Các mô hình ngôn ngữ lớn mới sẽ biến đổi nhiều công việc. Liệu chúng có dẫn đến sự thịnh vượng chung hay không là tùy thuộc vào chúng ta.

Dù điều đó có dựa trên niềm tin ảo hay không, thì một cơn sốt AI đã bắt đầu trong vài tháng vừa qua nhằm khai thác các cơ hội kinh doanh được mong đợi từ các mô hình AI tạo sinh như ChatGPT. Các lập trình viên phát triển ứng dụng, các công ty khởi nghiệp được cấp vốn bởi các quỹ đầu tư mạo hiểm và một số tập đoàn lớn nhất thế giới đều đang cố gắng hiểu ý nghĩa của bot tạo văn bản chấn động do OpenAI phát hành vào tháng 11 năm ngoái.

Thực tế bạn có thể nghe thấy những tiếng hét lớn từ các văn phòng lớn trên khắp thế giới: “Kế hoạch của chúng ta với ChatGPT là gì? Làm sao để kiếm tiền từ nó?”

Nhưng trong khi các công ty và các giám đốc điều hành nhận thấy cơ hội rõ ràng để kiếm tiền, thì tác động có thể xảy ra của công nghệ đối với người lao động và nền kinh tế nói chung không mấy rõ ràng. Bất chấp những hạn chế của chúng — đặc biệt trong số đó là xu hướng bịa chuyện— ChatGPT và các mô hình AI tạo sinh khác được phát hành gần đây hứa hẹn sẽ tự động hóa tất cả các loại công việc mà trước đây được cho là chỉ thuộc lĩnh vực sáng tạo và lý luận của con người, từ việc viết lách đến thiết kế đồ họa để tóm tắt và phân tích dữ liệu. Điều đó khiến các nhà kinh tế học không chắc việc làm và năng suất tổng thể có thể bị ảnh hưởng ra sao.

Đối với tất cả những tiến bộ đáng kinh ngạc từ AI và các công cụ kỹ thuật số khác trong thập kỷ qua, thành tích của chúng trong việc cải thiện sự thịnh vượng và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế trên diện rộng lại đang làm mọi người chán nản. Mặc dù một số nhà đầu tư và doanh nhân đã trở nên rất giàu có, nhưng hầu hết mọi người lại không được hưởng lợi. Một số thậm chí đã được tự động hóa trong công việc của họ.

Tăng năng suất, vốn là cách để các quốc gia trở nên giàu có và thịnh vượng hơn, đã trở nên trì trệ kể từ khoảng năm 2005 ở Mỹ và hầu hết các nền kinh tế tiên tiến (Vương quốc Anh là một trường hợp cụ thể). Việc miếng bánh kinh tế không tăng trưởng nhiều đã khiến nhiều người bị chậm lương.

Mức tăng năng suất đạt được trong thời gian đó phần lớn chỉ giới hạn ở một số lĩnh vực, chẳng hạn như dịch vụ thông tin, và ở Mỹ với một số thành phố — kể tới như San Jose, San Francisco, Seattle và Boston.

Liệu ChatGPT có làm cho sự bất bình đẳng về thu nhập và sự giàu có vốn đã đáng lo ngại ở Mỹ và nhiều quốc gia khác trở nên tồi tệ hơn không? Hoặc nó có thể giúp ích không? Trên thực tế, nó có thể tạo ra sự thúc đẩy rất cần thiết cho năng suất không?

ChatGPT, với khả năng viết giống con người và công cụ phát hành gần đây khác của OpenAI là DALL-E 2, tạo ra hình ảnh theo yêu cầu, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ. Sự tương tự này đúng với các đối thủ như Claude từ Anthropic và Bard từ Google. Những cái gọi là mô hình nền tảng này, chẳng hạn như GPT-3.5 của OpenAI, mà ChatGPT dựa trên, hoặc mô hình ngôn ngữ cạnh tranh của Google, LaMDA, tạo ra Bard, đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây.

Chúng ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn: chúng được đào tạo dựa trên nhiều dữ liệu hơn và số lượng tham số—các biến số trong các mô hình vốn đã được điều chỉnh—đang tăng lên đáng kể. Đầu tháng này (3/2023), OpenAI đã phát hành phiên bản mới nhất, GPT-4. Mặc dù OpenAI sẽ không cho biết chính xác nó lớn hơn bao nhiêu, nhưng người ta có thể đoán; GPT-3, với khoảng 175 tỷ tham số, lớn hơn GPT-2 khoảng 100 lần.

