một người đàn ông sắp chiến đấu với trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) có thể được sử dụng để làm những việc gì mà không cần sự can thiệp của con người?

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative Artificial Intelligence - AI) – công nghệ cho phép máy móc tạo ra văn bản, hình ảnh, mã lập trình và nhiều hơn nữa – đã trải qua sự tăng trưởng bùng nổ trong những năm gần đây. Bản báo cáo này cung cấp một cái nhìn tổng quan dễ hiểu về những gì AI tạo sinh có thể một cách đáng tin cậy hiện nay mà không cần sự can thiệp của con người, và những gì nó được kỳ vọng sẽ làm được trong thập kỷ tới. Chúng tôi khảo sát việc sử dụng AI trong các lĩnh vực viết lách, nghệ thuật, lập trình, dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, hậu cần và tài chính, nêu bật những nơi AI hoạt động tự động và những nơi mà sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng. Các ví dụ thực tế được đưa ra để minh họa cả thành công và hạn chế. Những phát hiện chính bao gồm:

Ứng dụng rộng rãi: Năm 2024, 65% các công ty được khảo sát cho biết thường xuyên sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh – gần gấp đôi so với năm trước ( Tình trạng trí tuệ nhân tạo đầu năm 2024 | McKinsey ). Các ứng dụng trải rộng từ tạo nội dung tiếp thị, chatbot hỗ trợ khách hàng, tạo mã và nhiều hơn nữa.
Khả năng tự chủ hiện tại: Trí tuệ nhân generative AI) hiện nay xử lý đáng tin cậy các tác vụ có cấu trúc, lặp đi lặp lại Philana Patterson – Hồ sơ cộng đồng ONA ), tạo mô tả sản phẩm và điểm nổi bật đánh giá trên các trang thương mại điện tử, và tự động hoàn thành mã. Trong các lĩnh vực này, AI thường hỗ trợ người lao động bằng cách đảm nhận việc tạo nội dung thường xuyên.
Sự tham gia của con người trong các nhiệm vụ phức tạp: Đối với các nhiệm vụ phức tạp hơn hoặc không có giới hạn rõ ràng – chẳng hạn như viết sáng tạo, phân tích chi tiết hoặc tư vấn y tế – sự giám sát của con người thường vẫn cần thiết để đảm bảo tính chính xác về mặt thực tế, phán đoán đạo đức và chất lượng. Nhiều hệ thống AI hiện nay sử dụng mô hình “sự tham gia của con người”, trong đó AI soạn thảo nội dung và con người xem xét lại.
Những cải tiến trong ngắn hạn: Trong 5-10 năm tới, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) được dự báo sẽ trở nên đáng tin cậy và tự chủ . Những tiến bộ về độ chính xác của mô hình và các cơ chế bảo vệ có thể cho phép AI xử lý phần lớn các nhiệm vụ sáng tạo và ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người. Ví dụ, các chuyên gia dự đoán đến năm 2030, AI sẽ xử lý phần lớn các tương tác và quyết định dịch vụ khách hàng trong thời gian thực ( Để định hình lại sự chuyển đổi sang CX, các nhà tiếp thị phải làm 2 điều này ), và một bộ phim lớn có thể được sản xuất với 90% nội dung do AI tạo ra ( Các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho các ngành công nghiệp và doanh nghiệp ).
Đến năm 2035: Trong vòng một thập kỷ, chúng ta kỳ vọng các tác nhân AI tự động sẽ trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Gia sư AI có thể cung cấp giáo dục cá nhân hóa trên quy mô lớn, trợ lý AI có thể soạn thảo hợp đồng pháp lý hoặc báo cáo y tế một cách đáng tin cậy để chuyên gia phê duyệt, và hệ thống tự lái (được hỗ trợ bởi mô phỏng tạo sinh) có thể vận hành các hoạt động hậu cần từ đầu đến cuối. Tuy nhiên, một số lĩnh vực nhạy cảm (ví dụ: chẩn đoán y tế có tính rủi ro cao, quyết định pháp lý cuối cùng) có thể vẫn cần đến sự phán đoán của con người để đảm bảo an toàn và trách nhiệm giải trình.
Mối quan ngại về đạo đức và độ tin cậy: Khi khả năng tự chủ của AI tăng lên, các mối quan ngại cũng gia tăng. Các vấn đề hiện nay bao gồm ảo giác (AI tự tạo ra sự thật), thiên vị trong nội dung được tạo ra, thiếu minh bạch và khả năng bị lạm dụng để phát tán thông tin sai lệch. Đảm bảo AI có thể được tin tưởng khi hoạt động mà không cần giám sát là điều tối quan trọng. Đã có những tiến bộ – ví dụ, các tổ chức đang đầu tư nhiều hơn vào việc giảm thiểu rủi ro (giải quyết các vấn đề về độ chính xác, an ninh mạng, sở hữu trí tuệ) ( Khảo sát toàn cầu về tình trạng AI | McKinsey ) – nhưng cần có các khuôn khổ quản trị và đạo đức mạnh mẽ.
Cấu trúc bài viết: Chúng tôi bắt đầu với phần giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) và khái niệm về việc sử dụng tự động so với sử dụng có giám sát. Sau đó, đối với mỗi lĩnh vực chính (viết lách, nghệ thuật, lập trình, v.v.), chúng tôi thảo luận về những gì AI có thể làm một cách đáng tin cậy hiện nay so với những gì đang ở trong tương lai. Chúng tôi kết luận bằng những thách thức chung, dự báo tương lai và các khuyến nghị để khai thác trí tuệ nhân tạo tạo sinh một cách có trách nhiệm.

Nhìn chung, trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã chứng minh khả năng xử lý một loạt các nhiệm vụ đáng ngạc nhiên mà không cần sự hướng dẫn liên tục của con người. Bằng cách hiểu rõ những hạn chế hiện tại và tiềm năng tương lai của nó, các tổ chức và công chúng có thể chuẩn bị tốt hơn cho một kỷ nguyên mà AI không chỉ là một công cụ, mà còn là một cộng tác viên tự chủ trong công việc và sáng tạo.

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) từ lâu đã có khả năng phân tích dữ liệu, nhưng chỉ gần đây các hệ thống AI mới học được cách sáng tạo – viết văn xuôi, tạo hình ảnh, lập trình phần mềm, và nhiều hơn nữa. AI tạo sinh (như GPT-4 cho văn bản hoặc DALL·E cho hình ảnh) được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ để tạo ra nội dung mới dựa trên các yêu cầu. Bước đột phá này đã mở ra một làn sóng đổi mới trên khắp các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng đặt ra: Chúng ta thực sự có thể tin tưởng AI làm được những gì mà không cần con người kiểm tra lại kết quả?

Để trả lời câu hỏi này, điều quan trọng là phải phân biệt giữa có giám sát và tự động :

Trí tuệ nhân tạo được con người giám sát đề cập đến các trường hợp mà sản phẩm đầu ra của AI được con người xem xét hoặc chỉnh sửa trước khi hoàn thiện. Ví dụ, một nhà báo có thể sử dụng trợ lý viết bài bằng AI để soạn thảo bài báo, nhưng biên tập viên sẽ chỉnh sửa và phê duyệt bài viết đó.
Trí tuệ nhân tạo tự động (AI không cần sự can thiệp của con người) đề cập đến các hệ thống AI thực hiện các tác vụ hoặc tạo ra nội dung được đưa vào sử dụng trực tiếp mà không cần hoặc chỉ cần rất ít sự chỉnh sửa của con người. Ví dụ như một chatbot tự động giải quyết thắc mắc của khách hàng mà không cần nhân viên hỗ trợ, hoặc một hãng tin tự động đăng tải bản tóm tắt tỷ số thể thao do AI tạo ra.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) hiện đang được triển khai ở cả hai chế độ. Trong giai đoạn 2023-2025, việc áp dụng đã tăng vọt , với các tổ chức háo hức thử nghiệm. Một cuộc khảo sát toàn cầu năm 2024 cho thấy 65% các công ty thường xuyên sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh, tăng từ khoảng một phần ba chỉ một năm trước đó ( Tình trạng của AI vào đầu năm 2024 | McKinsey ). Cá nhân cũng đã đón nhận các công cụ như ChatGPT – ước tính 79% chuyên gia đã ít nhất tiếp xúc với trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào giữa năm 2023 ( Tình trạng của AI năm 2023: Năm đột phá của trí tuệ nhân tạo tạo sinh | McKinsey ). Sự tiếp nhận nhanh chóng này được thúc đẩy bởi lời hứa về hiệu quả và khả năng sáng tạo được nâng cao. Tuy nhiên, vẫn còn "giai đoạn đầu", và nhiều công ty vẫn đang xây dựng các chính sách về cách sử dụng AI một cách có trách nhiệm ( Tình trạng của AI năm 2023: Năm đột phá của trí tuệ nhân tạo tạo sinh | McKinsey ).

Tại sao tính tự chủ lại quan trọng: Cho phép AI hoạt động mà không cần sự giám sát của con người có thể mang lại lợi ích to lớn về hiệu quả – tự động hóa hoàn toàn các nhiệm vụ tẻ nhạt – nhưng điều này cũng làm tăng rủi ro về độ tin cậy. Một tác nhân AI tự chủ phải làm đúng (hoặc biết giới hạn của nó) vì có thể không có con người nào ở đó để phát hiện lỗi trong thời gian thực. Một số nhiệm vụ phù hợp với điều này hơn những nhiệm vụ khác. Nhìn chung, AI hoạt động tự chủ tốt nhất khi:

Nhiệm vụ này có cấu trúc hoặc mô hình rõ ràng (ví dụ: tạo báo cáo định kỳ từ dữ liệu).
Các lỗi này có rủi ro thấp hoặc dễ dàng chấp nhận được (ví dụ: việc tạo ra một hình ảnh có thể bị loại bỏ nếu không đạt yêu cầu, trái ngược với việc chẩn đoán y tế).
Có rất nhiều dữ liệu huấn luyện bao gồm các kịch bản khác nhau, do đó kết quả đầu ra của AI dựa trên các ví dụ thực tế (giảm thiểu phỏng đoán).

Ngược lại, những nhiệm vụ không có giới hạn rõ ràng , có tính rủi ro cao hoặc đòi hỏi sự phán đoán tinh tế thì ngày nay lại ít phù hợp với hình thức không giám sát.

Trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét một loạt các lĩnh vực để xem trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) đang làm gì hiện nay và điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Chúng ta sẽ xem xét các ví dụ cụ thể – từ các bài báo do AI viết và các tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra, đến các trợ lý viết mã và các đại lý dịch vụ khách hàng ảo – làm nổi bật những nhiệm vụ nào có thể được thực hiện hoàn toàn bởi AI và những nhiệm vụ nào vẫn cần sự tham gia của con người. Đối với mỗi lĩnh vực, chúng ta sẽ phân biệt rõ ràng khả năng hiện tại (khoảng năm 2025) với các dự báo thực tế về những gì có thể đáng tin cậy vào năm 2035.

Bằng cách phác họa hiện trạng và tương lai của trí tuệ nhân tạo tự động trên nhiều lĩnh vực, chúng tôi hướng đến việc cung cấp cho người đọc một sự hiểu biết cân bằng: không quá thổi phồng trí tuệ nhân tạo như một thứ thần kỳ không thể sai sót, cũng không đánh giá thấp những năng lực thực tế và đang phát triển của nó. Trên nền tảng này, chúng tôi sẽ thảo luận về những thách thức bao quát trong việc tin tưởng trí tuệ nhân tạo mà không cần giám sát, bao gồm các cân nhắc về đạo đức và quản lý rủi ro, trước khi kết luận bằng những điểm chính cần ghi nhớ.

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong viết lách và sáng tạo nội dung

Một trong những lĩnh vực đầu tiên mà trí tuệ nhân tạo tạo ra tiếng vang là tạo văn bản. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra mọi thứ, từ bài báo và nội dung tiếp thị đến bài đăng trên mạng xã hội và tóm tắt tài liệu. Nhưng bao nhiêu phần công việc viết lách này có thể được thực hiện mà không cần biên tập viên con người?

Khả năng hiện tại (2025): Trí tuệ nhân tạo (AI) với vai trò là công cụ tự động viết nội dung thường nhật

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) đang xử lý một loạt các nhiệm vụ viết thường nhật với sự can thiệp tối thiểu hoặc không cần sự can thiệp của con người. Một ví dụ điển hình là trong lĩnh vực báo chí: Hãng thông tấn Associated Press (AP) đã sử dụng tự động hóa trong nhiều năm để tạo ra hàng nghìn báo cáo thu nhập của các công ty mỗi quý trực tiếp từ các nguồn dữ liệu tài chính ( Philana Patterson – Hồ sơ cộng đồng ONA ). Những bài báo ngắn này tuân theo một mẫu (ví dụ: “Công ty X báo cáo thu nhập Y, tăng Z%…”) và AI (sử dụng phần mềm tạo ngôn ngữ tự nhiên) có thể điền vào các con số và từ ngữ nhanh hơn bất kỳ con người nào. Hệ thống của AP tự động xuất bản các báo cáo này, mở rộng phạm vi đưa tin một cách đáng kể (hơn 3.000 bài báo mỗi quý) mà không cần đến người viết ( Số lượng bài báo thu nhập tự động tăng lên | Associated Press ).

Tương tự, báo chí thể thao cũng được tăng cường: các hệ thống AI có thể sử dụng số liệu thống kê trận đấu thể thao và tạo ra các bài tóm tắt. Bởi vì các lĩnh vực này dựa trên dữ liệu và có tính chất công thức, nên lỗi rất hiếm khi xảy ra miễn là dữ liệu chính xác. Trong những trường hợp này, chúng ta thấy sự tự chủ thực sự – AI viết bài và nội dung được xuất bản ngay lập tức.

Các doanh nghiệp cũng đang sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) để soạn thảo mô tả sản phẩm, bản tin email và các nội dung tiếp thị khác. Ví dụ, gã khổng lồ thương mại điện tử Amazon hiện đang sử dụng AI để tóm tắt các đánh giá của khách hàng về sản phẩm. AI quét văn bản của nhiều đánh giá riêng lẻ và tạo ra một đoạn văn ngắn gọn nêu bật những gì mọi người thích hoặc không thích về mặt hàng, sau đó được hiển thị trên trang sản phẩm mà không cần chỉnh sửa thủ công ( Amazon cải thiện trải nghiệm đánh giá của khách hàng bằng AI ). Dưới đây là hình minh họa về tính năng này được triển khai trên ứng dụng di động của Amazon, trong đó phần “Khách hàng nói” được tạo ra hoàn toàn bởi AI từ dữ liệu đánh giá:

( Amazon cải thiện trải nghiệm đánh giá của khách hàng bằng AI ) Bản tóm tắt đánh giá do AI tạo ra trên trang sản phẩm thương mại điện tử. Hệ thống của Amazon tóm tắt các điểm chung từ các đánh giá của người dùng (ví dụ: dễ sử dụng, hiệu năng) thành một đoạn ngắn, hiển thị cho người mua hàng là “được tạo ra bởi AI từ văn bản đánh giá của khách hàng”.

Các trường hợp sử dụng như vậy chứng minh rằng khi nội dung tuân theo một mô hình có thể dự đoán được hoặc được tổng hợp từ dữ liệu hiện có, AI thường có thể xử lý nó một cách độc lập . Các ví dụ hiện tại khác bao gồm:

Cập nhật thời tiết và giao thông: Các phương tiện truyền thông sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để biên soạn các báo cáo thời tiết hàng ngày hoặc bản tin giao thông dựa trên dữ liệu từ cảm biến.
Báo cáo tài chính: Các công ty tự động tạo ra các bản tóm tắt tài chính đơn giản (kết quả hàng quý, thông tin thị trường chứng khoán). Từ năm 2014, Bloomberg và các hãng tin khác đã sử dụng AI để hỗ trợ viết các đoạn tin ngắn về thu nhập của công ty – một quy trình diễn ra gần như tự động sau khi dữ liệu được đưa vào ( Các 'nhà báo robot' của AP hiện đang tự viết bài | The Verge ) ( Phóng viên Wyoming bị bắt quả tang sử dụng AI để tạo ra các trích dẫn và câu chuyện giả mạo ).
Dịch thuật và phiên âm: Các dịch vụ phiên âm hiện nay sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra bản ghi cuộc họp hoặc phụ đề mà không cần người đánh máy. Mặc dù không mang tính sáng tạo theo nghĩa truyền thống, các tác vụ ngôn ngữ này hoạt động tự động với độ chính xác cao, cho ra âm thanh rõ ràng.
Soạn thảo văn bản nháp: Nhiều chuyên gia sử dụng các công cụ như ChatGPT để soạn thảo email hoặc bản nháp đầu tiên của tài liệu, đôi khi gửi chúng đi mà không cần chỉnh sửa nhiều nếu nội dung không có rủi ro cao.

Tuy nhiên, đối với những văn bản phức tạp hơn, sự giám sát của con người vẫn là chuẩn mực trong năm 2025. Các tổ chức tin tức hiếm khi đăng tải các bài báo điều tra hoặc phân tích trực tiếp từ AI – các biên tập viên sẽ kiểm tra tính xác thực và chỉnh sửa các bản thảo do AI viết. AI có thể bắt chước phong cách và cấu trúc tốt nhưng có thể mắc lỗi về mặt thực tế (thường được gọi là “ảo giác”) hoặc cách diễn đạt vụng về mà con người cần phải phát hiện. Ví dụ, tờ báo Express đã giới thiệu một “đồng nghiệp kỹ thuật số” AI tên là Klara để giúp viết các bài báo ban đầu. Klara có thể soạn thảo các báo cáo thể thao một cách hiệu quả và thậm chí viết các tiêu đề thu hút độc giả, đóng góp vào 11% số bài báo của Express – nhưng các biên tập viên vẫn xem xét lại từng bài viết để đảm bảo tính chính xác và tính toàn vẹn báo chí, đặc biệt là đối với những câu chuyện phức tạp ( 12 Cách các nhà báo sử dụng công cụ AI trong tòa soạn - Twipe ). Sự hợp tác giữa con người và AI này rất phổ biến hiện nay: AI đảm nhiệm phần việc nặng nhọc là tạo ra văn bản, và con người sẽ biên tập và sửa chữa khi cần thiết.

