Lời hứa về cơ hội của AI che giấu một thực tế về sự dịch chuyển có quản lý

Bài viết này thảo luận về cách lời hứa về cơ hội của AI che giấu một thực tế về sự dịch chuyển có quản lý.

August 11, 2025
15 min read

Lời hứa về cơ hội của AI che giấu thực tế về sự dịch chuyển được quản lý

Bạn muốn có những hiểu biết sâu sắc hơn trong hộp thư đến của mình? Đăng ký nhận bản tin hàng tuần của chúng tôi để chỉ nhận những gì quan trọng đối với các nhà lãnh đạo về AI, dữ liệu và bảo mật của doanh nghiệp. Đăng ký ngay

Di cư nhận thức đang diễn ra. Ga đông nghẹt. Một số đã lên tàu trong khi những người khác do dự, không chắc liệu điểm đến có biện minh cho việc khởi hành hay không.

Chuyên gia về tương lai của công việc và Giáo sư Đại học Harvard, Christopher Stanton nhận xét gần đây rằng việc ứng dụng AI đã rất lớn và quan sát thấy rằng đây là một “công nghệ khuếch tán cực kỳ nhanh chóng”. Tốc độ áp dụng và tác động đó là một phần quan trọng để phân biệt cuộc cách mạng AI với các chuyển đổi do công nghệ dẫn đầu trước đây, như PC và internet. Demis Hassabis, Giám đốc điều hành của Google DeepMind, đã tiến xa hơn, dự đoán rằng AI có thể “lớn hơn 10 lần so với Cách mạng Công nghiệp và có lẽ nhanh hơn 10 lần”.

Trí tuệ, hoặc ít nhất là tư duy, ngày càng được chia sẻ giữa con người và máy móc. Một số người đã bắt đầu thường xuyên sử dụng AI trong quy trình làm việc của họ. Những người khác đã tiến xa hơn, tích hợp nó vào các thói quen nhận thức và bản sắc sáng tạo của họ. Đây là những người “sẵn sàng”, bao gồm các nhà tư vấn thông thạo thiết kế nhanh, các nhà quản lý sản phẩm đang trang bị lại hệ thống và những người xây dựng doanh nghiệp của riêng họ, những người làm mọi thứ từ viết mã đến thiết kế sản phẩm đến tiếp thị.

Đối với họ, địa hình cảm thấy mới mẻ nhưng có thể điều hướng được. Thậm chí thú vị. Nhưng đối với nhiều người khác, khoảnh khắc này cảm thấy kỳ lạ và hơn một chút bất ổn. Rủi ro mà họ phải đối mặt không chỉ là bị bỏ lại phía sau. Đó là việc không biết làm thế nào, khi nào và có nên đầu tư vào AI hay không, một tương lai có vẻ rất không chắc chắn và khó hình dung vị trí của họ trong đó. Đó là rủi ro kép của khả năng sẵn sàng AI và nó đang định hình lại cách mọi người giải thích tốc độ, lời hứa và áp lực của quá trình chuyển đổi này.

AI Scaling Hits Its Limits

Power caps, rising token costs, and inference delays are reshaping enterprise AI. Join our exclusive salon to discover how top teams are:

Turning energy into a strategic advantage
Architecting efficient inference for real throughput gains
Unlocking competitive ROI with sustainable AI systems

Secure your spot to stay ahead: https://bit.ly/4mwGngO

Có thật không?

Trên khắp các ngành, các vai trò và nhóm mới đang hình thành và các công cụ AI đang định hình lại quy trình làm việc nhanh hơn so với các chuẩn mực hoặc chiến lược có thể theo kịp. Nhưng ý nghĩa vẫn còn mơ hồ, các chiến lược không rõ ràng. Trò chơi cuối cùng, nếu có, vẫn còn không chắc chắn. Tuy nhiên, tốc độ và phạm vi thay đổi cảm thấy có điềm báo. Mọi người đang được yêu cầu thích nghi, nhưng ít người biết chính xác điều đó có nghĩa là gì hoặc những thay đổi sẽ đi xa đến đâu. Một số nhà lãnh đạo ngành công nghiệp AI tuyên bố những thay đổi lớn đang đến và sớm thôi, với các máy siêu thông minh có thể xuất hiện trong vòng vài năm tới.

Nhưng có lẽ cuộc cách mạng AI này sẽ phá sản, như những cuộc cách mạng khác đã từng xảy ra trước đây, với một “mùa đông AI” khác sẽ theo sau. Đã có hai mùa đông đáng chú ý. Lần đầu tiên là vào những năm 1970, do giới hạn tính toán gây ra. Lần thứ hai bắt đầu vào cuối những năm 1980 sau một làn sóng kỳ vọng không được đáp ứng với những thất bại nổi bật và việc cung cấp không đủ “hệ thống chuyên gia”. Những mùa đông này được đặc trưng bởi một chu kỳ kỳ vọng cao cả, sau đó là sự thất vọng sâu sắc, dẫn đến việc cắt giảm đáng kể tài trợ và sự quan tâm đến AI.

