Nghĩ lại về tác động của AI: Nghiên cứu tiết lộ những giới hạn kinh tế của tự động hóa
Giống như nhiều người trong chúng ta, bạn đồng tình với điệp khúc ngày tận thế số quen thuộc vẫn vang lên khắp các văn phòng và quán cà phê: AI sẽ cướp lấy công việc của tôi!
Đây là một mối đe dọa đã được chứng minh hay đơn giản là một sự biểu thị nỗi căng thẳng của chúng ta trong sự trỗi dậy không ngừng của những tiên tiến công nghệ? Một nghiên cứu mới do MIT CSAIL, MIT Sloan, Viện Năng suất và Viện giá trị thương mại IBM thực hiện đã thách thức những niềm tin tồn tại của chúng ta.
Nghiên cứu của họ kiểm tra một cách cẩn trọng việc thực hành kinh tế bằng việc sử dụng AI cho các nhiệm vụ tự động hóa tại nơi làm việc, với một nhấn mạnh cụ thể vào thị giác máy tính 1.
Những phát hiện của họ chứng tỏ là hiện nay, chỉ có khoảng 23% tiền công được trả cho các nhiệm vụ bao gồm thị giác máy tính là khả thi về mặt kinh tế tới tự động hóa AI. Nói cách khác, nó chỉ có nghĩa về mặt kinh tế để thay thế lao động của con người với AI vào khoảng 1/4 công việc nơi thị giác máy tính là thành phần chính của công việc.
“Điều này chỉ dấu là sự tích hợp của AI vào vô số lĩnh vực dần dần từng bước, tương phản với nhận định mang tính giả thuyết là sự thay thế trong công việc do AI diễn ra nhanh chóng”, theo nhận xét của Neil Thompson, nhà nghiên cứu chính tại MIT CSAIL và Sáng kiến Kinh tế số. “Chúng tôi tập trung vào lĩnh vực thị giác máy tính, một lĩnh vực mà mô hình hóa chi phí đã gia tăng đáng kể”.
Nghiên cứu này bắt nguồn từ cách tiếp cận chung thông thường về tác động tiềm năng của AI. Nó đưa ra một kiểm tra cẩn thận về tính khả thi của AI trong những nhiệm vụ cụ thể về tự động hóa. Những gì thiết lập nên sự khác biệt trong nghiên cứu này là một mô hình phân tích ba bên. Khung đánh giá này không chỉ là những yêu cầu về hiệu suất kỹ thuật với các hệ AI mà còn đào sâu vào các đặc điểm năng lực của một hệ AI và sự lựa chọn mang tính kinh tế về việc liệu có nên xây dựng và sử dụng một hệ như vậy không.
Nhiều năm trải nghiệm với thị giác máy tính đem lại nhiều dữ liệu về đánh giá năng lực hiệu suất và kinh tế. Nhưng tương phản, dữ liệu cho các mô hình ngôn ngữ lớn mới vẫn đang được phát triển. Thật may mắn là trải nghiệm với các mô hình thị giác máy tính đem lại một số cái nhìn vào những thứ tương lai có thể nắm giữ với sự phân bổ và chấp thuận của các mô hình ngôn ngữ. Theo các nhà nghiên cứu, việc phát triển, sử dụng và chi phí vận hành có thể giảm đi và nền công nghiệp công nghệ có thể chuyển đổi để cung cấp các giải pháp AI như một loại dịch vụ, loại dần nhu cầu đầu tư vốn một cách đáng kể.
Các nhà nghiên cứu đã xem xét vào khả năng giảm thiểu chi phí hệ thống AI và cách những thay đổi có thể ảnh hưởng đến bước đi tự động hóa như thế nào. Ví dụ, nếu chi phí triển khai AI ở nơi làm việc suy giảm một cách đáng kể, điều này có thể gia tốc tốc độ mà AI được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực nhau, có tiềm năng dẫn đến những thay đổi ngày một nhanh chóng trên thị trường việc làm. Ngược lại, nếu các đòi hỏi tính toán mở rộng, nếu dữ liệu trở nên khó tìm hơn, và nếu những người có kỹ năng hiếm hoi, chi phí tăng cao hơn có thể làm chậm quá trình chuyển đổi đó, cho phép công nhân và ngành công nghiệp có thêm nhiều thời gian để thích ứng.
Mặt khác, theo một nhận xét trên Forbes, việc sử dụng AI một cách hợp lý có thể góp phần tối ưu hóa các kỹ năng độc đáo của con người. Dù có thể loại bỏ một số vai trò nhất định của con người trong chuỗi sản xuất được tự động hóa nhưng có một số kỹ năng của con người – nhiều kỹ năng trong số đó không thể thiếu đối với sự tồn tại của doanh nghiệp – thì AI sẽ không bao giờ có thể thay thế, ví dụ như sáng tạo. Bởi sáng tạo nảy sinh từ những trải nghiệm, cảm xúc, trí tưởng tượng và những đặc điểm khác của con người. Khả năng sáng tạo có thể được nâng cao nhờ học tập nhưng không phải là kết quả của học tập.
Tuy nhiên, AI có thể giúp tối ưu hóa khả năng sáng tạo của con người. Ví dụ, AI có thể giúp rút ngắn quá trình thử nghiệm các ý tưởng sáng tạo thông qua việc hỗ trợ tạo nguyên mẫu nhanh. Nó có thể nhanh chóng tạo ra các mô hình, chạy các phân tích kỹ thuật và đưa ra phản hồi về tính khả thi.
Một khía cạnh quan trọng khác: các nền tảng sử dụng AI như một dạng dịch vụ. Các nhà khoa học đã chứng tỏ khả năng nâng cao quy mô và ứng dụng rộng hơn có thể có tiềm năng thay đổi bối cảnh của tự động hóa nhiệm vụ, dịch chuyển sự tập trung từ chỗ sử dụng ở cấp độ từng công ty sang một cách tiếp cận dựa trên dịch vụ ở quy mô lớn hơn như thế nào. “Những gợi ý từ sự dịch chuyển này rất sâu sắc: nó có thể dân chủ hóa cách tiếp cận các công nghệ AI, cho phép các doanh nghiệp và tổ chức nhỏ hơn thu được lợi ích từ AI mà không cần đến việc sử dụng những nguồn lực của mình. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến sự xuất hiện của những mô hình kinh doanh mới tập trung quanh các dịch vụ AI”, Thompson nói.
“Khi ngành công nghiệp bán dẫn tạo ra một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới khoảng hai thập niên trước với sự tách bạch khâu thiết kế và chế tạo với gia công sản xuất, các công ty bán dẫn fabless đã trở thành tiêu chuẩn”, Martin Fleming, cựu kinh tế trưởng và nhà phân tích trưởng IBM giờ là một thành viên của Viện Năng suất có trụ sở ở Anh, nói. “Trong những năm đến, những phần mềm có thể, những dịch vụ đám mây và các công ty cố vấn sẽ tạo ra một mô hình kinh doanh với một lớp các công ty chuyên về dịch vụ AI ở quy mô như vậy”.
Nguyễn Nhàn tổng hợp
Nguồn: https://techxplore.com/news/2024-01-rethinking-ai-impact-reveals-economic.html
———————————————
https://futuretech-site.s3.us-east-2.amazonaws.com/2024-01-18+Beyond_AI_Exposure.pdf
