AI vượt trội con người ở hầu hết tình huống làm CEO nhưng bị sa thải vì sự kiện ‘thiên nga đen’

AI thực sự vượt trội hơn các CEO ở hầu hết tình huống trong mô phỏng thực tế về việc điều hành một doanh nghiệp, trong đó con người phải đối đấu với máy tính. Tuy nhiên, thí nghiệm cũng chỉ ra một điều mà AI không thể xử lý được, đó là các sự kiện "thiên nga đen", chẳng hạn như đại dịch. Do đó, AI đã bị hội đồng quản trị ảo sa thải nhanh hơn so với những người đồng cấp là con người, vốn xử lý các tình huống bất ngờ tốt hơn.

Sự kiện "thiên nga đen" là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả những sự kiện hiếm hoi, bất ngờ và có tác động lớn, thường không thể dự đoán trước được. Chúng thường gây ra những thay đổi đáng kể và đôi khi là những cuộc khủng hoảng trong các lĩnh vực khác nhau, từ tài chính đến xã hội và chính trị.

Đặc điểm chính của sự kiện "thiên nga đen"

Bất ngờ: Sự kiện này xảy ra ngoài dự đoán, không có dấu hiệu báo trước rõ ràng.

Tác động lớn: Nó gây ra những hậu quả nghiêm trọng và rộng khắp, vượt quá mong đợi của mọi người.

Không thể dự đoán trước: Con người thường chỉ nhận ra sự tồn tại của sự kiện như vậy sau khi chúng đã xảy ra.

Ví dụ về sự kiện "thiên nga đen"

Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008: Sự sụp đổ của thị trường nhà đất ở Mỹ và các sản phẩm tài chính phức tạp đã dẫn đến một cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu.

Đại dịch COVID-19: Một loại vi rút mới xuất hiện và lan rộng nhanh chóng trên toàn thế giới, gây ra những hậu quả nghiêm trọng về kinh tế, xã hội và sức khỏe.

Sự kiện 11.9: Các cuộc tấn công khủng bố vào Mỹ đã gây ra những thay đổi lớn trong an ninh quốc gia và chính sách đối ngoại của nước này.

Tại sao gọi là "thiên nga đen"?

Nguồn gốc: Thuật ngữ này được lấy cảm hứng từ câu chuyện về việc người châu Âu khám phá ra loài thiên nga đen ở Úc. Trước đó, người ta tin rằng tất cả con thiên nga đều có màu trắng.

Ý nghĩa: Sự kiện "thiên nga đen" tượng trưng cho những điều không thể tưởng tượng được, những điều nằm ngoài kiến thức và kinh nghiệm hiện có của chúng ta.

Tầm quan trọng của việc hiểu về sự kiện "thiên nga đen"

Quản lý rủi ro: Hiểu rõ về những sự kiện này giúp các tổ chức và cá nhân chuẩn bị tốt hơn để đối phó với những bất ngờ có thể xảy ra.

Lập kế hoạch: Các kế hoạch kinh doanh, chiến lược đầu tư và chính sách cần phải linh hoạt và có khả năng thích ứng với những thay đổi đột ngột.

Đổi mới: Sự kiện "thiên nga đen" có thể tạo ra những cơ hội mới cho sự đổi mới và phát triển.

Kết luận

Sự kiện "thiên nga đen" là khái niệm quan trọng giúp chúng ta nhận thức rõ hơn về sự không chắc chắn của thế giới. Dù không thể dự đoán chính xác khi nào và ở đâu những sự kiện này sẽ xảy ra, nhưng chúng ta có thể chuẩn bị tốt hơn bằng cách xây dựng một tư duy linh hoạt, đa dạng hóa rủi ro và luôn sẵn sàng thích nghi với những thay đổi.

Hamza Mudassir, một trong những nhà nghiên cứu đứng sau thí nghiệm, chia sẻ với trang Insider rằng AI đã vượt trội hơn những người tham gia về hầu hết số liệu, bao gồm lợi nhuận, thiết kế sản phẩm, quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa giá cả, nhưng không đủ để cứu nó khỏi bị sa thải.

Hamza Mudassir cho hay: "AI không làm tốt trong việc tồn tại ở cấp điều hành cấp cao chỉ vì không giỏi xử lý các tình huống đột ngột hoặc những thay đổi đòi hỏi cách suy nghĩ mới".