Triển vọng cho giai đoạn 2030-2035: Hướng tới nền tảng viết tự động đáng tin cậy

Trong thập kỷ tới, chúng ta kỳ vọng trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ trở nên đáng tin cậy hơn nhiều trong việc tạo ra văn bản chất lượng cao, chính xác về mặt thực tế, điều này sẽ mở rộng phạm vi các nhiệm vụ viết mà nó có thể xử lý một cách tự động. Một số xu hướng ủng hộ điều này:

Độ chính xác được cải thiện: Các nghiên cứu đang diễn ra nhanh chóng làm giảm xu hướng tạo ra thông tin sai lệch hoặc không liên quan của AI. Đến năm 2030, các mô hình ngôn ngữ tiên tiến với quá trình huấn luyện tốt hơn (bao gồm cả các kỹ thuật xác minh sự thật dựa trên cơ sở dữ liệu trong thời gian thực) có thể đạt được khả năng kiểm chứng thông tin gần như ngang tầm con người. Điều này có nghĩa là AI có thể tự động soạn thảo một bài báo hoàn chỉnh với các trích dẫn và số liệu thống kê chính xác được lấy từ nguồn tài liệu, chỉ cần chỉnh sửa rất ít.
Trí tuệ nhân tạo chuyên biệt theo lĩnh vực: Chúng ta sẽ thấy nhiều mô hình tạo sinh chuyên biệt hơn, được tinh chỉnh cho các lĩnh vực cụ thể (pháp luật, y tế, viết tài liệu kỹ thuật). Một mô hình AI pháp lý vào năm 2030 có thể soạn thảo hợp đồng tiêu chuẩn hoặc tóm tắt án lệ một cách đáng tin cậy – những nhiệm vụ có cấu trúc theo công thức nhưng hiện đang đòi hỏi thời gian của luật sư. Nếu AI được đào tạo trên các tài liệu pháp lý đã được xác thực, bản thảo của nó có thể đủ tin cậy đến mức luật sư chỉ cần xem qua lần cuối.
Phong cách tự nhiên và mạch lạc: Các mô hình đang ngày càng tốt hơn trong việc duy trì ngữ cảnh trong các tài liệu dài, dẫn đến nội dung dài mạch lạc và đúng trọng tâm hơn. Đến năm 2035, hoàn toàn có thể xảy ra trường hợp trí tuệ nhân tạo (AI) tự mình viết được bản thảo đầu tiên khá tốt của một cuốn sách phi hư cấu hoặc một cẩm nang kỹ thuật, với con người chủ yếu đóng vai trò tư vấn (đặt mục tiêu hoặc cung cấp kiến thức chuyên môn).

Điều này sẽ trông như thế nào trong thực tế? Báo chí thường nhật có thể gần như được tự động hóa hoàn toàn đối với một số mảng tin tức nhất định. Chúng ta có thể thấy vào năm 2030, một hãng tin có hệ thống AI viết phiên bản đầu tiên của mọi báo cáo thu nhập, tin thể thao hoặc cập nhật kết quả bầu cử, với biên tập viên chỉ chọn lọc một vài bản để đảm bảo chất lượng. Thật vậy, các chuyên gia dự báo rằng tỷ lệ nội dung trực tuyến do máy móc tạo ra sẽ ngày càng tăng – một dự đoán táo bạo của các nhà phân tích ngành cho rằng tới 90% nội dung trực tuyến có thể do AI tạo ra vào năm 2026 ( Đến năm 2026, nội dung trực tuyến do các hệ thống phi nhân tạo tạo ra sẽ vượt xa nội dung do con người tạo ra — OODAloop ), mặc dù con số này vẫn đang được tranh luận. Ngay cả một kết quả thận trọng hơn cũng có nghĩa là vào giữa những năm 2030, phần lớn các bài báo trực tuyến thường nhật, nội dung quảng cáo sản phẩm và thậm chí cả các nguồn cấp tin tức cá nhân hóa đều do AI viết ra.

Trong lĩnh vực tiếp thị và truyền thông doanh nghiệp , trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) có thể sẽ được giao nhiệm vụ tự động vận hành toàn bộ các chiến dịch. Nó có thể tạo và gửi email tiếp thị cá nhân hóa, bài đăng trên mạng xã hội và các biến thể nội dung quảng cáo, liên tục điều chỉnh thông điệp dựa trên phản hồi của khách hàng – tất cả mà không cần sự can thiệp của người viết nội dung. Các nhà phân tích của Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, ít nhất 30% thông điệp tiếp thị hướng ra bên ngoài của các doanh nghiệp lớn sẽ được tạo ra một cách tổng hợp bởi AI ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), và tỷ lệ này sẽ chỉ tăng lên vào năm 2030.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là sự sáng tạo và khả năng phán đoán của con người vẫn sẽ đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là đối với nội dung có tính rủi ro cao . Đến năm 2035, AI có thể tự xử lý thông cáo báo chí hoặc bài đăng trên blog, nhưng đối với báo chí điều tra liên quan đến trách nhiệm giải trình hoặc các chủ đề nhạy cảm, các phương tiện truyền thông vẫn có thể yêu cầu sự giám sát của con người. Tương lai có thể sẽ mang đến một cách tiếp cận phân cấp: AI tự động sản xuất phần lớn nội dung hàng ngày, trong khi con người tập trung vào việc biên tập và sản xuất các nội dung mang tính chiến lược hoặc nhạy cảm. Về cơ bản, ranh giới giữa những gì được coi là "thường nhật" sẽ mở rộng khi năng lực của AI tăng lên.

Ngoài ra, các hình thức nội dung mới như tường thuật tương tác do AI tạo ra hoặc báo cáo cá nhân hóa có thể xuất hiện. Ví dụ, báo cáo thường niên của một công ty có thể được AI tạo ra với nhiều kiểu khác nhau – bản tóm tắt dành cho ban quản lý, bản tường thuật dành cho nhân viên, bản giàu dữ liệu dành cho các nhà phân tích – mỗi bản được tạo tự động từ cùng một dữ liệu cơ bản. Trong lĩnh vực giáo dục, sách giáo khoa có thể được AI tự động viết để phù hợp với các trình độ đọc khác nhau. Những ứng dụng này có thể hoạt động phần lớn tự động nhưng được hỗ trợ bởi thông tin đã được xác minh.

Xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) cho thấy rằng vào giữa những năm 2030, AI sẽ trở thành một người viết năng suất . Chìa khóa để hoạt động hoàn toàn tự chủ là thiết lập niềm tin vào sản phẩm đầu ra của nó. Nếu AI có thể liên tục chứng minh tính chính xác về mặt thực tế, chất lượng văn phong và sự phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức, thì nhu cầu xem xét từng dòng của con người sẽ giảm đi. Thậm chí, một số phần trong báo cáo này, vào năm 2035, rất có thể sẽ được soạn thảo bởi một nhà nghiên cứu AI mà không cần biên tập viên – một triển vọng mà chúng tôi lạc quan một cách thận trọng, với điều kiện các biện pháp bảo vệ thích hợp được áp dụng.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong nghệ thuật thị giác và thiết kế

Khả năng tạo ra hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đã thu hút sự chú ý của công chúng, từ những bức tranh do AI tạo ra giành chiến thắng trong các cuộc thi nghệ thuật đến các video deepfake không thể phân biệt được với cảnh quay thực. Trong lĩnh vực hình ảnh, các mô hình AI như mạng đối kháng tạo sinh (GAN) và mô hình khuếch tán (ví dụ: Stable Diffusion, Midjourney) có thể tạo ra hình ảnh gốc dựa trên các lời nhắc bằng văn bản. Vậy, liệu AI giờ đây có thể hoạt động như một nghệ sĩ hoặc nhà thiết kế tự động?

Khả năng hiện tại (2025): Trí tuệ nhân tạo với vai trò trợ lý sáng tạo

Tính đến năm 2025, các mô hình tạo sinh đã thành thạo trong việc tạo ra hình ảnh theo yêu cầu với độ chính xác ấn tượng. Người dùng có thể yêu cầu AI hình ảnh vẽ “một thành phố thời trung cổ lúc hoàng hôn theo phong cách Van Gogh” và nhận được một hình ảnh nghệ thuật thuyết phục chỉ trong vài giây. Điều này đã dẫn đến việc sử dụng rộng rãi AI trong thiết kế đồ họa, tiếp thị và giải trí cho nghệ thuật ý tưởng, nguyên mẫu và thậm chí cả hình ảnh cuối cùng trong một số trường hợp. Đáng chú ý:

Thiết kế đồ họa & Hình ảnh có sẵn: Các công ty tạo ra đồ họa trang web, hình minh họa hoặc ảnh có sẵn thông qua AI, giảm bớt nhu cầu đặt hàng từng tác phẩm từ nghệ sĩ. Nhiều nhóm tiếp thị sử dụng các công cụ AI để tạo ra các phiên bản khác nhau của quảng cáo hoặc hình ảnh sản phẩm nhằm thử nghiệm xem điều gì thu hút người tiêu dùng.
Nghệ thuật và Minh họa: Các nghệ sĩ cá nhân hợp tác với AI để cùng lên ý tưởng hoặc bổ sung chi tiết. Ví dụ, một họa sĩ minh họa có thể sử dụng AI để tạo ra bối cảnh, sau đó tích hợp nó với các nhân vật do chính tay mình vẽ. Một số tác giả truyện tranh đã thử nghiệm với các khung hình hoặc màu sắc do AI tạo ra.
Truyền thông và Giải trí: Nghệ thuật do AI tạo ra đã xuất hiện trên bìa tạp chí và bìa sách. Một ví dụ nổi tiếng là chí Cosmopolitan với hình ảnh một phi hành gia – được cho là hình ảnh bìa tạp chí đầu tiên được tạo ra bởi AI (DALL·E của OpenAI) theo chỉ đạo của giám đốc nghệ thuật. Mặc dù quá trình này có sự tham gia và lựa chọn của con người, nhưng tác phẩm nghệ thuật thực tế được máy tính tạo ra.

Điều quan trọng là, hầu hết các ứng dụng hiện tại vẫn cần sự tuyển chọn và chỉnh sửa của con người . Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra hàng chục hình ảnh, và con người sẽ chọn ra hình ảnh tốt nhất và có thể chỉnh sửa thêm. Theo nghĩa đó, AI hoạt động tự động để tạo ra các lựa chọn, nhưng con người vẫn định hướng sáng tạo và đưa ra lựa chọn cuối cùng. Phương pháp này đáng tin cậy để tạo ra nhiều nội dung nhanh chóng, nhưng không đảm bảo đáp ứng tất cả các yêu cầu ngay từ lần đầu tiên. Các vấn đề như chi tiết không chính xác (ví dụ: AI vẽ bàn tay với số ngón tay sai, một lỗi thường gặp) hoặc kết quả không mong muốn có nghĩa là giám đốc nghệ thuật thường cần giám sát chất lượng đầu ra.

Tuy nhiên, vẫn có những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo đang tiến gần đến khả năng tự chủ hoàn toàn:

Thiết kế tạo sinh: Trong các lĩnh vực như kiến trúc và thiết kế sản phẩm, các công cụ AI có thể tự động tạo ra các nguyên mẫu thiết kế đáp ứng các ràng buộc đã được chỉ định. Ví dụ, với kích thước và chức năng mong muốn của một món đồ nội thất, thuật toán tạo sinh có thể đưa ra một số thiết kế khả thi (một số khá độc đáo) mà không cần sự can thiệp của con người ngoài các thông số kỹ thuật ban đầu. Những thiết kế này sau đó có thể được con người sử dụng trực tiếp hoặc tinh chỉnh. Tương tự, trong kỹ thuật, AI tạo sinh có thể thiết kế các bộ phận (ví dụ, một bộ phận máy bay) được tối ưu hóa về trọng lượng và độ bền, tạo ra các hình dạng mới lạ mà con người có thể chưa từng nghĩ đến.
Tài nguyên trò chơi điện tử: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động tạo ra các họa tiết, mô hình 3D, hoặc thậm chí toàn bộ màn chơi cho trò chơi điện tử. Các nhà phát triển sử dụng chúng để tăng tốc quá trình tạo nội dung. Một số trò chơi độc lập đã bắt đầu tích hợp các tác phẩm nghệ thuật được tạo ra theo thuật toán và thậm chí cả lời thoại (thông qua các mô hình ngôn ngữ) để tạo ra các thế giới trò chơi rộng lớn, năng động với số lượng tài nguyên do con người tạo ra tối thiểu.
Hoạt hình và Video (Mới nổi): Mặc dù chưa hoàn thiện bằng hình ảnh tĩnh, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) cho video đang phát triển. AI hiện đã có thể tạo ra các đoạn video ngắn hoặc hoạt hình từ các gợi ý, mặc dù chất lượng không nhất quán. Công nghệ Deepfake – cũng là công nghệ tạo sinh – có thể tạo ra các bản sao khuôn mặt hoặc giọng nói chân thực. Trong môi trường được kiểm soát, một studio có thể sử dụng AI để tự động tạo ra cảnh nền hoặc hoạt hình đám đông.

Đáng chú ý, Gartner dự đoán rằng đến năm 2030, chúng ta sẽ thấy một bộ phim bom tấn lớn với 90% nội dung được tạo ra bởi AI (từ kịch bản đến hình ảnh) ( Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh cho các ngành công nghiệp và doanh nghiệp ). Tính đến năm 2025, chúng ta vẫn chưa đạt được điều đó – AI chưa thể tự mình tạo ra một bộ phim dài. Nhưng các mảnh ghép của bức tranh đó đang dần được hoàn thiện: tạo kịch bản (AI văn bản), tạo nhân vật và cảnh (AI hình ảnh/video), lồng tiếng (bản sao giọng nói AI) và hỗ trợ chỉnh sửa (AI hiện đã có thể hỗ trợ cắt cảnh và chuyển cảnh).

Triển vọng giai đoạn 2030-2035: Truyền thông do AI tạo ra trên quy mô lớn

Nhìn về phía trước, vai trò của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) trong nghệ thuật thị giác và thiết kế dự kiến sẽ mở rộng mạnh mẽ. Đến năm 2035, chúng tôi dự đoán AI sẽ là tác nhân tạo nội dung chính trong nhiều phương tiện truyền thông hình ảnh, thường hoạt động với sự can thiệp tối thiểu của con người ngoài hướng dẫn ban đầu. Một số kỳ vọng:

Phim và video hoàn toàn do AI tạo ra: Trong mười năm tới, rất có thể chúng ta sẽ thấy những bộ phim hoặc loạt phim đầu tiên được sản xuất phần lớn bởi AI. Con người có thể đưa ra định hướng cấp cao (ví dụ: dàn ý kịch bản hoặc phong cách mong muốn) và AI sẽ dựng cảnh, tạo hình ảnh diễn viên và hoạt họa mọi thứ. Các thử nghiệm ban đầu về phim ngắn có thể sẽ diễn ra trong vài năm tới, với những nỗ lực làm phim dài vào những năm 2030. Những bộ phim AI này có thể bắt đầu ở thị trường ngách (phim hoạt hình thử nghiệm, v.v.) nhưng có thể trở nên phổ biến khi chất lượng được cải thiện. Dự đoán của Gartner về 90% phim do AI sản xuất vào năm 2030 ( Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh cho các ngành công nghiệp và doanh nghiệp ), mặc dù đầy tham vọng, nhưng nhấn mạnh niềm tin của ngành rằng việc tạo nội dung bằng AI sẽ đủ tinh vi để gánh vác phần lớn công việc làm phim.
Tự động hóa thiết kế: Trong các lĩnh vực như thời trang hay kiến trúc, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) có thể sẽ được sử dụng để tự động phác thảo hàng trăm ý tưởng thiết kế dựa trên các thông số như “chi phí, vật liệu, phong cách X”, để con người lựa chọn thiết kế cuối cùng. Điều này đảo ngược động lực hiện tại: thay vì các nhà thiết kế tạo ra từ đầu và có thể sử dụng AI để lấy cảm hứng, các nhà thiết kế tương lai có thể đóng vai trò như những người tuyển chọn, lựa chọn thiết kế do AI tạo ra tốt nhất và có thể chỉnh sửa nó. Đến năm 2035, một kiến trúc sư có thể nhập các yêu cầu cho một tòa nhà và nhận được bản thiết kế hoàn chỉnh dưới dạng gợi ý từ AI (tất cả đều vững chắc về mặt cấu trúc, nhờ các quy tắc kỹ thuật được tích hợp).
Tạo nội dung cá nhân hóa: Chúng ta có thể thấy AI tạo ra hình ảnh tức thì cho từng người dùng. Hãy tưởng tượng một trò chơi điện tử hoặc trải nghiệm thực tế ảo vào năm 2035, nơi khung cảnh và nhân vật thích ứng với sở thích của người chơi, được tạo ra trong thời gian thực bởi AI. Hoặc những truyện tranh cá nhân hóa được tạo ra dựa trên một ngày của người dùng – một “nhật ký truyện tranh hàng ngày” tự động biến nhật ký văn bản của bạn thành hình minh họa mỗi tối.
Sáng tạo đa phương thức: Các hệ thống AI tạo sinh ngày càng đa phương thức – nghĩa là chúng có thể xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v. cùng nhau. Bằng cách kết hợp những yếu tố này, AI có thể nhận một yêu cầu đơn giản như “Hãy tạo cho tôi một chiến dịch tiếp thị cho sản phẩm X” và tạo ra không chỉ văn bản mà còn cả đồ họa phù hợp, thậm chí cả các video quảng cáo ngắn, tất cả đều nhất quán về phong cách. Bộ công cụ tạo nội dung chỉ với một cú nhấp chuột như vậy rất có thể sẽ trở thành dịch vụ phổ biến vào đầu những năm 2030.

tạo (AI) có thay thế các nghệ sĩ con người ? Câu hỏi này thường xuyên được đặt ra. Có khả năng AI sẽ đảm nhận nhiều công việc sản xuất (đặc biệt là các tác phẩm nghệ thuật lặp đi lặp lại hoặc cần hoàn thành nhanh chóng cho doanh nghiệp), nhưng tài năng nghệ thuật của con người vẫn sẽ giữ vai trò quan trọng trong việc tạo ra sự độc đáo và đổi mới. Đến năm 2035, một AI tự động có thể vẽ một bức tranh theo phong cách của một nghệ sĩ nổi tiếng một cách đáng tin cậy – nhưng việc tạo ra một mới hoặc tác phẩm nghệ thuật mang đậm tính văn hóa vẫn có thể là thế mạnh của con người (có thể với AI đóng vai trò cộng tác). Chúng tôi dự đoán một tương lai nơi các nghệ sĩ con người làm việc cùng với các “đồng nghệ sĩ” AI tự động. Ví dụ, người ta có thể thuê một AI cá nhân để liên tục tạo ra tác phẩm nghệ thuật cho một phòng trưng bày kỹ thuật số tại nhà, mang đến một không gian sáng tạo luôn thay đổi.

Xét về độ tin cậy, trí tuệ nhân tạo tạo hình ảnh có con đường tự chủ dễ dàng hơn so với văn bản ở một số khía cạnh: một hình ảnh có thể được coi là "đủ tốt" một cách chủ quan ngay cả khi không hoàn hảo, trong khi lỗi sai về mặt thực tế trong văn bản lại gây ra nhiều vấn đề hơn. Do đó, chúng ta đã thấy việc áp dụng có rủi ro tương đối thấp – nếu một thiết kế do AI tạo ra xấu hoặc sai, bạn chỉ cần không sử dụng nó, nhưng bản thân nó không gây hại gì. Điều này có nghĩa là đến những năm 2030, các công ty có thể cảm thấy thoải mái khi để AI tự động tạo ra các thiết kế mà không cần giám sát và chỉ cần sự tham gia của con người khi cần điều gì đó thực sự mới lạ hoặc rủi ro.

Tóm lại, đến năm 2035, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) dự kiến sẽ trở thành một công cụ tạo nội dung mạnh mẽ trong lĩnh vực hình ảnh, có khả năng chịu trách nhiệm cho một phần đáng kể các hình ảnh và phương tiện truyền thông xung quanh chúng ta. Nó sẽ tạo ra nội dung một cách đáng tin cậy cho giải trí, thiết kế và giao tiếp hàng ngày. Nghệ sĩ tự động đang ở phía chân trời – mặc dù việc AI được coi là sáng tạo hay chỉ là một công cụ rất thông minh là một cuộc tranh luận sẽ tiếp tục phát triển khi sản phẩm của nó trở nên khó phân biệt với sản phẩm do con người tạo ra.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong phát triển phần mềm (lập trình)

Phát triển phần mềm có vẻ là một nhiệm vụ đòi hỏi phân tích cao, nhưng nó cũng có yếu tố sáng tạo – viết mã về cơ bản là tạo ra văn bản bằng một ngôn ngữ có cấu trúc. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh hiện đại, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn, đã chứng tỏ khả năng lập trình khá tốt. Các công cụ như GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer và các công cụ khác hoạt động như những lập trình viên AI hỗ trợ, đề xuất các đoạn mã hoặc thậm chí toàn bộ hàm khi các nhà phát triển gõ. Vậy điều này có thể tiến xa đến mức nào trong lập trình tự động?

