AI đã cách mạng hóa nhiều lĩnh vực. Nhiều ngành công nghiệp đang nhanh chóng ứng dụng AI để hỗ trợ lực lượng lao động trong các hoạt động hàng ngày, và dự báo rằng 1,5 triệu việc làm ở Anh sẽ bị thay thế bởi công nghệ này. Trong khi AI mang lại lợi ích cho con người và giải phóng họ khỏi những công việc lặp đi lặp lại và nhàm chán, sự phát triển nhanh chóng của AI cũng để lại những ‘giải pháp’ đáng nghi vấn về mặt đạo đức, đáng để bàn luận. Dưới đây, chúng tôi sẽ xem xét các ứng dụng khác nhau của AI trong quản lý nhân lực và các lĩnh vực khác, bao gồm cả những lợi ích lẫn câu hỏi liệu AI trong môi trường làm việc có thiếu trách nhiệm về mặt đạo đức hay không, với các ví dụ từ Anh và trên toàn thế giới.
Mặt tốt
AI và huấn luyện nhân viên
Trong thế giới có nhịp sống nhanh như hiện nay, các nhà quản lý không thể có mặt ở nhiều nơi cùng một lúc. Trong khi nhân viên cần được cố vấn và huấn luyện để hoàn thành công việc, các quản lý không thể luôn luôn hiện diện. Vì vậy, sự ra đời của các công cụ huấn luyện bằng AI là một trợ giúp lớn cho cả quản lý lẫn nhân viên. Các công cụ huấn luyện AI bắt đầu bằng việc quan sát cách các nhân viên khác nhau thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Tương tự như cách chatbot AI được tinh chỉnh theo trải nghiệm người dùng, các huấn luyện viên AI này cũng điều chỉnh theo cách mỗi nhân viên tiếp cận công việc.
Một ví dụ cụ thể là Cogito mới ra mắt gần đây, một công cụ huấn luyện tại nơi làm việc giúp nâng cao năng lực hoàn thành nhiệm vụ và tối ưu hóa hiệu suất của nhân viên. Cogito kết hợp AI với khoa học hành vi, hỗ trợ nhân viên cung cấp dịch vụ điện thoại tốt hơn cho khách hàng. Những chuyên gia giải đáp thắc mắc của khách hàng cần phần mềm có thể hướng dẫn họ xử lý các cuộc gọi đi theo nhiều hướng khác nhau. Công cụ huấn luyện AI có thể cung cấp các gợi ý theo thời gian thực cho những chuyên gia tuyến đầu trong dịch vụ khách hàng.
AI như công cụ cách mạng trong quản lý nhân lực
AI cũng hỗ trợ quản lý các nhân viên thường xuyên làm việc ngoài thực địa nhưng vẫn cần được giám sát và hỗ trợ. ITProPortal cho biết quản lý dịch vụ thực địa (FSM) đang được các công ty sử dụng để tận dụng thời gian của nhân viên hiệu quả hơn. Trang web này dẫn ví dụ về công ty sửa kính xe Belron của Anh, vốn đã ứng dụng tối ưu hóa lịch trình tự động để tăng số lượng sửa chữa trong ngày lên 63% và giảm thời gian di chuyển của kỹ thuật viên xuống 20%. Điều này vừa nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng vừa giảm chi phí kinh doanh.
Công nghệ này đang được triển khai trên nhiều ngành, với các công ty vận tải Anh cũng ứng dụng để quản lý lái xe chặt chẽ hơn. Bài viết của Verizon Connect về lợi ích của công nghệ GPS thương mạicho thấy cách công nghệ này hỗ trợ người tham gia giao thông bằng cách nâng cao hiệu quả và tiết kiệm chi phí, cải thiện an toàn lái xe và cung cấp thông tin theo thời gian thực. Điều này cho phép các nhà điều hành đội xe biết vị trí từng lái xe và xem xét cách cải thiện hiệu suất của họ. Phần mềm quản lý nhân viên được tùy chỉnh cho từng ngành nghề giúp nâng cao an toàn và lập kế hoạch tại các địa điểm làm việc xa. Hơn nữa, nó hỗ trợ cân bằng khối lượng công việc, giảm tăng ca và cung cấp sự huấn luyện cần thiết mà, như đã đề cập, quản lý không phải lúc nào cũng có thể thực hiện được, đặc biệt khi nhân viên đang trên đường.
