Tham vọng AI của ASEAN làm tăng khoảng cách kinh tế và công nghệ?

Khi các quốc gia trên thế giới chạy đua để giành lấy một phần “miếng bánh” AI đang tăng trưởng mạnh, Đông Nam Á cũng đang hướng tới một kỷ nguyên mới của năng suất cao hơn, được thúc đẩy bởi dòng vốn đầu tư và cơ hội nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ này.

Tuy nhiên, các chuyên gia công nghệ cảnh báo rằng khoảng cách số và khoảng cách kinh tế giữa các nước trong khu vực sẽ ngày càng sâu sắc do tốc độ ứng dụng AI chênh lệch.

Google DeepMind thông báo mở phòng thí nghiệm nghiên cứu tại Singapore, tập trung vào nghiên cứu và phát triển các mô hình AI hiện có như Gemini.

“Các thị trường Đông Nam Á nằm trong nhóm áp dụng AI nhiều nhất thế giới. Việc đặt trung tâm tại Singapore giúp chúng tôi gần hơn với thực tế, dễ dàng hợp tác và phản ứng nhanh với nhu cầu trong khu vực”, bà Lila Ibrahim, Giám đốc điều hành của DeepMind, cho biết.

Đây là trung tâm đầu tiên của DeepMind ở Đông Nam Á và là trung tâm thứ ba tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương, sau các phòng thí nghiệm tại Nhật Bản và Ấn Độ mới đi vào hoạt động đầu năm nay.

DeepMind đã đổ vốn vào nghiên cứu và phát triển AI trong khu vực. Tháng 7, Microsoft mở phòng lab tại Singapore và Alibaba Cloud ra mắt trung tâm đổi mới. Năm ngoái, Microsoft cũng cam kết đầu tư 2,2 tỷ USD để phát triển hạ tầng AI của Malaysia.

Theo một nghiên cứu của Hãng tư vấn Kearney năm 2020, AI có thể giúp GDP toàn khu vực tăng thêm từ 10–18% vào năm 2030 nhờ cải thiện năng suất và tăng doanh thu.

Dù các dự báo về tiềm năng của AI khá lạc quan, các chuyên gia cảnh báo cuộc đua công nghệ này có thể khiến những nước đang phát triển trong ASEAN bị tụt lại phía sau.

Những nền kinh tế có hạ tầng số và nhân lực công nghệ phát triển như Singapore hay Malaysia đang ở vị thế tốt hơn để tận dụng lợi ích từ AI. Trong khi đó, các nước kém phát triển hơn trong khu vực phải đối mặt với thách thức về nguồn nhân lực và khung khổ pháp lý yếu.

Bà Lili Yan Ing, Tổng thư ký Hiệp hội Kinh tế Quốc tế, cho biết ASEAN đang chứng kiến khoảng cách số nới rộng rất nhanh, với Singapore vượt xa về nguồn vốn tư nhân và số lượng start-up công nghệ. Các nước như Campuchia, Lào và Myanmar đang tụt hậu rõ rệt về hạ tầng số và nguồn nhân lực.

Theo báo cáo của Google, Temasek và Bain & Company công bố đầu tháng này, Singapore có tới 495 start-up AI thành lập từ năm 2020, trong khi Philippines chỉ có 10 và Thái Lan 20. Singapore cũng thu hút hơn 55% tổng vốn tư nhân đổ vào start-up AI trong khu vực, tương đương 1,31 tỷ USD trong 12 tháng tính đến tháng 6.

"Với mức độ ứng dụng chênh lệch và các khoảng cách cấu trúc, ASEAN có nguy cơ đối mặt bất bình đẳng gia tăng", bà Ing nhận định.

AI được dự báo sẽ ảnh hưởng mạnh đến lao động phổ thông, đặc biệt tại những quốc gia có tỷ lệ việc làm tay chân cao. Những công việc mang tính lặp lại, quy trình cứng, hoặc liên quan nhiều tới thao tác màn hình và có thể “mã hoá” là nhóm dễ bị AI thay thế.

