Ý kiến của chuyên gia kinh tế về sức mạnh của AI dự đoán và cách AI này sẽ biến đổi tất cả các ngành

Cuộc sống của tất cả chúng ta xoay quanh việc ra quyết định. Bạn có mang theo ô khi đi dạo hay không? Nếu xác suất trời mưa là 25% thì sao? Nếu bạn đang mặc đồ gì đó mà bạn thực sự không muốn bị ướt thì sao? 

Theo Ajay Agrawal, chuyên gia kinh tế, giáo sư và đồng tác giả của Máy dự đoán: Kinh tế học đơn giản của trí tuệ nhân tạo, chúng ta sử dụng kết hợp cả dự đoán và phán đoán để đưa ra mọi quyết định, dù lớn hay nhỏ. Sức mạnh của AI đến từ khả năng đảm nhận công việc dự đoán nói trên — cho bạn biết khả năng trời mưa. Cuối cùng, bạn sẽ sử dụng khả năng phán đoán của con người để quyết định xem bạn có nên mang theo ô hay không dựa trên mức độ bạn không muốn bị ướt so với mức độ bạn không muốn mang theo ô khi trời không mưa.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể xử lý lượng lớn dữ liệu để xác định kiểu mẫu và đưa ra dự đoán chính xác. AI chắc chắn đang nâng cao cách mọi người làm việc, giúp họ năng suất hơn, cải thiện cách họ cộng tác và nâng cao kỹ năng. Và khi các công ty sử dụng AI để phân tích dự đoán, AI có thể thay đổi cách các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định, giúp họ phục vụ khách hàng, phân bổ nguồn lực cũng như tạo quy trình mới và cải tiến tốt hơn.

Gần đây, Ajay đã tham gia chuỗi hội thảo trực tuyến Work Evolved của chúng tôi để nói về sức mạnh của AI và phân tích dự đoán. Chúng tôi đã tiếp tục trò chuyện với Ajay về AI dự đoán — đây là những gì anh ấy nói về tiềm năng AI sẽ thay đổi tất cả các ngành và nhân viên nào sẽ được lợi nhiều nhất khi sử dụng công cụ AI dự đoán. 

Một số người coi AI là những cỗ máy thông minh, những con robot có khả năng nói chuyện hoặc suy nghĩ giống con người. Là chuyên gia kinh tế, anh nghĩ thế nào về AI?

Trí tuệ nhân tạo giúp chúng ta dự đoán. Dự đoán nghĩa là sử dụng thông tin bạn có để tạo ra thông tin bạn không có. 

Đó là những gì các mô hình AI tạo sinh như ChatGPT đang thực hiện — sử dụng dự đoán để tạo ra ngôn ngữ giống con người. Các mô hình AI tạo sinh dự đoán ký hiệu hoặc từ tiếp theo theo trình tự để tạo ra thông điệp giống con người. Một ví dụ khác là ngân hàng sử dụng AI để phát hiện gian lận, xử lý dữ liệu từ các giao dịch trước đây và thói quen của người dùng để dự đoán chính xác giao dịch mua hàng có gian lận hay không.

Một nguyên tắc cơ bản của kinh tế học là khi thứ gì đó trở nên rẻ hơn, chúng ta sẽ sử dụng thứ đó nhiều hơn. AI xuất hiện đồng nghĩa với việc chi phí dự đoán giảm xuống. Và khi chi phí dự đoán giảm xuống, chúng ta sẽ sử dụng dự đoán nhiều hơn. 

Hãy nói thêm về dự đoán. AI dự đoán là gì và có một số ví dụ thực tế nào?

AI dự đoán sử dụng dữ liệu đầu vào để tạo đầu ra. Một ví dụ phổ biến là, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử trong 20 năm để dự đoán doanh số quý 3 năm tới. Dữ liệu lịch sử là đầu vào và dự đoán doanh số là đầu ra. 

Một ví dụ ít phổ biến hơn là, chúng ta có thể sử dụng các điểm ảnh trong hình ảnh y tế để dự đoán vết trên khối u là ác tính hay lành tính. Dữ liệu điểm ảnh là đầu vào và vết trên khối u là đầu ra. Đó cũng là một dự đoán 

Một tính năng thú vị của AI là, không giống như các kỹ thuật thống kê trước đây, AI có thể sử dụng dữ liệu đa phương thức (ví dụ: hình ảnh, video, ngôn ngữ), chứ không chỉ các con số, làm dữ liệu đầu vào và có thể tạo ra các dự đoán dưới dạng hình ảnh, video và ngôn ngữ. 

Phân tích dự đoán là cốt lõi của nhiều loại hình đổi mới. Chúng ta có thể thấy các ứng dụng thực tế của việc sử dụng AI cho dự đoán trong những việc như lái xe, dịch thuật, phát hiện gian lận, phân bố cỡ hạt, trả lời email và kiểm tra.

