Việc phát triển trí tuệ nhân tạo đang mở ra những khả năng vô hạn nhưng đồng thời cũng đặt ra những thách thức lớn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một số thách thức khi phát triển AI và đề xuất những giải pháp để thúc đẩy sự tiến bộ trong lĩnh vực này.
1. Những thách thức hàng đầu khi phát triển AI
1.1. Thiếu dữ liệu chất lượng cao
Dữ liệu đầu vào là yếu tố quyết định độ chính xác và tin cậy của hệ thống AI. Một số dữ liệu kém chất lượng như từ mạng xã hội thường chứa thông tin sai lệch, gây ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả trả về. Ví dụ như trường hợp chatbot của Microsoft được đào tạo trên dữ liệu từ Twitter đã dẫn đến những phản hồi phân biệt chủng tộc và khinh thường phụ nữ.
Để khắc phục vấn đề này, các nhà phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo AI đang ưu tiên sử dụng các nguồn dữ liệu chất lượng cao như sách, báo, Wikipedia và nội dung từ các trang web đã được kiểm duyệt. Dù vậy, việc thu thập các dữ liệu đa dạng và chính xác vẫn là một thách thức lớn đòi hỏi nhiều nguồn lực về thời gian và chi phí.
1.2. Chi phí đào tạo và phát triển AI lớn
Nghiên cứu từ Stanford và Epoch AI chỉ ra chi phí đào tạo và phát triển các hệ thống AI đã tăng đều đặn trong nhiều năm qua do công suất huấn luyện các mô hình trí tuệ số ngày càng cao. Các hệ thống như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường yêu cầu hàng nghìn GPU mạnh mẽ với chi phí hàng triệu USD chỉ riêng cho hạ tầng phần cứng.
Ngoài ra, tiền lương của đội ngũ nhân lực bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm, chuyên gia AI,… cũng chiếm một không nhỏ trong tổng chi phí. Đây là những vị trí cần chuyên môn cao và mức lương cạnh tranh để thu hút và giữ chân nhân tài càng làm gia tăng gánh nặng tài chính.
Chính vì thế, đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, chi phí phát triển trí tuệ nhân tạo lớn là một rào cản đáng kể nhất là khi phải cạnh tranh với các tập đoàn lớn có nguồn lực dồi dào. Những doanh nghiệp này thường không đủ khả năng đầu tư vào hạ tầng tiên tiến hoặc chi trả cho đội ngũ chuyên gia, khiến họ gặp khó khăn khi bắt kịp tốc độ đổi mới của ngành.
1.3. Thiếu hụt điện năng
Dù AI đã vượt qua con người trong nhiều nhiệm vụ nhờ độ chính xác và hiệu quả, nhưng ẩn sau thành công này là các hệ thống máy móc tiêu thụ điện năng ở mức đáng báo động. Ví dụ như để tạo ra GPT-4 tiêu tốn khoảng 50 gigawatt giờ, tương đương 0,02% sản lượng điện cả năm của bang California (Mỹ).
Theo báo cáo từ Cơ quan Điện lực Quốc tế (IEA), công nghệ thông tin chiếm khoảng 3% sản lượng điện toàn cầu. Nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu được dự báo sẽ tăng mạnh từ 460 terawatt giờ (2022) lên 1.000 terawatt giờ vào năm 2026. Điều này cho thấy khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, đòi hỏi các trung tâm dữ liệu ngày càng mạnh mẽ và tiêu tốn nhiều năng lượng hơn.
1.4. Tác động đến thị trường lao động
Theo bà Kristalina Georgieva – Giám đốc điều hành Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) cho biết công nghệ AI dự kiến sẽ tác động đến 40% việc làm trên toàn cầu. Một nửa trong số này có thể chịu ảnh hưởng tiêu cực với việc làm bị thay thế hoặc giảm bớt nhu cầu, trong khi phần còn lại được cải thiện năng suất nhờ các hệ thống thông minh.
Sự phát triển của AI đang làm giảm nhu cầu lao động phổ thông, đặc biệt trong các ngành sản xuất và dịch vụ đơn giản. Các công việc lặp đi lặp lại, yêu cầu kỹ năng thấp như lắp ráp, vận chuyển, kiểm tra chất lượng hay dịch vụ chăm sóc khách hàng đang dần được tự động hóa bởi các hệ thống trí tuệ nhân tạo và robot thông minh.
Người lao động gặp khó khăn khi chuyển đổi sang các nghề cần kỹ năng cao như AI. Bởi việc đào tạo lại thường mất nhiều thời gian và chi phí trong khi tốc độ phát triển công nghệ số thông minh lại quá nhanh. Khoảng cách giữa kỹ năng của người lao động và yêu cầu của các công việc mới ngày càng rộng, khiến nhiều người bị bỏ lại phía sau.
1.5. Vấn đề đạo đức và quyền riêng tư
Khi phát triển trí tuệ nhân tạo, vấn đề đạo đức và quyền riêng tư là một trong những thách thức lớn mà các doanh nghiệp, tổ chức và xã hội phải đối mặt.
