Dự báo AI năm 2027… CON NGƯỜI NẮM LÁI

Vào năm 1882, khi hệ thống phát điện và phân phối thương mại đầu tiên trên thế giới được thành lập tại New York, mọi người chỉ coi điện là "công nghệ chiếu sáng". Các chủ nhà máy đã thay thế động cơ hơi nước bằng động cơ điện mà không thay đổi cấu trúc nhà máy. Điện chỉ thực sự phát huy sức mạnh của nó khoảng 30 năm sau đó, khi các nhà máy nhận ra rằng họ có thể gắn động cơ nhỏ vào từng máy móc, từ đó thay đổi toàn bộ dây chuyền sản xuất. Những công ty thiết kế lại mọi thứ dựa trên điện đã chiến thắng, không phải những công ty chỉ sử dụng điện một cách đơn giản.

Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng đang ở ngưỡng cửa tương tự. Trong bốn năm qua kể từ khi AI sinh ra, chúng ta đã tập trung vào việc "sử dụng AI một cách hiệu quả". Điều này tương tự như thời kỳ mà điện chỉ được sử dụng cho đèn. Năm 2026 sẽ đánh dấu sự kết thúc của giai đoạn này. AI sẽ không còn là công cụ chỉ được bật khi cần, mà sẽ trở thành một phần của môi trường mà chúng ta không nhận ra.

Đến năm 2027, câu hỏi sẽ thay đổi. Trong các cuộc họp, chủ đề thảo luận trước đây là "AI sẽ được sử dụng ở đâu?". Câu hỏi của năm 2027 sẽ là "Trong công việc mà AI đã tham gia, con người cần nắm giữ điều gì?". Câu hỏi trước tập trung vào chi phí, trong khi câu hỏi sau tập trung vào trách nhiệm. Chúng ta sẽ bước vào thời kỳ chuyển đổi AI thực sự.

Tác giả là một nhà tương lai học đã nghiên cứu và giảng dạy về AI trong 42 năm. Khi tổng hợp các xu hướng nổi bật vào năm 2027, ông đã xác định được 10 từ khóa, và khi sắp xếp các chữ cái đầu tiên của chúng, bất ngờ tạo thành cụm từ "HUMAN DRIVE" ("con người nắm lái"). Điều này không phải là ngẫu nhiên, vì tất cả 10 xu hướng đều chỉ về một hướng. Lái xe sẽ do con người đảm nhận.

Thứ nhất, H là Hỗ trợ con người (Human-Copilot), sự đồng hành giữa con người và AI. Trong buồng lái máy bay, có cơ trưởng (người) và cơ phó (AI). Cả hai cùng nhìn vào bảng điều khiển, nhưng trách nhiệm thuộc về cơ trưởng. AI có thể thu thập dữ liệu và viết bản thảo, nhưng không thể đảm bảo điều gì. Chỉ con người mới có thể làm điều đó. Câu nói này sẽ trở thành câu nói quý giá nhất trong công việc vào năm 2027.

Thứ hai, U là Siêu tính toán (Ultra-Computing). Việc máy tính lượng tử thay thế máy tính hiện tại sẽ không xảy ra vào năm 2027. Thay vào đó, một vấn đề khó sẽ được chia thành nhiều phần, và mỗi phần sẽ được gửi đến máy tính phù hợp nhất. Cũng có những vấn đề cấp bách hơn. Mật khẩu hiện tại có thể bị máy tính lượng tử phá vỡ trong tương lai, vì vậy một cuộc đại tu mật mã sẽ bắt đầu từ lĩnh vực tài chính và viễn thông.

Thứ ba, M là Đa phương thức (Multimodal), AI có khả năng nghe và nhìn. AI sẽ có khả năng đọc âm thanh, rung động và biến đổi nhiệt độ từ thiết bị trong nhà máy vào buổi sáng sớm, và thông báo cho người dùng kiểm tra vòng bi. Đến nay, lợi ích của AI chủ yếu tập trung vào các công việc văn phòng. Giờ đây, AI sẽ được áp dụng trong các nhà máy, bệnh viện và công trường xây dựng.

Thứ tư, A là AI tự động (Agentic), AI làm việc độc lập. AI không chỉ trả lời câu hỏi mà còn hoàn thành nhiệm vụ được giao. Vấn đề là mức độ mà chúng ta có thể giao phó công việc cho AI. Nếu câu trả lời sai, con người có thể sửa chữa, nhưng nếu việc thực hiện sai, sẽ gây thiệt hại tài chính và hợp đồng sẽ bị ràng buộc. Nguyên tắc là chỉ giao những công việc có thể hoàn tác. Một trưởng nhóm điều hành của một công ty bắt đầu thứ Hai bằng việc phê duyệt. Trong số hơn 400 công việc mà AI đã xử lý trong cuối tuần, ông chỉ xem xét khoảng 20 công việc. Công việc của người quản lý đã chuyển từ việc chỉ đạo sang thiết kế quy tắc và xác định ngoại lệ.

Thứ năm, N là Mô hình thần kinh (Neuromorphic), vi mạch giống như não. Não người hoạt động với ít điện năng hơn một bóng đèn. Trong khi đó, việc huấn luyện một AI lớn tiêu tốn điện năng tương đương với một thành phố. Mục tiêu của mô hình thần kinh là thu hẹp khoảng cách khổng lồ này. Đối với chúng ta, một quốc gia mạnh về vi mạch, đây là cơ hội để tái cấu trúc.