Khả năng hiện tại (2025): Trí tuệ nhân tạo với vai trò trợ lý lập trình

Đến năm 2025, các công cụ tạo mã bằng AI đã trở nên phổ biến trong quy trình làm việc của nhiều nhà phát triển. Những công cụ này có thể tự động hoàn thành các dòng mã, tạo ra các đoạn mã mẫu (như các hàm hoặc bài kiểm tra tiêu chuẩn), và thậm chí viết các chương trình đơn giản dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, điều quan trọng là chúng hoạt động dưới sự giám sát của nhà phát triển – nhà phát triển sẽ xem xét và tích hợp các đề xuất của AI.

Một số thông tin và số liệu hiện tại:

Hơn một nửa số nhà phát triển chuyên nghiệp đã sử dụng trợ lý lập trình AI vào cuối năm 2023 ( Lập trình trên Copilot: Dữ liệu năm 2023 cho thấy áp lực giảm chất lượng mã (bao gồm cả dự báo năm 2024) - GitClear ), cho thấy tốc độ áp dụng nhanh chóng. GitHub Copilot, một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi đầu tiên, được báo cáo là tạo ra trung bình 30-40% mã trong các dự án sử dụng nó ( Lập trình không còn là rào cản. 46% mã trên GitHub đã được tạo ra bởi AI... ). Điều này có nghĩa là AI đã và đang viết những phần mã đáng kể, mặc dù con người vẫn đang điều khiển và kiểm tra tính hợp lệ của nó.
Các công cụ AI này rất giỏi trong các tác vụ như viết mã lặp đi lặp lại (ví dụ: các lớp mô hình dữ liệu, phương thức getter/setter), chuyển đổi ngôn ngữ lập trình này sang ngôn ngữ lập trình khác, hoặc tạo ra các thuật toán đơn giản giống với các ví dụ huấn luyện. Ví dụ, một nhà phát triển có thể bình luận "// hàm để sắp xếp danh sách người dùng theo tên" và AI sẽ tạo ra một hàm sắp xếp phù hợp gần như ngay lập tức.
Chúng cũng hỗ trợ sửa lỗi và giải thích : các nhà phát triển có thể dán thông báo lỗi và AI có thể đề xuất cách khắc phục, hoặc hỏi "Đoạn mã này làm gì?" và nhận được lời giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này mang tính tự động (AI có thể tự chẩn đoán vấn đề), nhưng con người sẽ quyết định có áp dụng bản sửa lỗi hay không.
Điều quan trọng cần lưu ý là các trợ lý lập trình AI hiện nay không phải là hoàn hảo. Chúng có thể đề xuất mã không an toàn, hoặc mã gần như giải quyết được vấn đề nhưng vẫn có những lỗi nhỏ. Do đó, phương pháp tốt nhất hiện nay là luôn có sự tham gia của con người – nhà phát triển sẽ kiểm tra và gỡ lỗi mã do AI viết giống như cách họ kiểm tra mã do con người viết. Trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ hoặc phần mềm quan trọng (như hệ thống y tế hoặc hàng không), bất kỳ đóng góp nào của AI đều phải trải qua quá trình xem xét nghiêm ngặt.

Hiện nay, không có hệ thống phần mềm chính thống nào được triển khai hoàn toàn do AI viết từ đầu mà không có sự giám sát của nhà phát triển. Tuy nhiên, một số ứng dụng tự động hoặc bán tự động đang nổi lên:

Kiểm thử đơn vị tự động: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể phân tích mã và tạo ra các bài kiểm thử đơn vị để bao phủ nhiều trường hợp khác nhau. Một khung kiểm thử có thể tự động tạo và chạy các bài kiểm thử do AI viết để phát hiện lỗi, bổ sung cho các bài kiểm thử do con người viết.
Nền tảng ít mã/không mã với trí tuệ nhân tạo (AI): Một số nền tảng cho phép người không biết lập trình mô tả những gì họ muốn (ví dụ: “xây dựng một trang web với biểu mẫu liên hệ và cơ sở dữ liệu để lưu trữ thông tin”) và hệ thống sẽ tự động tạo mã. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, điều này cho thấy tiềm năng trong tương lai khi AI có thể tự động tạo ra phần mềm cho các trường hợp sử dụng thông thường.
Viết kịch bản và mã kết nối: Tự động hóa CNTT thường liên quan đến việc viết các kịch bản để kết nối các hệ thống. Các công cụ AI thường có thể tự động tạo ra các kịch bản nhỏ này. Ví dụ, viết một kịch bản để phân tích tệp nhật ký và gửi cảnh báo qua email – AI có thể tạo ra một kịch bản hoạt động với rất ít hoặc không cần chỉnh sửa.

Triển vọng giai đoạn 2030-2035: Hướng tới phần mềm “tự phát triển”

Trong thập kỷ tới, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) dự kiến sẽ đảm nhận phần lớn hơn gánh nặng lập trình, tiến gần hơn đến việc phát triển phần mềm hoàn toàn tự động cho một số loại dự án nhất định. Một số dự báo về sự phát triển:

Hoàn thiện triển khai tính năng: Đến năm 2030, chúng tôi dự đoán rằng AI sẽ có khả năng triển khai các tính năng ứng dụng đơn giản từ đầu đến cuối. Một người quản lý sản phẩm có thể mô tả một tính năng bằng ngôn ngữ thông thường (“Người dùng có thể đặt lại mật khẩu của họ thông qua liên kết email”) và AI có thể tạo ra mã cần thiết (biểu mẫu giao diện người dùng, logic phía máy chủ, cập nhật cơ sở dữ liệu, gửi email) và tích hợp nó vào mã nguồn. AI sẽ hoạt động hiệu quả như một lập trình viên tập sự có thể tuân theo các thông số kỹ thuật. Một kỹ sư con người có thể chỉ thực hiện việc xem xét mã và chạy thử nghiệm. Khi độ tin cậy của AI được cải thiện, việc xem xét mã có thể trở thành một thao tác xem lướt nhanh, nếu có.
Bảo trì mã tự động: Một phần quan trọng của kỹ thuật phần mềm không chỉ là viết mã mới, mà còn là cập nhật mã hiện có – sửa lỗi, cải thiện hiệu suất, thích ứng với các yêu cầu mới. Các nhà phát triển AI trong tương lai có thể sẽ xuất sắc trong việc này. Với một codebase và một chỉ thị (“ứng dụng của chúng tôi bị lỗi khi quá nhiều người dùng đăng nhập cùng lúc”), AI có thể xác định vấn đề (như lỗi đồng thời) và vá lỗi. Đến năm 2035, các hệ thống AI có thể tự động xử lý các yêu cầu bảo trì định kỳ qua đêm, đóng vai trò như một đội ngũ bảo trì không mệt mỏi cho các hệ thống phần mềm.
Tích hợp và sử dụng API: Khi ngày càng nhiều hệ thống phần mềm và API có tài liệu mà AI có thể đọc được, một tác nhân AI có thể tự tìm ra cách kết nối Hệ thống A với Dịch vụ B bằng cách viết mã kết nối. Ví dụ, nếu một công ty muốn hệ thống nhân sự nội bộ của họ đồng bộ với một API tính lương mới, họ có thể giao nhiệm vụ cho AI "kết nối hai hệ thống này với nhau", và nó sẽ viết mã tích hợp sau khi đọc thông số kỹ thuật của cả hai hệ thống.
Chất lượng và Tối ưu hóa: Các mô hình tạo mã trong tương lai có thể sẽ tích hợp các vòng phản hồi để xác minh rằng mã hoạt động (ví dụ: chạy thử nghiệm hoặc mô phỏng trong môi trường sandbox). Điều này có nghĩa là AI không chỉ có thể viết mã mà còn tự sửa lỗi bằng cách kiểm tra nó. Đến năm 2035, chúng ta có thể hình dung ra một AI, khi được giao một nhiệm vụ, sẽ liên tục lặp lại quá trình viết mã cho đến khi tất cả các bài kiểm tra đều đạt – một quá trình mà con người có thể không cần phải giám sát từng dòng. Điều này sẽ làm tăng đáng kể niềm tin vào mã được tạo ra một cách tự động.

Người ta có thể hình dung một kịch bản vào năm 2035, trong đó một dự án phần mềm nhỏ – chẳng hạn như một ứng dụng di động tùy chỉnh cho một doanh nghiệp – có thể được phát triển phần lớn bởi một tác nhân AI dựa trên các hướng dẫn cấp cao. Trong kịch bản đó, “nhà phát triển” là con người sẽ đóng vai trò quản lý dự án hoặc người thẩm định, xác định các yêu cầu và ràng buộc (bảo mật, hướng dẫn về kiểu dáng) và để AI thực hiện phần việc nặng nhọc là lập trình thực tế.

Tuy nhiên, đối với phần mềm phức tạp, quy mô lớn (hệ điều hành, thuật toán AI tiên tiến, v.v.), các chuyên gia con người vẫn sẽ tham gia sâu rộng. Việc giải quyết vấn đề sáng tạo và thiết kế kiến trúc trong phần mềm có thể vẫn do con người dẫn dắt trong một thời gian. AI có thể xử lý nhiều tác vụ lập trình, nhưng việc quyết định cái gì và thiết kế cấu trúc tổng thể lại là một thách thức khác. Mặc dù vậy, khi AI tạo sinh bắt đầu hợp tác – nhiều tác nhân AI xử lý các thành phần khác nhau của một hệ thống – thì có thể chúng sẽ cùng thiết kế kiến trúc ở một mức độ nào đó (ví dụ: một AI đề xuất thiết kế hệ thống, một AI khác phê bình nó, và chúng lặp lại quy trình, với sự giám sát của con người).

Một lợi ích quan trọng được kỳ vọng của AI trong lập trình là khả năng tăng năng suất . Gartner dự đoán rằng đến năm 2028, có tới 90% kỹ sư phần mềm sẽ sử dụng trợ lý mã hóa AI (tăng từ dưới 15% vào năm 2024) ( GitHub Copilot dẫn đầu báo cáo nghiên cứu về trợ lý mã hóa AI - Tạp chí Visual Studio ). Điều này cho thấy số lượng người không sử dụng AI sẽ rất ít. Chúng ta cũng có thể thấy tình trạng thiếu hụt lập trình viên con người trong một số lĩnh vực được giảm thiểu nhờ AI lấp đầy khoảng trống; về cơ bản, mỗi lập trình viên có thể làm được nhiều việc hơn với sự trợ giúp của AI có thể tự động soạn thảo mã.

Niềm tin sẽ vẫn là vấn đề trọng tâm. Ngay cả đến năm 2035, các tổ chức vẫn cần đảm bảo rằng mã được tạo ra tự động là an toàn (AI không được gây ra lỗ hổng bảo mật) và phù hợp với các chuẩn mực pháp lý/đạo đức (ví dụ: AI không được sao chép mã từ thư viện mã nguồn mở mà không có giấy phép hợp lệ). Chúng tôi kỳ vọng các công cụ quản trị AI được cải tiến có thể xác minh và truy vết nguồn gốc mã do AI viết sẽ giúp cho việc lập trình tự động hơn mà không gặp rủi ro.

Tóm lại, đến giữa những năm 2030, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) có khả năng sẽ đảm nhiệm phần lớn công việc lập trình cho các tác vụ phần mềm thông thường và hỗ trợ đáng kể trong các tác vụ phức tạp. Chu kỳ phát triển phần mềm sẽ được tự động hóa nhiều hơn – từ yêu cầu đến triển khai – với AI có khả năng tự động tạo và triển khai các thay đổi mã. Các nhà phát triển con người sẽ tập trung nhiều hơn vào logic cấp cao, trải nghiệm người dùng và giám sát, trong khi các tác nhân AI sẽ xử lý các chi tiết triển khai.

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong dịch vụ và hỗ trợ khách hàng

Nếu gần đây bạn đã tương tác với dịch vụ hỗ trợ khách hàng trực tuyến qua chat, rất có thể một phần cuộc trò chuyện đó được thực hiện bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Dịch vụ khách hàng là lĩnh vực rất tiềm năng để tự động hóa bằng AI: nó bao gồm việc phản hồi các câu hỏi của người dùng, điều mà AI tạo sinh (đặc biệt là các mô hình hội thoại) có thể làm rất tốt, và nó thường tuân theo các kịch bản hoặc bài viết trong cơ sở kiến thức, những thứ mà AI có thể học hỏi. Vậy AI có thể xử lý khách hàng một cách tự chủ đến mức nào?

Khả năng hiện tại (2025): Chatbot và trợ lý ảo đảm nhận vai trò tiên phong

Hiện nay, nhiều tổ chức đã triển khai chatbot AI làm điểm tiếp xúc đầu tiên trong dịch vụ khách hàng. Chúng bao gồm từ các bot đơn giản dựa trên quy tắc (“Nhấn phím 1 để thanh toán, phím 2 để được hỗ trợ…”) đến các chatbot AI tạo sinh tiên tiến có thể hiểu các câu hỏi dạng tự do và phản hồi một cách tự nhiên. Điểm chính:

Giải đáp các câu hỏi thường gặp: Các trợ lý AI rất giỏi trong việc trả lời các câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin (giờ mở cửa, chính sách hoàn tiền, các bước khắc phục sự cố đã biết) và hướng dẫn người dùng thực hiện các quy trình tiêu chuẩn. Ví dụ, một chatbot AI dành cho ngân hàng có thể tự động giúp người dùng kiểm tra số dư tài khoản, đặt lại mật khẩu hoặc giải thích cách đăng ký vay vốn mà không cần sự trợ giúp của con người.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Các mô hình tạo sinh hiện đại cho phép tương tác mượt mà và "giống con người" hơn. Khách hàng có thể nhập câu hỏi bằng ngôn từ của riêng họ và AI thường có thể nắm bắt được ý định. Các công ty báo cáo rằng các trợ lý AI hiện nay đáp ứng nhu cầu của khách hàng tốt hơn nhiều so với các bot vụng về của vài năm trước – gần một nửa số khách hàng hiện tin rằng các trợ lý AI có thể thấu cảm và hiệu quả khi giải quyết các vấn đề ( 59 thống kê về dịch vụ khách hàng AI năm 2025 ), cho thấy niềm tin ngày càng tăng vào dịch vụ do AI điều khiển.
Hỗ trợ đa kênh: AI không chỉ có mặt trên chat. Trợ lý giọng nói (như hệ thống IVR điện thoại có AI hỗ trợ) đang bắt đầu xử lý các cuộc gọi, và AI cũng có thể soạn thảo email trả lời các thắc mắc của khách hàng, và những email này có thể được gửi tự động nếu được đánh giá là chính xác.
Khi con người can thiệp: Thông thường, nếu AI bị nhầm lẫn hoặc câu hỏi quá phức tạp, nó sẽ chuyển giao cho nhân viên hỗ trợ là con người. Các hệ thống hiện tại khá tốt trong việc nhận biết giới hạn của chúng trong nhiều trường hợp. Ví dụ, nếu khách hàng hỏi điều gì đó bất thường hoặc thể hiện sự bực bội (“Đây là lần thứ ba tôi liên hệ với bạn và tôi rất khó chịu…”), AI có thể báo hiệu để con người tiếp quản. Ngưỡng chuyển giao được các công ty thiết lập để cân bằng giữa hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng.

Nhiều công ty đã báo cáo rằng phần lớn các tương tác được giải quyết chỉ bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Theo các khảo sát trong ngành, khoảng 70-80% các yêu cầu thường xuyên của khách hàng hiện nay có thể được xử lý bởi chatbot AI, và khoảng 40% tương tác khách hàng của các công ty trên nhiều kênh đã được tự động hóa hoặc hỗ trợ bởi AI ( 52 Thống kê về Dịch vụ Khách hàng AI mà bạn nên biết - Plivo ). Chỉ số Áp dụng AI Toàn cầu của IBM (2022) cho thấy 80% các công ty hiện đang sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng chatbot AI cho dịch vụ khách hàng vào năm 2025.

Một sự phát triển thú vị là trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ phản hồi khách hàng mà còn chủ động hỗ trợ các nhân viên chăm sóc khách hàng trong thời gian thực. Ví dụ, trong một cuộc trò chuyện trực tiếp hoặc cuộc gọi, AI có thể lắng nghe và cung cấp cho nhân viên chăm sóc khách hàng các câu trả lời gợi ý hoặc thông tin liên quan ngay lập tức. Điều này làm mờ ranh giới giữa tính tự chủ và vai trò của AI – AI không chỉ đơn độc đối mặt với khách hàng mà còn tích cực tham gia mà không cần sự can thiệp rõ ràng của con người. Về cơ bản, nó hoạt động như một cố vấn tự động cho nhân viên chăm sóc khách hàng.

Triển vọng giai đoạn 2030-2035: Tương tác khách hàng chủ yếu dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI)

Đến năm 2030, phần lớn các tương tác dịch vụ khách hàng dự kiến sẽ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), với nhiều quy trình được AI xử lý hoàn toàn từ đầu đến cuối. Các dự đoán và xu hướng hỗ trợ điều này:

Giải quyết các truy vấn phức tạp hơn: Khi các mô hình AI tích hợp lượng kiến thức khổng lồ và cải thiện khả năng suy luận, chúng sẽ có thể xử lý các yêu cầu phức tạp hơn từ khách hàng. Thay vì chỉ trả lời câu hỏi “Tôi có thể trả lại sản phẩm như thế nào?”, AI trong tương lai có thể xử lý các vấn đề nhiều bước như “Mạng internet của tôi bị hỏng, tôi đã thử khởi động lại, bạn có thể giúp tôi không?” bằng cách chẩn đoán vấn đề thông qua hội thoại, hướng dẫn khách hàng thực hiện các bước khắc phục sự cố nâng cao, và chỉ khi tất cả các phương pháp khác đều thất bại mới lên lịch cho kỹ thuật viên – những nhiệm vụ mà hiện nay có thể cần đến sự hỗ trợ của kỹ thuật viên. Trong dịch vụ khách hàng chăm sóc sức khỏe, AI có thể xử lý việc lên lịch hẹn khám bệnh hoặc các thắc mắc về bảo hiểm từ đầu đến cuối.
Giải quyết vấn đề từ đầu đến cuối: Chúng ta có thể thấy AI không chỉ hướng dẫn khách hàng phải làm gì, mà còn thực hiện thay mặt khách hàng trong các hệ thống phụ trợ. Ví dụ, nếu khách hàng nói “Tôi muốn đổi chuyến bay sang thứ Hai tuần sau và thêm một hành lý nữa”, thì vào năm 2030, một trợ lý AI có thể trực tiếp giao tiếp với hệ thống đặt chỗ của hãng hàng không, thực hiện thay đổi, xử lý thanh toán cho hành lý và xác nhận với khách hàng – tất cả đều tự động. AI trở thành một trợ lý dịch vụ toàn diện, chứ không chỉ là một nguồn thông tin.
Các trợ lý AI hiện diện khắp mọi nơi: Các công ty có thể sẽ triển khai AI trên tất cả các điểm tiếp xúc với khách hàng – điện thoại, trò chuyện trực tuyến, email, mạng xã hội. Nhiều khách hàng thậm chí có thể không nhận ra liệu họ đang nói chuyện với AI hay con người, đặc biệt khi giọng nói của AI trở nên tự nhiên hơn và các phản hồi trò chuyện trực tuyến ngày càng nhạy bén với ngữ cảnh. Đến năm 2035, việc liên hệ với dịch vụ khách hàng thường có nghĩa là tương tác với một AI thông minh ghi nhớ các tương tác trước đây của bạn, hiểu sở thích của bạn và thích ứng với giọng điệu của bạn – về cơ bản là một trợ lý ảo được cá nhân hóa cho mỗi khách hàng.
Quyết định của AI trong tương tác: Vượt ra ngoài việc trả lời câu hỏi, AI sẽ bắt đầu đưa ra những quyết định hiện đang cần sự chấp thuận của quản lý. Ví dụ, hiện nay một nhân viên chăm sóc khách hàng có thể cần sự chấp thuận của người giám sát để hoàn tiền hoặc giảm giá đặc biệt nhằm xoa dịu một khách hàng đang tức giận. Trong tương lai, AI có thể được giao nhiệm vụ đưa ra những quyết định đó, trong giới hạn nhất định, dựa trên giá trị vòng đời của khách hàng và phân tích cảm xúc được tính toán. Một nghiên cứu của Futurum/IBM dự đoán rằng đến năm 2030, khoảng 69% quyết định được đưa ra trong các tương tác khách hàng thời gian thực sẽ do máy móc thông minh thực hiện ( Để định hình lại sự chuyển đổi sang CX, các nhà tiếp thị phải làm 2 điều này ) – nói cách khác, AI sẽ quyết định hướng hành động tốt nhất trong một tương tác.
Sự tham gia 100% của AI: Một báo cáo cho thấy AI cuối cùng sẽ đóng vai trò trong mọi tương tác với khách hàng ( 59 thống kê về dịch vụ khách hàng bằng AI năm 2025 ), dù là trực tiếp hay gián tiếp. Điều đó có nghĩa là ngay cả khi con người đang tương tác với khách hàng, họ vẫn sẽ được AI hỗ trợ (đưa ra gợi ý, truy xuất thông tin). Hoặc cách hiểu khác là không có câu hỏi nào của khách hàng bị bỏ sót – nếu con người không trực tuyến, AI luôn sẵn sàng hỗ trợ.

