Khóa luận Ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ và hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam

Nội dung text: Khóa luận Ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ và hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam

1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN, ĐHQGHN KHOA TRIẾT HỌC ĐINH THỊ THU ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ HƯỚNG ĐI MỚI CHO NỀN KINH TẾ VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH TRIẾT HỌC Hệ đào tạo: Chính quy Khóa học: QH-2016 -X HÀ NỘI, 2020
2. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN, ĐHQGHN KHOA TRIẾT HỌC ĐINH THỊ THU ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ HƯỚNG ĐI MỚI CHO NỀN KINH TẾ VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH TRIẾT HỌC Hệ đào tạo: Chính quy Khóa học: QH-2016 -X Người hướng dẫn: PGS. TS. Nguyễn Anh Tuấn HÀ NỘI, 2020
3. LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Khóa luận này là công trình nghiên cứu do tôi thực hiện. Những kết quả từ những tác giả trước mà tôi sử dụng đều được trích dẫn rõ ràng, cụ thể. Không có bất kì sự không trung thực nào trong các kết quả nghiên cứu. Nếu có gì sai trái, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Hà Nội, ngày 1 tháng 06 năm 2020 Sinh viên Đinh Thị Thu
4. MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 1. Lý do chọn đề tài 1 2. Tổng quan tình hình nghiên cứu 2 3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu 6 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 6 5. Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu 7 6. Ý nghĩa của khóa luận 7 7. Kết cấu của khóa luận 7 Chương 1: KHÁI LUẬN CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ NỀN KINH TẾ CHIA SẺ 8 1.1. Trí tuệ nhân tạo 8 1.1.1. Các thời kỳ phát sinh và phát triển của trí tuệ nhân tạo 8 Giai đoạn phục hồi và xâm nhập vào các ngành kinh tế quốc dân (thập kỷ 80 - 90 thế kỷ XX) 11 Giai đoạn phát triển gần đây 15 1.1.2. Định nghĩa khái niệm Trí tuệ nhân tạo 16 1.2. Kinh tế chia sẻ 18 1.2.1. Nguồn gốc của nền kinh tế chia sẻ 18 1.2.2. Đặc điểm, bản chất của nền kinh tế chia sẻ 21 1.2.3. Các mô hình kinh tế chia sẻ nổi bật 22 Chương 2: ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐẾN NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ GỢI Ý HƯỚNG ĐI MỚI CHO NỀN KINH TẾ VIỆT NAM 25 2.1. Ảnh hưởng tích cực 25 2.1.1. Tác động kinh tế 25 2.1.2. Tác động tới xã hội 27 2.1.3. Tác động tới môi trường 30 2.2. Ảnh hưởng tiêu cực 31
5. 2.2.1. Biến thể của nền kinh tế chia sẻ 31 2.2.2. Nguy cơ cạnh tranh không lành mạnh với các doanh nghiệp truyền thống 32 2.2.3. Giảm khả năng đo lường nền kinh tế 33 2.2.4. Nhiều cơ hội lợi dụng lòng tin ngắn hạn 34 2.3. Gợi ý hướng đi mới cho nền kinh tế chia sẻ tại Việt Nam 34 2.3.1. Thực trạng nền kinh tế chia sẻ ở Việt Nam 34 2.3.2. Gợi ý chính sách phát triển kinh tế chia sẻ cho Việt Nam 37 KẾT LUẬN 39 TÀI LIỆU THAM KHẢO 41
6. MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Như chúng ta đã biết, trong những thập kỷ gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin và tự động hóa, trí tuệ nhân tạo ngày càng được ứng dụng phổ biến và có sức lan tỏa mạnh mẽ trong cuộc sống của con người. Những bước tiến bộ kỳ diệu này đã thổi bùng lên những thay đổi sâu sắc nhiều mặt trong đời sống xã hội. Trên thực tế, đến nay chúng ta vẫn chưa hình dung được đầy đủ quy mô, tầm vóc và độ phức tạp của những đột phá gần đây về trí tuệ nhân tạo, nhưng cần thiết việc chúng ta nên hình thành một cái nhìn chung mang tính toàn diện và toàn cầu về cách công nghệ đang thay đổi cuộc sống của chúng ta cũng như các thế hệ tương lai. Trong vài năm gần đây, máy móc đã vượt qua con người về hiệu năng trong một số công việc cụ thể liên quan đến trí tuệ. Các chuyên gia dự báo tốc độ phát triển của AI sẽ tiếp tục gia tăng. Mặc dù chưa có gì chắc chắn rằng máy móc có thể thể hiện trí thông minh so sánh được hay ưu việt hơn con người trong 20 năm tới, nhưng nó được kì vọng sẽ tiếp tục đạt tới ngưỡng và vượt trội hơn hiệu suất của con người trong ngày càng nhiều công việc. Việc tăng cường nhiều hơn các khả năng cho AI có xu hướng tự động hóa nhiều hơn những công việc theo hình thức lặp đi lặp lại của con người mà vẫn đáp ứng được các yếu tố then chốt như tăng năng suất lao động, giảm số giờ lao động cần thiết để tạo ra một đơn vị sản phẩm, dịch vụ và đảm bảo chất lượng theo mong muốn. Những lợi ích kinh tế tiềm năng mà con người đã và đang khai thác được từ việc phát triển tự động hóa theo định hướng trí tuệ nhân tạo ngày càng nở rộ và thống trị khắp toàn cầu chính là động lực để dẫn tới những dịch chuyển của nền kinh tế thế giới, cụ thể là nền kinh tế chia sẻ. Hoạt động kinh tế này dựa trên nền tảng kỹ thuật số, trong đó khách hàng có quyền truy cập vào hàng hóa và dịch vụ hữu hình hay vô hình (như kỹ năng cá nhân và thời gian rảnh rỗi) được sở hữu bởi các cá nhân khác thông qua việc kết nối trên Internet. Đây là một phương 1
7. thức kết nối mới giữa người mua (người dùng) và người bán (người cung cấp) có thể tận dụng tối đa nguồn lực dư thừa của nhau. Gần đây, các khái niệm về “nền kinh tế chia sẻ” hay “mô hình kinh tế chia sẻ” đã được đề cập và bàn thảo sôi nổi trên nhiều diễn đàn kinh tế nói riêng cũng như nhận được rất nhiều sự quan tâm đến từ đông đảo cộng đồng xã hội nói chung. Một mặt, chúng ta không thể phủ nhận được việc phát triển trí tuệ nhân tạo thúc đẩy mô hình kinh tế này nâng cao hiệu quả về mặt kinh tế nhưng ở góc độ khác, chắc chắn rằng nó cũng đẩy con người tới những khó khăn nhất định mà chúng ta không thể lảng tránh cũng như những thách thức trong tương lai mà chúng ta có thể lường trước. Cuối cùng, vì tất cả những lý do nêu trên tôi quyết định chọn đề tài Ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ và gợi ý cho hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam làm đề tài khóa luận tốt nghiệp cử nhân triết học của mình. 2. Tổng quan tình hình nghiên cứu Như chúng ta đã thấy, trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, những ứng dụng của chúng vào trong các lĩnh vực của đời sống cũng ngày một phổ biến cùng với sự xuất hiện của mô hình kinh tế chia sẻ, điều này thôi thúc các nhà khoa học, nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách đưa ra những nghiên cứu sâu sắc về vấn đề này. Bởi kinh tế chia sẻ là một nền kinh tế non trẻ, với lịch sử phát triển ngắn, không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới, nên trên thực tế, so sánh với những vấn đề kinh tế khác, chưa có nhiều công trình nghiên cứu về đề tài này, đặc biệt là ở Việt Nam. Nghiên cứu phạm vi nước ngoài: Tại các nước trên thế giới, đã có khá nhiều nghiên cứu về kinh tế chia sẻ trong ngành du lịch. Ví dụ, đề án được viết ra bởi hai tác giả Kerstin Bremser và Maria del Mar Alonso-Almeida trong Hội nghị Quản trị Quốc tế năm 2017 với tiêu đề “Kinh tế chia sẻ và du lịch: Ánh sáng và bóng tối” phân tích những ảnh 2
8. hưởng của kinh tế chia sẻ lên ngành du lịch, không chỉ tập trung vào những mặt tốt mà còn cả những mặt tối của mô hình kinh tế này. Bài viết “Kinh tế chia sẻ trong thị trường du lịch: Cơ hội và Thách thức” của Teresa Skalska năm 2017, những đặc điểm của kinh tế chia sẻ trong ngành du lịch được đưa ra. Ngoài ra, Jeff Hong đã đăng bài viết “Sự trỗi dậy của nền kinh tế chia sẻ và tương lai của du lịch và ngành công nghiệp du lịch” trong tạp chí “Khách sạn và Quản trị kinh doanh” năm 2018. Nghiên cứu “Hy vọng trên nền kinh tế chia sẻ” của Judith Wallenstein and Urvesh Shelat, 2017. Đây là bài viết đầu tiên trong ba bài viết về nền kinh tế chia sẻ của Judith Wallenstein and Urvesh Shelat. Mục tiêu nghiên cứu của nghiên cứu là tìm hiểu xem việc chia sẻ các chuyến đi, căn hộ và thậm chí cả quần áo là thời trang đã qua sử dụng có phải là một xu hướng lâu dài và phù hợp cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Nghiên cứu thực hiện phỏng vấn hơn 25 nhà sáng lập và CEO của các công ty khởi nghiệp kinh tế chia sẻ trên toàn cầu và khảo sát hơn 3.500 người tiêu dùng ở Mỹ, Đức và Ấn Độ. Nghiên cứu này tập trung vào tìm ra các cơ hội được tạo ra bởi nền kinh tế chia sẻ, thái độ của người tiêu dùng đối với việc chia sẻ và các ngành công nghiệp có thể bị ảnh hưởng. Nghiên cứu tiếp theo của nghiên cứu này sẽ xem xét các lựa chọn chiến lược mà kinh tế chia sẻ cung cấp, trong khi nghiên cứu thứ 3 sẽ phản ánh về tương lai của việc chia sẻ trong nền kinh tế toàn cầu và các mô hình kinh doanh cụ thể có khả năng thành công. Nghiên cứu “Nền kinh tế chia sẻ về cho thuê nhà và xe phát triển nhanh chóng so với cho thuê truyền thống” của Codagnone, 2018. Doanh nghiệp sử dụng kinh tế chia sẻ sử dụng bằng mô hình ngang hàng trên nền tảng đang tăng tăng trưởng mạnh mẽ, thu hút người đăng ký và sử dụng với tỷ lệ theo cấp số nhân, và hình thức kinh doanh này lôi kéo từ những khách hàng truyền thống. Trong khi hình thức kinh doanh cho thuê truyền thống ngành có khả năng biến mất bất cứ lúc nào sớm, bởi sự tăng trưởng của này ngày càng chậm chạp. Ví 3
9. dụ, trong khi thị trường cho thuê xe truyền thống là dự kiến tăng trưởng với tốc độ là 2% năm năm 2017, thì thị trường chia sẻ xe sẽ phát triển hơn nữa. Nghiên cứu phạm vị trong nước: Nền kinh tế chia sẻ mới du nhập vào Việt Nam vài năm gần đây, những cũng đã có sự phát triển nhanh chóng. Đã có khá nhiều nghiên cứu trong nước về về chủ đề này như: Bài báo “Dịch vụ 'chia sẻ phòng' Airbnb lấy khách của khách sạn” của Như Bình trên báo tuổi trẻ, 2018. Hiện có khoảng 6.500 cơ sở tham gia Airbnb ở Việt Nam tính đến tháng 6-2017. Với giá rẻ hơn, chất lượng tốt, nhiều người đã chọn phòng qua Airbnb thay vì khách sạn. Với giá trung bình mỗi phòng trên Airbnb khoảng 35 USD/đêm trở lên, dịch vụ chia sẻ phòng có vẻ đang lấn thị phần của khách sạn. Khác với khách sạn, khách và chủ trong giao dịch Airbnb đều có thể đánh giá lẫn nhau sau mỗi lần thuê. khoảng vài năm gần đây các căn hộ dịch vụ cho thuê, hay cho thuê phòng qua trang mạng Airbnb ở Việt Nam ngày càng nở rộ và bắt đầu chia sẻ thị phần với thị trường lưu trú truyền thống.Vì lý do này khách du lịch đến Việt Nam tăng mạnh trong năm 2016 nhưng giá phòng của các khách sạn 4- 5 sao lại không tăng nhiều như đã từng thiết lập trong năm 2014. Airbnb đã bắt đầu ảnh hưởng đến việc kinh doanh của các khách sạn tại Việt Nam. . “Airbnb là một startup với mô hình kết nối người cần thuê nhà, thuê phòng trọ với những người có phòng cho thuê trên khắp thế giới thông qua ứng dụng di động tương tự như ứng dụng chia sẻ xe Uber. Tất cả việc thanh toán sẽ được thực hiện thông qua Airbn, sử dụng thẻ tín dụng và nhà trung gian này sẽ thu một khoản phí đối với cả người cần đặt phòng và chủ nhà”. Bài viết “Chưa thể thu thuế kinh doanh trên Airbnb” của Hồng Phúc, 2018, trên báo Đầu tư. Một căn nhà, một tầng lầu, hoặc thậm chí một căn phòng còn dư, chủ nhân có thể đăng ký cho thuê trên Airbnb. Sau 9 năm xuất hiện, đã có trên 10.000 cơ sở lưu trú tại Việt Nam đăng ký và kinh doanh trên công ty công nghệ trị giá 30 tỷ USD này, song chuyện thu thuế Airbnb là điều không tưởng. 4