Nhưng chính việc phát hành ChatGPT vào cuối năm ngoái đã thay đổi mọi thứ đối với nhiều người dùng. Nó cực kỳ dễ sử dụng và hấp dẫn ở khả năng tạo văn bản giống con người một cách nhanh chóng, bao gồm các công thức nấu ăn, những kế hoạch tập luyện và – có lẽ là đáng ngạc nhiên nhất – code máy tính. Với những người không chuyên, gồm số lượng doanh nhân đang gia tăng, cách trò chuyện thân thiện với người dùng này – ít trừu tượng hơn và thực tế hơn những tiến bộ vô cùng ấn tượng nhưng thường không được công khai trong các viện hàn lâm và các công ty công nghệ cao trong vài năm qua – là bằng chứng rõ ràng rằng cuộc cách mạng AI có tiềm năng thực sự.

Các nhà đầu tư mạo hiểm và các nhà đầu tư khác đang rót hàng tỷ đô la vào các công ty dựa trên AI tạo sinh, và danh sách các ứng dụng và dịch vụ được sử dụng bởi các mô hình ngôn ngữ lớn đang dài ra mỗi ngày.

Trong số các “ông lớn” công nghệ, Microsoft đã đầu tư 10 tỷ đô la vào OpenAI và ChatGPT của họ, hy vọng công nghệ này sẽ mang lại sức sống mới cho công cụ tìm kiếm Bing đang chật vật tồn tại trong thời gian dài và những tính năng mới cho các sản phẩm Office của hãng. Đầu tháng 3, Salesforce thông báo sẽ ra mắt ứng dụng ChatGPT trong sản phẩm Slack được ưa chuộng của họ; đồng thời, họ đã công bố một quỹ trị giá 250 triệu đô la để đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI tạo sinh. Danh sách mở rộng, từ Coca-Cola đến GM. Mọi doanh nghiệp/tập đoàn đều sở hữu một công cụ ChatGPT.

rong khi đó, Google đã thông báo sẽ sử dụng các công cụ AI tạo sinh mới trong Gmail, Docs và một số sản phẩm được sử dụng rộng rãi khác.

Vậy mà đến bây giờ, vẫn chưa có phần mềm nào thật sự nổi bật cả. Và khi các doanh nghiệp tranh giành cách để làm chủ công nghệ, các nhà kinh tế cho rằng một cơ hội hiếm hoi đã mở ra để suy nghĩ lại về cách thu được nhiều lợi ích nhất từ ​​thế hệ AI mới.

Katya Klinova, Trưởng bộ phận nghiên cứu về AI, lao động và kinh tế tại Tổ chức Đối tác về AI ở San Francisco cho biết: “Chúng ta đang bàn chuyện trong một thời điểm như vậy bởi bạn có thể chạm vào công nghệ này. Bây giờ bạn có thể sử dụng nó mà không cần bất kỳ kỹ năng viết mã nào. Rất nhiều người có thể bắt đầu hình dung việc này ảnh hưởng đến tiến độ làm việc và triển vọng công việc của họ như thế nào.”

Klinova, người đang làm một báo cáo phác thảo các tác động tiềm tàng đối với việc làm từ AI tạo sinh, nói thêm: “Câu hỏi đặt ra là ai sẽ được hưởng lợi? Và ai sẽ bị bỏ lại phía sau?”, đồng thời đưa ra các khuyến nghị về việc sử dụng AI tạo sinh để tăng sự thịnh vượng chung.

Góc nhìn lạc quan: nó sẽ chứng tỏ là một công cụ mạnh cho nhiều người lao động, nâng cao năng lực và chuyên môn của họ, đồng thời tạo động lực cho nền kinh tế nói chung. Góc nhìn bi quan: các công ty đơn giản sẽ sử dụng nó để cắt bỏ những công việc từng được coi là tự động hóa, những công việc được trả lương cao đòi hỏi kỹ năng sáng tạo và suy luận logic; một số công ty công nghệ cao và giới tinh hoa công nghệ thậm chí sẽ giàu hơn, nhưng nó sẽ đóng góp rất ít cho tăng trưởng kinh tế nói chung.

Giúp những người ít kỹ năng nhất

Câu hỏi về tác động của ChatGPT đối với nơi làm việc không chỉ còn là một vấn đề lý thuyết. 

David Autor, một nhà kinh tế học lao động của MIT và cũng là một chuyên gia hàng đầu về tác động của công nghệ với việc làm, nhận định: “Không có gì phải nghi ngờ rằng (AI tạo sinh) sẽ được ứng dụng, nó không phải là một thứ gì đó mới lạ. Các công ty luật đã sử dụng nó và đây chỉ là một ví dụ. Nó mở ra một loạt công việc có thể tự động hóa.”