Đến năm 2035, chúng ta có thể thấy các nhân viên chăm sóc khách hàng là con người sẽ chuyên biệt hóa chỉ cho những tình huống nhạy cảm nhất hoặc cần sự tương tác cao (ví dụ: khách hàng VIP hoặc giải quyết khiếu nại phức tạp cần sự thấu cảm của con người). Các yêu cầu thông thường – từ ngân hàng đến bán lẻ đến hỗ trợ kỹ thuật – có thể được xử lý bởi một đội ngũ các tác nhân AI hoạt động 24/7, liên tục học hỏi từ mỗi tương tác. Sự thay đổi này có thể làm cho dịch vụ khách hàng trở nên nhất quán và nhanh chóng hơn, vì AI không để người dùng phải chờ đợi và về mặt lý thuyết có thể xử lý nhiều nhiệm vụ cùng lúc để phục vụ số lượng khách hàng không giới hạn.

Tầm nhìn này cần vượt qua nhiều thách thức: Trí tuệ nhân tạo (AI) phải đủ mạnh mẽ để xử lý sự khó đoán của khách hàng là con người. Nó phải có khả năng hiểu được tiếng lóng, sự tức giận, sự nhầm lẫn và vô số cách giao tiếp khác nhau của mọi người. AI cũng cần có kiến thức cập nhật (sẽ vô ích nếu thông tin của nó đã lỗi thời). Bằng cách đầu tư vào việc tích hợp giữa AI và cơ sở dữ liệu của công ty (để có thông tin thời gian thực về đơn đặt hàng, sự cố, v.v.), những trở ngại này có thể được giải quyết.

Về mặt đạo đức, các công ty cần phải quyết định khi nào nên tiết lộ "bạn đang nói chuyện với AI" và đảm bảo tính công bằng (AI không đối xử khác biệt với một số khách hàng theo hướng tiêu cực do quá trình huấn luyện thiên vị). Giả sử những điều này được quản lý tốt, thì luận chứng kinh doanh rất mạnh mẽ: dịch vụ khách hàng bằng AI có thể giảm đáng kể chi phí và thời gian chờ đợi. Thị trường AI trong dịch vụ khách hàng được dự báo sẽ tăng trưởng lên hàng chục tỷ đô la vào năm 2030 ( Báo cáo Thị trường AI trong Dịch vụ Khách hàng 2025-2030: Nghiên cứu trường hợp ) ( Cách AI tạo sinh thúc đẩy Logistics | Ryder ) khi các tổ chức đầu tư vào những khả năng này.

Tóm lại, hãy kỳ vọng vào một tương lai nơi dịch vụ khách hàng tự động bằng trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành tiêu chuẩn . Việc nhận được trợ giúp thường có nghĩa là tương tác với một cỗ máy thông minh có thể giải quyết vấn đề của bạn một cách nhanh chóng. Con người vẫn sẽ tham gia vào quá trình giám sát và xử lý các trường hợp ngoại lệ, nhưng chủ yếu với vai trò người giám sát lực lượng lao động AI. Kết quả có thể là dịch vụ nhanh hơn, cá nhân hóa hơn cho người tiêu dùng – miễn là AI được đào tạo và giám sát đúng cách để tránh những sự thất vọng như trong các trải nghiệm "đường dây nóng robot" trước đây.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe và y học

Chăm sóc sức khỏe là một lĩnh vực có rủi ro rất cao. Ý tưởng về việc trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động mà không cần sự giám sát của con người trong y học vừa gây ra sự phấn khích (về hiệu quả và phạm vi ứng dụng) vừa gây ra sự thận trọng (vì lý do an toàn và sự thấu cảm). Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đã bắt đầu thâm nhập vào các lĩnh vực như phân tích hình ảnh y tế, lập hồ sơ lâm sàng và thậm chí cả việc phát hiện thuốc. Vậy nó có thể làm được những gì một cách có trách nhiệm khi hoạt động độc lập?

Khả năng hiện tại (2025): Hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng, chứ không phải thay thế họ

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe chủ yếu đóng vai trò là trợ lý đắc lực cho các chuyên gia y tế, chứ không phải là một công cụ ra quyết định tự động. Ví dụ:

Ghi chép hồ sơ y tế: Một trong những ứng dụng thành công nhất của AI trong chăm sóc sức khỏe là hỗ trợ bác sĩ trong việc ghi chép hồ sơ. Các mô hình ngôn ngữ tự nhiên có thể phiên âm các cuộc khám bệnh và tạo ra các ghi chú lâm sàng hoặc tóm tắt xuất viện. Các công ty có "trợ lý ghi chép AI" lắng nghe trong quá trình khám bệnh (qua micro) và tự động tạo bản nháp ghi chú khám bệnh để bác sĩ xem xét. Điều này giúp bác sĩ tiết kiệm thời gian đánh máy. Một số hệ thống thậm chí còn tự động điền một số phần vào hồ sơ sức khỏe điện tử. Việc này có thể được thực hiện với sự can thiệp tối thiểu - bác sĩ chỉ cần sửa bất kỳ lỗi nhỏ nào trong bản nháp, có nghĩa là việc viết ghi chú phần lớn là tự động.
Chẩn đoán hình ảnh và X quang: Trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm cả các mô hình tạo sinh, có thể phân tích ảnh chụp X-quang, MRI và CT để phát hiện các bất thường (như khối u hoặc gãy xương). Năm 2018, FDA đã phê duyệt một hệ thống AI để tự động phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường (một bệnh về mắt) trong ảnh võng mạc – đáng chú ý là, hệ thống này được phép đưa ra kết luận mà không cần sự xem xét của chuyên gia trong bối cảnh sàng lọc cụ thể đó. Hệ thống đó không phải là AI tạo sinh, nhưng nó cho thấy các cơ quan quản lý đã cho phép chẩn đoán tự động bằng AI trong một số trường hợp hạn chế. Các mô hình tạo sinh được sử dụng để tạo ra các báo cáo toàn diện. Ví dụ, một AI có thể kiểm tra ảnh chụp X-quang ngực và soạn thảo báo cáo của bác sĩ X quang nói rằng “Không có phát hiện cấp tính. Phổi trong. Tim kích thước bình thường.” Sau đó, bác sĩ X quang chỉ cần xác nhận và ký tên. Trong một số trường hợp thông thường, những báo cáo này có thể được gửi đi mà không cần chỉnh sửa nếu bác sĩ X quang tin tưởng AI và chỉ thực hiện kiểm tra nhanh.
Công cụ kiểm tra triệu chứng và y tá ảo: Chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng như những công cụ kiểm tra triệu chứng tuyến đầu. Bệnh nhân có thể nhập các triệu chứng của mình và nhận được lời khuyên (ví dụ: “Có thể chỉ là cảm lạnh thông thường; hãy nghỉ ngơi và uống nhiều nước, nhưng hãy đi khám bác sĩ nếu xảy ra triệu chứng X hoặc Y.”). Các ứng dụng như Babylon Health sử dụng AI để đưa ra các khuyến nghị. Hiện tại, những khuyến nghị này thường được trình bày dưới dạng thông tin, chứ không phải lời khuyên y tế chính xác, và chúng khuyến khích bệnh nhân đến gặp bác sĩ trực tiếp nếu có vấn đề nghiêm trọng.
Khám phá thuốc (Hóa học tạo sinh): Các mô hình AI tạo sinh có thể đề xuất các cấu trúc phân tử mới cho thuốc. Điều này thiên về lĩnh vực nghiên cứu hơn là chăm sóc bệnh nhân. Các AI này hoạt động tự động để đề xuất hàng ngàn hợp chất tiềm năng với các đặc tính mong muốn, sau đó các nhà hóa học sẽ xem xét và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. Các công ty như Insilico Medicine đã sử dụng AI để tạo ra các ứng cử viên thuốc mới trong thời gian ngắn hơn đáng kể. Mặc dù điều này không tương tác trực tiếp với bệnh nhân, nhưng đây là một ví dụ về việc AI tự động tạo ra các giải pháp (thiết kế phân tử) mà con người sẽ mất nhiều thời gian hơn để tìm ra.
Vận hành Y tế: Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp tối ưu hóa việc lập lịch trình, quản lý vật tư và các công tác hậu cần khác trong bệnh viện. Ví dụ, một mô hình tạo sinh có thể mô phỏng luồng bệnh nhân và đề xuất điều chỉnh lịch trình để giảm thời gian chờ đợi. Mặc dù không dễ nhận thấy, nhưng đây là những quyết định mà AI có thể đưa ra với sự can thiệp thủ công tối thiểu.

Điều quan trọng cần khẳng định là tính đến năm 2025, không bệnh viện nào cho phép trí tuệ nhân tạo (AI) tự đưa ra các quyết định y tế quan trọng hoặc phương pháp điều trị mà không có sự phê duyệt của con người. Việc chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị vẫn nằm chắc trong tay con người, với AI đóng vai trò là người đưa ra ý kiến đầu vào. Niềm tin cần thiết để một AI hoàn toàn tự chủ nói với bệnh nhân rằng “Bạn bị ung thư” hoặc kê đơn thuốc vẫn chưa có, và điều đó cũng không nên xảy ra nếu không có sự kiểm chứng rộng rãi. Các chuyên gia y tế sử dụng AI như một "đôi mắt thứ hai" hoặc như một công cụ tiết kiệm thời gian, nhưng họ vẫn xác minh các kết quả đầu ra quan trọng.

Triển vọng cho giai đoạn 2030-2035: Trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành cộng sự của bác sĩ (và có thể cả y tá hoặc dược sĩ)

Trong thập kỷ tới, chúng ta kỳ vọng trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ tự động đảm nhận nhiều nhiệm vụ lâm sàng thường quy hơn và mở rộng phạm vi dịch vụ chăm sóc sức khỏe:

Chẩn đoán sơ bộ tự động: Đến năm 2030, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xử lý đáng tin cậy việc phân tích ban đầu cho nhiều bệnh thông thường. Hãy tưởng tượng một hệ thống AI trong phòng khám có thể đọc các triệu chứng, tiền sử bệnh, thậm chí cả giọng điệu và biểu cảm khuôn mặt của bệnh nhân thông qua camera, và đưa ra gợi ý chẩn đoán cũng như các xét nghiệm được khuyến nghị – tất cả trước khi bác sĩ gặp bệnh nhân. Sau đó, bác sĩ có thể tập trung vào việc xác nhận và thảo luận về chẩn đoán. Trong y học từ xa, bệnh nhân có thể trò chuyện với AI trước để thu hẹp vấn đề (ví dụ: nhiễm trùng xoang có thể xảy ra so với một bệnh nghiêm trọng hơn) và sau đó kết nối họ với bác sĩ lâm sàng nếu cần. Các cơ quan quản lý có thể cho phép AI chính thức chẩn đoán một số bệnh nhẹ mà không cần sự giám sát của con người nếu được chứng minh là cực kỳ chính xác – ví dụ, AI có thể chẩn đoán nhiễm trùng tai đơn giản từ hình ảnh nội soi tai.
Thiết bị theo dõi sức khỏe cá nhân: Với sự phổ biến của các thiết bị đeo được (đồng hồ thông minh, cảm biến sức khỏe), trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ liên tục theo dõi bệnh nhân và tự động cảnh báo các vấn đề. Ví dụ, đến năm 2035, AI trong thiết bị đeo của bạn có thể phát hiện nhịp tim bất thường và tự động lên lịch cho bạn một cuộc tư vấn trực tuyến khẩn cấp hoặc thậm chí gọi xe cấp cứu nếu phát hiện các dấu hiệu của cơn đau tim hoặc đột quỵ. Điều này tiến vào lĩnh vực ra quyết định tự động – quyết định rằng một tình huống là trường hợp khẩn cấp và hành động – đây là một ứng dụng khả thi và có thể cứu sống người của AI.
Đề xuất điều trị: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh được đào tạo dựa trên tài liệu y khoa và dữ liệu bệnh nhân có thể đề xuất các kế hoạch điều trị cá nhân hóa. Đến năm 2030, đối với các bệnh phức tạp như ung thư, hội đồng khối u AI có thể phân tích cấu trúc gen và tiền sử bệnh của bệnh nhân và tự động soạn thảo phác đồ điều trị được đề xuất (kế hoạch hóa trị, lựa chọn thuốc). Các bác sĩ sẽ xem xét, nhưng theo thời gian khi sự tin tưởng được xây dựng, họ có thể bắt đầu chấp nhận các kế hoạch do AI tạo ra, đặc biệt là đối với các trường hợp thông thường, chỉ điều chỉnh khi cần thiết.
Y tá ảo và chăm sóc tại nhà: Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng giao tiếp và cung cấp hướng dẫn y tế có thể đảm nhiệm nhiều công việc theo dõi và giám sát chăm sóc bệnh mãn tính. Ví dụ, bệnh nhân tại nhà mắc bệnh mãn tính có thể báo cáo các chỉ số hàng ngày cho trợ lý y tá AI, trợ lý này sẽ đưa ra lời khuyên (“Lượng đường trong máu của bạn hơi cao, hãy cân nhắc điều chỉnh bữa ăn nhẹ buổi tối”) và chỉ liên hệ với y tá khi các chỉ số vượt quá phạm vi cho phép hoặc có vấn đề phát sinh. AI này có thể hoạt động phần lớn tự động dưới sự giám sát từ xa của bác sĩ.
Chụp ảnh y tế và phân tích xét nghiệm – Quy trình tự động hoàn toàn: Đến năm 2035, việc đọc kết quả chụp chiếu y tế có thể được thực hiện chủ yếu bởi trí tuệ nhân tạo (AI) trong một số lĩnh vực. Các bác sĩ X quang sẽ giám sát hệ thống AI và xử lý các trường hợp phức tạp, nhưng phần lớn các kết quả chụp chiếu bình thường (thực sự là bình thường) có thể được "đọc" và xác nhận trực tiếp bởi AI. Tương tự, việc phân tích các tiêu bản bệnh lý (ví dụ: phát hiện tế bào ung thư trong sinh thiết) có thể được thực hiện tự động để sàng lọc ban đầu, giúp tăng tốc đáng kể kết quả xét nghiệm.
Khám phá thuốc và thử nghiệm lâm sàng: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể không chỉ thiết kế các phân tử thuốc mà còn tạo ra dữ liệu bệnh nhân tổng hợp cho các thử nghiệm hoặc tìm ra các ứng viên thử nghiệm tối ưu. Nó có thể tự động chạy các thử nghiệm ảo (mô phỏng phản ứng của bệnh nhân) để thu hẹp các lựa chọn trước khi tiến hành thử nghiệm thực tế. Điều này có thể giúp đưa thuốc ra thị trường nhanh hơn với ít thí nghiệm do con người thực hiện hơn.

Viễn cảnh bác sĩ AI hoàn toàn thay thế bác sĩ con người vẫn còn khá xa vời và gây nhiều tranh cãi. Ngay cả đến năm 2035, người ta vẫn kỳ vọng AI sẽ đóng vai trò là cộng sự của bác sĩ hơn là thay thế hoàn toàn cho sự tiếp xúc trực tiếp của con người. Chẩn đoán phức tạp thường đòi hỏi trực giác, đạo đức nghề nghiệp và các cuộc trò chuyện để hiểu bối cảnh của bệnh nhân – những lĩnh vực mà bác sĩ con người làm rất tốt. Tuy nhiên, AI có thể xử lý khoảng 80% khối lượng công việc thường ngày: giấy tờ, các trường hợp đơn giản, theo dõi, v.v., cho phép các bác sĩ tập trung vào 20% công việc khó khăn hơn và vào mối quan hệ với bệnh nhân.

Có những rào cản đáng kể: việc phê duyệt theo quy định đối với trí tuệ nhân tạo tự động trong chăm sóc sức khỏe rất nghiêm ngặt (điều này là hợp lý). Các hệ thống AI sẽ cần được kiểm chứng lâm sàng rộng rãi. Chúng ta có thể thấy sự chấp nhận từng bước – ví dụ, AI được phép tự động chẩn đoán hoặc điều trị ở những khu vực thiếu bác sĩ, như một cách để mở rộng khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe (hãy tưởng tượng một “phòng khám AI” ở một ngôi làng hẻo lánh vào năm 2030 hoạt động với sự giám sát từ xa định kỳ của một bác sĩ ở thành phố).

Các vấn đề đạo đức đóng vai trò rất quan trọng. Trách nhiệm giải trình (nếu AI tự động chẩn đoán sai, ai chịu trách nhiệm?), sự đồng ý có hiểu biết (bệnh nhân cần biết liệu AI có tham gia vào quá trình chăm sóc của họ hay không), và đảm bảo sự công bằng (AI hoạt động tốt cho tất cả các nhóm dân cư, tránh thiên vị) là những thách thức cần vượt qua. Giả sử những vấn đề này được giải quyết, đến giữa những năm 2030, AI tạo sinh có thể được tích hợp vào hệ thống cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, thực hiện nhiều nhiệm vụ giúp giải phóng các nhà cung cấp dịch vụ y tế và có khả năng tiếp cận những bệnh nhân hiện đang có hạn chế về khả năng tiếp cận dịch vụ.