10. Airbnb không chỉ có mạng lưới rộng khắp, giá hợp lý, thời gian linh hoạt và những trải nghiệm như người dân địa phương, mà còn ở sự cọ xát, giao tiếp giữa người thuê và người cho thuê (host). Tính đến cuối 2016, có khoảng 10.000 cơ sở lưu trú tại Việt Nam được đăng ký và kinh doanh trên Airbnb. Nhưng đến nay, Cục thuế TP.HCM, Sở Du lịch TP.HCM chưa thể quản lý Airbnb. Một số công ty du lịch còn không biết Airbnb là gì. Theo đại diện Cục Thuế TP.HCM cho biết, từ tháng 5/2017, Cục đã có kế hoạch quản lý các tổ chức, cá nhân kinh doanh trong lĩnh vực thương mại điện tử mà Airbnb là ví dụ. Nhưng kết quả chưa đạt kỳ vọng và hiện cũng chưa thu được thuế từ các đơn vị này. Cũng theo cục Thuế TP.HCM, trên địa bàn Thành phố có 2.074 người cung cấp dịch vụ cho thuê phòng và căn hộ trên Airbnb. Trong đó, nhóm cho thuê có nhiều hơn 1 đơn vị lưu trú chiếm 45%. Thu được thuế sẽ là động lực để cơ quan chức năng “quản lý” Airbnb. Cũng từ đó, sự an toàn cho khách thuê và trách nhiệm người cho thuê cũng được quản lý, tạo sự ổn định cho nền kinh tế chia sẻ. Tuy nhiên, rất khó quản lý và thu thuế các cá nhân Việt Nam tham gia kinh doanh trên www.airbnb.com, khi toàn bộ giao dịch được thực hiện trực tuyến thông qua mạng Internet, không cần xuất hóa đơn hay thanh toán bằng tiền mặt. Bài báo “Người tiêu dùng đông nam á sẵn sàng với mô hình kinh doanh chia sẻ” của Hà Linh, 2017, Thời báo kinh tế. Khu vực Đông Nam Á đang hình thành nhiều cộng đồng kinh doanh theo hình thức chia sẻ tài sản cá nhân. Đặc biệt tại Thái Lan, Philippines và Indonesia, người tiêu dùng rất thích tăng thu nhập bằng hình thức cho thuê tài sản cá nhân này. Người tiêu dùng khu vực Đông Nam Á đón nhận hình thức kinh doanh chia sẻ này khá nhanh và hiệu quả, bốn trong năm thị trường hàng đầu tại đây đã có nhiều cộng đồng sẵn sàng chia sẻ hoặc thuê các tài sản cá nhân nhằm tiết kiệm và kiếm thêm thu nhập. Chỉ 12% người tiêu dùng tại Thái Lan, 13% tại Philippines, 18% tại Việt Nam, 14% tại Indonesia và 28% tại Malaysia là từ chối chia sẻ tài sản cá nhân của mình. Singapore là thị trường khó tính nhất với mô hình kinh doanh này với 32% được hỏi vẫn chưa sẵn sàng chia sẻ tài sản cá nhân của mình, ngang bằng với tỉ lệ 5
11. trung bình trên toàn thế giới (trong việc chưa sẵn sàng). Người tiêu dùng tại Indonesia đứng hàng thứ 2 và Philippines đứng hàng thứ 4 trên toàn thế giới về việc thuê hoặc chia sẻ các sản phẩm, dịch vụ từ mô hình kinh doanh này. Tám mươi bảy phần trăm (87%) người tiêu dùng tại Indonesia cho rằng họ sẵn sàng tận dụng các sản phẩm và dịch vụ chia sẻ. Tỉ lệ này chiếm 85% tại Philippines, 84% tại Thái Lan, 76% tại Việt Nam, 74% tại Malaysia, 67% tại Singapore và 66% đối với người tiêu dùng toàn cầu. Nền móng cho sự xuất hiện của mô hình kinh tế chia sẻ chính là sự phát triển nhanh chóng của internet trong khu vực. Sự kết nối giữa những người tiêu dùng với nhau là yếu tố chính cho mô hình kinh doanh chia sẻ này, do đó, mô hình này có thể sẽ phát triển ở mức độ cao hơn trong những năm sắp tới. 3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích: Trên cở sở nghiên cứu có hệ thống và tổng quan về khoa học AI, nền kinh tế chia sẻ và khoá luận tập trung vào phân tích ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ cho tới hiện nay và đưa ra những hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam. Nhiệm vụ: - Trình bày các quan niệm về AI, lịch sử hình thành, phát triển và cấu tạo của một hệ thống AI. - Trình bày nguồn gốc, bản chất và đặc điểm của nền kinh tế chia sẻ. - Đưa ra những tác động của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ cho tới ngày nay và những hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng của khoá luận là phân tích rõ lịch sử hình thành và phát triển Trí tuệ nhân tạo, nguồn gốc và đặc điểm cơ bản của nền kinh tế chia sẻ và ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ. 6
12. Phạm vi nghiên cứu: Qúa trình phát sinh và phát triển của trí tuệ nhân tạo, nền kinh tế chia sẻ và những ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ cho tới hiện nay và hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam. 5. Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu Cơ sở lý luận: Khoá luận dựa trên cơ sở lý luận là thế giới quan và phương pháp luận của chủ nghĩa duy vật biện chứng, các công trình nghiên cứu về khoa học trí tuệ nhân tạo và bức tranh hiện thực của nền kinh tế chia sẻ trong bối cảnh hiện nay. Phương pháp nghiên cứu: Khóa luận vận dụng các phương pháp nghiên cứu cụ thể như phương pháp phân tích và tổng hợp, so sánh, thống nhất lịch sử - lôgíc, khái quát hóa, trừu tượng hóa, 6. Ý nghĩa của khóa luận Ý nghĩa lý luận: Khoá luận góp phần làm rõ về khái niệm trí tuệ nhân tạo, về sự hình thành và các giai đoạn phát triển của ngành khoa học này. Làm rõ bản chất, nguồn gốc và quá trình phát sinh, phát triển của nền kinh tế chia sẻ. Qua đó, chứng minh được những ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đến nền kinh tế chia sẻ như thế nào, đồng thời có cái nhìn cụ thể hơn khi áp dụng vào trong bối cảnh nền kinh tế của Việt Nam ra sao. Ý nghĩa thực tiễn: Khóa luận cũng sẽ như là một tài liệu tham khảo cho những ai ham thú tìm hiểu về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong nền kinh tế chia sẻ. 7. Kết cấu của khóa luận Ngoài phần mở đầu và tài liệu tham khảo, khóa luận gồm 2 chương, 5 tiết. 7
13. Chương 1: KHÁI LUẬN CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ NỀN KINH TẾ CHIA SẺ 1.1. Trí tuệ nhân tạo 1.1.1. Các thời kỳ phát sinh và phát triển của trí tuệ nhân tạo Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” ngày càng trở nên phổ biến đối với mọi công dân trong xã hội thông qua sức ảnh hưởng từ những ứng dụng thực tiễn của chúng tới chính mỗi bàn tay, khối óc của con người Dưới đây, luận văn sẽ khái quát lại quá trình hình thành, tồn tại và phát triển của trí tuệ nhân tạo cho tới ngày hôm nay. Cụ thể, gồm 3 giai đoạn chính như sau: Giai đoạn phát triển đầu tiên (thập kỷ 60 - 70 thế kỷ XX) Một người có công lao rất to lớn đối với sự phát triển của AI là John Mc Carthy (sinh 1927). Sau khi tốt nghiệp Đại học Princeton ông đã chuyển đến Đại học Darthmouth - nơi được coi như cái nôi của khoa học AI. Mc Carthy đã thuyết phục được Minsky, Shannon và Rochester giúp đỡ ông trong việc nghiên cứu tìm kiếm lí thuyết tự động, mạng thần kinh và các lĩnh vực nghiên cứu khác của AI. Tại Darthmouth, họ đã tổ chức một hội thảo trong suốt 2 tháng liền vào mùa hè 1956 để thảo luận những vấn đề này. Người ta vẫn lấy hội nghị mùa hè năm 1956 tại Darthmuoth ở Mỹ làm sự kiện ra đời của ngành AI. Hội nghị đầu tiên này do Marvin Minsky và John Mc Carthy tổ chức với sự tham gia của vài chục nhà khoa học, trong đó có cả Allen Newell và Herbert Simon. Bốn người này luôn được coi là những người sáng lập của ngành AI. Chính tại Hội nghị Darthmuoth này, John McCarthy đã đề nghị tên gọi “Artificial Intelligence”. Mặc dù còn nhiều tranh cãi trong một thời gian, tên này vẫn được thừa nhận và dùng cho đến ngày nay. Tiếp theo cần phải kể đến những công trình của Herbert Simon và Allen Newell. Tháng Giêng năm 1956, nhà khoa học máy tính Herbert Simon đã bắt đầu một trong những bài thuyết trình của mình bằng một nhận xét quan trọng: “Qua dịp Noel, Allen Newell và tôi đã phát minh ra một chiếc máy biết suy nghĩ và bằng cách đó có thể giải quyết vấn đề trí tuệ con người một cách khả thi 8
14. hơn”. Allen Newell và Herbert Simon đã lập một chương trình máy tính, họ gọi là Nhà lý thuyết logic (Logic Theorist), có thể tìm ra những chứng minh cho các định lý toán học nhờ một quá trình suy diễn logic. Các nhà lý thuyết logic đưa vào một bộ các quy tắc và chỉ dẫn - một thuật toán dùng các sự kiện toán học làm xuất phát điểm và tự động suy ra một loạt những chứng minh toán học cơ bản. Sau khi ra đời, chương trình của Allen Newell và Herbert Simon đã có thể chứng minh được hầu hết những lý thuyết trong phần “Những quy tắc toán học” của Russell và Whitehead. Russell đã tường thuật một cách say mê việc Herbert Simon chỉ cho ông một chương trình có thể chứng minh lý thuyết như thế nào và việc chứng minh bằng chương trình này ngắn hơn bất kỳ việc chứng minh nào có sử dụng các quy tắc. Những thành công ban đầu của Allen Newell và Herbert Simon còn gắn với GPS (General Problem Solver - Hệ giải bài toán tổng quát). Không giống với Logic Theorist, chương trình này được thiết kế bắt nguồn từ việc bắt chước những cách thức giải quyết bài toán của con người. Các thuật toán của chương trình giải bài toán tổng quát bao hàm “thuật phát hiện” - cách tiếp cận tổng quát hoá để giải các bài toán của con người. Do đó, GPS có thể được xem là chương trình đầu tiên biểu hiện cách tiếp cận “suy nghĩ như con người”. Ngay từ năm 1952, Arthur Samuel đã đề ra một phương pháp mới. Theo phương pháp này, ông đã không chứng minh những ý tưởng khẳng định những chiếc máy tính có thể làm được những công việc mà trước đó mọi người nói tới, mà ông chú trọng đưa chương trình vào ứng dụng thực tế. Và sau đó các nhà nghiên cứu AI đã tiếp tục nghiên cứu theo hướng này. McCarthy đã chuyển từ Darthmouth đến MIT và tại đây ông đã có 3 đóng góp lớn về lĩnh vực nghiên cứu AI được ghi vào lịch sử năm 1958. Tại phòng thí nghiệm Memo số 1 về AI tại MIT, Carthy đã đưa ra ngôn ngữ lập trình Lisp và cho đến nay, nó vẫn là một trong những ngôn ngữ thống trị trong lĩnh vực AI. Với Lisp, Mc Carthy đã có công cụ mà ông cần cho việc biểu diễn tri thức. Tuy nhiên, ông đã gặp khó khăn trong việc nhập số liệu vào máy. Do đó, ông và 9
