12 khía cạnh của nền kinh tế trí tuệ chủ nghĩa (kỳ 1)

Theo một triết lý xa xưa, cuộc sống có 12 khía cạnh khác nhau, cũng giống như một năm có 12 tháng. Theo nguyên lý đó, bài viết này sẽ điểm qua 12 khía cạnh của nền kinh tế AI (kinh tế trí tuệ chủ nghĩa), cùng với một số gợi ý về chiến lược phát triển cho Việt Nam qua 12 khía cạnh này. Bài viết chia làm hai phần, và phần thứ nhất này sẽ bàn về 6 khía cạnh đầu tiên: trí tuệ, đầu tư, dữ liệu, giáo dục, sức khỏe và sáng tạo.

Trí tuệ Mỗi chúng ta đều là trí tuệ, là một thành phần của trí tuệ tổng thể của vũ trụ. Chúng ta hướng tới thông tuệ, bởi thông tuệ thì hạnh phúc, mọi khổ đau đều do thiếu hiểu biết mà ra. Cuộc cách mạng AI (Artificial Intelligence, trí tuệ nhân tạo) sẽ tạo ra trí tuệ tăng cường (Augmented Intelligence), nói cách khác là một người đồng hành đắc lực trong quá trình tư duy của con người, giúp chúng ta hướng tới thông tuệ, phồn vinh. Nhiều người trước kia từng rất bi quan và lo sợ đối với các máy móc, với metro, máy bay, nhà cao tầng, v.v. khi chúng mới xuất hiện, nhưng nếu giờ hỏi một người công nhân là anh ta thích làm mọi thứ bằng tay hay bằng máy, ắt hẳn anh ta sẽ chọn máy, vì máy móc giúp anh ta tăng năng suất lao động, có được thu nhập cao hơn, mà bớt mệt nhọc. Ngày nay cũng vậy, có nhiều người bi quan và lo sợ AI sẽ cướp đi việc của họ, theo dõi kiểm soát họ, biến họ thành nô lệ, v.v. Nhưng AI cũng chỉ là một công cụ, một khi nó trở nên tiện lợi và quen thuộc, người ta sẽ coi chúng như là hiển nhiên, tới mức khó hình dung khi còn trong một cuộc sống thiếu AI trước kia. Dĩ nhiên, đối với bất kì thể chế hay doanh nghiệp nào, các cuộc cách mạng công nghệ mang đến cơ hội nhưng cũng hàm chứa những thách thức lớn. Cơ hội sẽ đến với ai biết tận dụng AI giúp cho tổ chức của mình thông minh hơn, hiệu quả hơn, có vai trò tích cực hơn trong xã hội. Còn với những người bảo thủ, trì trệ, không tiếp nhận cái mới, thì sẽ bị đào thải tự nhiên trong cuộc cách mạng AI này. Đầu tư cho AI Người ta ước tính, đến năm 2030 sẽ có hơn 15 nghìn tỷ USD, tương đương với hơn 10% sản lượng kinh tế thế giới, là do AI tạo ra hàng năm. Nhưng không phải đất nước nào, khu vực nào cũng được hưởng lợi như nhau từ cuộc cách mạng AI này. Nước được hưởng lợi nhiều nhất sẽ là Trung Quốc, nơi tập trung đến hơn 40% giá trị do AI mang lại (7 nghìn tỷ USD, 26% toàn bộ nền kinh tế Trung Quốc vào năm 2030, theo một báo cáo của PcW). Đứng thứ hai là Mỹ (14.5% nền kinh tế, 3.7 nghìn tỷ USD vào năm 2030 do AI đem lại). Các khu vực kinh tế phát triển khác trên thế giới ở châu Âu, châu Á thì chỉ đạt mức 10% nền kinh tế do AI, còn những khu vực lạc hậu hơn ở châu Á, châu Mỹ Latinh chỉ đạt mức 5-6%. Làm sao để Việt Nam thoát khỏi danh sách những nước “tụt hậu”, vươn lên ít ra bằng mức châu Âu hay châu Á phát triển? Câu trả lời khá hiển nhiên: muốn hưởng lợi nhiều từ AI thì phải đầu tư thật mạnh vào hệ sinh thái AI. Điều này chúng ta đã thấy qua mấy thập kỷ qua, những nước đầu tư mạnh nhất vào khoa học công nghệ như là Trung Quốc, Hàn Quốc cũng chính là những nước đạt tăng trưởng kinh tế cao nhất. Hệ sinh thái AI bao gồm nhiều yếu tố lĩnh vực khác nhau, trong đó phần cứng và phần mềm máy tính, điện toán đám mây, dữ liệu, thuật toán học máy, ứng dụng AI, thị trường người sử dụng, hệ thống luật