AI (Artificial Intelligence) nghĩa là trí tuệ nhân tạo, công nghệ này mô phỏng những suy nghĩ và quá trình tiếp thu kiến thức của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. 

Đối với giới công nghệ, năm 2023 trôi qua với loạt “turning point” với AI. Cuối năm qua, chúng ta đã chứng kiến một cuộc chạy đua công nghệ từ các gã khổng lồ nhằm đưa AI từ phòng thí nghiệm đến ứng dụng vào thực tiễn ngày càng mạnh mẽ… Theo Financial Times, tính hữu dụng thực tế của AI sẽ bắt đầu trở nên rõ ràng hơn nữa vào năm 2024.

Ông Hoàng Nam Tiến (SN 1969, Hà Nội) - nguyên Chủ tịch FPT Software, FPT Telecom, Tập đoàn FPT, hiện đang là Phó chủ tịch Hội đồng trường Trường Đại học FPT, được biết đến là một người đặc biệt quan tâm đến lĩnh vực công nghệ. Gia nhập FPT năm 1993, sếp Tiến là một nhân tố quan trọng góp phần vào sự thành công của Tập đoàn. Là một người làm công nghệ và cũng là một người làm giáo dục, bản thân sếp Tiến có rất nhiều góc nhìn mới về AI cùng cơ hội - thách thức mà nó mang đến.

Nhân những ngày đầu tiên của năm Giáp Thìn, hãy cùng sếp Tiến mở hội “bàn tròn” nói về AI, về xu hướng ngành nghề trong năm 2024 và nhiều hơn thế.

Chào ông, 

Năm 2023 đã chứng kiến sự thức giấc của “chàng khổng lồ” trong ngành công nghiệp AI, khiến thuật ngữ “mùa đông AI” (AI winter) trở thành dĩ vãng, từ những nền tảng sẵn có, theo ông xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo năm 2024 là gì?

Đây là câu hỏi lớn mà rất nhiều các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, tổ chức, chính phủ đang tranh luận với nhau. Từ sau sự bùng nổ đó, mọi người đã đặt ra những câu hỏi nghiêm túc rằng làm sao để sử dụng AI vào các công việc của mình, tức đưa AI vào thực tiễn. Tuy nhiên, các lĩnh vực cần tính bảo mật cao như: An ninh quốc phòng, xây dựng luật pháp, bí mật kinh doanh… thì mọi người nhận ra không thể sử dụng AI bừa bãi được. Bởi khả năng bị lọt dữ liệu, thao túng thông tin là rất lớn.

Xu hướng tiếp theo đó chính là ứng dụng ChatGPT cho từng chuyên ngành, tổ chức, công ty. Như vậy, chúng ta sẽ xây dựng những nền tảng ngôn ngữ lớn nhằm phục vụ rất chuyên sâu cho một lĩnh vực cụ thể và nó có độ bảo mật cao vì chỉ sử dụng trong tổ chức, doanh nghiệp ấy. Ví dụ, tại FPT đang xây dựng các ứng dụng AI trên nền tảng ngôn ngữ lớn cỡ khoảng 7 tỷ parameter (đơn vị đo lường thông tin) để phục vụ riêng cho từng ngân hàng, tổ chức tài chính. 

Ngoài ra, sự nở rộ của các ứng dụng AI có thể giúp chúng ta tận dụng và khai thác triệt để lợi ích của nó. Song, mọi người cũng cần chuẩn bị sẵn sàng một tâm thế, khi thế hệ tiếp theo của người máy và ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện diện, khả năng sẽ đe dọa công việc của chúng ta.

Tiếp đến, chưa bao giờ từ “self-learning” (tự học), “life long learning” (học tập suốt đời) lại đúng như thế. Rất nhiều người có trình độ, kinh nghiệm, trải nghiệm… trong một lĩnh vực cụ thể, sẽ phải đi học thêm về những ngành nghề mới. Có 2 mặt luôn song hành, trí tuệ nhân tạo và người máy sẽ làm ảnh hưởng đến công việc của nhiều người, nhưng cũng tạo ra nhiều cơ hội việc làm mới. 

AI sẽ ảnh hưởng đến thị trường lao động như thế nào?

Theo đánh giá của IMF tại Diễn đàn kinh tế thế giới năm 2024 ở Davos, tôi ấn tượng nhất với nhận định trong tương lai gần (có thể là dưới 10 năm hoặc dưới 5 năm), tôi sẽ lấy mốc đến năm 2030, 40% lực lượng lao động sẽ bị ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo và người máy.