15. một số nhà nghiên cứu khác ở MIT đã phát minh ra lý thuyết về sự phân chia thời gian (time-sharing). Sau đó, nó trở thành một hệ thống time sharing thực nghiệm tại MIT - những người đã lập nên Tập đoàn trang thiết bị kỹ thuật số (Digital Equipment Corporation). Hiện nay tập đoàn này đã trở thành tập đoàn sản xuất máy tính lớn thứ hai thế giới nhờ hệ thống phân chia thời gian (time sharing) của những chiếc máy tính bỏ túi. Cũng vào năm 1958, McCarthy đã xuất bản một tờ báo với tiêu đề “Những chương trình với cảm nhận phổ biến”, trong đó ông miêu tả khá rõ về Advice Taker (Lý thuyết người phỏng vấn), một chương trình giả thuyết mà có thể xem như là một hệ thống AI hoàn thiện đầu tiên. Cũng giống như Logic Theorist và Geometry Theorem Prover, chương trình này của Mc Carthy đã phác hoạ việc sử dụng tri thức để tìm kiếm cách thức giải quyết bài toán. Nhưng không giống như những lý thuyết khác, Advice Taker thường sử dụng những tri thức chung phổ biến của thế giới. Ví dụ như chương trình của ông đã chỉ ra việc bằng cách nào mà chỉ với một vài tiền đề đơn giản, chương trình có thể tạo ra một kế hoạch để có thể đi được con đường ngắn nhất đến sân bay và bắt kịp chuyến bay. Chương trình này cũng đã phác hoạ được việc chấp nhận những tiền đề mới trong trường hợp khi chương trình đang vận hành gặp phải, do đó cho phép đạt được thành công trong những vùng mà trước đó còn chưa được lập trình. Advice Taker có thể biểu hiện những quy tắc trung tâm của việc biểu diễn tri thức và lập luận, những quy tắc này rất có ích cho việc có một hình thức biểu diễn tri thức rõ ràng về thế giới và có thể điều khiển những phương pháp biểu diễn này cùng với quá trình suy diễn lập luận. Năm 1958, cũng là năm Marvin Minsky chuyển tới MIT. Trong nhiều năm, ông đã cùng với Mc Carthy tập trung nghiên cứu lĩnh vực AI. Tuy nhiên, họ chỉ thành công một phần và theo những hướng khác nhau: Mc Carthy đặc biệt chú trọng đến việc biểu diễn tri thức và lập luận trong logic hình thức; trái lại, Minsky lại tìm thấy hứng thú trong việc đưa ra các chương trình làm việc và phát triển hệ thống đối logic. Năm 1963, Mc Carthy đã tới Standford và bắt đầu lập phòng thí 10
16. nghiệm AI tại đây. Công việc nghiên cứu của ông là làm sao sử dụng logic học để xây dựng Ultimate Advice Taker - một chương trình đã được đề xuất bởi những nghiên cứu mang tính khám phá của Rôbinsơn về cách thức giải quyết bài toán (một thuật toán chứng minh định lý đầy đủ của logic vị từ). Những nghiên cứu của ông ở Standford nhấn mạnh đến những cách thức mục đích chung (general pupose) của lập luận logic. Một chuyên đề được quan tâm nữa đó là liệu máy tính có thể mô phỏng được bộ não của con người hay không? Một số người khi này đã quả quyết rằng về mặt công nghệ hoàn toàn có thể sao chép y chang bộ óc người vào phần cứng và phần mềm máy tính, và do vậy bộ não mô phỏng trong máy tính hầu như hoàn toàn giống bộ não thật. Rất lạc quan, năm 1965 Simon tuyên bố: “Máy móc trong vòng 20 năm nữa sẽ có khả năng làm tất cả mọi việc con người làm”, hoặc năm 1967 Minsky tiên đoán: “Quãng một thế hệ nữa, việc tạo ra trí thông minh nhân tạo sẽ cơ bản được giải quyết”. Tuy nhiên, những tiên đoán này đã không thành sự thật. Điều này đã dập tắt đi ngọn lửa vừa được nhen nhóm lên từ niềm tin vào việc hiện thực hóa trí tuệ nhân tạo. Chính phủ Mỹ và Anh đã cắt bỏ nhiều đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, nhờ những thất bại ban đầu này đã giúp các nhà nghiên cứu có cơ hội hiểu rõ hơn những hạn chế tính toán của các hệ logic hình thức, hạn chế về những gì máy có thể chỉ ra được như đã chỉ ra bởi định lý Godle về tính không đầy đủ, phát biểu năm 1931, rằng với mọi hệ hình thức đều có những mệnh đề đúng không thể chứng minh được. Con người cũng hiểu rõ hơn khả năng tính toán bằng máy phụ thuộc rất nhiều vào độ phức tạp tính toán của từng bài toán. Rất nhiều bí ẩn vẫn còn ở phía trước. Giai đoạn phục hồi và xâm nhập vào các ngành kinh tế quốc dân (thập kỷ 80 - 90 thế kỷ XX) Những năm đầu thập kỷ 80 của thế kỷ trước đã chứng kiến sự bắt đầu của một giai đoạn khoảng 15 năm của sự hồi sinh, bùng nổ và thi đua quốc tế trong ngành AI. Ý tưởng cơ bản để phát triển trí tuệ nhân tạo khi này là sự thông minh 11
17. của máy tính không thể chỉ dựa trên việc suy diễn logic mà phải dựa vào cả tri thức của con người, và dùng khả năng suy diễn của máy để khai thác các tri thức này. Thành quả và nỗ lực tiêu biểu trong giai đoạn này là sự phát triển của các hệ chuyên gia (Expert systems). Mỗi hệ chuyên gia gồm hai thành phần cơ bản: một cở sở tri thức chứa các tri thức của chuyên gia trong một lĩnh vực và một cơ chế suy diễn logic nhằm vận dụng các hiểu biết này để giải quyết các vấn đề cụ thể, với hiệu quả như chính các chuyên gia giải quyết. Các hệ chuyên gia được nghiên cứu và xây dựng khắp nơi. Hai hệ tiêu biểu là DENDRAL và MYCIN. DENDRAL được phát triển tại Đại học Standford vào năm 1956 bởi EdFeigenbaum (một sinh viên của Herbert Simon), Bruce Buchanan (một nhà triết học chuyển hướng sang khoa học máy tính) và Joshua Lederberg (một nhà di truyền học đạt giải Nobel). Hệ DENDRAL nhằm giúp các nhà nghiên cứu hoá học hữu cơ xác định các phân tử hữu cơ chưa biết dựa trên phân tích phổ của chúng và các tri thức hoá học. Tầm quan trọng của DENDRAL ở chỗ nó là hệ thống cảm nhận kiến thức thành công đầu tiên. Các chuyên gia của lĩnh vực này đi sâu từ số lượng lớn các quy luật có mục đích đặc biệt. Các hệ thống sau này đã kết hợp chặt chẽ những chủ đề chính của cách tiếp cận Advice Taker của Mc Carthy - sự tách rời hoàn toàn giữa tri thức (trong dạng thức của những quy tắc) và lập luận. Với bài học này, Feigenbaum và một số nhà nghiên cứu khác ở Standford đã bắt đầu lập dự án chương trình Heuristic để nghiên cứu phạm vi mà trong đó phương pháp luận mới của hệ chuyên gia có thể ứng dụng tới những vùng khác của sự chuyên môn của con người. Những nỗ lực tiếp theo là ở trong lĩnh vực chuẩn đoán y học. Feigenbaum, Buchanan và Edward Shortlife đã phát triển hệ chuyên gia MYCIN để chuẩn đoán những bệnh lây truyền qua đường máu. MYCIN là hệ chuyên gia có cở sở tri thức chừng 600 luật về y học có tính đến yếu tố bất định, nó có thể có thể chuẩn đoán thành công như những chuyên gia trong lĩnh vực này và nhiều khi còn chuẩn đoán thành công hơn cả những bác sỹ đã có thâm niên. Giữa MYCIN và DENDRAL có hai sự khác biệt cơ 12
18. bản. Thứ nhất, không giống với DENDRAL, MYCIN không có những quy tắc, những mô hình lý thuyết chung dưới dạng có sẵn. Chúng phải có câu chất vấn của chuyên gia, người có nhiệm vụ tìm chúng từ kinh nghiệm trực tiếp của hoàn cảnh. Thứ 2, các quy tắc đó phải phản ánh sự kết hợp không chắc chắn những tri thức y khoa. MYCIN kết hợp hệ vi phân của biến số được coi là các nhân tố phù hợp (ở mọi lúc) với phương pháp mà các bác sỹ tiếp cận với các triệu chứng trong quá trình chuẩn đoán. Những cách tiếp cận khác để chuẩn đoán bệnh sau đó cũng tiếp tục được nghiên cứu. Tại trường đại học Rutger, dự án “Máy tính trong ngành sinh hoá” (Computer in Biomedicine) của Saul Amarel bắt đầu có tham vọng cố gắng chuẩn đoán bệnh tật dựa trên kiến thức được biểu đạt rõ ràng của những chiếc máy phân tích quá trình phát triển của bệnh tật. Trong khi đó, một số đông các nhà nghiên cứu tại MIT và Trung tâm y khoa Vương quốc Anh đã theo đuổi một cách tiếp cận chuẩn đoán bệnh dựa trên lý thuyết xác suất có tính khả thi và thực tế. Mục đích của họ là xây dựng hệ thống y khoa tốt nhất có thể sử dụng để chuẩn đoán bệnh tật. Trong y học, tiếp cận Standford thường sử dụng các quy tắc do bác sỹ cung cấp và được chứng minh rộng rãi ngay từ lần đầu tiên. Như đã biết, sự quan trọng của lĩnh vực tri thức là rất rõ ràng, hiển nhiên trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Mặc dù hệ chuyên gia SHRDLU của Winograd dùng để hiểu ngôn ngữ tự nhiên đã đem giúp giải quyết vấn đề khá tốt, nhưng nó lại phụ thuộc nhiều vào chuyện phân tích ngữ nghĩa (xảy ra trong công việc dịch thuật). Nó có thể khắc phục được tính chất mập mờ, giúp cho có thể hiểu một cách chuẩn xác ngôn ngữ bởi nó được thiết kế cho một lĩnh vực đặc biệt - blocks world. Một số nhà nghiên cứu khác, bao gồm cả Eugene Charniak, một nghiên cứu sinh đã tốt nghiệp của Winograd ở MIT, đã cho rằng việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên một cách đúng đắn đòi hỏi phải có những tri thức chung về thế giới và phương pháp chung cho việc sử dụng những tri thức đó. Vào năm 1973, William Woods đã xây dựng hệ chuyên gia LUNAR. Hệ thống cho phép nhà địa chất học có thể đặt những câu hỏi bằng tiếng Anh về 13
19. những mẩu đá được đem đến từ Apollo. LUNAR là chương trình ngôn ngữ nhân tạo đầu tiên được sử dụng bởi những người khác hơn là tác giả của hệ thống, dù ông đã làm việc một cách thực sự. Từ đó, rất nhiều chương trình ngôn ngữ tự nhiên đã được sử dụng. Sự mở rộng và lớn mạnh của những ứng dụng đối với các vấn đề của thế giới thực có nguyên nhân từ sự tăng cùng nhau những yêu cầu của việc sắp xếp theo hệ thống sự biểu diễn tri thức. Rất nhiều ngôn ngữ biểu diễn khác nhau đã được phát triển, một số trong chúng dựa trên logic. Ví dụ như ngôn ngữ PROLOG phổ biến ở châu Âu và hệ ngôn ngữ PLANNER ở Mỹ. Các ngôn ngữ khác, theo sau các ý tưởng của Minsky (1975) đã chấp nhận phương pháp tiếp cận cấu trúc, thu thập các chứng cứ về đối tượng và các loại sự kiện. Những năm 80 được coi là thời gian thâm nhập của AI vào các ngành kinh tế quốc dân. Trong những năm này, người ta tiến hành các thực nghiệm và đạt được các nghiên cứu lý thuyết quan trọng. Vào năm 1981, người Nhật Bản đã công bố dự án “Thế hệ thứ 5” - một kế hoạch 10 năm nhằm thiết lập chiếc máy tính thông minh chạy bằng ngôn ngữ PROLOG - mà những chiếc máy tính thông thường thường chạy bằng những mật mã máy móc. Với ý tưởng là từ năng lực lập luận được hàng triệu suy luận mỗi giây, những chiếc máy tính này sẽ có khả năng trở thành một bộ nhớ lưu trữ rất lớn hệ thống các quy tắc. Dự án nghiên cứu này đã đề ra mục đích phải hiểu được ngôn ngữ tự nhiên một cách đầy đủ. Dự án “Thế hệ thứ 5” đã cung cấp “nguyên liệu” thú vị cho trí tuệ nhân tạo và do lo sợ sự thống trị của Nhật Bản trong lĩnh vực này, nhiều nhà nghiên cứu và nhiều tập đoàn công ty tại Mỹ quyết định đầu tư phát triển nó với một mức độ tương đương. Tập đoàn Công nghệ máy tính và Công nghệ vi điện tử đã tổ chức một chương trình nghiên cứu liên hợp để đối lập lại với dự án của Nhật Bản. Và AI đã trở thành một bộ phận trong việc cố gắng thiết kế những con chip và nghiên cứu bề mặt chung của trí tuệ con người. 14
