Blogs

A study by Trang Pham-Thi and Bernardo Caldarola finds Vietnam’s 3G expansion boosted basic schooling but led some students to leave early for work. 

Date Published 13 Oct 2025 Author Dr. Trang Thi Pham

When mobile broadband began spreading globally, many hoped it would be a great equaliser — unlocking access to knowledge, expanding learning opportunities, and narrowing educational divides. In theory, faster internet meant students could study online anytime, anywhere, access digital libraries, and connect with teachers and peers in new ways.

But what really happens when mobile internet arrives in a developing country? Does it help young people stay in school — or does it draw them away from classrooms and into the labour market?

Our recent study takes on this question in the context of Vietnam, a lower-middle-income country that has experienced both rapid digital expansion and industrial growth. By tracing the rollout of 3G networks across provinces from 2010 to 2016, we find a surprising paradox: mobile internet helps some students progress in education, while pulling others out of school earlier.  

What we found

Looking at young people aged 15 to 25, we observed that:

• 3G expansion increased the completion of lower-secondary school. With more access to mobile internet, students were more likely to finish this level of education.

• But it reduced continuation into upper-secondary school. Once lower secondary was completed, many chose not to continue, opting to enter the workforce.

Why this split? The answer lies in the education–employment trade-off. Vietnam’s labour market, especially during its industrial boom, created a wave of jobs that required only a lower-secondary degree. For many young people, the opportunity cost of staying in school beyond age 15 was too high.

In simple terms, the incentive to complete high school diminished when good-enough jobs became available.

Why Vietnam’s context matters

Two key features shape Vietnam’s experience:

• Legal working age. In Vietnam, young people are legally allowed to work from age 15, the same age they typically complete lower-secondary school. This timing creates a natural decision point: continue studying or start working.

• Labour-abundant economy. Vietnam’s industrialisation has been powered by labour-intensive manufacturing and services, offering a steady supply of entry-level jobs. Wages from these jobs can be attractive, especially in families with lower incomes who face the high costs of upper-secondary education, such as private tutoring and exam preparation classes.

In this environment, the rollout of 3G internet acted like a double-edged sword. It supported students in reaching a basic level of education, but it also connected them more quickly to job opportunities that reduced incentives for higher schooling.

The bigger picture: declining returns to education

Our findings highlight a broader issue: declining returns to education beyond a certain point. In Vietnam, completing lower-secondary school yields higher relative benefits than pushing through upper-secondary school. As long as the labour market continues to reward this level of education with steady employment, many families will rationally choose work over extended schooling.

This pattern echoes earlier stages of industrialisation in richer countries. Historical evidence from the U.S. and Europe shows that child labour often rose initially, as new industries created demand for less-educated workers. Only later, as economies moved into more skill-intensive sectors, did returns to higher education increase.

Risks in the digital era

While current job opportunities may appear sufficient, the future is less certain. Emerging technologies like artificial intelligence and automation threaten to replace routine jobs — the very types of positions that many Vietnamese youth are leaving school to take. Without stronger investment in higher education and skill development, today’s short-term gains could become tomorrow’s vulnerabilities, leaving many workers unprepared for more advanced industries.

What can be done?

The message is clear for policymakers, educators, and development practitioners: Internet access alone is insufficient. Without complementary policies, it risks deepening education–employment trade-offs rather than resolving them.

Some key steps include:

• Making higher education more affordable and accessible. Tuition exemptions in Vietnam are a positive step, but hidden costs such as tutoring and school contributions remain barriers. Innovative financing models, scholarships, and public–private partnerships could ease the burden further.

• Improving the quality and relevance of education. Many dropouts cite lack of interest, not just financial constraints. Updating curricula, integrating digital tools, and teaching practical digital skills (such as coding or applied STEM) can make education more engaging and better aligned with labour market needs.

• Expanding vocational and technical pathways. Not all students will pursue university degrees. Strengthening vocational training, apprenticeships, and work-study programs can provide attractive alternatives that still prepare youth for skill-intensive sectors.

• Stimulating demand for skilled labour. Governments can promote industries that require higher skills — such as ICT, business services, and advanced manufacturing — to ensure that investing in education pays off.

Looking ahead

Vietnam is not alone in facing these challenges. Other Asian countries, like Bangladesh and Indonesia, share similar labour-abundant structures and rapid digital growth. The trade-off between education and employment, shaped by industrialisation and internet access timing, may play out in comparable ways.

As digital technologies continue to spread, we must ask: Are we creating opportunities that pull young people into sustainable, future-ready jobs — or are we locking them into short-term gains that may soon disappear?

The answer will depend not only on how fast internet connections reach every corner of the globe, but also on whether education systems and labour markets evolve in step.

Key takeaway

Mobile internet can be both a booster and a barrier for education. In Vietnam, 3G diffusion helped more students complete lower secondary schooling but reduced incentives to continue into higher levels. The lesson is that technology’s impact on education is deeply tied to labour market structures and institutional settings.

If countries want digital technologies to drive inclusive development, they must go beyond access and invest in the skills, institutions, and opportunities that make higher education worth pursuing.

ORIGINAL WORK

Pham, T. T., & Caldarola, B. (2025). 3G Internet Diffusion and Secondary Education Attainment: Evidence of Opportunity Cost in Vietnam. Review of Development Economics, vol. 70031. https://doi.org/10.1111/rode.70031

Suggested citation: Pham Trang., "When the Internet Meets Education: Lessons from Vietnam’s 3G Rollout The promise and paradox of mobile internet ," UNU-MERIT (blog), 2025-10-13, 2025, https://unu.edu/merit/blog-post/when-internet-meets-education-lessons-vietnams-3g-rollout-promise-and-paradox.

Bài dịch từ "Governance of the Transition to Artificial General Intelligence (AGI) Urgent Considerations for the UN General Assembly Report for the Council of Presidents of the United Nations General Assembly (UNCPGA)" được đăng tải trên uncpga.world/agi-report-language-selection/ (chọn Vietnamese).

Dịch: Trang Phạm. Hiệu đính: Phượng Phan.

Quản trị Quá trình chuyển đổi sang Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (Artificial General Intelligence AGI) 

Những cân nhắc cấp bách đối với Đại hội đồng Liên Hợp Quốc Báo cáo cho Hội đồng các Chủ tịch của Đại hội đồng Liên Hợp Quốc (UNCPGA)

Tóm tắt điều hành 

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đang tiến nhanh tới ngưỡng của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) —đặc trưng bởi khả năng thực hiện các nhiệm vụ nhận thức đa dạng với hiệu quả ngang bằng hoặc vượt qua trí thông minh của con người. Với các đầu tư tài chính lớn nhất trong lịch sử đang thúc đẩy những nỗ lực nghiên cứu và phát triển chưa từng có, các nhà lãnh đạo ngành và chuyên gia dự báo rằng AGI có thể xuất hiện ngay trong thập kỷ này, mang lại những lợi ích vượt bậc cho nhân loại. Trong số những lợi ích đó, AGI có thể thúc đẩy nhanh chóng các khám phá khoa học liên quan đến sức khỏe cộng đồng, chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp và nâng cao năng suất, đồng thời góp phần hiện thực hóa các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs).

Tuy nhiên, AGI cũng có thể tạo ra những rủi ro đặc thù và thậm chí thảm hoạ tiềm tàng. Khác với AI truyền thống, AGI có thể tự động thực thi các hành động gây hại nằm ngoài tầm kiểm soát của con người, dẫn đến những hậu quả không thể đảo ngược được, bao gồm các mối đe doạ từ các hệ thống vũ khí tiên tiến và các lỗ hỗng trong hạ tầng thiết yếu. Chúng ta phải bảo đảm rằng những rủi ro này được giảm thiểu nếu muốn khai thác được những lợi ích vượt bậc mà AGI mang lại.

Để ứng phó hiệu quả với những thách thức toàn cầu này, cần có hành động quốc tế khẩn cấp và phối hợp dưới sự hỗ trợ của Liên Hợp Quốc. Những hành động này nên được khởi xướng thông qua một phiên họp đặc biệt của Đại hội đồng Liên Hợp Quốc về AGI nhằm thảo luận về các lợi ích và rủi ro của AGI, cũng như về khả năng thiết lập các cơ chế toàn cầu như: một đài quan sát quốc tế về AGI, hệ thống chứng nhận AGI an toàn và đáng tin cậy, một Công ước Liên Hợp Quốc về AGI, và một cơ quan quốc tế chuyên trách về AGI. Nếu không có cơ chế quản trị toàn cầu chủ động, sự cạnh tranh giữa các quốc gia và tập đoàn sẽ đẩy nhanh việc phát triển AGI đầy rủi ro, làm suy yếu các giao thức an ninh và gia tăng căng thẳng địa chính trị. Hành động quốc tế có phối hợp có thể ngăn ngừa những hệ quả này, thúc đẩy việc phát triển và sử dụng AGI một cách an toàn, bảo đảm phân phối lợi ích một cách công bằng, và duy trì sự ổn định toàn cầu.

I. Giới thiệu 

Tốc độ phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đã diễn ra nhanh chóng trong những năm và tháng gần đây,  và có thể sẽ còn tăng tốc hơn nữa — một phần do các công ty AI đang đầu tư những khoản tiền khổng lồ để phát triển các tác nhân AI (AI agents) ngày càng có năng lực và tính tự chủ cao hơn, và một phần do việc sử dụng ngày càng nhiều các mô hình AI mạnh nhất để thúc đẩy chính quá trình nghiên cứu về chính AI,  Nhiều người kỳ vọng rằng những tiến bộ vượt bậc trong năng lực của trí tuệ nhân tạo sẽ dẫn đến sự ra đời của “Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát” (AGI): các hệ thống AI có khả năng ngang bằng hoặc vượt qua con người trong hầu hết các nhiệm vụ nhận thức.

Mặc dù còn có những ý kiến khác nhau về thời điểm AGI sẽ xuất hiện, tất cả các chuyên gia trong Hội đồng này đều tin rằng AGI có thể sẽ được phát triển ngay trong thập kỷ này. Các công ty AI đang cam kết đầu tư hàng trăm tỷ đô la để đạt được AGI trong thời gian sớm, biến đây trở thành nỗ lực nghiên cứu và phát triển (R&D) lớn nhất trong lịch sử loài người. Khu vực tư nhân cần có trách nhiệm phát triển công nghệ theo hướng an toàn hơn và cần có các cơ chế khuyến khích để thực hiện điều đó; tuy nhiên, cuộc chạy đua cạnh tranh nhằm giành vị trí tiên phong trong việc đạt được AGI đang khiến các công ty dồn toàn bộ nguồn lực vào việc nâng cao khả năng hệ thống, thay vì tập trung vào yếu tố an toàn, với mục tiêu “giành chiến thắng cuộc đua”.

Những rủi ro hiện tại liên quan đến AI chủ yếu bắt nguồn từ việc con người sử dụng công nghệ sai mục đích. Tuy nhiên, AGI đặt ra một loại rủi ro khác biệt căn bản, vì các mối đe dọa tiềm tàng của nó vượt ra ngoài việc con người sử dụng sai. AGI có thể tự động tạo ra và thực hiện các kế hoạch với hậu quả thảm khốc, vượt qua khả năng của con người trong việc nhận diện, phân tích và ứng phó với các mối đe dọa mới và những biến động chưa từng có tiền lệ.  Khi kết hợp với khuynh hướng tự bảo toàn  được quan sát thấy gần đây ở các hệ thống AI tiên tiến, điều này có thể dẫn đến những tình huống mà AGI trở nên không thể kiểm soát được.

Đây cần được xem là một mối quan ngại chung của toàn thể cộng đồng quốc tế. Các rủi ro liên quan đến AGI không chỉ giới hạn trong phạm vi một ngành hay một quốc gia, mà có hệ lụy toàn cầu, bất kể chúng có khởi nguồn từ đâu. Đảm bảo sự tích hợp an toàn và hài hòa của AGI đòi hỏi không chỉ nỗ lực từ quốc gia hoặc khu vực tư nhân mà còn cần đến cơ chế quản trị quốc tế chủ động, được dẫn dắt bởi Liên Hợp Quốc. Liên Hợp Quốc có vị thế đặc biệt để thúc đẩy việc đạt được một thỏa thuận khoa học về các rủi ro và các chiến lược giảm thiểu rủi ro, xây dựng đồng thuận chính trị xung quanh cách tiếp cận chung trong việc giảm thiểu rủi ro, điều phối chính sách, thúc đẩy các tiêu chuẩn hoặc các cơ chế bảo vệ, ứng phó với các tình huống khẩn cấp, cũng như thực hiện hoặc điều phối các nghiên cứu chung về an toàn và an ninh.

Nếu không có cơ chế quản trị toàn cầu, những tiềm năng đột phá của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) trong việc giải quyết các thách thức toàn cầu có thể sẽ không được khai thác đầy đủ hoặc có nguy cơ bị định hướng sai lệch. Hơn nữa, sự phối hợp ở quy mô toàn cầu là yếu tố then chốt để ứng phó với các mối đe dọa mang tính thảm họa toàn cầu mà AGI được dự báo có thể gây ra. Thật khó để tưởng tượng rằng sự phối hợp này có thể đạt được trên phạm vi toàn cầu mà thiếu vai trò lãnh đạo tích cực từ Liên Hợp Quốc.

I. Sự cấp thiết của hành động bởi Đại hội đồng Liên Hợp Quốc về quản trị trí tuệ nhân tạo tổng quát và những hệ lụy có thể xảy ra nếu không có hành động kịp thời

Trong bối cảnh địa chính trị phức tạp và hiện vẫn chưa có các chuẩn mực quốc tế mang tính ràng buộc và thống nhất, việc chạy đua phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) không đi kèm với các biện pháp an toàn đầy đủ đang làm gia tăng nguy cơ xảy ra sự cố, bị lạm dụng, vũ khí hóa, và thậm chí dẫn đến những thất bại mang tính tồn vong.  Các quốc gia và tập đoàn đang đặt ưu tiên vào tốc độ hơn là an toàn, khiến cho các khung quản trị cấp quốc gia bị suy yếu và các giao thức bảo đảm an toàn bị xem là thứ yếu so với lợi ích kinh tế hoặc quân sự. Trong bối cảnh nhiều dạng AGI từ cả chính phủ và doanh nghiệp có thể xuất hiện trước khi thập kỷ này kết thúc, trong khi việc thiết lập các hệ thống quản trị ở cấp quốc gia và quốc tế sẽ cần nhiều năm, việc khẩn trương khởi động các thủ tục cần thiết là điều cấp bách để ngăn chặn những hệ quả sau đây:

1. Những hệ quả không thể đảo ngược— Một khi trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) được phát triển, tác động của nó có thể không thể đảo ngược. Nhiều dạng AI tiên tiến hiện nay đã thể hiện hành vi đánh lừa và tự bảo vệ, cùng với xu hướng phát triển các hệ thống AI ngày càng tự chủ, có khả năng tương tác, tự cải thiện và được tích hợp vào các hạ tầng trọng yếu, quỹ đạo phát triển và tác động của AGI có thể dẫn đến việc không thể kiểm soát được. Nếu điều đó xảy ra, nhân loại có thể không còn khả năng quay trở lại trạng thái kiểm soát tin cậy bởi con người. Việc thiết lập cơ chế quản trị chủ động là hết sức cần thiết để bảo đảm rằng AGI không vượt qua các “lằn ranh đỏ” của chúng ta,  dẫn đến những hệ thống vận hành vượt ngoài khả năng con người giành lại quyền điều kiển. 

2. Vũ khí hủy diệt hàng loạt —AGI có thể tạo điều kiện cho một số quốc gia và chủ thể phi nhà nước có ý đồ xấu phát triển vũ khí hóa học, sinh học, phóng xạ và hạt nhân. Hơn nữa, các đội hình vũ khí sát thương tự động do AGI điều khiển với quy mô lớn có thể tự bản thân cấu thành một loại vũ khí hủy diệt hàng loạt mới.

3. Lỗ hổng trong cơ sở hạ tầng thiết yếu—Các hệ thống hạ tầng quốc gia trọng yếu (như mạng lưới điện, hệ thống tài chính, mạng lưới giao thông, thông tin liên lạc và hệ thống y tế) có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng quy mô lớn do AGI trực tiếp phát động hoặc hỗ trợ. Nếu không có cơ chế răn đe hiệu quả ở cấp quốc gia và sự phối hợp chặt chẽ ở cấp quốc tế, các chủ thể phi nhà nước có ý đồ xấu — từ các tổ chức khủng bố đến các mạng lưới tội phạm có tổ chức xuyên quốc gia — có thể tiến hành các cuộc tấn công ở quy mô lớn chưa từng có.

4. Tập trung quyền lực, bất bình đẳng toàn cầu và bất ổn —Việc phát triển và sử dụng AGI một cách thiếu kiểm soát có thể làm trầm trọng thêm tình trạng chênh lệch về của cải và quyền lực ở quy mô chưa từng có. Nếu AGI chỉ nằm trong tay một số quốc gia, tập đoàn hoặc nhóm tinh hoa, điều này có thể củng cố thế độc quyền kinh tế và dẫn đến sự thống trị toàn cầu về tri thức, đổi mới sáng tạo và năng lực sản xuất công nghiệp. Hệ quả có thể bao gồm tình trạng thất nghiệp trên diện rộng, suy giảm quyền năng của người dân ảnh hưởng đến nền tảng pháp lý, mất quyền riêng tư và sụp đổ lòng tin vào các thể chế, tri thức khoa học cũng như hệ thống quản trị. AGI có thể làm suy yếu các thể chế dân chủ thông qua các hình thức thuyết phục, thao túng và tuyên truyền do AI tạo ra, đồng thời làm gia tăng bất ổn địa chính trị theo cách mà làm tăng thêm các lỗ hổng hệ thống. Việc thiếu phối hợp giữa các quốc gia có thể dẫn đến xung đột về tài nguyên, năng lực hoặc quyền kiểm soát AGI, với nguy cơ leo thang thành đối đầu quân sự. AGI cũng sẽ đặt ra thách thức lớn đối với các khuôn khổ pháp lý hiện hành: nhiều vấn đề mới và phức tạp về sở hữu trí tuệ, trách nhiệm pháp lý, nhân quyền và chủ quyền có thể vượt quá khả năng ứng phó của cả hệ thống pháp luật trong nước lẫn quốc tế.. 

5. Rủi ro tồn vong— AGI có thể bị lạm dụng để gây tổn hại trên diện rộng hoặc được phát triển theo cách không phù hợp với các giá trị cốt lõi của con người. AGI thậm chí có thể vận hành một cách tự chủ vượt ngoài tầm giám sát của con người, tự thiết lập các mục tiêu riêng dựa trên cơ chế tự bảo vệ – điều đã được ghi nhận ở một số hệ thống AI tiên tiến hiện nay. AGI cũng có thể chủ động tìm kiếm quyền lực như một phương tiện nhằm đảm bảo nó có thể thực hiện bất kỳ mục tiêu nào mà nó đặt ra, bất chấp sự can thiệp của con người. Các chính phủ, chuyên gia hàng đầu và các công ty đang phát triển AGI đều đã lên tiếng cảnh báo rằng những xu hướng hiện tại có thể dẫn đến các kịch bản trong đó hệ thống AGI tìm cách chế ngự con người. Đây không còn là những giả thuyết khoa học viễn tưởng xa vời trong tương lai — nhiều chuyên gia hàng đầu nhận định rằng các rủi ro này hoàn toàn có thể xảy ra ngay trong thập kỷ này, và những dấu hiệu ban đầu đã bắt đầu xuất hiện. Hơn nữa, cho đến nay, các nhà phát triển AI hàng đầu vẫn chưa đưa ra được một giải pháp khả thi nào có thể ngăn ngừa những rủi ro này với độ tin cậy cao.

6. Mất đi những lợi ích vượt bậc trong tương lai cho toàn nhân loại —Nếu được quản trị đúng cách, trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hứa hẹn mang lại những tiến bộ vượt bậc trong mọi lĩnh vực, cho tất cả mọi người — từ y học cá nhân hóa, chữa trị ung thư, tái tạo tế bào, đến hệ thống học tập cá nhân hóa, chấm dứt đói nghèo, ứng phó biến đổi khí hậu, và thúc đẩy các khám phá khoa học với lợi ích ngoài sức tưởng tượng. Để thực hiện hoá một tương lai tươi sáng như vậy cho toàn nhân loại, cần có một cơ chế quản trị toàn cầu, bắt đầu bằng việc nâng cao nhận thức chung trên toàn cầu về cả rủi ro và cơ hội mà AGI mang lại. Liên Hợp Quốc đóng vai trò trung tâm trong sứ mệnh này.

II. Mục tiêu của Liên Hợp Quốc trong việc quản trị quá trình chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) 

Xét đến khả năng AGI có thể được phát triển ngay trong thập kỷ này, việc xây dựng các cấu trúc quản trị vững chắc là điều cấp thiết cả về mặt khoa học lẫn đạo đức để chuẩn bị sẵn sàng cho cả những lợi ích vượt trội và những rủi ro to lớn mà công nghệ này có thể tạo ra.

Mục đích của Liên Hợp Quốc trong việc quản trị quá trình chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là nhằm bảo đảm rằng việc phát triển và sử dụng AGI phù hợp với các giá trị phổ quát của con người, an ninh quốc tế và phát triển toàn cầu. Điều này bao gồm: 1) Thúc đẩy nghiên cứu về khả năng điều chỉnh và kiểm soát AI để xác định các phương pháp kỹ thuật cho việc định hướng và/hoặc kiểm soát các hệ thống AI ngày càng có năng lực vượt trội; 2) Đưa ra định hướng cho quá trình phát triển AGI — xây dựng các khuôn khổ nhằm bảo đảm rằng AGI được phát triển một cách có trách nhiệm, với các biện pháp bảo mật vững chắc, tính minh bạch cao và phù hợp với các giá trị cốt lõi của con người; 3) Xây dựng các cơ chế quản trị cho việc triển khai và ứng dụng AGI — ngăn chặn lạm dụng, bảo đảm tiếp cận công bằng giữa các quốc gia và cộng đồng, tối đa hóa lợi ích cho nhân loại đồng thời giảm thiểu các rủi ro; 4) Thúc đẩy tầm nhìn tương lai về một AGI vì lợi ích chung — xây dựng các khuôn khổ mới phục vụ phát triển xã hội, môi trường và kinh tế; 5) Thiết lập một nền tảng trung lập và không loại trừ ai cho hợp tác quốc tế — đặt ra các tiêu chuẩn toàn cầu, xây dựng khuôn khổ pháp lý quốc tế, và tạo lập các cơ chế khuyến khích tuân thủ; qua đó, củng cố lòng tin giữa các quốc gia nhằm bảo đảm tiếp cận công bằng trên toàn cầu với các lợi ích mà AGI mang lại.

III. Phiên họp Đại hội đồng Liên Hợp quốc về những vấn đề then chốt cần xem xét 

Một trong những thách thức lớn nhất trong quản trị AGI là sự bất định cao liên quan đến quá trình phát triển công nghệ trong tương lai. Điều này gây khó khăn trong việc dự báo chính xác các lợi ích và rủi ro tiềm ẩn. Do đó, cần thiết phải xây dựng một khuôn khổ ứng phó toàn diện và bao quát nhằm chủ động lường trước và giảm thiểu các mối đe dọa có thể xảy ra, đồng thời tăng cường khả năng hiện thực hóa các lợi ích tiềm năng. Liên Hợp Quốc có thể đóng vai trò điều phối quốc tế then chốt đối với quá trình phát triển và sử dụng AGI. Đặc biệt quan trọng là việc bảo đảm sự tham gia đầy đủ của tất cả các quốc gia trong tiến trình này và thu hẹp chia rẽ địa chính trị; hiện nay, chỉ Liên Hợp Quốc là tổ chức có đủ vị thế phù hợp để đảm nhận vai trò này một cách hiệu quả. Các nội dung sau đây cần được xem xét trong khuôn khổ phiên họp chuyên đề của Đại hội đồng Liên Hợp Quốc về AGI:

A. Đài quan sát toàn cầu về AGI 

Cần thành lập một Đài quan sát toàn cầu về AGI để theo dõi tiến độ nghiên cứu và phát triển liên quan đến AGI, và đưa ra cảnh báo sớm về các vấn đề an ninh AI cho các Quốc gia Thành viên. Đài quan sát này nên tận dụng chuyên môn và nguồn lực từ các sáng kiến hiện có của Liên Hợp Quốc, chẳng hạn như Ban Khoa học Quốc tế Độc lập về AI được thành lập trong khuôn khổ Thoả thuận Kỹ thuật Số Toàn cầu (Global Digital Compact) và Bộ công cụ đánh giá mức độ sẵn sàng do UNESCO xây dựng. 

