Episode 1917 - May 30 - Đừng tin vào sự cường điệu của AI - Vina Technology at AI time - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn

Đừng tin vào sự cường điệu của AI

Daron Acemoglu. Project Syndicate. Ngày 21 Tháng Năm, 2024..Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Nếu bạn lắng nghe các nhà lãnh đạo ngành công nghệ, các nhà dự báo khu vực kinh doanh và phần lớn các phương tiện truyền thông, bạn có thể tin rằng những tiến bộ gần đây trong AI tạo nội dung sẽ sớm mang lại lợi ích năng suất phi thường, cách mạng hóa cuộc sống như chúng ta biết. Tuy nhiên, cả lý thuyết kinh tế và dữ liệu đều không ủng hộ những dự báo hào hứng như vậy.

Theo các nhà lãnh đạo công nghệ và nhiều chuyên gia và học giả, trí tuệ nhân tạo đã sẵn sàng biến đổi thế giới như chúng ta biết thông qua việc tăng năng suất chưa từng có. Trong khi một số người tin rằng máy móc sẽ sớm làm mọi thứ con người có thể làm, mở ra một kỷ nguyên mới thịnh vượng vô biên, những dự đoán khác ít nhất là có cơ sở hơn. Ví dụ, Goldman Sachs dự đoán rằng AI tạo nội dung sẽ thúc đẩy GDP toàn cầu thêm 7% trong thập kỷ tới và Viện Toàn cầu McKinsey dự đoán rằng tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm có thể tăng 3-4 điểm phần trăm từ nay đến năm 2040. Về phần mình, The Economist hy vọng rằng AI sẽ tạo ra một cơ hội cho thành phần lao động cổ cồn xanh.

Điều này có thực tế không? Như tôi đã lưu ý trong một bài báo gần đây, triển vọng không chắc chắn hơn nhiều so với hầu hết các dự báo và phỏng đoán cho thấy. Tuy nhiên, mặc dù về cơ bản không thể dự đoán với bất kỳ sự tự tin nào về những gì AI sẽ làm trong 20 hoặc 30 năm tới, người ta có thể nói điều gì đó về thập kỷ tới, bởi vì hầu hết các hiệu ứng kinh tế ngắn hạn này phải liên quan đến các công nghệ hiện có và cải tiến chúng.

Thật hợp lý khi cho rằng tác động lớn nhất của AI sẽ đến từ việc tự động hóa một số nhiệm vụ và làm cho một số công nhân trong một số ngành nghề làm việc hiệu quả hơn. Lý thuyết kinh tế cung cấp một số hướng dẫn để đánh giá các hiệu ứng tổng hợp này. Theo định lý Hulten (được đặt theo tên của nhà kinh tế học Charles Hulten), các hiệu ứng "năng suất nhân tố tổng hợp" (TFP) tổng hợp chỉ đơn giản là sản phẩm của tỷ lệ các nhiệm vụ được tự động hóa nhân với tiết kiệm chi phí trung bình.

Mặc dù tiết kiệm chi phí trung bình rất khó ước tính và sẽ thay đổi theo hoạt động, nhưng đã có một số nghiên cứu cẩn thận về tác động của AI đối với một số nhiệm vụ nhất định. Ví dụ, Shakked Noy và Whitney Zhang đã kiểm tra tác động của ChatGPT đối với các tác vụ viết đơn giản (như tóm tắt tài liệu hoặc viết đề xuất tài trợ thông thường hoặc tài liệu tiếp thị), trong khi Erik Brynjolfsson, Danielle Li và Lindsey Raymond đã đánh giá việc sử dụng trợ lý AI trong dịch vụ khách hàng. Kết hợp với nhau, nghiên cứu này cho thấy rằng các công cụ AI tạo nội dung hiện có mang lại mức tiết kiệm chi phí lao động trung bình là 27% và tiết kiệm chi phí tổng thể là 14,4%.

Còn việc chia sẻ các nhiệm vụ sẽ bị ảnh hưởng bởi AI và các công nghệ liên quan thì sao? Sử dụng số liệu từ các nghiên cứu gần đây, tôi ước tính con số này là khoảng 4.6%, ngụ ý rằng AI sẽ chỉ tăng TFP 0.66% trong mười năm, hoặc 0.06% hàng năm. Tất nhiên, vì AI cũng sẽ thúc đẩy sự bùng nổ đầu tư, sự gia tăng tăng trưởng GDP có thể lớn hơn một chút, có lẽ trong khoảng 1-1,5%.

Những con số này nhỏ hơn nhiều so với Goldman Sachs và McKinsey. Nếu bạn muốn có được những con số lớn hơn, bạn phải tăng năng suất ở cấp độ vi mô hoặc giả định rằng nhiều nhiệm vụ hơn trong nền kinh tế sẽ bị ảnh hưởng. Nhưng cả hai kịch bản đều không có vẻ hợp lý. Tiết kiệm chi phí lao động trên 27% không chỉ nằm ngoài phạm vi được cung cấp bởi các nghiên cứu hiện có; Chúng cũng không phù hợp với các hiệu ứng quan sát được của các công nghệ khác, thậm chí còn hứa hẹn hơn. Ví dụ, robot công nghiệp đã biến đổi một số lĩnh vực sản xuất và chúng dường như đã giảm chi phí lao động khoảng 30%.

Tương tự, chúng ta khó có thể thấy hơn 4,6% nhiệm vụ được thực hiện, bởi vì AI gần như không thể thực hiện hầu hết các nhiệm vụ thủ công hoặc xã hội (bao gồm các chức năng dường như đơn giản với một số khía cạnh xã hội, như kế toán).