20. Sự phát triển công nghiệp trí tuệ nhân tạo trong nhiều công ty thể hiện ở việc các công trình nghiên cứu của công ty đã đưa ra những công cụ phần mềm để xây dựng hệ chuyên gia và những công cụ phần cứng máy tính như Lisp Machines Inc, Texas, Symbolics - những công ty thiết kế được những trạm làm việc tự động, được tối ưu hoá cho sự phát triển của chương trình Lisp. Hơn 100 công ty đã xây dựng được hệ thống công nghiệp nhìn tự động. Nhìn chung, công nghiệp AI đã phát triển khá nhanh, từ chỗ chỉ thu được vài triệu đôla trong kinh doanh (vào năm 1980) lên tới 2 tỉ đôla - 1998. Giai đoạn phát triển gần đây Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến một sự thay đổi to lớn trong cả nội dung và phương pháp nghiên cứu lĩnh vực AI. Hiện nay, việc tiếp tục nghiên cứu những lý thuyết hiện có phổ biến hơn là việc đề xuất những lý thuyết mới toanh, chú trọng đến việc nghiên cứu dựa trên những định lý hoặc những bằng chứng thực nghiệm hơn là khả năng trực giác; và nghiên cứu để chỉ ra sự ứng dụng vào thực tế hơn là những ví dụ trò chơi Các phương pháp tiếp cận dựa trên mô hình Makov ẩn (Hidden Makov models-HMMs) đã thống trị lĩnh vực này. Hai khía cạnh của HMMs rất phù hợp với những thảo luận hiện nay. Thứ nhất, chúng dựa trên lý thuyết toán học chính xác. Điều này cho phép những nhà nghiên cứu tiếng nói tổng kết các kết quả toán học trong một vài thập kỷ đã được phát triển ở một số lĩnh vực khác. Thứ hai, chúng đã được sinh ra bởi một quá trình xử lý trên tập dữ liệu tiếng nói. Điều này đảm bảo được sự thành công sẽ là chắc chắn nếu có sự làm việc nghiêm túc. Và sự kiểm tra nghiêm ngặt của HMMs đã dẫn đến sự thay đổi nhanh chóng những mục đích của họ. Cuốn “Lập luận xác suất trong hệ thống thông minh” của Judea Pearl (1988) đã đánh dấu sự thừa nhận cả thuyết quyết định và thuyết xác suất trong AI. Tiếp theo là bài báo “Biện hộ cho thuyết xác suất” của Peter Cheeseman. Tin tưởng rằng hình thức mạng là một phát minh cho phép lập luận có hiệu quả về những tri thức không chắc chắn. Cách tiếp cận này đã giải quyết được những 15
21. vấn đề khó khăn trong hệ thống lập luận xác suất của những năm 40 và 70 của thế kỷ 20 và đã dẫn tới sự thống trị của việc nghiên cứu AI, các nhà nghiên cứu đã tìm hiểu lại vấn đề “tác nhân tổng hợp”. Công trình của A.Newell, John Laird và Paul Rosen bloom ở SOAR là một ví dụ điển hình của một cấu trúc tác nhân tổng hợp trong AI. Vì vậy mà nó được gọi là hành động có mục đích “trong những hoàn cảnh xác định” của các yếu tố đưa vào trong môi trường thực tế mới các đầu vào cảm biến liên tục. Nhiều kết quả thú vị đã xuất hiện từ việc đưa công nghệ này vào, bao gồm cả việc nhận thức rõ ràng trước đó các lĩnh vực con của AI cần tái tạo lại cái gì đó khi mà các kết quả của họ là cùng chỗ trong thiết kế một yếu tố riêng rẽ. Tóm lại, thông qua 3 quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo chứng minh rằng thành tựu của mỗi giai đoạn sau là kết quả của sự thừa kế, phát huy các yếu tố, bộ phận phù hợp và thủ tiêu, hiệu chỉnh lại các bộ phận không phù hợp từ các giai đoạn trước đó. Bên cạnh đó, phải đề cập đến một khía cạnh khác của trí tuệ nhân tạo khi có sự thay đổi về chất nhận thức được thì sự thay đổi như vậy gọi là kết quả của một quá trình thay đổi về lượng. 1.1.2. Định nghĩa khái niệm Trí tuệ nhân tạo Trước đây, trên thế giới có rất nhiều định nghĩa khác nhau về trí tuệ nhân tạo. Cụ thể, tôi xin được nhắc đến: Theo Wikipedia, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – viết tắt là AI) là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Theo Bellman (1978) định nghĩa: “Trí tuệ nhân tạo là tự động hóa các hoạt động phù hợp với suy nghĩ của con người, chẳng hạn các hoạt động ra quyết định, giải bài toán.” Rich anh Knight (1991) thì cho rằng: “Trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu xem làm thế nào để máy tính có thể thực hiện những công việc mà hiện con người còn làm tốt hơn cả máy tính.” 16
22. Nhìn chung, mỗi khái niệm, định nghĩa ở mỗi giai đoạn, hoàn cảnh và dựa trên những góc nhìn khác nhau thì đều có tính đún đắn riêng. Tuy nhiên, theo quan điểm của tôi, bằng việc khái quát từ các nguồn tài liệu cũng như hiểu biết thực tế, tôi muốn đưa ra nội hàm khái niệm Trí tuệ nhân tạo. Theo tôi, Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học máy tính , nó xây dựng dựa trên một nền tảng lý thuyết logic vững chắc và có thể ứng dụng trong việc tự động hóa các hành vi thông minh của máy tính, giúp máy tính có được những khả năng trí tuệ giống như của con người. Một số năng lực trí tuệ điển hình là: Học từ kinh nghiệm (trích rút tri thức từ kinh nghiệm) và áp dụng tri thức; Xác định và trích chọn các đặc trưng quan trọng của các đối tượng, sự kiện, quá trình; Xử lý tình huống phức tạp; Phản ứng nhanh chóng và chính xác đối với tình huống mới; Nhận dạng và hiểu được ngữ nghĩa hình ảnh; Xử lý và thao tác ký hiệu; Sáng tạo và có trí tưởng tượng; Sử dụng heuristic(mẹo). Việc chứng minh khả năng trí tuệ của máy hoặc do con người kiểm định (kiểm thử Turing) hoặc đánh giá khách quan (sử dụng các công cụ thống kê, lô gic vị từ và mệnh đề). Ngoài ra, chúng ta cần nhận thức rõ ràng rằng trí tuệ nhân tạo không thể phát triển một mình, mà ngược lại những khả năng của trí tuệ nhân tạo cần phải hợp tác phát triển trong các hệ thống của công nghệ thông tin và các khoa học khác. Rất nhiều lĩnh vực mới của trí tuệ nhân tạo đã ra đời và tiến triển sôi động theo sự thay đổi của môi trường tính toán và tiến bộ khoa học. Chẳng hạn sự xuất hiện của những hệ dữ liệu mới với những quan hệ phức tạp như dữ liệu Web, dữ liệu sinh học thư viện điện tử, đã là động lực ra đời các ngành khai phá dữ liệu, Web ngữ nghĩa, tìm kiếm thông tin trên Web. Thêm nữa, trí tuệ nhân tạo đã thâm nhập từ các khoa học vi mô như góp phần giải các bài toán của sinh học phân tử (tin - sinh học) đến các khoa học vĩ mô như nghiên cứu vũ trụ, rồi cả khoa học xã hội và kinh tế như phát hiện các cộng đồng mạng trong xã hội hay phân tích các nhóm hành vi. Điều đó chứng tỏ rằng, để hướng tới phát 17
23. triển trí tuệ nhân tạo thì chúng ta cần phải đặt chúng ở vị trí luôn song hành cùng với các lĩnh vực khoa học khác. Ý thức được điều này, tôi tin rằng những yêu cầu được đặt ra như trên đối với trí tuệ nhân tạo chính là tiền đề để thổi bùng lên những thay đổi đối với đa dạng các lĩnh vực đang tồn tại trong thực tiễn xã hội. Cụ thể, trong luận văn này, tôi muốn đề cập đến nền kinh tế chia sẻ - mô hình kinh tế đã có những bước chuyển mình đột phá nhờ vào việc ứng dụng tối ưu những lợi thế của trí tuệ nhân tạo mang lại. 1.2. Kinh tế chia sẻ 1.2.1. Nguồn gốc của nền kinh tế chia sẻ Mặc dù vẫn còn trong giai đoạn trứng nước, nền kinh tế chia sẻ đã tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một thực tế rõ rệt là các công ty trẻ như Uber và Airbnb đang sở hữu hàng ngàn khách hàng, mở rộng hoạt động tại hàng trăm thành phố trên toàn thế giới và được định giá hàng chục tỷ đô la. Cùng với sự ra đời và phát triển của Internet cũng như việc sử dụng dữ liệu lớn, giờ đây, khoảng cách giữa chủ sở hữu tài sản có tài sản nhàn rỗi không sử dụng, hoặc sử dụng ít và những người có nhu cầu sử dụng tài sản đó đang gần hơn bao giờ hết. Số lượng ngày càng tăng của các nền tảng di động và trực tuyến đã giúp kết nối một cách hiệu quả những cá nhân, tổ chức này với nhau. Thay cho những doanh nghiệp, các cá nhân giờ đây hoàn toán có thể thực hiện hoạt động quảng cáo, bán hàng hóa, dịch vụ cũng như tìm kiếm khách hàng của mình thông qua mạng lưới Internet khổng lồ. Việc trao đổi giữa các cá nhân và tổ chức có thể được thực hiện trực tiếp trên cơ sở ngang hàng, hoặc gián tiếp thông qua một bên trung gian, ví dụ như cửa hàng, trang web hay ứng dụng; trực tuyến hoặc ngoại tuyến; miễn phí hoặc mất phí, trong trường hợp này, “phí” có thể là “tiền”, “điểm” hay “dịch vụ khác”. Trong nền kinh tế chia sẻ, vai trò của người tiêu dùng tồn tại dưới dạng hai mặt, vừa đóng vai trò là bên thụ hưởng vừa đóng vai trò là bên cung cấp tài nguyên. 18
24. Mặc dù có sự tăng trưởng nhanh chóng cũng như được phổ biến rộng rãi đến người tiêu dùng, nhưng khái niệm này không có một định nghĩa chính thức nào. Bởi vậy, “kinh tế chia sẻ” còn nhiều cái tên khác như “kinh tế hợp tác”, “kinh tế sản xuất ngang hàng”, “kinh tế ngang hàng”. Bởi vậy, theo như Christopher Koopman, Matthew Mitchell, and Adam Thierer, trong bài viết “Nền kinh tế chia sẻ và quy định bảo vệ người tiêu dùng: Trường hợp thay đổi chính sách” của họ, nền kinh tế chia sẻ được định nghĩa là “bất kỳ thị trường nào tập hợp các mạng lưới phân tán của các cá nhân để chia sẻ hoặc trao đổi các tài sản không được sử dụng. Nó bao gồm tất cả các loại hàng hóa và dịch vụ được chia sẻ hoặc trao đổi cho lợi ích tiền tệ và phi tiền tệ.” Koen Frenken (2017), "Viễn cảnh nền kinh tế chia sẻ”, đã định nghĩa nền kinh tế chia sẻ là “nơi người tiêu dùng trao quyền truy cập tạm thời tài sản vật chất nhàn rỗi cho nhau, có thể là vì tiền.” Benita Matofska (2016), “Kinh tế chia sẻ là gì?” nêu ra rằng “nền kinh tế chia sẻ là một hệ sinh thái kinh tế xã hội được xây dựng xung quanh việc chia sẻ tài nguyên vật chất và con người. Nền kinh tế này bao gồm việc tạo ra, sản xuất, phân phối, thương mại và tiêu thụ hàng hóa và dịch vụ của những người và tổ chức khác nhau.” Việc tồn tại nhiều định nghĩa của nền kinh tế chia sẻ có thể gây ra mơ hồ và tranh cãi. Một ví dụ tiêu biểu cho sự bất đồng quan điểm giữa những học giả đó là các dịch vụ cá nhân, như giúp việc hay trông trẻ, có thể được tìm thấy thông qua nền tảng như TaskRabbit hay dịch vụ vận chuyển được cung cấp bởi các hãng như Grab hay Uber, có được coi là một phần của nền kinh tế chia sẻ không. Một số chuyên gia cho rằng các dịch vụ này nên được phân loại là một phần của nền kinh tế theo yêu cầu. Ngoài ra, chỉ riêng trong các định nghĩa nêu trên, đối tượng được đề cập trong nền kinh tế chia sẻ đã có sự khác biệt. Một số chỉ đề cập đến “các cá nhân”, trong khi có những định nghĩa cho rằng ngay cả giao dịch giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp cũng nằm trong nền kinh tế chia sẻ. 19
