Nếu kịch bản sau đây bạn vẫn thấy chưa quen, thì rồi cũng sẽ sớm thôi. Một đứa trẻ đang làm bài tập một mình trong phòng. Bạn nghe có câu hỏi, "Thủ đô của Delaware là gì?" Phụ huynh bắt đầu nghĩ: Baltimore ... đâu dễ vậy ... Wilmington ... này đâu phải thủ đô. Nhưng trước khi kịp suy nghĩ xong, chiếc máy tên Alexa đã nói ra câu trả lời đúng: "Thủ đô của Delaware là Dover." Alexa là trí tuệ nhân tạo, hay AI, của Amazon, có thể tiếp nhận ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra câu trả lời với tốc độ cực nhanh. Alexa đã thay thế cha mẹ trở thành nguồn cung cấp thông tin cái gì cũng biết trong mắt đứa trẻ.

AI có mặt khắp mọi nơi. Nó có trong điện thoại, xe hơi, trải nghiệm mua sắm, mai mối tình yêu, bệnh viện, ngân hàng, và trên các phương tiện truyền thông. Không có gì ngạc nhiên khi mọi người đổ xô tranh nhau học tập về AI, từ chủ tịch, giám đốc, phó giám đốc, trưởng phòng, trưởng nhóm, doanh nhân, nhà đầu tư, nhà khai vấn, và cả nhà hoạch định chính sách: họ đều nhận thức rằng AI sẽ làm thay đổi căn cơ hoạt động hàng ngày của mình.

Ba người chúng tôi may mắn có được góc nhìn thuận lợi để được chứng kiến sự tiến bộ của AI. Chúng tôi là những nhà kinh tế học chuyên nghiên cứu về cuộc cách mạng công nghệ vĩ đại gần nhất: internet. Trong những năm đó, chúng tôi đã biết cách lọc bỏ những hào nhoáng để tìm đến cốt lõi ý nghĩa của công nghệ đối với những người ra quyết định.

Chúng tôi cũng đã thành lập Phòng thí nghiệm Phá hủy Sáng tạo (CDL), là một chương trình hỗ trợ hạt giống để gia tăng cơ hội thành công cho những công ty khởi nghiệp dựa trên khoa học. Thoạt đầu, CDL đón nhận tất cả mọi hình thức khởi nghiệp, nhưng đến 2015, đa phần các dự án mạo hiểm thú vị đều là công ty dựa trên AI. Đến tháng 9/2022, CDL qua 8 năm là nơi có tỉ lệ tập trung công ty khởi nghiệp dựa trên AI cao nhất trong số các chương trình hỗ trợ khởi nghiệp.

Do đó, nhiều lãnh đạo trong lĩnh vực này thường xuyên bay đến Toronto để tham gia CDL. Ví dụ, một trong những nhà đầu tư chính vào cỗ máy AI đứng sau Alexa của Amazon, William Tunstall-Pedoe, cứ mỗi 8 tuần đều từ Cambridge, Anh bay đến Toronto để tham gia với chúng tôi trong suốt thời gian chương trình. Tương tự là Barney Pell từ San Francisco; anh là người từng dẫn dắt một nhóm 85 nhân sự tại NASA đưa AI đầu tiên vào không gian.

Sự thành công của CDL trong lĩnh vực này một phần là vì chúng tôi có trụ sở tại Toronto, là nơi phát sinh và phát triển của nhiều phát minh cốt lõi trong lĩnh vực "học máy" đã thúc đẩy sự quan tâm đến AI gần đây. Các chuyên gia từng làm việc tại khoa máy tính của ĐH Toronto hiện nay là người đứng đầu của nhiều nhóm nghiên cứu AI hàng đầu trong thương mại, như Meta (Facebook), Apple, và Open AI.

Từ việc tiếp cận ở cự ly gần với nhiều ứng dụng của AI chúng tôi buộc phải suy nghĩ đến tác động của công nghệ này đối với chiến lược kinh doanh. AI là công nghệ dự đoán, còn dự đoán là đầu vào cho việc ra quyết định, và kinh tế học là bộ khung hoàn hảo để thấu hiểu sự đánh đổi đứng sau mỗi quyết định. Thế là, nhờ may mắn mà chúng tôi đã có mặt đúng nơi đúng thời điểm để làm cầu nối giữa người làm khoa học và người làm kinh tế, để rồi từ đó có mặt quyển sách này.

Nội kiến đầu tiên là làn sóng trí tuệ nhân tạo mới này không thực sự mang lại trí tuệ mà chỉ là một thành tố quan trọng của trí tuệ - dự đoán. Điều mà Alexa đang làm khi đứa trẻ đặt câu hỏi là tiếp nhận âm thanh mà nó nghe được và dự đoán đứa trẻ nói gì và sau đó là dự đoán thông tin tìm kiếm từ những từ ngữ đó. Alexa không "biết" thủ đô của Delaware. Nhưng Alexa có thể dự đoán, khi người ta đặt câu hỏi như thế, họ đang tìm một đáp án cụ thể: "Dover."

Mỗi công ty khởi nghiệp trong chương trình của chúng tôi được thành lập để khai thác lợi ích của việc dự đoán tốt hơn. Deep Genomics nâng cao hiệu quả y học bằng cách dự đoán điều gì xảy ra trong tế bào khi DNA bị thay đổi. Ada nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng bằng cách dự đoán ý định của khách hàng trong các giao tiếp trực tuyến. Validere cải thiện hiệu quả của đo lường khối lượng dầu chuyển giao bằng cách dự đoán khối lượng nước trong dầu thô được chuyển đến. Những ứng dụng này chỉ là một phần nhỏ của những gì các doanh nghiệp sẽ áp dụng trong tương lai gần.