Mặt xấu
AI bộc lộ định kiến của con người trong tuyển dụng
AI đang nhanh chóng được ứng dụng trong lĩnh vực tuyển dụng nhân sự. Thay vì nhân viên bộ phận nhân sự phải xem xét hàng trăm nghìn hồ sơ, phần mềm có thể dễ dàng quét qua các hồ sơ và tìm kiếm những phẩm chất cụ thể để tìm ra ứng viên phù hợp nhất. Trong khi AI có khả năng xử lý dữ liệu với tốc độ vượt xa con người, nhưng không phải lúc nào cũng có thể tin tưởng vào tính trung lập và công bằng. AI trong tuyển dụng thường bộc lộ những định kiến của con người.
Amazon có lẽ là trường hợp nổi tiếng nhất khi công cụ tuyển dụng tiên tiến của họ bị phát hiện không đánh giá ứng viên theo cách trung lập về giới tính. Cụ thể hơn, hệ thống của Amazon tự học rằng ứng viên nam được ưu tiên hơn, phản ánh sự thống trị của nam giới trong ngành công nghệ. Tuy nhiên, định kiến giới tính không phải vấn đề duy nhất. Thuật toán cũng học cách gán ít trọng số hơn cho các kỹ năng phổ biến ở các ứng viên IT như khả năng viết code. Thay vào đó, hệ thống ưu tiên các ứng viên mô tả bản thân bằng các động từ thường xuất hiện trong hồ sơ của kỹ sư nam như “captured” và “executed”.
Dù đã thừa nhận những lỗi trong hệ thống, nhiều công ty vẫn tiếp tục làm theo. Goldman Sachs đã tạo ra công cụ phân tích hồ sơ của riêng mình, tiến một bước xa hơn khi cố gắng ghép ứng viên với bộ phận mà họ được cho là phù hợp nhất. Mạng lưới chuyên nghiệp lớn nhất thế giới LinkedIn cũng cung cấp cho nhà tuyển dụng danh sách ứng viên được xếp hạng theo thuật toán dựa trên mức độ phù hợp với vị trí tuyển dụng. Tuy nhiên, đáng lưu ý là đã có những nỗ lực nhằm giảm thiểu định kiến và xử lý vấn đề này. AI đang phản chiếu lại bức tranh của nhân loại và khuếch đại bất bình đẳng, phân biệt chủng tộc và phân biệt giới tính ở một số lĩnh vực, chủ yếu do các lập trình viên không xem xét đến những tác động rộng hơn của công nghệ. Nhiều ứng dụng đã xuất hiện để đối phó với tình trạng định kiến này, như Etiq AI đang giúp chẩn đoán và giảm thiểu sự phân biệt đối xử và thiên vị trong các ứng dụng AI khác nhau.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
Khi AI ngày càng phát triển, nhu cầu về dữ liệu ngày càng tăng cao. Phần lớn dữ liệu này đến từ người dùng, đôi khi không có sự đồng ý rõ ràng của họ. Vì vậy, một vấn đề khác mà AI gây ra là vấn đề dữ liệu và quyền riêng tư. Với lượng thông tin mà các công ty sử dụng AI nắm giữ về người dùng, điều này có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Một nghiên cứu được Forbes đề cập cho thấy chi phí trung bình của một vụ rò rỉ dữ liệu đối với công ty lớn là 3,86 triệu USD (3,10 triệu bảng Anh) trên toàn cầu. Nhiều người đang kêu gọi quyền riêng tư và minh bạch trong cách các ứng dụng AI khai thác thông tin, nhưng tốc độ đổi mới có vẻ quá nhanh để pháp luật theo kịp. Hy vọng trong vài năm tới, sẽ có nhiều cơ chế hơn để đảm bảo rằng dữ liệu được AI thu thập và sử dụng ngày càng an toàn và bảo mật hơn.
