Phóng viên: Tất cả các công ty công nghệ lớn đều nói đến AI, thậm chí tích hợp sâu AI cả vào các sản phẩm phần cứng. Phải chăng việc mọi hoạt động của con người đều gắn với AI đã đến rất gần?
Bà Phạm Thị Thu Diệp, Tổng Giám đốc kiêm Giám đốc khối Công nghệ của IBM Việt Nam: Theo một nghiên cứu của Viện nghiên cứu Giá trị doanh nghiệp thuộc Tập đoàn IBM (IBM Institute for Business Value – IBV), 46% các khoản đầu tư vào AI tạo sinh trong khu vực ASEAN phục vụ mục đích thí điểm và thử nghiệm, 27% để tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
Chúng tôi nhận thấy AI tạo sinh đang tạo ra tác động đáng kể khi được ứng dụng trong các tổ chức thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau. Đối với dịch vụ chăm sóc khách hàng, các hành trình siêu cá nhân hóa do AI tạo sinh tạo ra có thể điều chỉnh trải nghiệm và xác định hành động phù hợp nhất để tương tác với từng khách hàng cụ thể.
Ví dụ, một công ty dịch vụ tài chính có thể sử dụng AI tạo sinh để phân tích nhanh dữ liệu khách hàng. Sau khi xác định được tệp khách hàng, AI tạo sinh có thể giúp hình thành chiến lược marketing trực tiếp và cá nhân hóa, với các ưu đãi được tùy chỉnh, tự động hóa theo thời điểm và được dịch sang ngôn ngữ mà khách hàng mong muốn.
AI tạo sinh cũng được sử dụng nhằm tăng năng suất lao động. Khi tự động hóa các tác vụ, nhân sự có thể tập trung vào các công việc quan trọng hơn, từ đó nâng cao năng suất. Khi đó, nhân sự có thể đưa ra những sáng kiến tạo sự khác biệt. Bằng cách áp dụng AI tạo sinh vào bộ phận nhân sự, IBM nhận thấy năng suất đã cải thiện 40%.
Sự kết hợp giữa AI tạo sinh và hiện đại hóa ứng dụng cũng thúc đẩy sự linh hoạt và tăng trưởng doanh thu. Với AI tạo sinh, các doanh nghiệp có thể sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa.
Tất cả điều này không nhằm mục đích thay thế con người, thay vào đó, các doanh nghiệp cần phát triển mối quan hệ gắn bó giữa con người và công nghệ. Trên thực tế, những người có thể sử dụng AI sẽ dần thay thế những người không sử dụng AI.
Xu hướng ứng dụng AI vào chuyển đổi số cách làm việc và hoạt động sản xuất đang và sẽ diễn ra như thế nào?
Dù còn ở giai đoạn đầu, AI tạo sinh có thể cung cấp khả năng tối ưu hóa cho các nhà sản xuất trong nhiều khía cạnh quan trọng như năng suất, chất lượng sản phẩm, hiệu quả, an toàn lao động và tuân thủ quy định.
AI tạo sinh có thể hoạt động với các mô hình AI khác để tăng độ chính xác và hiệu suất, chẳng hạn như tăng cường hình ảnh để cải thiện đánh giá chất lượng của mô hình thị giác máy tính, giảm các lỗi nhận diện sai.
Ví dụ, AI tạo sinh hiện nay được sử dụng để xác thực hoạt động đào tạo. Đối với các ngành đòi hỏi quy định chặt chẽ, việc có “bằng chứng” sẽ thúc đẩy năng lực và hoạt động của người lao động. Thử nghiệm ban đầu cho thấy, AI tạo sinh có thể giảm 30% thời gian đào tạo và tăng 25% tỷ lệ hoàn thành.
Đối với sản xuất, AI tạo sinh cũng được sử dụng để đánh giá các quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOPs). Việc phản hồi nhanh cùng khả năng hỗ trợ bằng hình ảnh và âm thanh từ AI tạo sinh có thể cải thiện hiệu quả hoạt động khoảng 15% và tăng khả năng giải quyết vấn đề người dùng lên tới 90%.
Nhiều ngành sản xuất đã sử dụng AI và thị giác máy tính để kiểm tra chất lượng, giúp cải thiện 80% khả năng phát hiện lỗi so với các phương pháp khác.
Trong tương lai, việc sử dụng AI tạo sinh có thể giúp các doanh nghiệp duy trì việc tuân thủ quy định. AI tạo sinh có thể giảm 25% tiền phạt và cải thiện 60% mức độ tuân thủ bằng cách sử dụng quyền truy cập văn bản và truy vấn giọng nói theo thời gian thực để hỗ trợ người dùng.
Thời gian qua, việc phát triển và ứng dụng AI tại Việt Nam đã làm tốt ở đâu và cần cải thiện gì?
Theo Oxford Insights, 6 quốc gia ASEAN gồm Singapore, Malaysia, Thái Lan, Indonesia, Việt Nam và Philippines đều có chỉ số về độ sẵn sàng ứng dụng AI của chính phủ cao hơn mức trung bình toàn cầu. Trên thực tế, khu vực Đông Á được xếp hạng cao nhất về độ sẵn sàng ứng dụng AI của chính phủ vào năm 2023.