Trong thời gian qua, chúng ta cũng chứng kiến sự bùng nổ của ChatGPT nhưng trên thực tế thì còn vô vàn công cụ khác như: Gemini của Google, Copilot của Microsoft… Xa hơn nữa, sẽ còn có rất nhiều công cụ trí tuệ nhân tạo mạnh khác được xây dựng trên nền tảng ngôn ngữ lớn hình thành. Vậy thì thế nào là mạnh? Các công cụ này có khoảng vài trăm, đến vài nghìn parameter (đơn vị đo lường thông tin).

Chỉ lấy riêng ví dụ về ChatGPT, mọi người nhận định rằng kiến thức của ChatGPT bản 4.0 turbo tương đương khoảng 1% những người giỏi nhất trong nhiều lĩnh vực chính của xã hội.

Một dẫn chứng khác để nói về sự tác động của AI với thị trường việc làm là sự kiện Elon Musk công bố người máy Optimus. Cỗ người máy này có trình độ rất khác khi nó có khả năng tự học, tự động quan sát và lên quy trình, đúc rút kinh nghiệm, tránh lỗi... Đến năm 2027, các con robot này sẽ sẵn sàng cho thuê và bán trên phạm vi thương mại. Elon Musk dự tính tiền thuê con robot này là 40 USD/ngày (gần 1 triệu đồng/ngày) và nó có thể làm việc 16 tiếng/ngày, 7 ngày/tuần với chất lượng lao động vượt trội. Nó không đòi tháng lương thứ 13, không đòi thưởng Tết… 

Hay tại nhiều nhà máy, số robot đang hiện diện nhiều hơn số công nhân. Ví dụ như nhà máy lắp ráp ô tô của VinFast, kho hàng Viettel Post của Viettel khi có tới 200 “công nhân robot” tự hành cùng hệ thống băng tải có tính năng chia chọn, phân loại hàng hóa, ước tính giúp giảm 60% chi phí nhân sự… 

Các nhà nghiên cứu hiện đã chỉ ra những công việc lặp đi lặp lại trên 3 lần, thì trí tuệ nhân tạo và robot có khả năng làm tốt hơn chính chúng ta. Những nhóm công việc có thể bị ảnh hưởng: Giao dịch viên ngân hàng, kế toán, làm lập trình (coding), kiểm thử phần mềm (testing), call center... thực tế chứng minh người máy làm tốt hơn con người. 

FPT.AI hiện đang có 5120 con bot AI phục vụ 20 triệu lượt người dùng mỗi tháng. Từ đây có thể thấy, viễn cảnh AI sẽ ảnh hưởng đến thị trường lao động không còn quá xa xôi nữa. Những người máy thế hệ mới - những người có khả năng tự nhận thức, tự học và đặc biệt là trí tuệ nhân tạo trên nền tảng ngôn ngữ lớn đã, đang và sẽ có bước tiến mạnh mẽ và nó đang đe dọa công việc của chúng ta.

Vậy thì ai sẽ bị AI thay thế, ai sẽ chiến thắng AI?

Chúng ta biết được sức mạnh của ChatGPT và của người máy thế hệ mới thế nào, như vậy mọi người đừng cố gắng nhớ thật nhiều cũng đừng cố gắng tính toán thật nhanh để bằng ChatGPT, thay vào đó tập trung vào sự sáng tạo. Vì người máy làm được rất nhiều việc, nên khả năng giao tiếp giữa người và người, từ trái tim đến trái tim, từ ánh mắt đến ánh mắt hay những cái bắt tay… mình phải quan tâm hơn trước.

Đối với các bạn Gen Z, một công thức mà tôi tự sáng tạo ra đó chính là: Gen Z + Gen AI = X Human (một thế hệ con người mới). Những X Human có thể biến các công cụ AI, trí tuệ nhân tạo, người máy… trở thành “con sen” của chính họ.

Ví dụ, nếu muốn xây dựng một ý tưởng và nội dung về nhiệm vụ bán sản phẩm bất kỳ trên thị trường, bây giờ chúng ta có thể hỏi han ChatGPT. Tôi nghĩ rằng phương án mà ChatGPT đưa ra tốt hơn so với phần lớn phương án của các chuyên gia Marketing và vượt trội hơn phần lớn so với sinh viên học về ngành Marketing. 

Như vậy, đây là những việc chúng ta không nên “đối đầu” vì AI ngày càng hoàn thiện. Ngược lại, chúng ta cần cố gắng làm những điều mà ChatGPT không thể làm được như đặt mình vào vị trí khách hàng, hiểu rõ nhu cầu của họ và kể cả những “pain point” (nỗi đau của khách hàng). Từ đó có thể đưa ra những giải pháp với tư cách không phải là người bán hàng, mà chính tôi là người khách hàng.

Một ví dụ khác nữa, bây giờ phần lớn các nhà trường vẫn thiên về dạy càng nhiều kiến thức cho sinh viên càng tốt. Một hình ảnh mọi người rất hay mô tả là một bạn sinh viên đang cố gắng đọc thật hàng hàng tá các cuốn sách xung quanh. 