lệ, v.v. Lĩnh vực nào cũng cần thiết và cũng có nhiều cơ hội, nhưng từng cá nhân, tổ chức, quốc gia cần chọn lựa những lĩnh vực nào mà mình có lợi thế, ít rào cản, dễ tạo ra giá trị thặng dư nhất, và củng cố các lĩnh vực còn yếu qua học hỏi, hợp tác, nhập khẩu công nghệ. Việc theo dõi nắm bắt các công cụ và ứng dụng AI hiện đại, điều chỉnh chúng để đưa vào sử dụng cho các vấn đề thực tế, sẽ giúp tăng năng suất lao động cho phần lớn mọi người. Một ví dụ là nền tảng AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên kiểu GPT, đã xuất hiện rất nhiều ứng dụng chuyên môn hóa dựa trên nền tảng này, cho đủ thứ việc khác nhau, từ dịch thuật cho đến kê đơn thuốc, lập trình, sáng tác nghệ thuật, v.v. Dữ liệu Dữ liệu là nền tảng của AI hiện đại. AI để thông minh lên thì cần được học, cũng như con người cần được học. Cũng tương tự như người, mạng thần kinh nhân tạo của AI học qua ví dụ, bằng cách tập phân tích dữ liệu (đầu vào là dữ liệu, đầu ra là kết quả nào đó, rồi đánh giá xem kết quả như vậy tốt chưa, thay đổi các tham số của thuật toán theo hướng nào thì kết quả sẽ tốt lên, v.v.). AI có thể học trên rất nhiều dữ liệu. thậm chí đến hàng tỷ đơn vị dữ liệu, càng nhiều dữ liệu cho nó tập phân tích thì nó sẽ càng giỏi. Bởi vậy mới xuất hiện khái niệm dữ liệu lớn (big data), là một thứ “thức ăn tinh thần” không thể thiếu trong việc đào tạo phần lớn các AI hiện đại. Cũng bởi vậy ngành công nghiệp dữ liệu đóng vai trò thiết yếu trong việc phát triển AI. Công nghiệp dữ liệu bao gồm rất nhiều khâu, như là sản sinh dữ liệu, thu thập dữ liệu, bảo quản dữ liệu, dán nhãn dữ liệu, xử lý thô dữ liệu, làm sạch dữ liệu, thống kê mô tả dữ liệu, chứng thực dữ liệu, tăng cường dữ liệu, tạo dữ liệu synthetic, v.v. Ta có thể hình dung nôm na các đống dữ liệu thô như là những “mỏ vàng”, cần có các “mỏ” này rồi có các công cụ để “sàng lọc vàng”, tạo ra các dữ liệu đã qua sàng lọc, tiện lợi cho AI sử dụng để học. Ngành dữ liệu trên thế giới đang tạo ra dữ liệu mới với một tốc độ chóng mặt: ước tính vào năm 2023 có thêm hơn 20 zettabyte dữ liệu được tạo ra (1 zettabyte = 1 nghìn tỷ gigabyte), hay là hơn 2 terabyte trên mỗi đầu người trên Trái đất, và con số dữ liệu sản sinh ra này lớn hơn toàn bộ dữ liệu thu thập được trên Trái đất cho đến năm 2016. Giá trị của khối dữ liệu khổng lồ này được tính ở mức hàng nghìn tỷ USD. Một số công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực dán nhãn dữ liệu trên thế giới cũng đã được định giá đến hàng tỷ USD. Việt Nam có thể có nhiều thế mạnh trong ngành công nghệ dữ liệu, đặc biệt khi mà công suất thu thập và dán nhãn dữ liệu của nhân viên có thể không thua kém gì nơi khác, trong khi giá thành lao động rẻ hơn. Ngay ở các công ty dữ liệu tỷ USD thì công cụ và phương pháp dán nhãn của họ hiện tại cũng chưa phải đã hoàn thiện, công ty khác đầu tư vào cũng có thể làm tốt hơn. Giáo dục Theo một báo cáo của Accenture1, một công ty tư vấn hàng đầu trong ngành dịch vụ công nghệ thông tin, ngành giáo dục chính là ngành sẽ thay đổi nhanh nhất, hưởng lợi nhiều nhất từ cuộc cách mạng AI trong tất cả các lĩnh vực kinh tế xã hội khác nhau. Người ta dự tính đến năm 2035, 84% giá trị thặng dư mới trong ngành giáo dục là do AI mang lại (còn những phát triển khác chỉ chiếm 16%). EdTech, ngành công nghệ giáo dục hiện đang