25. Koen Frenken và Juliet Schor (2016), ba đặc điểm xác định của nền kinh tế chia sẻ là “tương tác giữa người tiêu dùng với người tiêu dùng”, “quyền truy cập tạm thời” và “hàng hóa vật chất”. Do đó, theo định nghĩa của họ, quá giang xe hoặc đi chung xe thuộc nền kinh tế chia sẻ vì người tiêu dùng cũng đang sử dụng dịch vụ (đi xe) và chỉ “bán” hoặc “trao đổi” những tài sản rảnh rỗi (chỗ ngồi còn lại) để lấy vật chất khác (giảm chi phí bỏ ra). Ngược lại, nếu không có người tiêu dùng (khách hàng) gọi Grab hay Uber, sẽ không có chuyến đi nào được cung cấp bởi các tài xế hai hãng này. Bởi vậy, sự mở rộng của Grab, Uber hay các hãng xe vận tải khác đang gắn liền với dịch vụ “thuê xe” chứ không phải “chia sẻ xe”. Đây là bằng chứng cho thấy các giao dịch mà các doanh nghiệp này với người tiêu dùng của họ đang tách rời khỏi nền kinh tế chia sẻ. Tương tự, dịch vụ cho thuê nhà ở từ người tiêu dùng đến người tiêu dùng dựa trên nền tảng của Airbnb phù hợp với tiêu chí của nền kinh tế chia sẻ, nhưng một người mua căn nhà thứ hai với mục đích cho khách du lịch thuê thì không phải là một giao dịch thuộc nền kinh tế này. Ngoài ra, dựa trên định nghĩa mà Koen Frenken và Juliet Schor đưa ra, eBay, một nền tảng giao dịch lớn thường được coi là gắn liền với nền kinh tế chia sẻ, cũng đang không hoạt động dựa trên nền kinh tế này, bởi các giao dịch giữa người tiêu dùng với người tiêu dùng dẫn đến việc sở hữu hàng hóa “vĩnh viễn” chứ không phải “tạm thời”. Từ các định nghĩa đã được liệt kê ra, chúng ta có thể hiểu kinh tế chia sẻ được xây dựng dựa trên nền tảng chia sẻ các tài sản vật chất rảnh rỗi giữa các cá nhân và tổ chức, với mục đích là có lợi nhuận hoặc phi lợi nhuận. Tác giả cũng đồng ý với quan điểm của Koen Frenken và Juliet Schor, rằng kinh tế chia sẻ chỉ tồn tại trên nền tảng “chia sẻ”. Nói một cách rõ ràng hơn, khi chủ sở hữu một tài sản hoặc vật chất nhất định muốn chia sẻ tài sản hay vật chất của mình với những cá nhân, tổ chức khác thì đó là kinh tế chia sẻ. Ví dụ, với trường hợp một người mua một chiếc xe ô tô để phục vụ cho mục đích đi lại của chính anh ta, 20
26. giờ đây khi anh ta muốn tham gia làm tài xế Grab hay Uber để tận dụng sự “rảnh rỗi” của chiếc xe thì đó là kinh tế chia sẻ. Tuy nhiên, nếu một người mua một chiếc xe chỉ để phục vụ mục đích đưa đón khách với tư cách một tài xế Grab hay Uber thì lúc này không còn nền tảng chia sẻ tồn tại, đồng nghĩa với việc xa rời nền kinh tế chia sẻ. 1.2.2. Đặc điểm, bản chất của nền kinh tế chia sẻ Bản chất của nền kinh tế chia sẻ (các tên gọi khác là sharing economy, collaborative economy, the mesh ) là hệ thống kinh tế đề cao chia sẻ và hợp tác hơn tư hữu, được hiện thực hóa dựa trên các nền tảng kỹ thuật số. Nền kinh tế chia sẻ đang phát triển vì nó tái phân phối tài nguyên đang không được sử dụng hiệu quả (sản phẩm mua rồi nhưng không dùng, máy móc không được khai thác tối đa thời gian sử dụng) sang chỗ mà nó được dùng hiệu quả hơn, với tính chất điển hình là thông qua các công cụ Internet. Có thể thấy, kinh tế chia sẻ thuộc một xu hướng lớn hơn bắt đầu từ thời xuất hiện Internet: xu hướng đảo ngược chủ nghĩa tiêu dùng. Trước đây, như chúng ta đã biết, do sự bùng nổ của việc sản xuất hang loạt dẫn tới việc chia sẻ trở nên đắt đỏ và rắc rối hơn so với việc sở hữu. Tuy nhiên, khi Internet được lan rộng, các trang như eBay và Craigslist giúp kết nối những người có và những người cần một cách hiệu quả hơn. Chia sẻ và tái phân phối tài nguyên bắt đầu rẻ đi so với mua đồ mới và vứt đồ cũ đi. Mọi người không chỉ là người mua mà còn có thể bán thông qua thương mại ngang hàng. Việc này giúp những thứ được lãng phí do không dùng đến được tận dụng thông qua nền tảng công nghệ. Thông qua nền tảng này con người bắt đầu thay đổi quan hệ với những thứ mình tư hữu, họ nhận ra những thứ có thể được truy cập mà không cần sở hữu, thứ đắt đỏ trong việc duy trì, thứ không thực sự cần thiết, thứ không được dùng thường xuyên đều nên thuê chứ không nên mua. Điều này thay đổi tâm lý “tư hữu”. Tóm lại, có ba yếu tố chính cho phép chia sẻ các nguồn tài nguyên cho một cách rộng rãi các hàng hóa và dịch vụ mới cũng như các ngành mới, đó là: 21
27. hành vi của khách hàng đối với nhiều hàng hóa và dịch vụ thay đổi từ sở hữu đến chia sẻ, các mạng xã hội trực tuyến và thị trường điện tử dễ dàng hơn liên kết người tiêu dung, các thiết bị di động và các dịch vụ điện tử làm cho việc sử dụng hàng hóa được chia sẻ và các dịch vụ thuận tiện hơn (ví dụ ứng dụng điện thoại thông minh thay vì chìa khóa vật lý). 1.2.3. Các mô hình kinh tế chia sẻ nổi bật Những mô hình nổi bật thuộc nền kinh tế chia sẻ có sự lan tỏa nhất định trên toàn cầu, có thể kể tới như: Mô hình RelayRides: Đây là mô hình chia sẻ xe ô tô trong cộng đồng, tận dụng nguồn tài nguyên đang bị lãng phí là những chiếc xe ôtô được tư nhân sở hữu. Giá đặt ra trên nền tảng RelayRides thấp hơn giá của các công ty cho thuê xe khác khoảng 35%. Chủ sở hữu xe có thể cho thuê xe của mình trên nền tảng và thu về trung bình 300 – 500 USD/tháng, có thời điểm lên tới 1.000 USD/tháng. Đối tượng được thuê xe là những người được đánh giá là lái xe an toàn trong ít nhất 2 năm (không gây tai nạn, không bị phạt). Kết thúc quá trình giao dịch, người thuê và người cho thuê có thể đánh giá lẫn nhau. Mô hình Airbnb: Mô hình Airbnb chia sẻ nhà ở cho người đi du lịch, tận dụng nguồn tài nguyên đang lãng phí là những căn phòng không dùng đến. Thông qua nền tảng này, chủ sở hữu căn nhà cho thuê và người thuê nhà sẽ gặp được nhau và ký kết hợp đồng thuê nhà. Giá thuê nhà định ra trên nền tảng Airbnb luôn thấp hơn giá thuê phòng khách sạn khoảng 3 lần. Theo ước tính, chỉ trong 1 đêm đã có đến 40.000 người thuê chỗ ở từ một dịch vụ cung ứng 250.000 phòng tại 30.000 thành phố ở 192 nước và mọi thanh toán đều qua mạng internet. Điều đáng nói là những căn phòng hay chỗ ngủ này không phải do một chuỗi khách sạn nào đó cung cấp mà do các cá nhân. Những người cần thuê và chủ cho thuê được “mai mối” nhờ Airbnb - một công ty có trụ sở tại San Francisco (Mỹ). Sau giao dịch người thuê và người cho thuê cũng có thể đánh giá lẫn nhau trên nền tảng này. Hiện nay, Airbnb được định giá gần 20 tỷ USD và đã hiện diện ở rất nhiều nơi trên thế giới, trong đó có Việt Nam. 22
28. Nền tảng Uber: Nền tảng Uber tận dụng nguồn tài nguyên ô tô, xe gắn máy ít được đưa vào lưu thông và người lao động không kiếm được việc làm trong cộng đồng. Thời gian đầu, Uber chỉ kinh doanh trong lĩnh vực xe hạng sang, sau đó mở rộng ra các lĩnh vực khác như xe bình dân, xe SUV, vận chuyển Mức giá của Uber thường rẻ hơn các dịch vụ cung cấp bởi công ty truyền thống. Hiện nay, Uber được định giá 18,2 tỷ USD. Tham gia mô hình này, chủ sở hữu xe ô tô, xe gắn máy thực hiện việc đăng ký trên nền tảng, làm bài kiểm tra khả năng lái xe. Khách hàng muốn đặt xe thông qua nền tảng này sẽ click vào nền tảng Uber, chọn địa chỉ nơi đi, nơi đến và nhấn nút đặt xe, ứng dụng này sẽ lựa chọn ngẫu nhiên một phương tiện gần với khách hàng nhất. Khi đã kết nối, lái xe và người đặt xe liên lạc và thông báo điểm đón thông qua điện thoại di động. Sau sử dụng dịch vụ, người lái xe và người sử dụng dịch vụ cũng có thể đánh giá lẫn nhau trên nền tảng. Mô hình TaskRabbit: Còn gọi là mô hình giúp đỡ nhau trong cộng đồng, được đầu tư 38 triệu USD vào năm 2012. Mô hình này được hiểu một cách đơn thuần là những người có công việc cần thực hiện nhưng không đủ khả năng (thiếu thời gian, kỹ năng ) sẽ đẩy thông tin lên nền tảng để tìm kiếm người lao động phù hợp (kỹ năng, mức giá, vị trí). Người có nhu cầu cần làm việc sau khi hoàn thành công việc sẽ được thanh toán online. Kết thúc công việc, người lao động và người thuê cũng có cơ hội đánh giá lẫn nhau trên nền tảng. Mô hình KickStarter: Còn gọi là mô hình gọi vốn từ cộng đồng để thực hiện các dự án. Người có dự án nghệ thuật, phát triển phần mềm, nghiên cứu khoa học công nghệ sẽ đăng tải nội dung dự án của mình lên nền tảng để cộng đồng người dùng KickStarter xem xét cấp vốn. Người cấp vốn có thể thu lại những sản phẩm như áo phông, phần mềm sử dụng, sản phẩm mẫu của dự án mà họ cấp vốn, tùy theo mức tiền mà họ bỏ ra để ủng hộ. Mô hình này thu hút sự tham gia của số đông những người trẻ khởi nghiệp. Số vốn KickStarter đã thu hút cho hơn 100.000 dự án đạt gần 1 tỷ USD. Mô hình cho vay trong cộng đồng Peer lending: Là mô hình trong đó các đối tượng trong cộng đồng cho vay lẫn nhau, không thông qua trung gian là 23
29. ngân hàng. Ví dụ, các làng xã, khu dân phố thành lập quỹ chung dùng để hỗ trợ cho người trong khu gặp việc khẩn cấp. Nền tảng đánh giá người vay thông qua dữ liệu quá khứ và tập hợp dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn để đưa ra mức độ an toàn của khoản vay. Các khoản vay trên nền tảng này thường có lãi suất thấp hơn nhưng người cho vay lại thu được nhiều hơn gửi vào ngân hàng, theo công ty là do chi phí tổ chức của công ty thấp hơn của ngân hàng. Bartering giữa các doanh nghiệp: Các doanh nghiệp có những tài sản, máy móc thừa, nhà kho chưa dùng đến, sản phẩm tồn kho có thể trao đổi với nhau để cả 2 bên cùng có lợi, đồng thời tiết kiệm thời gian do không phải thông qua việc chuyển tiền. Hoặc các doanh nghiệp có những kỹ năng chuyên môn riêng biệt có thể thực hiện đào tạo cho một nhóm doanh nghiệp, chia sẻ kỹ năng của mình, nhận về thông tin hữu ích Thị trường chia sẻ doanh nghiệp với doanh nghiệp có thể còn lớn hơn so với thị trường chia sẻ giữa người dân. Car Pooling – đi chung xe: Mô hình này xuất hiện vào năm 1970 khi giá xăng tăng cao, thịnh hành ở Đức vào cuối thế kỷ XX, với đặc điểm của xã hội là những người đi làm phải di chuyển khá xa, cần phải dùng xe ô tô, chi phí xăng rất cao. Vì thế, người dân đi chung xe với nhau để tiết kiệm tiền di chuyển. Tại Đức, mô hình car pooling phổ biến đến mức quốc gia này đã xây dựng một làn đường riêng dành cho các xe chở đông người. Nhìn chung, các công ty này đều sử dụng công nghệ điện thoại, GPS, 3G, thanh toán online khiến cho mô hình nền kinh tế chia sẻ hoạt động với hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí, tăng lợi ích cho người cung ứng, người có nhu cầu và người trung gian. Đồng thời, việc tiết kiệm vốn của công ty (không phải mua ôtô, xây khách sạn) mà sử dụng vốn cộng đồng (xe ôtô của người tham gia, nhà ở của người tham gia) đã giúp các công ty hoàn toàn có khả năng lan nhanh ra toàn thế giới. 24
