AI sẽ chỉ tạo ra tăng trưởng khi ASEAN cùng hành động

AI hiện đã có thể tự viết mã lập trình, thực hiện các phân tích phức tạp, soạn thảo hồ sơ pháp lý và hoàn thành những tác vụ nhiều bước mà không cần sự can thiệp của con người. Năng lực của công nghệ này đang phát triển với tốc độ rất nhanh, dù vẫn còn những thách thức liên quan đến tính an toàn và khả năng kiểm soát.

Tuy nhiên, công nghệ tiên tiến không đồng nghĩa với tăng trưởng kinh tế. Cuộc cách mạng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) trước đây đã cho thấy điều đó. Những doanh nghiệp hưởng lợi lớn nhất không phải là các nhà sản xuất chip hay thiết bị mạng, mà là những tổ chức biết tái cấu trúc quy trình làm việc để khai thác hiệu quả công nghệ mới.

Theo các chuyên gia, AI cũng sẽ đi theo quỹ đạo tương tự. ASEAN được đánh giá có nhiều điều kiện thuận lợi để tận dụng AI nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, những rào cản lớn nhất lại là các vấn đề mang tính khu vực, vượt quá khả năng giải quyết của từng quốc gia riêng lẻ.

Theo Anthropic Economic Index, mức độ ứng dụng AI tại ASEAN đang có sự chênh lệch rất lớn. Singapore nằm trong nhóm quốc gia có mức sử dụng AI bình quân đầu người cao nhất thế giới, trong khi nhiều nước thành viên khác vẫn ở nhóm cuối bảng.

Báo cáo cũng cho thấy các mô hình AI tiên tiến hiện đã có thể xử lý phần lớn các công việc liên quan đến máy tính và toán học. Tuy nhiên, trên thực tế, con người mới chỉ khai thác khoảng một phần ba tiềm năng của những mô hình này. Nói cách khác, khoảng cách giữa năng lực của AI và mức độ ứng dụng vào thực tế vẫn còn rất lớn.

Điều này không có nghĩa AI chưa tạo ra giá trị. Các nghiên cứu trong lĩnh vực phát triển phần mềm, dịch vụ khách hàng và tư vấn đều ghi nhận mức tăng năng suất ở hai chữ số khi AI được triển khai vào hoạt động thực tế.

Trong khi đó, AI không chỉ ngày càng thông minh hơn mà còn trở nên rẻ hơn. Chi phí sử dụng liên tục giảm, trong khi khả năng của AI ngày càng mở rộng, từ việc trả lời câu hỏi sang tự động thực hiện các chuỗi công việc phức tạp, đồng thời hỗ trợ những đột phá trong khoa học, kỹ thuật và robot.

Nhờ vậy, phạm vi ứng dụng của AI cũng không ngừng mở rộng, từ các nhiệm vụ riêng lẻ sang toàn bộ quy trình làm việc, từ môi trường văn phòng trên máy tính sang các hoạt động trong thế giới thực.

Đối với ASEAN, tiềm năng lớn nhất của AI nằm ở việc cải thiện năng suất lao động. Trước cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) của khu vực tăng bình quân từ 1,5-2,5% mỗi năm. Hiện nay, tốc độ này chỉ còn khoảng 0,5%.

Nếu AI có thể giúp ASEAN đưa tăng trưởng TFP trở lại mức trước khủng hoảng, tác động kinh tế sẽ rất đáng kể. Chỉ cần TFP tăng thêm 1,5 điểm phần trăm mỗi năm, sau 20 năm, thu nhập bình quân đầu người của khu vực có thể cao hơn khoảng 35% so với kịch bản hiện nay. Trên quy mô toàn khối, giá trị kinh tế bổ sung sẽ vượt 1.000 tỷ USD mỗi năm, tương đương quy mô của một nền kinh tế lớn.

Tuy nhiên, theo ông Leslie Teo, thành viên Ban Chuyên gia Khoa học Quốc tế Độc lập về AI của Liên Hợp Quốc, vẫn còn nhiều rào cản khiến AI chưa thể tạo ra tác động ở quy mô lớn.

Theo ông, việc ứng dụng AI là bài toán ở cả cấp độ cá nhân, doanh nghiệp và quốc gia. Rào cản lớn nhất không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở cách các tổ chức triển khai AI, từ chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị đến sự sẵn sàng thay đổi quy trình làm việc.

Thực tế cho thấy, những doanh nghiệp chỉ bổ sung AI vào quy trình cũ thường thu được rất ít lợi ích. Ngược lại, các doanh nghiệp sẵn sàng thiết kế lại toàn bộ quy trình hoạt động mới là những đơn vị hưởng lợi nhiều nhất.

Một thách thức khác là khoảng cách tiếp cận AI đang ngày càng nới rộng. Hiện 20 quốc gia đứng đầu chiếm tới 48% tổng mức sử dụng AI bình quân đầu người trên toàn cầu, tăng từ mức 45% chỉ trong vòng sáu tháng.

Khoảng cách này cũng tồn tại ngay trong mỗi quốc gia. Doanh nghiệp lớn thường triển khai AI nhanh hơn doanh nghiệp nhỏ, còn những lao động có kỹ năng và tiếp cận AI sớm tiếp tục mở rộng lợi thế của mình. Trong khi đó, hệ thống giáo dục của nhiều nước ASEAN vẫn chưa theo kịp để thu hẹp khoảng cách này.