Nếu sự phấn khích xung quanh các tác nhân AI ngày nay phản ánh lời hứa thất bại của các hệ thống chuyên gia, điều này có thể dẫn đến một mùa đông khác. Tuy nhiên, có những khác biệt lớn giữa thời đó và bây giờ. Ngày nay, có sự tham gia của tổ chức, lực kéo của người tiêu dùng và cơ sở hạ tầng điện toán đám mây lớn hơn nhiều so với các hệ thống chuyên gia của những năm 1980. Không có gì đảm bảo rằng một mùa đông mới sẽ không xuất hiện, nhưng nếu ngành công nghiệp thất bại lần này, đó sẽ không phải vì thiếu tiền hoặc động lực. Đó là vì niềm tin và độ tin cậy đã bị phá vỡ trước.

Setbacks for AI

Một cuộc cắt giảm lớn đã xảy ra vào năm 1988 sau khi ngành công nghiệp AI không thực hiện được lời hứa của mình. The New York Times

Di cư nhận thức đã bắt đầu

Nếu “cuộc di cư nhận thức vĩ đại” là có thật, thì đây vẫn là phần đầu của cuộc hành trình. Một số đã lên tàu trong khi những người khác vẫn còn nán lại, không chắc chắn về việc có nên lên tàu hay không. Giữa sự không chắc chắn, bầu không khí tại nhà ga đã trở nên bồn chồn, giống như những du khách cảm nhận được sự thay đổi hành trình mà không ai thông báo.

Hầu hết mọi người đều có công việc, nhưng họ tự hỏi về mức độ rủi ro mà họ phải đối mặt. Giá trị công việc của họ đang thay đổi. Một sự lo lắng âm ỉ nhưng ngày càng tăng vang lên dưới bề mặt của các bài đánh giá hiệu suất và các buổi họp toàn công ty.

AI đã có thể tăng tốc phát triển phần mềm từ 10 đến 100 lần, tạo ra phần lớn mã hướng đến khách hàng và rút ngắn đáng kể thời gian dự án. Các nhà quản lý hiện có thể sử dụng AI để tạo đánh giá hiệu suất của nhân viên. Ngay cả các nhà cổ điển học và khảo cổ học cũng đã tìm thấy giá trị trong AI, khi đã sử dụng công nghệ này để hiểu các chữ khắc Latin cổ đại.

Những người “sẵn sàng” có ý tưởng về nơi họ sẽ đến và có thể tìm thấy lực kéo. Nhưng đối với những người “chịu áp lực”, “kháng cự” và thậm chí cả những người chưa bị AI chạm vào, khoảnh khắc này cảm thấy như một điều gì đó giữa sự dự đoán và đau buồn. Những nhóm này đã bắt đầu hiểu rằng họ có thể sẽ không ở trong vùng an toàn của mình lâu.

Đối với nhiều người, đây không chỉ là về các công cụ hoặc một nền văn hóa mới, mà là liệu nền văn hóa đó có chỗ cho họ hay không. Chờ đợi quá lâu giống như bỏ lỡ chuyến tàu và có thể dẫn đến việc mất việc làm lâu dài. Ngay cả những người tôi đã nói chuyện với những người có thâm niên trong sự nghiệp và đã bắt đầu sử dụng AI cũng tự hỏi liệu vị trí của họ có bị đe dọa hay không.

Câu chuyện về cơ hội và nâng cao kỹ năng che giấu một sự thật khó chịu hơn. Đối với nhiều người, đây không phải là một cuộc di cư. Đó là một sự dịch chuyển được quản lý. Một số công nhân không chọn từ bỏ AI. Họ đang khám phá ra rằng tương lai đang được xây dựng không bao gồm họ. Niềm tin vào các công cụ khác với việc thuộc về trong hệ thống mà các công cụ đang định hình lại. Và nếu không có một con đường rõ ràng để tham gia một cách có ý nghĩa, thì “thích nghi hoặc bị bỏ lại phía sau” bắt đầu nghe ít giống như lời khuyên hơn và giống như một bản án hơn.

Những căng thẳng này chính xác là lý do tại sao thời điểm này lại quan trọng. Có một cảm giác ngày càng tăng rằng công việc, như họ đã biết, đang bắt đầu lùi bước. Các tín hiệu đang đến từ trên xuống. Giám đốc điều hành Microsoft Satya Nadella đã thừa nhận điều đó trong một bản ghi nhớ vào tháng 7 năm 2025 sau khi cắt giảm lực lượng lao động, lưu ý rằng quá trình chuyển đổi sang kỷ nguyên AI “có thể cảm thấy lộn xộn vào những thời điểm nhất định, nhưng sự chuyển đổi luôn luôn như vậy”. Nhưng có một lớp khác cho thực tế đáng lo ngại này: Công nghệ thúc đẩy quá trình chuyển đổi khẩn cấp này vẫn còn về cơ bản là không đáng tin cậy.