trở thành một trong những ngành được quan tâm nhất trên thế giới. So với 10 năm trước, tổng số vốn đầu tư mạo hiểm rót vào ngành EdTech hiện nay đã gấp 40 lần với sự tập trung vào các sản phẩm “cá nhân hóa” dành cho người học được trợ lực bởi AI. AI sẽ làm thay đổi hoàn toàn cách học và cách thi cử của thế hệ trẻ em ngày nay, cũng như của người lớn, trên toàn thế giới. Khó hình dung về sự thay đổi đó trong 10 – 20 năm tới, nhưng nó đã và đang diễn ra nhanh chóng. Ví dụ, các bài học có thể được cá nhân hóa cho từng người, mỗi người được học theo nhịp của mình, theo thiên hướng của mình, tiếp cận được với những kiến thức văn hóa và khoa học hiện đại nhất, luôn có trợ lý AI bên cạnh để hướng dẫn và giải thích, v.v. Tốc độ học và hiểu kiến thức trung bình có thể sẽ tăng lên mấy lần so với hiện nay. Một nghiên cứu của Viện Nghiên cứu về Đổi mới sáng tạo trong Học tập2 cho thấy, cách học online được cá nhân hóa có tác dụng vượt trội so với cách học online truyền thống. Nếu như ngày xưa, con thợ rèn lại làm thợ rèn, con nông dân lại đi cày, mỗi người hay thậm chí mỗi dòng họ chỉ làm chủ yếu có một nghề, một loại việc, thì trong thời đại AI một người trung bình sẽ linh hoạt hơn trong công việc, chuyển việc, chuyển nghề dễ dàng hơn, và điều đó cũng ứng với chuyện là họ học nhiều hơn, hiểu biết nhiều hơn xưa. Việc học sẽ trở thành nhu cầu, niềm vui suốt đời, hoạt động hằng ngày của mọi người, chứ không chỉ dành riêng cho giới trẻ. Phần lớn thời gian mà chúng ta gọi là để làm việc cũng sẽ chính là để học những cái mới, cần thiết cho công việc của chúng ta ngày càng đòi hỏi trí tuệ, sáng tạo và linh hoạt, còn những công việc mà chúng ta phải làm lặp đi lặp lại hằng ngày đến nhàm chán đã có máy móc tự động cùng với AI thay thế. Từ quan điểm chính sách công, hiện đại hóa nền giáo dục để bắt nhịp với thời đại AI là một việc vô cùng cần thiết. Ngoài việc ứng dụng AI trong giảng dạy, quan trọng hơn là phải loại bỏ cách dạy mang tính học thuộc, mà hướng tới việc dạy các em hiểu bản chất, nguyên lý của vấn đề. Sức khỏe Tiếp theo ngành giáo dục, có thể kể đến ngành y tế là ngành đang và sẽ hưởng lợi lớn từ cuộc cách mạng AI. Người ta ước tính tốc độ tăng trưởng của thị trường ứng dụng AI trong y tế hiện ở vào mức 40-50% mỗi năm, thuộc loại cao nhất trong các ngành3. Giá trị mà AI sẽ đem lại cho y tế và sức khỏe có thể tính ra đến hàng nghìn USD trên mỗi đầu người trong một năm, tương đương với hàng nghìn tỉ USD mỗi năm trên toàn thế giới. Nhờ có AI, mọi người sẽ được kiểm tra sức khỏe thường xuyên hơn và đầy đủ hơn, phát hiện bệnh sớm hơn, chẩn đoán bệnh nhanh và chính xác hơn, chăm sóc chữa bệnh tốt hơn, v.v., nhờ đó sẽ sống lâu sống khỏe hơn. Thậm chí có những nhà tiên phong còn dự đoán AI sẽ kéo dài tuổi thọ con người ít ra gấp đôi hiện nay hoặc nhiều hơn nữa. Ở những vùng nghèo, vùng sâu vùng xa khi mà điều kiện về y tế thiếu thốn, vai trò của AI trong việc giúp chẩn đoán phát hiện bệnh kịp thời, kết nối kịp thời bệnh nhân với bác sĩ trong trường hợp cần thiết, lại càng quan trọng. Dù là bệnh hô hấp, hay tim mạch, hay bệnh da, bệnh truyền nhiễm, ung thư, xương cốt, v.v. AI đều có khả năng học nhận đoán bệnh ở mức tương đương với chuyên gia hoặc tốt hơn. Tác giả bài viết này có liên quan trực tiếp tới một số vấn đề AI trong y tế, nên