Bên cạnh đó, mức độ phù hợp của AI với bối cảnh địa phương cũng là yếu tố quyết định khả năng ứng dụng và mức độ tin cậy của công nghệ.

Hiện nay, phần lớn các mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Anh, phản ánh bối cảnh phương Tây và các hoạt động của nền kinh tế phát triển. Chẳng hạn, AI hiểu rất rõ thông lệ thương mại của Mỹ nhưng lại ít am hiểu các quy định pháp luật thương mại của Việt Nam.

Không chỉ vậy, hiệu suất của AI cũng được cải thiện nhanh nhất ở những lĩnh vực có nguồn dữ liệu huấn luyện phong phú – điều mà Đông Nam Á hiện vẫn còn thiếu. Ngay cả các tiêu chuẩn đánh giá về độ an toàn và khả năng kiểm soát AI cũng chủ yếu được xây dựng theo góc nhìn của phương Tây.

"Điều quan trọng không chỉ là AI có năng lực mạnh, mà còn là liệu AI có phù hợp với từng công việc cụ thể, trong từng nền văn hóa và từng bối cảnh cụ thể hay không", ông Leslie Teo nhấn mạnh.

Theo chuyên gia này, vấn đề của ASEAN hiện nay không còn nằm ở hạ tầng tính toán. Các trung tâm dữ liệu đã được triển khai rộng khắp khu vực, trong khi nhiều mô hình AI hiệu năng cao hiện nay hoàn toàn có thể vận hành trên máy tính cá nhân. Trong khoảng 5 năm tới, phần cứng về cơ bản sẽ không còn là nút thắt đối với phần lớn nhu cầu triển khai AI trong khu vực.

Thay vào đó, những rào cản thực sự nằm ở lớp hạ tầng phía trên, nơi hợp tác khu vực có thể tạo ra giá trị lớn nhất.

Đầu tiên là dữ liệu. Ngay cả với những ngôn ngữ có nguồn dữ liệu tương đối phong phú như Bahasa Indonesia hay Bahasa Malaysia, dữ liệu chất lượng cao phục vụ các lĩnh vực quan trọng như y tế, giáo dục và quản trị công vẫn còn rất hạn chế.

Nếu ASEAN cùng xây dựng một kho dữ liệu chung, chẳng hạn về chứng từ thương mại bằng tiếng Việt, tiếng Trung và tiếng Anh, toàn bộ doanh nghiệp xuất khẩu trong khu vực đều có thể hưởng lợi. Đây cũng sẽ là nền tảng để doanh nghiệp phát triển các bộ dữ liệu độc quyền, quy trình vận hành riêng và những mô hình AI được tinh chỉnh theo nhu cầu của mình.

Theo Leslie Teo, chính lớp ứng dụng thương mại này mới là nơi tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn. Tuy nhiên, nó chỉ có thể phát triển nếu được xây dựng trên một nền tảng dữ liệu chung, được chia sẻ một cách có trách nhiệm.

Bên cạnh dữ liệu, các hệ thống mã nguồn mở cũng đóng vai trò quan trọng. Trong hơn 30 năm qua, những nền tảng như Linux, Apache, PyTorch hay Hugging Face đã trở thành động lực thúc đẩy sự phát triển của ngành phần mềm và AI.

Tại ASEAN, nhiều mô hình AI như Sea-Lion của Singapore, Typhoon và Wangchan của Thái Lan, PhoGPT của Việt Nam hay Sahabat-AI của Indonesia đều được phát triển dựa trên các mô hình mã nguồn mở, đồng thời được bổ sung ngôn ngữ, văn hóa và quy định pháp lý của từng quốc gia. Đây được xem là hướng đi giúp giải quyết bài toán "mức độ phù hợp" của AI đối với khu vực.

Theo ông Leslie Teo, phần lớn giá trị AI mang lại cho ASEAN sẽ không đến từ việc sử dụng nguyên trạng các mô hình AI tiên tiến, mà từ những hệ thống được tinh chỉnh cho từng quy trình công việc, từng ngôn ngữ và từng bối cảnh cụ thể, với chi phí thấp hơn nhiều.

Để làm được điều đó, ASEAN cũng cần giải quyết bài toán thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao. Hiện nay, đội ngũ chuyên gia có khả năng ứng dụng AI vào các bài toán vận hành thực tế vẫn là nguồn lực khan hiếm nhất. Những chương trình trao đổi nhân sự, học bổng khu vực, đào tạo chung hay huấn luyện thực tế giữa các quốc gia có chi phí không lớn nhưng có thể mang lại hiệu quả lâu dài.

Theo Leslie Teo, không một quốc gia ASEAN nào sở hữu đầy đủ tất cả các điều kiện để phát triển AI. Tuy nhiên, thông qua hợp tác khu vực, ASEAN hoàn toàn có thể tạo dựng lợi thế chung.

Trong đó, dữ liệu dùng chung, các bộ tiêu chuẩn đánh giá và hệ thống mã nguồn mở sẽ trở thành nền tảng hạ tầng số cho cả khu vực, tạo cơ sở cho các dịch vụ công cũng như các ứng dụng thương mại phát triển. Song song với đó, nguồn nhân lực chất lượng cao và các hệ thống AI được thiết kế riêng cho từng nhu cầu sẽ quyết định mức độ lan tỏa của AI trong nền kinh tế.