B. Hệ thống quốc tế về các thông lệ tốt và chứng nhận cho các AGI an toàn và đáng tin cậy 

Xét đến khả năng AGI có thể được phát triển ngay trong thập kỷ này, việc xây dựng các cấu trúc quản trị vững chắc là một yêu cầu cấp thiết cả về mặt khoa học lẫn đạo lý, nhằm chuẩn bị sẵn sàng cho cả những lợi ích vượt trội và những rủi ro nghiêm trọng mà công nghệ này có thể mang lại. 

C. Công ước Khung của Liên Hợp Quốc về AGI 

Cần có một Công ước Khung về AGI  để thiết lập các mục tiêu chung và các giao thức linh hoạt nhằm quản lý rủi ro AGI và đảm bảo phân phối lợi ích toàn cầu công bằng. Công ước này cần phân loại rõ ràng các cấp độ rủi ro tương ứng với các hành động quốc tế phù hợp — từ thiết lập tiêu chuẩn, cơ chế cấp phép, đến việc thành lập các cơ sở nghiên cứu chung đối với những hệ thống AGI có mức độ rủi ro cao, cũng như xác định các ranh giới đỏ và cơ chế cảnh báo sớm  trong quá trình phát triển AGI. Công ước sẽ tạo nền tảng thể chế có tính thích ứng để bảo đảm tính chính danh toàn cầu, quản trị AGI toàn diện và hiệu quả, từ đó giảm thiểu rủi ro toàn cầu và tối đa hóa thịnh vượng chung từ AGI. 

D. Nghiên cứu khả thi về việc thành lập một cơ quan AGI thuộc Liên Hợp Quốc 

Xét đến các biện pháp cần thiết ở phạm vi lớn để chuẩn bị cho AGI và tính cấp bách của vấn đề, cần có các bước triển khai để nghiên cứu khả thi việc thành lập một cơ quan chuyên trách của Liên Hợp Quốc về AGI —một quy trình được đẩy nhanh là lý tưởng nhất. Một mô hình tương tự như Cơ quan Năng lượng Nguyên tử Quốc tế (IAEA) đã được đề xuất, với nhận thức rằng quản trị AGI phức tạp hơn nhiều so với năng lượng hạt nhân, do đó cần có những cân nhắc đặc thù trong quá trình nghiên cứu khả thi.

IV. Những khuyến nghị này đóng góp vào việc thực hiện Hiệp ước Liên Hợp Quốc Cho Tương Lai cũng như các sáng kiến khác của Liên Hợp Quốc 

Nhiều sáng kiến của Liên Hợp Quốc kêu gọi phát triển AI an toàn, bảo mật và đáng tin cậy. Trong số đó, các nghị quyết của Đại hội đồng Liên Hợp Quốc về AI–A/78/L.49, A/78/L.86 và A/C.1/79/L.43–cùng với Hiệp ước Liên Hợp Quốc cho Tương lai, Thoả thuận Kỹ thuật Số Toàn cầu và Khuyến nghị của UNESCO về Đạo đức trong Trí tuệ Nhân tạo kêu gọi tăng cường hợp tác quốc tế nhằm phát triển AI vì lợi ích chung cho toàn nhân loại, đồng thời chủ động quản lý các rủi ro toàn cầu.

Các sáng kiến này đã thu hút sự quan tâm của thế giới đến các hình thức trí tuệ nhân tạo hiện nay. Báo cáo này tiếp nối các sáng kiến của Liên Hợp Quốc bằng cách tập trung cụ thể vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tổng quát trong tương lai gần. 

Những cam kết được nêu trong Hiệp ước cho Tương Lai đã được thúc đẩy theo nhiều cách thông qua báo cáo này. Việc tổ chức một phiên họp của Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc tập trung vào AGI thể hiện sự hưởng ứng đối với cam kết của Hiệp ước trong việc thúc đẩy đối thoại toàn cầu về quản trị AI. Các khuyến nghị trong báo cáo này về việc xây dựng một Công ước Khung của Liên Hợp Quốc về AGI cũng như tiến hành nghiên cứu khả thi cho việc thành lập một cơ quan AGI trực thuộc Liên Hợp Quốc là những bước đi cụ thể nhằm hiện thực hóa cam kết đó. Đài quan sát mà chúng tôi đề xuất sẽ hỗ trợ cho hoạt động của Ban Cố vấn Khoa học Quốc tế Độc lập về AI sắp được thành lập — một trong những kết quả then chốt của Thoả thuận Kỹ thuật Số Toàn cầu. Cuối cùng, Hệ thống Thực hành Tốt và Chứng nhận Quốc tế cho AGI An toàn và Đáng tin cậy sẽ góp phần tăng cường lòng tin và tính minh bạch theo lời kêu gọi của các Nghị quyết Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc, UNESCO và Hiệp ước Vì Tương Lai.

V. Kết luận 

Việc nâng cao nhận thức của các nhà lãnh đạo quốc gia và quốc tế về lợi ích và rủi ro của AGI trong tương lai— khác biệt về bản chất so với AI hiện tại— là điều hết sức cấp thiết. Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc là diễn đàn phù hợp để khởi xướng cuộc thảo luận toàn cầu này.

Sự phối hợp quốc tế về phát triển và sử dụng AGI là điều cần thiết nhằm bảo đảm rằng nhân loại có thể gặt hái được những lợi ích vượt trội từ AGI, đồng thời bảo vệ quyền con người và an ninh toàn cầu. Trên tinh thần đó, Nhóm Chuyên gia về AGI kiến nghị mạnh mẽ rằng Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc khẩn trương hành động để giải quyết các vấn đề nêu trên trong khuôn khổ một phiên họp đặc biệt để xây dựng một khuôn khổ quản trị toàn cầu cho AGI. Nếu không hành động như vậy, rủi ro của việc phát triển và sử dụng AGI một cách thiếu kiểm soát — từ gia tăng bất bình đẳng toàn cầu một cách đột biến cho đến các mối đe dọa mang tính tồn vong — là vô cùng nghiêm trọng. Cách tiếp cận do Liên Hợp Quốc dẫn dắt — bao gồm một đài quan sát toàn cầu, hệ thống chứng nhận quốc tế, một Công ước về AGI của Liên Hợp Quốc, và một cơ quan chuyên trách về AGI — sẽ tăng khả năng AGI được phát triển và ứng dụng vì lợi ích của toàn nhân loại đồng thời giảm thiểu tối đa các rủi ro. Khuôn khổ này cần bảo đảm tính bao trùm không loại trừ ai, minh bạch, và có khả năng thực thi nhằm thúc đẩy lòng tin và hợp tác giữa các quốc gia.

Phụ lục

Điều khoản Tham chiếu: Nhóm Chuyên gia Cấp cao về Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) cho Hội đồng các Chủ tịch Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc (UNCPGA)

Bối cảnh 

Tuyên bố Seoul 2024 của Hội đồng Chủ tịch Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc (UNCPGA) kêu gọi thành lập một Nhóm Chuyên gia về Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) để xây dựng khuôn khổ và hướng dẫn chính sách cho Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc xem xét trong việc ứng phó những vấn đề cấp bách liên quan đến quá trình chuyển đổi sang AGI.

Công tác này cần được xây dựng trên cơ sở kế thừa, đồng thời tránh trùng lặp với các nỗ lực liên quan đến các giá trị và nguyên tắc về trí tuệ nhân tạo của UNESCO, OECD, G20, G7, Đối tác Toàn cầu về AI (GPAI), Tuyên bố Bletchley, và các khuyến nghị của Nhóm Tư vấn Cấp cao của Tổng Thư ký Liên Hợp Quốc về AI, Thỏa thuận số Toàn cầu của LHQ, Mạng lưới Quốc tế của Viện An toàn AI, Công ước Khung của Hội đồng châu Âu về AI, và hai Nghị quyết của Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc về AI. Tuy nhiên, các sáng kiến này chủ yếu tập trung vào những dạng AI hẹp hơn. Hiện vẫn còn thiếu sự quan tâm tương xứng đối với AGI. 

AI đã quá quen thuộc với thế giới ngày nay và được sử dụng thường nhưng AGI thì không và hiện vẫn chưa tồn tại. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia về AGI cho rằng công nghệ này có thể được phát triển trong vòng từ 1 đến 5 năm tới, và theo thời gian, có thể tiến hóa thành siêu trí tuệ nhân tạo (artificial super intelligence) vượt ngoài khả năng kiểm soát của con người. Hiện chưa có một định nghĩa được thống nhất toàn cầu về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), song phần lớn các chuyên gia trong lĩnh vực này đồng thuận rằng AGI sẽ là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có tính mục đích tổng quát, có khả năng tự học, tự chỉnh sửa mã lập trình của chính nó, và hành động một cách tự chủ để giải quyết nhiều vấn đề mới bằng những giải pháp sáng tạo, tương đương hoặc vượt trội so với năng lực của con người. Các hệ thống AI hiện nay chưa đạt đến các năng lực này, nhưng xu hướng tiến bộ kỹ thuật hiện tại đang rõ ràng chỉ ra theo hướng đó.

Thỏa thuận Số Toàn cầu của Liên Hợp Quốc (UN Global Digital Compact) kêu gọi tiến hành Đối thoại Toàn cầu về quản trị trí tuệ nhân tạo trong khuôn khổ Liên Hợp Quốc. Các chuyên gia AGI trong khu vực tư nhân đã nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết cho một cuộc đối thoại toàn cầu để hiểu rõ hơn về những cơ hội và rủi ro liên quan đến AGI. Một Phiên họp Đặc biệt của Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc về AGI có thể là cách nhanh chóng nhất, tiết kiệm chi phí nhất, và có tác động sớm nhất để thúc đẩy cuộc đối thoại mang tính toàn cầu này.

Mục đích 

Triển khai theo Tuyên bố Seoul 2024 của Hội đồng Chủ tịch Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc (UNCPGA), đề nghị xây dựng một báo cáo sơ khởi trình Chủ tịch UNCPGA và các Thành viên cho cuộc họp UNCPGA diễn ra từ ngày 8 đến ngày 10 tháng 4 năm 2025 tại Bratislava.

Báo cáo cần xác định rõ những rủi ro, thách thức và cơ hội liên quan đến AGI. Báo cáo cần tập trung nâng cao nhận thức về việc thúc đẩy huy động Đại Hội đồng Liên Hợp Quốc giải quyết vấn đề quản trị AGI một cách có hệ thống hơn. Báo cáo nên tập trung vào AGI – dù hiện chưa đạt được, thay vì các hệ thống AI hẹp đang hiện hành. Đồng thời, báo cáo cần nhấn mạnh tính cấp thiết của việc giải quyết càng sớm càng tốt các vấn đề liên quan đến AGI trong bối cảnh công nghệ này đang phát triển nhanh chóng - có thể đặt ra những rủi ro nghiêm trọng đối với nhân loại cũng như mang lại những lợi ích vượt bậc cho toàn thể loài người.

Báo cáo cũng nên bao gồm cả các thỏa thuận đa phương và các hành động từ khu vực tư nhân để giải quyết những thách thức chưa từng có tiền lệ này. Báo cáo nên phản hồi lời kêu gọi từ các lãnh đạo khu vực tư nhân trong lĩnh vực AGI về việc phối hợp quốc tế và hành động đa phương đối với những gì có thể là thách thức quản trị khó khăn nhất mà nhân loại phải từng đối mặt.

Quy trình

• Triệu tập một nhóm chuyên gia cấp cao (5–8 thành viên) gồm các chuyên gia quốc tế AGI về các mối đe dọa tiềm tàng của AGI đối với nhân loại, cũng như các cơ hội mà AGI có thể mang lại cho lợi ích chung của con người và các vấn đề chính sách liên quan. 

• Nhóm chuyên gia về AGI sẽ họp định kỳ trực tuyến bắt đầu từ tháng 1 năm 2025, và hoàn thiện báo cáo sơ khởi để trình bày tại Phiên họp UNCPGA tại Bratislava vào mùa Xuân năm 2025. 

• Trên cơ sở các ý kiến đóng góp đối với báo cáo sơ khởi tại Phiên họp UNCPGA ở Bratislava, Nhóm chuyên gia sẽ hoàn thiện báo cáo và trình lên Tổng Thư ký UNCPGA. Nếu được Chủ tịch UNCPGA chấp thuận, báo cáo sẽ được chuyển tiếp đến Chủ tịch Đại hội đồng Liên Hợp Quốc, dự kiến vào ngày 1 tháng 5 năm 2025.

Các thành viên Nhóm Chuyên gia Độc lập Cấp cao về AGI cho Hội đồng Chủ tịch Đại hội đồng Liên Hợp Quốc

Jerome Glenn (Hoa Kỳ) Chủ tịch

Thành viên có quyền biểu quyết thuộc Quản trị tổ chức của IEEE về Trí tuệ nhân tạo; tác giả của tài liệu chương trình Horizon 2025–27 của Liên minh Châu Âu về AGI: Các vấn đề và Cơ hội; Giám đốc điều hành của Dự án Thiên niên kỷ (The Millennium Project) và là tác giả của các báo cáo: "Các vấn đề quản trị quốc tế của quá trình chuyển đổi từ Trí tuệ nhân tạo hẹp sang AGI", "Yêu cầu quản trị toàn cầu đối với AGI", và "Công việc/Công nghệ 2050: Các kịch bản và hành động". Tác giả của cuốn sách Tư duy tương lai: Trí tuệ nhân tạo (1989).

Renan Araujo (Brazil) 

Quản lý nghiên cứu tại Viện Chính sách và Chiến lược về Trí tuệ nhân tạo (Institute for AI Policy and Strategy – IAPS), tập trung vào quản lý rủi ro liên quan đến phát triển AGI. Hiện ông đang dẫn dắt các hoạt động của IAPS về quản trị AGI ở cấp độ quốc tế. Ông là Nghiên cứu viên của Phòng Thí nghiệm Chính sách Trung Quốc tại Đại học Oxford, là luật sư, đồng sáng lập Sáng kiến Condor (kết nối sinh viên Brazil với các cơ hội đẳng cấp thế giới nhằm định hình nghiên cứu và chính sách AI), và từng làm việc trong các chương trình quản trị AI tại tổ chức Rethink Priorities và Viện Luật và Trí tuệ nhân tạo (Institute for Law and AI).

Yoshua Bengio (Canada) 

Giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Montréal; Chủ tịch Nhóm Cố vấn về An toàn và Bảo mật AI cho chính phủ Canada; Chủ tịch Báo cáo Quốc tế về An toàn AI do 30 quốc gia cùng với Liên Hợp Quốc, OECD và Liên minh Châu Âu ủy nhiệm. Giám đốc khoa học của Mila – Viện Trí tuệ nhân tạo Québec; Thành viên Hội đồng Cố vấn Khoa học của Tổng Thư ký Liên Hợp Quốc về Những Đột Phá trong Khoa học và Công nghệ; là người nhận Giải thưởng Turing và hiện là nhà khoa học máy tính được trích dẫn nhiều nhất trên toàn cầu.

Joon Ho Kwak (Hàn Quốc) 

Cố vấn kỹ thuật của Viện An toàn AI Hàn Quốc; đóng vai trò chủ chốt trong việc xây dựng Hướng dẫn của OECD về Phát triển AI Đáng tin cậy; là thành viên tham gia Tiến trình Hiroshima của G7, công tác chuẩn bị Hội nghị Thượng đỉnh Hành động AI tại Paris, Nhóm Công tác AI Hàn Quốc–Hoa Kỳ, và là thành viên của phái đoàn Hàn Quốc tại Mạng lưới Các Viện An toàn AI Quốc tế.

Lan Xue (Trung Quốc) 

Chủ tịch Ủy ban chuyên gia quốc gia về quản trị AI; Viện trưởng Viện Quản trị Quốc tế về AI tại Đại học Thanh Hoa; thành viên Nhóm Tư vấn của Vụ Khoa học, Công nghệ và Đổi mới (STI) của OECD; cố vấn cho Viện An toàn AI Trung Quốc; Đồng Chủ tịch Hội đồng Lãnh đạo của Mạng lưới Giải pháp Phát triển Bền vững Liên Hợp Quốc (UNSDSN); là người nhận Giải thưởng Đóng góp Xuất sắc của Đại học Phục Đán về Khoa học Quản lý và Giải thưởng Đóng góp Xuất sắc từ Hiệp hội Khoa học Khoa học và Chính sách Khoa học – Công nghệ Trung Quốc.

Stuart Russell (Anh và Hoa Kỳ) 

Giáo sư xuất sắc ngành Khoa học Máy tính và Giám đốc Trung tâm AI Tương thích với Con người tại Đại học California, Berkeley; tác giả của cuốn Artificial Intelligence: A Modern Approach – giáo trình chuẩn về trí tuệ nhân tạo được sử dụng tại 1.500 trường đại học ở 135 quốc gia và được trích dẫn hơn 74.000 lần; Đồng Chủ tịch Nhóm chuyên gia về Tương lai của AI thuộc OECD và Hội đồng Toàn cầu về AI của Diễn đàn Kinh tế Thế giới.

Jaan Tallinn (Estonia) 

Thành viên của Nhóm Cố vấn về AI của Liên Hợp Quốc; từng phục vụ trong Nhóm Chuyên gia Cấp cao về AI của Ủy ban Châu Âu; Đồng sáng lập Trung tâm Nghiên cứu Rủi ro Tồn vong tại Đại học Cambridge và Viện Tương lai Cuộc sống (cả hai đều là những tổ chức tiên phong về các vấn đề liên quan đến AGI); Thành viên Hội đồng Quản trị Trung tâm An toàn AI; nhà đầu tư người Estonia trong lĩnh vực an toàn AGI; kỹ sư sáng lập của Skype và FastTrack/Kazaa; đồng thời là giám đốc đầu tư sáng lập của DeepMind thuộc Google.

Mariana Todorova (Bulgaria) 

Đại diện của Bulgaria trong Nhóm Liên chính phủ về Các Khung Đạo đức AI của UNESCO; người phát ngôn hàng đầu về AGI trên các phương tiện truyền thông Bulgaria; tác giả và diễn giả được quốc tế công nhận về các khía cạnh đạo đức và công nghệ của AI và AGI; cựu Nghị sĩ Quốc hội và cố vấn cho Tổng thống Cộng hòa Bulgaria.

José Jaime Villalobos (Costa Rica) 

Trưởng nhóm Quản trị Đa phương tại Viện Tương lai của Cuộc sống (Future of Life Institute); Nghiên cứu viên cao cấp tại Trung tâm Đổi mới Quản trị Quốc tế; Nghiên cứu viên cộng tác tại Sáng kiến Quản trị AI của Oxford Martin; Nghiên cứu viên cộng tác tại Viện Luật & AI (Institute for Law & AI); Tiến sĩ luật quốc tế; đồng tác giả của nhiều cuốn sách và bài báo hàng đầu về quản trị AI quốc tế.

Dịch từ "My Last Five Years of Work" bởi Avital Balwit (đã liên hệ và được tác giả đồng ý) https://www.palladiummag.com/2024/05/17/my-last-five-years-of-work/ May 17, 2024. 

Dịch: Trang Phạm. Hiệu đính bởi Hân Võ.

Tôi 25 tuổi. Năm năm tới có thể là những năm cuối cùng tôi đi làm. Tôi không bệnh tật, cũng không định trở thành nội trợ toàn thời gian, và càng không phải vì giàu có đến mức sắp nghỉ hưu tự nguyện. Tôi đang đứng trước một bước ngoặt công nghệ mà nếu xảy ra, có thể chấm dứt công ăn việc làm như tôi từng biết.

Tôi làm việc tại một công ty tiên phong trong lĩnh vực AI. Mỗi lần mô hình của chúng tôi được nâng cấp, tôi lại đối diện với một hệ thống ngày càng mạnh mẽ và đa năng hơn. Hiện tại, nó đã có thể tạo ra nội dung có sức thuyết phục và logic về nhiều chủ đề khác nhau. Nó có thể tóm tắt và phân tích văn bản ở mức khá ổn. Tôi từng kiếm sống bằng nghề viết tự do và tự hào vì khả năng viết một khối lượng lớn nội dung một cách nhanh chóng - một kỹ năng mà giờ đây, giống như việc cắt các khối băng đá trong các ao hồ đóng băng, có lẽ đã trở nên lỗi thời. Vì thế, tôi thấy thật khó mà không nhận ra được những tiến bộ của công nghệ này. Viết tự do vốn đã là một kỹ năng có quá nhiều người theo đuổi, và sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ chỉ khiến mức độ cạnh tranh trở nên khốc liệt hơn.

Phản ứng thường thấy của lao động tri thức trước các mô hình ngôn ngữ là phủ nhận. Họ vịn vào các vấn đề mà các mô hình này vẫn còn gặp khó khăn - dù đang ngày càng giảm đi, thay vì nhận ra số lượng công việc ngày càng tăng mà AI đã đạt đến - hoặc vượt qua - mức độ con người làm được. Nhiều người sẽ chỉ ra rằng hệ thống AI vẫn chưa thể viết ra những cuốn sách đoạt giải, huống gì là đăng ký bằng sáng chế. Nhưng phần lớn chúng ta vốn cũng đâu làm được những điều đó.

Trong hầu hết các công việc, so sánh mang ý nghĩa kinh tế và chính trị không nằm ở chỗ liệu mô hình ngôn ngữ có làm tốt hơn người giỏi nhất, mà là liệu nó có làm tốt hơn người mà bình thường sẽ đảm nhiệm công việc đó hay không. Vì vậy, lập luận rằng hệ thống AI hiện vẫn chưa thể tự viết các đoạn mã dài hay giải các bài toán phức tạp hơn mức cơ bản - là một phản biện xác đáng hơn. Tuy nhiên, những hệ thống này sẽ tiếp tục tiến bộ trong mọi dạng nhiệm vụ trí tuệ. Mục tiêu chung của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là tạo ra một hệ thống có thể làm được mọi việc. Tôi tin rằng chúng ta sẽ sớm đạt đến điểm đó. Nếu điều đó đúng, chúng ta nên nhìn nhận thế nào về viễn cảnh công việc trở nên lỗi thời?

Cần nhấn mạnh rằng ngay cả ngày nay, việc làm chưa bao giờ là cách duy nhất để một người tham gia vào xã hội. Tuy vậy, việc làm vẫn là cách hiệu quả nhất để phân phối của cải và tài nguyên; đồng thời mang lại những giá trị cá nhân như sự kết nối xã hội, địa vị và ý nghĩa cuộc sống; cũng như những giá trị xã hội như ổn định chính trị.

Vậy trước viễn cảnh công việc có thể biến mất, chúng ta nên phản ứng với khả năng mất mát này bằng nỗi buồn, sợ hãi, niềm vui hay hy vọng? Tác động kinh tế tổng thể của Trí tuệ nhân tạo Tổng quát (AGI) rất khó dự đoán, nên ở đây tôi sẽ tập trung vào một câu hỏi khác: con người sẽ cảm thấy thế nào khi không còn công việc - liệu họ có thể, và có thực sự, hạnh phúc không? Dĩ nhiên, vẫn còn nhiều câu hỏi quan trọng khác, như con người sẽ đáp ứng nhu cầu vật chất của mình ra sao. Nhiều người đã bàn đến điều này, nhưng chưa có chính phủ nào đưa ra chính sách chính thức cho kịch bản đó. Ở đây, tôi sẽ làm một điều có thể bị xem là gian lận: giả định rằng nhu cầu tài chính của con người sẽ được đáp ứng thông qua thu nhập cơ bản phổ quát (universal basic income) hoặc các hình thức hỗ trợ chuyển giao khác, và chỉ tập trung vào một câu hỏi duy nhất - liệu con người có thể, và có khả năng, hạnh phúc (hoặc ít nhất là hạnh phúc như hiện tại) khi không còn công việc hay không?

Khi Công việc trí thức trở nên lỗi thời

Tôi kỳ vọng AI sẽ còn phát triển vượt xa so với hiện tại. Nghiên cứu về các hệ thống AI cho thấy chúng có thể được dự báo cải thiện (predictably improve) khi được cung cấp thuật toán tốt hơn, dữ liệu nhiều hơn và chất lượng hơn, cùng với sức mạnh tính toán lớn hơn. Các phòng thí nghiệm đang tiếp tục mở rộng quy mô các cụm máy tính - tập hợp các máy tính nơi thuật toán được vận hành. Học máy (Machine learning) là một lĩnh vực còn non trẻ, với rất nhiều “trái thấp dễ hái” về mặt khám phá, đồng nghĩa với việc các nhà nghiên cứu liên tục tìm ra những cách cải thiện thuật toán của các hệ thống AI. Mặc dù các hệ thống này đã được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ, vẫn còn nhiều dữ liệu khác có thể được khai thác - và thậm chí được tạo ra bởi chính các hệ thống đó. Vì vậy, theo các “định luật quy mô” (scaling laws), chúng ta hoàn toàn có cơ sở để tin rằng các hệ thống này sẽ tiếp tục cải thiện - ít nhất là cho đến khi các đầu vào kể trên không tăng nữa.