AI yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện và hoạt động và điều này đặt ra mối lo ngại về cách thức thông tin cá nhân của người dùng được thu thập, sử dụng và bảo vệ. Nếu không có sự kiểm soát chặt chẽ, công nghệ này có thể xâm phạm quyền riêng tư của người dùng, chẳng hạn như sử dụng hình ảnh, thông tin cá nhân mà không có sự đồng ý.
1.6. Rủi ro an ninh mạng
AI có thể làm tăng nguy cơ bị tấn công mạng và bị lạm dụng theo nhiều cách khác nhau:
- Tấn công vào dữ liệu huấn luyện: Nếu dữ liệu này bị tấn công hoặc làm giả, các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể học từ những thông tin sai lệch dẫn đến những quyết định sai lầm hoặc gây hại. Ví dụ, tấn công vào hệ thống AI của các ngân hàng có thể làm thay đổi cách thức AI phân tích và phê duyệt các khoản vay.
- Tấn công vào hệ thống AI: Những mô hình phức tạp như mạng nơ-ron sâu có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng. Hacker có thể khai thác các lỗ hổng trong các thuật toán hoặc phần mềm để làm sai lệch kết quả mà hệ thống trí tuệ số đưa ra, gây thiệt hại lớn cho các tổ chức và người dùng.
- Mất kiểm soát và an ninh của AI: Một trong những lo ngại lớn là AI có thể phát triển và hoạt động vượt khỏi sự kiểm soát của con người. Nếu một hệ thống bị xâm nhập và kiểm soát bởi kẻ tấn công, chúng có thể trở thành công cụ để thực hiện các hành vi xâm phạm an ninh, đánh cắp dữ liệu hay phá hoại hệ thống.
- Bảo mật thông tin cá nhân: AI xử lý một lượng lớn dữ liệu cá nhân và nhạy cảm, điều này làm tăng nguy cơ lộ lọt thông tin cá nhân. Nếu không được bảo vệ tốt, dữ liệu người dùng có thể bị rò rỉ hoặc bị lợi dụng cho các mục đích xấu.
Vì vậy, phát triển AI không chỉ cần những tiến bộ về mặt công nghệ mà còn cần đảm bảo các biện pháp an ninh mạng hiệu quả để bảo vệ hệ thống, dữ liệu và người dùng khỏi những mối nguy hại tiềm tàng.
2. Giải pháp thúc đẩy sự phát triển của AI
2.1. Ở cấp độ quốc gia
2.1.1. Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển
Theo nghiên cứu của Google, tiềm năng phát triển AI tại Việt Nam là rất lớn. Nếu các công cụ trí tuệ số được áp dụng rộng rãi thì lợi ích về kinh tế ước tính cho các doanh nghiệp lên tới khoảng 1.890 nghìn tỷ đồng (79,3 tỷ USD) vào năm 2030. Con số này tương ứng khoảng 12% GDP của Việt Nam vào năm 2030.
Vậy nên để thúc đẩy sự phát triển công nghệ thông minh này, Việt Nam nói riêng và các quốc gia nói chung cần ưu tiên đầu tư vào nghiên cứu và phát triển công nghệ số thông minh . Việc cung cấp ngân sách cho các dự án nghiên cứu, các phòng thí nghiệm, các tổ chức khoa học,… sẽ giúp phát hiện ra những tiến bộ mới trong lĩnh vực AI, nâng cao khả năng cạnh tranh của quốc gia trên thị trường công nghệ toàn cầu.
2.1.2. Xây dựng hạ tầng
Hạ tầng là yếu tố cốt lõi trong phát triển AI, đặc biệt đối với các mô hình phức tạp đòi hỏi sức mạnh tính toán cao và các chip xử lý GPU hiện đại. Tuy nhiên, tại Việt Nam nhiều doanh nghiệp đang đối mặt với tình trạng thiếu hạ tầng mạnh để đào tạo các mô hình AI lớn.
Ví dụ, các mô hình thông minh hiện đại như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của ChatGPT sở hữu tới 175 tỷ tham số, trong khi khả năng hiện tại của các hệ thống trong nước chỉ dừng ở mức 7-10 tỷ tham số. Sự thiếu hụt này tạo ra khoảng cách lớn khiến các doanh nghiệp trong nước khó cạnh tranh với những tập đoàn quốc tế lớn
Để vượt qua thách thức này, nhà nước cần có sự đầu tư mạnh mẽ vào các doanh nghiệp công nghệ nội địa và các phòng nghiên cứu AI tại các trường đại học trọng điểm. Ngoài ra, triển khai chính sách dữ liệu mở sẽ giúp các doanh nghiệp và cơ sở nghiên cứu tiếp cận nguồn dữ liệu công, từ đó thúc đẩy khả năng phát triển và ứng dụng AI hiệu quả hơn.