30. Chương 2: ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐẾN NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ GỢI Ý HƯỚNG ĐI MỚI CHO NỀN KINH TẾ VIỆT NAM 2.1. Ảnh hưởng tích cực 2.1.1. Tác động kinh tế Tác động kinh tế trực tiếp của nền kinh tế chia sẻ là tích cực. Những người tự nguyện thực hiện giao dịch trong nền kinh tế chia sẻ chỉ làm điều đó nếu có lợi cho cả hai bên. Thứ nhất, nó giúp người tiêu dùng có khả năng dựa vào dòng tiền (ít cần tới các khoản tiết kiệm để có thể sử dụng các tài sản). Lấy ví dụ một nhà đào tạo kinh doanh nổi tiếng toàn thế giới đã bán ra một cuốn ebook với giá 500 USD. Một sinh viên bình thường từ một trường đại học ở tỉnh muốn sở hữu cuốn sách này, nhưng anh ta hiểu rằng mình không có đủ khả năng chi trả. Anh ấy cũng hiểu là theo thời gian thì giá cuốn sách sẽ giảm xuống. Vì vậy, người này tạo ra một nhóm trên mạng xã hội để yêu cầu các sinh viên khác đóng góp 5 USD mỗi người để mua sách, khi đó mọi người sẽ có quyền đọc cuốn sách đó nhưngchi phí bỏ ra chỉ bằng một phần trăm giá trị thật của nó. Đây chính là một ví dụ đơn giản về việc chia sẻ tài nguyên và xu hướng này đang dần trở nên phổ biến.Cho dù đó là mua chung một cuốn sách hay đi thuê chung một căn phòng, mọi người cuối cùng cũng sẽ nhận ra được sức mạnh của việc chia sẻ. Một chứng minh khác chúng ta có thể nhắc đến là TeroBot - tận dụng trí thông minh nhân tạo cho các khoản đầu tư sinh lợi. Cốt lõi của nền tảng này là TeroBot, hoạt động 24 giờ một ngày, 7 ngày một tuần. TeroBot là một chương trình tự động thực hiện tính toán và phân tích, phân tích công việc của các quỹ phòng hộ trên thị trường tiền điện tử toàn cầu. Thông qua các phân tích của mình, TeroBot hướng các khoản đầu tư tới các quỹ phòng hộ hứa hẹn và ổn định nhất, tăng khả năng trả về lợi nhuận. Khi TeroBot thu thập và phân tích nhiều dữ liệu hơn theo thời gian, nó cũng sẽ tự học từ những dữ liệu đó. TeroBot so sánh dữ liệu về cách các quỹ khác nhau xử lý các điều kiện thị 25
31. trường khác nhau và sử dụng các phát hiện của nó để thông báo các quyết định đầu tư trong tương lai. Ví dụ, nếu như một quỹ nào đó khác biệt so với thị trường và có một giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ, TeroBot sẽ tìm kiếm các quỹ tương tự trong tương lai khi điều kiện thị trường giốngvới trước đó. Sau đó nó sẽ chuyển tiền cho những quỹ mà trước đây hoạt động hiệu quả nhất trong hoàn cảnh đó. Đây chính là mục tiêu chính: thực hiện các lựa chọn tốt nhất để tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ nhà đầu tư bằng cách liên tục cải tiến AI. TeroBot không chỉ biết suy nghĩ về cách tạo ra lợi nhuận, mà nó còn xây dựng một sự tin tưởng giữa quỹ phòng hộ và nhà đầu tư. Thuật toán đằng sau TeroBot được tạo ra bởi các nhà phát triển từ Singapore, cùng với các chuyên gia tiền điện tử. Trong quá trình thử nghiệm, các dự báo của TeroBot đã đánh bại các nhà phân tích thông thường. Không có yếu tố con người trong TeroBot; nó không hoảng sợ và không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, nó lạnh lùng khi nói đến sự sụp đổ của thị trường, nó được thông báo về điều kiện thị trường, và nó có thể cho biết sự khác biệt giữa một sự suy giảm không thể tránh khỏi. AI xuất hiện ở khắp mọi nơi. Từ các trò chơi đến dịch vụ khách hàng, chúng đang dần trở nên phổ biến hơn. AI có thể phân phối quảng cáo và xem xét các ứng viên nghề nghiệp. AI giải phóng chúng ta khỏi những công việc đơn giản bằng cách tự động hóa các công việc vô thức. Giờ đây, TeroBot đang sẵn sàng cách mạng hóa thế giới đầu tư. Thứ hai, nền kinh tế chia sẻ đang tạo ra các nền kinh tế thứ cấp (các tài xế Uber vận chuyển hang hóa hoặc thực phẩm). Đối với rất nhiều người, việc lựa chọn trở thành tài xế Uber như một lựa chọn “phao cứu sinh” để kiếm them thu nhập trang trải cuộc sống của mình và xem đó như một nghề chính thức. Bên cạnh đó, một số trường hợp thất nghiệp như sinh viên hoặc sinh viên mới ra trường, lại xem công việc trở thành uber là một công việc tạm thời trong lúc chờ đợi tìm được một công việc khác tốt hơn. Thực tế, chúng ta không thể phủ 26
32. nhận được sự xuất hiện của Uber đã tạo ra nhiều cơ hội việc làm, góp phần không nhỏ vào việc giảm tỷ lệ thất nghiệp và sự phát triển của các công ty cung cấp nền tảng kinh tế chia sẻ đã được trình bày trong nhiều nghiên cứu khác nhau (Cheng 2016; wantanabe và cộng sự 2017). Cheng 2016 đã chỉ ra rằng nền kinh tế chia sẻ đã góp phần không nhỏ giúp giải quyết vấn đề thất nghiệp ở nhiều quốc gia trên thế giới. Ngoài ra, việc trở thành tài xế Uber trong một số trường hợp theo khảo sát (sinh viên, nhân viên văn phòng) là cơ hội để họ có thể nâng cao thu nhập bên cạnh nguồn thu từ các công việc sẵn có. Hơn nữa, phần lớn các tài xế không chuyên vốn làm những nganh nghề khác không liên quan đến ngành vận chuyển trước khi tham gia Uber (sinh viên, nhân viên văn phòng và người thất nghiệp, ) việc trở thành tài xế là cơ hội để họ trải nghiệm những điều mới mẻ. Thứ ba, nền kinh tế chia sẻ cũng làm tăng lên nhiều dịch vụ cá nhân sẵn có hơn. Ví dụ như việc phát triển các công nghệ và hình thức mới như blockchain đã và đang tạo ra các cơ hội để tiết kiệm chi phí trong việc chuyển tiền và thanh toán trong hoạt động của ngân hàng. Bằng cách giảm chi phí, việc thanh toán kỹ thuật số nhỏ ngày càng trở nên phổ biến và cần thiết cho người tiêu dùng trở nên khả thi hơn. Mô hình sản xuất và tiêu thụ hàng hóa cũng đang thay đổi, thị trường phản ứng bằng việc đưa ra một số nền tảng để phổ biến nền kinh tế chia sẻ. Thuê một chiếc xe đạp hoặc xe hơi, một căn hộ hay biệt thự ở Thái Lan sẽ cho phép bạn sử dụng hàng hóa mà không cần sở hữu chúng.Mọi người ngày càng thống nhất quan điểm với nhau, họ hiểu rằng điều này cải thiện chất lượng cuộc sống của họ. 2.1.2. Tác động tới xã hội Thứ nhất, mô hình kinh tế chia sẻ giúp hạn chế cơ hội lợi dụng lòng tin dài hạn nhờ các vòng phản hồi trực tiếp và công khai. Việt Nam có thể phát triển về tối ưu hóa thông tin ( nhà trọ, review quán ăn, chia sẻ cách chữa bệnh ), hàng đổi hàng giữa doanh nghiệp, chia sẻ kĩ 27
33. năng (doanh nghiệp training cho nhau, người dùng mở khóa học nhỏ), mạng lưới freelancer, chia sẻ những hàng hóa có giá trị nhỏ (chia sẻ quần áo trẻ em, chia sẻ sách ). Nền kinh tế chia sẻ tạo điều kiện cho người trong cộng đồng giao dịch với nhau. Các giao dịch thành công giúp tạo ra quan hệ giữa người với người, tạo nên sự tin tưởng vào dịch vụ do người không chuyên cung cấp. Đảm bảo tính đoàn kết và tự phục vụ thông qua việc kết nối cộng đồng một cách dễ dàng và tiện lợi CrowdFunding, Peer-to-peer lending. Điều này chứng minh cho cộng đồng thấy họ có thể trở nên bền vững nếu đoàn kết hơn và hợp tác đúng cách. Việc RelayRides chuyển đổi mô hình và tạo được cải thiện về chất lượng dịch vụ (từ mô hình mà người cho thuê xe và thuê xe không gặp nhau sang mô hình gặp nhau để trao chìa khóa cho nhau) cho thấy kết nối cộng đồng là một giá trị cốt lõi đối với nền kinh tế chia sẻ. Thứ hai, đó là tăng tiếp cận với các công cụ và các tài nguyên vật chất hữu ích khác. Một ví dụ về mô hình kinh doanh kinh tế chia sẻ mới là The Wine Foundry, một công ty cho phép các nhà sản xuất rượu nghiệp dư và chuyên nghiệp tự làm rượu mà không cần sở hữu một vườn nho, bằng cách cung cấp các công cụ và hỗ trợ cho sản xuất rượu vang. 22 Wine Foundry là một một cửa cho sản xuất rượu vang tùy chỉnh. Công ty cung cấp đầy đủ các dịch vụ, từ tìm nguồn cung ứng trái cây đến thiết kế nhãn. Trong các mô hình kinh doanh như thế này, khách hàng trả tiền để truy cập vào các tài sản mà riêng họ không thể sở hữu hoặc tự quản lý. Khách hàng, về hiệu quả, trở thành nhà sản xuất của riêng họ (trong các ví dụ này, về phô mai hoặc rượu vang) bằng cách thuê hoặc cho thuê tài sản cần thiết. Điều này cho phép các tập đoàn và chủ sở hữu tài sản thông thường suy nghĩ lại về nguồn doanh thu của họ và phát triển các mô hình kinh doanh thay thế thu hút khách hàng hướng tới tiêu dùng hợp tác. 28
34. Một ví dụ khác, một nông dân Thụy Sĩ bắt đầu cho khách hàng của mình thuê bò thay vì chỉ bán phô mai. 20 người thuê đã trả một khoản phí để tài trợ cho một con bò trong một mùa. Sự sắp xếp bao gồm một bức ảnh của con bò và một giấy chứng nhận, cộng với tùy chọn đến thăm trang trại để giúp đỡ như một tình nguyện viên hoặc để xem công việc trang trại hàng ngày. Chi phí cho thuê không bao gồm chi phí của sản phẩm phô mai cuối cùng, nhưng nó đảm bảo một mức giá đặc biệt cho việc mua tối thiểu 30kg phô mai từ con bò đó. Trang trại cũng cung cấp các tùy chọn cho thuê bổ sung có sẵn làm quà tặng, chẳng hạn như các gói ngắn hạn. Theo một nông dân, tất cả 150 con bò của anh ta được cho khách hàng thuê trên khắp thế giới - tại các quốc gia bao gồm Nhật Bản, Nam Phi và Hoa Kỳ. Thứ ba, đó sử dụng các tài sản hiệu quả hơn. Một biểu tượng của nền kinh tế chia sẻ và sự phát triển thần tốc của nó là ứng dụng gọi xe Lyft. Người đồng sáng lập Logan Green kể rằng ông quá ngán ngẩm tình trạng tắc nghẽn giao thông ở Los Angeles, khi trên đường đầy xe ôtô chỉ có một người bên trong. Green cho rằng khi có thêm nhiều người ngồi trong mỗi chiếc xe, đường sá sẽ trở nên thông thoáng hơn. Năm 2012, Lyft bắt đầu cung cấp dịch vụ chở khách qua những quãng đường ngắn trong các thành phố. Lyft quảng bá mô hình “chuyến xe thân thiện”, khuyến khích hành khách ngồi ghế trước để tương tác với tài xế và trả tiền boa “tùy tâm”. Lyft lập luận rằng nền tảng này chỉ kết nối tài xế với hành khách, trả tiền là chuyện không bắt buộc, do đó không phải là dịch vụ taxi. Nhưng chỉ sau một năm, Lyft đã đặt mức tiền cước cụ thể và huy động được 83 triệu USD tiền đầu tư. Năm 2015, Lyft nhận giải kinh tế Circulars ở Davos vì “giúp giảm tắc nghẽn giao thông trên đường phố”. Một dẫn chứng khác, năm 2016, CEO kiêm đồng sáng lập Omni là Tom McLeod nói rằng “việc cho thuê giúp đồ đạc của các thành viên Omni được sử dụng tốt hơn trong cộng đồng”. Cùng năm đó, tạp chí Fortune nói rằng Omni “có thể tạo ra một nền kinh tế chia sẻ đích thực”. 29