Vậy tốc độ cải thiện của các mô hình sẽ như thế nào? Thực tế, phần lớn các mô hình ngôn ngữ không tiến bộ một cách liên tục mà theo kiểu “nhảy vọt” gián đoạn. Một phép ẩn dụ tương tự cho quá trình phát triển mô hình hiện nay là việc nướng một chiếc bánh. Đầu tiên, bạn chuẩn bị dữ liệu và thuật toán — giống như trộn bột bánh. Sau đó, bạn “tiền huấn luyện” mô hình, tức cho nó chạy trên một lượng lớn máy tính trong nhiều tháng — như đưa bánh vào lò nướng. Cuối cùng, bạn thực hiện “hậu huấn luyện” — giống như phủ kem và trang trí bánh. Hậu huấn luyện có thể điều chỉnh mô hình theo một số cách nhất định, thường để khiến nó trở nên vô hại, trung thực hơn, hoặc giỏi hơn ở một kỹ năng hay mục đích sử dụng cụ thể. Nhưng phần lớn những gì quyết định khả năng của mô hình — ít nhất là ở thời điểm hiện tại — nằm ở “chiếc bánh” cốt lõi bên trong, và phần này không dễ gì thay đổi nếu không làm lại từ đầu. Vì thế, khi bạn thấy tốc độ cải thiện của các mô hình có vẻ chững lại, rất có thể điều đó chỉ đơn giản là: phiên bản mới đang trong lò và chưa ra lò mà thôi.

Nhiều người tin rằng AI cuối cùng rồi sẽ có thể thực hiện mọi công việc mang lại giá trị kinh tế — và tôi đồng ý. Dựa trên quỹ đạo phát triển hiện tại, tôi cho rằng AI sẽ vượt trội trước tiên trong tất cả các công việc trực tuyến. Về cơ bản, bất cứ điều gì một nhân viên làm việc từ xa có thể làm, thì AI sẽ làm tốt hơn. Viết nội dung, chuẩn bị hồ sơ thuế, chăm sóc khách hàng và nhiều công việc khác đang hoặc sẽ sớm được tự động hóa ở mức độ cao. Tôi cũng có thể thấy điều này trong các lĩnh vực như phát triển phần mềm và luật hợp đồng. Nhìn chung, những công việc đòi hỏi đọc, phân tích, tổng hợp thông tin rồi tạo ra nội dung dựa trên đó rõ ràng đang rất dễ bị thay thế bằng các mô hình ngôn ngữ.

Sự lỗi thời sẽ không diễn ra đồng đều cho tất cả các loại công việc, và ngay cả khi chúng ta đạt được “AI ở cấp độ con người”, tác động của nó sẽ rất khác trước và sau khi robot được triển khai rộng rãi. Tốc độ tiến bộ trong lĩnh vực robot chậm hơn nhiều so với tự động hóa nhận thức. Lĩnh vực robotics cũng đang phát triển, nhưng với nhịp độ chậm hơn. Những người kiếm sống bằng kỹ năng vận động tinh vi, đa dạng và đòi hỏi am hiểu tình huống cụ thể có thể yên tâm rằng họ vẫn còn việc làm trong hơn năm năm nữa. Vì thế, thợ điện, người làm vườn, thợ sửa ống nước, thợ kim hoàn, thợ làm tóc, cũng như những người sửa chữa đồ sắt hoặc làm kính màu nghệ thuật, có lẽ sẽ còn đóng góp bằng đôi tay của mình cho xã hội trong một thời gian dài. Ở các ngành được quản lý chặt chẽ như y tế hoặc dịch vụ công, con người sẽ còn hiện diện lâu hơn — nhưng ngay cả ở đó, tôi cho rằng số lượng nhân sự sẽ ngày càng ít đi, và đồng thời sẽ ngày càng được hỗ trợ bởi các hệ thống AI trong công việc.

Cuối cùng, tôi cho rằng sẽ vẫn còn những việc làm mà con người được ưa chuộng hơn AI — ngay cả khi AI có thể thực hiện công việc đó tốt ngang bằng, hoặc thậm chí tốt hơn. Điều này đúng với những công việc mà bản thân việc “con người thực hiện” đã mang lại giá trị — thường là vì người tiêu dùng cảm thấy họ có một mối quan hệ nhân văn với người lao động. Những công việc thuộc nhóm này có thể bao gồm: tư vấn tâm lý, hộ sinh, chăm sóc người già, trông trẻ, giáo viên mầm non, linh mục hoặc lãnh đạo tôn giáo, và cả lao động tình dục. Dù bạn gái AI đã có nhiều, tôi tin rằng phần lớn khách hàng sử dụng dịch vụ này vẫn có xu hướng ưu tiên con người. Một số người gọi đây là các “công việc mang tính hoài niệm.” Có thể, dưới tác động của áp lực giảm phát (deflationary), mức lương thực tế trong những ngành nghề còn lại này sẽ đủ để duy trì sinh kế cho phần lớn người lao động, với tỷ lệ tham gia lực lượng lao động xấp xỉ như hiện nay.

Tâm Lý Học của Việc làm

Khi tự động hóa lan rộng khắp các ngành nghề, chúng ta nên kỳ vọng con người sẽ cảm thấy thế nào? Một giả định phổ biến — ngay cả khi tạm gác yếu tố tài chính sang một bên — là con người sẽ vô cùng bất mãn khi không còn việc làm. Phần lớn bằng chứng hiện nay cho thấy thất nghiệp kéo theo nhiều hệ lụy tiêu cực cả về thể chất lẫn tinh thần, dù mức độ ảnh hưởng có thể khác nhau.

“Mối quan hệ giữa thất nghiệp và sức khỏe đã được nghiên cứu rộng rãi. Các nghiên cứu với các chiến lược định danh (identification), tập dữ liệu, cũng như các điều kiện thị trường lao động khác nhau cung cấp một loạt kết quả đa dạng. Tác động được ghi nhận dao động từ rất lớn — như khả năng tử vong tăng 50–100% sau khi mất việc (Sullivan và von Wachter, 2009; Eliason và Storrie, 2009a; Browning và Heinesen, 2012) — cho đến mức khá nhỏ, chỉ tăng 10–15% (Rege et al., 2009). Độ biến thiên trong ước lượng các tác động lên các kết quả sức khỏe và sức khỏe tâm thần khác ít nghiêm trọng hơn thậm chí còn lớn hơn, cả giữa các loại chỉ số sức khỏe và nội tại của chúng. Đáng chú ý, một số nghiên cứu chất lượng cao cho thấy tác động gần như không đáng kể (Kuhn et al., 2009; Black et al., 2015), thậm chí bằng không (Salm, 2009; Browning et al., 2006; Roulet A: The Effect of Unemployment on Health: Evidence from Denmark, bản thảo chưa công bố).”

Một thách thức khi nghiên cứu tác động của thất nghiệp đến sức khỏe và hạnh phúc là vấn đề quan hệ nhân quả. Những người có sức khỏe yếu hoặc gặp vấn đề về tâm lý thường dễ mất việc hoặc tự nghỉ việc hơn, và cũng có xu hướng thất nghiệp lâu hơn. Điều này có nghĩa là các kết quả cho thấy người thất nghiệp thường có tình trạng sức khỏe thể chất và tinh thần kém hơn không nhất thiết chứng minh rằng chính thất nghiệp là nguyên nhân gây ra tình trạng đó.

Một nghiên cứu đã cố gắng giải quyết vấn đề nhân quả thông qua xem xét tác động của tình trạng thất nghiệp do sự sụp đổ ngành xây dựng ở Tây Ban Nha đối với sức khỏe thể chất và tinh thần. Nghiên cứu này cố gắng đạt được quan hệ nhân quả bởi vì nó loại bỏ ảnh hưởng của hiệu ứng chọn lựa (selection): những người mất việc trong một cuộc khủng hoảng ngành mang tính toàn quốc không có khả năng cao hơn người bình thường trong dân số về các vấn đề sức khỏe thể chất hay tâm lý. Dựa trên dữ liệu khảo sát quy mô lớn được thu thập trước và sau cuộc khủng hoảng, nhóm nghiên cứu phát hiện rằng thất nghiệp dường như làm tăng khoảng 15% xác suất báo cáo sức khỏe kém, và làm tăng xác suất báo cáo có rối loạn tâm lý khoảng một phần ba.

Nhìn chung, có vẻ như thất nghiệp khiến con người buồn hơn, dễ ốm hơn và lo âu hơn. Tuy nhiên, chưa rõ đây là đặc điểm cố hữu của việc thất nghiệp hay chỉ là hệ quả phụ thuộc vào hoàn cảnh. Rất khó để tách riêng ảnh hưởng tâm lý thuần túy của việc không có việc làm, bởi hiện nay yếu tố này thường bị trộn lẫn với tác động tài chính — mất việc đồng nghĩa với giảm thu nhập — dẫn đến căng thẳng mà có thể sẽ không xảy ra nếu, chẳng hạn, có thu nhập cơ bản phổ quát. Ảnh hưởng đó cũng bị chi phối bởi yếu tố “hổ thẹn” khi bị sa thải — cảm giác không làm việc dù bản thân cho rằng mình nên làm — rất khác với trường hợp mà hầu như tất cả lao động đều bị thay thế. Một cách trực giác, ta có thể hiểu rằng việc mất việc theo cách khiến một người cảm thấy thất bại cá nhân hay bị tách biệt khỏi bạn bè đồng nghiệp, sẽ gây tổn thương tâm lý lớn hơn so với khi mất việc một cách “không thể tránh khỏi” hoặc cùng lúc với nhiều người khác. Ít nhất đối với khía cạnh này, vẫn có những cách để nghiên cứu riêng biệt.

Một nghiên cứu giúp vượt qua yếu tố gây nhiễu liên quan đến “sự xấu hổ” khi thất nghiệp là “A Forced Vacation? The Stress of Being Temporarily Laid Off During a Pandemic” (Tạm dịch: “Kỳ nghỉ bất đắc dĩ? Căng thẳng khi bị tạm thời cho nghỉ việc trong đại dịch”) của Scott Schieman, Quan Mai và Ryu Won Kang. Nghiên cứu này khảo sát các lao động Canada bị cho nghỉ việc tạm thời vài tháng sau khi đại dịch COVID-19 bùng phát. Ban đầu, nhóm tác giả giả định rằng sự gián đoạn này sẽ làm gia tăng căng thẳng tâm lý. Tuy nhiên, kết quả cho thấy mức độ hạnh phúc tự báo cáo tương đồng với giả thuyết “kỳ nghỉ cưỡng bức,” cho thấy những người bị tạm cho nghỉ việc ban đầu lại cảm thấy ít căng thẳng hơn do bối cảnh đặc biệt của đại dịch.

Dựa trên dữ liệu khảo sát từ cả nhóm lao động thất nghiệp và nhóm đang có việc làm, cùng với phỏng vấn với nhóm nhỏ hơn những người bị cho nghỉ việc, nhóm nghiên cứu phát hiện rằng những người bị tạm thời cho nghỉ việc vào tháng 4 năm 2020 báo cáo mức độ căng thẳng tâm lý thấp hơn so với những người vẫn còn đi làm. Đến tháng 5 năm 2020, khoảng cách về mức độ căng thẳng giữa hai nhóm đã biến mất, cho thấy việc bị cho nghỉ tạm thời trong giai đoạn này không tương quan với mức độ căng thẳng cao hơn. Các cuộc phỏng vấn chỉ ra rằng nhiều người xem việc mất việc như một “kỳ nghỉ cưỡng bức”, cảm thấy nhẹ nhõm vì được tạm thời thoát khỏi áp lực công việc, đồng thời trân trọng thời gian dành cho bản thân và gia đình. Việc sa thải diễn ra trên diện rộng khiến trải nghiệm này trở nên bình thường hóa, giúp giảm cảm giác tự trách và tạo nên cảm giác chia sẻ cùng cộng đồng. Áp lực tài chính cũng được giảm thiểu nhờ các khoản hỗ trợ từ chính phủ, tiền tiết kiệm cá nhân, và việc cắt giảm chi tiêu, từ đó giúp làm giảm căng thẳng phát sinh.

Căng thẳng của những người thất nghiệp tăng lên vào giai đoạn sau đại dịch, điều này có thể cho thấy rằng thời gian thất nghiệp kéo dài gây ảnh hưởng tâm lý khác so với những đợt thất nghiệp ngắn hạn. Tuy nhiên, cũng có thể nguyên nhân là do áp lực tài chính gia tăng khi họ dần tiêu hết tiền tiết kiệm — một yếu tố sẽ không còn nếu có thu nhập cơ bản phổ quát thực sự. Nghiên cứu này cho thấy bối cảnh và các hệ thống hỗ trợ hiện có có thể ảnh hưởng đáng kể đến tác động tâm lý của thất nghiệp — điều này mở ra triển vọng trong bối cảnh thất nghiệp do trí tuệ nhân tạo cấp độ tổng quát (AGI) gây ra.

Việc đóng cửa nhà máy, tương tự như đại dịch, có thể khiến thất nghiệp mà “không kèm theo sự xấu hổ”. Nghiên cứu “Effects of Layoffs and Plant Closings on Depression Among Older Workers” (Tác động của việc sa thải và đóng cửa nhà máy đối với trầm cảm ở lao động lớn tuổi) của Jennie E. Brand, Becca R. Levy và William T. Gallo đã phân tích dữ liệu qua nhiều năm (longitudinal) từ Nghiên cứu về Sức khỏe và Hưu trí, khảo sát hàng trăm nam và nữ trải qua hai dạng mất việc: bị sa thải so với do nhà máy đóng cửa. Kết quả cho thấy tỷ lệ trầm cảm tăng lên sau cả hai hình thức mất việc ở cả nam và nữ. Tuy nhiên, nam giới bị sa thải có mức độ trầm cảm cao hơn so với khi bị mất việc do nhà máy đóng cửa, trong khi điều ngược lại xảy ra đối với nữ giới. Với nam giới, các tác giả cho rằng việc bị sa thải thường mang cảm giác thất bại cá nhân và khiến họ cảm thấy bị tách biệt, trong khi việc nhà máy đóng cửa là nguyên nhân khách quan, không phản ánh giá trị cá nhân và ảnh hưởng đến tất cả mọi người. Tuy nhiên, đối với kết quả ở nữ giới, nhóm nghiên cứu không đưa ra được một lời giải thích thuyết phục, điều này cho thấy vẫn còn khoảng trống cần được nghiên cứu thêm.

Từ các nghiên cứu về việc đóng cửa nhà máy và sa thải trong đại dịch, có thể thấy rằng cảm giác xấu hổ đóng vai trò quan trọng trong việc khiến con người cảm thấy không hạnh phúc sau khi mất việc. Điều này gợi ý rằng trong bối cảnh thất nghiệp do tự động hóa toàn diện — khi tình trạng này xảy ra phổ biến và không hàm ý sự thất bại cá nhân — con người có thể cảm thấy hạnh phúc hơn.

Một yếu tố cuối cùng trong khía cạnh tâm lý – xã hội của việc con người cho là “làm việc bao nhiêu là đủ” chính là thực tế rằng số lượng làm việc đã thay đổi theo thời gian! Trong 150 năm qua, số giờ làm việc trung bình đã giảm dần. Khi một quốc gia trở nên giàu có hơn, thời gian làm việc có xu hướng giảm theo. Thật kỳ lạ nếu ta cho rằng mức làm việc hiện nay — khoảng 40 giờ mỗi tuần — là mức tối ưu. Ngày làm việc 8 tiếng, ngày nghỉ cuối tuần, kỳ nghỉ phép — tất cả đều là thành quả đấu tranh gian khổ của phong trào lao động, và đã mang lại những lợi ích rõ rệt cho sức khỏe và chất lượng sống của con người. Vậy tại sao chúng ta lại cho rằng nên dừng lại ở đây? Tại sao giảm giờ làm từng được xem là tiến bộ trong quá khứ, nhưng lại bị cho là tiêu cực nếu xảy ra ở hiện tại?

Loại bỏ cảm giác xấu hổ đi kèm với thất nghiệp — bằng cách loại bỏ quan niệm rằng cá nhân cần phải đi làm — dường như là một cách giúp con người cảm thấy hạnh phúc hơn khi không có việc làm. Một yếu tố quan trọng khác là cách họ sử dụng thời gian rảnh rỗi. Dù rơi vào trạng thái thất nghiệp theo cách nào, người ta vẫn phải đối diện với một khoảng thời gian trống và thường không có tổ chức. Vậy bản thân việc có nhiều thời gian rảnh như thế liệu có gây hại cho con người không?

Một nghiên cứu có tựa đề “Having Too Little or Too Much Time Is Linked to Lower Subjective Well-Being” (Tạm dịch: “Có quá ít hoặc quá nhiều thời gian rảnh đều liên quan đến mức độ hạnh phúc chủ quan thấp hơn”) của Marissa A. Sharif, Cassie Mogilner và Hal E. Hershfield đã tìm hiểu liệu con người có thể có quá nhiều thời gian rảnh hay không. Các tác giả đưa ra giả thuyết rằng thời gian rảnh có mối quan hệ dạng chữ U ngược với mức độ hạnh phúc chủ quan — nghĩa là khi thời gian rảnh quá ít, tăng thêm thời gian này giúp cải thiện hạnh phúc; nhưng khi đã có quá nhiều, việc gia tăng thêm lại khiến hạnh phúc suy giảm. Dựa trên dữ liệu khảo sát (và một “hoạt động tưởng tượng tình huống” có độ tin cậy thấp hơn), họ phát hiện rằng người tham gia không cảm thấy có giới hạn đối với thời gian rảnh nếu đó là thời gian dành cho các hoạt động “xã hội” hoặc “mang tính năng suất”. Tuy nhiên, nếu là thời gian rảnh “một mình” hoặc “thiếu tính năng xuất”, thì việc có quá nhiều lại bị xem là tiêu cực.

Nghiên cứu kết luận rằng con người có thể có quá ít thời gian rảnh, nhưng cũng có thể có quá nhiều, và rằng một lượng thời gian rảnh vừa phải dường như là tối ưu cho hạnh phúc chủ quan. Việc có thêm thời gian rảnh có thể mang lại lợi ích — hoặc ít nhất là không gây hại đáng kể — nếu thời gian đó được sử dụng cho các hoạt động giải trí mang tính “xã hội” hoặc “năng suất”. Điều này cho thấy trạng thái tâm lý của con người trong bối cảnh thất nghiệp do AGI gây ra sẽ phụ thuộc phần lớn vào cách họ sử dụng thời gian, chứ không phải lượng thời gian đó là bao nhiêu. Một con đường hướng đến sự hài lòng và hạnh phúc là hoàn toàn khả thi — nếu con người dành thời gian để tập thể dục, chơi với con cái, gặp gỡ bạn bè, và thực hiện các hoạt động có ý nghĩa tương tự.

Sự kết thúc của Đạo đức lao động Tin Lành (Protestant Work Ethic)

Liệu chúng ta có thể hình dung con người được giải phóng khỏi gánh nặng tâm lý của sự xấu hổ và nghĩa vụ, biết sử dụng thời gian hợp lý và hạnh phúc ngay cả khi không làm việc không? Hoàn toàn có thể, bởi vì nhiều người trong chúng ta đã từng – ít nhất là thỉnh thoảng – trải nghiệm điều đó: vào cuối tuần, trong kỳ nghỉ, hay những mùa hè khi còn là sinh viên. Có thể những nhóm người này phản ánh lập luận về “lượng thời gian rảnh tối ưu” – rằng một chút thời gian nghỉ ngơi thì tốt, còn quá nhiều thì có thể gây hại. Hoặc cũng có thể là yếu tố hổ thẹn – những người trong hoàn cảnh này không cảm thấy xấu hổ vì không làm việc. Hoặc là sự kết hợp của cả hai.

Chúng ta cũng có xu hướng nhìn nhận việc nghỉ hưu một cách tích cực. Nếu con người thực sự hạnh phúc hơn sau khi nghỉ hưu, điều đó có thể cho thấy rằng không làm việc – trong một số điều kiện nhất định – thực sự có lợi cho sức khỏe tinh thần. Một nghiên cứu đăng trên Frontiers in Public Health cho thấy nam giới sống ở các đô thị Trung Quốc cảm thấy hạnh phúc hơn sau khi nghỉ hưu. Tương tự, một nghiên cứu khác cho thấy nam giới Anh báo cáo sức khỏe tinh thần và thể chất chủ quan được cải thiện sau khi nghỉ hưu.

Một số nghiên cứu khác lại đưa ra kết quả trái ngược, cho thấy nghỉ hưu thực chất có thể dẫn đến những hệ quả tiêu cực. Bài báo “The Effects of Retirement on Physical and Mental Health Outcomes” của Dhaval Dave, Inas Rashad và Jasmina Spasojevic sử dụng dữ liệu từ nghiên cứu Health and Retirement Study giai đoạn 1992–2005, cho thấy nghỉ hưu làm gia tăng đáng kể các vấn đề về khả năng vận động và sinh hoạt hàng ngày (tăng 5–16%), các tình trạng bệnh lý (tăng 5–6%) và ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe tinh thần (giảm 6–9%). Những tác động này chủ yếu đến từ thay đổi trong lối sống, như giảm hoạt động thể chất và tương tác xã hội. Tuy nhiên, các yếu tố có thể làm giảm tác động tiêu cực bao gồm: kết hôn, duy trì vận động thể chất, và tiếp tục làm việc bán thời gian sau khi nghỉ hưu.

Ngược lại, nghiên cứu “Effect of retirement on major chronic conditions and fatigue: French GAZEL occupational cohort study” sử dụng mẫu khoảng 15.000 người Pháp với dữ liệu được thu thập lặp lại từ bảy năm trước đến bảy năm sau khi nghỉ hưu, cho thấy: “Nghỉ hưu không làm thay đổi nguy cơ mắc các bệnh mãn tính nghiêm trọng, nhưng có liên quan đến sự giảm đáng kể tình trạng mệt mỏi về thể chất và tinh thần, cũng như các triệu chứng trầm cảm—đặc biệt ở những người có bệnh lý mãn tính.”

Nhìn chung, có khá nhiều bằng chứng ủng hộ cho khuynh hướng hạnh phúc theo hình chữ U theo độ tuổi—nghĩa là người lớn tuổi có xu hướng tự báo cáo mức độ hạnh phúc cao hơn, đặc biệt trong khoảng 60 đến 75 tuổi, dù giới tính và thu nhập cũng ảnh hưởng đến hình dạng chính xác của đường cong này. Điều này có nghĩa là những người lớn tuổi - vốn thường đã nghỉ hưu ở các nước phát triển - cảm thấy hạnh phúc hơn so với trung bình của người đang đi làm. Tình trạng thất nghiệp do tự động hóa có thể mang cảm giác giống như nghỉ hưu, tùy vào mức độ tổng thể của nó. Nếu gần như không còn ai đi làm, và không ai cảm thấy mình nên đi làm, thì điều đó có thể giống như nghỉ hưu ở chỗ nó không còn mang theo cảm giác xấu hổ khi bị tách biệt khỏi những người đồng trang lứa.

Phụ nữ mang đến một góc nhìn khác về việc liệu công việc chính thức có thực sự mang lại hạnh phúc. Phần lớn phụ nữ chỉ mới gia nhập thị trường lao động chính thức trong thời gian gần đây. Tại Mỹ, chỉ 18% phụ nữ tham gia lực lượng lao động chính thức vào năm 1890, con số này tăng lên 57% vào năm 2016. Vậy việc tham gia lao động có khiến họ hạnh phúc hơn không? Theo một số nghiên cứu, câu trả lời là: không. Một bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ Khảo sát Xã hội Tổng quát (General Social Survey) về mức độ hài lòng của phụ nữ Mỹ từ những năm 1970 đến 2000—thời kỳ tỷ lệ phụ nữ tham gia lao động gia tăng—đã cho thấy mức độ hạnh phúc của phụ nữ suy giảm cả tương đối lẫn tuyệt đối.

