AI hiệu suất cao chưa đồng nghĩa được thị trường áp dụng rộng rãi: Deutsche Bank cảnh báo

Hiệu suất kỹ thuật cao của trí tuệ nhân tạo (AI) không bảo đảm công nghệ này sẽ được áp dụng ngay vào hoạt động doanh nghiệp hoặc sử dụng rộng rãi trên thị trường. Khả năng công nghệ và mức độ được thị trường chấp nhận là hai vấn đề khác nhau.

Nhà nghiên cứu của Deutsche Bank đã chỉ ra trong báo cáo có tên 'Sự kết thúc của AI: Lược sử những dự báo công nghệ tồi tệ' rằng không nên đánh giá tương lai AI chỉ bằng quan điểm lạc quan hoặc kịch bản tận thế. Theo báo cáo, rất khó dự đoán không chỉ công nghệ sẽ phát triển đến đâu mà còn cả thời điểm được áp dụng thực tế, cách xã hội tiếp nhận và tác động kinh tế.

Báo cáo dẫn lại những dự báo công nghệ từng thất bại trong quá khứ. Dự đoán tiềm năng hoặc hiệu suất của một công nghệ khác với dự đoán thời điểm công nghệ đó thực sự được xã hội và ngành công nghiệp áp dụng rộng rãi.

Albert Einstein cho rằng năm 1934 năng lượng hạt nhân khó có thể được sử dụng trong thực tế. Tuy nhiên, chưa đầy 10 năm sau, nhân loại đã thực hiện được phản ứng dây chuyền phân hạch hạt nhân liên tục.

Những dự báo về internet cũng không chính xác. Bob Metcalfe, đồng phát minh Ethernet, dự đoán năm 1995 rằng internet sẽ 'sụp đổ ngoạn mục' vào năm sau. Sau khi dự báo sai, ông đã trực tiếp ăn bài viết ghi lại dự báo đó.

AI cũng có những trường hợp tương tự. Geoffrey Hinton, người tiên phong trong lĩnh vực học sâu, cho rằng năm 2016 học sâu có thể vượt qua bác sĩ chẩn đoán hình ảnh trong vòng 5-10 năm và hệ thống y tế nên ngừng đào tạo bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.

Tuy nhiên, Deutsche Bank cho biết số lượng bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đã tăng khoảng 10% trong 10 năm qua. AI có thể tự động hóa một số công việc đọc hình ảnh, nhưng việc thay thế toàn bộ quá trình diễn giải kết quả, phán đoán lâm sàng, giao tiếp giữa bệnh nhân và nhân viên y tế cũng như ra quyết định theo từng tình huống là vấn đề khác.

Báo cáo cho rằng cần phân biệt giữa việc tự động hóa một số nhiệm vụ trong một công việc và việc toàn bộ nghề nghiệp biến mất. Nói cách khác, không thể mặc nhiên kết luận tự động hóa một chức năng sẽ ngay lập tức làm thay đổi toàn bộ cơ cấu việc làm.

Công nghệ xe tự lái cũng được giải thích theo cách tương tự. Nâng cao hiệu suất kỹ thuật chỉ là bước đầu để vận hành thực tế; việc thương mại hóa còn cần giải quyết khả năng ứng phó với các tình huống cực đoan, yêu cầu pháp lý, trách nhiệm khi xảy ra tai nạn và mức độ chấp nhận của người tiêu dùng.

Đối với AI, hiệu suất mô hình không phải yếu tố duy nhất quyết định việc doanh nghiệp triển khai trên quy mô lớn. Khả năng tích hợp công nghệ vào quy trình làm việc hiện có và mức độ sẵn sàng chi trả của người dùng, doanh nghiệp cho các chức năng này cũng có thể ảnh hưởng đến việc áp dụng thực tế.

AI dành cho doanh nghiệp cần một quá trình kết nối không chỉ mô hình mà còn cả dữ liệu và hệ thống công việc. Kế hoạch của Salesforce nhằm kết nối dữ liệu doanh nghiệp và quy trình công việc với các tác nhân AI có thể được xem là một ví dụ về việc tích hợp hiệu suất công nghệ vào hoạt động thực tế.

Deutsche Bank cũng đề cập đến động cơ của các bên liên quan khi giải thích vì sao những dự báo cực đoan về AI thu hút sự chú ý. Nhà sáng lập công ty AI cần thuyết phục công chúng về tầm nhìn công nghệ, nhà đầu tư cần câu chuyện tăng trưởng, còn các công ty tư vấn có thể nhấn mạnh tính cấp thiết của quá trình chuyển đổi.

Các nhà hoạch định chính sách cần giải thích sự cần thiết của can thiệp quản lý, trong khi truyền thông và nền tảng mạng xã hội dễ khuếch đại những dự báo tiêu cực hoặc giàu cảm xúc. Vì vậy, báo cáo cho rằng quan điểm lạc quan và kịch bản tận thế có thể nhận được nhiều sự chú ý hơn những đánh giá thận trọng và có tính đến bất định.

Báo cáo không phủ nhận những rủi ro AI có thể gây ra. Tuy nhiên, báo cáo nhấn mạnh cần xem xét đồng thời quá trình tích hợp vào hoạt động doanh nghiệp, cách thức thương mại hóa, quy định và mức độ chấp nhận của xã hội cùng với tốc độ phát triển công nghệ.

Trong bối cảnh cơ sở hạ tầng AI và ứng dụng vào hoạt động doanh nghiệp tại Việt Nam cũng đang mở rộng, giới quan sát cho rằng cần theo dõi không chỉ hiệu suất công nghệ mà cả quá trình công nghệ này bén rễ trong quy trình làm việc thực tế. Báo cáo của Deutsche Bank nhấn mạnh không nên đồng nhất tốc độ phát triển AI với thời điểm thị trường chấp nhận công nghệ.