Tóm lại, đến năm 2035, ngành chăm sóc sức khỏe có thể sẽ chứng kiến sự tích hợp sâu rộng của AI, nhưng chủ yếu ở dạng hỗ trợ hoặc hoạt động ngầm. Chúng ta sẽ tin tưởng AI thực hiện nhiều tác vụ độc lập – đọc kết quả chụp chiếu, theo dõi các chỉ số sinh học, lập kế hoạch điều trị – nhưng vẫn cần sự giám sát của con người để đưa ra các quyết định quan trọng. Kết quả có thể là một hệ thống chăm sóc sức khỏe hiệu quả và đáp ứng tốt hơn, trong đó AI đảm nhiệm những công việc nặng nhọc, còn con người cung cấp sự thấu cảm và đưa ra phán quyết cuối cùng.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong giáo dục

Giáo dục là một lĩnh vực khác mà trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang tạo ra những bước đột phá, từ các bot dạy kèm được hỗ trợ bởi AI đến việc chấm điểm tự động và tạo nội dung. Dạy và học liên quan đến giao tiếp và sự sáng tạo, đó là những thế mạnh của các mô hình tạo sinh. Nhưng liệu AI có thể được tin tưởng để giáo dục mà không cần sự giám sát của giáo viên?

Khả năng hiện tại (2025): Gia sư và người tạo nội dung bị kiểm soát chặt chẽ

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) chủ yếu được sử dụng trong giáo dục như một công cụ hỗ trợ chứ không phải là người dạy độc lập. Một số ví dụ về việc sử dụng hiện nay:

Trợ lý gia sư AI: Các công cụ như “Khanmigo” của Khan Academy (được hỗ trợ bởi GPT-4) hoặc nhiều ứng dụng học ngôn ngữ khác sử dụng AI để mô phỏng một gia sư trực tiếp hoặc người bạn trò chuyện. Học sinh có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được câu trả lời hoặc giải thích. AI có thể cung cấp gợi ý cho các bài tập về nhà, giải thích các khái niệm theo nhiều cách khác nhau, hoặc thậm chí đóng vai một nhân vật lịch sử cho một bài học lịch sử tương tác. Tuy nhiên, những gia sư AI này thường được sử dụng dưới sự giám sát; giáo viên hoặc người duy trì ứng dụng thường theo dõi các cuộc hội thoại hoặc đặt ra giới hạn về những gì AI có thể thảo luận (để tránh thông tin sai lệch hoặc nội dung không phù hợp).
Tạo nội dung cho giáo viên: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) giúp giáo viên bằng cách tạo ra các câu hỏi trắc nghiệm, tóm tắt bài đọc, dàn ý bài học, v.v. Một giáo viên có thể yêu cầu AI, “Tạo 5 bài tập thực hành về phương trình bậc hai kèm đáp án,” giúp tiết kiệm thời gian chuẩn bị. Đây là quá trình tạo nội dung tự động, nhưng giáo viên thường xem lại kết quả để đảm bảo tính chính xác và phù hợp với chương trình giảng dạy. Vì vậy, nó giống một công cụ tiết kiệm sức lao động hơn là một công cụ hoàn toàn độc lập.
Chấm điểm và phản hồi: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động chấm điểm các bài kiểm tra trắc nghiệm (điều này không có gì mới) và ngày càng có khả năng đánh giá các câu trả lời ngắn hoặc bài luận. Một số hệ thống trường học sử dụng AI để chấm điểm các bài viết và cung cấp phản hồi cho học sinh (ví dụ: sửa lỗi ngữ pháp, gợi ý để mở rộng lập luận). Mặc dù không phải là một nhiệm vụ tạo sinh theo đúng nghĩa, nhưng các AI mới thậm chí có thể tạo ra một báo cáo phản hồi cá nhân hóa cho học sinh dựa trên kết quả học tập của họ, nêu bật các lĩnh vực cần cải thiện. Giáo viên thường kiểm tra lại các bài luận đã được AI chấm điểm ở giai đoạn này do lo ngại về những chi tiết nhỏ.
Hệ thống học tập thích ứng: Đây là những nền tảng điều chỉnh độ khó hoặc phong cách của tài liệu dựa trên hiệu suất học tập của học sinh. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) tăng cường điều này bằng cách tạo ra các bài toán hoặc ví dụ mới ngay lập tức, được thiết kế riêng cho nhu cầu của học sinh. Ví dụ, nếu một học sinh gặp khó khăn với một khái niệm nào đó, AI có thể tạo ra một ví dụ tương tự hoặc câu hỏi luyện tập khác tập trung vào khái niệm đó. Điều này diễn ra ở mức độ tự động, nhưng vẫn nằm trong một hệ thống được thiết kế bởi các nhà giáo dục.
Sử dụng công cụ cho việc học tập: Sinh viên tự mình sử dụng các công cụ như ChatGPT để hỗ trợ việc học – yêu cầu làm rõ, dịch thuật, hoặc thậm chí sử dụng AI để nhận phản hồi về bản nháp bài luận (“cải thiện đoạn mở đầu của tôi”). Việc này mang tính tự định hướng và có thể diễn ra mà không cần sự cho phép của giáo viên. Trong trường hợp này, AI đóng vai trò như một gia sư hoặc người hiệu đính theo yêu cầu. Thách thức là đảm bảo sinh viên sử dụng nó cho mục đích học tập chứ không chỉ để nhận câu trả lời (đảm bảo tính liêm chính trong học thuật).

Rõ ràng là kể từ năm 2025, trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục rất mạnh mẽ nhưng thường hoạt động với sự tham gia của người giáo dục, người điều phối và lựa chọn những đóng góp của AI. Sự thận trọng là điều dễ hiểu: chúng ta không muốn tin tưởng AI sẽ dạy thông tin sai lệch hoặc xử lý các tương tác nhạy cảm của học sinh một cách độc lập. Giáo viên xem các gia sư AI như những trợ lý hữu ích có thể giúp học sinh luyện tập nhiều hơn và trả lời ngay lập tức các câu hỏi thường gặp, giúp giáo viên tập trung vào việc hướng dẫn sâu hơn.

Triển vọng giai đoạn 2030-2035: Gia sư AI cá nhân hóa và trợ giảng tự động

Trong thập kỷ tới, chúng tôi dự đoán trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ cho phép tạo ra những trải nghiệm học tập cá nhân hóa và tự chủ , đồng thời vai trò của giáo viên cũng sẽ thay đổi:

Gia sư AI cá nhân cho mọi học sinh: Đến năm 2030, tầm nhìn (được chia sẻ bởi các chuyên gia như Sal Khan của Khan Academy) là mỗi học sinh có thể tiếp cận với một gia sư AI hiệu quả như một gia sư người thật ở nhiều khía cạnh ( Người tạo ra nó cho rằng gia sư AI này có thể giúp con người thông minh hơn gấp 10 lần ). Những gia sư AI này sẽ hoạt động 24/7, nắm rõ lịch sử học tập của học sinh và điều chỉnh phong cách giảng dạy cho phù hợp. Ví dụ, nếu một học sinh học bằng hình ảnh và đang gặp khó khăn với một khái niệm đại số, AI có thể tự động tạo ra một lời giải thích trực quan hoặc mô phỏng tương tác để giúp đỡ. Bởi vì AI có thể theo dõi tiến độ học tập của học sinh theo thời gian, nó có thể tự động quyết định chủ đề nào cần ôn tập tiếp theo hoặc khi nào cần chuyển sang kỹ năng mới – quản lý hiệu quả kế hoạch bài học cho học sinh đó ở mức độ vi mô.
Giảm tải công việc cho giáo viên ở các nhiệm vụ thường nhật: Chấm điểm, soạn thảo bài tập, viết tài liệu bài giảng – những nhiệm vụ này có thể được giao gần như hoàn toàn cho trí tuệ nhân tạo (AI) vào những năm 2030. Một AI có thể tạo ra bài tập về nhà tùy chỉnh cho cả tuần của một lớp học, chấm điểm tất cả các bài tập của tuần trước (kể cả những bài tập mở) kèm phản hồi, và chỉ ra cho giáo viên biết những học sinh nào cần thêm trợ giúp về những chủ đề nào. Điều này có thể diễn ra với sự can thiệp tối thiểu của giáo viên, có thể chỉ cần một cái nhìn nhanh để đảm bảo điểm số của AI là công bằng.
Nền tảng học tập thích ứng tự động: Chúng ta có thể thấy các khóa học hoàn toàn do AI điều khiển cho một số môn học nhất định. Hãy tưởng tượng một khóa học trực tuyến không có người hướng dẫn, nơi một tác nhân AI giới thiệu tài liệu, cung cấp ví dụ, trả lời câu hỏi và điều chỉnh tốc độ dựa trên học viên. Trải nghiệm của học viên có thể là duy nhất, được tạo ra trong thời gian thực. Một số chương trình đào tạo doanh nghiệp và học tập dành cho người lớn có thể chuyển sang mô hình này sớm hơn, đến năm 2035, một nhân viên có thể nói "Tôi muốn học macro Excel nâng cao" và một gia sư AI sẽ dạy họ thông qua một chương trình học được cá nhân hóa, bao gồm cả việc tạo bài tập và đánh giá lời giải của họ, mà không cần người hướng dẫn.
Trợ lý AI trong lớp học: Trong các lớp học thực tế hoặc ảo, AI có thể lắng nghe các cuộc thảo luận trên lớp và hỗ trợ giáo viên ngay lập tức (ví dụ: đưa ra gợi ý qua tai nghe: “Một số học sinh có vẻ bối rối về khái niệm đó, có lẽ nên đưa ra một ví dụ khác”). Nó cũng có thể điều hành các diễn đàn lớp học trực tuyến, trả lời các câu hỏi đơn giản của học sinh (“Khi nào bài tập đến hạn?” hoặc thậm chí làm rõ một điểm trong bài giảng) để giáo viên không bị quá tải bởi email. Đến năm 2035, việc có một trợ giảng AI trong lớp, trong khi giáo viên con người tập trung vào hướng dẫn cấp cao hơn và các khía cạnh tạo động lực, có thể trở thành tiêu chuẩn.
Tiếp cận giáo dục toàn cầu: Gia sư AI tự động có thể giúp giáo dục học sinh ở những khu vực thiếu giáo viên. Một máy tính bảng tích hợp gia sư AI có thể đóng vai trò là người hướng dẫn chính cho những học sinh có trình độ học vấn hạn chế, giúp các em học đọc viết và toán cơ bản. Đến năm 2035, đây có thể là một trong những ứng dụng có tác động mạnh mẽ nhất – AI lấp đầy khoảng trống khi không có giáo viên con người. Tuy nhiên, việc đảm bảo chất lượng và tính phù hợp về văn hóa của giáo dục AI trong các bối cảnh khác nhau sẽ vô cùng quan trọng.

Liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thay thế hoàn toàn giáo viên? Điều đó khó xảy ra. Dạy học không chỉ đơn thuần là truyền đạt kiến thức – mà còn là hướng dẫn, truyền cảm hứng và hỗ trợ về mặt cảm xúc xã hội. Những yếu tố con người này rất khó để AI sao chép. Nhưng AI có thể trở thành người thầy thứ hai trong lớp học hoặc thậm chí là người thầy đầu tiên trong việc truyền đạt kiến thức, giúp các nhà giáo dục tập trung vào những gì con người làm tốt nhất: thấu cảm, động viên và nuôi dưỡng tư duy phản biện.

Có những mối lo ngại cần quản lý: đảm bảo AI cung cấp thông tin chính xác (không gây ảo giác giáo dục bằng những thông tin sai lệch), tránh thiên vị trong nội dung giáo dục, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của học sinh và giữ cho học sinh luôn hứng thú (AI cần phải có tính động viên, chứ không chỉ đơn thuần là cung cấp thông tin chính xác). Chúng ta có thể sẽ thấy việc công nhận hoặc chứng nhận các hệ thống giáo dục AI – tương tự như việc phê duyệt sách giáo khoa – để đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn.

Một thách thức khác là sự phụ thuộc quá mức: nếu gia sư AI đưa ra câu trả lời quá dễ dàng, học sinh có thể không học được tính kiên trì hoặc khả năng giải quyết vấn đề. Để giảm thiểu điều này, các gia sư AI trong tương lai có thể được thiết kế để đôi khi cho phép học sinh tự vật lộn (giống như một gia sư người thật) hoặc khuyến khích họ tự giải quyết vấn đề bằng cách đưa ra gợi ý thay vì cung cấp sẵn lời giải.

Đến năm 2035, lớp học có thể sẽ được chuyển đổi: mỗi học sinh sẽ có một thiết bị kết nối AI hướng dẫn họ theo tốc độ riêng, trong khi giáo viên điều phối các hoạt động nhóm và cung cấp những hiểu biết chuyên môn. Giáo dục có thể trở nên hiệu quả và cá nhân hóa hơn. Lời hứa là mọi học sinh đều nhận được sự trợ giúp cần thiết khi họ cần – một trải nghiệm “gia sư cá nhân” thực sự trên quy mô lớn. Rủi ro là mất đi một phần sự tương tác của con người hoặc lạm dụng AI (như học sinh gian lận thông qua AI). Nhưng nhìn chung, nếu được quản lý tốt, AI tạo sinh có tiềm năng dân chủ hóa và nâng cao việc học bằng cách trở thành một người bạn đồng hành luôn sẵn sàng và giàu kinh nghiệm trong hành trình học tập của học sinh.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong lĩnh vực hậu cần và chuỗi cung ứng

Logistics – nghệ thuật và khoa học vận chuyển hàng hóa và quản lý chuỗi cung ứng – có vẻ không phải là lĩnh vực truyền thống dành cho trí tuệ nhân tạo (AI) “tạo sinh”, nhưng khả năng giải quyết vấn đề và lập kế hoạch sáng tạo là chìa khóa trong lĩnh vực này. AI tạo sinh có thể hỗ trợ bằng cách mô phỏng các kịch bản, tối ưu hóa kế hoạch và thậm chí điều khiển hệ thống robot. Mục tiêu trong logistics là hiệu quả và tiết kiệm chi phí, điều này rất phù hợp với thế mạnh của AI trong việc phân tích dữ liệu và đề xuất giải pháp. Vậy AI có thể tự động hóa đến mức nào trong việc điều hành chuỗi cung ứng và hoạt động logistics?

Năng lực hiện tại (2025): Tối ưu hóa và hợp lý hóa với sự giám sát của con người

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (bao gồm cả một số phương pháp tạo sinh) được ứng dụng trong lĩnh vực hậu cần chủ yếu như một công cụ hỗ trợ ra quyết định :

Tối ưu hóa tuyến đường: Các công ty như UPS và FedEx đã sử dụng thuật toán AI để tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng – đảm bảo tài xế chọn con đường hiệu quả nhất. Theo truyền thống, đây là các thuật toán nghiên cứu vận hành, nhưng hiện nay các phương pháp tạo sinh có thể giúp khám phá các chiến lược định tuyến thay thế trong các điều kiện khác nhau (giao thông, thời tiết). Trong khi AI đề xuất các tuyến đường, người điều phối hoặc quản lý sẽ thiết lập các thông số (ví dụ: mức độ ưu tiên) và có thể can thiệp nếu cần.
Lập kế hoạch xếp dỡ và sử dụng không gian: Đối với việc đóng gói xe tải hoặc container vận chuyển, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra các kế hoạch xếp dỡ tối ưu (hộp nào đặt ở đâu). AI tạo sinh có thể tạo ra nhiều cấu hình đóng gói để tối đa hóa việc sử dụng không gian, về cơ bản là "tạo ra" các giải pháp mà con người có thể lựa chọn. Điều này đã được nhấn mạnh trong một nghiên cứu cho thấy xe tải thường chạy rỗng tới 30% ở Mỹ, và việc lập kế hoạch tốt hơn - được hỗ trợ bởi AI - có thể giảm thiểu sự lãng phí đó ( Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh hàng đầu trong lĩnh vực hậu cần ). Các kế hoạch xếp dỡ do AI tạo ra này nhằm mục đích cắt giảm chi phí nhiên liệu và khí thải, và trong một số kho hàng, chúng được thực hiện với những thay đổi thủ công tối thiểu.
Dự báo nhu cầu và quản lý tồn kho: Mô hình AI có thể dự đoán nhu cầu sản phẩm và lập kế hoạch bổ sung hàng. Một mô hình tạo sinh có thể mô phỏng các kịch bản nhu cầu khác nhau (ví dụ, AI “tưởng tượng” ra sự tăng đột biến về nhu cầu do một kỳ nghỉ sắp tới) và lập kế hoạch tồn kho phù hợp. Điều này giúp các nhà quản lý chuỗi cung ứng chuẩn bị tốt hơn. Hiện tại, AI cung cấp các dự báo và đề xuất, nhưng con người thường đưa ra quyết định cuối cùng về mức sản xuất hoặc đặt hàng.
Đánh giá rủi ro: Chuỗi cung ứng toàn cầu đang phải đối mặt với những gián đoạn (thiên tai, chậm trễ tại cảng, vấn đề chính trị). Các hệ thống AI hiện đang rà soát tin tức và dữ liệu để xác định các rủi ro tiềm tàng. Ví dụ, một công ty logistics sử dụng AI tạo sinh để quét internet và đánh dấu các hành lang vận chuyển rủi ro (các khu vực có khả năng gặp sự cố do, chẳng hạn, một cơn bão sắp tới hoặc bất ổn chính trị) ( Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh hàng đầu trong logistics ). Với thông tin đó, các nhà hoạch định có thể tự động định tuyến lại các lô hàng để tránh các điểm gặp sự cố. Trong một số trường hợp, AI có thể tự động đề xuất thay đổi tuyến đường hoặc phương thức vận chuyển, sau đó con người sẽ phê duyệt.
Tự động hóa kho hàng: Nhiều kho hàng được tự động hóa một phần với robot thực hiện việc lấy và đóng gói hàng. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) có thể phân bổ nhiệm vụ một cách linh hoạt cho robot và con người để tối ưu hóa quy trình. Ví dụ, AI có thể tạo ra danh sách công việc cho robot lấy hàng mỗi sáng dựa trên đơn đặt hàng. Quá trình này thường diễn ra hoàn toàn tự động, người quản lý chỉ cần giám sát các chỉ số hiệu suất chính (KPI) – nếu đơn đặt hàng tăng đột biến ngoài dự kiến, AI sẽ tự động điều chỉnh hoạt động.
Quản lý đội xe: Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp lên lịch bảo dưỡng cho các phương tiện bằng cách phân tích các mô hình và tạo ra lịch bảo dưỡng tối ưu nhằm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Nó cũng có thể nhóm các lô hàng để giảm số chuyến đi. Phần mềm AI có thể tự động đưa ra các quyết định này miễn là đáp ứng được các yêu cầu dịch vụ.

Nhìn chung, tính đến năm 2025, con người sẽ đặt ra các mục tiêu (ví dụ: “giảm thiểu chi phí nhưng đảm bảo giao hàng trong 2 ngày”) và AI sẽ đưa ra các giải pháp hoặc lịch trình để đạt được điều đó. Hệ thống có thể hoạt động hàng ngày mà không cần can thiệp cho đến khi có sự cố bất thường xảy ra. Rất nhiều hoạt động hậu cần liên quan đến các quyết định lặp đi lặp lại (khi nào lô hàng này nên rời đi? nên lấy hàng từ kho nào?), mà AI có thể học cách đưa ra một cách nhất quán. Các công ty đang dần tin tưởng AI xử lý các quyết định nhỏ này và chỉ cảnh báo cho người quản lý khi có ngoại lệ xảy ra.