Trong phân tích mới đây nhất, Tyna Eloundou, Sam Manning và Pamela Mishkin của OpenAI, cùng với Daniel Rock của Đại học Pennsylvania, đã phát hiện rằng những mô hình ngôn ngữ lớn như GPT có thể ảnh hưởng đến 80% lực lượng lao động tại Mỹ. Họ cũng ước tính rằng các công nghệ AI, bao gồm GPT-4 và các công cụ phần mềm được đoán trước sẽ tác động mạnh tới 19% việc làm và ít nhất 50% đầu việc trong những việc làm đó. Khác với những gì chúng ta đã thấy trong các làn sóng tự động hóa trước đây, họ cho rằng những việc làm có thu nhập cao hơn sẽ bị ảnh hưởng nhiều nhất. Một số việc làm dễ bị ảnh hưởng nhất bao gồm: những người viết lách, những người thiết kế website và đồ họa, những nhà phân tích định lượng tài chính và – trong trường hợp bạn đang suy nghĩ về việc đổi nghề – các kỹ sư blockchain.

Autor đã dành ra nhiều năm để ghi chép về cách các công nghệ số tiên tiến đã xóa sổ nhiều công việc bàn giấy và trong lĩnh vực sản xuất từng được trả lương cao. Nhưng ông nói ChatGPT và các ví dụ về AI tạo sinh đã thay đổi phương pháp tính toán. 

Trước đây, AI đã tự động hóa một số công việc văn phòng, nhưng đó là những đầu việc tuần tự thuộc lòng mà có thể được lập trình trên máy móc. Giờ đây nó có thể thực hiện các nhiệm vụ mà chúng ta coi là sáng tạo, chẳng hạn như viết và sản xuất đồ họa. Autor nói: “Nó khá là hiển nhiên với bất kỳ ai quan tâm AI tạo sinh mở ra cánh cửa cho việc máy tính hóa nhiều đầu việc mà chúng ta nghĩ là không dễ tự động hóa.”

Mối lo ngại không nằm ở việc ChatGPT sẽ dẫn đến tình trạng thất nghiệp quy mô lớn – như Autor chỉ ra, ở Mỹ còn rất nhiều việc làm nhưng các công ty sẽ thay thế những công việc văn phòng được trả lương tương đối cao bằng những hình thức tự động mới, chuyển những người lao động này sang làm công việc dịch vụ với mức lương thấp hơn, trong khi đó, một số ít người có khả năng khai thác công nghệ mới tốt nhất sẽ thu được tất cả lợi ích. 

Trong trường hợp này, những người lao động và các công ty am hiểu về công nghệ có thể nhanh chóng áp dụng các công cụ AI để tăng năng suất công việc nhằm chiếm ưu thế tại nơi làm việc và trong ngành của họ. Những người có ít kỹ năng và không mấy nhạy bén về công nghệ từ đầu sẽ bị bỏ lại phía sau.

Tuy nhiên, Autor cũng nhận thấy một kết quả tích cực hơn: AI tạo sinh có thể giúp nhiều người học thêm được những kỹ năng để cạnh tranh với những người có trình độ học vấn và chuyên môn cao hơn. 

Một trong số những nghiên cứu chuyên sâu đầu tiên về tác động của ChatGPT với năng suất công việc cho thấy một kết quả như vậy có khả năng xảy ra.

Hai sinh viên cao học kinh tế ở MIT, Shakked Noy và Whitney Zhang, đã tiến hành một cuộc thử nghiệm với sự tham gia của hàng trăm chuyên gia có trình độ đại học đang làm việc trong các lĩnh vực như tiếp thị và nhân sự; họ yêu cầu một nửa số người tham gia sử dụng ChatGPT trong các công việc hàng ngày và nhóm còn lại thì không. ChatGPT đã tăng năng suất chung (không quá ngạc nhiên), nhưng đây lại là một kết quả thực sự thú vị: công cụ AI đã giúp ích nhiều nhất cho những người có ít kỹ năng nhất và thành tích lẹt đẹt, giảm khoảng cách về năng suất làm việc giữa các nhân viên. Nói cách khác, những nhân viên kém trở nên tốt hơn nhiều, còn những nhân viên giỏi đơn giản họ sẽ hoàn thành công việc nhanh hơn.