Nếu bạn bị lạc lối trong mớ bòng bong không thể hiểu được ý nghĩa của AI đối với mình thì chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu về ứng dụng AI, xem xét quá trình phát triển của công nghệ này, cho dù bạn chưa từng đụng tay đụng chân vào khoa học hay kinh tế học.

Nếu bạn là lãnh đạo doanh nghiệp, chúng tôi sẽ cho bạn thấy tác động của AI đối với quản trị và ra quyết định. Nếu bạn là sinh viên hay mới ra trường, chúng tôi cho bạn bộ khung để suy nghĩ về hướng phát triển của công việc và sự nghiệp trong tương lai. Nếu bạn là người phân tích tài chính hay đầu tư mạo hiểm, chúng tôi cho bạn một bộ khung để phát triển định hướng đầu tư. Nếu bạn là người làm chính sách, chúng tôi đưa ra dàn ý để tìm hiểu AI sẽ làm thay đổi xã hội như thế nào và chính sách có thể góp phần định hình những thay đổi này vì một xã hội tốt đẹp hơn.

Kinh tế học là một nền tảng vững chắc để hiểu về sự không chắc chắn và ý nghĩa của nó trong việc ra quyết định. Dự đoán tốt hơn sẽ làm giảm yếu tố không chắc chắn, và chúng tôi dùng kinh tế học để cho bạn thấy AI có ý nghĩa như thế nào đối với các quyết định của bạn trong quá trình hoạt động kinh doanh. Từ đó, bạn có thể thấy công cụ AI nào mang lại lợi nhuận đầu tư cao nhất dựa trên quy trình hoạt động của doanh nghiệp. Và từ đó bạn có được một bộ khung để thiết lập chiến lược kinh doanh, ví dụ như suy nghĩ lại về quy mô và phạm vi hoạt động kinh doanh để khai thác lợi ích thực tiễn nhờ vào khả năng dự đoán với chi phí thấp.

Cuối cùng, chúng tôi trình bày những đánh đổi quan trọng gắn liền với AI đối với vấn đề việc làm, sự tập trung quyền lực của doanh nghiệp, quyền riêng tư, và địa chính trị.

Những dự đoán nào là quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn? Những tiến bộ hơn nữa của AI sẽ làm thay đổi các dự đoán này như thế nào? Ngành của bạn sẽ phải thiết kế lại công việc như thế nào để đối phó với những tiến bộ của công nghệ dự đoán, giống như đã từng làm với sự xuất hiện mạnh mẽ của máy tính cá nhân và sau đó là với internet? AI vẫn còn mới và chưa được hiểu rõ, nhưng công cụ kinh tế để đánh giá tác động của việc cắt giảm chi phí dự đoán là đã có; mặc dù những ví dụ được trình bày trong quyển sách này rồi cũng sẽ sớm lỗi thời, bộ khung nội dung sẽ không. Các nội kiến sẽ vẫn có thể tiếp tục được áp dụng ngay cả khi công nghệ ngày càng cải tiến và dự đoán ngày càng phức tạp và chính xác hơn.

Máy dự đoán (prediction machine) không phải là công thức thành công trong nền kinh tế AI. Thay vào đó, chúng tôi muốn nhấn mạnh đến sự đánh đổi. Thêm dữ liệu thì phải giảm quyền riêng tư. Thêm tốc độ thì phải giảm độ chính xác. Thêm quyền tự chủ thì phải giảm sự kiểm soát. Chúng tôi không chỉ định chiến lược tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn. Đó vẫn là nhiệm vụ của bạn. Chiến lược tốt nhất cho công ty của bạn, hay sự nghiệp của bạn, hay đất nước của bạn còn tùy thuộc vào sự cân nhắc giữa các đánh đổi của bạn. Quyển sách này chỉ đưa ra bộ khung giúp bạn xác định những điểm cần đánh đổi và cách đánh giá điểm lợi điểm hại để từ đó bạn đưa ra quyết định tốt nhất. Dĩ nhiên, với bộ khung này, bạn vẫn sẽ thấy mọi thứ thay đổi rất nhanh. Bạn có thể phải ra quyết định mà không có đầy đủ thông tin, nhưng có quyết định hành động vẫn hơn là ngồi yên không làm gì cả.

Điểm chính

· Làn sóng tiến bộ về trí tuệ nhân tạo hiện tại không thực sự mang đến cho chúng ta thêm trí tuệ mà thay vào đó là một thành tố quan trọng của trí tuệ: dự đoán.

· Dự đoán là đầu vào trọng yếu cho việc ra quyết định. Kinh tế học có bộ khung vững chắc hiểu rõ về việc ra quyết định. Tác động của những tiến bộ trong công nghệ dự đoán vẫn còn mới và chưa được hiểu rõ có thể được kết hợp với logic của lý thuyết ra quyết định có từ lâu đời và được thấu hiểu rõ ràng trong kinh tế học để tạo ra hàng loạt những nội kiến giúp bạn lèo lái doanh nghiệp trong cách tiếp cận với AI.

· Không có duy nhất một câu trả lời đúng cho câu hỏi đâu là chiến lược AI tốt nhất, hay bộ công cụ AI tốt nhất, vì AI liên quan đến đánh đổi: tăng tốc độ, giảm chính xác; tăng tự chủ, giảm kiểm soát; tăng dữ liệu, giảm quyền riêng tư. Chúng tôi mang đến cho bạn một phương pháp xác định các đánh đổi trong mỗi quyết định liên quan đến AI, giúp bạn cân nhắc hai mặt của vấn đề, dựa trên sứ mạng, mục đích của tổ chức và từ đó có quyết định phù hợp nhất.