Các nhà nghiên cứu Đại học Cambridge đã tiến hành thử nghiệm từ tháng 2 đến tháng 7 với 344 người, một số trong họ là giám đốc cấp cao tại một ngân hàng ở khu vực Nam Á, hay sinh viên đại học. Đối tượng tham gia cuối cùng không phải là người nào cả, mà là mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4o của OpenAI.

Những người tham gia đã chơi một game được thiết kế để mô phỏng các tình huống thực tế mà những CEO phải đưa ra quyết định. Game yêu cầu họ vào vai CEO của một công ty ô tô. Game này được thiết kế bởi công ty khởi nghiệp công nghệ giáo dục Strategize.inc của các nhà nghiên cứu Đại học Cambridge.

"Mục tiêu của game rất đơn giản: Tồn tại càng lâu càng tốt mà không bị hội đồng quản trị ảo sa thải trong khi tối đa hóa vốn hóa thị trường", các nhà nghiên cứu viết trên tạp chí Harvard Business Review.

Hamza Mudassir nói với trang Insider rằng các mô hình ngôn ngữ lớn rất giỏi trong việc phân tích dữ liệu, nhận dạng mẫu và đưa ra suy luận. Ví dụ, khi thiết kế một chiếc ô tô dựa trên các yếu tố như phụ tùng có sẵn, giá cả, sở thích của người tiêu dùng và nhu cầu, có 250.000 sự kết hợp mà đối tượng tham gia nghiên cứu có thể đưa ra. Ông cho biết những chiếc ô tô mà AI thiết kế tốt hơn đáng kể so với những gì con người tạo ra.

“Một phần lý do là con người có thiên kiến và sở thích cá nhân, ví dụ hình dáng của ô tô. Với AI, đó đơn giản chỉ là bài toán tìm giá trị tối ưu nhất cho những gì khách hàng muốn", Hamza Mudassir lý giải.

Thế nhưng, điều đó không có nghĩa rằng AI là CEO lý tưởng. Khi một sự kiện "thiên nga đen" xảy ra, AI không thể giải quyết nhanh chóng hoặc tốt như các giám đốc và sinh viên là con người. Ông cho rằng mô hình AI không thể xử lý được những thay đổi lớn và bất ngờ trong thị trường, như một đại dịch, dẫn đến hiệu suất kém hoặc không đạt yêu cầu.

“Làm thế nào để bạn phản ứng với COVID-19 khi lần đầu tiên đối mặt với nó? Nhiều người và nhiều CEO có các chiến lược khác nhau. Trong trường hợp này, AI không có đủ thông tin để phản ứng kịp thời và tránh bị sa thải", Hamza Mudassir nói.

Vì vậy, các CEO có thể yên tâm ở thời điểm hiện tại. Theo các nhà nghiên cứu, dù hiệu suất của AI với tư cách là người đứng đầu công ty rất ấn tượng nhưng vẫn chưa đủ tốt để thay thế con người. Tuy nhiên, AI vẫn hoạt động rất tốt đến mức không thể bỏ qua trong chiến lược của công ty, Hamza Mudassir cho biết.

Hamza Mudassir nói trong tương lai, mô hình ngôn ngữ lớn có thể được điều chỉnh cụ thể cho một công ty cụ thể với dữ liệu thời gian thực. Trong trường hợp đó, chúng có khả năng hoạt động thậm chí còn tốt hơn ở thí nghiệm.

Ông cho biết có lẽ trường hợp sử dụng AI tốt nhất sẽ là trong "game chiến tranh" kinh doanh hoặc sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn để đại diện cho các bên liên quan khác nhau, chẳng hạn đối thủ cạnh tranh, nhà làm luật hoặc nhà hoạt động, sau đó kiểm tra xem những quyết định nhất định thực sự sẽ diễn ra như thế nào.

Về mặt lý thuyết, việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn có thể làm giảm hoặc thay thế vai trò của các nhà tư vấn chiến lược và quản lý, vốn thường đưa ra khuyến nghị cho các CEO dựa trên sự phân tích của chính họ về các tình huống và kết quả cụ thể trong kinh doanh.