Ông Calvin Cheng, Giám đốc kinh tế - thương mại - hội nhập khu vực tại Viện Nghiên cứu Chiến lược và Quốc tế Malaysia nhận định, đây là loại công việc phổ biến tại Indonesia, Philippines và Việt Nam. Các nền kinh tế này cũng khó tận dụng được cải thiện năng suất từ AI do tỷ lệ việc làm có thể “nâng cấp” bằng AI không cao.

Ngành thuê ngoài quy trình kinh doanh (BPO) của Philippines đối mặt rủi ro lớn nhất, khi các nghiên cứu cho thấy tới 40% công việc trong ngành có thể được tự động hoá bằng AI tạo sinh. Ngành này sử dụng gần 2 triệu lao động và đóng góp khoảng 7% GDP Philippines.

AI cũng đã bắt đầu thay thế việc làm trong bán lẻ và vận tải thông qua tự động hóa thương mại điện tử và tối ưu hóa tuyến đường, đặc biệt tại Indonesia và Thái Lan.

Trong khi đó, Malaysia nổi lên như quốc gia dẫn đầu cuộc đua trung tâm dữ liệu tại Đông Nam Á, chiếm hơn một nửa công suất dự kiến trong khu vực và đặt mục tiêu có 81 trung tâm dữ liệu vào năm 2035.

Tuy nhiên, các nước đang phát triển khó có đủ nguồn lực để xây dựng những trung tâm như vậy. Để có đủ năng lực tính toán, các quốc gia cần mua chip bán dẫn và vi xử lý. Những vi xử lý này là lõi tính toán giúp tạo ra mô hình AI, và giá của chúng đã tăng mạnh vì nhu cầu quá lớn.

Các chuyên gia cũng trích dẫn tình trạng mất điện gần đây tại Philippines để cho thấy thách thức lớn của ASEAN trong việc đáp ứng nhu cầu năng lượng khổng lồ của các trung tâm dữ liệu.

Để tăng tính bao trùm, theo các chuyên gia, ASEAN cần hợp tác trong quản trị, giáo dục và chia sẻ nguồn lực. Cụ thể, các mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển ở Singapore như Sea-Lion, mô hình hiểu 13 ngôn ngữ, gồm tiếng Java, Thái và Việt và đã được tải xuống hơn 230.000 lần trong khu vực.

Phòng thí nghiệm mới của DeepMind cũng sẽ nghiên cứu để cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ và sắc thái văn hoá của khu vực trong các mô hình AI.

Mức độ ứng dụng AI không đồng đều còn có thể đe dọa sự ổn định chính trị – xã hội, đặc biệt khi các nước đang phát triển thiếu khung pháp lý để xử lý rủi ro.

Theo bà Asha Hemrajani, nghiên cứu viên cấp cao tại Trường Nghiên cứu Quốc tế S. Rajaratnam, AI tạo sinh có thể tạo tin giả, tạo mã độc để tấn công mạng hoặc nhắm mục tiêu tuyển dụng các đối tượng dễ cực đoan hoá.

Một số chính phủ ASEAN có thể dần phụ thuộc vào các tập đoàn công nghệ nước ngoài, dẫn đến nguy cơ suy giảm chủ quyền. Ông Simon Chesterman, Giám đốc điều hành mảng quản trị AI tại AI Singapore cảnh báo các quốc gia không nên theo đuổi “chủ quyền AI” bằng cách mua thật nhiều GPU hay tự đào tạo mô hình lớn.

Chuyên gia này cho rằng tập trung vào từng phần trong chuỗi giá trị AI, như đào tạo nhân lực, cũng có thể giúp khu vực hấp dẫn hơn đối với nhà đầu tư nước ngoài.

“Không quốc gia nào có thể thống trị AI ở khu vực. Điểm mạnh của ASEAN là các nước đều quan tâm tới AI, vì vậy có thể theo hướng hợp tác”, ông Chesterman nói.

Bà Hemrajani cũng cho rằng các quốc gia cần xây dựng kế hoạch cụ thể thay vì đặt ra những mục tiêu quá lớn như chuyển đổi toàn xã hội.

“Những cách tiếp cận đó dễ gặp vấn đề, nhất là khi xét đến chi phí và việc các nước Đông Nam Á phải cân đối giữa các ưu tiên hiện tại với phát triển AI,” bà nói.