Bạn đã sẵn sàng hợp tác với AI trong công việc chưa?

Sự ra đời của AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) như ChatGPT, Copilot và Gemini, ảnh hưởng đáng kể đến phát triển nghề nghiệp và yêu cầu công việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Khi các công cụ AI ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào nơi làm việc thì kỹ năng cộng tác và ứng dụng các công nghệ này trở nên vô cùng quan trọng. Sự thay đổi này có thể sẽ sắp xếp lại các vị trí việc làm hiện có và tạo ra các loại công việc mới.

Đối với những người có năng lực kỹ thuật khiêm tốn, AI mở ra cơ hội giúp họ tham gia giải quyết những vấn đề phức tạp hơn mà không cần phải thành thạo lập trình máy tính hay khoa học dữ liệu. Ví dụ, chuyên viên marketing có thể sử dụng LLM để phân tích dữ liệu người tiêu dùng và tổng hợp thông tin chuyên sâu cho các chiến dịch marketing có mục tiêu. Tương tự, quản lý dự án có thể sử dụng AI để tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và sắp xếp mốc thời gian của dự án dựa trên các mô hình dự đoán.

Việc “dân chủ hóa” phân tích dữ liệu và quá trình đưa ra quyết định dựa vào dữ liệu như vậy có nghĩa là lực lượng lao động trong tương lai sẽ cần phải thành thạo AI. Các nhà tuyển dụng sẽ đẩy mạnh tìm kiếm những ứng viên không chỉ tự tin sử dụng công cụ AI mà còn biết đánh giá và diễn giải kết quả đầu ra của các hệ thống AI với tư duy phản biện.

Một vấn đề đạo đức chính với LLM là quyền riêng tư dữ liệu, đặc biệt là khi các mô hình này xử lý thông tin nhạy cảm. Một ví dụ nổi bật là năm ngoái, tập đoàn Samsung đã cấm nhân viên sử dụng ChatGPT và các công cụ LLM khác sau khi dữ liệu mật của doanh nghiệp này, bao gồm cả mã nguồn độc quyền, bị rò rỉ thông qua các công cụ đó. Sự cố này nêu bật những rủi ro đáng kể liên quan đến việc sử dụng các công cụ LLM công cộng với dữ liệu nhạy cảm. Đây cũng là một lời nhắc nhở về yêu cầu cần thiết phải áp dụng các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt trong bất kỳ bối cảnh làm việc nào sử dụng các công nghệ như vậy.

Một mối quan ngại lớn khác đối với LLM là tính chính xác của thông tin mà các mô hình này cung cấp. Hiện tượng "ảo giác AI" (các hệ thống AI tạo ra thông tin tưởng chừng hợp lý nhưng lại không chính xác hoặc sai lệch) có thể gây ra rủi ro đáng kể, đặc biệt là trong các lĩnh vực quan trọng như tư vấn y tế.

Nghiên cứu gần đây của chúng tôi đã tìm hiểu cách công nghệ LLM ảnh hưởng đến việc phổ biến thông tin y tế ra sao, và kết quả cho thấy nó làm trầm trọng thêm khoảng cách kỹ thuật số. LLM thường trả kết quả tốt hơn với các ngôn ngữ có nhiều tài nguyên như tiếng Anh. Những người nói các ngôn ngữ ít phổ biến hơn, chẳng hạn như tiếng Việt, có thể có ít công cụ đáng tin cậy hơn.

Hơn nữa, các rào cản kinh tế-xã hội như khả năng truy cập internet hạn chế và trình độ kỹ thuật số thấp đang càng làm phức tạp thêm những thách thức này, khiến việc triển khai hiệu quả công nghệ AI ở những khu vực kinh tế khó khăn bị hạn chế. Điều này làm nổi bật nhu cầu cấp thiết phải tăng cường giám sát và phát triển các phương pháp cải tiến trong AI, để đảm bảo quyền truy cập công bằng và độ chính xác với tất cả các ngôn ngữ.

Nơi làm việc lý tưởng sẽ có sự tích hợp liền mạch giữa con người và AI, theo đó, năng lực của hai bên bổ sung, hỗ trợ lẫn nhau. Trong mô hình như vậy, AI sẽ xử lý phân tích dữ liệu quy mô lớn và các nhiệm vụ thường ngày, trong khi con người sẽ tập trung vào những lĩnh vực đòi hỏi tư duy sáng tạo và phản biện, kỹ năng giao tiếp và đánh giá đạo đức. Sự hợp tác này nhằm mục đích tận dụng hiệu quả của AI và khả năng phân tích của công cụ này, song song với khả năng đồng cảm và hiểu biết chiến lược của con người, qua đó nâng cao năng suất và năng lực đổi mới.

Đối với sinh viên đại học ngày nay, việc phát triển một bộ kỹ năng bài bản bao gồm hiểu biết về AI, phân tích dữ liệu, giải quyết vấn đề và ra quyết định có đạo đức là rất quan trọng. Khi AI ngày càng được tích hợp sâu hơn vào nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau, khả năng tương tác và diễn giải kết quả đầu ra của AI sẽ trở nên quan trọng ngang với việc thấu hiểu các nguyên tắc cơ bản của công nghệ AI.

Giới thiệu chuyên gia trả lời các nội dung chính ở trên

Tiến sĩ Arthur Tang là giảng viên cấp cao ngành CNTT tại Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học RMIT Việt Nam. Ông là chuyên gia về các ứng dụng AI tạo sinh trong tin học y tế, tương tác giữa người và máy tính, và thực tế tăng cường. Trước khi làm việc tại Đại học RMIT, Tiến sĩ Tang từng là giảng viên tại Đại học Sungkyunkwan, Đại học Hồng Kông và Đại học Central Florida. Gần đây, ông là một trong các diễn giả chính tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN) 2024.

*Các dự án nghiên cứu được đề cập trong bài có sự đóng góp của các nghiên cứu viên từ Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học RMIT Việt Nam, bao gồm Tiến sĩ Stanley Luong, Thạc sĩ Tom Huỳnh, Phó giáo sư Đinh Ngọc Minh, cũng như trung tâm RACE Hub tại Đại học RMIT Australia.

Bài: Hoàng Minh Ngọc