Thứ sáu, D là Mô hình mở (Open-weight), dân chủ hóa mô hình. Trước đây, các công ty thuê AI và trả phí hàng tháng, gửi dữ liệu của họ lên máy chủ của người khác. Giờ đây, họ có thể tải xuống mô hình AI công khai và vận hành trong công ty của mình. Đây là sự chuyển đổi từ việc thuê AI sang sở hữu AI. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các bệnh viện, ngân hàng và cơ quan công cộng không thể gửi dữ liệu ra ngoài. Một giám đốc công ty dược phẩm đã hỏi trong cuộc họp hội đồng quản trị: "Vậy chúng ta đang mua cái gì?" Điều này có nghĩa là sau ba năm trả phí, công ty không còn tài sản nào.

Thứ bảy, R là Đáng tin cậy và Có thể xác minh (Reliable & Verifiable). Vào năm 2027, điểm nghẽn của các công ty sẽ không phải là hiệu suất mà là khả năng chứng minh. Nếu không thể cung cấp tài liệu về những gì AI đã học, tại sao nó lại đưa ra quyết định như vậy, và ai sẽ chịu trách nhiệm nếu có sự cố xảy ra, thì AI sẽ không thể được sử dụng. Trong một cuộc họp thẩm định của một ngân hàng, câu hỏi không phải là về hiệu suất mà là về những vấn đề này. Nếu một khách hàng bị từ chối vay, họ sẽ được trả lời như thế nào?

Thứ tám, I là Chuyên ngành (Industry-Specific). Thời kỳ mà AI lớn nhất chiến thắng đã kết thúc. AI giải quyết vấn đề của nhà máy, bệnh viện và ngành nghề của chúng ta một cách chính xác nhất sẽ chiến thắng. AI của một nhà máy đóng tàu đã học được sự nhạy bén của một kiểm tra viên có 27 năm kinh nghiệm sẽ chính xác hơn bất kỳ mô hình lớn nào khác, vì nó là AI duy nhất biết về thép và phương pháp hàn của nhà máy đó cũng như lịch sử thất bại của nó.

Thứ chín, V là Lập trình cảm xúc (Vibe Coding). Khi tạo ra chương trình, thay vì học ngữ pháp, người dùng chỉ cần mô tả bằng lời hoặc văn bản, AI sẽ tự động tạo ra. Việc một chủ cửa hàng hải sản ở Busan tự tạo ra chương trình quản lý giá trong ba ngày không còn là tin tức đặc biệt. Ngay cả trong công ty, đội ngũ marketing tự tạo bảng điều khiển của mình, đội nhân sự tự tạo công cụ quản lý tuyển dụng. Thói quen gửi yêu cầu đến phòng công nghệ thông tin và chờ đợi hàng tháng sẽ không còn nữa.

Cuối cùng, E là Trí tuệ sinh thái (Eco-Intelligence), AI bền vững. Trí tuệ không bền vững cuối cùng sẽ không tồn tại. Việc giảm điện năng mà AI sử dụng và giải quyết các vấn đề môi trường phải đi đôi với nhau. Hiện tại, trở ngại lớn nhất trong việc xây dựng trung tâm dữ liệu mới không phải là đất hay tiền, mà là điện.

Vậy nhiệm vụ của chúng ta là gì? Những điểm nghẽn không nằm ở công nghệ mà ở ba vấn đề. Thứ nhất là dữ liệu. Trong ngành công nghiệp của chúng ta có hàng chục năm dữ liệu, nhưng không được tổ chức và không thể sử dụng. Dữ liệu chưa được xử lý vẫn chưa trở thành vốn. Thứ hai là điện. Mô hình AI có thể được tạo ra trong vài tháng, nhưng đường dây truyền tải mất vài năm. Nếu kế hoạch AI và kế hoạch năng lượng không đồng bộ, khoảng cách này sẽ không thể thu hẹp. Thứ ba là thể chế. Các công ty gặp khó khăn không phải do quy định nghiêm ngặt mà là quy định không rõ ràng. Nếu biết rõ những gì cần chuẩn bị, các công ty sẽ chuẩn bị và tiến lên.

Hàn Quốc không cần phải thắng trong cuộc cạnh tranh tạo ra AI lớn nhất. Thay vào đó, có những lĩnh vực mà chúng ta có thể chiến thắng. Trở thành quốc gia gắn AI sâu nhất vào các ngành công nghiệp toàn cầu như sản xuất, vi mạch, đóng tàu, pin, sinh học và nội dung. Thay đổi cuộc chơi bằng cách sử dụng ít điện hơn trong vi mạch. Và phát triển ngành công nghiệp tin cậy để kiểm tra và chứng nhận AI. Tất cả đều không phụ thuộc vào quy mô tài chính mà là vào sự tích lũy và thể chế.

Tôi khuyên mỗi cá nhân nên tự hỏi ba câu hỏi. Tôi có thể đảm bảo điều gì? Tôi không giao phó điều gì cho AI? Tôi đang học hỏi điều gì? Công cụ có thể thay đổi mỗi sáu tháng, nhưng khả năng xác định vấn đề, kiểm tra kết quả và nhận diện rủi ro sẽ không bao giờ giảm giá trị, bất kể công cụ nào xuất hiện.

Năm 2027 không phải là năm AI bắt đầu thay thế con người. Đây là năm mà con người thử nghiệm khả năng của mình và tiềm năng của ngành công nghiệp thông qua AI. Điều quyết định tương lai không phải là tốc độ của AI, mà là sự lựa chọn của chúng ta về hướng đi của tốc độ đó. Lái xe sẽ do con người nắm giữ.