Mặt tối
Vượt ra ngoài tuyển dụng: Định kiến trong AI
Khi máy móc ngày càng thông minh hơn, chúng cũng tiếp thu định kiến ngầm của con người tốt hơn. Vượt ra ngoài tuyển dụng và quản lý nhân lực, mặt tối của AI đang dần lộ rõ. PredPol là một thuật toán được cảnh sát Mỹ sử dụng để dự đoán thời gian và địa điểm xảy ra tội phạm, với mục tiêu giảm thiểu định kiến của con người trong công tác cảnh sát. Tuy nhiên, người ta phát hiện ra rằng phần mềm này có thể khiến cảnh sát nhắm mục tiêu không công bằng vào các khu vực có đông dân số thuộc các nhóm thiểu số về chủng tộc, bất kể tỷ lệ tội phạm.
Tương tự, nhận dạng khuôn mặt cũng đang được sử dụng trong thực thi pháp luật và các lĩnh vực tương tự. Ba hệ thống AI nhận dạng giới tính hàng đầu thế giới có thể xác định chính xác giới tính của một người 99% thời gian, nhưng chỉ đối với đàn ông da trắng. Khi đề cập đến phụ nữ da sẫm màu, tỷ lệ chính xác giảm xuống còn 35%.
Hiểu các vấn đề đạo đức của sự phát triển AI nhanh chóng là điều cần thiết để nắm bắt sự chuyển dịch trong các ngành như tuyển dụng và quản lý nhân lực. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là nhiều định kiến mà AI thể hiện phản ánh phản ứng của con người. Hiểu được vai trò của con người trong những hạn chế của AI là bước đầu tiên để giải quyết vấn đề.
Tác động môi trường của công nghệ
Các thuật toán AI hoạt động không ngừng nghỉ để tìm kiếm các kết nối có thể chuyển hóa thành quy trình hiệu quả hơn. Tuy nhiên, những khả năng dự đoán này đều có chi phí. Huấn luyện AI là một quá trình tiêu tốn năng lượng rất lớn. Một nghiên cứu mới cho thấy lượng khí thải carbon khi huấn luyện một mô hình AI tương đương 284 tấn CO2, tức gấp khoảng năm lần lượng khí thải trong suốt vòng đời của một chiếc xe hơi trung bình. Với ngày càng nhiều ứng dụng AI trong thực tế, các tác động môi trường do năng lượng tiêu thụ để huấn luyện phần mềm này sẽ trở thành vấn đề ngày càng nghiêm trọng trong những năm tới.
Bài học rút ra
Sự trỗi dậy của AI đã thúc đẩy nhiều đổi mới mang lại lợi ích cho xã hội. Các chương trình AI đã giúp mọi người tìm được việc làm phù hợp và hỗ trợ sự phát triển nghề nghiệp của họ. Các chương trình này cũng giúp các nhân viên xã hội xác định những cá nhân dễ bị tổn thương và mang lại trải nghiệm mua sắm thú vị hơn cho người tiêu dùng.
Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng những lợi thế này cũng có mặt trái. AI có thể bị huấn luyện để trở nên có định kiến với một giới tính hoặc chủng tộc nhất định. Nó cũng có thể thu thập nhiều thông tin cá nhân hơn những gì chúng ta sẵn sàng chia sẻ. Hơn thế nữa, nó có khả năng làm tăng thêm lượng khí thải carbon toàn cầu. Trong bối cảnh đó, chúng ta đang đứng trước một ngã rẽ khi nói đến AI. Chúng ta cần quyết định liệu có để cho “mặt tốt” hay “mặt xấu” thống trị công nghệ hay không. Hiểu cả hai mặt của vấn đề có thể giúp chúng ta xác định hướng đi tiếp theo cho AI, vì tương lai tốt đẹp hơn cho tất cả mọi người.
By: Jamie Briant written for Snap Out
