Khi AI tiến tới tuyến đầu của ngành công nghiệp và quản trị: Các nhà nghiên cứu trẻ thảo luận về cơ hội mới của nền kinh tế số châu Á - Thái Bình Dương

Tại Diễn đàn Hội nghị Thường niên Các trung tâm Nghiên cứu APEC về các nhà nghiên cứu trẻ, chủ đề “Đổi mới công nghệ thúc đẩy: Cơ hội của AI và kinh tế số”, các học giả và chuyên gia từ các nền kinh tế Trung Quốc, Singapore, Hàn Quốc, Nga, Peru, cùng thảo luận về cách trí tuệ nhân tạo định hình lại nâng cấp ngành công nghiệp, thị trường lao động, thương mại số và quản trị công cộng.

Các khách mời tham dự có nền tảng từ các trường đại học, viện nghiên cứu, tổ chức đầu tư và khu vực công, điều này làm cho cuộc thảo luận vừa có tầm nhìn học thuật, vừa quan tâm chính sách và quan sát ngành công nghiệp. Người chủ trì, Jin Jiang, nhấn mạnh rằng trí tuệ nhân tạo không chỉ liên quan đến việc nâng cao năng suất trong tương lai mà còn ảnh hưởng sâu sắc đến cấu trúc và khả năng cạnh tranh của thị trường lao động thế kỷ 21.

Từ góc nhìn thúc đẩy ngành công nghiệp, con đường triển khai AI

Trước tiên, Zhang Jingjia, Trung tâm Nghiên cứu APEC của Đại học Nankai, bắt đầu từ tình hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, chỉ ra rằng AI đang thâm nhập nhanh vào các ngành truyền thống, đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất, đã được ứng dụng rộng rãi trong bảo trì dự đoán, kiểm tra chất lượng và tối ưu chuỗi cung ứng. Cô kết hợp các ví dụ của doanh nghiệp Trung Quốc để đề xuất rằng, việc AI thúc đẩy các ngành truyền thống không chỉ dựa vào đột phá công nghệ đơn lẻ, mà còn hình thành các giải pháp hệ thống hóa phù hợp với từng bối cảnh cụ thể.

Theo cô, để thúc đẩy phát triển AI tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, ít nhất cần nắm bắt ba con đường:

Thứ nhất, tổng kết các thực tiễn tốt nhất trong ứng dụng lĩnh vực dọc, cung cấp kinh nghiệm có thể nhân rộng cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô, bao gồm cả doanh nghiệp nhỏ và vừa;

Thứ hai, thông qua xây dựng năng lực và chia sẻ kinh nghiệm, thu hẹp khoảng cách ứng dụng AI giữa các nền kinh tế khác nhau;

Thứ ba, thúc đẩy chính phủ dẫn dắt xây dựng nền tảng dữ liệu và mô hình, cung cấp khả năng hỗ trợ toàn diện cho doanh nghiệp.

Chuyên gia từ lĩnh vực đầu tư của Hồng Kông, Ma Zhiqiang, phân tích tiến trình phát triển công nghệ AI và các cơ hội ứng dụng từ góc độ đầu tư. Ông cho rằng, kể từ khi ra mắt GPT-3.5, trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng tiến từ khả năng “đối thoại” sang “thực thi nhiệm vụ”, và tiếp tục phát triển theo hướng có khả năng suy luận mạnh hơn, khả năng của các thể thể thông minh và thậm chí tự tiến hóa. Trong quá trình này, các tầng ứng dụng, hạ tầng và bộ công cụ doanh nghiệp đều đang đồng bộ tái cấu trúc, mở ra nhiều cơ hội kinh doanh mới.

Ông đặc biệt nhấn mạnh rằng, một trong những thay đổi quan trọng trong ứng dụng AI trong tương lai là người dùng sẽ ngày càng nhiều hơn trong việc điều phối các thể thể thông minh bằng ngôn ngữ tự nhiên, để các thể thể này gọi các ứng dụng khác nhau hoàn thành quy trình công việc. Điều này có nghĩa AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ nữa, mà có thể biến thành lực lượng lao động số mới trong nội bộ doanh nghiệp, đặt ra những yêu cầu mới đối với hệ điều hành, trình duyệt và hệ sinh thái phần mềm doanh nghiệp.

