Ảnh minh họa: TL
Cục Thống kê Mỹ thăm dò doanh nghiệp xem họ có dùng AI để sản xuất sản phẩm hay dịch vụ không thì chỉ 5% nói có. Thống kê chính thức ở Canada cũng cho thấy chỉ 6% doanh nghiệp có sử dụng AI trong hoạt động sản xuất, kinh doanh. Kết quả khảo sát ở Anh khả quan hơn, tỷ lệ có sử dụng AI lên đến 20%, tuy nhiên xu hướng là không rõ vì cách đây một năm tỷ lệ này vẫn giữ nguyên như thế. Việc ứng dụng AI ở các nơi khác chưa cho thấy dấu hiệu gì là có sự đột biến.
Chính vì thế, theo Economist, thật khó xác định AI có tác động gì lên nền kinh tế nói chung vì GDP năm 2023 vẫn như năm 2022, năm OpenAI bắt đầu tung ra công cụ ChatGPT-3. Tăng trưởng năng suất chững lại, thấp hơn nhiều so với thời kỳ 1960 hay 1970. Tờ Economist nói thẳng, khi nghe các nơi cổ vũ cho AI nói rằng công nghệ AI đang làm giàu cho công ty này hay công ty khác, đừng tin họ.
Thị trường lao động cũng cho thấy điều tương tự - thất nghiệp trong các nước giàu sụt xuống dưới mốc 5%, mức thấp nhất trong nhiều thập niên. Không có dấu hiệu tăng vọt số người rời bỏ thị trường lao động, một điều ắt đã xảy ra nếu AI lấy đi việc làm của nhiều người như các dự báo từng đe dọa. Chỉ 7% doanh nghiệp Mỹ cho biết họ có kế hoạch ứng dụng AI trong những tháng tới. Chi cho đầu tư vẫn còn yếu, chứng tỏ doanh nghiệp không đầu tư nhiều vào các công cụ AI hòng đạt một bước đột phá trong năng suất.
Trong khi đó các công ty đứng đằng sau các mô hình AI tạo sinh đang gặp phải những rào cản lớn. Đầu tiên là nhu cầu năng lượng lớn để huấn luyện các mô hình mới. Lượng điện dùng để huấn luyện GPT-4 có thể đủ dùng cho 5.000 hộ gia đình ở Mỹ trong một năm, trong khi trước đó mô hình GPT-3 chỉ cần con số tương đương với 100 hộ. Phát triển các mô hình mới đòi hỏi chi nhiều tiền hơn, ước tính các mô hình thế hệ mới cần ít nhất 1 tỉ đô la mỗi mô hình. Bên cạnh đó đã xuất hiện tình trạng thiếu dữ liệu dùng để huấn luyện; kho dữ liệu chất lượng cao trên Internet sẽ xài hết trước năm 2028.
Năm 2025 sẽ chứng kiến những nỗ lực của các công ty công nghệ tìm cách vượt qua các rào cản này, từ các con chip hiệu quả hơn, chuyên sâu hơn đến các mô hình chuyên ngành, nhỏ hơn, cần ít năng lượng hơn. Một số công ty như Google tìm cách hồi sinh các dự án điện hạt nhân như một nguồn cung cấp năng lượng bền vững. Các công ty khác tìm cách khai thác nguồn dữ liệu chất lượng cao như sách giáo khoa, báo chí bằng cách ký hợp đồng với các bên có dữ liệu.
Một đặc điểm liên quan đến văn hóa doanh nghiệp là nhân viên công ty ít khi công khai chuyện họ sử dụng AI trong công việc. Chẳng hạn, trên bình diện toàn công ty thì số liệu thống kê cho thấy việc ứng dụng AI còn rất thấp nhưng khi hỏi từng cá nhân, số người thừa nhận họ có sử dụng AI là cao, có thể lên đến một phần ba lực lượng lao động. Với một số ngành nghề, tỷ lệ này còn cao hơn như một nghiên cứu cho thấy 78% kỹ sư phần mềm ở Mỹ có sử dụng AI ít nhất một lần trong mỗi tuần, tăng nhanh so với chỉ 40% vào năm 2023. Tỷ lệ này cũng rất cao ở nhân viên bộ phận nhân sự, đến 75%, tăng so với mức 35% năm 2023. Con số 75% doanh thu của OpenAI là đến từ người dùng cá nhân chứ không phải doanh nghiệp cũng cho thấy xu hướng này.
Như vậy có thể thấy nhân viên sử dụng AI để giảm nhẹ gánh nặng công việc như biên soạn báo cáo nhưng không muốn cho sếp biết, sợ làm nhanh sẽ bị giao thêm việc. Điều này cho thấy ứng dụng AI vào công ty không chỉ là một thách thức công nghệ mà còn là thách thức quản trị. Để tận dụng lợi thế của AI và tránh sai sót, doanh nghiệp cần xây dựng môi trường minh bạch về AI, tránh sự hoài nghi hay giấu diếm.
Vì thế tờ Economist dự báo ứng dụng AI trong doanh nghiệp sẽ cần thời gian vừa để đầu tư vừa chỉnh sửa quy trình cho phù hợp và huấn luyện nhân viên sử dụng chính thức. Economist cũng nhận định doanh nghiệp thường rất chậm trong ứng dụng công nghệ mới. Chẳng hạn, máy cày được phát minh vào đầu thế kỷ 20 nhưng tính đến năm 1940 chỉ có 23% nông trại ở Mỹ có trang bị máy cày. Phải đến năm 2010 thì hai phần ba doanh nghiệp Mỹ mới có trang web riêng cho mình. Trong khi đó, các đột phá AI trong năm 2025 sẽ ở các lĩnh vực khác như phát triển thuốc (các loại thuốc do AI góp phần làm ra sẽ sớm đi vào thử nghiệm lâm sàng giai đoạn ba), quốc phòng (các drone sẽ được tích hợp AI để vận hành thông minh hơn).
Economist đặt câu hỏi, liệu bong bóng sẽ phát nổ hay công nghệ AI bắt đầu phát huy tác dụng rồi tự đáp: câu trả lời vào năm 2025 có thể là một chút của cả hai.
Theo Nguyễn Vũ - Báo Kinh tế Sài Gòn