Triển vọng giai đoạn 2030-2035: Chuỗi cung ứng tự lái

Trong thập kỷ tới, chúng ta có thể hình dung ra sự phối hợp tự động trong lĩnh vực hậu cần được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo:

Xe tự lái và máy bay không người lái: Xe tải tự lái và máy bay không người lái giao hàng, dù là một chủ đề rộng hơn về trí tuệ nhân tạo/robotics, nhưng lại tác động trực tiếp đến lĩnh vực logistics. Đến năm 2030, nếu vượt qua được các thách thức về quy định và kỹ thuật, chúng ta có thể thấy AI thường xuyên lái xe tải trên đường cao tốc hoặc máy bay không người lái đảm nhiệm việc giao hàng chặng cuối trong thành phố. Những AI này sẽ đưa ra quyết định theo thời gian thực (thay đổi lộ trình, tránh chướng ngại vật) mà không cần người lái. Khía cạnh tạo sinh nằm ở cách các AI trong xe học hỏi từ lượng dữ liệu và mô phỏng khổng lồ, hiệu quả là "huấn luyện" trên vô số kịch bản. Một đội xe hoàn toàn tự động có thể hoạt động 24/7, chỉ cần con người giám sát từ xa. Điều này loại bỏ một yếu tố con người khổng lồ (người lái xe) khỏi các hoạt động logistics, làm tăng đáng kể tính tự chủ.
Chuỗi cung ứng tự phục hồi: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) có thể sẽ được sử dụng để mô phỏng liên tục các kịch bản chuỗi cung ứng và chuẩn bị các kế hoạch dự phòng. Đến năm 2035, AI có thể tự động phát hiện khi nào nhà máy của nhà cung cấp ngừng hoạt động (thông qua tin tức hoặc nguồn cấp dữ liệu) và ngay lập tức chuyển nguồn cung sang các nhà cung cấp thay thế mà nó đã kiểm tra trong quá trình mô phỏng. Điều này có nghĩa là chuỗi cung ứng tự "phục hồi" khỏi các sự cố với sự chủ động của AI. Các nhà quản lý sẽ được thông báo về những gì AI đã làm, thay vì chính người khởi xướng giải pháp khắc phục.
Tối ưu hóa tồn kho từ đầu đến cuối: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động quản lý tồn kho trên toàn bộ mạng lưới kho hàng và cửa hàng. Nó sẽ quyết định khi nào và ở đâu cần di chuyển hàng tồn kho (có thể sử dụng robot hoặc phương tiện tự động để thực hiện), duy trì lượng hàng tồn kho vừa đủ ở mỗi địa điểm. Về cơ bản, AI điều hành trung tâm kiểm soát chuỗi cung ứng: theo dõi tất cả các luồng hàng hóa và điều chỉnh theo thời gian thực. Đến năm 2035, ý tưởng về một chuỗi cung ứng "tự vận hành" có thể có nghĩa là hệ thống sẽ tự động tìm ra kế hoạch phân phối tốt nhất mỗi ngày, đặt hàng sản phẩm, lên lịch sản xuất tại nhà máy và sắp xếp vận chuyển. Con người sẽ giám sát chiến lược tổng thể và xử lý các trường hợp ngoại lệ nằm ngoài khả năng hiểu biết hiện tại của AI.
Thiết kế tạo sinh trong lĩnh vực Logistics: Chúng ta có thể thấy trí tuệ nhân tạo (AI) thiết kế các mạng lưới chuỗi cung ứng mới. Giả sử một công ty mở rộng sang một khu vực mới; AI có thể tạo ra các vị trí kho hàng tối ưu, các liên kết vận chuyển và chính sách tồn kho cho khu vực đó dựa trên dữ liệu – điều mà các chuyên gia tư vấn và phân tích đang làm hiện nay. Đến năm 2030, các công ty có thể dựa vào các khuyến nghị của AI để lựa chọn thiết kế chuỗi cung ứng, tin tưởng vào khả năng cân nhắc các yếu tố nhanh hơn và có thể tìm ra các giải pháp sáng tạo (như các trung tâm phân phối không dễ nhận thấy) mà con người bỏ sót.
Tích hợp với Sản xuất (Công nghiệp 4.0): Logistics không hoạt động độc lập; nó gắn liền với sản xuất. Các nhà máy trong tương lai có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để lập kế hoạch sản xuất, đặt mua nguyên vật liệu đúng thời điểm, và sau đó hướng dẫn mạng lưới logistics vận chuyển sản phẩm ngay lập tức. AI tích hợp này có thể dẫn đến giảm thiểu đáng kể công việc lập kế hoạch của con người – một chuỗi liền mạch từ sản xuất đến giao hàng được thúc đẩy bởi các thuật toán tối ưu hóa chi phí, tốc độ và tính bền vững. Hiện nay, đến năm 2025, các chuỗi cung ứng hiệu suất cao đã được thúc đẩy bởi dữ liệu; đến năm 2035, chúng có thể phần lớn được thúc đẩy bởi AI.
Dịch vụ khách hàng năng động trong lĩnh vực hậu cần: Dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) trong dịch vụ khách hàng, AI trong chuỗi cung ứng có thể tương tác trực tiếp với khách hàng hoặc đối tác. Ví dụ, nếu một khách hàng lớn muốn thay đổi đơn đặt hàng số lượng lớn vào phút cuối, một tác nhân AI có thể thương lượng các phương án khả thi (như “Chúng tôi có thể giao một nửa ngay bây giờ, một nửa vào tuần tới do hạn chế về nguồn lực”) mà không cần chờ người quản lý. Điều này liên quan đến việc AI tạo sinh hiểu được cả hai phía (nhu cầu của khách hàng so với năng lực hoạt động) và đưa ra các quyết định giúp hoạt động diễn ra suôn sẻ đồng thời làm hài lòng khách hàng.

Lợi ích kỳ vọng là một hiệu quả hơn, bền vững hơn và phản ứng nhanh nhạy hơn . Các công ty dự đoán sẽ tiết kiệm được khoản tiền khổng lồ – McKinsey ước tính rằng việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng dựa trên AI có thể cắt giảm đáng kể chi phí và cải thiện mức độ dịch vụ, tạo ra giá trị tiềm năng lên đến hàng nghìn tỷ đô la trên khắp các ngành công nghiệp ( Tình trạng của AI năm 2023: Năm đột phá của AI tạo sinh | McKinsey ).

Tuy nhiên, việc trao nhiều quyền kiểm soát hơn cho AI cũng tiềm ẩn rủi ro, chẳng hạn như lỗi dây chuyền nếu logic của AI bị sai sót (ví dụ, trường hợp nổi tiếng về chuỗi cung ứng AI vô tình khiến một công ty hết hàng do lỗi mô hình). Các biện pháp bảo vệ như "sự tham gia của con người trong các quyết định quan trọng" hoặc ít nhất là bảng điều khiển cho phép con người nhanh chóng can thiệp có thể sẽ vẫn được duy trì đến năm 2035. Theo thời gian, khi các quyết định của AI được chứng minh là hiệu quả, con người sẽ cảm thấy thoải mái hơn khi lùi lại phía sau.

Điều thú vị là, bằng cách tối ưu hóa hiệu quả, trí tuệ nhân tạo đôi khi có thể đưa ra những lựa chọn trái ngược với sở thích của con người hoặc các thông lệ truyền thống. Ví dụ, việc tối ưu hóa thuần túy có thể dẫn đến lượng hàng tồn kho rất thấp, điều này hiệu quả nhưng có thể tiềm ẩn rủi ro. Các chuyên gia chuỗi cung ứng vào năm 2030 có thể phải điều chỉnh trực giác của mình bởi vì trí tuệ nhân tạo, thông qua việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, có thể chứng minh rằng chiến lược khác thường của nó thực sự hoạt động tốt hơn.

Cuối cùng, chúng ta phải xem xét rằng các hạn chế vật lý (cơ sở hạ tầng, tốc độ quy trình vật lý) giới hạn tốc độ thay đổi của logistics, vì vậy cuộc cách mạng ở đây là về việc lập kế hoạch và sử dụng tài sản thông minh hơn chứ không phải là một thực tế vật lý hoàn toàn mới. Nhưng ngay cả trong những giới hạn đó, các giải pháp sáng tạo và sự tối ưu hóa không ngừng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể cải thiện đáng kể cách thức vận chuyển hàng hóa trên toàn thế giới với kế hoạch thủ công tối thiểu.

Tóm lại, đến năm 2035, ngành logistics có thể hoạt động giống như một cỗ máy tự động được vận hành trơn tru: hàng hóa lưu thông hiệu quả, các tuyến đường tự điều chỉnh theo thời gian thực khi có sự gián đoạn, kho hàng tự quản lý bằng robot, và toàn bộ hệ thống liên tục học hỏi và cải thiện từ dữ liệu – tất cả được điều phối bởi trí tuệ nhân tạo tạo sinh đóng vai trò là bộ não của toàn bộ hoạt động.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong lĩnh vực tài chính và kinh doanh

Ngành tài chính hoạt động rất nhiều trong lĩnh vực thông tin – báo cáo, phân tích, giao tiếp khách hàng – điều này tạo nên một môi trường thuận lợi cho trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI). Từ ngân hàng đến quản lý đầu tư và bảo hiểm, các tổ chức đang khám phá AI để tự động hóa và tạo ra những hiểu biết sâu sắc. Câu hỏi đặt ra là, những nhiệm vụ tài chính nào mà AI có thể xử lý một cách đáng tin cậy mà không cần sự giám sát của con người, khi mà độ chính xác và sự tin cậy là vô cùng quan trọng trong lĩnh vực này?

Khả năng hiện tại (2025): Báo cáo tự động và hỗ trợ ra quyết định

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang đóng góp vào lĩnh vực tài chính theo nhiều cách, thường dưới sự giám sát của con người:

Tạo báo cáo: Các ngân hàng và công ty tài chính tạo ra rất nhiều báo cáo – tóm tắt thu nhập, bình luận thị trường, phân tích danh mục đầu tư, v.v. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được sử dụng để soạn thảo những báo cáo này. Ví dụ, Bloomberg đã phát triển BloombergGPT, một mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên dữ liệu tài chính, để hỗ trợ các nhiệm vụ như phân loại tin tức và hỏi đáp cho người dùng thiết bị đầu cuối của họ ( Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang đến với ngành tài chính ). Mặc dù công dụng chính của nó là giúp con người tìm kiếm thông tin, nhưng nó cho thấy vai trò ngày càng tăng của AI. Automated Insights (công ty mà AP đã hợp tác) cũng đã tạo ra các bài báo tài chính. Nhiều bản tin đầu tư sử dụng AI để tóm tắt các biến động thị trường hàng ngày hoặc các chỉ số kinh tế. Thông thường, con người sẽ xem xét lại những bản tin này trước khi gửi cho khách hàng, nhưng đó chỉ là chỉnh sửa nhanh chứ không phải viết lại từ đầu.
Giao tiếp với khách hàng: Trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ, chatbot AI xử lý các thắc mắc của khách hàng về số dư tài khoản, giao dịch hoặc thông tin sản phẩm (hòa nhập vào lĩnh vực dịch vụ khách hàng). Ngoài ra, AI có thể tạo ra các thư tư vấn tài chính cá nhân hóa hoặc các lời nhắc nhở. Ví dụ, AI có thể xác định rằng khách hàng có thể tiết kiệm được phí và tự động soạn thảo một tin nhắn đề xuất họ chuyển sang loại tài khoản khác, sau đó tin nhắn này sẽ được gửi đi với sự can thiệp tối thiểu của con người. Loại hình giao tiếp cá nhân hóa trên quy mô lớn này là một ứng dụng hiện tại của AI trong lĩnh vực tài chính.
Phát hiện và cảnh báo gian lận: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) có thể giúp tạo ra các câu chuyện hoặc lời giải thích cho những bất thường được phát hiện bởi hệ thống chống gian lận. Ví dụ, nếu hoạt động đáng ngờ được gắn cờ, AI có thể tạo ra một thông báo giải thích cho khách hàng (“Chúng tôi nhận thấy một lần đăng nhập từ một thiết bị mới…”) hoặc một báo cáo cho các nhà phân tích. Việc phát hiện được tự động hóa (sử dụng phát hiện bất thường bằng AI/ML), và việc giao tiếp ngày càng được tự động hóa, mặc dù các hành động cuối cùng (chặn tài khoản) thường cần một số bước kiểm tra của con người.
Tư vấn tài chính (hạn chế): Một số cố vấn robot (nền tảng đầu tư tự động) sử dụng thuật toán (không nhất thiết là trí tuệ nhân tạo tạo sinh) để quản lý danh mục đầu tư mà không cần cố vấn con người. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang được ứng dụng, ví dụ như tạo ra bình luận về lý do thực hiện một số giao dịch nhất định hoặc tóm tắt hiệu suất danh mục đầu tư được điều chỉnh phù hợp với từng khách hàng. Tuy nhiên, tư vấn tài chính thuần túy (như lập kế hoạch tài chính phức tạp) vẫn chủ yếu dựa vào con người hoặc thuật toán dựa trên quy tắc; tư vấn tạo sinh tự do mà không có sự giám sát sẽ tiềm ẩn rủi ro về trách nhiệm pháp lý nếu sai sót.
Đánh giá rủi ro và thẩm định bảo hiểm: Các công ty bảo hiểm đang thử nghiệm trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động lập báo cáo đánh giá rủi ro hoặc thậm chí soạn thảo các tài liệu hợp đồng bảo hiểm. Ví dụ, dựa trên dữ liệu về một bất động sản, AI có thể tạo ra bản dự thảo hợp đồng bảo hiểm hoặc báo cáo thẩm định mô tả các yếu tố rủi ro. Hiện tại, con người đang xem xét lại các kết quả này vì bất kỳ sai sót nào trong hợp đồng đều có thể gây tốn kém.
Phân tích dữ liệu và hiểu biết sâu sắc: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sàng lọc các báo cáo tài chính hoặc tin tức và tạo ra các bản tóm tắt. Các nhà phân tích sử dụng các công cụ có thể tóm tắt ngay lập tức một báo cáo thường niên dài 100 trang thành các điểm chính, hoặc trích xuất những điểm quan trọng từ bản ghi cuộc họp báo cáo thu nhập. Những bản tóm tắt này giúp tiết kiệm thời gian và có thể được sử dụng trực tiếp trong việc ra quyết định hoặc chuyển tiếp cho cấp trên, nhưng các nhà phân tích thận trọng vẫn kiểm tra lại các chi tiết quan trọng.

Về bản chất, (AI) hiện nay trong lĩnh vực tài chính hoạt động như một nhà phân tích/biên tập viên không biết mệt mỏi , tạo ra nội dung mà con người sẽ chỉnh sửa. Việc sử dụng hoàn toàn tự động chủ yếu nằm trong các lĩnh vực được xác định rõ ràng như tin tức dựa trên dữ liệu (không cần đánh giá chủ quan) hoặc phản hồi dịch vụ khách hàng. Việc trực tiếp tin tưởng AI đưa ra quyết định về tiền bạc (như chuyển tiền, thực hiện giao dịch ngoài các thuật toán được thiết lập sẵn) rất hiếm khi xảy ra do rủi ro cao và sự giám sát chặt chẽ của cơ quan quản lý.

Triển vọng giai đoạn 2030-2035: Các nhà phân tích AI và hoạt động tài chính tự động

Nhìn về phía trước, đến năm 2035, trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể được tích hợp sâu rộng vào các hoạt động tài chính, có khả năng tự động xử lý nhiều nhiệm vụ:

Chuyên viên phân tích tài chính AI: Chúng ta có thể thấy các hệ thống AI phân tích các công ty và thị trường, đồng thời đưa ra các khuyến nghị hoặc báo cáo ở mức độ tương đương với một chuyên viên phân tích nghiên cứu chứng khoán con người. Đến năm 2030, AI có thể đọc toàn bộ hồ sơ tài chính của một công ty, so sánh với dữ liệu ngành và tự động đưa ra báo cáo khuyến nghị đầu tư (“Mua/Bán” kèm lý do). Một số quỹ đầu cơ đã sử dụng AI để tạo ra tín hiệu giao dịch; đến những năm 2030, các báo cáo nghiên cứu của AI có thể trở nên phổ biến. Các nhà quản lý danh mục đầu tư con người có thể bắt đầu tin tưởng vào phân tích do AI tạo ra như một trong những yếu tố đầu vào. Thậm chí còn có tiềm năng cho AI tự động quản lý danh mục đầu tư: liên tục giám sát và tái cân bằng các khoản đầu tư theo một chiến lược đã được xác định trước. Trên thực tế, giao dịch thuật toán đã được tự động hóa rất nhiều – AI tạo sinh có thể làm cho các chiến lược thích ứng hơn bằng cách tự tạo ra và thử nghiệm các mô hình giao dịch mới.
Lập kế hoạch tài chính tự động: Các cố vấn AI hướng đến người tiêu dùng có thể xử lý việc lập kế hoạch tài chính thường nhật cho cá nhân. Đến năm 2030, bạn có thể cho AI biết mục tiêu của mình (mua nhà, tiết kiệm cho việc học đại học) và nó có thể tạo ra một kế hoạch tài chính hoàn chỉnh (ngân sách, phân bổ đầu tư, đề xuất bảo hiểm) được thiết kế riêng cho bạn. Ban đầu, một chuyên gia lập kế hoạch tài chính con người có thể xem xét lại, nhưng khi niềm tin tăng lên, những lời khuyên như vậy có thể được đưa ra trực tiếp cho người tiêu dùng, kèm theo các điều khoản miễn trừ trách nhiệm phù hợp. Điều quan trọng là phải đảm bảo lời khuyên của AI tuân thủ các quy định và vì lợi ích tốt nhất của khách hàng. Nếu giải quyết được vấn đề này, AI có thể giúp việc tư vấn tài chính cơ bản trở nên dễ tiếp cận hơn với chi phí thấp.
Tự động hóa nghiệp vụ văn phòng: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) có thể tự động xử lý nhiều tài liệu nghiệp vụ văn phòng – đơn xin vay vốn, báo cáo tuân thủ, tóm tắt kiểm toán. Ví dụ, AI có thể tiếp nhận tất cả dữ liệu giao dịch và tạo ra báo cáo kiểm toán chỉ ra bất kỳ vấn đề đáng lo ngại nào. Các kiểm toán viên vào năm 2035 có thể dành nhiều thời gian hơn để xem xét các trường hợp ngoại lệ do AI chỉ ra thay vì tự mình xem xét từng tài liệu. Tương tự, đối với việc tuân thủ, AI có thể tạo ra các báo cáo hoạt động đáng ngờ (SAR) cho các cơ quan quản lý mà không cần chuyên viên phân tích viết chúng từ đầu. Việc tự động tạo ra các tài liệu thường xuyên này, với sự giám sát của con người chỉ còn áp dụng trong các trường hợp ngoại lệ, có thể trở thành tiêu chuẩn.
Giải quyết và thẩm định bảo hiểm: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm (kèm bằng chứng hình ảnh, v.v.), xác định phạm vi bảo hiểm và tự động tạo thư quyết định chi trả. Chúng ta có thể đạt đến điểm mà các yêu cầu bồi thường đơn giản (như tai nạn ô tô với dữ liệu rõ ràng) được AI giải quyết hoàn toàn chỉ trong vài phút sau khi nộp. Thẩm định các hợp đồng bảo hiểm mới cũng có thể tương tự: AI đánh giá rủi ro và tạo ra các điều khoản hợp đồng. Đến năm 2035, có lẽ chỉ những trường hợp phức tạp hoặc ranh giới mới được chuyển đến các chuyên viên thẩm định là con người.
Gian lận và An ninh: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sẽ đóng vai trò quan trọng hơn nữa trong việc phát hiện và ứng phó với gian lận hoặc các mối đe dọa mạng trong lĩnh vực tài chính. Các tác nhân AI tự động có thể giám sát các giao dịch trong thời gian thực và thực hiện các hành động ngay lập tức (khóa tài khoản, đóng băng giao dịch) khi đáp ứng một số tiêu chí nhất định, sau đó đưa ra lý do giải thích. Tốc độ là yếu tố then chốt ở đây, vì vậy cần giảm thiểu sự can thiệp của con người. Phần tạo ra thông tin có thể nằm ở việc truyền đạt những hành động này cho khách hàng hoặc cơ quan quản lý một cách rõ ràng.
Hỗ trợ điều hành: Hãy tưởng tượng một “trưởng phòng” AI có thể tạo ra các báo cáo kinh doanh cho các nhà quản lý cấp cao một cách nhanh chóng. Chỉ cần hỏi, “Bộ phận châu Âu của chúng ta hoạt động như thế nào trong quý này và đâu là những yếu tố chính thúc đẩy sự tăng trưởng so với năm ngoái?” và AI sẽ tạo ra một báo cáo ngắn gọn với các biểu đồ, tất cả đều chính xác, dựa trên dữ liệu. Loại báo cáo và phân tích năng động, tự động này có thể trở nên dễ dàng như một cuộc trò chuyện. Đến năm 2030, việc truy vấn AI để thu thập thông tin kinh doanh và tin tưởng vào khả năng đưa ra câu trả lời chính xác của nó có thể thay thế phần lớn các báo cáo tĩnh và thậm chí cả một số vai trò của nhà phân tích.

