Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (Generative AI) đang sẵn sàng mở ra làn sóng sản xuất tiếp theo. Chúng ta sẽ tìm hiểu về nơi mà giá trị kinh doanh có thể tích lũy và tác động tiềm năng lên lực lượng lao động trong tương lai đang đến.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã từng bước thâm nhập vào cuộc sống của chúng ta thông qua mọi thứ, từ công nghệ điều khiển điện thoại thông minh đến tính năng tự lái trên ô tô, cũng như các công cụ mà các nhà bán lẻ sử dụng để làm hài lòng khách hàng. Kết quả là tiến bộ của nó đã gần như không thể nhận thấy. Những cột mốc rõ ràng, như khi AlphaGo, một chương trình dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi DeepMind, đánh bại một kỳ thủ cờ vây vô địch thế giới vào năm 2016, đã được kỷ niệm nhưng sau đó nhanh chóng bị lãng quên trong ý thức của công chúng.
Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra như ChatGPT, GitHub Copilot, Stable Diffusion và các ứng dụng khác đã thu hút sự tưởng tượng của mọi người trên khắp thế giới một cách mà AlphaGo không thể, nhờ vào tính hữu ích rộng rãi của chúng – hầu như bất kỳ ai cũng có thể sử dụng chúng để giao tiếp và sáng tạo – và khả năng siêu nhiên để trò chuyện với người dùng. Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra mới nhất có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ thông thường, chẳng hạn như tái tổ chức và phân loại dữ liệu. Tuy nhiên, chính khả năng viết văn bản, soạn nhạc và tạo nghệ thuật số đã thu hút sự quan tâm của dư luận và thuyết phục người tiêu dùng và các hộ gia đình thử nghiệm chúng. Kết quả là một tập đoàn rộng hơn của các bên liên quan đang đối mặt với tác động của trí tuệ nhân tạo tạo ra đối với doanh nghiệp và xã hội, nhưng không có nhiều ngữ cảnh để giúp họ hiểu rõ hơn về vấn đề này.
Tốc độ phát triển của công nghệ Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh đang giúp hoàn thành nhiệm vụ một cách ngày càng dễ dàng. ChatGPT được ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Bốn tháng sau đó, OpenAI đã tung ra một mô hình ngôn ngữ lớn mới, gọi là GPT-4, với khả năng cải thiện đáng kể.
Tương tự, vào tháng 5 năm 2023, trí tuệ nhân tạo tạo sinh của Anthropic, Claude, đã có thể xử lý 100.000 đơn vị mã văn bản, tương đương khoảng 75.000 từ trong một phút – tương đương với một cuốn tiểu thuyết trung bình – so với khoảng 9.000 đơn vị mã khi nó được giới thiệu vào tháng 3 năm 2023.
Và vào tháng 5 năm 2023, Google đã thông báo một số tính năng mới được đưa vào sử dụng nhờ trí tuệ nhân tạo tạo ra, bao gồm Trải nghiệm Tạo ra Tìm kiếm và một mô hình ngôn ngữ lớn mới được gọi là PaLM 2 sẽ cung cấp năng lượng cho trò chuyện với chatbot Bard, cùng với một số sản phẩm khác của Google.
Để nắm bắt những gì phía trước đòi hỏi hiểu biết về những bước đột phá đã làm cho trí tuệ nhân tạo tạo ra trỗi dậy, và những bước tiến này đã mất hàng thập kỷ để hoàn thành. Đối với mục đích của báo cáo này, chúng tôi xác định trí tuệ nhân tạo tạo ra là các ứng dụng được xây dựng thông thường bằng cách sử dụng các mô hình nền tảng. Những mô hình này bao gồm các mạng thần kinh nhân tạo rộng lớn được lấy cảm hứng từ hàng tỷ tế bào thần kinh kết nối trong não người. Các mô hình nền tảng là một phần của những gì được gọi là học sâu, một thuật ngữ ám chỉ đến các lớp sâu trong mạng thần kinh. Học sâu đã thúc đẩy nhiều tiến bộ gần đây trong Trí tuệ Nhân tạo, nhưng các mô hình nền tảng điều khiển ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra là một bước tiến tiến hoá trong học sâu. Khác với các mô hình học sâu trước đây, chúng có thể xử lý các tập dữ liệu phi cấu trúc cực kỳ lớn và đa dạng và thực hiện nhiều nhiệm vụ.
Các mô hình nền tảng đã cho phép khả năng mới và cải thiện đáng kể các khả năng hiện có trên nhiều lĩnh vực rộng lớn, bao gồm hình ảnh, video, âm thanh và mã máy tính. Trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên những mô hình này có thể thực hiện một số chức năng; nó có thể phân loại, chỉnh sửa, tóm tắt, trả lời câu hỏi và soạn thảo nội dung mới, cùng với các nhiệm vụ khác.
Chúng ta tất cả đều đang bắt đầu một hành trình để hiểu về sức mạnh, phạm vi và khả năng của trí tuệ nhân tạo tạo ra. Nghiên cứu này là nỗ lực mới nhất của chúng tôi để đánh giá tác động của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mới này. Nó cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo tạo ra đang chuẩn bị biến đổi các vai trò và nâng cao hiệu suất trong các chức năng như bán hàng và marketing, hoạt động khách hàng và phát triển phần mềm. Trong quá trình này, nó có thể mở khóa hàng ngàn tỷ đô la giá trị trên các lĩnh vực từ ngành ngân hàng đến khoa học sinh học. Các phần tiếp theo chia sẻ những kết quả ban đầu của chúng tôi.