Tất nhiên, việc nói rằng phụ nữ không trở nên hạnh phúc hơn khi gia nhập lực lượng lao động không có nghĩa là rời khỏi lực lượng lao động sẽ không khiến họ bất hạnh. Tuy nhiên, tôi cho rằng câu chuyện giữa phụ nữ, công việc và AI lại mang một góc nhìn khá lạc quan. Phụ nữ đã có thể tự động hóa nhiều công việc nhàm chán và không dễ chịu nhờ các tiến bộ công nghệ, trong khi những khía cạnh công việc mang ý nghĩa và giá trị hơn đối với họ lại ít có khả năng bị AI thay thế.

Khi không tham gia vào thị trường lao động chính thức, phần lớn phụ nữ dành thời gian cho việc chăm sóc con cái và làm việc nhà. Tuy nhiên, lượng thời gian cần thiết cho công việc nội trợ đã giảm đáng kể theo thời gian nhờ sự ra đời của các thiết bị như máy giặt, máy sấy, và máy rửa bát. Những công cụ này có thể được xem như ví dụ cho tác động tiềm năng của AI trong tương lai: giảm bớt những công việc nặng nhọc và không mong muốn, từ đó giải phóng thời gian để con người có thể làm những việc cần thiết hơn hoặc mang lại nhiều niềm vui hơn. Roomba – robot hút bụi – là một ví dụ rõ ràng và hài hước cho xu hướng này. Rất có thể các hệ thống AI tiên tiến hơn sẽ sớm bước vào không gian gia đình để gấp quần áo, nấu ăn và thực hiện các công việc tương tự.

Tuy nhiên, có vẻ ít khả năng AI sẽ hoàn toàn thay thế được việc chăm sóc và nuôi dạy trẻ, bởi loại “công việc” này thiên nhiều về mối quan hệ giữa các bên liên quan. Tương tự như liệu pháp tâm lý, chăm sóc trẻ em và giáo dục dường như sẽ nằm trong số những lĩnh vực mà nhu cầu đối với người lao động là con người sẽ duy trì lâu nhất.

Một góc nhìn khác về tình trạng thất nghiệp đến từ giới quý tộc trong quá khứ. Vào thời cận đại, tầng lớp địa chủ và những người thuộc giới tương tự về cơ bản là không có việc làm theo nghĩa chính thức. Có thể họ tham gia đôi chút vào việc quản lý người làm thuê, một số ít dấn thân vào chính trị hoặc bị lôi kéo vào quân sự, nhưng so với hầu hết người lao động chính thức, họ làm việc tương đối ít giờ. Thời gian còn lại của họ được lấp đầy bằng các nghi lễ xã hội tinh vi như vũ hội, tiệc tùng; các sở thích như săn bắn, nghiên cứu văn chương, triết học; sáng tác và thưởng thức nghệ thuật, viết thư, và dành thời gian bên bạn bè, gia đình. Dù chúng ta không có nhiều dữ liệu khảo sát hạnh phúc thật sự từ nhóm người này, nhưng về mặt hưởng thụ, họ có vẻ vẫn ổn. Có thể họ đôi khi cảm thấy nhàm chán, nhưng nếu được thông báo rằng phần lớn nhân loại trong tương lai sẽ rơi vào hoàn cảnh tương tự, có lẽ không nhiều người sẽ quá lo lắng.

Nếu chúng ta thực sự đạt được một thế giới nơi con người được đáp ứng đầy đủ nhu cầu vật chất mà không cần phải lao động, thì giới quý tộc có thể là một điểm so sánh phù hợp. So sánh này càng có cơ sở hơn bởi họ từng sống trong một xã hội mà những người xung quanh cũng đều không phải làm việc. Đôi khi tôi tự hỏi liệu có tồn tại một sự phân biệt giai cấp ngầm nào đó trong nỗi lo lắng về thất nghiệp: người giàu thì được cho là biết cách sử dụng thời gian một cách hợp lý, còn người nghèo thì phải được “giữ bận rộn”. Có lẽ chúng ta sắp sửa được kiểm chứng điều đó.

Chúng ta cũng cần cân nhắc những tác động của tình trạng thất nghiệp khi nó xảy ra trên quy mô của toàn bộ nền văn minh. The Culture — xã hội trong loạt tiểu thuyết khoa học viễn tưởng nổi tiếng mang tên của tác giả Iain Banks — chính là ví dụ tiêu biểu đối mặt với câu hỏi này. Đây là một xã hội hoàn toàn hậu khan hiếm, nơi tiền bạc bị coi là thô thiển và không còn phù hợp để phân bổ tài nguyên. Không gian sống, nguyên vật liệu, và năng lượng đều được tạo ra dồi dào đến mức: “năng lực sản xuất của họ ở khắp nơi và toàn diện, vượt xa mọi nhu cầu hợp lý… mà những công dân không hề thiếu trí tưởng tượng của họ có thể hình dung ra.” Thế nhưng, The Culture vẫn tồn tại một nhu cầu mà sự sung túc này không thể đáp ứng:

“Khát khao duy nhất mà The Culture không thể tự mình thỏa mãn — một khao khát chung của cả hậu duệ con người gốc và những máy móc mà họ (dù ở mức độ gián tiếp đến đâu) đã tạo ra — chính là nhu cầu không muốn cảm thấy vô dụng. Cách duy nhất The Culture biện minh cho cuộc sống hưởng thụ, tương đối vô lo của cư dân mình chính là thông qua các ‘công việc tốt’: một dạng chủ nghĩa truyền bá thế tục do Bộ phận Liên lạc đảm nhiệm, không chỉ đơn thuần là tìm kiếm, lập danh mục, nghiên cứu và phân tích các nền văn minh kém phát triển hơn, mà — khi họ cho rằng hoàn cảnh cho phép — còn can thiệp trực tiếp (công khai hoặc bí mật) vào tiến trình lịch sử của những nền văn hóa đó.”

Xã hội này hoàn toàn có khả năng đáp ứng mọi nhu cầu vật chất của người dân — nhưng họ vẫn phải đối mặt với những “nhu cầu tinh thần”: cảm giác rằng mình có lý do để tồn tại. Trong trường hợp này, nhu cầu ấy được thỏa mãn bằng việc nghiên cứu và can thiệp vào các loài sinh vật khác trong thiên hà. Nhưng ta cũng phải tự hỏi điều gì sẽ xảy ra khi công việc này hoàn tất — khi mọi loài đều đã được phát hiện và nâng cấp? Còn đối với chúng ta, liệu chúng ta cũng sẽ hướng đến các vì sao? Điều đó không hề phi lý. Có lẽ câu hỏi thực sự là: liệu chúng ta có còn hướng đến các vì sao, ngay cả khi những máy móc do ta tạo ra có thể làm điều đó tốt hơn chúng ta, cũng như chúng đang dần làm mọi việc khác tốt hơn?

Bạn có từng làm điều gì đó mà mình biết rõ là thua kém nhiều người khác, chỉ đơn giản vì bản thân việc làm ấy mang lại niềm vui hoặc ý nghĩa cho chính bạn? Tôi thì có. Tôi múa ba lê, dù biết rằng việc trở thành một nghệ sĩ chính đã nằm ngoài tầm với khi tôi đã ở tuổi đôi mươi—nhưng việc vận động cơ thể theo cách ấy khiến tôi hạnh phúc. Ta có thể gọi đây là lý do khoái cảm (hedonic reason) để làm một việc dù người khác làm giỏi hơn.

Dù một nhà trị liệu chuyên nghiệp có thể giúp bạn bè hay người thân của tôi vượt qua khó khăn tốt hơn, tôi vẫn làm điều đó, bởi vì việc chính tôi là người ở bên họ có một giá trị riêng. Ta có thể gọi đây là lý do quan hệ (relational reason) để làm một việc dù người khác có thể làm giỏi hơn. Tôi viết, vì đôi khi tôi thấy thích, và đôi khi tôi nghĩ nó giúp tôi trở nên tốt hơn. Tôi biết có người viết hay hơn, nhưng tôi không quan tâm—ít nhất là không phải lúc nào cũng quan tâm. Những lý do ấy vừa mang tính khoái cảm (hedonic), vừa mang yếu tố đức hạnh hay đạo đức (virtue or morality).

Một nhà nghiên cứu AI nổi tiếng từng nói với tôi rằng ông ta đang “tập luyện cho thời hậu AGI” bằng cách chọn làm những việc mình không thực sự giỏi: jiu-jitsu, lướt sóng, v.v.—và tận hưởng việc được làm, dù không xuất sắc. Đây có thể là cách để chúng ta chuẩn bị cho tương lai: khi chúng ta làm mọi việc không phải vì nhu cầu mà vì niềm vui; khi chúng ta không còn là người giỏi nhất, nhưng vẫn cần lựa chọn cách lấp đầy mỗi ngày của mình.

Chúng ta cũng sẽ không cần phải một mình lựa chọn cách lấp đầy thời gian của mình: trong bối cảnh tất cả chúng ta đều không còn làm việc—và đây lại là một trong những mối lo chính—điều đó có nghĩa là chúng ta đã xây dựng được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có mức độ phù hợp với con người tương đối cao. Vì những lý do khiến tôi tin rằng chúng ta sẽ đạt được AGI, tôi cũng tin rằng nó sẽ tiếp tục tiến xa hơn, đến mức hình thành các hệ thống vượt trội con người. Và với cùng một lý do mà các hệ thống này có thể hỗ trợ chúng ta trong mọi việc, ta cũng nên kỳ vọng rằng chúng có thể giúp giải quyết cả những vấn đề do chính sự hiện diện của chúng tạo ra. Nếu chúng ta tin rằng có tồn tại giải pháp cho những trạng thái như bất hạnh hay mất phương hướng, và rằng những giải pháp đó có thể được khám phá thông qua trí tuệ, thì ta có cơ sở để tin rằng những hệ thống siêu trí tuệ này sẽ có khả năng giúp chúng ta tìm ra chúng. Điều này có thể nghe có vẻ tự an ủi hoặc lạc quan quá mức, và chắc chắn sẽ không làm thỏa mãn tất cả mọi người. Nhưng tôi tin rằng, nếu chúng ta thật sự nghĩ những hệ thống này có thể thay thế con người, thì cũng không có lý do gì để nghĩ rằng chúng không thể giúp con người tìm ra ý nghĩa sống.

Avital Balwit sống ở San Francisco và hiện đang làm Chánh văn phòng cho Giám đốc điều hành tại Anthropic (công ty nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI)). Bài viết này hoàn toàn được viết với tư cách cá nhân của cô và không phản ánh quan điểm của Anthropic.

Bản dịch từ https://www.cirsd.org/en/horizons/horizons-spring-2025--issue-no-30/why-agi-should-be-the-worlds-top-priority Đã nhận được sự đồng ý từ tác giả và biên tập viên của tạp chí Horizons để thực hiện bản dịch https://www.cirsd.org/en/horizons 

Dịch bởi: Trang Phạm. Hiệu đính: Nghi Bùi.

Tác giả Jerome C. Glenn là Giám đốc điều hành của Dự án Thiên niên kỷ (The Millennium Project), Chủ tịch nhóm chuyên gia về AGI cho Hội đồng các Chủ tịch Đại hội đồng Liên Hiệp Quốc, và là tác giả cuốn sách sắp xuất bản "Quản trị toàn cầu trong quá trình chuyển đổi sang Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát" (2025).

Tại sao AGI nên là ưu tiên hàng đầu của thế giới

Cuộc thảo luận toàn cầu về AI hiện nay thường gây nhầm lẫn nghiêm trọng, vì nhiều loại AI khác nhau bị gộp chung dưới một thuật ngữ duy nhất. Có ba loại AI: AI hẹp, AI tổng quát (AGI), và siêu AI (ASI), với một số khái niệm giao thoa giữa chúng. Việc phân biệt rõ ràng các loại này là hết sức quan trọng vì mỗi loại có tác động khác nhau và đòi hỏi quy định quản lý trong nước và quốc tế rất khác nhau.

Nếu không có quy định phù hợp ở cấp quốc gia và quốc tế, nhân loại có thể sẽ đối mặt với việc mất kiểm soát một dạng trí tuệ phi sinh học vượt ngoài khả năng hiểu, nhận thức và điều khiển của con người. Một nửa số nhà nghiên cứu AI được Trung tâm Công nghệ vì Con người (Center for Human Technology) khảo sát cho rằng có ít nhất 10% khả năng loài người sẽ tuyệt chủng do không kiểm soát được AI. Tuy nhiên, nếu được quản lý đúng cách, AGI có thể mang lại những bước tiến lớn cho nhân loại – từ y học, giáo dục, tuổi thọ, đảo ngược tình trạng ấm lên toàn cầu, đến mở rộng hiểu biết khoa học và thúc đẩy hòa bình toàn cầu. Vậy các nhà hoạch định chính sách cần biết gì và phải làm gì ngay từ bây giờ để đạt được những lợi ích vượt trội đó, đồng thời tránh được những rủi ro thảm khốc, thậm chí là mang tính diệt vong? Trước hết, cần hiểu rõ sự khác biệt giữa các loại AI.

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial narrow intelligence ANI) bao gồm các công cụ phục vụ mục đích cụ thể, từ chẩn đoán ung thư, lái xe ô tô, đến AI tạo sinh đang phát triển nhanh – có thể trả lời câu hỏi, lập trình, tạo hình ảnh, video, âm nhạc, và tóm tắt tài liệu. Giao thoa giữa ANI và AGI là AI đa năng (general-purpose) và tác nhân AI (AI agents), đang phổ biến vào năm 2025. Ví dụ, một tác nhân AI có thể phân tích câu hỏi thành chuỗi các bước logic, sau đó xem xét hành vi người dùng trước đó để tùy chỉnh câu trả lời theo phong cách của cá nhân. Nếu câu trả lời chưa phù hợp với yêu cầu, AI có thể hỏi thêm thông tin và phản hồi, và cập nhật cơ sở kiến thức sau khi hoàn thành tác vụ, nhằm phục vụ người dùng tốt hơn trong tương lai.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial general intelligence AGI) hiện chưa tồn tại tại thời điểm bài viết này, nhưng nhiều chuyên gia AGI dự đoán nó có thể xuất hiện trong vòng 5 năm tới dưới dạng một hệ thống tự vận hành. Nó có thể tự học, chỉnh sửa mã lập trình để ngày càng thông minh hơn, suy luận trừu tượng và giải quyết các vấn đề mới bằng các giải pháp sáng tạo, tương đương hoặc vượt khả năng con người. Ví dụ, khi được giao một mục tiêu, AGI có thể truy vấn dữ liệu, gọi điện cho con người, và viết lại mã lập trình để tạo ra năng lực cần thiết nhằm đạt được mục tiêu. Có người cho rằng AGI sẽ là một thực thể phi sinh học có tri giác và tự nhận thức kiểu, hoặc nó ít nhất cũng sẽ hành xử như thể nó có những đặc điểm đó, và con người sẽ đối xử với nó theo cách như vậy.

Trí tuệ siêu việt (Artificial super intelligence ASI) sẽ vượt xa AGI, thậm chí thông minh hơn toàn nhân loại gộp lại. Nó có thể tự đặt mục tiêu, hành động độc lập, vượt khỏi tầm kiểm soát, hiểu biết, và nhận thức của con người. Đây chính là điều mà Bill Gates, Elon Musk và Stephen Hawking từng cảnh báo, và cũng đã được đề cập trong nhiều tác phẩm khoa học viễn tưởng. Nhân loại chưa từng đối mặt với một trí tuệ ưu việt hơn chính mình.

Khác với rủi ro công nghệ trong quá khứ chủ yếu do con người lạm dụng, AGI tạo ra một dạng rủi ro mới – rủi ro đến từ chính AGI. Do đó, ngoài việc kiểm soát con người sử dụng sai mục đích, cần có quy định đối với hành vi tự động của AGI. Nếu không có khung quản trị cho quá trình chuyển đổi sang AGI, nhân loại sẽ hoàn toàn phụ thuộc vào một loài trí tuệ phi sinh học trong tương lai.

Hiện nay, các quốc gia và công ty đang chạy đua phát triển AGI nhưng lại thiếu các biện pháp an toàn cần thiết. Tổng thống Nga Vladimir Putin từng cảnh báo: “Ai làm chủ AI sẽ thống trị thế giới.”

Trên thực tế, không có gì ngăn cản việc quyền lực ngày càng tập trung vào tay một số ít – một mức độ chưa từng có trong lịch sử.

Các chính phủ và tập đoàn đang ưu tiên tốc độ hơn an toàn, làm suy yếu những nỗ lực xây dựng khung quản trị quốc gia, và đặt lợi ích kinh tế hoặc quân sự lên trên giao thức an toàn. Có quan điểm rằng Công ty A muốn phát triển AGI trước để ngăn công ty B – vì tin rằng mình có trách nhiệm hơn. Nhưng nếu B, C, D cũng nghĩ như vậy, thì tất cả đều tăng tốc và bỏ qua các quy trình an toàn – dẫn đến nguy cơ nghiêm trọng. Điều này cũng đúng với phát triển AGI trong lĩnh vực quân sự.

Do nhiều dạng AGI từ nhà nước và doanh nghiệp được dự đoán sẽ xuất hiện trước cuối thập kỷ này, trong khi việc xây dựng khung quản trị quốc gia và quốc tế cần nhiều năm, việc khẩn trương triển khai các thủ tục phòng ngừa là cấp thiết, để tránh những hệ quả được nêu trong báo cáo cho Hội đồng các Chủ tịch Đại hội đồng Liên Hiệp Quốc:

Những hệ quả không thể đảo ngược. Một khi trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) được phát triển, tác động của nó có thể không thể đảo ngược. Nhiều dạng AI tiên tiến hiện nay đã thể hiện hành vi đánh lừa và tự bảo vệ, cùng với xu hướng phát triển các hệ thống AI ngày càng tự chủ, có khả năng tương tác, tự cải thiện và được tích hợp vào các hạ tầng trọng yếu, quỹ đạo phát triển và tác động của AGI có thể dẫn đến việc không thể kiểm soát được. Nếu điều đó xảy ra, nhân loại có thể không còn khả năng quay trở lại trạng thái kiểm soát tin cậy bởi con người. Việc thiết lập cơ chế quản trị chủ động là hết sức cần thiết để bảo đảm rằng AGI không vượt qua các “lằn ranh đỏ” của chúng ta, dẫn đến những hệ thống vận hành vượt ngoài khả năng con người giành lại quyền điều kiển.

Vũ khí hủy diệt hàng loạt. Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có thể tạo điều kiện cho một số quốc gia và chủ thể phi nhà nước có ý đồ xấu phát triển vũ khí hóa học, sinh học, phóng xạ và hạt nhân. Hơn nữa, các đội hình vũ khí sát thương tự động do AGI điều khiển với quy mô lớn có thể tự bản thân cấu thành một loại vũ khí hủy diệt hàng loạt mới.

Lỗ hổng trong hạ tầng trọng yếu. Các hệ thống hạ tầng quốc gia trọng yếu (như mạng lưới điện, hệ thống tài chính, mạng lưới giao thông, thông tin liên lạc và hệ thống y tế) có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng quy mô lớn do AGI trực tiếp phát động hoặc hỗ trợ. Nếu không có cơ chế răn đe hiệu quả ở cấp quốc gia và sự phối hợp chặt chẽ ở cấp quốc tế, các chủ thể phi nhà nước có ý đồ xấu — từ các tổ chức khủng bố đến các mạng lưới tội phạm có tổ chức xuyên quốc gia — có thể tiến hành các cuộc tấn công ở quy mô lớn chưa từng có.

Việc phát triển và sử dụng AGI một cách thiếu kiểm soát có thể làm trầm trọng thêm tình trạng chênh lệch về của cải và quyền lực ở quy mô chưa từng có. Nếu AGI chỉ nằm trong tay một số quốc gia, tập đoàn hoặc nhóm tinh hoa, điều này có thể củng cố thế độc quyền kinh tế và dẫn đến sự thống trị toàn cầu về tri thức, đổi mới sáng tạo và năng lực sản xuất công nghiệp. Hệ quả có thể bao gồm tình trạng thất nghiệp trên diện rộng, suy giảm quyền năng của người dân ảnh hưởng đến nền tảng pháp lý, mất quyền riêng tư và sụp đổ lòng tin vào các thể chế, tri thức khoa học cũng như hệ thống quản trị. AGI có thể làm suy yếu các thể chế dân chủ thông qua các hình thức thuyết phục, thao túng và tuyên truyền do AI tạo ra, đồng thời làm gia tăng bất ổn địa chính trị theo cách mà làm tăng thêm các lỗ hổng hệ thống. Việc thiếu phối hợp giữa các quốc gia có thể dẫn đến xung đột về tài nguyên, năng lực hoặc quyền kiểm soát AGI, với nguy cơ leo thang thành đối đầu quân sự. AGI cũng sẽ đặt ra thách thức lớn đối với các khuôn khổ pháp lý hiện hành: nhiều vấn đề mới và phức tạp về sở hữu trí tuệ, trách nhiệm pháp lý, nhân quyền và chủ quyền có thể vượt quá khả năng ứng phó của cả hệ thống pháp luật trong nước lẫn quốc tế.

Rủi ro tồn vong. Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có thể bị lạm dụng để gây tổn hại trên diện rộng hoặc được phát triển theo cách không phù hợp với các giá trị cốt lõi của con người. AGI thậm chí có thể vận hành một cách tự chủ vượt ngoài tầm giám sát của con người, tự thiết lập các mục tiêu riêng dựa trên cơ chế tự bảo vệ – điều đã được ghi nhận ở một số hệ thống AI tiên tiến hiện nay. AGI cũng có thể chủ động tìm kiếm quyền lực như một phương tiện nhằm đảm bảo nó có thể thực hiện bất kỳ mục tiêu nào mà nó đặt ra, bất chấp sự can thiệp của con người. Các chính phủ, chuyên gia hàng đầu và các công ty đang phát triển AGI đều đã lên tiếng cảnh báo rằng những xu hướng hiện tại có thể dẫn đến các kịch bản trong đó hệ thống AGI tìm cách chế ngự con người. Đây không còn là những giả thuyết khoa học viễn tưởng xa vời trong tương lai — nhiều chuyên gia hàng đầu nhận định rằng các rủi ro này hoàn toàn có thể xảy ra ngay trong thập kỷ này, và những dấu hiệu ban đầu đã bắt đầu xuất hiện. Đáng lo ngại hơn, cho đến nay, chưa có giải pháp khả thi nào từ các nhà phát triển AI để ngăn chặn các rủi ro này.

Mất đi những lợi ích vượt bậc trong tương lai cho toàn nhân loại. Nếu được quản trị đúng cách, trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hứa hẹn mang lại những tiến bộ vượt bậc trong mọi lĩnh vực, cho tất cả mọi người — từ y học cá nhân hóa, chữa trị ung thư, tái tạo tế bào, đến hệ thống học tập cá nhân hóa, chấm dứt đói nghèo, ứng phó biến đổi khí hậu, và thúc đẩy các khám phá khoa học với lợi ích ngoài sức tưởng tượng. Để thực hiện hoá một tương lai tươi sáng như vậy cho toàn nhân loại, cần có một cơ chế quản trị toàn cầu, bắt đầu bằng việc nâng cao nhận thức chung trên toàn cầu về cả rủi ro và cơ hội mà AGI mang lại. Liên Hợp Quốc đóng vai trò trung tâm trong sứ mệnh này.

Dù chúng ta có thể không kiểm soát trực tiếp được cách ASI xuất hiện và vận hành, nhưng chúng ta có thể xây dựng các quy định quốc gia và quốc tế cho quá trình tạo ra, cấp phép, sử dụng và quản trị AGI — trước khi nó tự học và tiến hóa thành ASI vượt ngoài tầm kiểm soát. Chúng ta cần tập trung vào việc quản lý quá trình chuyển đổi từ ANI sang AGI. Và cách chúng ta quản lý quá trình này sẽ định hình quá trình chuyển tiếp từ AGI sang ASI.

Chúng ta có thể hình dung ANI như một đứa trẻ mà chúng ta kiểm soát hoàn toàn: ăn gì, mặc gì, ngủ lúc nào. AGI giống như một thiếu niên — chúng ta có kiểm soát nhưng không toàn diện. Còn ASI sẽ giống như người trưởng thành: hoàn toàn độc lập, không chịu kiểm soát. Các bậc cha mẹ đều biết: muốn con cái trưởng thành thành người tốt, họ phải tập trung vào giai đoạn chuyển tiếp. Tương tự, để định hình ASI, chúng ta phải kiểm soát giai đoạn chuyển từ ANI sang AGI — và thời điểm đó là ngay bây giờ.

Các khoản đầu tư R&D lớn nhất trong lịch sử hiện đang dồn vào phát triển AGI.

