Australia Financial Review của Giáo sư kinh tế Richard Holden, trường Đại học New South Wales, Australia, kể từ khi ChatGPT và GPT-4 ra mắt, không thiếu những lo ngại được bày tỏ về trí tuệ nhân tạo (AI). Có những quan điểm cho rằng AI sẽ "hủy hoại" hệ thống giáo dục, hay AI sẽ "quét sạch" một lượng lớn công việc văn phòng.

*Lợi ích tiềm tàng

 

Trên thực tế, AI theo phong cách của GPT-4 và những ứng dụng tiếp theo của nó có nhiều khả năng mang lại sự thúc đẩy năng suất rất cần thiết mà các nền kinh tế tiên tiến đã bỏ lỡ trong ít nhất hơn một thập kỷ. Nhưng sẽ cần một số tư duy thông minh từ doanh nghiệp và chính phủ để biến điều này thành hiện thực.

Cách tốt nhất để nghĩ về các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 là điều mà các nhà kinh tế học Ajay Agrawal, Joshua Gans và Avi Goldfarb gọi là “máy dự đoán”. Những gì AI làm là giảm chi phí dự đoán – vốn khá đáng kể.

Bây giờ, điều đó nghe có vẻ không phải là vấn đề lớn nhưng hầu hết mọi vấn đề mà một doanh nghiệp hoặc một cá nhân phải đối mặt đều liên quan đến việc đưa ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Ví dụ, một doanh nghiệp đang cân nhắc xem nên tung ra sản phẩm mới, thâm nhập thị trường mới, đầu tư vốn hay thuê nhân viên mới. Hoặc trong trường hợp một cá nhân quyết định chuyển công việc, đầu tư vào giáo dục hoặc mua một ngôi nhà.

Đây là tất cả các ví dụ về việc ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Và như tất cả những ai hiểu về kinh tế cơ bản đều biết, khi sự không chắc chắn giảm đi, việc đưa ra quyết định sẽ dễ dàng hơn. Nói cách khác, AI là một "cỗ máy" cải thiện khả năng đưa ra quyết định. Chỉ riêng điều này cũng là "quá tốt" nhưng hiệu quả thực sự của AI có thể lớn hơn rất nhiều. Như các chuyên gia kinh tế Agrawal, Gans và Goldfarb trình bày rõ ràng trong cuốn sách mới có tên là “Power and Prediction” (tạm dịch là Sức mạnh và Dự đoán), sức mạnh thực sự của AI là khi chúng ta chuyển từ dự đoán sang chuyển đổi. Dự đoán với chi phí thấp và hiệu quả hơn giúp các doanh nghiệp có thể thiết kế lại toàn bộ quy trình ra quyết định của họ. Điều này có thể dẫn đến hiệu quả năng suất tăng cao hơn.

Như các chuyên gia kinh tế của cuốn sách “Power and Prediction” chỉ ra, một ví dụ điển hình về thiết kế lại hệ thống ra quyết định này đến từ cuộc đua du thuyền. Từ lâu, các mô phỏng máy tính đã được sử dụng để thiết kế du thuyền của giải đấu America's Cup. Nhưng khi chuẩn bị cho mùa giải 2021, đội New Zealand nhận thấy AI có thể được sử dụng để xác định chiến thuật chèo thuyền tốt nhất. Và lợi ích lớn là những cải tiến trong thiết kế thuyền cho phép triển khai các chiến thuật tốt hơn... Kiểu thiết kế lại hệ thống này chỉ có thể thực hiện được với AI.

*Thách thức song hành

Phần lớn những nội dung từ bức thư ngỏ có chữ ký của các chuyên gia gồm Elon Musk, Steve Wozniak, Yuval Harari và những người khác đều kêu gọi tạm dừng sáu tháng trong việc phát triển công nghệ AI. Lời cảnh báo của bức thư là rất đáng ngại: “Các hệ thống AI có trí thông minh cạnh tranh với con người có thể gây ra những rủi ro sâu sắc cho xã hội và nhân loại”. Và điều này hoàn toàn có thể xảy ra.

Nhưng điều đáng chú ý là chúng ta không nên nhầm lẫn các mô hình ngôn ngữ lớn với trí thông minh nhân tạo nói chung: những cỗ máy tự cải tiến với khả năng thoát khỏi sự kiểm soát của con người và gây hại (hoặc có lợi) cho nhân loại.

Hiện nay có để những cỗ máy có thể tự kiểm soát còn một khoảng cách rất xa và cũng hoàn toàn không chắc chắn rằng liệu điều này có thể trở thành hiện thực trong tương hay không. Hơn nữa, có những lý do chính đáng để tin rằng trí thông minh nhân tạo nói chung - nếu chúng xuất hiện - có thể tự điều chỉnh hoặc con người có thể điều chỉnh được. Điều đáng chú ý là tỷ phú Elon Musk mặc dù kêu gọi mọi người “nhấn nút” tạm dừng phát triển AI song gần đây đã thuê hai nhà nghiên cứu AI hàng đầu và mua 10.000 bộ xử lý đồ họa (GPU) cho dự án AI của riêng mạng xã hội Twitter. Vậy đó là trùng hợp ngẫu nhiên hay xung đột lợi ích?

Hơn nữa, một tỷ phú khác, chuyên gia về công nghệ Bill Gates đã phản đối việc tạm dừng. Ông nói: “Tôi thực sự không hiểu họ đang nói ai có thể dừng lại, và liệu mọi quốc gia trên thế giới có đồng ý dừng lại không, và tại sao lại phải dừng lại”.

AI có triển vọng mang lại cho các nền kinh tế tiên tiến như Australia một đà tăng năng suất đáng kinh ngạc. Nhưng điều đó sẽ không xảy ra đơn giản từ việc cải thiện quá trình ra quyết định. Sự cải thiện này sẽ đến từ việc sử dụng cải tiến đó để thiết kế lại các tổ chức một cách cơ bản.

Có một thông điệp chính sách rõ ràng từ điều này. Australia có thể hoặc không thể đi đầu trong phát triển AI và vấn đề này sẽ cần có thời gian để kiểm chứng. Nhưng Australia có thể dẫn đầu cuộc đua điều chỉnh lại hệ thống. Điều đó sẽ liên quan đến sự hợp tác giữa doanh nghiệp và chính phủ để tìm kiếm các chính sách giúp giảm chi phí thiết kế lại hệ thống chứ không chỉ tận dụng những dự đoán với chi phí thấp hơn từ AI./.