Các công ty đổ xô áp dụng những công cụ AI giống nhau có nguy cơ đánh mất lợi thế cạnh tranh, tính độc lập và khả năng phục hồi lâu dài, một CEO viện nghiên cứu nhận định.
Hệ quả thực tế của AI là gì?
Ông nhận định, trong khi AI có thể thúc đẩy hiệu quả trong ngắn hạn, việc dựa vào các mô hình chung và hệ thống tiêu chuẩn hóa có thể khiến doanh nghiệp chỉ còn cạnh tranh dựa trên chi phí và tốc độ. Điều này làm xói mòn tính độc đáo, chiều sâu chiến lược và lợi thế dài hạn.
“Nếu bạn và đối thủ của bạn đều sử dụng cùng một dịch vụ, thì bạn chẳng có lợi thế gì hơn đối phương cả,” ông Paryavi nói với Business Insider. “AI của họ và AI của bạn đối đầu nhau — tôi không biết ai sẽ thắng.”
Khi mọi người dùng chung một “bộ óc”
Khi AI tạo sinh (generative AI) trở nên phổ biến khắp nơi làm việc, ông Paryavi cảnh báo rủi ro lớn nhất không phải là tự động hóa — mà là sự đồng nhất hóa.
Khi các công ty dựa vào cùng những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trên cùng một bộ dữ liệu, thì quá trình ra quyết định, viết lách và giải quyết vấn đề có thể bắt đầu trở nên giống nhau, thu hẹp không gian cho sự sáng tạo và tư duy khác biệt.
Mối lo ngại này vang vọng những cảnh báo từ các nhà nghiên cứu và học giả, những người cho rằng AI có thể tạo ra sản phẩm hoàn thiện trên quy mô lớn, nhưng đồng thời cũng ảnh hưởng sâu sắc đến tư duy con người bằng cách đưa ra những câu trả lời trôi chảy trước khi hiểu thấu đáo, tạo ra ảo tưởng về chuyên môn làm suy yếu khả năng phán đoán và chiều sâu.
Khi mọi người đều dựa vào cùng các mô hình được huấn luyện trên cùng một dữ liệu, ông Paryavi nói, sự đa dạng trong sáng tạo sẽ thu hẹp. “Cái đẹp của thế giới chúng ta là chúng ta có những lựa chọn khác nhau vì chúng ta suy nghĩ khác nhau,” ông nói. “Đó là nơi sự đổi mới bắt nguồn.”
Hiệu quả trước mắt, rủi ro lâu dài
Vấn đề không chỉ là việc các công ty đều nghĩ giống nhau — ông Paryavi cảnh báo rằng việc coi AI như một đường tắt để đạt hiệu quả có thể âm thầm làm suy giảm khả năng phán đoán con người, chuyên môn và quyền kiểm soát, khiến doanh nghiệp chạy nhanh hơn trong ngắn hạn nhưng lại kém bền vững hơn theo thời gian.
Theo thời gian, ông Paryavi cho biết, sự thay đổi đó có thể làm xói mòn chuyên môn nội bộ và năng lực ra quyết định. “Điều họ không nghĩ tới là ban đầu nghe có vẻ hiệu quả hơn, năng suất hơn và rẻ hơn,” ông nói. “Nhưng về lâu dài, điều này sẽ trở nên cực kỳ đắt đỏ.”
Một rủi ro, theo ông Paryavi, là sự phụ thuộc. Khi các công ty thay thế nhân viên bằng các gói đăng ký AI, họ ngày càng trở nên phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài để vận hành hiệu quả.
Ông Paryavi so sánh cơn sốt AI với làn sóng đổ xô lên điện toán đám mây (cloud computing) vào đầu những năm 2000, khi nhiều công ty ban đầu áp dụng cơ sở hạ tầng của bên thứ ba nhưng sau đó lại chuyển khối lượng công việc về vận hành nội bộ khi chi phí, độ phức tạp và tình trạng phụ thuộc nhà cung cấp trở thành mối lo ngại — một xu hướng thường được gọi là “chuyển dịch ngược về hạ tầng nội bộ”.
Động lực tương tự có thể lặp lại với AI, ông Paryavi nói — nhưng với mức độ quan trọng còn cao hơn. Khi các công ty cắt giảm quy mô đội ngũ con người, họ cũng mất đi tri thức tổ chức và khả năng vận hành mà không có tự động hóa, ông nói. “Bạn đã triệt tiêu mọi cơ hội để trở thành một tổ chức độc lập,” ông nhận định. “Bạn đã sa thải nhân lực của mình. Bạn đã làm mất đi giá trị của họ.”
AI, theo ông, bản thân nó không có hại. Trong các lĩnh vực như y học, nghiên cứu khoa học và dự đoán thảm họa, nó có thể đẩy nhanh đáng kể tiến độ. Nhưng nếu không có những rào chắn rõ ràng, các công ty có nguy cơ đánh đổi khả năng phục hồi lâu dài để lấy tốc độ ngắn hạn.
“Đó là một công cụ rất mạnh,” ông Paryavi nói, so sánh AI với một quả bom nguyên tử. “Nếu thứ đó [một quả bom nguyên tử] có thể xóa sổ toàn bộ một dân tộc về mặt thể xác, thì thứ này [AI] có thể xóa sổ nhân loại về mặt nhận thức.”
Tham khảo thêm các gợi ý ChatGPT sáng tạo nội dung hay nhất của tôi.
Tags: AI và cạnh tranh, Rủi ro AI doanh nghiệp, Đồng nhất hóa tư duy AIAI và cạnh tranh, Rủi ro AI doanh nghiệp, Đồng nhất hóa tư duy AI