Kết quả sơ bộ cho thấy ChatGPT và các công cụ AI tạo sinh khác có thể, theo ngôn ngữ của các nhà kinh tế học, đó là, “nâng cao trình độ” cho những người gặp khó khăn trong việc tìm việc làm. Theo Autor, có nhiều lao động có kinh nghiệm đang “nằm im” sau khi bị sa thải khỏi công việc văn phòng và sản xuất trong vài thập kỷ qua. Nếu AI tạo sinh có thể được sử dụng như một công cụ thực tế để mở rộng kiến thức chuyên môn và cung cấp cho họ những kỹ năng đặc thù yêu cầu trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe hoặc giảng dạy, lĩnh vực vốn có rất nhiều việc làm, thì nó có thể tái sinh lực lượng lao động.

Việc xác định kịch bản nào thắng sẽ đòi hỏi một nỗ lực thận trọng hơn để nghĩ về cách chúng ta muốn khai thác công nghệ.

“Tôi không nghĩ là chúng ta nên coi công nghệ này mơ hồ trên thế giới và chúng ta phải thích ứng với nó. Bởi vì nó đang trong quá trình hình thành, nó có thể được sử dụng và phát triển theo nhiều cách khác nhau. Khó để phóng đại về tầm quan trọng của việc thiết kế nó để làm gì?”

Đơn giản mà nói, chúng ta đang ở trong thời điểm mà những người lao động ít kỹ năng sẽ ngày càng có khả năng tiếp nhận các công việc hiện được coi là các công việc trí óc cần nhiều kiến thức, hoặc những người lao động trí óc giỏi nhất sẽ nhanh chóng mở rộng những ưu điểm vốn có của họ so với người khác. Kết quả chúng ta nhận được sẽ phụ thuộc vào cách các nhà tuyển dụng sử dụng công cụ như ChatGPT. Tuy nhiên, lựa chọn hứa hẹn hơn vẫn nằm trong tầm với của chúng ta.

Không chỉ giống con người

Tuy nhiên, có một số lý do để bi quan. Mùa Xuân năm ngoái, trong cuốn sách “The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence,” (tạm dịch: “Bẫy Turing: Hứa hẹn và Hiểm họa từ AI tương tự con người”), nhà kinh tế học Stanford Erik Brynjolfsson đã cảnh báo rằng các nhà sáng tạo AI bị ám ảnh quá mức về việc mô phỏng trí tuệ con người thay vì tìm cách sử dụng công nghệ để cho phép con người thực hiện các nhiệm vụ mới và mở rộng khả năng của mình.

Brynjolfsson cho rằng việc theo đuổi những khả năng tương tự con người đã dẫn đến những công nghệ đơn giản là thay thế con người bằng máy móc, giảm lương, làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng về tài sản và thu nhập. Trong cuốn sách của mình, ông viết đó là “lý giải duy nhất quan trọng nhất” cho sự tập trung của cải ngày càng tăng.

Một năm sau đó, ông cho biết ChatGPT, với những kết quả tương tự con người, “giống như một hình mẫu đại diện cho những gì tôi cảnh báo”: nó đã “tăng tốc” cuộc thảo luận về cách những công nghệ mới có thể được sử dụng để trao cho con người những khả năng mới thay vì chỉ đơn giản thay thế họ. 

Bất chấp những lo ngại rằng các nhà phát triển AI sẽ tiếp tục qua mặt nhau một cách mù quáng trong việc mô phỏng khả năng giống con người trong những sáng tạo của họ, Brynjolfsson, Giám đốc Phòng thí nghiệm Kinh tế số Stanford, được coi là một người lạc quan về công nghệ khi nói đến AI. Hai năm trước, ông đã dự đoán một cuộc bùng nổ năng suất từ AI và các công nghệ số khác, và ngày nay ông lạc quan về tác động của các mô hình AI mới.

Phần lớn sự lạc quan của Brynjolfsson đến từ niềm tin mạnh mẽ rằng các doanh nghiệp có thể hưởng lợi rất lớn từ việc sử dụng AI tạo sinh như ChatGPT để mở rộng hoạt động chào bán và cải thiện năng suất của lực lượng lao động. Brynjolfsson cho biết: “Đó là một công cụ sáng tạo tuyệt vời. Nó giúp bạn làm những điều mới mẻ. Nó không chỉ đơn giản là làm cùng một việc với giá thấp hơn”. Ông nói miễn là các công ty và các nhà phát triển có thể “tránh xa tâm lý nghĩ rằng con người không cần thiết,” “điều đó rất quan trọng.”

Trong một thập kỷ nữa, ông dự đoán, AI tạo sinh có thể thêm vào tăng trưởng kinh tế Mỹ hàng ngàn tỷ đô la. Ông nói: “Hầu hết nền kinh tế của chúng ta thực chất là người lao động trí óc và người lao động thông tin, và rất khó có thể nghĩ đến bất kỳ kiểu người lao động thông tin nào sẽ không bị ảnh hưởng ít nhất là một phần.”