2.1.3. Phát triển nguồn nhân lực
Con người là yếu tố cốt lõi trong sự phát triển của AI. Các quốc gia không chỉ cạnh tranh về công nghệ mà còn về con người và môi trường phát triển sáng tạo. Chính sách đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực này cần được chú trọng. Chính phủ nên tạo ra các chương trình đào tạo chuyên sâu để thu hút nhân tài trong và ngoài nước.
2.1.4. Xây dựng khung pháp lý
Chính phủ cần xây dựng các chính sách về quyền riêng tư, bảo mật thông tin và các quy định liên quan đến vấn đề sử dụng dữ liệu trong các hệ thống AI. Đồng thời, phát triển các chuẩn mực đạo đức trong ứng dụng AI sẽ giúp ngăn ngừa các rủi ro và đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo phát triển theo hướng phục vụ lợi ích chung của xã hội.
2.1.5 Tăng cường chính sách quản lý AI
AI là lĩnh vực có sự sáng tạo và đổi mới nhanh chóng. Tuy nhiên, hiện nay vẫn thiếu các văn bản pháp lý và quy định rõ ràng để điều chỉnh các sản phẩm AI. Vấn đề này gây khó khăn cho quản lý và thúc đẩy thị trường AI phát triển một cách an toàn và hợp pháp.
Vì thế nhà nước cần xây dựng một khung chính sách rõ ràng, tập trung vào các mục tiêu như:
- Tăng cường quản lý nghiên cứu, phát triển và ứng dụng sản phẩm AI.
- Thúc đẩy thị trường AI hợp pháp, an toàn, đáng tin cậy.
- Khuyến khích nghiên cứu các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo giống con người, thực tế ảo và mô phỏng thị giác, thính giác, ngôn ngữ và tư duy.
- Xây dựng các chương trình đào tạo tại các trường đại học, khuyến khích sinh viên và những cá nhân đam mê nghiên cứu AI tham gia vào các dự án phát triển công nghệ này.
- Tham gia vào các tổ chức tiêu chuẩn quốc tế và khu vực để xây dựng các tiêu chuẩn và quy định phù hợp với xu hướng công nghệ toàn cầu.
2.2 Ở cấp độ doanh nghiệp
2.2.1 Đầu tư vào công nghệ AI
Đầu tư vào công nghệ hiện đại bao gồm các hệ thống máy tính mạnh mẽ, phần mềm và công cụ AI tiên tiến sẽ là yếu tố tiên quyết để triển khai thành công các giải pháp AI. Doanh nghiệp cần xây dựng các nền tảng công nghệ vững chắc để huấn luyện và triển khai các mô hình AI như các hệ thống máy tính có sức mạnh xử lý cao, phần mềm học máy (machine learning), công cụ phân tích dữ liệu lớn,…
2.2.2 Xây dựng đội ngũ nhân tài
Doanh nghiệp cần tạo ra một đội ngũ nhân lực có trình độ chuyên môn cao về AI như các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia và kỹ sư phần mềm. Cần cung cấp các khóa đào tạo nâng cao về AI cho nhân viên, cũng như khuyến khích học tập và nghiên cứu để cải thiện khả năng ứng dụng chúng trong các hoạt động kinh doanh. Một đội ngũ nhân lực giỏi sẽ là chìa khóa để doanh nghiệp phát triển các giải pháp hiệu quả và tối ưu hóa các quy trình.
2.2.3 Tận dụng dữ liệu doanh nghiệp
Doanh nghiệp cần tập trung vào thu thập, phân tích và tối ưu hóa dữ liệu hiện có. Dữ liệu khách hàng, dữ liệu sản phẩm, dịch vụ có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI. Từ đó tối ưu hóa các chiến lược marketing, tăng cường chất lượng dịch vụ và đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn.
2.2.4 Phát triển sản phẩm và dịch vụ AI
Doanh nghiệp có thể xem xét phát triển các sản phẩm và dịch vụ AI riêng biệt để phục vụ nhu cầu của khách hàng trong ngành của mình. Việc sáng tạo ra các sản phẩm mới có tính ứng dụng cao từ công nghệ này sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa hoạt động nội bộ mà còn mở rộng thị trường và gia tăng giá trị sản phẩm.
2.2.5 Tăng cường bảo mật và tuân thủ đạo đức
Các doanh nghiệp cần đảm bảo rằng các giải pháp AI được phát triển tuân thủ các quy định pháp lý về bảo mật thông tin và quyền riêng tư. Đồng thời, doanh nghiệp cần xây dựng các quy tắc đạo đức trong ứng dụng trí thông minh nhân tạo để tránh các rủi ro như phân biệt, thiên vị hoặc vi phạm quyền lợi người tiêu dùng.
Tóm lại, mặc dù AI mang lại nhiều cơ hội phát triển nhưng cũng đặt ra không ít thách thức lớn về vấn đề dữ liệu chất lượng, nguồn nhân lực, quyền riêng tư,… Để tận dụng tối đa tiềm năng của trí tuệ số, cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa chính phủ, doanh nghiệp và các tổ chức nghiên cứu cùng với các chính sách và chiến lược đầu tư hợp lý.