Tuy nhiên, trong một thế giới nơi AI tạo sinh là yếu tố phân định người chiến thắng và kẻ thua cuộc, con người chính là vấn đề lớn nhất. Theo khảo sát của IBV, 62% CEO trong khu vực ASEAN cho rằng, kết quả ứng dụng AI tạo sinh sẽ phụ thuộc nhiều vào sự chấp nhận của con người thay vì công nghệ.
Đáng chú ý, 47% CEO trong khu vực ASEAN cho biết đang tuyển dụng các vị trí mới liên quan đến AI tạo sinh. Hơn 51% đang gặp khó khăn trong việc tuyển dụng các vị trí chủ chốt. Các CEO cũng thừa nhận rằng, 35% nhân sự sẽ cần được tái đào tạo trong ba năm tới.
Những năm qua, Việt Nam đã và đang tích cực giải quyết thách thức về thiếu hụt nguồn nhân lực công nghệ cao trong lĩnh vực AI. Trong bối cảnh số lượng chuyên gia AI trong nước còn tương đối thấp, việc chuẩn bị sẵn sàng, trang bị và nâng cao các kỹ năng cần thiết cho lực lượng lao động sẽ giúp Việt Nam gặt hái nhiều lợi ích kinh tế. Các doanh nghiệp Việt Nam cần hành động ngay lập tức để đánh giá tác động của công nghệ đối với lực lượng lao động.
Bộ TT&TT đang muốn ứng dụng AI để chuyển đổi số. Thúc đẩy việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt và trợ lý ảo private AI có phải cách làm đúng đắn?
Các mô hình ngôn ngữ lớn đã phát triển đến hàng chục tỷ tham số. Nhiều mô hình có từ 70 tỷ tham số trở lên. Điều này giúp các tổ chức hưởng lợi với các chatbot tổng quát có kiến thức trong nhiều lĩnh vực.
Việc đào tạo và vận hành các mô hình trên đòi hỏi nhiều chi phí. Đối với doanh nghiệp, các mô hình lớn sẽ khó sử dụng trong một số nhiệm vụ cụ thể, với nhiều thông tin không liên quan và gia tăng chi phí phân tích.
Dù đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy làn sóng AI, các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn tồn tại nhiều hạn chế. Chỉ các doanh nghiệp lớn mới đủ khả năng để đào tạo và duy trì những mô hình ngốn nhiều năng lượng, lên đến cả trăm tỷ tham số.
Theo ước tính từ Đại học Washington, việc đào tạo một mô hình ChatGPT-3 sử dụng lượng điện tương đương với hơn 1.000 hộ gia đình tiêu thụ trong một năm. Trung bình một ngày, việc sử dụng ChatGPT tiêu chuẩn có thể sánh ngang với mức tiêu thụ năng lượng hàng ngày của 33.000 hộ gia đình.
Trong bối cảnh hiện nay, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường được lập trình để phù hợp với nhiều lĩnh vực. Các mô hình ngôn ngữ nhỏ được chứng minh có hiệu quả và tốn ít nhiên liệu hơn. Mô hình chuyên môn hoá Bring Your Own (BYOM) đang ngày càng phổ biến khi doanh nghiệp hạn chế gửi dữ liệu cho bên thứ ba và xây dựng các mô hình tuỳ chỉnh phù hợp với nhu cầu.
Trên thực tế, một nghiên cứu đã chỉ ra rằng, so với việc đào tạo mô hình lớn với ít dữ liệu, việc đào tạo mô hình ngôn ngữ nhỏ với nhiều dữ liệu sẽ mang đến hiệu suất tốt và chi phí thấp hơn. Chúng còn giảm thiểu tác động đến môi trường trong khi vẫn thực hiện tốt các nhiệm vụ chuyên biệt trong lĩnh vực kinh doanh như tóm tắt, trả lời câu hỏi và phân loại.
Liệu đã đến thời điểm Việt Nam cần có chế tài quản lý dành riêng cho việc phát triển và ứng dụng AI?
Công nghệ AI phần lớn vẫn chưa được kiểm soát dù ngày càng có nhiều trường hợp sử dụng mới. Do đó, các nhà hoạch định chính sách đang gặp khó khăn để theo kịp những tác động sâu rộng của đổi mới AI.
Điều này sẽ thay đổi khi Đạo luật Trí tuệ nhân tạo châu Âu (Đạo luật AI của EU) được triển khai. Đây là đạo luật mới được Nghị viện Liên minh Châu Âu thông qua, cũng là khung pháp lý toàn diện nhất cho AI tính đến nay. Đạo luật AI của EU có khả năng tác động đến các chính phủ và cơ quan quản lý trên toàn thế giới.
Trong khu vực, Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN) cũng đang thúc đẩy cách tiếp cận tập trung vào sự khác biệt và tính linh hoạt về văn hóa, cũng như giảm gánh nặng tuân thủ cho các tổ chức.
Theo một nghiên cứu gần đây của IBV, mối lo ngại về bảo mật dữ liệu (57%) và về độ tin cậy/minh bạch (43%) là những rào cản lớn nhất trong việc tích hợp AI tạo sinh.
Nếu không quản lý AI một cách có trách nhiệm, các tổ chức sẽ không thể áp dụng công nghệ này trên quy mô lớn. Việc ứng dụng AI có trách nhiệm là yêu cầu cấp thiết. Chúng ta cần thiết lập các quy định cụ thể và khung quản trị AI trước khi công nghệ này phát triển và được triển khai rộng rãi hơn tại Việt Nam.
Cảm ơn bà!
.svg){kind=icon}