Khi sự gia tăng năng suất xuất hiện – nếu như vậy, thì sẽ là một trò chơi dự đoán kinh tế. Có lẽ chúng ta chỉ cần kiên nhẫn.

Vào năm 1987, Robert Soloe, một nhà kinh tế học ở MIT, người đã giành giải Nobel năm đó vì giải thích về việc đổi mới sáng tạo thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ra sao, nối tiếng đã nói: “Bạn có thể chứng kiến thời đại máy tính khắp mọi nơi trừ trong thống kế năng suất lao động.” Cho đến sau nay, vào giữa và cuối những năm 1990, những tác động này – đặc biệt từ những tiến bộ về bán dẫn – bắt đầu xuất hiện trong dữ liệu về năng suất lao động khi các doanh nghiệp tìm cách tận dụng sức mạnh tính toán rẻ hơn bao giờ hết và những tiến bộ liên quan trong phần mềm. 

Liệu có thể xảy ra điều tương tự với AI không? Avi Goldfarb, một nhà kinh tế học tại Đại học Toronto, cho biết điều đó phụ thuộc vào việc chúng ta có thể tìm cách sự dụng công nghệ mới nhất để biến đổi doanh nghiệp như chúng ta đã làm trong thời đại máy tính trước đây.

Cho đến nay, ông cho biết các công ty chỉ đơn giản là sử dụng AI để thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn một chút: “Nó sẽ tăng năng suất – có thể tăng năng suất từng chút một – nhưng cuối cùng, lợi ích thực sẽ nhỏ. Vì tất cả những gì bạn đang làm là làm một việc tương tự tốt hơn một chút.” Tuy nhiên, ông nói: “Công nghệ không chỉ cho phép chúng ta làm cái gì đó tốt hơn hoặc thấp hơn những gì chúng ta đã làm từ trước. Nó còn có thể cho phép chúng ta tạo ra các quy trình mới để tạo ra giá trị cho khách hàng.”

Phán quyết về thời điểm – ngay cả khi – sẽ xảy ra với AI tạo sinh vẫn chưa chắc chắn. Goldfarb lý giải: “Một khi chúng ta tìm ra cách viết tốt ở quy mô lớn cho phép các ngành công nghiệp làm khác đi, hoặc – trong hoàn cảnh của Dall-E – thiết kế đồ họa ở quy mô lớn cho phép chúng ta làm khác đi, đó là khi chúng ta sẽ trải qua một sự gia tăng năng suất lớn. Nhưng liệu điều đó có xảy ra vào tuần sau, năm sau hay 10 năm nữa không thì tôi không biết.”

Cuộc tranh đấu quyền lực

Khi Anton Korinek, một nhà kinh tế học tại Đại học Virginia và một thành viên tại Viện Brookings, đã tiếp cận với thế hệ mới của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, ông đã làm điều mà rất nhiều người trong chúng ta đã làm: ông bắt đầu chơi với chúng để xem chúng có thể giúp ích công việc của ông như thế nào. Ông đã cẩn thận ghi lại năng suất của chúng trong một bài báo vào tháng 2, ghi nhận cách chúng xử lý tốt 25 “trường hợp sử dụng” khác nhau, từ ý tưởng và chỉnh sửa văn bản (rất hữu ích) đến viết code (tương đối tốt với một số sự trợ giúp) và làm toán (không tốt lắm).

Korinek cho biết ChatGPT đã giải thích sai một trong những nguyên tắc cơ bản nhất trong kinh tế. “Nó thực sự thể hiện rất tệ,” ông nói. Nhưng sai lầm đó, dễ nhận ra, đã nhanh chóng được bỏ qua nhờ vào những lợi ích mà nó mang lại. Ông nói: “Tôi có thể nói với bạn rằng nó nó giúp tôi, một người lao động trí óc, làm việc hiệu quả hơn. Không nghi ngờ gì nữa, tôi làm việc hiệu quả hơn khi sử dụng một mô hình ngôn ngữ.”

Theo Korinek, khi GPT-4 được ra mắt, ông đã kiểm tra năng suất của nó trên cùng 25 câu hỏi mà ông đã ghi lại vào tháng 2, và nó đã cải thiện đáng kể. Có ít trường hợp gây ra thông tin sai lệch hơn và nó cũng thực hành tốt hơn trong các bài tập toán học.