Sức mạnh và trục trặc: Tại sao AI vẫn không thể được tin cậy

Tuy nhiên, với tất cả sự khẩn cấp và động lực, công nghệ ngày càng lan rộng này vẫn còn trục trặc, hạn chế, kỳ lạ và dễ vỡ và còn lâu mới đáng tin cậy. Điều này làm dấy lên một lớp nghi ngờ thứ hai, không chỉ về cách thích nghi mà còn về việc liệu các công cụ mà chúng ta đang thích nghi có thể cung cấp hay không. Có lẽ những thiếu sót này không nên gây ngạc nhiên, khi chỉ vài năm trước, đầu ra từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hầu như không mạch lạc. Tuy nhiên, bây giờ, nó giống như có một Tiến sĩ trong túi của bạn; ý tưởng về trí thông minh xung quanh theo yêu cầu từng là khoa học viễn tưởng gần như được hiện thực hóa.

Tuy nhiên, bên dưới lớp đánh bóng của chúng, các chatbot được xây dựng trên các LLM này vẫn dễ mắc lỗi, hay quên và thường quá tự tin. Chúng vẫn còn ảo giác, có nghĩa là chúng ta không thể hoàn toàn tin tưởng vào đầu ra của chúng. AI có thể trả lời một cách tự tin, nhưng không có trách nhiệm giải trình. Đây có lẽ là một điều tốt, vì kiến thức và chuyên môn của chúng ta vẫn cần thiết. Chúng cũng không có bộ nhớ dai dẳng và gặp khó khăn trong việc tiếp tục cuộc trò chuyện từ phiên này sang phiên khác.

Chúng cũng có thể bị lạc. Gần đây, tôi đã có một phiên với một chatbot hàng đầu và nó đã trả lời một câu hỏi hoàn toàn không liên quan. Khi tôi chỉ ra điều này, nó đã trả lời lại ngoài chủ đề, như thể chủ đề cuộc trò chuyện của chúng tôi đã biến mất.

Chúng cũng không học, ít nhất là không theo bất kỳ ý nghĩa nào của con người. Khi một mô hình được phát hành, cho dù bởi Google, Anthropic, OpenAI hay DeepSeek, trọng số của nó sẽ bị đóng băng. “Trí thông minh” của nó được cố định. Thay vào đó, tính liên tục của cuộc trò chuyện với chatbot bị giới hạn trong phạm vi cửa sổ ngữ cảnh của nó, điều này phải thừa nhận là khá lớn. Trong cửa sổ và cuộc trò chuyện đó, các chatbot có thể hấp thụ kiến thức và tạo các kết nối đóng vai trò là học tập trong thời điểm hiện tại và chúng ngày càng giống như những người uyên bác.

Những món quà và thiếu sót này cộng lại thành một sự hiện diện hấp dẫn, mê hoặc. Nhưng chúng ta có thể tin tưởng nó không? Các cuộc khảo sát như Edelman Trust Barometer năm 2025 cho thấy sự tin tưởng vào AI bị chia rẽ. Ở Trung Quốc, 72% người dân bày tỏ sự tin tưởng vào AI. Nhưng ở Hoa Kỳ, con số đó giảm xuống còn 32%. Sự khác biệt này nhấn mạnh cách niềm tin của công chúng vào AI được hình thành nhiều bởi văn hóa và quản trị hơn là bởi khả năng kỹ thuật. Nếu AI không ảo giác, nếu nó có thể nhớ, nếu nó học, nếu chúng ta hiểu cách nó hoạt động, chúng ta có thể sẽ tin tưởng nó hơn. Nhưng sự tin tưởng vào chính ngành công nghiệp AI vẫn còn khó nắm bắt. Có những lo ngại lan rộng rằng sẽ không có quy định có ý nghĩa nào về công nghệ AI và những người bình thường sẽ có ít tiếng nói trong cách nó được phát triển hoặc triển khai.

Không có sự tin tưởng, liệu cuộc cách mạng AI này có thất bại và mang lại một mùa đông khác không? Và nếu vậy, điều gì sẽ xảy ra với những người đã đầu tư thời gian, năng lượng và sự nghiệp của họ? Liệu những người đã chờ đợi để chấp nhận AI có tốt hơn vì đã làm như vậy không? Liệu di cư nhận thức có phải là một thất bại không?

