Nghịch lý năng suất của AI

AI có thực sư tăng năng suất làm việc? Ảnh: LinkedIn.

Trong bối cảnh nỗi lo về việc mất việc do AI trỗi dậy, những người lạc quan cho rằng đây chỉ là công cụ giúp tăng năng suất, mang lại lợi ích cho cả người lao động lẫn nền kinh tế. Giám đốc điều hành Microsoft, Satya Nadella, cho rằng người dùng chỉ cần nêu ra mục tiêu, trong khi các tác nhân AI tự động sẽ tự lên kế hoạch, thực thi và học hỏi trên mọi hệ thống.

Tuy nhiên, AI đang tạo ra một cái bẫy “năng suất”, kêu gọi ngày càng nhiều người sử dụng, thậm chí phụ thuộc vào nó. Điều này sẽ dẫn đến suy giảm khả năng tự vấn, giải quyết vấn đề, nghiêm trọng hơn là ảnh hưởng đến sáng tạo, đột phá trong cuộc sống.

Chú trọng số lượng hơn chất lượng

Theo FT, công cụ AI sẽ lý tưởng khi chỉ cần hiệu suất là đủ để giải quyết vấn đề năng suất. Tờ báo đặt vấn đề trong vòng nửa thế kỷ đã có nhiều máy tính được cho là nhanh hơn bao giờ hết ra đời, nhưng tốc độ tăng năng suất lao động tại các nền kinh tế phát triển lại giảm, từ khoảng 2% mỗi năm trong thập niên 1990, nay chỉ còn khoảng 0,8%.

Khi máy tính được bổ sung Internet và tài năng toàn cầu được kết nối, các đột phá lẽ ra phải bùng nổ. Thế nhưng, năng suất nghiên cứu lại sụt giảm. Một nhà khoa học ngày nay tạo ra ít ý tưởng đột phá hơn so với người tiền nhiệm của họ vào thập niên 1960, tính theo mỗi USD đầu tư.

Nhà kinh tế học Gary Becker từng chỉ ra rằng các bậc cha mẹ phải đối mặt với lựa chọn giữa “chất lượng và số lượng”. Chẳng hạn khi càng có nhiều con, họ càng ít khả năng đầu tư vào từng đứa trẻ. Điều tương tự có thể đang xảy ra với đổi mới sáng tạo.

Quá nhiều dự án cùng lúc có thể ảnh hưởng đến khả năng sáng tạo. Ảnh: Adobe Stock.

Những nghiên cứu quy mô lớn về sản lượng sáng chế xác nhận rằng số lượng dự án ôm đồm sẽ tỉ lệ nghịch với khả năng tạo ra đột phá. Trong nhiều thập kỷ gần đây, các bài báo khoa học và bằng sáng chế ngày càng mang tính bổ sung nhỏ giọt, chứ không còn là bước ngoặt lớn.

Trong khi đó, những bộ óc vĩ đại trong lịch sử hiểu rõ điều này. Isaac Newton từng nói rằng ông luôn “giữ một vấn đề trước mắt mình… cho đến khi những tia sáng đầu tiên dần hiện ra, từng chút một, rồi cuối cùng bừng sáng thành ánh sáng rõ ràng và trọn vẹn”. “Sáng tạo là nói không với hàng nghìn thứ”, Steve Jobs đồng tình.

“Bẫy năng lực trung bình của AI”

Ông Hồ Quốc Tuấn, Giám Đốc chương trình Đào tạo Thạc sĩ Tài chính & Kế toán của Đại học Bristol, đã nhắc đến khái niệm “bẫy năng lực trung bình của AI”. Công việc thường xuyên đòi hỏi khả năng của người có năng lực trung bình thường bao gồm nhiều tác vụ lặp lại, tuân theo các quy trình rõ ràng và có thể được lượng hóa. Tuy nhiên, ông cho rằng đó lại là điểm mạnh vượt trội của AI.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có xu hướng bám vào những gì thống kê cho là đồng thuận chung. Nếu cho chatbot đọc văn bản thế kỷ 19, nó sẽ "chứng minh" rằng con người không thể bay, cho đến khi anh em nhà Wright làm được điều đó.

Một bài tổng quan xuất bản tháng 3/2025 trên tạp chí Nature cho thấy, dù LLM có thể giúp giảm tải các công việc khoa học mang tính lặp lại, những bước nhảy vọt thực sự trong tư duy vẫn thuộc về con người. Ông Tuấn cũng cho rằng bám vào những gì đã biết, ít dám mạo hiểm và có tư duy phản biện là điểm yếu chí mạng trong thời kỳ AI.

Demis Hassabis, người đứng đầu nhóm tại Google DeepMind đã phát triển AlphaFold, một mô hình có khả năng dự đoán hình dạng protein, và được xem là một trong những thành tựu khoa học nổi bật nhất của AI cho đến nay. Những ngay cả ông cũng thừa nhận rằng để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát thực sự vẫn sẽ cần “thêm nhiều đổi mới nữa”.

AlphaFold, công trình khoa học đạt giải Nobel, cũng cần "thêm nhiều đổi mới". Ảnh: Google Deepmind.

Tương lai gần, AI chủ yếu giúp tăng hiệu quả thay vì thúc đẩy sáng tạo. Một khảo sát đăng tải ở Arxiv trên hơn 7.000 lao động tri thức cho thấy những người sử dụng AI tạo sinh ở mức độ cao giảm được trung bình 3,6 giờ mỗi tuần cho việc xử lý email (tương đương 31%), trong khi các công việc mang tính cộng tác thì hầu như không thay đổi.

Tuy nhiên, nếu ai cũng giao phó việc trả lời email cho ChatGPT, số lượng email trong hộp thư có thể tăng lên, làm mất đi hiệu suất ban đầu. Theo FT, kinh nghiệm từ sự phục hồi năng suất của Mỹ trong thập niên 1990 cho thấy lợi ích từ công cụ mới sẽ nhanh chóng mờ nhạt nếu không đi kèm với những đột phá sáng tạo thực sự.