Cơ hội và áp lực của thị trường lao động

Peh Ko Hsu, nghiên cứu viên Viện Nghiên cứu Đông Nam Á của Singapore, tập trung vào tác động của việc áp dụng AI đối với việc làm số và mức lương trong ASEAN. Nghiên cứu của ông phát hiện rằng, tác động của ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến tỷ lệ việc làm số không phải lúc nào cũng rõ ràng ngay lập tức, nhưng sẽ làm giảm đáng kể chênh lệch về mức lương giữa các ngành số và các ngành khác.

Tuy nhiên, “hiệu ứng xói mòn lương” này không phải là không thể giảm thiểu. Các nghiên cứu cho thấy, khi một quốc gia đạt đến một mức độ giáo dục nhất định, tác động tiêu cực của AI đối với chênh lệch lương sẽ giảm rõ rệt, cho thấy rằng trình độ giáo dục càng cao, người lao động càng có khả năng hợp tác bổ sung với AI thay vì bị thay thế. Điều này khiến “đầu tư vào giáo dục” và “đào tạo lại kỹ năng” trở thành những từ khóa chính sách được đồng thuận cao trong diễn đàn.

Người chủ trì Jin Jiang cũng đặc biệt nhấn mạnh điểm này trong phản hồi: Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, giáo dục không chỉ là điều kiện nền tảng để thích nghi với biến đổi công nghệ, mà còn có thể quyết định trực tiếp khả năng chuyển đổi tác động của AI thành lợi nhuận năng suất của một nền kinh tế.

Quy tắc quản trị và hợp tác mở

Phó trưởng khoa Viện Quan hệ Quốc tế và Quan hệ Hệ thống của Moscow, Vasily Evgenevich Taran, bắt đầu từ góc độ quan hệ quốc tế và môi trường thể chế, nhấn mạnh rằng phát triển AI không bao giờ là tiến bộ công nghệ đơn lẻ, mà là một cuộc cách mạng có hệ thống, thấm sâu vào thể chế quốc gia, hệ thống ngành công nghiệp và cấu trúc địa chính trị. Trong bối cảnh quản trị AI toàn cầu vẫn thiếu định nghĩa thống nhất và quy tắc chung, sự khác biệt về thể chế giữa các quốc gia đang làm gia tăng rủi ro phân mảnh quản trị.

Ông đề xuất rằng, “chủ quyền công nghệ” về chiến lược là cần thiết, nhưng trong thực tế rất khó để một quốc gia đơn lẻ có thể hoàn toàn thực hiện. Do đó, xây dựng khung hợp tác “hai tầng” dựa trên nghiên cứu, tiêu chuẩn, cơ chế hợp tác và ngôn ngữ chung, mới có thể giúp quản trị AI đi theo hướng ổn định và hiệu quả hơn.

Chuyên gia từ Đại học Thái Bình Dương của Peru, Jose Carlos Feliciano, mở rộng cuộc thảo luận về “hệ sinh thái đổi mới mở”. Ông chỉ ra rằng, cốt lõi của đổi mới mở không chỉ là lan tỏa công nghệ, mà còn là sự phối hợp và luân chuyển kiến thức giữa chính phủ, trường đại học, doanh nghiệp và xã hội. Trong khu vực có mức độ phát triển khác nhau như APEC, các vấn đề như khoảng cách số, phân mảnh quy tắc, phối hợp sở hữu trí tuệ và chi phí mở rộng xuyên biên giới đều là những thực tế cần đối mặt để xây dựng hệ sinh thái đổi mới mở.

Tuy nhiên, ông cũng cho rằng, chính vì những thách thức nổi bật này, APEC càng cần thúc đẩy luồng di chuyển nhân tài, hợp tác nghiên cứu xuyên biên giới, xây dựng nền tảng trực tuyến và chia sẻ dữ liệu mở, nhằm tăng cường liên kết của mạng lưới đổi mới khu vực. Trong ý nghĩa này, chính diễn đàn là một thực hành cụ thể của đối thoại và hợp tác giữa các nền kinh tế.