Một dự đoán thú vị: đến những năm 2030, phần lớn nội dung tài chính (tin tức, báo cáo, v.v.) có thể sẽ do trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra . Hiện nay, các hãng tin như Dow Jones và Reuters đã sử dụng tự động hóa cho một số mẩu tin nhất định. Nếu xu hướng này tiếp tục, và với sự bùng nổ dữ liệu tài chính, AI có thể sẽ chịu trách nhiệm lọc và truyền tải phần lớn thông tin đó.

Tuy nhiên, sự tin tưởng và xác minh sẽ là yếu tố then chốt. Ngành tài chính được quản lý rất chặt chẽ và bất kỳ trí tuệ nhân tạo nào hoạt động tự động đều cần đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt:

Đảm bảo không có ảo giác (bạn không thể để một nhà phân tích AI tự tạo ra một chỉ số tài chính không có thật – điều đó có thể gây hiểu lầm cho thị trường).
Tránh thiên vị hoặc các hành vi bất hợp pháp (như vô tình phân biệt đối xử trong các quyết định cho vay do dữ liệu đào tạo bị thiên vị).
Khả năng kiểm toán: Các cơ quan quản lý có thể sẽ yêu cầu các quyết định của AI phải được giải thích rõ ràng. Nếu AI từ chối khoản vay hoặc đưa ra quyết định giao dịch, phải có lý do hợp lý để có thể kiểm tra. Các mô hình tạo sinh có thể giống như một hộp đen, vì vậy hãy kỳ vọng vào sự phát triển của AI có thể giải thích được để làm cho các quyết định của chúng trở nên minh bạch.

10 năm tới có thể sẽ chứng kiến sự hợp tác chặt chẽ giữa AI và các chuyên gia tài chính, dần dần mở rộng phạm vi tự chủ khi niềm tin tăng lên. Những thành công ban đầu sẽ đến từ việc tự động hóa các ứng dụng rủi ro thấp (như tạo báo cáo). Khó khăn hơn sẽ là các quyết định cốt lõi như quyết định tín dụng hoặc lựa chọn đầu tư, nhưng ngay cả ở đó, khi AI chứng minh được khả năng của mình, các công ty có thể sẽ trao cho nó nhiều quyền tự chủ hơn. Ví dụ, có thể một quỹ do AI quản lý sẽ hoạt động dưới sự giám sát của con người, người chỉ can thiệp nếu hiệu suất giảm sút hoặc nếu AI phát hiện ra sự không chắc chắn.

Về mặt kinh tế, McKinsey ước tính rằng trí tuệ nhân tạo (đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo sinh) có thể tạo ra giá trị gia tăng khoảng 200-340 tỷ đô la cho ngành ngân hàng mỗi năm và tác động lớn tương tự đến thị trường bảo hiểm và thị trường vốn ( Tình trạng của trí tuệ nhân tạo năm 2023: Năm đột phá của trí tuệ nhân tạo tạo sinh | McKinsey ) ( Tương lai của trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì? | McKinsey ). Điều này đạt được nhờ hiệu quả và kết quả ra quyết định tốt hơn. Để nắm bắt được giá trị đó, nhiều phân tích tài chính và giao tiếp thường ngày có thể sẽ được chuyển giao cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Tóm lại, đến năm 2035, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) có thể trở thành một đội ngũ đông đảo các nhà phân tích, cố vấn và nhân viên cấp dưới làm việc trong toàn bộ lĩnh vực tài chính, tự động thực hiện phần lớn công việc nặng nhọc và một số phân tích phức tạp. Con người vẫn sẽ đặt ra mục tiêu và xử lý chiến lược cấp cao, quan hệ khách hàng và giám sát. Thế giới tài chính, với sự thận trọng, sẽ dần dần mở rộng quyền tự chủ – nhưng hướng đi rõ ràng là ngày càng nhiều quá trình xử lý thông tin và thậm chí cả các khuyến nghị quyết định sẽ đến từ AI. Lý tưởng nhất, điều này dẫn đến dịch vụ nhanh hơn (vay tiền tức thì, tư vấn 24/7), chi phí thấp hơn và có khả năng khách quan hơn (quyết định dựa trên các mẫu dữ liệu). Nhưng việc duy trì lòng tin sẽ rất quan trọng; một lỗi AI nghiêm trọng trong lĩnh vực tài chính có thể gây ra thiệt hại khổng lồ (hãy tưởng tượng một vụ sụp đổ thị trường chớp nhoáng do AI gây ra hoặc hàng nghìn người bị từ chối quyền lợi một cách sai trái). Do đó, các biện pháp bảo vệ và kiểm tra của con người có thể vẫn tồn tại, đặc biệt là đối với các hành động hướng đến người tiêu dùng, ngay cả khi các quy trình hậu cần trở nên tự động hóa cao.

Những thách thức và cân nhắc về đạo đức

Trong tất cả các lĩnh vực này, khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh đảm nhận nhiều trách nhiệm tự chủ hơn, một loạt các thách thức chung và câu hỏi đạo đức nảy sinh. Đảm bảo trí tuệ nhân tạo là một tác nhân tự chủ đáng tin cậy và có lợi không chỉ là một nhiệm vụ kỹ thuật mà còn là một nhiệm vụ xã hội. Ở đây, chúng tôi nêu ra những mối quan ngại chính và cách chúng đang được giải quyết (hoặc sẽ cần được giải quyết):

Độ tin cậy và độ chính xác

Vấn đề ảo giác: Các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra các kết quả không chính xác hoặc hoàn toàn bịa đặt nhưng trông rất đáng tin cậy. Điều này đặc biệt nguy hiểm khi không có sự can thiệp của con người để phát hiện lỗi. Một chatbot có thể đưa ra hướng dẫn sai cho khách hàng, hoặc một báo cáo do AI viết có thể chứa số liệu thống kê bịa đặt. Tính đến năm 2025, sự không chính xác được các tổ chức công nhận là rủi ro hàng đầu của AI tạo sinh ( Tình trạng AI năm 2023: Năm đột phá của AI tạo sinh | McKinsey ) ( Tình trạng AI: Khảo sát toàn cầu | McKinsey ). Trong tương lai, các kỹ thuật như kiểm tra tính xác thực dựa trên cơ sở dữ liệu, cải tiến kiến trúc mô hình và học tăng cường với phản hồi đang được triển khai để giảm thiểu ảo giác. Các hệ thống AI tự động có thể sẽ cần thử nghiệm nghiêm ngặt và có lẽ cần xác minh chính thức đối với các tác vụ quan trọng (như tạo mã có thể gây ra lỗi/lỗ hổng bảo mật nếu sai).

Tính nhất quán: Hệ thống AI cần hoạt động đáng tin cậy theo thời gian và trong nhiều tình huống khác nhau. Ví dụ, một hệ thống AI có thể hoạt động tốt với các câu hỏi tiêu chuẩn nhưng lại gặp khó khăn với các trường hợp ngoại lệ. Đảm bảo hiệu suất nhất quán sẽ đòi hỏi dữ liệu huấn luyện rộng rãi bao gồm nhiều tình huống khác nhau và giám sát liên tục. Nhiều tổ chức có kế hoạch áp dụng phương pháp kết hợp – AI hoạt động, nhưng các mẫu ngẫu nhiên được kiểm tra bởi con người – để đánh giá tỷ lệ chính xác liên tục.

Các biện pháp an toàn: Khi AI hoạt động tự chủ, việc nó nhận biết được sự không chắc chắn của chính mình là rất quan trọng. Hệ thống cần được thiết kế để “biết khi nào nó không biết”. Ví dụ, nếu một bác sĩ AI không chắc chắn về chẩn đoán, nó nên báo hiệu để con người xem xét lại thay vì đưa ra một phỏng đoán ngẫu nhiên. Việc tích hợp ước lượng sự không chắc chắn vào đầu ra của AI (và thiết lập ngưỡng để tự động chuyển giao cho con người) là một lĩnh vực đang được phát triển tích cực.

Thiên kiến và sự công bằng

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh học hỏi từ dữ liệu lịch sử, vốn có thể chứa đựng những thành kiến (về chủng tộc, giới tính, v.v.). Một trí tuệ nhân tạo tự động có thể duy trì hoặc thậm chí khuếch đại những thành kiến đó:

Trong tuyển dụng hoặc tuyển sinh, người ra quyết định bằng trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra quyết định phân biệt đối xử không công bằng nếu dữ liệu huấn luyện của họ có sự thiên vị.
Trong dịch vụ khách hàng, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể phản hồi khác nhau với người dùng dựa trên phương ngữ hoặc các yếu tố khác nếu không được kiểm tra cẩn thận.
Trong các lĩnh vực sáng tạo, trí tuệ nhân tạo có thể không thể hiện đầy đủ một số nền văn hóa hoặc phong cách nhất định nếu tập dữ liệu huấn luyện không cân bằng.

Giải quyết vấn đề này đòi hỏi việc chọn lọc dữ liệu cẩn thận, kiểm tra tính thiên vị và có thể điều chỉnh thuật toán để đảm bảo tính công bằng. Tính minh bạch là chìa khóa: các công ty sẽ cần phải công khai các tiêu chí quyết định của AI, đặc biệt nếu AI tự động ảnh hưởng đến cơ hội hoặc quyền lợi của ai đó (như vay vốn hoặc tìm việc làm). Các cơ quan quản lý đã và đang chú ý; ví dụ, Đạo luật AI của EU (đang được soạn thảo từ giữa những năm 2020) có thể sẽ yêu cầu đánh giá tính thiên vị đối với các hệ thống AI có rủi ro cao.

Trách nhiệm giải trình và trách nhiệm pháp lý

Khi một hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động tự động gây ra thiệt hại hoặc phạm sai lầm, ai sẽ chịu trách nhiệm? Các khung pháp lý đang dần bắt kịp:

Các công ty triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sẽ phải chịu trách nhiệm pháp lý, tương tự như việc chịu trách nhiệm về hành động của nhân viên. Ví dụ, nếu AI đưa ra lời khuyên tài chính sai lầm dẫn đến thua lỗ, công ty có thể phải bồi thường cho khách hàng.
Hiện vẫn còn tranh luận về "tư cách pháp nhân" của trí tuệ nhân tạo (AI) hay liệu AI tiên tiến có thể phải chịu một phần trách nhiệm pháp lý hay không, nhưng điều đó hiện vẫn chỉ mang tính lý thuyết. Trên thực tế, trách nhiệm sẽ thuộc về các nhà phát triển hoặc người vận hành.
Các sản phẩm bảo hiểm mới có thể xuất hiện để bù đắp cho những lỗi do trí tuệ nhân tạo gây ra. Nếu một chiếc xe tải tự lái gây ra tai nạn, bảo hiểm của nhà sản xuất có thể chi trả, tương tự như bảo hiểm trách nhiệm sản phẩm.
Việc ghi chép và lưu nhật ký các quyết định của AI sẽ rất quan trọng cho việc phân tích sau sự cố. Nếu có điều gì đó không ổn, chúng ta cần kiểm tra lại quá trình ra quyết định của AI để rút kinh nghiệm và xác định trách nhiệm. Chính vì lý do này, các cơ quan quản lý có thể bắt buộc ghi nhật ký các hành động tự động của AI.

Tính minh bạch và khả năng giải thích

Lý tưởng nhất, trí tuệ nhân tạo tự chủ (Autonomous AI) nên có khả năng giải thích lý luận của mình bằng ngôn ngữ dễ hiểu đối với con người, đặc biệt là trong các lĩnh vực quan trọng (tài chính, chăm sóc sức khỏe, hệ thống tư pháp). Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (Explainable AI) là một lĩnh vực đang nỗ lực mở ra "hộp đen" này:

Đối với trường hợp bị AI từ chối cho vay, các quy định (như ở Mỹ, ECOA) có thể yêu cầu phải đưa ra lý do cho người nộp đơn. Vì vậy, AI phải đưa ra các yếu tố (ví dụ: “tỷ lệ nợ trên thu nhập cao”) để giải thích.
Người dùng tương tác với AI (như sinh viên với gia sư AI hoặc bệnh nhân với ứng dụng sức khỏe AI) xứng đáng được biết cách AI đưa ra lời khuyên. Hiện đang có những nỗ lực nhằm làm cho quá trình suy luận của AI dễ theo dõi hơn, bằng cách đơn giản hóa các mô hình hoặc bằng cách có các mô hình giải thích song song.
Tính minh bạch cũng có nghĩa là người dùng cần biết khi nào họ đang giao tiếp với trí tuệ nhân tạo (AI) chứ không phải với con người. Các nguyên tắc đạo đức (và có thể cả một số luật) đều hướng đến việc yêu cầu tiết lộ thông tin nếu khách hàng đang nói chuyện với bot. Điều này giúp ngăn ngừa sự lừa dối và cho phép người dùng đưa ra sự đồng ý. Một số công ty hiện nay gắn nhãn rõ ràng cho nội dung do AI viết (ví dụ: “Bài viết này được tạo bởi AI”) để duy trì lòng tin.

Bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh thường cần dữ liệu – bao gồm cả dữ liệu cá nhân có thể nhạy cảm – để hoạt động hoặc học hỏi. Các hoạt động tự động phải tôn trọng quyền riêng tư:

Một trợ lý chăm sóc khách hàng AI sẽ truy cập thông tin tài khoản để hỗ trợ khách hàng; dữ liệu đó phải được bảo vệ và chỉ được sử dụng cho nhiệm vụ được giao.
Nếu gia sư AI có quyền truy cập vào hồ sơ học sinh, cần phải xem xét các quy định pháp luật như FERPA (ở Mỹ) để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu giáo dục.
Các mô hình lớn có thể vô tình ghi nhớ các chi tiết cụ thể từ dữ liệu huấn luyện của chúng (ví dụ: nhắc lại địa chỉ của một người đã thấy trong quá trình huấn luyện). Các kỹ thuật như bảo mật khác biệt và ẩn danh dữ liệu trong quá trình huấn luyện rất quan trọng để ngăn chặn rò rỉ thông tin cá nhân trong kết quả đầu ra được tạo ra.
Các quy định như GDPR trao cho cá nhân quyền kiểm soát các quyết định tự động ảnh hưởng đến họ. Mọi người có thể yêu cầu xem xét lại bởi con người hoặc yêu cầu các quyết định không hoàn toàn tự động nếu chúng ảnh hưởng đáng kể đến họ. Đến năm 2030, các quy định này có thể phát triển khi trí tuệ nhân tạo (AI) trở nên phổ biến hơn, có thể bao gồm quyền được giải thích hoặc quyền từ chối xử lý dữ liệu bằng AI.

An ninh và Lạm dụng

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo tự động có thể trở thành mục tiêu của tin tặc hoặc bị lợi dụng để thực hiện các hành vi xấu:

Công cụ tạo nội dung bằng AI có thể bị lạm dụng để tạo ra thông tin sai lệch trên quy mô lớn (video deepfake, bài báo giả), điều này gây ra rủi ro cho xã hội. Vấn đề đạo đức khi phát hành các mô hình tạo nội dung mạnh mẽ như vậy đang được tranh luận sôi nổi (ví dụ, OpenAI ban đầu khá thận trọng với khả năng xử lý hình ảnh của GPT-4). Các giải pháp bao gồm gắn watermark vào nội dung do AI tạo ra để giúp phát hiện nội dung giả mạo, và sử dụng AI để chống lại AI (như các thuật toán phát hiện deepfake).
Nếu trí tuệ nhân tạo (AI) điều khiển các quy trình vật lý (máy bay không người lái, ô tô, điều khiển công nghiệp), việc bảo vệ nó khỏi các cuộc tấn công mạng là vô cùng quan trọng. Một hệ thống tự động bị tấn công có thể gây ra thiệt hại trong thế giới thực. Điều này đòi hỏi mã hóa mạnh mẽ, các cơ chế an toàn và khả năng can thiệp hoặc tắt máy bởi con người nếu có vẻ như hệ thống bị xâm phạm.
Ngoài ra còn có mối lo ngại về việc trí tuệ nhân tạo (AI) vượt quá giới hạn dự định (kịch bản "AI nổi loạn"). Mặc dù các AI hiện tại không có khả năng tự chủ hay ý định, nhưng nếu các hệ thống tự động trong tương lai có khả năng tự chủ cao hơn, cần có những ràng buộc và giám sát chặt chẽ để đảm bảo chúng không thực hiện các giao dịch trái phép hoặc vi phạm pháp luật do mục tiêu được xác định sai.

Sử dụng có đạo đức và tác động đến con người

Cuối cùng, những cân nhắc đạo đức rộng hơn:

Mất việc làm: Nếu AI có thể thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người, điều gì sẽ xảy ra với những công việc đó? Trong lịch sử, công nghệ tự động hóa một số công việc nhưng lại tạo ra những công việc khác. Quá trình chuyển đổi có thể gây khó khăn cho những người lao động có kỹ năng trong các công việc bị tự động hóa. Xã hội sẽ cần quản lý điều này thông qua việc đào tạo lại kỹ năng, giáo dục và có thể xem xét lại các biện pháp hỗ trợ kinh tế (một số người cho rằng AI có thể đòi hỏi những ý tưởng như thu nhập cơ bản phổ quát nếu nhiều công việc bị tự động hóa). Hiện nay, các cuộc khảo sát cho thấy những cảm xúc trái chiều – một nghiên cứu cho thấy một phần ba số người lao động lo lắng về việc AI thay thế công việc, trong khi những người khác lại coi đó là cách loại bỏ những công việc nặng nhọc.
Sự suy giảm kỹ năng của con người: Nếu AI làm gia sư dạy học, AI tự lái xe và AI viết mã, liệu con người có đánh mất những kỹ năng này? Việc quá phụ thuộc vào AI trong trường hợp xấu nhất có thể làm suy giảm chuyên môn; đây là điều mà các chương trình giáo dục và đào tạo cần phải điều chỉnh, đảm bảo mọi người vẫn học được những kiến thức cơ bản ngay cả khi có sự hỗ trợ của AI.
Ra quyết định dựa trên đạo đức: Trí tuệ nhân tạo (AI) thiếu khả năng phán đoán đạo đức của con người. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hoặc pháp luật, các quyết định hoàn toàn dựa trên dữ liệu có thể mâu thuẫn với lòng trắc ẩn hoặc công lý trong từng trường hợp cụ thể. Chúng ta có thể cần phải mã hóa các khuôn khổ đạo đức vào AI (một lĩnh vực nghiên cứu về đạo đức AI, ví dụ như việc điều chỉnh các quyết định của AI phù hợp với các giá trị của con người). Ít nhất, việc giữ cho con người tham gia vào các quyết định mang tính đạo đức là điều nên làm.
Tính toàn diện: Đảm bảo lợi ích của AI được phân bổ rộng rãi là một mục tiêu đạo đức. Nếu chỉ các công ty lớn mới đủ khả năng chi trả cho AI tiên tiến, các doanh nghiệp nhỏ hơn hoặc các khu vực nghèo hơn có thể bị bỏ lại phía sau. Các nỗ lực mã nguồn mở và các giải pháp AI giá cả phải chăng có thể giúp dân chủ hóa việc tiếp cận. Ngoài ra, giao diện nên được thiết kế sao cho bất kỳ ai cũng có thể sử dụng các công cụ AI (nhiều ngôn ngữ, khả năng tiếp cận cho người khuyết tật, v.v.), nếu không chúng ta sẽ tạo ra một sự phân hóa kỹ thuật số mới về "ai có trợ lý AI và ai không".