35. Trong một khoảng thời gian, chủ nghĩa nền kinh tế chia sẻ (sharing economy) luôn nằm ở trung tâm trong mô hình kinh doanh của Omni: Nó cam kết sẽ giúp những sản phẩm thừa thãi trở nên có giá trị để thúc đẩy một thế giới tốt đẹp hơn và xây dựng niềm tin tưởng trong cộng đồng. Năm 2017, McLeod nói rằng: “Chúng tôi muốn thay đổi thói quen về sở hữu trên toàn thế giới”. Chỉ 3 năm sau, những lời hứa đó đã được xếp sau mục tiêu lợi nhuận. Mọi thay đổi có thể tóm gọn thông qua dòng chữ in trên những chiếc xe tải của công ty này trong năm nay: “Hãy cho thuê mọi thứ, bạn sẽ kiếm được tiền khi có khách hàng”. Suốt nhiều năm, nền kinh tế chia sẻ đã được ca ngợi như một mô hình tiên tiến hơn so với chủ nghĩa tư bản – một câu trả lời cho thực trạng tiêu dùng vô tội vạ. Tại sao một người phải sở hữu ô tô hay một cuốn sách nếu như những thứ đó đều đang ngồi rảnh rỗi ở đâu đó? Nền kinh tế chia sẻ sẽ giúp những người xa lạ trên khắp thế giới tận dụng được tối đa giá trị của những sản phẩm mà họ có vì lợi ích chung của cộng đồng. 2.1.3. Tác động tới môi trường Việc phát triển mô hình kinh tế chia sẻ sẽ làm giảm sản xuất và yêu cầu ít tài sản hơn, điều này sẽ mang lại các kết quả tốt hơn cho môi trường. Những cảm hứng đầu tiên về nền kinh tế chia sẻ đã được phản ánh trong cuốn sách bởi Botsman, R. and R. Rogers. Nó chỉ ra rằng người tiêu dùng có thể tiếp cận hàng hóa dịch vụ với giá rẻ bằng cách thuê hoặc mượn từ những người khác và bằng cách làm như vậy họ sẽ trở nên ít phụ thuộc hơn vào sở hữu. Kết quả là tổng số hàng hóa mới sản xuất theo giả thiết là sẽ giảm. Điều này có những tác động tích cực đến môi trường. Ví dụ, những sự phối hợp cho thuê xe giúp cho những người không có xe có thể đi lại được, từ đó cắt giảm được số lượng xe đang xả khí thải carbon trên mỗi dặm đường. Tóm lại, qua phân tích và đưa ra các ví dụ, chúng ta có thể nhận định, lợi ích đạt được của nền kinh tế chia sẻ là rất lớn. Cụ thể là tiết kiệm chi phí, giúp bảo vệ môi trường, tăng tính hiệu quả của nền kinh tế, giảm bớt sự lãng phí tài 30
36. nguyên xã hội và sự dư thừa năng lực của các sản phẩm dịch vụ. Đây chính là những yếu tố khiến mô hình nền kinh tế chia sẻ có những tiềm năng phát triển lớn mạnh hơn nữa trong tương lai, sẽ không chỉ là một thị trường ngách hay một hiện tượng nhất thời mà là tương lai của môi trường kinh doanh toàn cầu. Tuy nhiên, mặt khuất của kinh tế chia sẻ - thứ được xem là sự tiến bộ mang tính đột phá, vẫn ẩn chứa nhiều nguy cơ và rủi ro rất cần thiết để chúng ta phải đề cập và tìm hiểu rõ ràng. 2.2. Ảnh hưởng tiêu cực 2.2.1. Biến thể của nền kinh tế chia sẻ Như đã đề cập ở trên, ở Việt Nam nói riêng cũng như nhiều nơi trên thế giới, kinh tế chia sẻ là thuật ngữ được sử dụng nhiều để chỉ mô hình kinh tế chia sẻ nổi bật là của Uber, Grab hay các đơn vị có hoạt động kinh doanh tương tự. Tuy nhiên, hiện nay, cái tên đã không còn phản ánh đúng bản chất của hiện tượng này trong thực tiễn xã hội. Dưới góc nhìn lịch sử, kinh tế chia sẻ lúc ban sơ đơn thuần chỉ là sự “chia sẻ” những vật dụng dư thừa, hoặc khi sở hữu chủ hết nhu cầu sử dụng. Nói cách khác, tính xã hội của nền kinh tế chia sẻ khi đó là rất lớn, ngay cả với người quản lý “kho chứa”. Việc đổi vật hay thu phí sau này, nếu có, suy cho cùng cũng chỉ để bảo toàn quá trình vận hành, hoặc chí ít để đảm bảo sự công bằng trong chia - nhận vật dụng trước bối cảnh tư hữu hóa tài sản. Việc thu lợi từ hoạt động chia sẻ ở thời điểm đó gần như chưa xuất hiện. Nhưng bằng con mắt “nhà nghề”, các công ty chia sẻ (sharing company) đã nhìn thấy cơ hội kiếm tiền béo bở nếu đứng ra vận hành cơ chế chia sẻ. Thay vì chỉ thu bù chi, các công ty đúng như bản chất của mình hướng đến mục tiêu tìm kiếm lợi nhuận, thậm chí càng cao càng tốt. Bản chất chia sẻ thuần túy vì vậy dần biến mất và các biến thể lần lượt xuất hiện. Ở biến thể đó, Uber hay Grab thực tế đang tiến hành hoạt động kinh doanh độc lập trước hai nhóm khách hàng - hành khách và tài xế. Trong đó, họ sử dụng công nghệ như là một công cụ để vận hành hoạt động kinh doanh và kiểm soát 31
37. hoạt động kinh doanh của hai nhóm khách hàng nói trên bằng cách tự quản lý, ra giá, thu tiền và trả phí cho sản phẩm đã mua từ một trong hai nhóm khách hàng. Hành khách hay tài xế không có cơ hội lựa chọn trong hằng hà sa số “dấu chấm” hiện trên màn hình ứng dụng, mà bị khống chế ở quyết định đồng ý hay từ chối khi Uber hay Grab đã tự động “bắn” mục tiêu đến cho mình. Đặc biệt, để kích ứng sự tham gia của nhóm khách hàng của một bên, Uber hay Grab đang liên tục khuyến mãi và giảm giá đối với một nhóm khách hàng. Có thể nói, chính kiểu định giá nhảy cóc hiện nay đang làm các doanh nghiệp taxi điêu đứng, thậm chí phân khúc thị trường này ngày càng bị thu hẹp. Như vậy, chúng ta thấy rõ ràng rằng, ở đây, chính những nhà đầu tư công nghệ đã lạm dụng sự phát triển của kết nối thông minh dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo để làm khuấy đảo bản chất thật của nền kinh tế chia sẻ, ích kỷ biến chúng thành mô hình kinh doanh mang lại lợi nhuận cao cho riêng mình. 2.2.2. Nguy cơ cạnh tranh không lành mạnh với các doanh nghiệp truyền thống Nhưng câu chuyện cuộc chiến taxi ở Việt Nam, trong làn sóng công nghệ phát triển quá chóng vánh, những người tài xế taxi truyền thống có thể mường tượng ra viễn cảnh “cô thế” trong cuộc cạnh tranh với mô hình kinh tế chia sẻ. Họ có thể đang là đội ngũ chủ lực mà một ngày nào đó đột nhiên bị thay thế bởi những người thợ chuyên nghiệp hơn, nhận dịch vụ qua ứng dụng di động. Hàng nghìn tài xế taxi vẫn sẽ khốn đốn vì đội quân vô hình đang tấn công họ một cách nhanh chóng. Từ vị trí là đội ngũ vận chuyển chủ lực của đô thị, họ bị đẩy ra ngoài cuộc mưu sinh của mình, dù chỉ là mưu sinh ở đường phố. Cán cân tiền tệ, khách hàng, chính sách và điều kiện kinh doanh phần lớn đứng về phía công nghệ, đẩy những mô hình truyền thống trở thành những kẻ cô đơn. Để nói về “vũ khí giá” đánh bật taxi truyền thống ra cuộc cạnh tranh, chuyên gia kinh tế Ngô Trí Long cho rằng: “Grab và Uber áp dụng các chiêu khuyến mãi, siêu giảm giá, siêu rẻ, trợ giá cho lái xe và chủ xe, chi hoa hồng 32
38. cho lái xe, chủ xe và người giới thiệu, là hành vi cạnh tranh không lành mạnh nhằm chiếm lĩnh toàn bộ thị trường vận chuyển hành khách”. 2.2.3. Giảm khả năng đo lường nền kinh tế Việc trốn thuế của các công ty tham gia nền kinh tế chia sẻ cũng sẽ trở thành mối quan tâm lớn của chính phủ các quốc gia, khi mà những khoản lợi nhuận mà các công ty này thu được ước tính lên tới những con số khổng lồ. Những công ty này hiện vẫn duy trì danh nghĩa là công ty tư nhân – điều này cho phép họ linh động điều chỉnh, không phải báo cáo số liệu với cổ đông, không bị kiểm toán độc lập và không ai có thể giám sát tài khoản. Một chứng minh điển hình là việc kiểm soát minh bạch thông tin của các doanh nghiệp này cũng là một vấn đề đang làm khó nhà quản lý. Uber và Airbnb đã khôn khéo chọn lọc trong kho dữ kiện khổng lồ thu thập từ khách hàng những thông tin có lợi để làm công cụ “tô hồng” hình ảnh những công ty này. Năm 2014, Uber đã tuyên bố rằng các tài xế của họ tại TP New York có thể kiếm được khoản tiền lên đến 90.000 USD trong một năm (11, theo The New York Times). Câu chuyện này đã gây sức hút trên toàn nước Mỹ, tăng số lượng người đăng ký làm tài xế cho Uber và mở rộng mạng lưới hoạt động cho công ty này. Tuy nhiên, khi nhà báo Alison Griswold bắt đầu điều tra, đa số tài xế Uber không thể đạt đến được con số thu nhập khủng như Uber tuyên bố. (11, theo báo Pháp luật) Điều mà Uber đã làm không phải là nói dối mà là nói chọn lọc chỉ những điều tốt để nói về mình. Nhiều thông tin có tính chất tương tự đã được các công ty như Uber và Airbnb công bố. Họ làm được điều này là do các công ty nắm riêng trong tay cơ sở dữ liệu của khách hàng mà không có bất cứ cơ quan nào khác có thể đụng đến được. Không chỉ thế, những công ty tham gia “kinh tế chia sẻ” hiện vẫn duy trì danh nghĩa là công ty tư nhân. Điều này cho phép các công ty như Uber và Airbnb linh động điều chỉnh, không phải báo cáo số liệu với cổ đông, không bị kiểm toán độc lập và không ai có thể giám sát tài khoản của họ. 33
39. Uber cũng đã từng thành lập công ty con tại Hà Lan - Uber International. Họ đã chuyển quyền sở hữu các chi nhánh tại các nước về công ty này khiến mọi nguồn thu bên ngoài nước Mỹ chủ yếu chảy về Hà Lan và tránh được hệ thống thuế của Mỹ. Những gì Uber đã làm thật ra cũng không phải phương cách mới. Những gã khổng lồ làng công nghệ như Google và Facebook đều đang thực hiện, theo tạp chí Fortune. Tuy nhiên, với sự linh động của một công ty tư nhân, các chuyên gia về chính sách thuế nhận định chiến thuật né thuế mà Uber là gần như hoàn hảo. Mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu lớn (big data) quá mới để có cách quản lý thích hợp, thay cho những biện pháp kiểm toán truyền thống. Giám đốc các công ty này vẫn tiếp tục đưa ra những tuyên bố mà người khác sẽ mất rất nhiều thời gian để kiểm chứng dựa trên điều tra độc lập. Và đến khi sự thật được đưa ra thì mọi chuyện đã xong xuôi. 2.2.4. Nhiều cơ hội lợi dụng lòng tin ngắn hạn Một bất cập khác xoay quanh các hệ thống xếp hạng trong mô hình kinh tế chia sẻ là việc sử dụng bởi các dịch vụ môi giới để đánh giá các nhà cung cấp dịch vụ. Ví dụ trong nghành du lịch, mặc dù việc khách du lịch đi trước để lại đánh giá cũng như xếp hạng có thể giúp nâng cao chất lượng hàng hóa/dịch vụ cung cấp cũng như đưa cho người dùng sau đó một nhận xét để tham khảo, thì đối với người cung cấp dịch vụ/hàng hóa, điều này có thể gây áp lực cho họ. Chẳng hạn như với một nhận xét tiêu cực trong phần đánh giá, các chủ nhà ở Airbnb sẽ mất khá nhiều thời gian để có thể gây dựng lại danh tiếng. 2.3. Gợi ý hướng đi mới cho nền kinh tế chia sẻ tại Việt Nam 2.3.1. Thực trạng nền kinh tế chia sẻ ở Việt Nam Tại Việt Nam, trong vài năm trở lại đây, mô hình kinh tế chia sẻ bắt đầu được đề cập nhiều hơn. Khái niệm “kinh tế chia sẻ” xuất hiện và trở nên phổ biến hơn từ khi Công ty Uber và Grab bắt đầu cung ứng dịch vụ taxi công nghệ. Sự tham gia góp mặt của các công ty như, Airbnb, Triip.me, Travelmob. Tiếp đó là sự xuất hiện của hàng loạt start-up trong nước như: 34
40. Ahamove.com, jupviec.vn, dobody những minh chứng cho những lợi ích mà mô hình này đem lại. Khảo Sát Toàn Cầu Về Mô hình Kinh doanh Chia sẻ của Nielsen, 2014 cho thấy, kinh tế chia sẻ có tiềm năng lớn để phát triển tại Việt Nam. Kết quả khảo sát cho thấy, cứ 4 người Việt được hỏi thì có 3 người cho biết thích ý tưởng kinh doanh về mô hình này (chiếm 75%) Đối với các quốc gia như Việt Nam, kinh tế chia sẻ đang và sẽ mang lại nhiều hiệu quả tiềm năng như: Mang đến trải nghiệm mới cho người tiêu dùng về các sản phẩm dịch vụ mới, tận dụng tài nguyên nhàn rỗi một cách hiệu quả Bên cạnh đó, phát triển kinh tế chia sẻ có thể góp phần giúp Việt Nam có thể thích ứng với những đổi thay lớn đang diễn ra trong nền kinh tế toàn cầu, phát huy mạnh mẽ sức sáng tạo cùng mọi nguồn lực để đất nước tiến lên phía trước nhưng “không ai bị bỏ lại phía sau” và mọi người đều được hưởng thành quả từ tăng trưởng. Kinh tế chia sẻ giúp đẩy mạnh ứng dụng khoa học công nghệ tiên tiến, hướng tới xây dựng đất nước theo hướng công nghiệp hóa, hiện đại hóa, hòa nhập với xu hướng phát triển Cách mạng công nghiệp 4.0. Đồng thời, góp phần đẩy mạnh kinh tế vùng địa phương và đóng góp vào tăng trưởng kinh tế đất nước Theo một nghiên cứu mới đây của Vụ Kinh tế - Tổng hợp (Ban Kinh tế Trung ương), Kinh tế chia sẻ đang là xu hướng mới song hành cùng cuộc cách mạng về công nghệ thông tin trở thành một trong những trụ cột quan trọng của nền kinh tế số, là mối quan tâm hàng đầu của các doanh nhân và DN khởi nghiệp tại nhiều quốc gia. Được ví như “con gà đẻ trứng vàng” mới cho nhiều nền kinh tế, mô hình này hiện vẫn còn nhiều không gian rộng lớn để phát triển và sẽ lấp đầy những khoảng trống của các thị trường kinh doanh truyền thống hiện tại. Tuy nhiên, theo nhận 35