Theo Korinek, trong khi ChatGPT và các bot AI khác tự động hóa công việc nhận thức, trái với các nhiệm vụ vật lý đòi hỏi đầu tư vào thiết bị và cơ sở hạ tầng, sự gia tăng năng suất kinh tế có thể diễn ra nhanh hơn nhiều so với các cuộc cách mạng công nghệ trước đây. Ông cho hay: “Tôi nghĩ rằng chúng ta có thể thấy sự gia tăng năng suất lớn hơn vào cuối năm – chắc chắn trước năm 2024.”

Hơn nữa, theo ông, trong dài hạn, cách mà các mô hình AI có thể giúp các nhà nghiên cứu như ông làm việc hiệu quả hơn có tiềm năng thúc đẩy tiến bộ công nghệ.

Tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn đã xuất hiện trong nghiên cứu về khoa học vật lý. Berend Smit, người điều hành một phòng thí nghiệm kỹ thuật hóa học tại EPFL ở Lausanne, Thụy Sĩ, là chuyên gia trong việc sử dụng học máy để khám phá những vật liệu mới. Năm ngoái, sau khi một trong các sinh viên cao học của ông, Kevin Maik Jablonka, cho thấy một số kết quả thú vị khi sử dụng GPT-3. Smit yêu cầu học trò của ông chứng minh rằng GPT-3, trong thực tế, là vô dụng đối với các dạng nghiên cứu học máy phức tạp mà nhóm của ông thực hiện để dự đoán các thuộc tính của hợp chất.

“Cậu ta thất bại hoàn toàn,” Smit nói đùa.

Có thể thấy rằng sau khi được điều chỉnh lại trong vài phút với một số ví dụ liên quan, mô hình thực hiện tốt như các công cụ học máy tiên tiến được đặc biệt phát triển cho lĩnh vực hóa học khi trả lời các câu hỏi cơ bản về các yếu tố như tính tan của một hợp chất hoặc tính phản ứng của nó. Chỉ cần cung cấp tên của một hợp chất, nó có thể dự đoán các thuộc tính khác nhau dựa trên cấu trúc.

Giống như trong các lĩnh vực công việc khác, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp mở rộng kiến thức và khả năng của những người không chuyên – trong lĩnh vực này, trong trường hợp này,  các nhà hóa học với ít kiến thức về các công cụ học máy phức tạp. Theo Jablonka, vì nó đơn giản như việc tìm kiếm trong văn bản, “nó có thể đem học máy đến với đại đa số các nhà hóa học.”

Những kết quả ấn tượng và đáng ngạc nhiên này chỉ là một gợi ý trêu ngươi về các dạng AI mới có thể mạnh ra sao trong phạm vi rộng lớn của các công việc sáng tạo, bao gồm cả khám phá khoa học, và cách sử dụng chúng dễ dàng đến bất ngờ. Nhưng điều này cũng đặt ra một số câu hỏi cơ bản.

Khi tác động tiềm năng của AI tạo sinh đối với nền kinh tế và việc làm ngày càng rõ ràng hơn, ai sẽ xác định tầm nhìn về cách thiết kế và triển khai các công cụ này? Ai sẽ kiểm soát tương lai của công nghệ tuyệt vời này?

Diane Coyle, một nhà kinh tế học tại Đại học Cambridge ở Vương quốc Anh, cho biết một mối quan ngại là khả năng các mô hình ngôn ngữ lớn bị chiếm lĩnh bởi những công ty lớn cùng thống trị phần lớn thế giới kỹ thuật số. Bà chỉ ra rằng Google và Meta đều đang giới thiệu các mô hình ngôn ngữ lớn của riêng họ cùng với OpenAI, và chi phí tính toán lớn cần thiết để chạy phần mềm tạo ra rào cản cho bất kỳ ai muốn cạnh tranh.

Theo Coyle, mối lo ngại là những công ty này có các “mô hình kinh doanh dựa trên quảng cáo” tương tự nhau. “Vì vậy rõ ràng bạn sẽ có một sự đồng nhất suy nghĩ nhất định nếu bạn không có những người khác nhau với những động cơ khác nhau.”

Coyle thừa nhận không có cách khắc phục dễ dàng, nhưng bà cho biết một khả năng là một tổ chức nghiên cứu quốc tế được tài trợ công khai về AI tạo sinh, mô phỏng theo CERN, tổ chức nghiên cứu hạt nhân châu Âu liên chính phủ có trụ sở tại Geneva, nơi World Wide Web được tạo ra vào năm 1989. Nó sẽ được trang bị sức mạnh tính toán khổng lồ cần thiết để chạy các mô hình và kiến thức khoa học nhằm phát triển công nghệ tiếp theo.

Theo bà Diane Coyle, một nỗ lực bên ngoài từ những gã khổng lồ công nghệ sẽ “đem đến sự đa dạng về động cơ mà những người tạo ra các mô hình gặp phải khi họ sản xuất chúng.” 

