AI tạo sinh trong doanh nghiệp, thị trường cung ứng AI và các quy định quản lý

- Báo cáo đánh giá cơ hội và thách thức khi triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp. Cơ hội bao gồm cắt giảm chi phí, tự động hóa quy trình và tạo ra doanh thu mới thông qua các dịch vụ mới/tăng cường. Dự kiến AI tạo sinh sẽ mang lại giá trị hơn 400 tỷ USD cho các ngành dọc vào năm 2030.

- Tuy nhiên, việc triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp gặp nhiều rào cản như thiếu nhân tài, chi phí cao, quản lý phức tạp, cấu trúc tổ chức chưa phù hợp, vấn đề sở hữu trí tuệ và dữ liệu, tiêu thụ năng lượng lớn.

- Các thách thức về công nghệ bao gồm tính minh bạch và khả năng giải thích của mô hình, độ tin cậy, tính sẵn có của dữ liệu huấn luyện, độ chính xác của mô hình.

- Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chưa sẵn sàng để triển khai ngay trong ứng dụng doanh nghiệp do các vấn đề về ảo giác, độ chính xác, hiệu suất, ngữ cảnh hóa và sử dụng tài nguyên tính toán.

- Các chiến lược triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp bao gồm sử dụng dịch vụ API, dịch vụ quản lý của bên thứ ba, phát triển ứng dụng nội bộ, sử dụng nền tảng hoặc framework suy luận của bên thứ ba.

- Các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) đang nổi lên như một giải pháp thay thế phù hợp hơn cho các ứng dụng doanh nghiệp với chi phí thấp hơn, tính minh bạch cao hơn và khả năng triển khai linh hoạt hơn.

- Thị trường cung ứng AI rất rộng lớn và đang phát triển nhanh chóng với sự tham gia của nhiều bên như nhà sản xuất chip AI, nhà phát triển mô hình nền tảng, nhà cung cấp giải pháp MLOps, nhà phát triển ứng dụng, dịch vụ doanh nghiệp, dịch vụ đám mây.

- Các quy định về AI tạo sinh đang được phát triển ở các khu vực khác nhau trên thế giới với các cách tiếp cận khác nhau, từ tối thiểu đến hạn chế. Việc xây dựng một khuôn khổ quy định hiệu quả, cân bằng giữa đổi mới và rủi ro là một thách thức lớn.

📌 Mặc dù có nhiều cơ hội, việc triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp vẫn đang ở giai đoạn đầu với giá trị tạo ra còn hạn chế, ước tính khoảng 36,7 tỷ USD vào năm 2024. Để đẩy nhanh quá trình này, cần có sự hợp tác giữa các bên liên quan nhằm giảm thiểu rủi ro, xây dựng khung quy định phù hợp và thúc đẩy đổi mới công nghệ.

Phân tích về các quy định AI tạo sinh đang được phát triển ở các khu vực trên thế giới như sau:

- Các quy định về AI tạo sinh đang được phát triển ở các khu vực khác nhau trên thế giới với các cách tiếp cận khác nhau, từ tối thiểu đến hạn chế. Việc xây dựng một khuôn khổ quy định hiệu quả, cân bằng giữa đổi mới và rủi ro là một thách thức lớn.

- Mỹ chủ trương tự quản lý, ít can thiệp trực tiếp vào quy định AI tạo sinh. Tuy nhiên, chính phủ Mỹ cũng đang quan tâm đến một số biện pháp kiểm soát như kiểm tra an toàn, tiêu chuẩn đáng tin cậy, giảm thiểu rủi ro, đổi mới công nghệ và giảm thiểu thiên vị kỹ thuật. Mỹ cũng đang hợp tác với Anh để phát triển các phương pháp đánh giá tính an toàn của các công cụ và hệ thống AI.

- EU xây dựng Đạo luật AI với khuôn khổ quy định dựa trên mức độ rủi ro, nhằm cung cấp cho nhà phát triển/triển khai các yêu cầu và nghĩa vụ rõ ràng liên quan đến việc sử dụng AI. Khuôn khổ này chia quy định thành rủi ro tối thiểu, hạn chế, cao và không thể chấp nhận được. Tuy nhiên, Đạo luật AI của EU đã bị chỉ trích rộng rãi vì được coi là "chống đổi mới".

- Trung Quốc duy trì sự kiểm soát của chính phủ, áp dụng các hướng dẫn bao gồm đánh giá an ninh, đăng ký, gắn nhãn nội dung được tạo ra, tiết lộ dữ liệu, minh bạch mô hình. Bất kỳ mô hình nào cũng phải được phê duyệt tập trung trước khi phát hành công khai. Điều này vừa hạn chế R&D mở, vừa cung cấp tài trợ để thúc đẩy đổi mới tiên tiến cho các công ty cụ thể.

- Anh đang xây dựng một khuôn khổ quy định dựa trên từng lĩnh vực cụ thể với sự quản lý trực tiếp hạn chế. Phụ thuộc vào tự quản lý của từng lĩnh vực để tạo ra một môi trường thúc đẩy đổi mới.

- Nhật Bản không áp đặt quy định trực tiếp, chỉ có các quy tắc mềm hạn chế nhằm tối đa hóa lợi ích xã hội và kinh tế từ AI.

📌Mỗi khu vực có cách tiếp cận riêng trong việc quản lý AI tạo sinh, từ nới lỏng đến kiểm soát chặt chẽ. Việc tìm ra một khuôn khổ quy định phù hợp, vừa khuyến khích đổi mới vừa hạn chế rủi ro là một thách thức lớn đối với các nhà hoạch định chính sách. Sự hợp tác quốc tế trong xây dựng các tiêu chuẩn và quy định chung là rất cần thiết để thúc đẩy sự phát triển lành mạnh và bền vững của công nghệ AI tạo sinh.

https://go.abiresearch.com/lp-assessing-enterprise-generative-ai-opportunities-and-challenges