Nếu không có quy định quốc gia và quốc tế, nhiều hệ thống AGI do chính phủ và doanh nghiệp tạo ra có thể liên tục tự viết lại mã nguồn, tương tác lẫn nhau và sinh ra những dạng ASI mới nằm ngoài khả năng kiểm soát, hiểu biết và nhận thức của chúng ta.

Quản trị AGI là thách thức quản lý phức tạp và khó khăn nhất mà nhân loại từng đối mặt. Để hiểu rõ cách phát triển AGI an toàn, tổ chức Millennium Project — một mạng lưới tư duy toàn cầu — đã tiến hành đánh giá quốc tế về các vấn đề và giải pháp quản trị giai đoạn chuyển tiếp từ ANI sang AGI. Nghiên cứu bắt đầu bằng 22 câu hỏi then chốt gửi đến 55 chuyên gia và nhà lãnh đạo tư tưởng AGI từ Mỹ, Trung Quốc, Anh, Canada, Liên minh Châu Âu và Nga. Dựa trên phản hồi, nhóm đã xây dựng danh sách các quy định và mô hình quản trị toàn cầu cho AGI, sau đó được 299 các nhà tương lai học, nhà ngoại giao, luật sư quốc tế, triết gia, nhà khoa học và các chuyên gia khác từ 47 quốc gia đánh giá. Kết quả được công bố trong báo cáo State of the Future 20.0 tại www.millennium-project.org.

Bên cạnh việc xây dựng hệ thống cấp phép quốc gia cho AGI, Liên Hiệp Quốc (LHQ) cần đảm nhiệm vai trò điều phối quốc tế — điều thiết yếu để đảm bảo AGI phục vụ lợi ích toàn nhân loại. Đại hội đồng LHQ đã thông qua hai nghị quyết về AI: 1) nghị quyết do Mỹ đề xuất về "Nắm bắt cơ hội phát triển AI an toàn, bảo mật và đáng tin cậy phục vụ phát triển bền vững" (A/78/L.49); và 2) nghị quyết do Trung Quốc đề xuất về "Tăng cường hợp tác quốc tế trong việc nâng cao năng lực AI" (A/78/L.86). Đây là bước đầu tích cực, nhưng vẫn chưa đề cập đến quản trị AGI. Các sáng kiến khác như Hiệp ước Liên Hợp Quốc cho Tương lai, Thoả thuận Số Toàn cầu và Khuyến nghị của UNESCO về Đạo đức trong Trí tuệ Nhân tạo đều kêu gọi hợp tác quốc tế để phát triển AI vì lợi ích chung và quản lý rủi ro toàn cầu. Tuy nhiên, các sáng kiến này mới chỉ tập trung vào AI hiện tại, chưa bao gồm AGI. Do đó, cần tổ chức một phiên họp đặc biệt của Đại hội đồng LHQ về AGI càng sớm càng tốt, nhằm nâng cao nhận thức và thúc đẩy hành động toàn cầu. Điều này sẽ giúp nâng cao nhận thức và cung cấp thông tin cho các nhà lãnh đạo thế giới về rủi ro và lợi ích của AGI, cũng như lý do cần hành động cấp thiết ở cả cấp quốc gia và toàn cầu.

Những nội dung cần xem xét trong phiên họp đặc biệt về AGI:

Thiết lập Đài quan sát AGI toàn cầu, để theo dõi tiến trình nghiên cứu và phát triển (R&D) liên quan đến AGI, cung cấp cảnh báo sớm về an ninh AI cho các quốc gia thành viên LHQ. Đài này nên tận dụng chuyên môn từ các sáng kiến hiện có như Ban Khoa học Quốc tế độc lập về AI của Hiệp ước Kỹ thuật Số Toàn cầu (Global Digital Compact) và Bộ công cụ đánh giá mức độ sẵn sàng do UNESCO xây dựng.

Hệ thống thực hành tốt và chứng nhận quốc tế về phát triển, bảo mật và vận hành AGI đáng tin cậy. Cần xác minh AGI phù hợp (alignment) với giá trị con người, không đánh lừa người dùng, và phát triển an toàn để tạo niềm tin quốc tế.

Cần có một Công ước Khung về AGI để thiết lập các mục tiêu chung và các giao thức linh hoạt nhằm quản lý rủi ro AGI và đảm bảo phân phối lợi ích toàn cầu công bằng. Công ước này cần phân loại rõ ràng các cấp độ rủi ro tương ứng với các hành động quốc tế phù hợp — từ thiết lập tiêu chuẩn, cơ chế cấp phép, đến việc thành lập các cơ sở nghiên cứu chung đối với những hệ thống AGI có mức độ rủi ro cao, cũng như xác định các ranh giới đỏ và cơ chế cảnh báo sớm trong quá trình phát triển AGI. Công ước sẽ tạo nền tảng thể chế có tính thích ứng để bảo đảm tính chính danh toàn cầu, quản trị AGI toàn diện và hiệu quả, từ đó giảm thiểu rủi ro toàn cầu và tối đa hóa thịnh vượng chung từ AGI.

Một bước cần thiết khác là tiến hành nghiên cứu khả thi về việc thành lập một cơ quan AGI của Liên Hiệp Quốc. Xét đến các biện pháp cần thiết ở phạm vi lớn để chuẩn bị cho AGI và tính cấp bách của vấn đề, cần có các bước triển khai để nghiên cứu khả thi việc thành lập một cơ quan chuyên trách của LHQ về AGI —một quy trình được đẩy nhanh là lý tưởng nhất. Một mô hình tương tự như Cơ quan Năng lượng Nguyên tử Quốc tế (IAEA) đã được đề xuất, với nhận thức rằng quản trị AGI phức tạp hơn nhiều so với năng lượng hạt nhân, do đó cần có những cân nhắc đặc thù trong quá trình nghiên cứu khả thi. Uranium không thể tự viết lại mã nguyên tử của nó, không thông minh hơn con người, và chúng ta hiểu cách phản ứng hạt nhân diễn ra. Vì vậy, việc quản lý năng lượng hạt nhân đơn giản hơn rất nhiều so với quản lý AGI.

Một số người cho rằng việc Liên Hiệp Quốc và các quốc gia xây dựng cơ chế quản trị AI là quá sớm và có thể cản trở các đổi mới vốn cần thiết để mang lại lợi ích lớn cho nhân loại. Họ lập luận rằng chưa nên kêu gọi thiết lập các cơ chế quản trị mới của LHQ nếu chưa có hiểu biết rõ ràng và đồng thuận về những điểm còn thiếu trong khả năng ứng phó với AI của các cơ quan hiện tại; do đó, mọi đề xuất về quy trình, hội đồng, quỹ, đối tác hay cơ chế mới đều bị cho là quá sớm. Đây là một cách nhìn thiển cận.

Việc xây dựng hệ thống cấp phép AGI ở cấp quốc gia và một cơ quan AGI đa bên dưới sự điều phối của LHQ có thể mất nhiều năm để thiết kế và triển khai. Trong thời gian đó, không có gì ngăn cản các cuộc đua đổi mới AGI. Nếu chúng ta tiếp cận việc xây dựng quản trị AGI trong nước và quốc tế theo cách làm thông thường, thì có khả năng nhiều dạng AGI và ASI trong tương lai sẽ lan rộng trên Internet, khiến các nỗ lực điều chỉnh sau này trở nên vô nghĩa.

Những nguy cơ của biến đổi khí hậu đã được biết đến từ hàng chục năm qua, nhưng đến nay vẫn chưa có một hệ thống quốc tế hiệu quả để ngăn chặn thảm họa đang đến gần này. Các hiệp định quốc tế thường mất nhiều năm để thiết kế, thông qua và triển khai. Vì việc xây dựng hệ thống quản trị toàn cầu cho AGI rất phức tạp và khó khăn, nên chúng ta càng bắt đầu sớm thì càng tốt.

Eric Schmidt, cựu CEO Google, cho biết theo "Đồng thuận San Francisco" AGI sẽ xuất hiện trong 3–5 năm nữa. Elon Musk — người thường phản đối can thiệp của nhà nước — lại cho rằng AI là ngoại lệ và phải được quản lý. Ông lập luận rằng chúng ta không thể để mọi người ra siêu thị và mua vũ khí hạt nhân. Hơn 10 năm qua, Musk đã kêu gọi thiết lập quy định quốc gia và quốc tế cho các hình thức AI tương lai.

Nếu hệ thống cấp phép quốc gia và cơ quan AGI của LHQ phải có trước khi AGI được đưa lên Internet, thì các nhà lãnh đạo chính trị cần hành động nhanh với tốc độ chưa từng có. Đây không thể là như các trường hợp thường lệ. Geoffrey Hinton — một trong những "cha đẻ" của AI — đã nói rằng việc quản lý này có thể bất khả thi, nhưng chúng ta phải cố gắng.

Trong Chiến tranh Lạnh, nhiều người tin rằng Thế chiến thứ III dùng hạt nhân là không thể tránh khỏi. Nhưng nỗi sợ chung đã dẫn đến các hiệp ước kiểm soát vũ khí. Tương tự, nỗi sợ chung về một cuộc đua AGI ngoài tầm kiểm soát phải dẫn đến thỏa thuận toàn cầu để quản lý nó.

Bản dịch từ https://www.weforum.org/stories/2025/01/why-we-will-be-seeing-a-radical-reinvention-of-supply-chains/ 

Bởi Karmesh Vaswani, Chủ tịch Infosys BPM; Phó Chủ tịch Điều hành và Trưởng Ngành Hàng Tiêu Dùng, Bán Lẻ và Logistics, Infosys Limited.

Ngày 24/01/2025.

Dịch bởi: Ngọc Diễm. Hiệu đính: Hạnh Trần & Trang Phạm.

Bài viết thuộc khuôn khổ Diễn đàn Kinh tế Thế giới thường niên.

• Trí tuệ nhân tạo (AI) và AI tạo sinh - Gen AI (Generative AI) đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành logistics, với khả năng tối ưu hóa chuỗi cung ứng thông qua định giá dựa trên dữ liệu thời gian thực, lập kế hoạch mang tính dự báo, nâng cao tiêu chuẩn an toàn và đồng thời thúc đẩy các mục tiêu phát triển bền vững trong logistics.

• Điện toán lượng tử sẽ thúc đẩy đổi mới sáng tạo bằng cách tận dụng các thuật toán tiên tiến và khả năng tính toán vượt trội, từ đó cách mạng hóa hiệu quả logistics, khả năng truy xuất nguồn gốc và quản lý khủng hoảng. 

• Robot và người máy sẽ đảm nhận các nhiệm vụ mang tính lặp lại, giảm chi phí và nâng cao an toàn lao động, đồng thời đòi hỏi các hợp đồng xã hội mới và tái cấu trúc lực lượng lao động trong toàn bộ hệ sinh thái chuỗi cung ứng.

Chuỗi cung ứng toàn cầu hiện đang trên đà tăng trưởng mạnh mẽ, được thúc đẩy bởi gia tăng dân số và tiêu dùng. Xu thế này đặt ra yêu cầu cấp thiết trong việc nâng cao năng lực sản xuất, đồng thời cải thiện hiệu quả ở các khâu lập kế hoạch, triển khai vận hành, hợp tác liên chuỗi và tối ưu hóa hiệu suất tổng thể.

Kỳ vọng của khách hàng về tốc độ và hiệu quả đang tạo động lực phát triển, trong khi nhu cầu nâng cao hiệu quả về tính bền vững trong chuỗi cung ứng ngày càng được chú trọng.

Ngành logistics đa phương thức (multimodal) hiện đang trong tình trạng phân mảnh quá mức và từ trước đến nay vốn chịu gánh nặng lớn về quy trình vận hành cũng như tụt hậu về công nghệ thông tin, đặc biệt khi so sánh với các ngành dẫn đầu như dịch vụ tài chính hay công nghiệp ô tô.

Tuy nhiên, với những tiến bộ mới trong trí tuệ nhân tạo (AI), AI tạo sinh (GenAI) và các công nghệ khác, ngành logistics có cơ hội đạt được bước nhảy vọt về hiệu quả quy mô hoạt động đồng thời giảm thiểu lượng khí thải carbon.

AI trở thành ưu tiên hàng đầu

Khi năng lực của AI và AGI ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn và chi phí triển khai ngày một hợp lý, hàng loạt cơ hội thực tiễn mới đang mở ra để tối ưu hóa các tuyến vận chuyển hàng hóa – từ đó nâng cao hiệu quả chi phí và tính bền vững trong toàn bộ chuỗi cung ứng. 

Trong vài năm trở lại đây, nhờ sự phát triển và giá thành ngày càng hợp lý của các bộ xử lý đồ họa hiệu năng cao (GPU), AI và AGI đang dần trở nên phổ biến và hiện diện rộng khắp trong điện toán biên (edge computing) – nơi dữ liệu được lưu trữ và xử lý gần với người dùng hơn là tại các trung tâm dữ liệu từ xa, thông qua các thiết bị di động.

Khả năng dự đoán và sự tiện lợi mà AI mang lại đã được đón nhận tích cực. Mặc dù những tác động của công nghệ này đến an ninh và xã hội vẫn đang trong quá trình đánh giá, và các quy định pháp lý đang dần theo kịp, những cải tiến về năng suất đã được thể hiện rõ ràng trong đời sống hằng ngày.

AI đang được tích hợp sâu vào hệ thống doanh nghiệp và các thiết bị của người dùng cuối. Theo báo cáo ThreatLabz năm 2024, AI ảnh hưởng đến khoảng 20% giao dịch của các doanh nghiệp.

Các trường hợp ứng dụng tiên tiến như phát hiện dấu hiệu nhu cầu sớm để tự động tạo đơn hàng, nâng cao an toàn bằng cách nhận diện lỗi và bất thường trên tàu bè và toa xe lửa, cũng như ngăn ngừa tổn thất hoặc thiệt hại tiềm ẩn, là một số khả năng mới được khai thác nhờ AI.

Tốc độ tính toán vượt trội của AI cho phép phát triển các bản sao kĩ thuật số (digital twins) cho mạng lưới logistics và các kịch bản cung-cầu, hỗ trợ lập kế hoạch hiệu quả hơn, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và tăng cường khả năng phục hồi. Các thuật toán tổng hợp (fusion algorithms) giúp nâng cao độ chính xác bằng cách giảm sai số trung bình theo phần trăm giữa giá trị dự báo và giá trị thực (Mean Absolute Percentage Error – MAPE), mang lại khả năng khớp cung-cầu chính xác hơn và giảm thiểu lãng phí.

AI cải thiện đáng kể khả năng dự đoán trong việc vận chuyển hàng hóa bằng cách nâng cao độ chính xác của thời gian hàng đến điểm đích và giảm thiểu sự chậm trễ. Các thuật toán định giá dựa trên AI cung cấp giải pháp định giá thông minh theo thời gian thực, giúp giảm chi phí vận chuyển và tối thiểu hóa các điểm thất thoát chi phí.

Sự chiếm lĩnh chậm rãi nhưng chắc chắn của GenAI

Những tiến bộ của AI tạo sinh (GenAI) đang diễn ra với tốc độ nhanh chóng. Bất chấp những cảnh báo từ giới chuyên gia, quá trình này dường như không thể bị ngăn cản khi hệ thống ngày càng hoàn thiện để xử lý các tác vụ có tính ngôn ngữ phức tạp và tạo ra phản hồi có tính ngữ cảnh – đây chính là yếu tố đột phá mang lại mức tăng trưởng năng suất vượt bậc. 

Các tác nhân GenAI (GenAI agents) đang dần hiện diện nhiều hơn trong môi trường doanh nghiệp. Theo nghiên cứu của Infosys, tỷ trọng giao dịch do GenAI agents đảm nhiệm được dự báo sẽ tăng từ 5% lên 25% trong vòng ba năm tới nhờ vào tốc độ ứng dụng công nghệ ngày càng nhanh. Những tác nhân này thể hiện năng lực tư duy, phân tích, đồng cảm, lý luận, tương tác và giao tiếp gần giống con người – vận hành dưới sự giám sát thực tiễn.

GenAI đang góp phần nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua khả năng giao tiếp mang tính ngữ cảnh và chủ động về tình trạng vận chuyển hàng hóa. Việc tự động hóa quy trình tạo lập chứng từ, kết hợp GenAI với công nghệ chuỗi khối (blockchain), đang giúp đơn giản hóa các giao dịch xuyên biên giới, giảm thiểu gián đoạn và đảm bảo sự luân chuyển hàng hóa diễn ra liền mạch.

Các cơ chế đặc thù trong ngành logistics như quản lý hợp đồng lao động theo thỏa ước công đoàn và thực thi quy tắc vận hành nội bộ đã được đơn giản hóa, cho phép triển khai quy định nhanh chóng và tạo điều kiện cho nhân viên chủ động tra cứu thông tin, từ đó giảm sự can thiệp thủ công. Những tiến bộ hiện tại của GenAI đang thúc đẩy hiệu quả tương tác với nhân viên, khách hàng, nhà cung cấp và các đối tác logistics – qua đó đẩy nhanh tốc độ và nâng cao hiệu suất toàn chuỗi.

GenAI cũng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực phân tích hình ảnh. Những tiến bộ gần đây trong nhận diện hình ảnh và tạo nội dung video nâng cao chất lượng phát hiện lỗi nhờ khả năng học hỏi liên tục và thiết lập mối tương quan nhanh chóng. Năng lực xử lý hình ảnh đang thúc đẩy việc ứng dụng thiết bị bay không người lái (drone) trong kiểm kê hàng tồn kho, kiểm tra tài sản và quản lý hư hỏng hoặc bảo hành. 

“Trong vòng thập kỷ tới, quá trình chuyển hóa từ hạ tầng công nghệ thông tin sang ứng dụng robot công nghiệp sẽ diễn ra với tốc độ nhanh chóng. Nếu không có sự chuẩn bị thích đáng, các doanh nghiệp rất có thể sẽ đối mặt với khủng hoảng mang tính sống còn.”

Sự khởi đầu của kỷ nguyên điện toán lượng tử

Việc ứng dụng bộ xử lý đồ họa (GPU) đã cải thiện đáng kể tốc độ thực thi của AI. Các nhà sản xuất GPU và vi mạch hiện đang chạy đua đổi mới để tạo ra những thế hệ chip nhanh hơn và hiệu quả hơn. Máy tính lượng tử sẽ tiếp tục nâng tầm khả năng này bằng cách khuếch đại sức mạnh tính toán của AI và GenAI, từ đó nâng cao tốc độ và khả năng thích ứng trong lĩnh vực logistics.

Công nghệ này cũng sẽ cải thiện việc quản lý các giao dịch dựa trên blockchain, tăng cường khả năng truy xuất nguồn gốc cho các nhà sản xuất và nhà bán lẻ. Đồng thời, nó sẽ hỗ trợ kiểm soát tồn kho và xác minh tính xác thực của hàng hóa.

Thuật toán Shor có khả năng xử lý các con số lớn và tăng cường tính bảo mật cho các giao dịch, từ đó cho phép vận hành an toàn các lô hàng và quy trình sản xuất các sản phẩm nhạy cảm. Trong khi đó, thuật toán Grover giúp mở rộng năng lực tạo lập “bản sao số” (digital twin), phục vụ cho việc mô phỏng các tình huống khủng hoảng và khám phá cơ hội, từ đó cải thiện khả năng phản ứng và chiến lược ứng phó của tổ chức.

Sự cải tiến công nghệ này sẽ làm thay đổi căn bản cách thức quản trị logistics đa phương thức và toàn bộ chuỗi cung ứng, thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ. Thách thức duy nhất còn lại chính là chi phí tính toán – cho đến khi công nghệ đạt được hiệu quả quy mô.

Quá trình phát triển của robot

Robot từng được dự báo sẽ thay thế khoảng 85 triệu việc làm vào năm 2025 – và con số này có khả năng sẽ tiếp tục gia tăng. Các người máy (humanoids) ban đầu sẽ được triển khai tại những khu vực đòi hỏi mức độ an toàn cao, nơi chúng có thể phản ứng và tương tác một cách nhất quán để thực thi các quyết định.

Người máy sẽ dần trở thành lựa chọn khả thi cho các công việc đơn giản cấp độ thấp, từ đó giúp giảm chi phí vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và không ngừng học hỏi – cải thiện. Điều này cũng đặt ra yêu cầu xây dựng các hình thức “hợp đồng xã hội” mới, xoay quanh quản lý con người và robot.

Công nghệ robot sẽ được nâng cấp để xử lý hiệu quả các công việc đơn điệu như đóng gói, phân loại và sắp xếp hàng hóa. Việc triển khai nhà kho tối (dark warehouse), các điểm bốc/dỡ hàng hoặc lắp ráp hoàn toàn không có người điều khiển sẽ ngày càng phổ biến, góp phần cải thiện an toàn trong các môi trường làm việc có rủi ro an toàn cao nhờ vào sự hỗ trợ của robot.

Quản trị sự chuyển đổi

Sự chuyển mình từ công nghệ thông tin sang tự động hóa bằng robot công nghiệp sẽ diễn ra nhanh chóng trong thập kỷ tới, và các doanh nghiệp cần chủ động chuẩn bị để tránh rơi vào khủng hoảng mang tính sống còn.

Việc nâng cao khả năng phối hợp, giao tiếp và lập kế hoạch trong vận tải đa phương thức sẽ trở thành một trọng tâm toàn cầu, mở khóa tiềm năng tăng trưởng và cải thiện hiệu suất chuỗi cung ứng một cách đáng kể. Các biến động địa chính trị cần tập trung giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động, đồng thời thúc đẩy khả năng tự chủ và nội địa hóa thông qua việc khai thác sức mạnh của điện toán lượng tử và công nghệ robot hình người. 

Tuy nhiên, sự chuyển dịch này cũng đặt ra một nghịch lý: việc gia tăng số lượng máy móc sẽ kéo theo mức tiêu thụ năng lượng bình quân đầu người cao hơn. Dẫu vậy, những lợi ích vượt trội về hiệu suất và năng suất mà chúng mang lại sẽ bù đắp cho tác động môi trường – tạo nên một cán cân có lợi về tổng thể.

Dịch từ https://bigthinkmedia.substack.com/p/the-5-hour-rule-how-to-turn-a-wasted 

Jonny Thomson 

Ngày 29/07/2025

Dịch bởi: Phượng Phan. Hiệu đính: Trang Phạm.

Mỗi ngày chúng ta đều có 24 giờ. Vậy bạn sử dụng quỹ thời gian đó như thế nào?

Thỉnh thoảng tôi cũng thích tán gẫu. Một trong những chủ đề trò chuyện quen thuộc của tôi — và cũng là của hầu hết mọi người — là về TV. Tôi có thể bắt đầu bằng câu: "Dạo này bạn có đang xem chương trình gì hay không?" Câu hỏi này thường mở ra một cuộc thảo luận khá ổn và vui vẻ. Nhưng đôi khi, câu mào đầu của tôi lại chẳng đi đến đâu. Người đối diện sẽ nói một câu kiểu như: "Ồ, tôi chẳng có thời gian mà xem TV." 

Đó là một câu trả lời khiến tôi khó chịu. Thứ nhất, nó ẩn chứa một sự kẻ cả không hề nhẹ, ngụ ý rằng: Nếu bạn xem TV, hẳn bạn là một kẻ lười biếng. Nhưng phần lớn, nó làm tôi khó chịu vì nó không hẳn là đúng sự thật. Ý của mọi người thực ra là: "Tôi đã ưu tiên cho những việc khác trong ngày của mình." Và điều đó hoàn toàn ổn. Mỗi chúng ta đều có những giá trị cá nhân, mối bận tâm và sở thích riêng.

Câu "Tôi không có thời gian xem TV" thực chất có nghĩa là "TV không hấp dẫn tôi bằng việc nọ hay việc kia."

Sự thật là tất cả chúng ta đều có cùng một quỹ thời gian trong ngày, và việc chúng ta quyết định sử dụng chúng như thế nào là tùy thuộc vào mỗi người. Chắc chắn một số người sẽ có nhiều “giờ rảnh” hơn những người khác, nhưng với hầu hết chúng ta, ai cũng có ít nhất vài giờ để làm điều mình muốn. Và theo “quy tắc 5 giờ”, cách chúng ta lựa chọn sử dụng những giờ đó có thể tạo nên sự khác biệt giữa thành công và tầm thường.