Trong khi vẫn chưa rõ chính sách công khai nào sẽ giúp đảm bảo rằng các mô hình ngôn ngữ lớn phục vụ cho lợi ích công chúng tốt nhất, thì Coyle nhận định rõ ràng là các quyết định về cách chúng ta sử dụng công nghệ không thể chỉ cho một số công ty thống trị và thị trường.

Lịch sử đã cho chúng ta nhiều ví dụ về hoạt động nghiên cứu do chính phủ tài trợ quan trọng ra sao trong việc phát triển các công nghệ mang lại sự thịnh vượng chung. Rất lâu trước sự phát minh ra web tại CERN, một nỗ lực được tài trợ công khai khác vào cuối những năm 1960 đã dẫn đến sự ra đời của internet, khi Bộ Quốc phòng Mỹ hỗ trợ Mạng lưới cơ quan với các đề án nghiên cứu tân tiến (Advanced Research Projects Agency Network – ARPANET), đã tiên phong trong việc kết nối nhiều máy tính với nhau.

Trong cuốn sách “Power and Progress: Our 1000-Year Struggle Over Technology & Prosperity,” (tạm dịch: “Sức mạnh và Tiến bộ: Cuộc đấu tranh 1000 năm của chúng ta với Công nghệ và Thịnh vượng”) các nhà kinh tế học tại MIT Daron là Acemoglu và Simon Johnson đưa ra một góc nhìn thú vị về lịch sử tiến bộ công nghệ và thành tựu hỗn hợp của nó trong việc tạo ra sự thịnh vượng chung. Quan điểm của họ là quan trọng là điều hướng tiến bộ công nghệ một cách có chủ đích để mang lại lợi ích rộng rãi và không chỉ làm giàu cho tầng lớp thượng lưu.

Từ những thập kỷ sau Thế chiến II cho đến đầu những năm 1970, nền kinh tế Mỹ được ghi dấu bởi những thay đổi công nghệ nhanh chóng; mức lương của đa số người lao động tăng lên trong khi bất bình đẳng thu nhập giảm mạnh. Acemoglu và Johnson cho biết lý do là tiến bộ công nghệ được sử dụng để tạo ra việc làm và nhiệm vụ mới, trong khi áp lực xã hội và chính trị giúp đảm bảo người lao động đã chia sẻ những lợi ích một cách công bằng hơn với nhà tuyển dụng so với hiện tại.

Ngược lại, họ viết rằng việc nhan chóng áp dụng robot sản xuất trong “vùng trái tim công nghiệp của nền kinh tế Mỹ ở miền Trung” trong vài thập kỷ gần đây chỉ đơn giản là xóa bỏ các việc làm và dẫn đến “sự suy giảm khu vực kéo dài”.

Cuốn sách, sắp được xuất bản vào tháng 5, đặc biệt liên quan tới việc hiểu sự tiến bộ nhanh chóng của AI ngày nay có thể mang lại là gì và những quyết định về cách tốt nhất để tận dụng những đột phá sẽ ảnh hưởng đến chúng ta ra sao trong tương lai. Trong một cuộc phỏng vấn gần đây, Acemoglu nói rằng họ đang viết cuốn sách khi GPT-3 được phát hành lần đầu. Và, anh ấy nói một câu nửa đùa nửa thật: “Chúng tôi đã dự đoán trước về ChatGPT.”

Acemoglu khẳng định rằng những người tạo ra AI “đang đi sai hướng.” Kiến trúc toàn bộ phía sau AI “đang ở chế độ tự động hóa,” ông ấy nói. “Nhưng không có gì cố hữu về AI tạo sinh hoặc AI nói chung có thể thúc chúng ta đi theo hướng này. Đó là các mô hình kinh doanh và tầm nhìn của những người ở OpenAI, Microsoft và cộng đồng quỹ đầu tư mạo hiểm.”

Nếu bạn tin rằng chúng ta có thể điều hướng quỹ đạo của công nghệ, thì câu hỏi rõ ràng là: “Chúng ta” là ai? Và đây là điểm mà Acemoglu và Johnson gợi mở nhất. Họ viết: “Xã hội và những người kiểm soát quyền lực cần ngừng bị mê hoặc bởi các tỷ phú công nghệ và chương trình của họ… Không cần phải là một chuyên gia AI để nói về hướng phát triển và tương lai của xã hội chúng ta được tạo nên bởi những công nghệ này.”

