Chiến lược của Indonesia để tránh 'bẫy AI' của các nước đang phát triển

“Bẫy AI”

Indonesia đang đứng trước một bước ngoặt quan trọng. Với dân số khoảng 280 triệu người và dự báo lợi thế dân số sẽ đạt đỉnh điểm vào năm 2030-2035, ước tính mỗi năm có khoảng 2-3 triệu người trong độ tuổi lao động gia nhập thị trường lao động. Tuy nhiên, thị trường việc làm chính thức vẫn còn hạn chế.

Dữ liệu cho thấy hơn 55% lực lượng lao động của Indonesia vẫn làm việc trong khu vực phi chính thức. Trong điều kiện này, việc tự động hóa nhanh chóng trong lĩnh vực ngân hàng, bán lẻ, logistics, sản xuất và thậm chí cả hành chính công có nguy cơ làm mất đi cơ hội việc làm cấp trung trước khi các lựa chọn thay thế mới được tạo ra.

Chiến lược của Indonesia để tránh “bâyÃI” của các nước đang phát triển. Ảnh minh họa: Ymi.ac.id

Ví dụ, trong lĩnh vực ngân hàng, việc áp dụng chatbot, cố vấn robot và hệ thống phân tích tín dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo đã thực sự làm tăng hiệu quả. Tuy nhiên, nếu được triển khai rộng rãi mà không có chiến lược chuyển đổi lực lượng lao động, hàng nghìn việc làm hành chính có thể bị mất đi nhanh chóng.

Trong lĩnh vực bán lẻ hiện đại, máy tính tiền tự động và hệ thống quản lý hàng tồn kho thông minh làm giảm nhu cầu về thu ngân và nhân viên kho. Trong sản xuất, việc sử dụng robot công nghiệp và hệ thống bảo trì dự đoán làm tăng năng suất nhưng cũng làm giảm nhu cầu về lao động bán lành nghề.

Nếu không có các chính sách giải quyết những tác động này, Indonesia có thể phải đối mặt với sự phân cực trong thị trường lao động: các công việc lương cao dành cho một số ít chuyên gia kỹ thuật số, các công việc lương thấp dành cho phần lớn người lao động phi chính thức.

Vấn đề không nằm ở công nghệ, mà là sự sẵn sàng của thể chế. Indonesia đã triển khai nhiều sáng kiến số hóa, từ Hệ thống Chính phủ Điện tử (SPBE) đến việc tích hợp Mã số định danh dân cư (NIK). Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều cơ sở dữ liệu của các Bộ và cơ quan vẫn còn rời rạc. Khả năng tương tác dữ liệu giữa các cơ quan vẫn chưa được thực hiện đầy đủ. Quản trị dữ liệu cá nhân cũng vẫn đang được tăng cường, bất chấp việc ban hành Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân.

Nguy cơ sai sót hệ thống

Trong tình huống như vậy, việc triển khai rộng rãi trí tuệ nhân tạo (AI) trong các dịch vụ công, ví dụ như để xác định điều kiện nhận trợ cấp xã hội hoặc tuyển dụng công chức, tiềm ẩn nguy cơ sai sót hệ thống. Nếu dữ liệu cơ bản không chính xác, thuật toán sẽ đưa ra các quyết định “thiên vị” khó có thể sửa. Đã có những bài học kinh nghiệm tại Indonesia từ việc số hóa trợ cấp xã hội trong đại dịch COVID-19. Sự bất đối xứng dữ liệu đã dẫn đến việc có người nhận trợ cấp trùng lặp và người nghèo không được đăng ký.

Hơn nữa, Indonesia vẫn đang đối mặt với những thách thức về năng suất. Tăng trưởng năng suất lao động trong thập kỷ qua có xu hướng trì trệ ở mức khoảng 3-4% mỗi năm, thấp hơn so với thời kỳ trước năm 2010. Nếu AI được triển khai trong các lĩnh vực năng suất thấp mà không có những cải cách cấu trúc như cải thiện logistics, đơn giản hóa quy định và nâng cao chất lượng giáo dục, AI sẽ chỉ đơn giản là một lớp bổ sung trên một nền tảng vốn đã mong manh. Tự động hóa giúp cải thiện hiệu quả ngắn hạn, nhưng nó không tự động tạo ra các động lực tăng trưởng mới.

Ngoài ra còn có nguy cơ phụ thuộc vào công nghệ. Hiện nay, hầu hết cơ sở hạ tầng điện toán đám mây và các mô hình AI tạo sinh được sử dụng ở Indonesia đều đến từ các công ty toàn cầu. Nếu Indonesia chỉ trở thành một thị trường người dùng và nhà cung cấp dữ liệu thô, trong khi giá trị gia tăng của các thuật toán và nền tảng được hưởng ở nước ngoài, mô hình kết quả là sự “bóc lột kỹ thuật số”. Về lâu dài, sự phụ thuộc này làm suy yếu chủ quyền kỹ thuật số và thu hẹp phạm vi chính sách công nghiệp quốc gia.