41. định của các chuyên gia kinh tế, hiện nay, kinh tế chia sẻ tại Việt Nam chưa thực sự phát triển và cũng sẽ đối mặt với không ít thách thức, rào cản. Theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư, nhìn chung sự phát triển của các dịch vụ theo mô hình kinh tế chia sẻ tại nước ta trong thời gian qua còn mang tính tự phát, trong khi các cơ quan quản lý còn khá lúng túng trong việc xác định bản chất và cách thức quản lý mô hình này. Chẳng hạn, mô hình này đang gây khó cho cơ quan quản lý kiểm soát nghĩa vụ tài chính, nghĩa vụ với xã hội, nghĩa vụ với các đối tượng tham gia. Đặc biệt, vấn đề an toàn cho người tiêu dùng rất khó quản lý. Bên cạnh đó, hệ thống pháp luật về hoạt động kinh doanh của Việt Nam như Luật DN, Luật Đầu tư, Luật Giao dịch điện tử và các quy định về thuế hiện nay hầu như còn bỏ ngỏ đối với mô hình kinh tế chia sẻ. Hiện chưa có khung khổ pháp luật chặt chẽ để quản lý các mô hình hoạt động của kinh tế chia sẻ. Ngoài ra, mô hình kinh tế chia sẻ còn tồn tại một số hạn chế khác như nguy cơ cạnh tranh không lành mạnh với các DN truyền thống do DN tham gia nền kinh tế chia sẻ không đảm bảo dịch vụ của họ đạt chuẩn theo quy định của pháp luật. Mô hình này cũng đặt ra nhiều thách thức đối với các nhà quản lý chính sách tại Việt Nam, bao gồm môi trường kinh doanh thuận lợi, đảm bảo hài hòa lợi ích đối với các mô hình kinh doanh dịch vụ truyền thống; Kiểm soát việc minh bạch về thông tin; Quản lý giao dịch điện tử, thanh toán quốc tế về thương mại bằng thẻ; Quản lý chất lượng dịch vụ, sản phẩm; Chống thất thoát thuế và một số vấn đề xã hội khác nảy sinh như lao động, việc làm và an sinh xã hội Trên thực tế, hiện nay cũng xuất hiện mối lo về nguy cơ mô hình kinh tế chia sẻ đang bị biến dạng, không giống mục đích ban đầu. Giờ đây, Uber, Grap được coi là mô hình đầu tư mới, dựa trên nền tảng công nghệ Internet chứ không phải đây là mô hình kinh tế chia sẻ. 36
42. Các mô hình này đang có xu hướng phá vỡ, xung đột lợi ích với các ngành nghề kinh doanh truyền thống và bị tố cáo sử dụng nguồn vốn khổng lồ huy động được, trợ giá, tạo ra lợi thế cạnh tranh không công bằng, gây bất bình đẳng đối với các loại hình kinh doanh truyền thống. Bên cạnh đó, mô hình kinh doanh mới này, nếu biến tướng, sẽ tạo ra một lượng lớn người lao động “nghèo khổ” - không có quyền lợi về bảo hiểm sức khỏe, bảo đảm công việc và những giao dịch ngang hàng sẽ làm gia tăng bất bình đẳng. 2.3.2. Gợi ý chính sách phát triển kinh tế chia sẻ cho Việt Nam Sự phát triển của mô hình nền kinh tế chia sẻ tại Việt Nam được đánh giá là khá nhanh, có chuyển biến tích cực và hiệu quả nhất định giúp khách hàng có thêm sự lựa chọn tốt hơn và rẻ hơn, giúp cho thị trường có động lực đổi mới phát triển nhưng cũng kèm theo một số vấn đề về pháp lý và lo ngại các rủi ro tiềm ẩn về an toàn xã hội và cạnh tranh không lành mạnh. Theo các chuyên gia kinh tế, để tận dụng được những ích lợi mà mô hình kinh tế chia sẻ mang lại, trong thời gian tới cần chú ý một số vấn đề sau: Thứ nhất, cần sớm điều chỉnh và bổ sung kịp thời các văn bản pháp quy để quản lý tốt hoạt động kinh doanh theo mô hình kinh tế chia sẻ và khai thác tối đa tiềm năng của mô hình này, qua đó giúp nâng cao năng suất, hiệu quả và sức cạnh tranh của nền kinh tế. Hệ thống pháp luật điều chỉnh mọi hoạt động kinh doanh trong nền kinh tế chia sẻ đảm bảo môi trường thuận lợi cho phát triển và tạo ra môi trường cạnh tranh bình đẳng giữa nền kinh tế này với mô hình kinh doanh dịch vụ truyền thống. Hành lang pháp lý cũng sẽ giúp Chính phủ kiểm soát được khoản thuế từ các công ty cung ứng dịch vụ và “người chia sẻ tài sản”. Thứ hai, nghiên cứu các kinh nghiệm quốc tế và đặc thù tại Việt Nam nhằm đưa ra các giải pháp quản lý nguồn thuế hiệu quả, tránh thất thoát nguồn thu ngân sách nhà nước cũng như tạo sự công bằng cho các đối tượng nộp thuế. 37
43. Thực tế trên thế giới và câu chuyện Uber ở Việt Nam cho thấy, việc quản lý thuế đối với mô hình “kinh tế chia sẻ” gặp rất nhiều khó khăn. Để việc quản lý thuế đối với loại hình kinh doanh này có hiệu quả, đòi hỏi các cơ quan thuế phải có những chính sách linh hoạt và điều chỉnh kịp thời, đồng thời cần đẩy mạnh đầu tư ứng dụng công nghệ thông tin trong việc kiểm soát các hoạt động trong mô hình kinh tế chia sẻ. Thứ ba, chú trọng công tác an ninh mạng để đảm bảo lợi ích cho người dân tham gia. Nền tảng quan trọng của kinh tế chia sẻ chính là internet và công nghệ. Hiện nay, Việt Nam là quốc gia có tốc độ tăng trưởng nhanh về người sử dụng internet cũng như công nghệ. Tuy nhiên, vấn đề an ninh mạng và câu chuyện thông tin cá nhân sử dụng Facebook bị lợi dụng gần đây cũng đặt ra nhiều vấn đề an toàn thông tin cho người sử dụng. Đây là một trong những thách thức lớn cần coi trọng nếu muốn đẩy mạnh phát triển kinh tế chia sẻ. Thứ tư, các chủ thể muốn khởi nghiệp với mô hình kinh tế chia sẻ cần có những bước chuẩn bị về nguồn cung, đào tạo nhân lực và xây dựng niềm tin để tạo dựng thương hiệu; tập trung đầu tư phát triển mạng lưới internet, nâng cấp đảm bảo tính bảo mật tài khoản thanh toán trực tuyến, tạo một nền tảng tốt cho sự phát triển và thành công của kinh doanh chia sẻ 38
44. KẾT LUẬN Sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo chính là một trong những thành quả to lớn của văn minh nhân loại. Sự tự động hóa theo định hướng AI đã tạo đà cho những cơ hội phát triển thị trường mới, dẫn tới những chuyển dịch quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu. Đặc biệt, chúng ta đang đón nhận làn sóng mới của nền kinh tế số, nền tảng cho loại mô hình kinh tế chia sẻ, cái thu hút được sự quan tâm của toàn xã hội ngay từ khi mới nhen nhóm hình thành. Cùng với trong xu thế chung của kinh tế thế giới Việt Nam gia nhập những mô hình kinh tế mới như mô hình kinh tế chia sẻ, bên cạnh những mặt mà mô hình kinh tế chia sẻ đem lại như tiết kiệm chi phí, giúp bảo vệ môi trường, tăng tính hiệu quả của nền kinh tế, giảm bớt sự lãng phí tài nguyên xã hội và sự dư thừa năng lực của các sản phẩm dịch vụ. Đây chính là những yếu tố khiến mô hình nền kinh tế chia sẻ có những tiềm năng phát triển lớn mạnh hơn nữa trong tương lai, sẽ không chỉ là một thị trường ngách hay một hiện tượng nhất thời mà là tương lai của môi trường kinh doanh toàn cầu. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích vượt trội trên, mô hình nền kinh tế chia sẻ cũng tồn tại nhiều mối lo ngại cho sự phát triển của nó, đặc biệt là tính pháp lý. Những thách thức về khung pháp lý đặt ra cho mô hình kinh doanh chia sẻ, đó là sự cạnh tranh “không công bằng”, tình trạng này đang khiến cơ quan quản lý của nhiều quốc gia bối rối. Bên cạnh đó, việc trốn thuế của các công ty tham gia nền kinh tế chia sẻ cũng sẽ trở thành mối quan tâm lớn của Chính phủ các quốc gia, khi mà những khoản lợi nhuận mà các công ty này thu được ước tính lên tới những con số khổng lồ. Những công ty này hiện vẫn duy trì danh nghĩa là công ty tư nhân – điều này cho phép họ linh động điều chỉnh, không phải báo cáo số liệu với cổ đông, không bị kiểm toán độc lập và không ai có thể giám sát tài khoản. Mô hình kinh tế chia sẻ này nhành chóng gia nhập vào Việt Nam, và đã thể hiện được tính ưu việt nhất định và có sự thành công lớn. Tuy nhiên cũng giống như các nước khác trên thế giới Việt Nam cũng đối mặt với những tồn tại bất cập mà mô hình kinh tế chia sẻ của các nước gặp phái. Việt Nam đã gia nhập 39
45. nền kinh tế thế giới thì việc đón nhận mô hình kinh tế chia sẻ là tất yếu, tuy nhiên trước những bất cập các nước và ngay cả Việt Nam đã gặp phải, thì việc đón nhận nhưng đi kèm với nó là việc nâng cao quản lý nó để làm sao mô hình kinh tế chia trong tất cả các ngành vừa phát huy hiệu quả ưu việt của mô hình kinh tế chia sẻ mang lại vừa hạn chế được các mặt còn tồn tại mô hình kinh tế chia sẻ đang gặp phải. 40
46. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Vụ Khoa học và Công nghệ, Bộ Thông tin và Truyền thông (2018), Định hướng chính sách phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trên thế giới truy cập tại huong-chinh-sach-phat-trien-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao AI tren-the- gioi.html 2. Thái Anh (2018), Luật cho trí tuệ nhân tạo 3. Daniel Faggella (2019), AI in China – Recent History, Strengths and Weaknesses of the Ecosystem truy cập tại research/ai-in-china-recent-history-strengths-and- 4. Kinh tế chia sẻ – trụ cột quan trọng trong nền kinh tế số và sự lựa chọn của Việt Nam ngày 08/11/2019 - TS.Nguyễn Minh Phong 5. Báo cáo “Trí tuệ nhân tạo: Những cơ hội và thách thức” là công trình nghiên cứu của nhiều tác giả uy tín: Adriano Mannino -Đồng chủ tịch EFA, David Althaus – Trợ lý Giám đốc tại FRI và một số tác giả khác 6. Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Kinh tế chia sẻ 7. Thế Trần (2018), Nền kinh tế chia sẻ đang “làm mưa, làm gió” tại trên thế giới như thế nào? 8. Vy Hương (2018), Chủ động đón nhận “kinh tế chia sẻ, Báo Đại biểu Nhân dân điện tử 9. Hữu Tuấn (2018), Hệ quả xấu khi mô hình kinh tế chia sẻ bị biến tướng, Báo Đầu tư 10. ThS. Nguyễn Phan Anh (2016), Mô hình nền kinh tế chia sẻ và gợi ý cho Việt Nam, Tạp chí Tài chính kỳ II, số tháng 7/2016 11. Một số website: investopedia.com, tapchitaichinh.vn, cafee.vn 12. Adam Hayes, CFA, The Economic Fundamentals of the Sharing Economy, investopedia.com 41
47. 13. Ryan Downie (2016) The Sharing Economy: Financial Services Will Be Next, August 21, 2016, investopedia.com. 14. Hồng Sơn, Nguyễn Minh (1990), Triết học và vấn đề trí tuệ nhân tạo, Tạp chí Triết học, số 2, Hà Nội. 15. Nguyễn Thanh Thuỷ, (1999), Trí tuệ nhân tạo, Nxb Giáo dục, Hà Nội 16. Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Lịch sử ngành Trí tuệ nhân tạo 17. Nửa thế kỷ trí tuệ nhân tạo – Giaso sư Hồ Tú Bảo 42