Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những chủ đề nóng nhất hiện nay đối với các công ty muốn đầu tư vào thứ được kỳ vọng sẽ thay đổi cuộc chơi trong ngành công nghệ. Nhưng theo nghiên cứu từ RAND Corporation, hơn 80% các dự án AI thất bại — gấp đôi tỷ lệ thất bại của các công ty khởi nghiệp công nghệ không phải AI. Nhóm nghiên cứu chính sách toàn cầu đã phỏng vấn 65 nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư đã làm việc trong lĩnh vực AI trong nhiều năm và xác định một số lý do cho tỷ lệ thất bại cao này.
Theo nghiên cứu, lý do lớn nhất khiến dự án AI thất bại là sự không thống nhất về mục tiêu giữa các bên liên quan chính. Các nhà lãnh đạo thường có quan điểm không thực tế về khả năng và mục tiêu của AI, thường bị ảnh hưởng bởi sự hiểu biết trước đó của con người về AI, thường là từ các bộ phim Hollywood. Sự thiếu hiểu biết này giữa các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và người triển khai dự án có nghĩa là các dự án thường thiếu các nguồn lực và thời gian cần thiết để đạt được mục tiêu của họ.
Tuy nhiên, các kỹ sư làm việc trong lĩnh vực AI không hoàn toàn vô tội. Các cuộc phỏng vấn cho thấy các nhà khoa học dữ liệu đôi khi bị phân tâm bởi những phát triển mới nhất trong AI và áp dụng chúng vào các dự án mà không cân nhắc đến giá trị thực sự của chúng. “Bệnh vật sáng bóng” này khiến các nhà khoa học và kỹ sư muốn sử dụng các công nghệ mới chỉ vì chúng là công nghệ mới nhất. Mặc dù việc cập nhật thông tin về AI là quan trọng, các nhóm cũng nên cân nhắc xem liệu các công nghệ mới có thực sự giải quyết được các vấn đề nghiên cứu của họ hay không, thay vì chỉ khiến chúng trở nên phức tạp hơn.
Nghiên cứu cũng chỉ ra một số lý do khác, bao gồm việc thiếu các tập dữ liệu được chuẩn bị tốt, cơ sở hạ tầng không đầy đủ và sự không tương thích của AI với một vấn đề cụ thể. Nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng những vấn đề này không chỉ giới hạn ở khu vực tư nhân: ngay cả giới học thuật cũng gặp vấn đề với các dự án AI, trong đó nhiều dự án chỉ tập trung vào việc công bố nghiên cứu AI mà không xem xét đến các ứng dụng thực tế của kết quả nghiên cứu.
Nghiên cứu này minh họa lý do đằng sau rất nhiều vụ sáp nhập và thất bại trong ngành AI. Trên thực tế, Tổng giám đốc điều hành của Baidu Robin Li Yanhong đã nói rằng Trung Quốc có quá nhiều mô hình ngôn ngữ lớn và đang lãng phí rất nhiều nguồn lực vì những mô hình này thường có ít hoặc không có ứng dụng thực tế nào. Chúng ta cũng thấy điều này trong số lượng bằng sáng chế AI tạo sinh mà Trung Quốc đã nộp trong thập kỷ qua, nhiều hơn Hoa Kỳ với tỷ lệ 6-1. Tuy nhiên, bất chấp điều này, chỉ có một tổ chức của Trung Quốc, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, nằm trong số 20 tổ chức được trích dẫn nhiều nhất từ năm 2010 đến năm 2023.
Cuộc đua trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực AI đã khiến nhiều công ty vội vã xây dựng các dự án AI của họ. Mặc dù họ (và các nhà đầu tư của họ) là những người chịu rủi ro của bất kỳ dự án thất bại nào, nhưng sẽ là khôn ngoan nếu xem xét kỹ các dự án AI khác đã thất bại và lý do đằng sau chúng. Cuối cùng, nếu các dự án AI không thực hiện được lời hứa của mình trong một thời gian dài, toàn bộ ngành công nghiệp có thể sụp đổ và vỡ tung như một bong bóng nghìn tỷ đô la.
Link nguồn: https://cafef.vn/80-du-an-ai-se-that-bai-lang-phi-hang-ty-usd-von-va-tai-nguyen-hoa-ra-tri-tue-nhan-tao-chi-la-bong-bong-chuc-cho-vo-tung-188240903081936303.chn