Mổ xẻ thời gian một ngày

Có 24 giờ trong một ngày (tương đương 1.440 phút, nếu bạn là người thích đếm từng phút của cuộc đời mình). Một người bình thường ngủ khoảng tám tiếng (người Hà Lan ngủ nhiều nhất và người Singapore ngủ ít nhất). Như vậy, chúng ta còn lại 16 giờ thức giấc để sử dụng (tôi e rằng những đoạn băng giúp “học trong khi ngủ” chẳng có tác dụng đâu). Chúng ta cần trừ đi bảy đến tám giờ mỗi ngày mà hầu hết mọi người dành cho công việc, mặc dù những người Hà Lan ham ngủ kia làm việc ít hơn một chút. Vậy là, chúng ta còn lại chín giờ.

Phần lớn trong chín giờ đó bị chiếm dụng bởi các công việc "hành chính" của cuộc sống: mua sắm, việc nhà, lao động không được trả công (ví dụ: công việc chăm sóc gia đình), và ăn uống. Tất nhiên, có những khác biệt văn hóa rất lớn ẩn sau danh mục này. Ví dụ, theo trang Our World in Data, người dân "ở Pháp, Hy Lạp, Ý và Tây Ban Nha cho biết họ dành nhiều thời gian để ăn uống hơn người dân ở hầu hết các nước châu Âu khác. Quốc gia nơi mọi người dành ít thời gian nhất cho việc ăn uống là Mỹ (63 phút)."

Không có gì ngạc nhiên khi có một sự chênh lệch rất lớn trong cách phân chia công việc chăm sóc hoặc lao động không công giữa các giới tính. Theo OECD, "Trên toàn thế giới, phụ nữ dành thời gian cho công việc chăm sóc không lương nhiều hơn nam giới từ hai đến mười lần." Điều này tạo ra một hệ quả kéo theo về số giờ nhàn rỗi mà mỗi giới có được. Ví dụ, ở Na Uy và New Zealand, sự khác biệt gần như không đáng kể. Tuy nhiên, ở Bồ Đào Nha và Ấn Độ, nam giới có thời gian giải trí nhiều hơn phụ nữ tới 50%.

Quy tắc 5 giờ

Hầu hết mọi người đều có ít nhất một vài giờ để làm những gì họ muốn. Với hơn một nửa dân số, những giờ đó bị lãng phí vào chiếc điện thoại cho những thứ không liên quan đến công việc. Nhưng đây không phải là những người sẽ trở thành doanh nhân, nhà đổi mới, và những câu chuyện thành công của ngày mai.

Trong vài thập kỷ qua, một ngành công nghiệp nhỏ đã xuất hiện chuyên xem xét và mổ xẻ thói quen cũng như giá trị của các triệu phú "tự thân". Một trong những phát hiện cốt lõi được nhắc đi nhắc lại được biết đến với tên gọi “quy tắc 5 giờ”. Nói ngắn gọn, đây là quy tắc mà chúng ta dành một giờ mỗi ngày để học hỏi, chiêm nghiệm và suy ngẫm. Chúng ta làm điều này năm lần một tuần (tạo thành quy tắc "5 giờ"). Quy tắc này có từ thời Benjamin Franklin, người dành (ít nhất) một giờ mỗi ngày chỉ để học một điều gì đó mới. Franklin thường dậy sớm để đọc và viết. Ông thậm chí còn thành lập một câu lạc bộ của riêng mình gồm các nghệ nhân và những người thích thử nghiệm. Ngày nay, Elon Musk, Oprah Winfrey và Bill Gates đều áp dụng một phiên bản nào đó của quy tắc 5 giờ.

Ý tưởng cốt lõi là việc dành một giờ mỗi ngày cho giáo dục sẽ giúp rèn luyện trí não, cải thiện kỹ năng và rèn luyện tính kỷ luật tuyệt vời. Theo thuật ngữ giáo dục, quy tắc 5 giờ mang lại cho chúng ta cả kiến thức và kỹ năng.

Sử dụng một giờ của bạn như thế nào?

Ngay cả khi chấp nhận giá trị của quy tắc 5 giờ, việc thực hiện nó vẫn có thể khá khó khăn. Sau một ngày dài, với đôi mắt mệt mỏi và cơn đau đầu như búa bổ, hầu hết chúng ta sẽ tìm lấy điều khiển TV, chứ không phải một cuốn sách của Tolstoy. Nhưng đây là ba "bước đầu tiên" để bạn bắt đầu với quy tắc 5 giờ.

Học hỏi... bằng mọi cách có thể. Đọc chữ trên một cuốn sách là một cách học, nhưng đó không phải là cách duy nhất. Thực tế, nếu bạn không thích đọc cho lắm, khả năng cao là bạn cũng sẽ học được ít hơn từ nó. Ngày nay, podcast, sách nói (audiobook) và radio đều là những cách tuyệt vời để bạn sử dụng một giờ của mình. Hơn nữa, Internet có đầy những bài viết chuyên sâu mang tính giáo dục, giải trí và khai sáng, chúng dễ tiếp thu hơn nhiều so với những cuốn sách dày cộp, nặng trịch đến mỏi cả tay.

Thử nghiệm. Cải thiện bản thân không phải lúc nào cũng có nghĩa là nhồi nhét kiến thức vào đầu. Những người thành công nhất trong cuộc sống không phải là những người tình cờ tìm được kho báu nào đó trong rừng, mà là những người đã thử và thất bại, thử, và lại thất bại. Trong cuốn sách Adapt: Why Success Always Starts with Failure (Thích ứng: Tại sao thành công luôn bắt đầu từ thất bại), Tim Harford nói rằng thành công có nghĩa là chúng ta phải "thứ nhất, tìm kiếm ý tưởng mới và thử những điều mới; thứ hai, khi thử điều gì đó mới, hãy làm ở quy mô mà sự thất bại có thể chấp nhận được; thứ ba, tìm kiếm phản hồi và học hỏi từ sai lầm của mình trên đường đi." Thử một cái gì đó mới. Thử làm một việc theo cách khác. Khi chúng ta thử nghiệm, chúng ta vừa có được niềm vui vừa học hỏi được rất nhiều.

Chiêm nghiệm. Thất bại chỉ có giá trị khi nó giúp cải thiện tương lai. Theo lời của Samuel Beckett: "Hãy thử lại. Tiếp tục thất bại. Thất bại một cách tốt hơn." Mỗi thất bại đều khác nhau, và mỗi lần thua cuộc đều tiến gần đến chiến thắng hơn lần trước. Có nhiều cách để chiêm nghiệm. Với một số người, đó có thể là viết nhật ký hoặc dành mười phút chỉ để nghiền ngẫm. Với những người khác, đó có thể là trò chuyện để phân tích, mổ xẻ những gì đã xảy ra. Khi chúng ta chiêm nghiệm về những ngày đã qua và những sai lầm của mình, chúng ta biến thất bại thành kinh nghiệm học hỏi.

Vậy, tại sao không thử áp dụng quy tắc 5 giờ? Trường hợp tệ nhất là bạn sẽ trở nên thú vị hơn một chút trong buổi họp mặt gia đình sắp tới. Trường hợp tốt nhất thì quy tắc này có thể giúp bạn kiếm được vài triệu đô la.

Dịch từ https://www.reuters.com/sustainability/land-use-biodiversity/how-travel-is-getting-smart-more-sustainable-with-ai-2025-06-04/

Bởi Mark Hillsdon 

Ngày 04/06/2025

Dịch bởi: Tuyền Genie. Hiệu đính: Trang Phạm.

Tóm tắt 

• AI tối ưu hóa đường bay và giảm vệt khói trắng ngưng tụ (contrails), vốn chiếm 35% tác động làm ấm khí hậu của ngành hàng không. 

• Thùng rác thông minh giúp đầu bếp khách sạn điều chỉnh khẩu phần và khâu sơ chế nhằm giảm thiểu lượng thực phẩm bị bỏ đi. 

• AI hỗ trợ dự đoán bảo trì cho máy bay, giảm tình trạng chậm chuyến và nhu cầu vận chuyển khẩn cấp. 

• Công cụ AI giúp du khách tìm đến các lựa chọn xanh bền vững và được kiểm chứng, nhằm ngăn chặn hiện tượng lạm dụng đánh bóng hình ảnh xanh (greenwashing).

Từ việc loại bỏ các vệt khói trắng ngưng tụ ngoằn ngoèo trên bầu trời đến tối ưu cách cắt cà chua trong bếp, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động đến nhiều khía cạnh của ngành du lịch toàn cầu, trong nỗ lực khiến ngành này trở nên bền vững và linh hoạt hơn.

Ngành du lịch đóng góp khoảng 9% lượng khí thải nhà kính toàn cầu, trong đó hàng không chiếm hơn 50%. Theo Ben Dias – Giám đốc khoa học AI tại IAG (tập đoàn sở hữu các hãng hàng không như British Airways và Aer Lingus) – AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong buồng lái, khi các thuật toán giúp tối ưu hóa đường bay.

Tập đoàn này đang sử dụng công nghệ học máy (machine learning) để cung cấp dữ liệu thời tiết theo thời gian thực và dự báo dựa trên AI cho phi công. Dias cho biết: “Thời tiết thay đổi liên tục... Việc bỏ lỡ một luồng gió ngược hoặc xuôi tạo ra sự khác biệt lớn về mức tiêu hao nhiên liệu. Nhờ nguồn dữ liệu thời gian thực, phi công có thể điều chỉnh đường bay và tối ưu lượng nhiên liệu,” qua đó giảm phát thải CO₂.

American Airlines đã hợp tác với Google triển khai Dự án Vệt khói trắng (Project Contrails) nhằm giảm vệt khói trắng ngưng tụ mà máy bay để lại sau khi bay qua khu vực có độ ẩm cao. Dù chỉ được tạo thành từ nước, những vệt này có thể lan rộng, hợp nhất và giữ lại nhiệt trong khí quyển. Chúng chiếm khoảng 35% đóng góp của ngành hàng không vào hiện tượng nóng lên toàn cầu. Bằng cách dùng AI để tránh những khu vực dễ hình thành vệt ngưng tụ, dự án cho thấy các vệt này có thể giảm hơn một nửa.

Quay trở lại mặt đất, IAG cũng đang ứng dụng AI để tăng cường quy trình bảo trì máy bay. Dias cho biết: “Chúng tôi có thể thực hiện bảo trì dự đoán, trước khi cần thiết.” Điều này giúp đội bay vận hành hiệu quả hơn, đồng thời giảm thiểu chậm trễ và hủy chuyến, vốn có thể kéo theo tác động môi trường như phải vận chuyển khẩn cấp linh kiện hoặc đưa khách đến khách sạn.

AI cũng được ứng dụng trong lĩnh vực khách sạn để giải quyết một trong những nguyên nhân gây tác động khí hậu lớn nhất: lãng phí thực phẩm. Thành viên của Liên minh Khách sạn Bền vững Thế giới (World Sustainable Hospitality Alliance) – Iberostar – đang làm việc với Winnow – một hệ thống chuyên về lãng phí thực phẩm – để triển khai công nghệ theo dõi dựa trên AI nhằm giảm lượng thực phẩm bỏ đi trong bếp của khách sạn. Hệ thống này sử dụng sự kết hợp giữa cân và camera thông minh để theo dõi thực phẩm bị loại bỏ, phân tích và cung cấp cho đầu bếp thông tin chi tiết về hiện trạng lãng phí.

Thùng rác có thể phân biệt giữa lãng phí do nấu nướng và phần thừa trên đĩa khách, ông Alvaro Sanchez – Giám đốc bền vững của Iberostar – cho biết. Điều này dẫn đến những thay đổi về kích cỡ khẩu phần cũng như cách chế biến món ăn. “Winnow cung cấp cho chúng tôi rất nhiều dữ liệu… nhờ đó chúng tôi biết cần tập trung vào đâu,” ông nói thêm. Ví dụ, các thùng rác ứng dụng AI phát hiện lượng lớn lãng phí bắt nguồn từ cách cắt cà chua. Một điều chỉnh nhỏ trong cách cắt đã giúp công ty tiết kiệm hơn 1.100 tấn thực phẩm trong năm 2023.

Iberostar cũng đã triển khai phần mềm điều khiển bằng AI cho phép các hệ thống năng lượng của khách sạn liên kết với nhau, bao gồm cả điều hòa – thiết bị tiêu tốn điện năng lớn. Hệ thống này học từ mô hình vận hành và dữ liệu thời tiết theo thời gian thực để dự đoán điều kiện môi trường, giúp tăng hiệu quả sử dụng năng lượng, ông Sanchez cho biết.

Tuy nhiên, trước khi áp dụng công nghệ, ông nhấn mạnh: “Bạn phải đối thoại… phải hiểu lý do tại sao mọi người làm điều họ đang làm… Không thể mặc định rằng việc ứng dụng sẽ diễn ra dễ dàng.”

Tại Hội nghị Toàn cầu về Phục hồi thích nghi ngành Du lịch lần thứ ba diễn ra vào tháng 2 tại Jamaica, các chuyên gia đã bàn về vai trò của AI và công nghệ số trong việc hỗ trợ các quốc gia đăng cai chuẩn bị cho những cú sốc, như là thời tiết khắc nghiệt. Bộ trưởng Du lịch nước này – Edmund Bartlett – cho biết: “Bằng cách lồng ghép những công cụ số này vào chiến lược du lịch, chúng ta có thể dự báo các gián đoạn, ứng phó hiệu quả với khủng hoảng và đảm bảo tính liên tục cho ngành quan trọng này.”

Natalia Bayona – Giám đốc điều hành tại Tổ chức Du lịch Liên Hợp Quốc (UN Tourism) – tin rằng AI có thể giúp ngành du lịch đưa ra quyết định tốt hơn. “Công nghệ sẽ không thay thế con người, bởi du lịch là ngành mang tính nhân văn, nhưng công nghệ sẽ giúp chúng ta phối hợp thông tin và đưa ra nhiều giải pháp khác nhau,” bà giải thích. “Chúng ta có thể xây dựng các mô hình quản lý thảm họa… công cụ này có thể giúp dự đoán nhiều tình huống.”

AI cũng được sử dụng để nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tại sân bay Changi của Singapore, theo Bayona, AI và công nghệ học máy được dùng để soi chiếu hành lý và phân tích hình ảnh, trong khi nhận diện sinh trắc học loại bỏ tình trạng xếp hàng tại khu vực an ninh và nhập cảnh, giúp hành khách di chuyển nhanh hơn nhiều.

Điều này không chỉ tốt cho hành khách, bà nói, mà còn giúp giảm tác động môi trường nhờ tiết kiệm giấy và năng lượng. “Đồng minh tốt nhất của tính bền vững chính là công nghệ,” bà khẳng định.

Năm ngoái, trong lộ trình chiến lược “AI vì lợi ích cho Du lịch”, UN Tourism đã khởi động Cuộc thi Trí tuệ nhân tạo Toàn cầu, nhằm hỗ trợ các startup có tiềm năng tạo đột phá trong các lĩnh vực như xây dựng thương hiệu và marketing, điểm đến thông minh và tối ưu hóa vận hành. Dự kiến kết quả sẽ được công bố cuối năm nay.

Tuy nhiên, đi kèm với công nghệ là trách nhiệm. Bayona cho biết Liên Hợp Quốc đang xây dựng bộ nguyên tắc về đạo đức AI trong du lịch. Bà nhấn mạnh đào tạo là yếu tố then chốt để đảm bảo mọi người có kỹ năng phù hợp nhằm tận dụng cơ hội và tránh các rủi ro.

David Tepper – CEO của Pay-i Inc (nhà phát triển AI tại Mỹ) – đồng ý rằng nâng cao hiểu biết về AI là rất quan trọng để tránh sai lầm. Ông chỉ ra: “AI tạo sinh (generative AI) khiến việc sản xuất hình ảnh, video hoặc nội dung quảng bá giả mạo trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.”

Tuy vậy, ở góc độ tích cực, Tepper tin rằng AI có thể giúp tạo sân chơi bình đẳng cho các thương hiệu nhỏ – chiếm khoảng 80% ngành du lịch toàn cầu – bằng cách cho phép họ sản xuất tài liệu marketing chuyên nghiệp với chi phí cực thấp. Xét từ góc độ bền vững, đây là cú huých lớn cho du lịch cộng đồng và du lịch sinh thái, vốn thường thuộc về các đơn vị hoạt động quy mô nhỏ.

Melissa Novotny – chuyên gia tư vấn tại Sea Going Green (một agency hỗ trợ các công ty du lịch và điểm đến trong việc khai thác AI) – cho rằng công nghệ này có thể tạo tác động lớn đến trải nghiệm du khách. Nó có thể cung cấp gợi ý cá nhân hóa dựa trên ngân sách, sở thích và thậm chí kinh nghiệm trước đó của khách, đồng thời đề xuất điểm đến mới, góp phần giảm tình trạng quá tải du lịch và phân bổ lợi ích kinh tế rộng hơn. “AI có thể giúp người tiêu dùng đưa ra lựa chọn bền vững hơn,” bà nói.

Agency này đang hợp tác với các nhà quản lý du lịch tại Sharjah (Các tiểu Vương quốc Ả rập Thống nhất UAE) phát triển công cụ AI giúp du khách dễ dàng tìm các lựa chọn bền vững của thành phố, từ không gian xanh đến các khách sạn sinh thái được đánh giá cao.

Hệ thống này sử dụng thuật toán xét đến các yếu tố môi trường và đưa ra khuyến nghị “thông minh”, bà giải thích. Tất nhiên, du khách có thể tìm kiếm trực tuyến, nhưng những lựa chọn trên nền tảng AI này đã được kiểm chứng.

“Chúng tôi muốn đảm bảo rằng các lựa chọn này thực sự bền vững, vì hiện tượng lạm dụng đánh bóng hình ảnh xanh (greenwashing) diễn ra rất phổ biến,” bà nhấn mạnh. “Công cụ này minh bạch, đáng tin cậy và cung cấp cho bạn điều khác biệt so với công cụ tìm kiếm thông thường.”

Ngày 9/8/2025. Bởi Dan Milmo và Dara Kerr 

Dịch bởi: Hoàng Lan. Hiệu đính: Trang Phạm.

Khi các gã khổng lồ công nghệ của Hoa Kỳ và Trung Quốc theo đuổi trí tuệ nhân tạo tổng quát (artificial general intelligence AGI), các chuyên gia cảnh báo rằng sự thổi phồng có thể đang đi nhanh hơn tiến bộ khoa học. 

Một bước tiến đáng kể nhưng chưa phải là bước nhảy vọt về đích. Đó là những gì Sam Altman, giám đốc điều hành của OpenAI, đã mô tả về bản nâng cấp mới nhất của ChatGPT trong tuần này.

Cuộc đua mà Altman nhắc đến chính là trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), một trạng thái lý thuyết của AI mà theo định nghĩa của OpenAI, là một hệ thống tự động mức cao có thể đảm nhận công việc của một con người. 

Mô tả mô hình GPT-5 mới, vốn sẽ cung cấp sức mạnh cho ChatGPT, là “một bước tiến quan trọng trên con đường hướng tới AGI”, ông vẫn đưa ra một cảnh báo đáng chú ý.

“[Nó] còn thiếu một số điều khá quan trọng, thậm chí là nhiều điều khá quan trọng”, Altman nói, như việc mô hình không thể “học liên tục” ngay cả sau khi ra mắt. Nói cách khác, những hệ thống này rất ấn tượng nhưng chúng vẫn chưa đạt được khả năng tự chủ để có thể làm một công việc toàn thời gian. 

Các đối thủ cạnh tranh của OpenAI, cũng đang đổ hàng tỷ đô la vào cùng mục tiêu, cũng đang nỗ lực hết mình. Tháng trước, Mark Zuckerberg, giám đốc điều hành Meta, công ty mẹ của Facebook, cho biết sự phát triển của siêu trí tuệ - một trạng thái lý thuyết khác của AI, nơi một hệ thống vượt xa khả năng nhận thức của con người - “hiện đang trong tầm ngắm”.

Hôm thứ Ba, bộ phận AI của Google đã công bố bước đi tiếp theo hướng tới AGI bằng việc giới thiệu một mô hình chưa phát hành, được thiết kế để huấn luyện các hệ thống AI tương tác với một mô phỏng thế giới thực có tính thuyết phục, trong khi Anthropic, một công ty khác đang đạt được những tiến bộ đáng kể, đã công bố bản nâng cấp cho mô hình Claude Opus 4 của mình. 

Vậy điều này ảnh hưởng thế nào đến cuộc đua về AGI và siêu trí tuệ? 

Benedict Evans, một nhà phân tích công nghệ, cho biết cuộc đua hướng tới trạng thái lý thuyết của AI đang diễn ra trong bối cảnh khoa học chưa chắc chắn - bất chấp sự đầu tư về trí tuệ và tài chính vào cuộc đua này.

Mô tả AGI vừa là một “thí nghiệm tư tưởng” cũng như là một công nghệ, ông cho biết: “Chúng ta thực sự chưa có một mô hình lý thuyết nào giải thích vì sao các mô hình AI tạo sinh hoạt động hiệu quả đến vậy và cần điều gì để chúng đạt tới trạng thái AGI.” 

Ông nói thêm: “Giống như nói rằng ‘chúng ta đang xây dựng chương trình Apollo nhưng thực tế chúng ta không biết trọng lực hoạt động như thế nào hoặc mặt trăng cách xa bao nhiêu, hay tên lửa hoạt động như thế nào, nhưng nếu chúng ta tiếp tục chế tạo tên lửa lớn hơn thì có thể chúng ta sẽ đến đó’.

“Nói theo ngôn ngữ hiện tại thì điều này rất dựa trên ‘cảm tính’. Tất cả các nhà khoa học AI thực ra chỉ đang chia sẻ cảm nhận cá nhân của họ về việc liệu chúng ta có đạt tới trạng thái lý thuyết đó hay không – nhưng họ cũng không biết chắc. Và các chuyên gia thận trọng cũng nói như vậy.” 

Tuy nhiên, Aaron Rosenberg – đối tác tại quỹ đầu tư mạo hiểm Radical Ventures (quỹ đã đầu tư vào Cohere, một công ty AI hàng đầu) và cựu trưởng bộ phận chiến lược và vận hành tại DeepMind (thuộc Google) – cho rằng một định nghĩa hẹp hơn về AGI có thể đạt được vào khoảng cuối thập kỷ này.

Ông cho biết: "Nếu định nghĩa AGI hẹp hơn là đạt được hiệu suất ở mức ít nhất nhóm top 80% của con người trong 80% các nhiệm vụ kỹ thuật số mang lại giá trị kinh tế, thì tôi nghĩ rằng điều đó nằm trong tầm với trong vòng năm năm tới". 

Matt Murphy, đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm Menlo Ventures, cho biết định nghĩa về AGI là một "mục tiêu luôn thay đổi". 

Ông nói thêm: "Tôi cho rằng cuộc đua sẽ tiếp diễn trong nhiều năm tới và định nghĩa đó sẽ tiếp tục tiến triển và tiêu chuẩn ngày càng được nâng cao."

Ngay cả khi chưa có AGI, các hệ thống AI tạo sinh hiện đang lưu hành cũng đã kiếm ra tiền. The New York Times đưa tin trong tháng này rằng doanh thu định kỳ hằng năm của OpenAI đã đạt 13 tỷ USD (10 tỷ bảng Anh), tăng từ 10 tỷ USD hồi đầu mùa hè, và có thể vượt 20 tỷ USD vào cuối năm. Trong khi đó, OpenAI được cho là đang đàm phán về việc bán cổ phần do các nhân viên hiện tại và cựu nhân viên nắm giữ, qua đó định giá công ty khoảng 500 tỷ USD – vượt cả mức định giá của SpaceX thuộc sở hữu Elon Musk. 

Một số chuyên gia cho rằng những tuyên bố về các hệ thống siêu trí tuệ đang tạo ra kỳ vọng phi thực tế, đồng thời làm sao nhãng những mối quan tâm trước mắt hơn như là đảm bảo các hệ thống hiện đang được triển khai phải đáng tin cậy, minh bạch và không thiên lệch.

David Bader, giám đốc Viện khoa học dữ liệu tại Viện Công nghệ New Jersey, cho biết: "Sự vội vã trong việc tuyên bố có được ‘siêu trí tuệ’ giữa các tập đoàn công nghệ lớn phản ánh việc định hình vị thế cạnh tranh hơn là những đột phá kỹ thuật thực sự". 

“Chúng ta cần phân biệt giữa những tiến bộ thực sự và những câu chuyện tiếp thị được thiết kế để thu hút nhân tài và đầu tư. Xét từ góc độ kỹ thuật, chúng ta đang chứng kiến ​​những cải thiện ấn tượng về các năng lực cụ thể – lập luận tốt hơn, lập kế hoạch tinh vi hơn, hiểu biết đa phương thức được nâng cao.