Trong những ngành mà AI dự đoán đang trở thành chủ đạo thì AI sẽ có tác động gì đến việc làm? Mọi người lo lắng rằng cuộc cách mạng AI này có thể khiến họ mất việc. Nỗi sợ đó có hợp lý không?

Trước khi chúng ta có máy giặt, công việc giặt giũ cần đến hai người làm cả ngày. Giờ đây, chỉ cần một người dành một phần thời gian trong ngày để giặt quần áo. Nhưng không ai phàn nàn rằng những chiếc máy đó đã lấy đi công việc của họ. 

Tương tự như vậy, chúng ta sẽ có thể chuyển một phần công việc cho máy móc. Khi nghĩ về công việc, phần lớn điều này dựa trên việc đưa ra quyết định. Và mọi quyết định đều có hai yếu tố: dự đoán và phán đoán. Nếu chúng ta có thể chuyển việc phân tích dự đoán cho máy móc, chúng ta sẽ chỉ cần có phán đoán của con người và đó là kỹ năng mọi người cần tập trung phát triển. 

AI có thể sử dụng dự đoán để soạn thảo email hoặc lập bản đồ tuyến đường từ điểm A đến điểm B — nhưng con người mới quyết định liệu email đó có đạt mục tiêu hay không hoặc tuyến đường đó có hợp lý hay không. AI là phi công phụ, là phụ tá nhưng không thể đưa ra quyết định.

AI ảnh hưởng gì đến năng suất của nhân viên và lực lượng lao động nói chung? 

Khi máy tính ra đời, nó khiến lao động tay nghề cao làm việc năng suất hơn một cách không tương xứng, dẫn đến nhiều bất bình đẳng về thu nhập. Dường như AI đang có tác dụng ngược lại. Lao động tay nghề thấp được hưởng lợi nhiều nhất từ việc sử dụng phụ tá hoặc phi công phụ AI.

Hãy lấy các trung tâm cuộc gọi làm ví dụ. Các trung tâm này bắt đầu giới thiệu công cụ AI để đưa ra đề xuất cho nhân viên nhằm trợ giúp khách hàng đang nói chuyện với họ. Các nhà nghiên cứu tại MIT và Stanford phát hiện ra rằng AI có tác động hạn chế đến lao động có hiệu suất cao vì họ đã biết phải nói gì. Nhưng những nhân viên trước đây chưa thể hiện tốt giờ đã được nâng lên gần bằng với trình độ của nhân viên tay nghề cao nhờ sự trợ giúp của công cụ AI. 

Một ví dụ khác mà tất cả chúng ta đều biết là cách AI dẫn đường giúp mọi người lái xe như một tài xế chuyên nghiệp ở bất kỳ thành phố nào. Điều đó cho phép các công ty sáng tạo như Uber ra đời. Trước Uber, đã có 200.000 tài xế chuyên nghiệp. Hiện nay có 3-4 triệu người lái xe cho Uber. Chúng ta đang đứng trước một thời điểm lịch sử khi mà sự thay đổi ở cấp độ hệ thống này đang bắt đầu diễn ra ở các ngành khác nhau. 

Bạn hào hứng nhất với những tiến bộ nào của AI? Nếu có thể dự đoán, bạn thấy điều gì sẽ là sự đổi mới quan trọng tiếp theo và sự đổi mới đó sẽ ảnh hưởng đến thế giới như thế nào?

Tôi dự đoán trong 2 đến 3 năm nữa, chúng ta sẽ thấy AI bước ra khỏi màn hình và đi vào thế giới thực. Hiện tại, chúng ta có các mô hình dự đoán một chuỗi từ trên màn hình và giai đoạn tiếp theo là có các robot dự đoán một loạt hành động để hoàn thành nhiệm vụ như pha cà phê hoặc đỗ xe.

Nhưng sự thay đổi sâu sắc thực sự sẽ nằm ở khía cạnh khám phá khoa học. Chúng ta sẽ có các mô hình AI có thể tạo ra và kiểm chứng giả thuyết, kích hoạt robot chạy thử nghiệm và cung cấp kết quả của thử nghiệm đó cho AI, AI sẽ cập nhật giả thuyết và chạy thử nghiệm khác. Chúng ta đã thấy các phòng thí nghiệm thực hiện phiên bản này.

Tiếp tục cuộc trò chuyện về AI dự đoán

Để biết thêm quan điểm của Ajay về việc làn sóng đổi mới AI tiếp theo sẽ đưa chúng ta đến đâu, hãy xem hội thảo trực tuyến Work Evolved theo yêu cầu của anh ấy. Bạn sẽ tìm hiểu sâu về AI dự đoán và cách AI này giúp các công ty tiết kiệm thời gian cũng như tạo ra cách làm việc mới và hiệu quả hơn.

Bạn muốn biết Zoom đang đổi mới như thế nào với AI? Hãy khám phá cách Zoom AI Companion, trợ lý AI của chúng tôi, cải thiện cách thức làm việc của bạn.