Đã có những tiến bộ đáng kinh ngạc trong các công nghệ liên quan đến học máy, tuy nhiên vẫn thiếu bằng chứng về tác động kinh tế, hay tác động kinh doanh của những công nghệ này. Mới đây, một nghiên cứu của MIT cho thấy khối lượng thương mại điện tử tăng mạnh khi eBay chuyển sang dịch tên các mặt hàng bằng học máy.

Nguồn gốc của bài báo bắt nguồn từ câu hỏi về công nghệ mới và năng suất kinh tế của chúng. Trong khi nhiều dạng trí tuệ nhân tạo đã được phát triển và mở rộng trong vài thập kỷ qua, tác động của AI, trong đó có hệ thống dịch máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, vẫn không rõ ràng trong thống kê kinh tế.

Bài báo cho thấy cải thiện phần mềm dịch thuật có thể thúc đẩy đáng kể thương mại điện tử quốc tế - một trường hợp đáng chú ý của việc học máy có tác động rõ ràng đến hoạt động kinh tế.

Một nghiên cứu mới đây cho thấy một hệ thống dịch thuật ngôn ngữ tự động được cải tiến đã thúc đẩy thương mại đáng kể trên trang web thương mại điện tử eBay.

Sau khi eBay cải thiện chương trình dịch tự động vào năm 2014, lượng giao dịch giữa hai quốc gia tương ứng với hai ngôn ngữ được dịch bởi hệ thống mới đã tăng 10,9%.

"Thật là một con số đáng ngạc nhiên, con số rõ ràng như vậy trong một khoảng thời gian ngắn như vậy cho thấy sức mạnh của công nghệ này," theo Erik Brynjolfsson, nhà kinh tế học MIT và đồng tác giả của một bài báo mới trình bày chi tiết về giá trị kinh tế của phần mềm dịch máy mới.

Khoảng cách vật lý cũng là một rào cản đáng kể cho thương mại toàn cầu. Sự thay đổi 10,9% được tạo ra bởi phần mềm dịch thuật mới của eBay giúp tăng trưởng thương mại tương đương với việc làm cho thế giới nhỏ hơn 26%, ông nói.

Bài báo, "Dịch máy có ảnh hưởng đến thương mại quốc tế không? Bằng chứng từ một nền tảng kỹ thuật số lớn", xuất hiện trong số tháng 12 của Management Science. Các tác giả là Brynjolfsson, giáo sư tại Trường Quản lý MIT Sloan, và Xiang Hui và Meng Liu, cả hai đều là trợ lý giáo sư tại Trường Kinh doanh Olin tại Đại học Washington ở St. Louis.

Để tiến hành nghiên cứu, các học giả đã kiểm tra những gì đã xảy ra sau khi eBay, vào năm 2014, đưa vào sử dụng hệ thống eBay Machine Translation (eMT) mới - một chương trình học máy độc quyền cải thiện đáng kể chất lượng dịch thuật trên trang eBay. Hệ thống mới ban đầu tập trung vào các bản dịch tiếng Anh - Tây Ban Nha, để tạo thuận lợi cho thương mại giữa Hoa Kỳ và Mỹ Latinh.

Trước đó, eBay sử dụng Bing Translator để hiển thị tiêu đề của các mặt hàng bằng các thứ tiếng khác nhau. Sử dụng một biện pháp đánh giá gọi là Human Acceptance Rate (HAR), trong đó ba chuyên gia đồng ý hoặc không đồng ý với bản dịch, hệ thống eMT đã tăng số lượng tên mặt hàng tiếng bằng Tây Ban Nha được dịch chính xác trên eBay từ 82 phần trăm lên 90 phần trăm.

Sử dụng dữ liệu quản trị từ eBay, các nhà nghiên cứu sau đó đã kiểm tra khối lượng giao dịch trong phạm vi các quốc gia sau khi hệ thống eMT được sử dụng. Nghiên cứu cho thấy với các yếu tố khác tương đương nhau hệ thống dịch thuật mới không chỉ có ảnh hưởng đến doanh số mà giao dịch còn tăng 1,06% cho mỗi từ mà eMT bổ sung trong tên của các mặt hàng trên eBay.