Những điểm đáng lưu ý
Khoảng 75% giá trị mà các trường hợp sử dụng Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh tập trung vào bốn lĩnh vực chính: Hoạt động khách hàng, tiếp thị và bán hàng, kỹ thuật phần mềm và Nghiên cứu và Phát triển (R&D). Trong 16 chức năng kinh doanh, chúng tôi đã xem xét 63 trường hợp sử dụng trong đó công nghệ này có thể giải quyết các thách thức kinh doanh cụ thể bằng cách tạo ra một hoặc nhiều kết quả có thể đo lường. Các ví dụ bao gồm khả năng hỗ trợ tương tác với khách hàng, tạo nội dung sáng tạo cho tiếp thị và bán hàng, và soạn thảo mã máy tính dựa trên yêu cầu tự nhiên bằng ngôn ngữ, cùng với nhiều nhiệm vụ khác.
Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh sẽ có tác động đáng kể trên tất cả các ngành công nghiệp. Ngành ngân hàng, công nghệ cao và khoa học sinh học là một số trong những ngành công nghiệp có thể thấy tác động lớn nhất từ Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra, tính theo tỷ lệ phần trăm của doanh thu của họ. Ví dụ, trong ngành ngân hàng, công nghệ này có thể mang lại giá trị bổ sung từ 200 tỷ đến 340 tỷ đô la mỗi năm nếu các trường hợp sử dụng được triển khai đầy đủ. Trong lĩnh vực bán lẻ và hàng tiêu dùng, tác động tiềm năng cũng đáng kể với mức từ 400 tỷ đến 660 tỷ đô la mỗi năm.
Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh có tiềm năng thay đổi bản chất công việc, bổ sung khả năng của người lao động bằng cách tự động hóa một số hoạt động cá nhân của họ. Các công nghệ hiện tại của Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra và các công nghệ khác có tiềm năng tự động hóa các hoạt động lao động mà chiếm từ 60 đến 70 phần trăm thời gian làm việc của nhân viên ngày nay. Trái lại, chúng ta trước đây đã ước tính rằng công nghệ có tiềm năng tự động hóa một nửa thời gian mà nhân viên dành cho công việc. Sự gia tăng về tiềm năng tự động hóa kỹ thuật chủ yếu đến từ khả năng Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra hiểu được ngôn ngữ tự nhiên, điều này yêu cầu cho các hoạt động lao động chiếm 25 phần trăm tổng thời gian làm việc. Do đó, Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra có tác động lớn hơn đối với công việc tri thức liên quan đến các nghề nghiệp có mức lương và yêu cầu học vấn cao hơn so với các loại công việc khác.
Tốc độ biến đổi lực lượng lao động có khả năng gia tăng, do tiềm năng tự động hóa kỹ thuật tăng cao. Các kịch bản áp dụng mới của chúng tôi, bao gồm sự phát triển công nghệ, khả năng kinh tế và thời gian lan truyền, dẫn đến ước tính rằng một nửa hoạt động lao động ngày nay có thể được tự động hóa từ năm 2030 đến 2060, với điểm trung tâm vào năm 2045, tức là sớm hơn khoảng mười năm so với ước tính trước đây của chúng tôi.
Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh có thể tăng đáng kể năng suất lao động trên toàn nền kinh tế, nhưng điều này sẽ đòi hỏi đầu tư để hỗ trợ người lao động khi họ chuyển đổi hoạt động lao động hoặc thay đổi công việc. Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra có thể giúp tăng trưởng năng suất lao động từ 0,1 đến 0,6 phần trăm hàng năm đến năm 2040, tùy thuộc vào tốc độ áp dụng công nghệ và sự sử dụng lại thời gian làm việc của người lao động vào các hoạt động khác. Kết hợp Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra với tất cả các công nghệ khác, tự động hóa công việc có thể tăng thêm từ 0,2 đến 3,3 điểm phần trăm hàng năm vào tăng trưởng năng suất. Tuy nhiên, người lao động sẽ cần được hỗ trợ trong việc học các kỹ năng mới, và một số người sẽ thay đổi nghề nghiệp. Nếu việc chuyển đổi công việc và các rủi ro khác có thể được quản lý, Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra có thể đóng góp một cách đáng kể vào tăng trưởng kinh tế và hỗ trợ một thế giới bền vững, bao dung hơn.
Thời kỳ của Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra chỉ mới bắt đầu. Sự phấn khích về công nghệ này là rõ ràng, và các chương trình thử nghiệm sớm đã thuyết phục. Nhưng việc thực hiện đầy đủ các lợi ích của công nghệ này sẽ mất thời gian, và các nhà lãnh đạo trong kinh doanh và xã hội vẫn đang phải đối mặt với những thách thức đáng kể. Điều này bao gồm việc quản lý các rủi ro inherent trong Trí tuệ Nhân tạo Tạo ra, xác định những kỹ năng và khả năng mới mà lực lượng lao động sẽ cần, và tái định hình các quy trình kinh doanh cốt lõi như đào tạo lại và phát triển kỹ năng mới.
Tải toàn văn báo cáo (full report) tại đây: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
