Kỹ năng Trí tuệ nhân tạo của bạn không có nhiều giá trị như bạn nghĩ

Bài đăng này đã không được cập nhật trong 5 năm

Chúng ta đang ở giữa giai đoạn cơn bảo của Trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligent – AI). Chuyên gia về AI được hưởng mới mức lương kết xù (theo news.zing.vn có thể lên đến 500 triệu/ năm). Các nhà đầu tư công nghệ cũng không ngần ngại bỏ ra số tiền lớn cho các Start Up.

Hiện tượng này gần giống thời cơn bảo Dot Com vào khoảng những năm 1995-2000. Nếu ta lên các phương tiện thông tin về công nghệ thì dể dàng bắt gặp các tin về AI. Và AI sẽ hứa hẹn mang lại cuộc sống tốt đẹp cho chúng ta trong tương lai thông qua các lời quảng bá của truyền thông. Ở Việt Nam cũng thế, ứng dụng tích hợp trí thông minh nhân tạo trở thành một trong các từ khóa "có cánh" để sản phẩm họ bay cao.

Điều này không có nghĩa là bạn bắt đầu xây dựng một ông ty về AI một cách dể dàng đâu! Để xây dựng một sản phẩm hoàn thiện về AI là khó. Nó dừng như là cạm bẫy cho mọi người khi cố gắng xây dựng nên một doanh nghiệp chuyên cung cấp các dịch vụ về AI. Tôi cũng từng thử với nó khi cố xây dựng ý tưởng phân tích dữ liệu về Bất động sản từ các trang web đăng tin của sàn giao dịch.

1. Kỹ năng AI của bạn đang bị hạ giá

Như bạn cũng biết, hiện nay có rất nhiều framework phát triển để phục vụ cho AI. Các Tập đoàn công nghệ lớn điều gia nhập vào AI nhầm không bị lạc hậu về công nghệ. Điều này sẽ đưa ra nhiều công cụ AI cho người dùng sử dụng hơn. Chúng ta chỉ cần biết sử dụng những công cụ gì trong những trường hợp nào là được. Thiết lập những cấu hình mang tính tối ưu cho từng công cụ và dữ liệu là một thách thức. Do đó kỹ năng về AI của bạn đang giảm dần giá trị bởi các công cụ trên. Hình dưới là minh họa sự lớn mạnh của các sản phẩm AI. Ngồn từ Startup Venture Capitial.

Google và Amazon cũng đã cho ra hệ thống tự động tinh chỉnh mô hình (tuning model) bằng các ứng dụng Cloud AutoML, SageMaker. Microsoft cũng đang lên kế hoạch cho điều này. Trong tương lai việc tinh chỉnh mô hình chỉ còn là những lý thuyết giảng dạy trên các trường Đại học hoặc là các trò chơi để đố nhau.

Hiện tại thì Google đang có nhiều lợi thế để phát triển về AI. Họ đã đáp ứng đủ nguồn lực để phát triển và đưa nó thành các công cụ miễn phí đến người dùng. Thông qua công cụ tìm kiếm, họ có thể thu được thông tin người dùng tốt hơn. Dữ liệu là điều kiện quan trong để bạn áp dụng AI.

Và tại sao họ lại hăng hái làm điều đó? Đó là vì Google đang sở hữu cơ sở hạ tầng tốt và một hệ sinh thái chặt chẽ. Họ đang có có nhiều kế hoạch để thâu tóm nhân tài về AI bằng tuyển dụng hay mua lại các Start Up về AI. Google cũng đã và đang đóng góp nhiều vào Deep Learning. Được xem là một nhánh nhỏ đáng giá trong machine learning hiện tại.

2. Dữ liệu là quan trọng hơn là công nghệ

Nếu ta so sánh hai doanh nghiệp thiên về công nghệ và dữ liệu thì chúng ta sẽ phần nào cảm nhận thêm sự quan trọng của dữ liệu. Nếu các thuật toán về machine learning có hiệu suất làm việc tốt nhưng với dữ liệu rác thì sẽ không có ý nghĩa gì về mặt ứng dụng mà chỉ mang tính nghiên cứu hơn. Nhưng ngược lại, đối với dữ liệu thì giá trị của dữ liệu vẫn còn đó. Nó sẽ là mỏ vàng chờ người đào thôi.

Do đó mấu chốt của các công nghệ AI là dữ liệu. Nếu có dữ liệu sạch và tốt sẽ nâng cao hiệu quả doanh nghiệp. Ở Việt Nam hiện có ít lĩnh vực có những dữ liệu đúng ngoại trừ chứng khoán, ngân hàng, dữ liệu bệnh nhân, dữ liệu thuế… Hầu hết các dữ liệu này điều được bảo mật nên có được nó không phải là đơn giản.

Thêm nữa là các công ty công nghệ lớn đã chia sẽ công nghệ ra cộng đồng. Chưa kể các tổ chức cộng đồng lại đóng góp thêm trong mã nguồn chia sẽ. Các bài báo chuyên nghiên cứu về các thuật toán của machine learning cũng công bố miễn phí. Tạo nên một làng sóng về công nghệ mạnh mẽ.

Do đó nếu doanh nghiệp tập trung vào thế mạnh công nghệ khó có thể tồn tại lâu dài trong thời gian dài. Điều đó đã chứng minh trên thị trường khi tôi chưa từng bắt gặp một công ty AI nào nổi tiếng mà không có dữ liệu riêng của họ. Khối dữ liệu là tài sản quan trọng của họ.