Liệu rằng hiện tại có cần thiết như vậy? Nhờ Chat GPT, một cuốn sách 500 trang, chỉ cần 30 giây mà có thể tóm tắt trong 3000 từ và khi cần hiểu sâu về một góc cạnh nào đó trong cuốn sách, chúng ta cũng có thể dùng Chat GPT để mở rộng, liên hệ. Với cách thức trên, các bạn có thể đọc 5-6 quyển sách dày cộm đâu đó trong vòng 1 tiếng đồng hồ, nhưng vẫn nắm chắc được nội dung, ý chính. Điều đó cũng đồng nghĩa với việc, một bạn sinh viên 20 tuổi nếu có sự đầu tư nghiêm túc, chịu khó trong vòng một buổi có khả năng sở hữu lượng kiến thức tổng hợp tương đương với những nhà nghiên cứu 20 - 30 năm trong một lĩnh vực hẹp.

Gen Z được mệnh danh là “the first digital natives” (những người bản địa kỹ thuật số đầu tiên), phải chăng việc sử dụng thuần thục công nghệ đối với Gen Z là “khả năng” chứ không phải “kỹ năng” nữa?

Diễn đàn kinh tế thế giới đã đưa ra 10 kỹ năng đối với thế hệ lao động tương lai và một trong số đó là phải biết về AI và big data (dữ liệu lớn). Từ đây có thể thấy, việc sử dụng thuần thục công nghệ đối với Gen Z là điều vô cùng quan trọng.

Với tư cách là Phó chủ tịch hội đồng trường Đại học FPT, ông thấy AI có ảnh hưởng đến công tác dạy và học không?

Đây chỉ là một trong những ví dụ rất đơn giản khi một người thầy có thể áp dụng trí tuệ nhân tạo vào việc giảng dạy. Chắc chắn mỗi một người giảng viên bây giờ đều cần có sự hỗ trợ của AI, một bài giảng của giảng viên biết cách đưa trí tuệ nhân tạo vào sẽ hấp dẫn, hiệu quả và chất lượng hơn rất nhiều so với phần còn lại.

Lúc này chúng ta mới nhận thấy rằng, nếu như ngày xưa hay nói là “người mù chữ” không biết đọc biết viết, thì ngày nay có khái niệm về “người mù công nghệ” không biết về trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn.

Tạm bỏ qua câu chuyện AI, có một nghịch lý là người thất nghiệp vẫn cứ thất nghiệp, còn người lao động được trọng dụng vẫn cứ được trọng dụng, thậm chí không cần đi xin việc, họ được mà tuyển dụng “trải thảm” mời về. Tại sao lại như vậy?

Khi mà xã hội phát triển, những người có năng lực, trình độ, thái độ vượt trội trong công việc thì bất kể trong hoàn cảnh nào họ cũng sẽ có công việc rất tốt. Còn ngược lại, những người có năng lực “chấp chới”, những người biết rất nhiều nhưng khả năng biến kiến thức sách vở vào thực tiễn hay những người dù có năng lực, trình độ tốt nhưng thái độ làm việc không tốt, đặc biệt là thái độ hợp tác, thái độ chia sẻ, thái độ cùng phát triển… thì khả năng được trọng dụng không nhiều.

Càng khó khăn, những người có trình độ, năng lực và thái độ càng trở nên “đắt khách”. Chúng ta cũng nhận ra rằng những người “bình thường” như chúng ta dễ dàng trở thành những người “tầm thường” khi trí tuệ nhân tạo, người máy phát triển. 

Tờ CNBC từng nêu một xu hướng việc làm trong tương lai để “cứu” người lao động khỏi hố sâu thất nghiệp: trau dồi kiến thức, kỹ năng liên ngành. Tức nếu học kinh tế, bạn có thể nâng cao thêm kiến thức về truyền thông, tin học, ngoại ngữ… chứ không chỉ riêng kinh tế. Ông nghĩ sao về quan điểm trên, chúng ta nên bỏ trứng vào nhiều giỏ hay chỉ một giỏ duy nhất?

Người ta thường nói “một nghề cho chín còn hơn chín nghề”, nhưng ở thì hiện tại, nó thật sự là một thách thức khi chúng ta làm bất kỳ nghề gì cũng cần có một sự liên kết rất rộng rãi với các lĩnh vực khác trong thị trường việc làm. Việc sở hữu kiến thức đa lĩnh vực sẽ giúp chúng ta làm mọi thứ hiệu quả hơn.

Nếu một người làm kế toán và có thêm năng lực về big data, AI thì thật sự họ khó bị thay thế. Rồi một người làm về Marketing nhưng có hiểu biết về sản xuất, phân phối, thiết kế… thì sẽ chẳng thể nào mất việc cả. 