có thể lấy một ví dụ nhỏ từ thực tế ở đây, về các bệnh da. Da là một bộ phận phức tạp của cơ thể, với hơn 6000 bệnh da khác nhau đã được liệt kê, và có lẽ hàng chục nghìn bệnh chưa được liệt kê. Nhưng làm sao một bác sĩ có thể học hết được từng đó bệnh da?! Một bác sĩ đa khoa thường chỉ biết một vài chục bệnh da phổ biến nhất, bác sĩ chuyên gia da liễu trung bình biết được vài trăm bệnh, và có rất nhiều trường hợp bệnh nhân đi khám nhiều nơi mà vẫn không ai nói được đó là bệnh gì. AI về da do tác giả tham gia xây dựng, hiện đã được một số bệnh viện ở Mỹ và một số nơi khác trên thế giới dùng, cũng đã biết được đến hàng nghìn bệnh da khác nhau qua hình ảnh, giúp cho bác sĩ chẩn đoán được cả nhiều ca hiếm, ca khó, những ca mà nhiều bác sĩ cũng chưa từng chứng kiến. Vì sao AI có thể chẩn đoán được thứ mà cả bác sĩ không chẩn đoán được? Đơn giản là vì, AI thu thập và học kiến thức, không phải từ một bác sĩ, mà là từ hàng trăm hàng nghìn bác sĩ khác nhau, từ nhiều nước khác nhau trên thế giới. Nếu nói về bất cứ một bệnh cụ thể nào đó, thì ắt hẳn sẽ có bác sĩ chuyên gia nghiên cứu về bệnh đó giỏi hơn AI, và AI có thể học lại được từ bác sĩ đó, và trở nên có khả năng nhận đoán bệnh đó tốt hơn so với các bác sĩ khác không có thời gian học về nó. Ví dụ trên không có nghĩa là AI sẽ thay thế bác sĩ. Nghề bác sĩ, cũng như phần lớn các nghề khác, vẫn không thể thiếu trong xã hội. Trách nhiệm đưa ra chẩn đoán bệnh và phương pháp điều trị vẫn thuộc về bác sĩ, AI chỉ đóng ai trò trợ lý đắc lực. Trong những năm trước đây, nhiều bác sĩ tỏ ra rất ngần ngại hay nghi ngờ AI, nhưng điều này đang thay đổi nhanh, và xu hướng tất yếu sẽ là các bác sĩ sẽ có AI hỗ trợ trong công việc hằng ngày để khám chữa bệnh hiệu quả hơn cho bệnh nhân. Các hãng dược phẩm cũng đang sử dụng AI, những phương pháp học máy (machine learning) với các cấu trúc hệ thần kinh nhân tạo mới, để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu tìm thuốc chữa bệnh, với tốc độc nhanh gấp hàng chục hàng trăm lần so với khi chưa có AI. Kể cả những bệnh mà người ta vẫn bó tay trong suốt mấy chục năm nay như Alzheimer, AI cho chúng ta niềm hy vọng tìm ra thuốc chữa hiệu nghiệm trong những năm tới. Có vô số các công ty lớn nhỏ khác nhau trên thế giới đang lao vào thị trường khổng lồ về AI trong y tế. Vì tính tương đối mới mẻ của AI, nên những “Goliath” to mà già cỗi chưa chắc đã có lợi thế gì nhiều so với những “David” trẻ mà nhanh nhẹn trong thị trường này. Cũng đã có những công ty tin học và trí tuệ nhân tạo của Việt Nam tham dự thị trường AI cho y tế. Nếu có đầu tư tốt, chiến lược tốt, đội ngũ kỹ thuật tốt, phối hợp được tốt với các tổ chức y tế, bảo hiểm sức khỏe và cơ quan làm chính sách, thì họ hoàn toàn có thể thành công lớn trong AI cho y tế, ở thị trường Việt Nam cũng như quốc tế. Sáng tạo Ngày xưa, con người phải làm việc khổ cực, chủ yếu bằng cơ bắp, nên mới có chữ “lao” trong từ lao động. Dần dần, máy móc đã giải phóng con người khỏi phần lớn các công việc cơ bắp lao lực. Ngày nay, AI và tự động hóa (robotics) lại đang dần giải phóng con người khỏi phần lớn các việc tuy dùng đến đầu óc nhưng thuộc loại nhàm chán, ví dụ như sổ sách kế toán, lái xe, điều khiển máy cày, v.v. Máy móc và AI sẽ ngày càng có khả năng tạo ra sản phẩm và dịch vụ dồi dào đến mức thậm chí con