Những người sáng tạo ChatGPT và những doanh nhân liên quan đến việc đưa nó ra thị trường, đặc biệt là CEO của OpenAI, Sam Altman, xứng đáng được công nhận rất nhiều vì đã mang tới công chúng hiện tượng AI mới. Tiềm năng của nó vô cùng lớn. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là chúng ta phải chấp nhận tầm nhìn và khát vọng của họ với nơi chúng ta muốn công nghệ hướng tới và cách sử dụng công nghệ này.

Qua lời kể của họ, mục tiêu cuối cùng là AI chung, nếu mọi thứ diễn ra thuận lợi, sẽ dẫn đến sự giàu có và dồi dào về mặt kinh tế. Altman, ví dụ, gần đây đã thúc đẩy tầm nhìn dài hạn này, đưa ra thêm lời biện minh cho việc ủng hộ lâu dài của anh ấy về thu nhập cơ bản phổ quát (UBI) để hỗ trợ những người không phải là chuyên gia công nghệ. Với một số người, điều đó nghe có vẻ hấp dẫn. Không cần làm việc mà vẫn có tiền! Tuyệt vời!

Đó là giả định đằng sau câu chuyện rắc rối nhất đó – tức là AI đang trên con đường xóa bỏ việc làm không thể tránh khỏi và hầu hết chúng ta chỉ đơn giản là cùng đi trên con đường đó (miễn phí?). Quan điểm này hầu như không đề cập đến khả năng rằng AI tạo sinh có thể dẫn đến một cú hích về sáng tạo và năng suất cho người lao động ngoài nhóm tinh hoa thông thạo công nghệ bằng cách giúp mở khóa tài năng và trí tuệ của họ. Ít có cuộc thảo luận về ý tưởng sử dụng công nghệ này để tạo ra sự thịnh vượng chung bằng cách gia tăng những khả năng và chuyên môn của con người trong toàn bộ dân số lao động.

Như Acemoglu và Johnson viết: “Việc chúng ta đang tiến đến sự bất bình đẳng lớn hơn không tất yếu mà là do các lựa chọn sai lầm đối với người sở hữu quyền lực trong xã hội và hướng đi của công nghệ… Trên thực tế, UBI hoàn toàn đồng ý với tầm nhìn của giới kinh doanh và công nghệ rằng họ là những người thông minh, tài năng, vốn nên tài trợ hào phóng cho những người còn lại”.

Acemoglu và Johnson viết về nhiều công cụ khác nhau để đạt được “một danh mục công nghệ cân bằng hơn”, từ các cải cách thuế và chính sách chính phủ khác có thể khuyến khích sự sáng tạo AI thân thiện với người lao động hơn đến các cải cách có thể giảm sự phụ thuộc của các viện nghiên cứu với nguồn tài trợ từ các gã khổng lồ công nghệ cho hoạt động nghiên cứu khoa học máy tính và các trường kinh doanh.

Tuy nhiên, các nhà kinh tế học thừa nhận rằng những cải cách như vậy “đòi hỏi nhiều” và một nỗ lực xã hội để chuyển hướng thay đổi công nghệ “không xa”.

Tin tốt là thực tế chúng ta có thể quyết định cách chúng ta sử dụng ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn khác. Khi vô số ứng dụng dựa trên công nghệ này được đẩy nhanh ra thị trường, các doanh nghiệp và người dùng cá nhân sẽ có cơ hội chọn cách họ muốn khai thác nó; các công ty có thể quyết định sử dụng ChatGPT để trang bị cho người lao động nhiều khả năng hơn – hoặc chỉ đơn giản là cắt giảm việc làm và giảm chi phí.

Một phát triển tích cực khác: ít nhất có một số động lực đằng sau các dự án nguồn mở trong AI tạo sinh, điều này có thể phá vỡ sự kìm kẹp của các ông lớn công nghệ đối với các mô hình. Đáng chú ý, năm ngoái hơn một nghìn nhà nghiên cứu quốc tế đã cùng nhau phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn có tên là Bloom mà có thể tạo ra văn bản bằng nhiều ngôn ngữ như tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, và tiếng Arab. Và nếu Coyle và những người khác đúng, việc tăng cường nguồn lực công cho nghiên cứu AI có thể giúp thay đổi hướng đi của những đột phá trong tương lai.

Brynjolfsson của Stanford từ chối nói ông ấy lạc quan về việc này sẽ diễn ra như thế nào. Tuy nhiên, sự hào hứng của ông đối với công nghệ trong thời gian gần đây là rõ ràng. Ông nói: “Nếu chúng ta sử dụng công nghệ theo đúng hướng, chúng ta có thể có một trong những thập kỷ tuyệt vời nhất từ trước tới nay, nhưng không phải chắc chắn”./.