Cơ chế tin cậy và các vấn đề mới trong thương mại số

Nghiên cứu viên cao cấp của Viện Chính sách Kinh tế đối ngoại Hàn Quốc, Minji Kang, tập trung vào “AI đáng tin cậy” và quy tắc thương mại số. Cô chỉ ra rằng, cùng với sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo tạo sinh, tính xác thực của nội dung ngày càng khó phân biệt, nền kinh tế số đang đối mặt với cuộc khủng hoảng niềm tin mới. Nếu không thể xác minh nguồn gốc và phương thức tạo ra nội dung, các chi phí giao dịch, rủi ro pháp lý và không chắc chắn thị trường trong các dịch vụ xuyên biên giới sẽ tăng rõ rệt.

Vì vậy, cô đề xuất xem nhãn hiệu AI và cơ chế minh bạch như là “hạ tầng niềm tin” hỗ trợ thương mại số, chứ không phải gánh nặng cản trở đổi mới. Cô phân tích các cách tiếp cận khác nhau của các nền kinh tế trong việc xác định nội dung do AI tạo ra, và chỉ ra rằng sự khác biệt về quy tắc có thể gây ra các vấn đề về tuân thủ lặp lại, tái cấu trúc sản phẩm và thiếu khả năng tương tác.

Theo cô, APEC chính là nền tảng thúc đẩy đồng thuận tối thiểu, chia sẻ thực hành tốt nhất và thảo luận về cơ chế công nhận lẫn nhau. Khi AI ngày càng tích hợp sâu vào hoạt động thương mại, các quy định “minh bạch, có thể xác minh, có thể kết nối” sẽ là điều kiện then chốt để phát triển nền kinh tế số khu vực một cách lành mạnh.

Xem xét AI bao trùm trong chính sách xã hội

Giáo sư Marco Alberto Carrasco Villanueva của Đại học Quốc gia San Marcos, Peru, cung cấp một ví dụ mang tính chính sách công cộng cao hơn. Ông giới thiệu hai dự án thực tiễn của Phòng Thí nghiệm Đổi mới Xã hội AYNILab của Bộ Phát triển và Bao trùm Xã hội Peru: Một là sử dụng hình ảnh từ điện thoại thông minh và AI hỗ trợ sàng lọc thiếu máu, hai là ý tưởng xây dựng nền tảng số kết nối giáo dục và việc làm cho các nhóm yếu thế.

Hai ví dụ này cho thấy giá trị của AI trong khu vực công không chỉ dựa trên “tiến bộ công nghệ”, mà còn nằm ở khả năng giảm thiểu ma sát dịch vụ, nâng cao phúc lợi cho các nhóm yếu thế và hình thành các chính sách có thể đánh giá, mở rộng quy mô. Ông kết luận rằng, việc sử dụng AI trong khu vực công phải dựa trên hướng tiếp cận vấn đề, đồng thời chú trọng thử nghiệm, đánh giá và xây dựng thể chế phù hợp, tránh xem “công nghệ tiềm năng” là “chính sách có thể mở rộng quy mô”.

Những mối quan tâm đa chiều

Nhìn lại toàn bộ diễn đàn, dù các khách mời đến từ các quốc gia và lĩnh vực khác nhau, họ đều thể hiện rõ ràng các chủ đề cốt lõi về phát triển trí tuệ nhân tạo: AI đang chuyển từ một công nghệ nóng sang hạ tầng ngành công nghiệp, cũng từ công cụ nâng cao hiệu quả sang vấn đề quản trị. Dù là nâng cấp ngành công nghiệp, thay đổi việc làm số, quy tắc thương mại xuyên biên giới hay đổi mới dịch vụ công, AI không chỉ mang lại “cơ hội mới”, mà còn tạo ra các tác động phân phối, áp lực thể chế và yêu cầu hợp tác.

Ở góc độ này, giá trị thực sự của diễn đàn không chỉ nằm ở việc cung cấp các quan điểm tiên phong, mà còn thể hiện một sự đồng thuận đang hình thành: tương lai của kinh tế số châu Á - Thái Bình Dương vừa cần đột phá công nghệ, vừa cần đầu tư giáo dục, phối hợp thể chế, công nhận quy tắc và quản trị bao dung. Khi AI dần dần đi vào các lĩnh vực công nghiệp và quản trị, cuộc đối thoại liên ngành, liên nền kinh tế này có thể chính là bước khởi đầu quan trọng để chuyển đổi tiềm năng công nghệ thành lợi ích chung của khu vực.