người không cần làm việc vẫn sống được. Đến khi đó, khái niệm về công việc sẽ thay đổi rất nhiều, sẽ không còn có phân biệt rõ ràng giữa công việc và các hoạt động khác. ‘Công việc” cũng sẽ là một thứ hoạt động, thú vị đối với chúng ta, kích thích chúng ta phát triển, đến mức chúng ta háo hức làm nó, làm vì thích làm chứ không phải vì kiếm ăn. Những công việc thú vị nhất chính là những công việc có tính sáng tạo cao nhất. Những người làm những nghề có tính sáng tạo cao, như là văn nghệ sĩ, cầu thủ bóng đá, nhà khoa học, nhà sáng chế, nhà lãnh đạo, v.v. cũng thường là những người yêu nghề nhất. Càng ngày, con người sẽ càng có nhiều thời gian cho các hoạt động sáng tạo. Con người của thời đại AI không những là con người trí tuệ, mà còn là con người sáng tạo. Bất kể nghề nào thì cũng sẽ có những yếu tố sáng tạo trong đó, do con người tạo ra, còn những thứ “đã thành lặp đi lặp lại” thì để AI và robot phụ trách. Và sẽ luôn có nhiều hoạt động, nhiều ngành nghề mới, do con người tạo ra, với sự hỗ trợ của AI. Tất nhiên, để có khả năng sáng tạo tốt, thì cũng cần có nền tảng hiểu biết tốt về thứ mà ta muốn sáng tạo. Đặc biệt giới trẻ nên được khuyến khích sáng tạo, nhưng để sáng tạo được, để sáng tạo giống như một “liều thuốc kích thích” cho họ tiến về phía trước, quan tâm học hỏi tìm hiểu sâu hơn các kiến thức, thì cần phải có một nền tảng chuyên môn vững chắc. Bản thân AI ngày nay, và AI trong tương lai, là thành quả của sự sáng tạo của hàng triệu con người làm trong các lĩnh vực khác nhau. Và AI đã và sẽ được học để tạo ra nhiều thứ, từ tranh ảnh đến thơ văn âm nhạc, đến các phương trình vi phân, v.v. Điều đó không có nghĩa là AI sẽ “hất cẳng” con người, mà chỉ có nghĩa là AI sẽ trở thành trợ thủ đắc lực cho con người trong hoạt động sáng tạo, giúp chúng ta sáng chế được những thứ mà trước kia khó lòng làm ra được. Trong lĩnh vực nghệ thuật, chuyện những bức tranh do AI vẽ, hay bức chụp hình giả tạo do AI chế ra, thắng giải một số cuộc thi gần đây, không khỏi làm nhiều nghệ sĩ giật mình, lo lắng sợ bị AI chiếm việc. Nhưng cũng như trong tất cả các ngành khác, mà AI sẽ đem lại thay đổi lớn, chúng ta nên mừng hơn là nên lo. Ngày xưa người ta cũng từng lo là khi có TV chiếu bóng đá hay ca nhạc thì sân bóng và nhà hát sẽ bị ế, nhưng thực tế xảy ra ngược lại. Phương tiện kỹ thuật, trong đó có AI, giúp đem nghệ thuật tới con người nhiều hơn thì cũng sẽ kích thích người ta mê nghệ thuật hơn, sẵn sàng chi phí cho nó hơn. Những tác phẩm nghệ thuật “nguyên bản” vẫn luôn có giá hơn là “hàng nhái” kể cả khi hàng nhái có giống hệt hàng thật. AI sẽ giúp cho nghệ sĩ tạo ra các tác phẩm mới, các biểu diễn mới, các loại hình nghệ thuật mới độc đáo, phong phú, hấp dẫn hơn trước. Còn tất nhiên nếu chỉ dừng ở mức “thợ vẽ” lặp đi lặp lại một số thao tác quen tay thì những việc như vậy, dù là trong nghệ thuật hay trong ngành nào khác, cũng khó đem lại nhiều giá trị gia tăng.□ (Hết phần I) ———————————— 1 https://newsroom.accenture.com/news/accenture-report-artificial-intelligence-has-potential-to-increase-corporate-profitability-in-16-industries-by-an-average-of-38-percent-by-2035.htm 2 https://www.entrepreneur.com/leadership/why-investors-are-bullish-on-edtech-in-2023/442589 3 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7325854/

Tác giả