Cách mạng AI: Cơ hội hay thách thức?

Trong nhiều năm qua, thế giới đã bàn luận rất nhiều về cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0. Cuộc cách mạng này bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau như Internet vạn vật, Blockchain, Công nghệ sinh học, v.v..., và Trí tuệ Nhân tạo (AI) được xem là cốt lõi của cuộc cách mạng này.

Các quốc gia lớn như Hoa Kỳ và Trung Quốc đang tập trung nguồn lực vào nghiên cứu AI với nhiều dự án có giá trị lớn. Theo báo cáo Tương lai của Việc làm từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) năm 2020, 3 ngành nghề được dự báo sẽ tăng trưởng mạnh nhất là các công việc liên quan đến Khoa học Dữ liệu, AI, Machine Learning và Big Data. Trong tương lai gần, dự kiến ​​hầu hết các công việc sẽ bị ảnh hưởng bởi AI.

Trí tuệ Nhân tạo là gì?

AI ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực trong mọi khía cạnh của đời sống xã hội mà chúng ta rất quen thuộc. Nếu bạn từng nghe nói về hệ thống xác thực khuôn mặt dựa trên camera, đó là AI. Nếu bạn từng nghe nói về hệ thống nhận dạng giọng nói và phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản, đó cũng là AI. Nếu bạn đã từng quen thuộc với chức năng nhận dạng thông tin trên thẻ căn cước, hộ chiếu hoặc biển số xe, đó chính là AI. Và nếu bạn đã nghe nhiều về Alexa hay Siri, chắc chắn đó cũng là AI.

Vậy AI là gì? Nói một cách đơn giản nhất, AI là việc làm cho máy móc thông minh hơn và thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường cần sự can thiệp của con người. Ví dụ, bằng cách áp dụng AI, máy tính có thể phân biệt màu sắc, hình dạng, khuôn mặt người hoặc âm thanh, giọng nói, v.v... Khi nói đến AI, người ta thường đề cập đến các thuật ngữ kỹ thuật như Machine Learning hoặc Deep Learning, v.v...

Tiềm năng vô hạn của Trí tuệ nhân tạo

Trong những năm gần đây, sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo trên thế giới đã đạt được nhiều cột mốc quan trọng, dẫn đến các ứng dụng thực tiễn trong xã hội. Những ứng dụng trợ lý ảo như Siri của Apple, Alexa của Amazon, Google Assistant và Cortana của Microsoft là một vài ví dụ quen thuộc.

Tiềm năng của AI trong cuộc sống là vô hạn. Hãy lấy ngành chăm sóc sức khỏe làm ví dụ. Với ứng dụng AI, thông tin bệnh nhân có thể được phân tích để đưa ra các khuyến nghị phù hợp cho bác sĩ, từ đó góp phần cải thiện sức khỏe bệnh nhân và giảm chi phí điều trị. Đối với các cơ sở y tế, AI có thể được tích hợp vào nền tảng chatbot để cải thiện dịch vụ khách hàng thông qua những chức năng thông thường như hội thoại tương tác, lên lịch hẹn với bác sĩ hoặc hỗ trợ tư vấn y tế.

Trong ngành tài chính, AI đủ điều kiện để giúp các doanh nghiệp phân tích Big Data, từ đó đưa ra những khuyến nghị giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác. Với các tính năng "thông minh" của mình, AI có thể cung cấp đầy đủ những phân tích tài chính và hỗ trợ khách hàng một cách tốt nhất.

Những ứng dụng này hoàn toàn có khả năng thay đổi hoạt động tổ chức của doanh nghiệp, từ đó giúp thúc đẩy tự động hóa và nâng cao năng suất. Có thể nói rằng nếu đầu tư vào phát triển AI với kế hoạch rõ ràng và tầm nhìn dài hạn, cuộc sống của con người sẽ được cải thiện đáng kể vì AI có khả năng giải quyết nhiều khía cạnh của cuộc sống với khả năng tự học để xử lý thông tin và dữ liệu trên quy mô lớn và phức tạp.

Về lâu dài, cùng với sự phát triển của các công nghệ như Big Data hay Machine Learning, AI sẽ được ứng dụng và phát triển theo hướng trở thành chìa khóa trong việc tự động hóa và số hóa nền kinh tế. Đây cũng là nền tảng để hình thành và phát triển nhiều ứng dụng và dịch vụ hữu ích trong tương lai.

Nhưng liệu có những thách thức nào trong việc triển khai Trí tuệ nhân tạo?

Với những thông tin trên, nếu nghĩ rằng AI có thể hoàn toàn thay thế con người trong mọi khía cạnh, bạn có thể cần phải xem xét lại. Một số khó khăn trong việc ứng dụng AI vào thực tế khiến kịch bản này khó có thể xảy ra.

Một trong những vấn đề là hầu hết người dùng không thực sự hiểu bản chất thực sự của AI vì người ta cho rằng AI luôn hoàn hảo. Về cơ bản, AI được tạo ra dựa trên việc học hỏi hành vi của con người. Khi đạt đến một mức độ nhất định, nếu không bổ sung thêm thuật toán và thông tin, hiệu suất của sản phẩm sẽ dừng lại ở đó và không thể được cải thiện hơn nữa. Các trường hợp chẩn đoán bệnh hoặc nhận dạng khuôn mặt là những ví dụ gây tranh cãi nhất.

Một vấn đề khác là sự hạn chế về dữ liệu vì AI được xây dựng dựa trên các nguồn dữ liệu do người dùng và nhà phát triển cung cấp. Big Data sẽ giúp AI thông minh và phản hồi tốt hơn các yêu cầu trong thế giới thực. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu là một công việc khó khăn và tốn thời gian. Đặc biệt, khi nói đến các vấn đề ra quyết định quan trọng như tài chính, ngân hàng hoặc an ninh quốc gia, AI có rất ít cơ hội để sử dụng nguồn dữ liệu này.