Một số nhà nghiên cứu AI đáng chú ý đã cảnh báo rằng AI ở dạng hiện tại của nó - dựa chủ yếu vào các mạng nơ-ron học sâu mà LLM được xây dựng trên đó - sẽ không đạt được các dự đoán lạc quan. Họ tuyên bố rằng cần phải có những đột phá kỹ thuật bổ sung để phương pháp này tiến xa hơn nữa. Những người khác không tin vào các dự đoán AI lạc quan. Tiểu thuyết gia Ewan Morrison xem tiềm năng của siêu trí tuệ là một tiểu thuyết được treo lơ lửng để thu hút tài trợ của nhà đầu tư. Ông nói: “Đó là một ảo mộng”, “một sản phẩm của vốn đầu tư mạo hiểm phát điên”.

Có lẽ sự hoài nghi của Morrison là có cơ sở. Tuy nhiên, ngay cả với những thiếu sót của chúng, LLM ngày nay đã chứng minh được tiện ích thương mại rất lớn. Nếu sự tiến bộ theo cấp số nhân của vài năm qua dừng lại vào ngày mai, thì những gợn sóng từ những gì đã được tạo ra sẽ có tác động trong nhiều năm tới. Nhưng bên dưới sự chuyển động này là một điều gì đó mong manh hơn: Độ tin cậy của chính các công cụ.

Canh bạc và giấc mơ

Hiện tại, những tiến bộ theo cấp số nhân tiếp tục khi các công ty thử nghiệm và ngày càng triển khai AI. Cho dù được thúc đẩy bởi niềm tin hay nỗi sợ bỏ lỡ, ngành công nghiệp này quyết tâm tiến lên phía trước. Mọi thứ có thể sụp đổ nếu một mùa đông khác đến, đặc biệt nếu các tác nhân AI không thực hiện được. Tuy nhiên, giả định phổ biến là những thiếu sót ngày nay sẽ được giải quyết thông qua kỹ thuật phần mềm tốt hơn. Và chúng có thể. Trên thực tế, chúng có lẽ sẽ như vậy, ít nhất là ở một mức độ nào đó.

Canh bạc là công nghệ sẽ hoạt động, nó sẽ mở rộng quy mô và sự gián đoạn mà nó tạo ra sẽ lớn hơn năng suất mà nó cho phép. Thành công trong cuộc phiêu lưu này giả định rằng những gì chúng ta mất đi về sắc thái, giá trị và ý nghĩa của con người sẽ được bù đắp bằng phạm vi tiếp cận và hiệu quả. Đây là canh bạc mà chúng ta đang thực hiện. Và sau đó là giấc mơ: AI sẽ trở thành một nguồn tài nguyên được chia sẻ rộng rãi, sẽ nâng cao thay vì loại trừ và mở rộng khả năng tiếp cận trí tuệ và cơ hội thay vì tập trung nó.

Sự bất ổn nằm ở khoảng cách giữa hai điều đó. Chúng ta đang tiến lên như thể việc chấp nhận canh bạc này sẽ đảm bảo giấc mơ. Đó là hy vọng rằng sự tăng tốc sẽ đưa chúng ta đến một nơi tốt hơn và niềm tin rằng nó sẽ không làm xói mòn các yếu tố con người làm cho điểm đến đáng để đạt được. Nhưng lịch sử nhắc nhở chúng ta rằng ngay cả những canh bạc thành công cũng có thể bỏ lại nhiều người phía sau. Sự chuyển đổi “lộn xộn” hiện đang diễn ra không chỉ là một tác dụng phụ không thể tránh khỏi. Đó là kết quả trực tiếp của tốc độ áp đảo khả năng thích ứng hiệu quả và cẩn thận của con người và tổ chức. Hiện tại, di cư nhận thức tiếp tục, nhiều dựa trên niềm tin hơn là niềm tin.

Thách thức không chỉ là xây dựng các công cụ tốt hơn mà còn là đặt ra những câu hỏi khó hơn về việc chúng đang đưa chúng ta đến đâu. Chúng ta không chỉ di cư đến một điểm đến không xác định; chúng ta đang làm điều đó quá nhanh đến nỗi bản đồ đang thay đổi khi chúng ta chạy, di chuyển trên một cảnh quan vẫn đang được vẽ. Mọi cuộc di cư đều mang theo hy vọng. Nhưng hy vọng, không được xem xét, có thể rủi ro. Đã đến lúc hỏi không chỉ chúng ta sẽ đi đâu mà ai sẽ được thuộc về khi chúng ta đến.

Gary Grossman là EVP của bộ phận công nghệ tại Edelman và là trưởng toàn cầu của Edelman AI Center of Excellence.

						<div class="image-container">
				<img src="https://venturebeat.com/wp-content/themes/vb-news/brand/img/vb-daily-phone.png" alt="">
			</div>
		
	</div>

AI Today - SkyAI