Tóm lại, trừ một số ngành chuyên biệt, khả năng biết nhiều kiến thức đa ngành là điều vô cùng cần thiết. Cũng nhân đây tôi muốn nhấn mạnh thêm, khả năng “self-learning” (tự học), “life long learning” (học tập suốt đời) chưa bao giờ quan trọng như hiện tại.

Các bạn trẻ hiện nay thường chọn “học lên Thạc sĩ” ngay sau khi tốt nghiệp đại học như là cách để… trốn tránh thị trường lao động, đặc biệt là trong thời buổi kinh tế khó khăn như hiện nay. Ông nghĩ đây là tư duy thức thời hay bước lùi của người trẻ?

Chương trình giáo dục đại học cung cấp cho chúng ta kiến thức, khả năng tự học… nhưng về cơ bản các trường đại học không dạy chúng ta… có nghề. Sinh viên mà muốn “có nghề” thì phải có một quá trình tự học rất quyết liệt trong 3-4 năm học đại học.

Các bạn trẻ muốn học “master” (thạc sĩ) sau khi tốt nghiệp đại học là muốn học chuyên sâu về một lĩnh vực nào đấy và điều này rất khuyến khích. Nhưng chúng ta hay nhầm Thạc sĩ là MBA, trong khi MBA chỉ là Thạc sĩ Quản trị kinh doanh. Nói về nhóm người này, các bạn học về ngành Quản trị kinh doanh nên đi làm để tích lũy đủ trải nghiệm, kinh nghiệm (ít nhất là sau 3 năm đi làm sau tốt nghiệp) thì mới nên học MBA.

Còn học master về Marketing, Dịch vụ khách hàng… thì nên học ngay sau khi tốt nghiệp đại học để có một nghề chuyên sâu. Khi bước vào thị trường lao động (dù ít hơn khoảng 1-2 năm so với bạn bè do khoảng thời gian đi học Thạc sĩ) chúng ta có sự vượt trội về kiến thức, chuyên môn trong lĩnh vực hẹp.

Ngoài ra, sau 3-4 năm học tại trường đại học, về cơ bản các bạn trẻ rất khó đạt được kiến thức chuyên sâu trong một lĩnh vực nào đấy. Tuy nhiên, rất nhiều sinh viên ngày hôm nay trong quá trình 3-4-5 năm đi học thì họ đã tự học rất chuyên sâu trong một số lĩnh vực. Vì vậy sau khi ra trường, họ đã sẵn sàng như các master.

Trên mạng hay xuất hiện bảng xếp hạng “những ngành nghề khả năng cao thất nghiệp trong tương lai” như: Kế toán, Ngân hàng, Ngôn ngữ Anh… Ông nghĩ rằng bảng xếp hạng này có cơ sở không và liệu rằng sau khi học ngành này chúng ta sẽ bị thất nghiệp?

Hiện nay có quá nhiều tổ chức tham gia làm việc xếp hạng nhưng nhiều khi nghiên cứu không đủ. Tôi thì đánh giá cao các báo cáo của Diễn đàn kinh tế thế giới, nơi mà những nhà kinh tế, chính trị, ngoại giao… đều có mặt. 

Điều quan trọng nhất của việc học đại học là trau dồi được khả năng tự học, tự nghiên cứu nhưng không chỉ dừng lại ở kiến thức. Học đại học quan trọng là trải nghiệm, mà “trải nghiệm” ở đây là việc chúng ta có thể giao tiếp với mọi người, có mạng lưới mối quan hệ tốt, biết cách làm việc nhóm… 

Vì vậy, nếu bạn học ngành Ngôn ngữ Anh nhưng chỉ chăm chăm học tiếng Anh thì khả năng thất nghiệp không nhỏ. Tuy nhiên, vẫn là bạn khi học ngành Ngôn ngữ Anh, nhưng có hiểu biết rất sâu về văn hóa, văn học, nghệ thuật nước Anh và bạn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này thì không bao giờ mất việc cả.

Chúng ta ngày hôm nay biết rất nhiều, thu cả thế giới vào trong vào trong một chiếc màn hình điện thoại nhưng thật ra chúng ta không biết điều gì sâu cả. Vì vậy, khi đi học các bạn nắm rất sâu một lĩnh vực nào đấy và có thêm kiến thức đa ngành thì đấy quả thực là một khả năng đặc biệt.

Tóm lại, trừ khi bạn sinh ra đã “ngậm thìa vàng”, xuất phát từ vạch đích còn nếu không thì hãy cố mà học!

Đầu xuân năm mới, ông có muốn gửi một lời khuyên hay thông điệp đến các bạn trẻ không?

Hãy biến tất cả các ứng dụng AI đã có và sẽ có trở thành “con sen” trong nhà mình.

Cảm ơn những chia sẻ quý báu của ông!