Mới đây, cuốn sách của Steven Levy có tên Facebook: The Inside Story, đã vẽ nên một bức tranh sống động về quy mô của mạng xã hội lớn nhất thế giới, không phải ở con số doanh thu hay giá cổ phiếu, mà là lượng hoạt động của người sử dụng qua các máy chủ. Có tới 1,73 tỷ lượt người sử dụng Facebook mỗi ngày, viết hàng tỷ lời nhận xét và tải hàng tỷ đoạn video lên mạng xã hội này. Theo Levy, lượng hoạt động như vậy là rất khủng khiếp nên chỉ có thể được thực hiện qua các thuật toán hoặc lực lượng nhân sự khổng lồ, tờ Economist dẫn.
Thực tế, Facebook phải dùng đến cả hai. Các nhân viên điều phối làm việc cùng với những thuật toán đã được lập trình để nhận diện những đăng tải vi phạm quy định của một quốc gia hoặc vi phạm chính sách của mạng xã hội lớn nhất thế giới. Các thuật toán rõ ràng có nhiều lợi thế so với nhân viên: chúng làm việc liên tục không cần ngủ, không nghỉ phép hay than phiền gì cả, xử lý công việc rất nhanh, lướt qua hàng nghìn tin nhắn chỉ trong 1 giây mà không mệt mỏi và quan trọng là không cần trả lương.
Không chỉ Facebook, Google sử dụng máy học (machine learning) để cải thiện chất lượng các kết quả tìm kiếm và các quảng cáo trúng đích; Amazon và Netflix sử dụng máy học để đề xuất những sản phẩm và chương trình truyền hình nên xem... Khả năng cung cấp tất cả các dịch vụ này với sự can thiệp thấp nhất từ con người là một lý do vì sao các công ty công nghệ có được mức định giá cao ngất ngưởng dù chỉ với số nhân viên khiêm tốn.
 |
| Ocado, một công ty giao nhận thực phẩm và tự động hóa kho bãi của Anh, áp dụng trí tuệ nhân tạo vào vận hành. Ảnh: Economist |
Doanh nghiệp trong những ngành khác cũng muốn đạt được hiệu quả như vậy, nhưng vẫn không thể có được phép màu như Facebook và các công ty công nghệ khác. Trong một khảo sát được thực hiện bởi Boston Consulting Group và Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT) trên gần 2.500 chủ doanh nghiệp, 7/10 người trả lời các dự án trí tuệ nhân tạo (AI) cho đến nay gần như không tạo ra tác động nào lên hoạt động doanh nghiệp. 2/5 những người đã đầu tư đáng kể vào AI cũng báo cáo chưa hưởng lợi ích gì từ khoản đầu tư của họ.
Có lẽ vì lý do đó các nhà điều hành doanh nghiệp ngày càng nguội lạnh đối với ý tưởng ứng dụng AI vào doanh nghiệp. Một cuộc khảo sát khác bởi PwC (PricewaterhouseCoopers) cũng cho thấy số lượng chủ doanh nghiệp có ý định triển khai AI chỉ đạt 4% trong năm 2020, giảm từ mức 20% của năm trước đó. Chuyên gia Euan Cameron, Trưởng bộ phận AI thuộc PwC Anh, cho biết nhiều kế hoạch thử nghiệm AI đã bị hủy bỏ hoặc được xem xét lại và không khí hào hứng về AI những năm qua trong các cuộc họp ban quản trị doanh nghiệp ngày càng phai nhạt.
Có nhiều lý do cho hiện thực này. Trước hết, các doanh nghiệp, đặc biệt các tập đoàn lớn, thường nhận thấy việc thay đổi rất khó khăn. Mặt khác, doanh nghiệp bị che mắt bởi sự thành công của các gã khổng lồ Internet, vốn ở vị thế rất hoàn hảo để ứng dụng AI. Họ được trang bị tận răng, đặc biệt là những lập trình viên giỏi cùng lượng dữ liệu khổng lồ do người sử dụng tạo ra. Những ứng dụng AI đã được các công ty Internet vận dụng vào việc cải thiện kết quả tìm kiếm, trình hiện quảng cáo hiển thị, đề xuất các sản phẩm mới… Lợi ích từ các ứng dụng đó có thể thấy rõ và dễ đo lường về mặt hiệu quả.
Nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng may mắn như thế. Tìm nhân sự giỏi về AI đối với nhiều doanh nghiệp là chuyện không hề dễ dàng. Chuyên gia AI rất khan hiếm và đòi mức lương rất cao. “Chỉ những tập đoàn công nghệ lớn và các quỹ đầu cơ mới có năng lực tuyển dụng những người này”, nhà quản lý cấp cao tại một doanh nghiệp than thở.
Một vấn đề tế nhị hơn là doanh nghiệp phải quyết định dùng AI vào mục đích gì. Trí thông minh của máy móc rất khác với trí thông minh của con người. Paul Henninger, một chuyên gia AI ở KPMG, cho biết phát triển một chatbot phục vụ khách hàng ở một số khía cạnh còn khó hơn cả phát triển một siêu máy tính đánh cờ siêu việt như Go. Go chỉ có 2 kết quả là thắng hoặc thua. Các trận cờ có thể chơi theo nhiều cách khác nhau nhưng quy tắc chơi thì chỉ có một vài hướng và rất rõ ràng. AI có thể xử lý tốt vấn đề này. Trong khi đó, theo Henninger, “một khách hàng gọi đến đòi hủy chuyến bay thì có rất nhiều thứ phải xử lý đằng sau đó”.
Vậy nhìn nhận câu chuyện AI như thế nào? James Gralton, Giám đốc Kỹ thuật tại Ocado, một công ty giao nhận thực phẩm và tự động hóa kho bãi của Anh, đưa ra lời khuyên là hãy bắt đầu từ các dự án nhỏ, chọn lọc mà có thể mang lại lợi ích rõ ràng. Các nhà kho của Ocado có hàng nghìn con robot chạy qua lại trên những bánh xe để xử lý đơn hàng mua thực phẩm trực tuyến của khách hàng.
Đội ngũ kỹ sư của Ocado sử dụng các dữ liệu đơn giản từ robot, như mức tiêu thụ điện hoặc chỉ số mô-men xoắn từ bộ động cơ bánh lái của robot để đưa ra một mô hình học máy giúp dự đoán khi nào một robot sắp hư. Việc đưa robot đi bảo trì trước khi bị hư thật sự sẽ giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Tuy nhiên, như Gralton thừa nhận, cuộc sống vốn dĩ phức tạp, nên có nhiều vấn đề trong đời thực AI không giải quyết được.
Một ví dụ là tại các công ty công nghệ, vì đội ngũ nhân viên điều phối nội dung được tiếp xúc với nhiều thông tin nhạy cảm, riêng tư nên buộc phải làm trong văn phòng với chính sách bảo mật thông tin nghiêm ngặt, như không được mang điện thoại di động thông minh vào nơi làm việc. Nhưng vào đầu tháng 3, khi dịch Covid-19 bùng phát, họ phải cho nhân viên nghỉ ở nhà, có nghĩa là phải dựa nhiều hơn vào các thuật toán. Kết quả là có nhiều video bị thuật toán gỡ hơn, theo YouTube, trong đó có cả các video không hề vi phạm chính sách của công ty. Facebook cũng thừa nhận thiếu sự giám sát của con người dẫn đến thời gian phản hồi lâu hơn và có nhiều sai sót hơn, theo Economist.
>> Nguyễn Xuân Phong và khát vọng AI Việt
Hải Ninh
Ý kiến
()