Kỹ thuật tốt luôn quan trọng nhất đối với công nghệ nhưng đối với AI thì nó không còn đúng nữa. Với AI dữ liệu được xem là lợi thế cạnh tranh hiệu quả.

3. Doanh nghiệp AI – Rất khó cạnh tranh

Như đã đề cập ở trên, các chuyên gia về kỹ thuật hiển nhiên quan trọng. Vì không có họ sẽ không có sản phẩm. Nhưng tôi chỉ muốn nói là cái nào quan trọng hơn cái nào thôi. Với cách nhìn doanh nghiệp thì cái nào nên có trước?.

Đối với AI, thì dữ liệu sạch là quan trọng hơn. Các dữ liệu có thể được thu thập bằng tay hoặc thông qua các công cụ cào dữ liệu nếu cần với số lượng lớn. Nhưng đối với các chuyên gia công nghệ chưa hẳn thế. Càng nhiều người nếu không khéo phân quyền thì sẽ nãy sinh nhiều vấn đề về giao tiếp. Đặc biệt trong nghiên cứu, các nhà khoa học có cái tôi bản thân rất lớn.

Ngược lại, đối với các công ty dữ liệu nếu cần có thể bỏ thêm tiền để mua các nguồn dữ liệu tin cậy từ các tổ chức chuyên về dữ liệu. Nếu thành công thì có thể thuê nhiều chuyên gia về kỹ thuật vào để nâng cấp lên. Điều này cho thấy công ty dữ liệu sẽ có nhiều lợi thế hơn là công ty thiên về kỹ thuật.

Về phía nhà đầu tư. Họ sẽ quan tâm đến kết quả thực tế. Điều này doanh nghiệp về dữ liệu sẽ là lợi thế. Nhưng sẽ gặp phải vấn đề lớn khi nhà đầu tư yêu cầu chia sẽ dữ liệu trong hệ thống sinh thái của họ. Nếu thế dữ liệu sẽ không còn là lợi thế của doanh nghiệp nữa và đó là con đường không mấy sáng sủa cho doanh nghiệp hướng này.

Trong quá trình phát triển cần xem khâu thu thập dữ liệu và khâu nghiên cứu kỹ thuật sử dụng dữ liệu ấy là một thể thống nhất. Khi dữ liệu tách rời kỹ thuật, dữ liệu sẽ không có nhiều ý nghĩa nữa. Nó chẳng khác nào một đống rác được chứa trong đĩa cứng.

4. Sử dụng AI như một đoàn bẩy

Nếu muốn phát triển một dịch vụ nào đó về AI, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh thì đây là một ý tưởng khá thú vị. Nhưng nó sẽ không khả thi nếu ta không phải là những chuyên gia đứng đầu trong lĩnh vực đó. Nhưng nếu ta làm được thì cũng khó mà đối đầu với các tập đoàn lớn như: Google, Amazon… đặc biệt là Facebook và Microsoft.

Nếu một khách hàng tìm đến bạn về một sản phẩm AI thì không đơn thuần họ chỉ cần dịch vụ đơn lẻ mà họ sẽ có nhiều yêu cầu kèm theo khác nhầm tạo thành một khối ứng dụng. Khách hàng luôn muốn ứng dụng sử dụng được trong thực tế. Do đó sản phẩm cần phải được kết hợp nhiều công nghệ chứ không đơn thuần là chỉ là một dịch vụ đơn lẻ.

Đòn bẩy

Chỉ nên xem AI như một đoàn bẩy. Tức là hãy sử dụng nó vào trong công việc hiện tại nhầm giảm đi sự phụ thuộc con người. Điều đó có lợi thế vì lĩnh vực của ta đang làm ta sẽ hiểu nó nhiều hơn. Ta sẽ hiểu ta cần gì từ những gì mà ta đang có. Bây giờ ứng dụng của ta về AI chỉ đơn thuần là sử dụng thuật toán nào, cảm biến nào nào để thu thập và phân tích dữ liệu.

Thêm một lợi thế nữa. Do sản phẩm của bạn không phải là sản phẩm từ AI một cách trực tiếp. Nghĩa là nó chỉ là dịch vụ hỗ trợ. AI đang nằm ẩn phía sau của hệ thống nên ta có thể duy trì sản phẩm đang hoạt khi AI đang có vấn đề. Điều này không ảnh hưởng tức thời đến sản phẩm bạn đang cung cấp.

5. Tóm lại

Nếu ta tham vọng để xây dựng nên một doanh nghiệp công nghệ về AI bằng kỹ năng về AI của chính bản thân là một điều không tưởng. Vì điều này dể dàng bị đào thải bởi cơn bảo công nghệ. Ta sẽ dể dàng mất lợi thế cạnh tranh trong một thời gian ngắn.

Điều quan trọng là xây dựng nên nguồn dữ liệu đáng giá làm lợi thế cạnh tranh. Cần xây dựng chiến lược thu thập và đánh giá dữ liệu. Chính nó cũng là một sản phẩm AI. Nhưng nếu phát triển nó là một dịch vụ cung cấp đến khách hàng của bạn thì nhanh chóng lỗi thời ngay.

AI chỉ có thể thay thế cho công việc chân tay cho những người lao động thấp. Chẳng hạn như thu thập dữ liệu bằng tay thay cho người vào quét dữ liệu các trang web, phát hiện nhân viên để chấm công thay cho nhân sự, hay xếp hàng vào thùng giao hàng trong dây chuyền sản xuất thay cho công nhân... Nó cho phép tự động hóa quá trình lao động. Nhưng để nó tham gia tạo ra một nhân viên lập trình hay nhà tư vấn tài chính thì còn xa.