Đây là một sự thay đổi đáng kể đối với một nền tảng thương mại mà trên đó các mặt hàng được bán thường có các tiêu đề mô tả dài như "Nhẫn cưới kim cương mỏng cắt kim cương vòng bạc .925 cỡ 4-12" hay "Áo khoác dài nữ Alphine Swiss Kera thắt đai len". Trong những trường hợp đó, việc dịch thuật rõ ràng hơn giúp người mua tiềm năng hiểu chính xác về mặt hàng mà họ định mua.

Với mức độ đặc thù của nghiên cứu, Brynjolfsson gọi nó là "một thử nghiệm tự nhiên thực sự may mắn, cho thấy sự khác biệt rõ ràng trước và sau khi sử dụng dịch máy".

Cấu trúc của nghiên cứu, ông nói thêm, đã cho phép các nhà nghiên cứu tự tin nói rằng chương trình eMT mới của eBay, chứ không phải các yếu tố bên ngoài, trực tiếp tạo ra sự thay đổi về khối lượng thương mại giữa các quốc gia.

Hiệu suất kinh tế thực sự của học máy?

"Trong kinh tế học, người ta thường khó phân tích nguyên nhân và chứng minh rằng A gây ra B, chứ không chỉ là A có liên quan đến B mà thôi," Brynjolfsson nói. "Nhưng trong trường hợp này, tôi cảm thấy rất thoải mái khi sử dụng quan hệ nhân quả và nói rằng sự cải thiện trong dịch máy đã gây ra sự gia tăng trong thương mại quốc tế."

"Ngay bây giờ, chắc chắn một số tiến bộ đáng kinh ngạc trong các công nghệ cốt lõi như xử lý và dịch thuật ngôn ngữ tự nhiên," theo Bry Bryjjsson. "Tuy nhiên vẫn thiếu bằng chứng về tác động kinh tế, hay tác động kinh doanh của những công nghệ này."

Khi tìm hiểu xem liệu có thể đo lường được tác động kinh tế đối của các dạng AI khác nhau hay không, Brynjolfsson, Hui và Liu nghĩ rằng dịch máy sẽ là chủ đề có ý nghĩa, "bởi vì việc triển khai phần mềm này tương đối đơn lẻ và đơn giản", theo ông Brynjolfsson. Theo đó, các bản dịch tốt hơn có thể ảnh hưởng đến hoạt động kinh tế, ít nhất là trên eBay, mà không có bất kỳ thay đổi nào khác trong quy trình, công nghệ đang được sử dụng và cũng không đòi hỏi công nghệ bổ sung nào.

Theo xu hướng này, những phát hiện phù hợp với một định đề lớn hơn mà Brynjolfsson đã phát triển trong những năm gần đây - rằng việc áp dụng các công nghệ AI tạo ra năng suất "đường cong chữ J". Tuy nhiên, như Brynjolfsson đã viết trước đây, các công nghệ AI trên phạm vi rộng "đòi hỏi phải đầu tư bổ sung đáng kể, bao gồm thiết kế lại quy trình kinh doanh, đồng phát minh ra các sản phẩm và mô hình kinh doanh mới, và đầu tư vào vốn con người" để có tác động kinh tế lớn.

Do đòi hỏi đầu tư toàn diện, khi các công nghệ AI ban đầu được ứng dụng năng suất có thể chậm lại; và khi các quy trình và công nghệ bổ sung phát triển theo , năng suất có thể bùng nổ - theo dạng "đường cong chữ J".

Vì vậy, trong khi Brynjolfsson tin rằng kết quả của nghiên cứu này là rõ ràng, ông cảnh báo không nên khái quát hóa quá nhiều trên cơ sở phát hiện này về tác động của học máy và các hình thức AI khác đối với hoạt động kinh tế. Mỗi trường hợp là khác nhau và AI sẽ không luôn luôn tạo ra những thay đổi đáng chú ý như vậy.

"Đây là một trường hợp không cần có nhiều thay đổi khác xảy ra để công nghệ (AI) mang lại lợi ích cho công ty," theo Brynjolfsson. "Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp khác cần những thay đổi bổ sung, phức tạp hơn nhiều. Đó là tại sao, trong hầu hết các trường hợp với học máy, phải mất nhiều thời gian hơn để (công nghệ này) mang lại lợi ích."

Nguồn: