Gần hai năm đã trôi qua kể từ khi OpenAI ra mắt GPT-3.5 với sự hoan nghênh nhiệt liệt. Bill Gates đã so sánh sự ra đời của công nghệ này với lần đầu tiên ông tiếp xúc với giao diện người dùng đồ họa (GUI) vào những năm 1980. Những người khác dự đoán rằng AI tạo sinh sẽ nhanh chóng chuyển đổi nền kinh tế trên toàn thế giới và khiến hàng triệu người thất nghiệp. Tuy nhiên, bất chấp sự cường điệu và lo lắng, tác động của AI cho đến nay vẫn còn khiêm tốn.
Theo Cục Thống kê Dân số Mỹ, chỉ có 6% doanh nghiệp sử dụng AI để sản xuất hàng hóa và dịch vụ. Trong khi đó, sản lượng và tăng trưởng năng suất lao động vẫn còn thấp hơn nhiều so với đỉnh cao của thời đại máy tính vào những năm 1990.
Tại sao AI vẫn chưa thực hiện được những kỳ vọng chung?
Những bài học từ thời đại máy tính có thể làm sáng tỏ câu hỏi này. Giống như AI ngày nay, những năm đầu của thời đại máy tính được đánh dấu bằng những dự đoán về sự chuyển đổi kinh tế. Năm 1965, nhà khoa học nổi tiếng Herbert Simon đã tuyên bố rằng "máy móc sẽ có khả năng làm bất kỳ công việc nào mà con người có thể làm trong vòng 20 năm".
Hai thập kỷ sau dự đoán của nhà khoa học Herbert Simon, cuộc cách mạng về năng suất lao động được hứa hẹn vẫn còn khó nắm bắt. Năm 1987, nhà kinh tế tiên phong về lý thuyết tăng trưởng Robert Solow đã nói rằng: "chúng ta có thể thấy kỷ nguyên máy tính ở khắp mọi nơi trừ số liệu thống kê về năng suất động". Và chỉ đến cuối những năm 1990, quá trình chuyển đổi kinh tế mới thực sự thành hiện thực, khiến ông phải thừa nhận rằng máy tính đã bắt đầu định hình lại nền kinh tế.
Có 3 yếu tố chính góp phần vào sự bùng nổ về năng suất của kỷ nguyên máy tính: các công ty tăng cường đầu tư vào công nghệ thông tin, giá máy tính và phần mềm giảm nhanh chóng và các doanh nghiệp tìm ra những cách mới để tích hợp công nghệ vào hoạt động sản xuất kinh doanh.
Bắt đầu từ năm 1995, các công ty đã tăng cường chi tiêu cho phần cứng máy tính, cơ sở hạ tầng mạng và phần mềm. Từ năm 1995 đến năm 2000, đầu tư vào thiết bị và phần mềm xử lý thông tin tăng trung bình 20% mỗi năm theo giá trị thực.
Trong khi đó, chi tiêu vốn trong thời gian gần đây không mấy ấn tượng. Trong hai năm qua, đầu tư của các doanh nghiệp vào thiết bị và phần mềm xử lý thông tin đã tăng khoảng 4% một năm. Đầu tư AI có thể tập trung nhiều hơn vào các tài sản vô hình, chẳng hạn như thuật toán và dữ liệu, nên khó đo lường hơn vốn vật chất.
Ví dụ, khoản thanh toán cho các công ty khởi nghiệp để mua các công cụ tùy chỉnh có thể hiển thị dưới dạng chi phí hoạt động trong số liệu thống kê. Mặc dù vậy, có thể có sự gia tăng trong đầu tư phần mềm để củng cố cho quan điểm này. Thay vào đó, chi tiêu cho cả phần mềm thương mại đóng gói sẵn và các hệ thống được xây dựng tùy chỉnh, bao gồm các công cụ AI được thiết kế riêng cho các quy trình công việc cụ thể lại thấp một cách đáng ngạc nhiên.
Tăng trưởng đầu tư vào phần mềm trong năm qua thấp hơn khoảng ba lần so với cuối những năm 1990 theo giá trị thực và vẫn thấp hơn nhiều so với mức trung bình dài hạn.
Nửa sau của những năm 1990 cũng chứng kiến sự sụt giảm mạnh về giá phần cứng và phần mềm máy tính đã điều chỉnh theo chất lượng. Từ năm 1995 đến năm 2000, giá thiết bị xử lý thông tin và phần mềm đã giảm 1/3, tạo ra những chiếc máy tính rẻ hơn và tốt hơn.
Kỷ nguyên AI hiện vẫn chưa chứng kiến mức giảm giá tương ứng. Trong 5 năm qua, giá phần mềm và thiết bị xử lý thông tin hầu như không thay đổi. Trong quý gần đây nhất, chỉ số giá của những mặt hàng này đã tăng với tốc độ 4% mỗi năm. Ngay cả khi công nghệ cơ bản đang trở nên rẻ hơn, các bên trung gian đóng gói lại các công cụ AI ngày càng tăng thêm biên lợi nhuận và đẩy giá lên cao.
Thành phần cuối cùng trong cuộc cách mạng kinh tế của những năm 1990: Để một công nghệ mang lại lợi ích về năng suất, các công ty phải tái cấu trúc hoạt động và mô hình kinh doanh để tích hợp công nghệ đó. Vào những năm 1990, nhà bán lẻ Walmart đã thúc đẩy năng suất bằng cách tích hợp hệ thống phần mềm mới là Retail Link vào hoạt động của mình, cấp cho các nhà cung cấp quyền truy cập theo thời gian thực vào dữ liệu bán hàng và hàng tồn kho.
Trong khi đó, việc áp dụng AI ngày nay phần lớn vẫn chỉ giới hạn ở các ứng dụng hẹp trong các hoạt động hiện có, chẳng hạn như một công ty dịch vụ tài chính sử dụng ứng dụng AI để phát hiện gian lận. Hầu hết các công ty không có cơ sở hạ tầng dữ liệu cần thiết để đào tạo các mô hình tùy chỉnh dành riêng cho công ty. Để khai thác hết tiềm năng của AI, cần phải có những thay đổi cơ bản hơn.
Nhà kinh tế Rudi Dornbusch từng nói rằng: "Trong kinh tế, mọi thứ diễn ra chậm hơn chúng ta nghĩ và sau đó nhanh hơn chúng ta nghĩ. AI cuối cùng có thể tạo ra sự tăng trưởng năng suất phi thường, nhưng hiện tại có vẻ như vẫn còn khá xa so với sự cất cánh đã trải qua vào những năm 1990".
Theo The Economist, có lẽ một sự so sánh phù hợp hơn là với những năm 1970 - thời kỳ mà triển vọng công nghệ hòa lẫn với sự tăng trưởng năng suất đáng thất vọng. Chip nhớ và bộ vi xử lý silicon cung cấp năng lượng cho máy tính cá nhân được giới thiệu vào khoảng năm 1970.
Tuy nhiên, 20 năm sau, chưa đến 10% doanh nghiệp trên thế giới sử dụng máy tính. Khi thế giới chuyển sang thời đại thông tin với sự ra đời của email, điện thoại di động và internet, tăng trưởng năng suất vẫn ở mức thấp một cách khó chịu. Từ năm 1975 đến năm 1994, năng suất lao động ở Mỹ trung bình chỉ đạt 1,7%. Sau đó, mọi thứ cuối cùng cũng bắt đầu diễn ra. Cuộc cách mạng AI dường như đang đi theo một con đường tương tự.