“Nhưng siêu trí tuệ, nếu được định nghĩa đúng đắn, sẽ đại diện cho những hệ thống vượt trội hơn con người ở hầu hết mọi lĩnh vực nhận thức. Chúng ta vẫn còn cách rất xa ngưỡng đó.” 

Tuy nhiên, các công ty công nghệ lớn của Mỹ vẫn sẽ tiếp tục nỗ lực xây dựng các hệ thống ngang bằng hoặc vượt trội hơn trí thông minh của con người trong hầu hết các nhiệm vụ. Theo tờ Wall Street Journal, chỉ riêng Alphabet, công ty mẹ của Google, Meta, Microsoft và Amazon sẽ chi gần 400 tỷ đô la trong năm nay cho AI, cao hơn nhiều so với chi tiêu quốc phòng của các thành viên EU.

“Ở tuyến đầu, ngay khi một sáng kiến ​​xuất hiện, mọi người đều nhanh chóng áp dụng nó. Thật khó để tạo ra một khoảng cách lớn vào lúc này”, ông nói. 

Đây cũng là một cuộc đua toàn cầu, hay đúng hơn là một cuộc cạnh tranh, với sự tham gia của Trung Quốc. DeepSeek bất ngờ công bố mô hình DeepSeek R1 trong năm nay, tự hào với “những hành vi suy luận mạnh mẽ và thú vị” có thể sánh ngang với những sản phẩm tốt nhất của OpenAI. 

Các công ty lớn đang tìm cách tích hợp AI vào hoạt động của mình cũng đã ghi nhận. Saudi Aramco, công ty dầu mỏ lớn nhất thế giới, sử dụng công nghệ AI của DeepSeek tại trung tâm dữ liệu chính và cho biết công nghệ này "thực sự tạo ra sự khác biệt lớn" cho hệ thống CNTT của công ty và giúp công ty hoạt động hiệu quả hơn.

Theo Artificial Analysis, một công ty chuyên xếp hạng các mô hình AI, sáu trong số 20 mô hình hàng đầu trên bảng xếp hạng của họ - bảng xếp hạng các mô hình dựa trên một loạt các tiêu chí bao gồm trí thông minh, giá cả và tốc độ - là của Trung Quốc. Sáu mô hình này được phát triển bởi DeepSeek, Zhipu AI, Alibaba và MiniMax. Trên bảng xếp hạng các mô hình tạo video, sáu trong số 10 mô hình hàng đầu - bao gồm cả Seedance của ByteDance, công ty hiện đang đứng đầu - cũng là của Trung Quốc. 

Chủ tịch Microsoft, Brad Smith, người mà công ty của ông cấm sử dụng DeepSeek, đã phát biểu tại phiên điều trần của Thượng viện Hoa Kỳ vào tháng 5 rằng việc mô hình AI của bạn có được chấp nhận rộng rãi trên toàn cầu hay không là yếu tố then chốt quyết định quốc gia nào sẽ thắng trong cuộc đua AI.

Ông cho biết: “Yếu tố số một quyết định liệu Hoa Kỳ hay Trung Quốc sẽ chiến thắng trong cuộc đua này chính là công nghệ của ai được áp dụng rộng rãi nhất ở phần còn lại của thế giới”, đồng thời nói thêm rằng bài học từ Huawei và 5G là bất kỳ ai thiết lập được vị trí dẫn đầu trên thị trường đều “khó có thể thay thế”. 

Điều đó có nghĩa là, gác lại những tranh cãi về tính khả thi của các hệ thống siêu trí tuệ, thì một lượng khổng lồ tiền bạc và nhân tài vẫn đang được rót vào cuộc đua này ở hai nền kinh tế lớn nhất thế giới – và các tập đoàn công nghệ sẽ còn tiếp tục chạy đua.

“Nếu nhìn lại năm năm trước, vào năm 2020, việc nói rằng AGI đang ở ngay trước mắt gần như là một lời báng bổ. Thật điên rồ khi nói như vậy. Nhưng giờ đây, dường như ngày càng có nhiều sự đồng thuận rằng chúng ta đang trên con đường đó”, Rosenberg nói.

Thứ bảy, 29/06/2024 Zoë Corbyn.

Dịch bởi: Trúc Hồ. Hiệu đính: Trang Phạm.

Nhà tương lai học của Google nói về nanobots và avatars, deepfakes và bầu cử - và lý do tại sao ông tràn đầy lạc quan về một tương lai mà con người hợp nhất với máy tính. 

Ghi chú (của người dịch thêm vào cho độc giả): 

• Nanobots: Là các robot siêu nhỏ, có kích thước ở cấp độ phân tử hoặc tế bào, có thể đi vào cơ thể con người để thực hiện các nhiệm vụ như sửa chữa tế bào, điều trị bệnh, hay tăng cường khả năng sinh học. 

• Avatars: Ở đây thường chỉ các đại diện kỹ thuật số của con người, như hình ảnh, nhân vật hoặc AI mô phỏng lại con người, có thể giao tiếp và tương tác thay cho người thật. 

• Deepfakes: Là những video hoặc hình ảnh được tạo ra hoặc chỉnh sửa bằng công nghệ AI để làm giả mạo nội dung, khiến người xem khó phân biệt thật – giả. 

Nhà khoa học máy tính người Mỹ Ray Kurzweil - một người theo chủ nghĩa công nghệ và là một chuyên gia lâu năm về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Cuốn sách bán chạy năm 2005 của ông, The Singularity Is Near, tạm dịch Điểm Kỳ Dị đang đến gần, đã khơi gợi trí tưởng tượng với những dự đoán mang màu sắc khoa học viễn tưởng rằng máy tính sẽ đạt đến mức trí tuệ ngang bằng con người vào năm 2029, và chúng ta sẽ hợp nhất với máy tính để trở thành siêu nhân vào khoảng năm 2045, điều mà ông gọi là “Điểm kỳ dị” (the Singularity). Gần 20 năm sau, ở tuổi 76, Kurzweil ra mắt phần tiếp theo, The Singularity Is Nearer - tạm dịch là Điểm Kỳ Dị Càng Gần Hơn - và một số dự đoán của ông giờ đây trông không còn quá lạ kỳ nữa. Công việc chính của Kurzweil là nhà nghiên cứu chính và định hướng tầm nhìn AI tại Google. Ông đã chia sẻ với tuần báo Observer với tư cách cá nhân, dưới vai trò tác giả, nhà sáng chế và nhà tương lai học.

Tại sao ông viết cuốn sách này? 

Hai mươi năm trước, The Singularity Is Near được xuất bản khi mọi người còn chưa biết AI là gì. Với tôi thì điều gì sẽ xảy ra là rất rõ ràng, nhưng không phải ai cũng thấy vậy. Giờ đây AI đang chiếm lĩnh mọi cuộc thảo luận. Đã đến lúc chúng ta nhìn lại cả những tiến bộ mà chúng ta đã đạt được – các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực sự rất thú vị khi sử dụng – và cả những đột phá sắp tới. 

Dự đoán của ông về năm 2029 và 2045 vẫn không thay đổi… 

Tôi luôn giữ quan điểm nhất quán. Vào năm 2029, trí tuệ nhân tạo sẽ đạt được cả trí thông minh ngang tầm con người và trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) – hai khái niệm có chút khác biệt. Trí thông minh ngang tầm con người có nghĩa là AI đạt đến khả năng của những con người xuất sắc nhất trong một lĩnh vực cụ thể, và đến năm 2029, điều này sẽ được thực hiện ở hầu hết các khía cạnh. (Có thể sẽ có vài năm chuyển tiếp sau 2029, khi AI chưa vượt qua những con người hàng đầu ở một số kỹ năng cốt lõi như viết kịch bản giành giải Oscar hay tạo ra những triết lý sâu sắc mới, nhưng rồi nó cũng sẽ làm được.) AGI là AI có khả năng thực hiện mọi thứ mà bất kỳ con người nào có thể làm, nhưng ở mức độ siêu việt. AGI nghe có vẻ khó khăn hơn, nhưng nó sẽ xuất hiện cùng thời điểm. Và dự đoán của tôi về năm năm tới thực ra còn khá thận trọng: Elon Musk gần đây đã nói rằng điều này sẽ xảy ra chỉ trong hai năm nữa.

Chúng ta phải nhận thức được tiềm năng ở đây và theo dõi những gì AI đang thực hiện – nhưng chỉ phản đối nó thì không phải là cách hợp lý. 

Tại sao nên tin vào các mốc thời gian của ông? 

Tôi là người duy nhất dự đoán đúng về sự quan tâm mạnh mẽ đến AI mà chúng ta đang chứng kiến ngày nay. Vào năm 1999, nhiều người nghĩ phải mất cả thế kỷ hoặc hơn để đạt được điều đó. Tôi đã nói là 30 năm, và hãy nhìn xem những gì chúng ta đang có. Yếu tố thúc đẩy quan trọng nhất là sự tăng trưởng theo cấp số nhân của sức mạnh tính toán so với mức giá tính theo đô la cố định. Chúng ta đang nhân đôi hiệu suất theo giá thành cứ mỗi 15 tháng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) chỉ mới bắt đầu hoạt động hiệu quả cách đây hai năm nhờ sự gia tăng trong sức mạnh tính toán.

Hiện tại còn thiếu gì để đưa AI đến đúng như những gì ông dự đoán cho năm 2029? 

Trước tiên là cần thêm sức mạnh tính toán – và điều này đang dần được đáp ứng. Sức mạnh tính toán tăng cường sẽ giúp cải thiện khả năng ghi nhớ ngữ cảnh (contextual memory), suy luận logic thông thường và tương tác xã hội – những lĩnh vực mà AI hiện vẫn còn hạn chế. Bên cạnh đó, chúng ta cần các thuật toán tốt hơn và nhiều dữ liệu hơn để giải quyết nhiều câu hỏi hơn. Hiện tượng "ảo giác" của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), tức là khi chúng tạo ra kết quả vô nghĩa hoặc không chính xác, sẽ giảm đáng kể vào năm 2029 – thực tế, vấn đề này đã giảm nhiều so với hai năm trước. Nguyên nhân của vấn đề này là do AI không có câu trả lời chính xác và chúng cũng không nhận thức được điều đó. Chúng tìm kiếm điều tốt nhất, nhưng điều đó có thể sai hoặc không phù hợp. Khi AI trở nên thông minh hơn, nó sẽ hiểu rõ hơn về kiến thức của chính mình và báo cáo chính xác hơn cho con người khi không biết câu trả lời.

“Điểm Kỳ Dị” chính xác là gì? 

Hiện tại, chúng ta chỉ có một kích thước não bộ cố định, và không thể vượt qua nó để trở nên thông minh hơn. Nhưng "cloud" (tác giả muốn nói đến Cloud computing - điện toán đám mây) đang ngày càng thông minh hơn và phát triển gần như không có giới hạn. Điểm kỳ dị – một ẩn dụ mượn từ vật lý – sẽ xảy ra khi chúng ta hợp nhất bộ não của mình với “cloud”. Chúng ta sẽ trở thành sự kết hợp giữa trí tuệ tự nhiên (của con người) và trí tuệ có khả năng tự điều chỉnh/thích nghi thông qua phản hồi (cybernetic intelligence), tất cả sẽ hòa làm một. Thứ sẽ làm cho điều đó trở thành hiện thực chính là các giao diện não – máy (brain-computer interfaces), và cuối cùng sẽ là các robot siêu nhỏ – nanobots – có kích thước bằng phân tử, sẽ đi vào não bộ của chúng ta một cách không xâm lấn thông qua các mao mạch máu. Chúng ta sẽ mở rộng trí tuệ lên gấp một triệu lần vào năm 2045, và điều đó sẽ làm sâu sắc thêm nhận thức và ý thức của chúng ta. 

Ghi chú: Brain-Computer Interface (BCI) là công nghệ cho phép giao tiếp trực tiếp giữa não bộ và máy tính hoặc thiết bị điện tử mà không cần thông qua các bộ phận vật lý như bàn phím hay chuột.

Rất khó để hình dung điều này sẽ như thế nào, nhưng nghe có vẻ không hấp dẫn mấy… 

Hãy tưởng tượng nó giống như việc bạn có một chiếc điện thoại, nhưng nằm trong não của bạn. Nếu bạn đặt một câu hỏi, não bạn sẽ có thể truy cập lên “cloud” để tìm câu trả lời - tương tự như cách bạn tra trên điện thoại hiện nay - chỉ khác là nó sẽ diễn ra ngay lập tức, không có bất kỳ vấn đề nào về nhập liệu hay xuất ra, và bạn thậm chí sẽ không nhận ra là nó đã xảy ra (câu trả lời sẽ tự nhiên xuất hiện trong đầu bạn). Nhiều người nói: “Tôi không muốn điều đó” - nhưng họ cũng từng nghĩ rằng mình không cần điện thoại!

Còn về rủi ro tồn tại từ các hệ thống AI tiên tiến – rằng chúng có thể đạt được những năng lực ngoài dự đoán và gây hại nghiêm trọng cho nhân loại thì sao? "Cha đẻ của AI" Geoffrey Hinton đã rời Google vào năm ngoái, một phần vì những lo ngại như vậy, trong khi các lãnh đạo công nghệ nổi tiếng khác như Elon Musk cũng đã đưa ra cảnh báo. Đầu tháng này, các nhân viên của OpenAI và Google DeepMind đã kêu gọi cần có nhiều biện pháp bảo vệ hơn cho những người tố cáo về các lo ngại về an toàn. 

Tôi có một chương nói về những hiểm họa. Tôi đã tham gia vào việc tìm cách tốt nhất để tiến về phía trước và cũng góp phần phát triển các Nguyên tắc AI Asilomar [một bộ hướng dẫn không có tính ràng buộc pháp lý được đưa ra năm 2017 về phát triển AI có trách nhiệm]. Chúng ta thực sự phải nhận thức rõ về tiềm năng ở đây và theo dõi những gì AI đang làm. Nhưng chỉ đơn giản là phản đối nó thì không phải cách tiếp cận hợp lý: lợi ích mang lại là vô cùng to lớn. Tất cả các công ty lớn đều đang dành nhiều nỗ lực hơn vào việc đảm bảo rằng các hệ thống của họ an toàn và phù hợp với các giá trị của con người hơn là vào việc tạo ra những tiến bộ mới – và đó là một điều tích cực. 

Ghi chú: Asilomar là nơi hội thảo diễn ra, nằm tại California.

Liệu sẽ có những giới hạn vật lý về sức mạnh tính toán khiến mọi thứ phải dừng lại không? 

Sức mạnh tính toán mà chúng ta có ngày nay về cơ bản là hoàn hảo: nó sẽ ngày càng tốt hơn mỗi năm và tiếp tục phát triển trong phạm vi đó. Có nhiều cách để chúng ta tiếp tục cải tiến chip. Chúng ta mới chỉ bắt đầu sử dụng đến chiều thứ ba [tạo chip 3D], điều này sẽ giúp chúng ta tiến xa trong nhiều năm tới. Tôi không thấy chúng ta cần đến điện toán lượng tử: chúng ta chưa bao giờ chứng minh được giá trị của nó. 

Ông cho rằng bài kiểm tra Turing – trong đó AI có thể giao tiếp bằng văn bản mà không thể phân biệt được với con người – sẽ được vượt qua vào năm 2029. Nhưng để vượt qua bài kiểm tra này, AI sẽ cần phải "giả vờ ngu đi". Tại sao vậy? 

Con người thường không quá chính xác, và họ cũng không biết quá nhiều thứ! Bạn có thể hỏi một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay về bất kỳ lý thuyết nào trong bất kỳ lĩnh vực nào, và nó sẽ trả lời bạn một cách rất thông minh. Nhưng ai mà có thể làm được điều đó? Nếu một con người trả lời như vậy, bạn sẽ biết ngay đó là máy móc. Vì vậy, mục đích của việc “giả vờ ngu đi” là vì bài kiểm tra này cố gắng bắt chước con người. Một số người đang báo cáo rằng GPT-4 có thể vượt qua bài kiểm tra Turing. Tôi nghĩ chúng ta còn vài năm nữa để giải quyết dứt điểm vấn đề này. 

Ghi chú: Turing test - Phép thử Turing là một phương pháp đơn giản để xác định xem một cỗ máy có thể chứng minh trí thông minh của nó giống với não người hay không. Nếu một cỗ máy có thể tham gia vào một cuộc hội thoại với con người mà không bị phát hiện là một cỗ máy, thì nó đã thể hiện được trí tuệ của con người. Phép thử Turing đã được đề xuất trong một bài báo xuất bản năm 1950 bởi Alan Turing. Nó đã trở thành động lực cơ bản trong lý thuyết và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).

Không phải ai cũng có khả năng chi trả cho công nghệ trong tương lai mà ông hình dung. Liệu sự bất bình đẳng công nghệ có khiến ông lo ngại không? 

Việc giàu có cho phép bạn tiếp cận những công nghệ này sớm, nhưng cũng là vào thời điểm mà chúng hoạt động chưa hiệu quả. Khi điện thoại di động mới xuất hiện, chúng rất đắt đỏ và hoạt động rất tệ. Chúng truy cập được rất ít thông tin và không kết nối với “cloud”. Bây giờ thì chúng rất phải chăng và vô cùng hữu ích. Khoảng ba phần tư dân số thế giới có một chiếc điện thoại. Vì vậy, điều tương tự sẽ xảy ra ở đây: vấn đề này sẽ biến mất theo thời gian.

Cuốn sách xem xét chi tiết về khả năng AI sẽ khiến nhiều công việc biến mất. Chúng ta có nên lo lắng không? 

Có, và cũng không. Một số loại công việc sẽ bị tự động hóa và con người sẽ bị ảnh hưởng. Nhưng những năng lực mới cũng tạo ra những công việc mới. Một công việc như “người ảnh hưởng trên mạng xã hội” không có ý nghĩa gì cách đây 10 năm. Ngày nay, chúng ta có nhiều việc làm hơn bao giờ hết, và thu nhập cá nhân trung bình theo giờ làm việc ở Mỹ đã cao gấp 10 lần so với 100 năm trước (đã điều chỉnh theo giá trị đô la hiện nay). Thu nhập cơ bản phổ quát sẽ bắt đầu vào những năm 2030, điều này sẽ giúp giảm tác động tiêu cực từ việc mất việc làm. Ban đầu nó sẽ chưa đủ, nhưng theo thời gian sẽ trở nên đủ.

Có nhiều mặt đáng lo ngại khác – ngoài việc mất việc làm – mà AI có thể sẽ làm thay đổi thế giới như lan truyền thông tin sai lệch, gây hại thông qua các thuật toán có tính thiên vị và tăng cường giám sát quá mức. Ông dường như không đề cập nhiều đến những điều đó… 

Chúng ta thực sự phải xử lý một số loại vấn đề nhất định. Chúng ta sắp có một cuộc bầu cử và các video “deep fake” là một mối lo ngại. Tôi nghĩ chúng ta thực sự có thể xác định được [cái nào là giả], nhưng nếu điều đó xảy ra ngay trước cuộc bầu cử thì chúng ta sẽ không có đủ thời gian. Về vấn đề thiên vị, AI đang học từ con người và con người thì có thiên kiến. Chúng ta đang có tiến bộ, nhưng vẫn chưa đạt đến nơi mình mong muốn. Ngoài ra còn có các vấn đề liên quan đến việc sử dụng dữ liệu một cách công bằng bởi AI, và những điều này cần được giải quyết thông qua quy trình pháp lý. 

Ông làm gì tại Google và cuốn sách có phải trải qua bất kỳ quy trình kiểm duyệt trước khi xuất bản nào không? 

Tôi tư vấn cho họ về những cách khác nhau để cải thiện sản phẩm và phát triển công nghệ, bao gồm cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Cuốn sách được viết với tư cách cá nhân. Google hoàn toàn ủng hộ việc tôi xuất bản những nội dung này và không có bất kỳ quy trình kiểm duyệt nào.

Nhiều người sẽ hoài nghi về những dự đoán của ông về sự bất tử cả về thể xác lẫn kỹ thuật số. Ông dự đoán các nanobot y tế sẽ xuất hiện vào những năm 2030, có khả năng đi vào cơ thể chúng ta và thực hiện các sửa chữa để chúng ta có thể sống mãi, cũng như công nghệ “trùng sinh” vào những năm 2040 cho phép chúng ta tải lên tâm trí mình để có thể phục hồi lại - thậm chí đặt ký ức vào những robot android tin cậy - nếu chúng ta trải qua cái chết sinh học. 

Mọi thứ đang tiến triển theo cấp số nhân: không chỉ sức mạnh tính toán mà còn là hiểu biết về sinh học và khả năng kỹ thuật quy mô rất nhỏ. Vào đầu những năm 2030, chúng ta có thể đạt được “gia tốc thoát khỏi tuổi thọ” (longevity escape velocity), nơi mỗi năm sống mất đi vì lão hóa sẽ được bù đắp bởi tiến bộ khoa học. Và khi vượt qua điểm đó, chúng ta sẽ có được thêm nhiều năm sống hơn. Điều này không phải là đảm bảo chắc chắn sống mãi - vẫn có thể xảy ra tai nạn - nhưng khả năng chết của bạn sẽ không tăng theo năm tháng. Khả năng hồi sinh người đã khuất dưới dạng kỹ thuật số sẽ đặt ra một số câu hỏi thú vị về xã hội và pháp lý. 

Ghi chú: convincing androids robot - robot được thiết kế để trông giống hệt con người (về ngoại hình và cử chỉ). Hiểu nôm na, nếu trước khi mất, chúng ta sao lưu ký ức rồi đưa vào người máy này, thì coi như ta tiếp tục sống trong một cơ thể khác với ký ức kiếp trước. 

Kế hoạch bất tử của ông là gì? 

Kế hoạch đầu tiên của tôi là giữ cho mình sống khỏe mạnh, từ đó đạt được gia tốc thoát khỏi tuổi thọ (longevity escape velocity). Tôi uống khoảng 80 viên thuốc mỗi ngày để giữ gìn sức khỏe. Việc đông lạnh bằng phương pháp Cryogenic là phương án dự phòng. Tôi cũng dự định tạo ra một bản sao nhân dạng của mình [một avatar AI cho cuộc sống sau này], đây là một lựa chọn mà tôi nghĩ tất cả chúng ta sẽ có vào cuối những năm 2020. Tôi đã làm điều tương tự với cha mình, thu thập tất cả những gì ông đã viết trong suốt cuộc đời, và nó giống như đang nói chuyện với ông ấy. Bản sao của tôi sẽ có thể khai thác nhiều tài liệu hơn và do đó thể hiện tính cách của tôi một cách trung thực hơn. 

Chúng ta nên làm gì ngay bây giờ để chuẩn bị tốt nhất cho tương lai? 

Sẽ không phải là chúng ta chống lại AI: AI sẽ đi vào bên trong chính chúng ta. Nó sẽ cho phép chúng ta tạo ra những điều mới mà trước đây không thể làm được. Tương lai sẽ thực sự tuyệt vời.

Tháng 05/2024. Dịch bởi: Phúc Nguyễn. Hiệu đính: Trang Phạm.

Các tác giả 

Keyzom Ngodup Massally 

Trưởng Chương trình Số, Văn phòng Điều hành Chuyển đổi số (Chief Digital Office) của Chương trình Phát triển của Liên Hợp Quốc (United Nations Development Programme - UNDP) 

Calum Handforth 

Quản lý Chiến lược Chương trình Số, Văn phòng Điều hành Chuyển đổi số của UNDP 

Alena Klatte 

Quản lý Dự án Hợp tác Dữ liệu, Văn phòng Điều hành Chuyển đổi số của UNDP 

Maria Giulia Vitagliano 

Chuyên gia Số, UNDP cho Nhiệm kỳ Chủ tịch G7 của Ý 

Alex Hradecky 

Chuyên viên Phân tích Chính sách Trí tuệ Nhân tạo, Văn phòng Điều hành Chuyển đổi số của UNDP 

Oluwatoyin-Samuel Bamidele 

Cán bộ Đổi mới sáng tạo Số, UNDP Nigeria 

William Tsuma 

Giám đốc Đổi mới sáng tạo, UNDP Nigeria 

Seth Akumani 

Trưởng bộ phận Khám phá, UNDP 

Ghana Ngasuma Kanyeka 

Chuyên viên Truyền thông, Văn phòng Điều hành Chuyển đổi số của UNDP

Trên phạm vi toàn cầu, thu hẹp khoảng cách số là một ưu tiên phát triển quan trọng. Hiện nay, có khoảng 2,6 tỷ người – tương đương một phần ba dân số – vẫn chưa có kết nối Internet. Phụ nữ ít có khả năng sử dụng Internet di động hơn nam giới 19%. Các dịch vụ công trực tuyến hiện vẫn chủ yếu mang lại lợi ích cho nhóm nam giới trẻ, sống ở đô thị, có thu nhập cao và am hiểu kỹ thuật số. Xu hướng mang tính loại trừ này có những hệ lụy kinh tế – xã hội sâu rộng: chỉ riêng 32 quốc gia có thu nhập thấp hơn đã thất thoát khoảng 1 nghìn tỷ USD tiền thuế, năng suất và các lợi ích khác do khoảng cách về giới trong lĩnh vực số. Trong khi một số khoảng cách số đang dần được thu hẹp, một dạng bất bình đẳng mới đang xuất hiện, đó là năng lực tính toán phục vụ trí tuệ nhân tạo và khả năng của các quốc gia mới nổi trong việc tận dụng tiến bộ công nghệ như một động lực quan trọng để đạt các mục tiêu phát triển bền vững. Năng lực tính toán đang nhanh chóng trở thành khía cạnh mới – và tiếp theo – của khoảng cách số.