Các biện pháp giảm thiểu rủi ro hiện tại: Về mặt tích cực, khi các công ty triển khai trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI Tình trạng AI năm 2023: Năm đột phá của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới | McKinsey ) ( Tình trạng AI: Khảo sát toàn cầu | McKinsey ), và con số này đang tăng lên. Các công ty công nghệ đã thành lập các hội đồng đạo đức AI; các chính phủ đang soạn thảo các quy định. Điều quan trọng là phải tích hợp đạo đức vào quá trình phát triển AI ngay từ đầu (“Đạo đức ngay từ khâu thiết kế”), thay vì phản ứng sau đó.

Tóm lại về những thách thức: việc trao cho AI nhiều quyền tự chủ hơn là con dao hai lưỡi. Nó có thể mang lại hiệu quả và sự đổi mới, nhưng đòi hỏi trách nhiệm rất cao. Những năm tới có thể sẽ chứng kiến sự kết hợp giữa các giải pháp công nghệ (để cải thiện hành vi của AI), các giải pháp về quy trình (khung chính sách và giám sát), và có lẽ là các tiêu chuẩn hoặc chứng nhận mới (các hệ thống AI có thể được kiểm toán và chứng nhận giống như động cơ hoặc thiết bị điện tử hiện nay). Việc vượt qua thành công những thách thức này sẽ quyết định mức độ suôn sẻ mà chúng ta có thể tích hợp AI tự chủ vào xã hội theo cách nâng cao phúc lợi và lòng tin của con người.

Phần kết luận

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đã nhanh chóng phát triển từ một thử nghiệm mới lạ thành một công nghệ đa năng mang tính đột phá, tác động đến mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta. Bài báo cáo này đã khám phá cách thức mà đến năm 2025, các hệ thống AI đã có thể viết bài báo, thiết kế đồ họa, lập trình phần mềm, trò chuyện với khách hàng, tóm tắt hồ sơ y tế, dạy kèm học sinh, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và soạn thảo báo cáo tài chính. Quan trọng hơn, trong nhiều nhiệm vụ này, AI có thể hoạt động với rất ít hoặc không cần sự can thiệp của con người , đặc biệt là đối với các công việc được xác định rõ ràng và có thể lặp lại. Các công ty và cá nhân đang bắt đầu tin tưởng AI để thực hiện các nhiệm vụ này một cách tự động, thu được lợi ích về tốc độ và quy mô.

Nhìn về năm 2035, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ trở thành cộng tác viên phổ biến hơn nữa – thường là một lực lượng lao động kỹ thuật số vô hình xử lý các công việc thường nhật để con người có thể tập trung vào những điều phi thường. Chúng ta dự đoán AI tạo sinh sẽ lái xe ô tô và xe tải trên đường một cách đáng tin cậy, quản lý hàng tồn kho trong kho hàng qua đêm, trả lời các câu hỏi của chúng ta như những trợ lý cá nhân am hiểu, cung cấp hướng dẫn cá nhân cho học sinh trên toàn thế giới, và thậm chí giúp khám phá ra những phương pháp chữa bệnh mới – tất cả đều với sự giám sát trực tiếp ngày càng tối thiểu. Ranh giới giữa công cụ và tác nhân sẽ mờ đi khi AI chuyển từ việc thụ động tuân theo hướng dẫn sang chủ động tạo ra các giải pháp.

Tuy nhiên, hành trình hướng tới tương lai trí tuệ nhân tạo tự động này cần được thực hiện một cách cẩn trọng. Như chúng ta đã nêu, mỗi lĩnh vực đều có những hạn chế và trách nhiệm riêng:

Thực tế đáng suy ngẫm hôm nay: Trí tuệ nhân tạo (AI) không phải là bất khả chiến bại. Nó xuất sắc trong việc nhận dạng mẫu và tạo nội dung nhưng thiếu sự hiểu biết thực sự và khả năng phán đoán thông thường theo nghĩa của con người. Do đó, hiện tại, sự giám sát của con người vẫn là lưới an toàn. Việc nhận biết khi nào AI có thể hoạt động độc lập (và khi nào thì không) là rất quan trọng. Nhiều thành công ngày nay đến từ nhóm giữa con người và AI , và cách tiếp cận kết hợp này sẽ tiếp tục có giá trị trong những trường hợp mà việc tự chủ hoàn toàn chưa phải là điều khôn ngoan.
Lời hứa của ngày mai: Với những tiến bộ trong kiến trúc mô hình, kỹ thuật huấn luyện và cơ chế giám sát, khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tiếp tục mở rộng. Thập kỷ nghiên cứu và phát triển tiếp theo có thể giải quyết nhiều vấn đề hiện tại (giảm ảo giác, cải thiện khả năng giải thích, điều chỉnh AI phù hợp với giá trị con người). Nếu vậy, các hệ thống AI vào năm 2035 có thể đủ mạnh mẽ để được giao quyền tự chủ lớn hơn nhiều. Những dự đoán trong bài viết này – từ giáo viên AI đến các doanh nghiệp tự vận hành phần lớn – hoàn toàn có thể trở thành hiện thực, hoặc thậm chí bị vượt qua bởi những đổi mới khó có thể tưởng tượng được ngày nay.
Vai trò và sự thích ứng của con người: Thay vì trí tuệ nhân tạo (AI) thay thế hoàn toàn con người, chúng ta dự đoán vai trò của con người sẽ phát triển. Các chuyên gia trong mọi lĩnh vực có thể sẽ cần phải thành thạo trong việc làm việc với AI – hướng dẫn nó, kiểm chứng nó và tập trung vào các khía cạnh công việc đòi hỏi những thế mạnh đặc trưng của con người như sự đồng cảm, tư duy chiến lược và giải quyết vấn đề phức tạp. Giáo dục và đào tạo lực lượng lao động nên chuyển hướng để nhấn mạnh những kỹ năng độc đáo của con người này, cũng như kiến thức về AI cho tất cả mọi người. Các nhà hoạch định chính sách và lãnh đạo doanh nghiệp nên lập kế hoạch cho những chuyển đổi trong thị trường lao động và đảm bảo các hệ thống hỗ trợ cho những người bị ảnh hưởng bởi tự động hóa.
Đạo đức và Quản trị: Có lẽ quan trọng nhất, một khuôn khổ về sử dụng và quản trị AI có đạo đức phải là nền tảng cho sự phát triển công nghệ này. Niềm tin là yếu tố then chốt để được chấp nhận – mọi người sẽ chỉ cho phép AI lái xe hoặc hỗ trợ phẫu thuật nếu họ tin tưởng rằng nó an toàn. Xây dựng niềm tin đó đòi hỏi thử nghiệm nghiêm ngặt, tính minh bạch, sự tham gia của các bên liên quan (ví dụ: sự tham gia của bác sĩ trong việc thiết kế AI y tế, giáo viên trong các công cụ giáo dục về AI) và các quy định phù hợp. Hợp tác quốc tế có thể cần thiết để giải quyết các thách thức như deepfake hoặc AI trong chiến tranh, đảm bảo các chuẩn mực toàn cầu về sử dụng có trách nhiệm.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) là một động lực mạnh mẽ cho sự tiến bộ. Nếu được sử dụng một cách khôn ngoan, nó có thể giải phóng con người khỏi những công việc nặng nhọc, khơi dậy sự sáng tạo, cá nhân hóa dịch vụ và giải quyết những thiếu hụt (mang lại chuyên môn ở những nơi khan hiếm chuyên gia). Chìa khóa là triển khai nó theo cách khuếch đại tiềm năng của con người chứ không phải làm suy yếu nó . Trong ngắn hạn, điều đó có nghĩa là giữ cho con người tham gia vào quá trình định hướng AI. Về lâu dài, điều đó có nghĩa là mã hóa các giá trị nhân văn vào cốt lõi của hệ thống AI để ngay cả khi chúng hoạt động độc lập, chúng vẫn hoạt động vì lợi ích chung tốt nhất của chúng ta.

Lãnh địa	Tự chủ đáng tin cậy ngày nay (2025)	Dự kiến đạt được khả năng tự chủ đáng tin cậy vào năm 2035
Viết & Nội dung	- Tin tức thường nhật (thể thao, thu nhập) được tạo tự động. - Đánh giá sản phẩm được tóm tắt bởi AI. - Bản nháp bài viết hoặc email để con người chỉnh sửa. ( Philana Patterson – Hồ sơ cộng đồng ONA ) ( Amazon cải thiện trải nghiệm đánh giá của khách hàng bằng AI )	- Hầu hết nội dung tin tức và tiếp thị được viết tự động với độ chính xác về mặt dữ liệu. - Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra các bài báo và thông cáo báo chí hoàn chỉnh với sự giám sát tối thiểu. - Nội dung được cá nhân hóa cao, được tạo ra theo yêu cầu.
Nghệ thuật thị giác và thiết kế	- Trí tuệ nhân tạo tạo ra hình ảnh từ các gợi ý (con người chọn ra hình ảnh tốt nhất). - Hình ảnh minh họa ý tưởng và các biến thể thiết kế được tạo ra một cách tự động.	- Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra các cảnh video/phim hoàn chỉnh và đồ họa phức tạp. - Thiết kế tạo sinh các sản phẩm/kiến trúc đáp ứng các thông số kỹ thuật. - Tạo nội dung đa phương tiện (hình ảnh, video) cá nhân hóa theo yêu cầu.
Lập trình phần mềm	- AI tự động hoàn thành mã và viết các hàm đơn giản (đã được nhà phát triển xem xét). - Tự động tạo kiểm thử và đề xuất lỗi. ( Lập trình trên Copilot: Dữ liệu năm 2023 cho thấy áp lực giảm chất lượng mã (bao gồm cả dự báo năm 2024) - GitClear ) ( GitHub Copilot dẫn đầu báo cáo nghiên cứu về trợ lý mã AI -- Tạp chí Visual Studio )	- Trí tuệ nhân tạo (AI) triển khai toàn bộ tính năng dựa trên thông số kỹ thuật một cách đáng tin cậy. - Tự động gỡ lỗi và bảo trì mã nguồn cho các mẫu đã biết. - Tạo ứng dụng với mã nguồn tối giản và ít sự can thiệp của con người.
Dịch vụ khách hàng	- Chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp, giải quyết các vấn đề đơn giản (chuyển giao các trường hợp phức tạp). - AI xử lý khoảng 70% các yêu cầu thường xuyên trên một số kênh. ( 59 thống kê về dịch vụ khách hàng bằng AI năm 2025 ) ( Đến năm 2030, 69% quyết định trong quá trình tương tác với khách hàng sẽ là... )	- Trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý hầu hết các tương tác với khách hàng từ đầu đến cuối, bao gồm cả các yêu cầu phức tạp. - AI đưa ra quyết định theo thời gian thực đối với các nhượng bộ dịch vụ (hoàn tiền, nâng cấp). - Chỉ có nhân viên hỗ trợ trực tiếp xử lý các trường hợp đặc biệt hoặc cần giải quyết khiếu nại cấp cao.
Chăm sóc sức khỏe	- AI soạn thảo ghi chú y tế; đề xuất chẩn đoán để bác sĩ xác nhận. - AI đọc một số hình ảnh chụp (chụp X-quang) với sự giám sát; phân loại các trường hợp đơn giản. ( Sản phẩm hình ảnh y tế dựa trên AI có thể tăng gấp năm lần vào năm 2035 )	- AI chẩn đoán chính xác các bệnh thông thường và giải thích hầu hết các hình ảnh y tế. - AI theo dõi bệnh nhân và bắt đầu chăm sóc (ví dụ: nhắc nhở uống thuốc, cảnh báo khẩn cấp). - "Y tá" ảo AI đảm nhiệm việc theo dõi định kỳ; bác sĩ tập trung vào chăm sóc các bệnh phức tạp.
Giáo dục	- Trợ giảng AI trả lời câu hỏi của học sinh, tạo bài tập thực hành (giáo viên giám sát). - AI hỗ trợ chấm điểm (có sự xem xét của giáo viên). ([Trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho giáo dục K-12])	Báo cáo nghiên cứu của Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Hậu cần	- AI tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng và đóng gói (con người đặt mục tiêu). - AI cảnh báo rủi ro chuỗi cung ứng và đề xuất các biện pháp giảm thiểu. ( Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh hàng đầu trong lĩnh vực hậu cần )	- Phần lớn các chuyến giao hàng tự lái (xe tải, máy bay không người lái) được giám sát bởi bộ điều khiển AI. - AI tự động định tuyến lại các lô hàng để tránh gián đoạn và điều chỉnh tồn kho. - Điều phối chuỗi cung ứng từ đầu đến cuối (đặt hàng, phân phối) được quản lý bởi AI.
Tài chính	- Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra các báo cáo tài chính/tóm tắt tin tức (được con người xem xét). - Các cố vấn tự động quản lý danh mục đầu tư đơn giản; AI hỗ trợ trò chuyện xử lý các thắc mắc của khách hàng. ( Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang tiến vào lĩnh vực tài chính )	- Các chuyên gia phân tích AI đưa ra khuyến nghị đầu tư và báo cáo rủi ro với độ chính xác cao. - Giao dịch tự động và tái cân bằng danh mục đầu tư trong giới hạn cho phép. - AI tự động phê duyệt các khoản vay/yêu cầu thông thường; con người xử lý các trường hợp ngoại lệ.

Tài liệu tham khảo:

Patterson, Philana. Các bài báo cáo thu nhập tự động ngày càng nhiều . Thông tấn xã Associated Press (2015) – Mô tả việc AP tự động tạo ra hàng nghìn báo cáo thu nhập mà không cần người viết ( Các bài báo cáo thu nhập tự động ngày càng nhiều | Thông tấn xã Associated Press ).
McKinsey & Company. Tình hình AI đầu năm 2024: Việc áp dụng AI thế hệ mới tăng vọt và bắt đầu tạo ra giá trị . (2024) – Báo cáo cho thấy 65% các tổ chức thường xuyên sử dụng AI tạo sinh, gần gấp đôi so với năm 2023 ( Tình hình AI đầu năm 2024 | McKinsey ), và thảo luận về các nỗ lực giảm thiểu rủi ro ( Tình hình AI: Khảo sát toàn cầu | McKinsey ).
Gartner. Vượt ra ngoài ChatGPT: Tương lai của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho doanh nghiệp . (2023) – Dự đoán rằng đến năm 2030, 90% nội dung của một bộ phim bom tấn có thể được tạo ra bằng AI ( Các trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho các ngành công nghiệp và doanh nghiệp ) và nêu bật các trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh như thiết kế thuốc ( Các trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho các ngành công nghiệp và doanh nghiệp ).
Twipe. 12 Cách các nhà báo sử dụng công cụ AI trong tòa soạn . (2024) – Ví dụ về AI “Klara” tại một cơ quan báo chí viết 11% bài báo, với các biên tập viên con người xem xét tất cả nội dung do AI tạo ra ( 12 Cách các nhà báo sử dụng công cụ AI trong tòa soạn - Twipe ).
Tin tức Amazon.com. Amazon cải thiện trải nghiệm đánh giá của khách hàng bằng trí tuệ nhân tạo . (2023) – Thông báo về tính năng tóm tắt đánh giá do AI tạo ra trên các trang sản phẩm để giúp người mua sắm ( Amazon cải thiện trải nghiệm đánh giá của khách hàng bằng trí tuệ nhân tạo ).
Zendesk. 59 thống kê về dịch vụ khách hàng AI cho năm 2025. (2023) – Cho thấy hơn hai phần ba các tổ chức CX nghĩ rằng AI tạo sinh sẽ bổ sung thêm “sự ấm áp” vào dịch vụ ( 59 thống kê về dịch vụ khách hàng AI cho năm 2025 ) và dự đoán AI cuối cùng sẽ có mặt trong 100% tương tác với khách hàng ( 59 thống kê về dịch vụ khách hàng AI cho năm 2025 ).
Futurum Research & SAS. Trải nghiệm 2030: Tương lai của trải nghiệm khách hàng . (2019) – Khảo sát cho thấy các thương hiệu kỳ vọng khoảng 69% quyết định trong quá trình tương tác với khách hàng sẽ được đưa ra bởi máy móc thông minh vào năm 2030 ( Để định hình lại sự chuyển đổi sang CX, các nhà tiếp thị phải làm 2 điều này ).
Dataiku. Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh hàng đầu trong lĩnh vực hậu cần . (2023) – Mô tả cách GenAI tối ưu hóa việc xếp dỡ hàng (giảm khoảng 30% không gian trống trên xe tải) ( Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh hàng đầu trong lĩnh vực hậu cần ) và cảnh báo rủi ro chuỗi cung ứng bằng cách quét tin tức.
Tạp chí Visual Studio. GitHub Copilot dẫn đầu báo cáo nghiên cứu về trợ lý mã AI . (2024) – Giả định lập kế hoạch chiến lược của Gartner: đến năm 2028, 90% nhà phát triển doanh nghiệp sẽ sử dụng trợ lý mã AI (tăng từ 14% vào năm 2024) ( GitHub Copilot dẫn đầu báo cáo nghiên cứu về trợ lý mã AI -- Tạp chí Visual Studio ).
Tin tức Bloomberg. Giới thiệu BloombergGPT . (2023) – Mô tả chi tiết mô hình 50 tỷ tham số của Bloomberg hướng đến các nhiệm vụ tài chính, được tích hợp vào Terminal để hỗ trợ hỏi đáp và phân tích ( Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang đến với lĩnh vực tài chính ).

Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:

🔗 Những công việc mà AI không thể thay thế – Và những công việc nào sẽ bị AI thay thế?
Cái nhìn toàn cầu về sự thay đổi của thị trường việc làm, xem xét những vai trò nào an toàn trước sự gián đoạn của AI và những vai trò nào có nguy cơ cao nhất.

🔗 Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể dự đoán thị trường chứng khoán không?
Phân tích chuyên sâu về khả năng, hạn chế và các vấn đề đạo đức khi sử dụng AI để dự báo thị trường chứng khoán.

🔗 Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) có thể được sử dụng như thế nào trong an ninh mạng?
Tìm hiểu cách trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang được ứng dụng để phòng chống các mối đe dọa trên mạng, từ phát hiện bất thường đến mô hình hóa mối đe dọa.

Quay lại blog

Quốc gia/vùng