Ảnh minh họa: Reuters

Số hóa trước tự động hóa - Chiến lược AI của Indonesia

Câu chuyện toàn cầu về trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay nghe có vẻ đơn giản: nhanh nhất, an toàn nhất. Tuy nhiên, theo các chuyên gia, Indonesia không cần phải thắng một cuộc đua mà luật lệ do người khác đặt ra. Điều cần thiết là một chiến lược hợp lý về số hóa trước tự động hóa, năng lực trước mở rộng và quản trị trước phổ biến. Nếu tuân thủ các nguyên tắc này, AI có thể trở thành một công cụ chuyển đổi giúp củng cố, chứ không làm suy yếu, nền tảng phát triển quốc gia. Do đó, Indonesia cần một chiến lược lấy các giai đoạn làm nguyên tắc chính.

Thứ nhất, số hóa phải đi trước tự động hóa. Điều này có nghĩa là chính phủ cần đảm bảo sự tích hợp và khả năng tương tác của các cơ sở dữ liệu công trước khi triển khai các hệ thống ra quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Đầu tư vào cơ sở hạ tầng số công, chẳng hạn như định danh kỹ thuật số thống nhất, hệ thống thanh toán quốc gia toàn diện và các trung tâm dữ liệu của chính phủ, phải được đẩy nhanh với các tiêu chuẩn bảo mật cao.

Thứ hai, năng lực phải đi trước quy mô. Thay vì áp dụng AI một cách ồ ạt, Indonesia có thể bắt đầu với các dự án thí điểm theo ngành và các mô hình thử nghiệm pháp lý. Ví dụ, việc sử dụng AI để phát hiện gian lận thuế hoặc tối ưu hóa việc phân phối phân bón trợ cấp có thể được thí điểm trước tiên ở các khu vực cụ thể. Việc đánh giá tác động xã hội và việc làm nên là một phần của mọi quá trình triển khai. Cách tiếp cận này cho phép chính phủ học hỏi, cải thiện thiết kế chính sách và ngăn ngừa các lỗi hệ thống.

Thứ ba, phát triển năng lực trong nước phải là ưu tiên hàng đầu. Hiện nay, nguồn nhân lực kỹ thuật số của Indonesia ước tính khoảng một triệu người, trong khi nhu cầu có thể lên tới 9 triệu người vào năm 2030. Nếu không đầu tư đáng kể vào giáo dục STEM, đào tạo lại và nâng cao kỹ năng, tự động hóa sẽ làm gia tăng khoảng cách này.

Thứ tư, cần tăng cường các chính sách công nghiệp dựa trên dữ liệu. Quản trị dữ liệu không chỉ là vấn đề về quyền riêng tư mà còn là chiến lược phát triển. Các tiêu chuẩn về khả năng tương tác, việc bắt buộc lưu trữ dữ liệu nhất định trong nước và các ưu đãi cho các công ty khởi nghiệp AI địa phương có thể giúp tạo ra một hệ sinh thái đổi mới trong nước. Indonesia không cần phải tự sản xuất tất cả công nghệ từ đầu, nhưng cần phải có vị thế đàm phán trong chuỗi giá trị AI toàn cầu.

Thứ năm, cần có các biện pháp bảo trợ xã hội thích ứng để dự đoán sự dịch chuyển lao động. Nếu tự động hóa là không thể tránh khỏi trong một số lĩnh vực, ác mạng lưới an sinh xã hội, bảo hiểm thất nghiệp và các chương trình chuyển đổi việc làm cần được mở rộng. Nếu thiếu chúng, tác động xã hội có thể lớn hơn lợi ích kinh tế.

Việc đi sau thực ra lại là một lợi thế. Indonesia có thể học hỏi từ những sai lầm của các nước phát triển khi đối mặt với tình trạng phân cực việc làm và khủng hoảng niềm tin do các thuật toán “thiên vị” gây ra. Với kế hoạch cẩn thận, Indonesia có thể thiết lập các biện pháp bảo vệ ngay từ đầu.

Trong thời đại cạnh tranh địa chính trị về dữ liệu, chất bán dẫn và điện toán đám mây, chiến lược AI không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn là vấn đề chủ quyền. AI không phải là kẻ thù của sự phát triển. Nó có thể thúc đẩy năng suất, cải thiện dịch vụ công cộng và mở ra những cơ hội mới cho sự đổi mới. Tuy nhiên, nếu không có nền tảng vững chắc, AI cũng có thể là nguồn gốc của sự bất ổn kinh tế và xã hội.

Phạm Hà/VOV-Jakarta