1. Kỷ nguyên mới của cơ hội – và cả sự bất bình đẳng 

Thuật ngữ “Compute” mô tả sức mạnh và công nghệ tính toán dùng để huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình và quy trình trí tuệ nhân tạo. Những thay đổi trong cách phát triển mô hình AI, đặc biệt là các bước tiến trong nghiên cứu và phát triển (R&D) về khai thác phần cứng cũng như các khoản đầu tư lớn vào phần cứng và công nghệ tùy biến, đã có khả năng tái định hình toàn cảnh AI. Hệ quả là “kỷ nguyên hiện đại” trong huấn luyện hệ thống AI thể hiện nguy cơ gia tăng khoảng cách giữa các quốc gia thu nhập cao và thu nhập thấp.

Trong một năm then chốt của Thỏa ước Số Toàn cầu (Global Digital Compact) - một sáng kiến nhằm bảo đảm công nghệ số phục vụ lợi ích của mọi người - UNDP đang nỗ lực để kết nối cấp địa phương với toàn cầu – thúc đẩy hành động và thay đổi thực chất có ý nghĩa trong các lĩnh vực tài chính, dữ liệu, nhân tài, quy định pháp luật – và năng lực tính toán. Các thảo luận gần đây khắp châu Phi nhấn mạnh rằng những cơ hội ngày nay xoay quanh AI đòi hỏi có hành động tập thể, bất kể khác biệt về mức độ phát triển giữa các quốc gia. Hành động tập thể là động lực cốt lõi cho quan hệ đối tác giữa UNDP và nhóm G7 trong việc nghiên cứu phát triển Trung tâm AI vì Phát triển Bền vững (AI Hub for Sustainable Development), với trọng tâm đặc biệt ở châu Phi.

Định hướng này được xây dựng dựa trên nhận thức quan trọng rằng khoảng cách số về năng lực tính toán và AI vừa là một bất bình đẳng mới và mang tính then chốt, vừa bám rễ và bị thúc đẩy bởi những khoảng cách sâu rộng đã tồn tại từ trước. Các hệ sinh thái ở Nam Bán cầu, nơi vốn đã bị hạn chế về hạ tầng số hóa, hiện chưa có đủ năng lực và nguồn lực để nghiên cứu – phát triển với tốc độ và mức độ tập trung như ở các nước giàu. Những rào cản mà phụ nữ và trẻ em gái gặp phải khi theo đuổi các ngành Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Toán học (Science, Technology, Engineering, and Mathematics - STEM) tại các quốc gia này dẫn đến sự thiếu hụt nhân lực dành cho AI và số hóa. Những thách thức trong việc bố trí nguồn lực cho thu thập, tuyển chọn và quản trị dữ liệu khiến các nhà đổi mới trong khu vực công và tư khó khai thác sức mạnh và tiềm năng của AI để giải quyết các ưu tiên và thách thức địa phương. 

2. Thu hẹp khoảng cách

Các thảo luận gần đây tại châu Phi đã nêu bật ba ưu tiên quan trọng liên quan đến năng lực tính toán, dữ liệu và nhân lực. 

Về dân chủ hóa năng lực tính toán 

Tài nguyên tính toán trên thế giới phân bổ không đồng đều và không phải ai cũng tiếp cận được. Chưa đến 20% các quốc gia đang phát triển có hạ tầng dữ liệu hiện đại như trung tâm dữ liệu đồng đặt máy (co-location) và kết nối trực tiếp tới điện toán đám mây. Việc chạy xử lý suy luận ở quy mô lớn trên các mô hình cỡ lớn đòi hỏi sức mạnh tính toán vững chắc và tốn kém. Điều này hạn chế khả năng của thị trường địa phương trong việc xây dựng AI giúp hỗ trợ việc hoạch định chính sách, ra quyết định dựa trên dữ liệu và mở rộng cơ hội kinh doanh. Sức mạnh tính toán là thách thức lớn với sinh viên – những người đang làm các dự án AI. Một số sinh viên phải để máy tính xách tay chạy liên tục trong nhiều giờ hoặc thậm chí nhiều ngày để xử lý mô hình. Dù vậy, đang có nhiều sáng kiến nhằm giải quyết năng lực tính toán phù hợp với điều kiện địa phương. Một ví dụ là Con người + AI (People + AI) – một tập hợp các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, startup và tổ chức phi lợi nhuận ở Ấn Độ để tìm lời giải cho các thách thức cấp hệ sinh thái. Thông qua sáng kiến Nền tảng tính toán đám mây mở (Open Cloud Compute), People + AI gần đây đã tăng cường khả năng tiếp cận điện toán đám mây hiệu quả và bền bỉ bằng cách tiếp cận hạ tầng số công cộng với các mạng lưới mở cho hạ tầng tính toán.

Về dữ liệu và các mô hình dữ liệu 

Tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng các bộ dữ liệu phản ánh đúng nhu cầu và năng lực của các quốc gia chiếm đa số dân số thế giới đang là rào cản lớn cho phát triển số. Dù một số dữ liệu cho mô hình AI có thể lấy từ các kho dữ liệu mở, thì ở các nước đang phát triển, những bộ dữ liệu chất lượng cao, phù hợp với bối cảnh địa phương thường khan hiếm và tốn kém để thu thập. Các nhà nghiên cứu cần nguồn tài trợ để triển khai các phương pháp mới với chi phí thấp trong việc thu thập, tuyển chọn, phân tích và sử dụng dữ liệu phù hợp với bối cảnh đặc thù của địa phương. Ở khu vực tư nhân, nhiều công ty cũng đang tạo ra các bộ dữ liệu mở, công khai nhằm thúc đẩy nghiên cứu và đổi mới sáng tạo tại châu Phi. Ví dụ tiêu biểu là Mozilla Common Voice (Dự án Tiếng nói Chung) và Fair Forward (Sáng kiến Tiến bộ Công bằng), những tập hợp nguồn mở đang tăng cường năng lực xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong ngữ cảnh châu Phi.

Về năng lực con người và tài năng 

Cần tiếp tục hỗ trợ phát triển các lộ trình khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo; làm sâu sắc văn hóa R&D; đồng thời nâng cao kỹ năng chuyển giao và thương mại hóa kết quả nghiên cứu. Các sáng kiến như Data Science Africa đang định hình cộng đồng nhà nghiên cứu AI tại châu Phi. GIZ (Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit) đang hợp tác với Phòng thí nghiệm AI Có trách nhiệm (Responsible AI Lab) của Đại học Khoa học & Công nghệ Kwame Nkrumah (KNUST) để phát triển các khóa cao học về AI cho sinh viên tại Ghana. KNUST đã đào tạo hơn 200 người về các kỹ thuật học máy tiên tiến và ứng dụng khoa học dữ liệu, qua đó tăng cường năng lực xây dựng các giải pháp AI phù hợp với bối cảnh châu Phi.

3. Cần một cách tiếp cận phát triển mới 

Để giải quyết các thách thức trong dân chủ hóa năng lực tính toán, củng cố hạ tầng dữ liệu và xây dựng dòng nhân lực bền vững, cần thiết phải có một mô hình hợp tác đa bên. Trung tâm AI vì Phát triển Bền vững (AI Hub for Sustainable Development) do Chủ tịch G7 nhiệm kỳ của Ý cùng UNDP thúc đẩy, hướng tới một sáng kiến đa bên nhằm điều phối các hành động chung để tăng cường các hệ sinh thái AI tại ở các quốc gia đang phát triển, với trọng tâm là châu Phi.

Để làm được điều đó, Chủ tịch G7 nhiệm kỳ Ý, cùng đối tác tri thức là UNDP, đề xuất vận hành Trung tâm như một “không gian đối tác và trao đổi hệ sinh thái” về AI, nhằm giải quyết các thách thức ở cấp hệ sinh thái. Nếu không giải quyết những thách thức này, tốc độ đổi mới sẽ chậm lại, gây lãng phí và giảm tính hiệu quả, đồng thời cơ hội tiếp cận AI sẽ trở nên không bình đẳng và không công bằng. Điều này đòi hỏi hợp tác giữa khu vực tư nhân, khu vực công và các tổ chức phi lợi nhuận để cùng đổi mới sáng tạo, thí điểm những hành động có tính chất kích hoạt và có thể nhân rộng, xoay quanh ba nhóm thách thức ở cấp hệ sinh thái: 

1. Thách thức về hạ tầng: Khoảng trống về dữ liệu do phân bổ hoặc khả năng tiếp cận dữ liệu không đồng đều trong các mô hình AI, dễ dẫn tới sự thiếu hụt dữ liệu ở mảng ngôn ngữ; chi phí tính toán cao làm chậm tốc độ đổi mới nếu không có các chiến lược sáng tạo để giảm chi phí tính toán ở cấp hệ sinh thái và mở rộng khả năng tiếp cận.

2. Thách thức về nhân lực: năng lực nghiên cứu và khám phá cách dùng/ kịch bản sử dụng AI chưa thể mở rộng, chủ yếu dừng lại ở một vài sáng kiến do nhà tài trợ hỗ trợ.

3. Thách thức về chính sách: Các chính sách AI chưa rõ ràng, chưa đủ vững chắc và thiếu tính đổi mới, do đó, chưa thúc đẩy tăng trưởng hệ sinh thái địa phương và để lại khoảng trống trong các biện pháp bảo vệ an toàn số cho người dân. 

Khi Nhóm G7 do Ý dẫn dắt và UNDP đồng thiết kế Trung tâm AI vì Phát triển Bền vững (AI Hub for Sustainable Development) cùng với các đối tác toàn cầu, các doanh nghiệp khu vực và địa phương, điều cấp thiết là phải kết nối với các bên liên quan ngay tại từng quốc gia – những người đang trực tiếp khám phá cơ hội về AI. Nỗ lực đồng thiết kế (co-design) phải hướng tới việc điều phối hành động toàn cầu để mang lại lợi ích cho các hệ sinh thái AI tại địa phương. Song song đó, trên khắp châu Phi, các bên liên quan cần tiếp tục nhóm họp và hành động hướng tới việc dẫn dắt, học hỏi, đầu tư và hợp tác để khai thác tiềm năng của AI phục vụ cho sự phát triển của châu Phi.

Xuất bản ngày 16/7/2025 – Cập nhật ngày 24/7/2025. Tác giả: Adam Day & Daouia Chalali.

Dịch bởi: Vũ Ngọc. Hiệu đính: Trang Phạm.

Khi Liên Hợp Quốc (LHQ) đang thiếu hụt nghiêm trọng về ngân sách và gấp rút xây dựng kế hoạch cải cách để tiếp tục triển khai các nhiệm vụ và hoạt động của mình với nguồn lực ít hơn, tổ chức này có nguy cơ chỉ tìm đến những “giải pháp tạm thời” ngắn hạn, không giải quyết được các thách thức lâu dài mà chỉ đẩy gánh nặng sang cho các thế hệ tương lai — theo phân tích của Adam Day, Giám đốc Văn phòng Geneva của Trung tâm Nghiên cứu Chính sách thuộc Đại học Liên Hợp Quốc, và Daouia Chalali, nghiên cứu viên thỉnh giảng tại đây.

Liên Hợp Quốc đang phải đối mặt với một khủng hoảng mang tính sống còn. Việc các nhà tài trợ lớn cắt giảm mạnh ngân sách, cùng với tình trạng nhiều quốc gia thành viên lâu nay chậm trễ trong việc đóng góp, đang đẩy tổ chức này vào nguy cơ cạn kiệt tài chính chỉ trong vài tháng tới. Các cơ quan nhân đạo đã buộc phải sa thải hàng nghìn nhân viên, trong khi nhiều chương trình viện trợ và phát triển ở những khu vực dễ bị tổn thương nhất thế giới đã bị thu hẹp đáng kể. Tình hình được dự báo sẽ càng tệ hơn trong thời gian tới khi Mỹ chuẩn bị áp dụng các đợt cắt giảm ngân sách sâu rộng hơn, còn châu Âu thì chuyển hướng nguồn lực sang lĩnh vực quốc phòng. 

Đáp lại khủng hoảng này, Tổng thư ký António Guterres đưa ra sáng kiến UN80, nhằm tìm kiếm hiệu quả tức thời, giảm trùng lặp, rà soát việc thực thi các nhiệm vụ, và cải tổ kiến trúc cùng cách vận hành của hệ thống LHQ. Đây là một quá trình cần thiết và đã quá hạn, có thể giúp xây dựng một tổ chức linh hoạt, hiệu quả hơn, như đề xuất của Tổng thư ký.

Tuy nhiên, điều đáng lo ngại là cuộc khủng hoảng thanh khoản có thể khiến UN80 bị cuốn vào việc chỉ tập trung vào những kết quả trước mắt, các biện pháp tiết kiệm ngắn hạn và những mục tiêu dễ dàng đạt được. 

Thật khó để nghĩ đến những nhu cầu của thế giới trong 35 năm tới khi ngay cả tiền lương cho ba tháng sắp tới cũng chưa chắc chi trả được. Sự giằng co giữa “lo cái ăn cuối tháng hay lo tương lai dài hạn của nhân loại” đã là bài toán mà các tổ chức công phải đối mặt suốt nhiều thập kỷ. Những áp lực kinh tế ngắn hạn thường lấn át nhu cầu đầu tư giải quyết các thách thức mang tính hệ thống, và kết quả là nhiều quyết định sai lầm được đưa ra, để lại hệ quả tiêu cực lâu dài. 

Điều này dẫn đến một lựa chọn then chốt: Liệu LHQ sẽ tái định hình để đối diện với những thách thức dài hạn của thế kỷ này, hay chỉ thu gọn lại thành phiên bản rẻ hơn, tinh gọn hơn của các công cụ hiện tại? Nếu muốn UN80 thành công, tổ chức phải tránh sa vào việc chỉ xử lý khủng hoảng trước mắt mà cần hướng tới cải tổ hệ thống đa phương để giải quyết những gì học giả Tom Hale (Đại học Oxford) gọi là các “vấn đề kéo dài” (long problems).

Những vấn đề lâu dài đòi hỏi những thể chế lâu bền 

“Long problems” là những thách thức kéo dài qua nhiều thập kỷ, thậm chí nhiều thế hệ, và để giải quyết cần phải có đầu tư sớm, chiến lược phòng ngừa, hành động toàn cầu phối hợp và sự bền bỉ của các thể chế. Ví dụ điển hình gồm: biến đổi khí hậu và suy giảm đa dạng sinh học, giảm thiểu rủi ro thiên tai, y tế toàn cầu, quản trị trí tuệ nhân tạo, chuyển đổi nhân khẩu học, tính bền vững của nợ công, và ngăn chặn phổ biến vũ khí hạt nhân. Đây không phải là những vấn đề có thể xử lý bằng vài “giải pháp chắp vá”, một hội nghị đơn lẻ hay chỉ trong một chu kỳ ngân sách. Chúng đòi hỏi những thể chế có khả năng duy trì năng lực thực hiện bền bỉ theo thời gian, chứ không chỉ là các bản báo cáo hay những kế hoạch ngắn hạn hàng tuần.

Lấy ví dụ về giảm thiểu rủi ro thiên tai: Báo cáo Đánh giá Rủi ro Toàn cầu 2025 cho thấy thiệt hại do thảm họa đã vượt mức 2,3 nghìn tỷ USD. Báo cáo kết luận: “Cũng giống như việc chi phí của thảm họa thường bị đánh giá thấp, lợi ích của việc đầu tư sớm để giảm thiểu rủi ro thiên tai cũng thường bị xem nhẹ.” Khi chúng ta ngày càng vượt qua nhiều ngưỡng an toàn của Trái Đất, chi phí từ các thảm họa chắc chắn sẽ leo thang. Đầu tư ngay từ bây giờ để xây dựng năng lực ứng phó dài hạn nhằm giảm thiểu thảm họa — hay tốt hơn nữa là triển khai các biện pháp mạnh mẽ, triệt để ứng phó biến đổi khí hậu— sẽ mang lại lợi ích to lớn trong nhiều thập kỷ tới. 

Sự gia tăng của các vấn đề kéo dài như vậy đặt ra câu hỏi trọng yếu: Làm thế nào để các thể chế có thể dự đoán, thích ứng và hành động hiệu quả trong suốt quãng thời gian dài?

Bốn hướng đi để chuyển từ hiệu quả ngắn hạn sang năng lực dài hạn 

Hiện nay, UN80 dường như đang đi theo logic quen thuộc của “hiệu quả”: sáp nhập cơ quan, cắt giảm chi phí quản lý, hợp nhất hoạt động. Những bước này có thể giúp bộ máy gọn nhẹ và hiệu quả hơn trong một số nhiệm vụ, nhưng không đồng nghĩa với việc có thể xử lý những thách thức phức tạp, xuyên thế hệ như biến đổi khí hậu, bất bình đẳng gia tăng, hay chuyển đổi do trí tuệ nhân tạo thúc đẩy. Nếu không có tầm nhìn dài hạn, UN80 có nguy cơ bị chi phối bởi logic của “quản lý công mới” (new public management), nơi hiệu quả ngắn hạn thường dẫn đến chi phí dài hạn lớn hơn.

Thay vì chỉ tinh gọn bộ máy, một Liên Hợp Quốc “gọn nhẹ” hơn cũng cần phải trở thành một tổ chức có tầm nhìn chiến lược, bền bỉ và linh hoạt thích ứng. UN80 nên ưu tiên những cải cách nhằm tăng cường khả năng dự báo và định hình các xu thế toàn cầu, thay vì chỉ dừng lại ở việc phản ứng trước chúng. Yếu tố then chốt ở đây là phải lồng ghép tư duy dự báo chiến lược, tiếng nói đại diện cho các thế hệ tương lai, và giám sát và quản trị quản trị lâu dài vào toàn bộ hệ thống. Có bốn bước có thể giúp tiến trình UN80 tránh rơi vào tầm nhìn ngắn hạn: 

1. Rà soát các nhiệm vụ với góc nhìn công bằng giữa các thế hệ. Khi UN80 bước vào quá trình xem xét các nhiệm vụ của Liên Hợp Quốc, sẽ có áp lực rất lớn trong việc cắt giảm, hợp nhất, loại bỏ trùng lặp và gắn kết nhiệm vụ với nguồn lực. Đây đều là những bước đi quan trọng và đã quá chậm trễ. Tuy nhiên, quá trình rà soát cũng cần đặt ra những câu hỏi mang tính định hướng tương lai, dựa trên nguyên tắc trách nhiệm và giải trình: Nhiệm vụ này có đang giúp Liên Hợp Quốc chuẩn bị sẵn sàng trước các rủi ro toàn cầu trong nhiều thập kỷ tới hay không? Ai sẽ là người được hưởng lợi từ cải cách này, và ai có thể bị bỏ lại phía sau? Sẽ đặc biệt hữu ích nếu những câu hỏi này được dẫn dắt bởi một Đặc phái viên của Liên Hợp Quốc cho các thế hệ tương lai, như đề xuất của Tổng thư ký Guterres. 

2. Thích ứng thể chế về dài hạn. Liên Hợp Quốc đã đạt được những bước tiến quan trọng trong việc đưa tư duy dự báo vào các cơ quan và kế hoạch, với sự dẫn dắt của Phòng Thí nghiệm Tương lai LHQ (UN Futures Lab) mới thành lập. Tuyên bố về Các Thế hệ Tương lai, được thông qua vào tháng 9/2024, đã xác định những nguyên tắc then chốt định hướng cho công việc này. UN80 cần lồng ghép tư duy dự báo và các nguyên tắc dài hạn vào bất kỳ thiết kế thể chế mới nào, đồng thời đặt câu hỏi: Liệu cấu trúc này có thể dự báo, thích ứng và phát triển để ứng phó với những cú sốc mang tính hệ thống trong nhiều thập kỷ tới hay không? 

3. Tái hình dung LHQ như một “người quản trị”. Những vấn đề dài hạn đòi hỏi sự liên tục có thể vượt qua chu kỳ chính trị, thay đổi lãnh đạo và biến động kinh tế. Nếu năm 1945 chúng ta cần một LHQ đóng vai trò diễn đàn nhằm ngăn chặn các cường quốc xung đột, thì đến năm 2025, chúng ta cần một LHQ với vai trò người quản trị chung, có thể dẫn dắt nhân loại hướng tới một tương lai bền vững, an toàn và công bằng hơn. Khi UN80 suy ngẫm về hình hài tương lai của tổ chức, câu hỏi cốt lõi đặt ra là: Liệu cấu trúc này có đủ khả năng bảo vệ các thế hệ mai sau khỏi những hệ quả không thể đảo ngược từ hành động — hay sự thiếu hành động — của chúng ta hay không? 

4. Đầu tư vào thay đổi mang tính hệ thống. Tư duy dài hạn sẽ giúp chúng ta tránh rơi vào cái lợi trước mắt nhưng che giấu những chi phí khổng lồ về lâu dài. Thực tế, Tuyên bố LHQ về Các Thế hệ Tương lai đã khuyến nghị các bên xem xét những tác động nhân lên qua nhiều thế hệ. Chẳng hạn, xây dựng những hệ thống có khả năng dự báo và ngăn chặn sớm các mối đe dọa y tế công cộng có thể chưa mang lại lợi ích tức thì, nhưng sẽ tiết kiệm hàng nghìn tỷ USD nếu và khi một đại dịch tương tự Covid xảy ra trong tương lai. Việc đầu tư vào các hệ thống nhằm giảm bất bình đẳng toàn cầu và chuyển đổi các mô hình kinh tế hiện tại cũng là những lợi ích dài hạn mà chúng ta có nguy cơ đánh mất chỉ vì những ưu tiên ngắn hạn ở cấp quốc gia. Khi UN80 hình dung về những chức năng cần thiết, tổ chức này nên đặt ra một câu hỏi căn bản: Những hệ thống nào có thể bảo vệ và phục vụ cho chúng ta cũng như cho hành tinh trong dài hạn?

Một cơ hội mang tính chiến lược 

Mặc dù mang lại những khoản tiết kiệm tức thời, nhưng sáng kiến UN80 không nên chỉ dừng lại ở một “cuộc điều chỉnh hành chính”. Đây là cơ hội hiếm có để suy ngẫm về cách Liên Hợp Quốc có thể thích ứng, nhằm duy trì vai trò phù hợp đối với các thế hệ hiện tại và tương lai. Thước đo thực sự của hiệu quả nằm ở chỗ: Liên Hợp Quốc có thể giúp thế giới xử lý những vấn đề lớn trong dài hạn trước khi chúng biến thành thảm họa không thể cứu vãn hay không? Nếu UN80 thực sự coi trọng mục tiêu này, sáng kiến không chỉ giúp Liên Hợp Quốc vận hành tốt hơn, mà còn khiến tổ chức trở nên có ý nghĩa hơn đối với con người và hành tinh — hôm nay cũng như trong nhiều thập kỷ tới.

Adam Day hiện là Giám đốc Văn phòng Geneva của Trung tâm Nghiên cứu Chính sách thuộc Đại học Liên Hợp Quốc (UNU-CPR). Daouia Chalali là nghiên cứu viên thỉnh giảng tại UNU-CPR Geneva. Cả hai đều là chuyên gia về Liên Hợp Quốc, hệ thống đa phương rộng lớn, và đang dẫn dắt các nghiên cứu về các thế hệ tương lai cũng như ra quyết định dài hạn.

Geneva Solutions đăng tải các ý kiến và bình luận do cộng tác viên hoặc chuyên gia gửi đến, hoặc được viết theo đề nghị của tòa soạn. Những bài viết này phản ánh quan điểm riêng của tác giả, không đại diện cho lập trường chính thức của tòa soạn.