Mặt Tối Của Công Nghệ AI: Bốn Vấn Đề Tiềm Ẩn

Published on: April 13, 2023
Last updated: November 23, 2025 Xem trên toàn màn hình

Recommended for you

06 Feb 2024 Bài toán Trolley Problem: Hi sinh thiểu số để cứu đa số? 23/147
19 Aug 2025 Lập dự toán chi phí và thời gian cho dự án Software Outsourcing Project 21/32
04 Mar 2020 Kinh nghiệm lập dự toán chi phí dự án phần mềm theo phương pháp Man-Month 19/2546
01 Aug 2022 20 bài học kinh nghiệm rút ra từ Tam Quốc Diễn Nghĩa 12/872
01 Jul 2023 Phương pháp Shuhari - Làm sao học ít hiểu nhiều? 11/945
15 Apr 2023 Nghịch lý từ câu chuyện “một chén gạo dưỡng ơn, một đấu gạo gây thù” 11/695
02 Aug 2025 Cloud vs On-Premise vs Hybrid: Lựa chọn nào phù hợp nhất cho vận hành phần mềm doanh nghiệp? 11/67
08 Aug 2019 10 lý do tại sao việc sử dụng và vận hành phần mềm điều hành doanh nghiệp không được hiệu quả 10/125
20 Nov 2025 Quá trình tìm kiếm việc làm đang bị “vỡ vụn” như thế nào? 7/13
05 Aug 2024 Giải mã 10 sai lầm về quản lý thay đổi 7/345
19 Aug 2024 Kiểm toán công nghệ thông tin (IT Audit) - Nghề mới mẻ ở Việt Nam 7/462
14 Aug 2022 Khác biệt giữa tiêu chí hoàn thành DOD (Definition of Done) với tiêu chí nghiệm thu (Acceptance Criteria) 7/481
12 May 2021 Các yêu cầu thay đổi (Change Requests) - nỗi ám ảnh của team dự án phần mềm 6/365
01 Aug 2022 "Sponsored Content" là gì? Khác nhau giữa Sponsored Content và Native Advertising? 6/789
26 Mar 2025 Từ điển tất cả các chức danh trong lĩnh vực CNTT và Chuyển Đổi Số 6/67
09 Aug 2022 Hiệu ứng “rắn hổ mang” (Cobra effect): Khi giải pháp trở thành vấn đề, tưởng vui lại hóa xui 5/494
01 Apr 2022 Chi phí nhà thầu phụ chiếm bao nhiêu phần trăm gói thầu? 5/158
01 Sep 2020 Co-founder là gì? Vai trò của các Co-Founder khi lập nghiệp. 4/222
15 Apr 2020 Phần mềm BPM là gì? So sánh với ERP và các phần mềm Workflows 4/549
01 Sep 2023 "Data steward" là gì? 4/360
08 Apr 2024 Hiệu ứng Matthew: Tác động và Ứng dụng trong Chuyển đổi Số và Công nghệ tại Việt Nam 4/187
09 Jan 2025 10 Nghịch Lý Cuộc Sống Từ Phim Upstream (nghịch hành nhân sinh): Đối Mặt Rủi Ro Trong Thời Đại VUCA 4/174
15 Aug 2025 Dự án phần mềm bị trì hoãn và vấn đề "akrasia" 4/34
19 Jul 2023 3 cấp độ của thất bại và bí quyết "cái khó ló cái khôn" 4/80
15 Mar 2024 Tê liệt vì suy nghĩ quá nhiều (Analysis Paralysis) là gì? 3/219
02 Oct 2023 Ngôi Chùa Trăm Năm và Viên Gạch Vỡ: Bài Học Thấm Thía Về Lỗi Nhỏ Trong Bức Tranh Lớn 3/241
02 Jan 2024 Domain Engineering là gì? 3/445
16 Apr 2025 Lãnh đạo linh hoạt: Hành động (Bias for Action) hay không hành động (Non-Action)? 3/36
06 Dec 2025 Sức mạnh của phương pháp 30-for-30: Bạn đã bao giờ cam kết 30 ngày liên tục cho một mục tiêu? 3/38
28 Feb 2025 “Học giỏi” hay “giỏi học”? 3/126
01 May 2023 [Tư vấn CNTT] Quản lý ngân sách CNTT cho doanh nghiệp 3/169
12 Jul 2023 Vì sao ngày càng nhiều dự án phần mềm thất bại? 3/516
22 May 2022 Tư duy ngoài hộp (Thinking out of box) là gì? Tại sao quan trọng với sự phát triển của doanh nghiệp? 3/420
04 Jan 2023 Đánh giá nhân sự theo chuẩn người Nhật 3/380
01 Feb 2022 Thách thức với doanh nghiệp chuyển đổi số trong thời đại VUCA 2/685
01 Aug 2022 Bí quyết số 1 cho doanh nghiệp 4.0 với 10 chiến lược phát triển năng lực nhân sự CNTT 2/142
20 Dec 2022 Bài học quản lý nhân sự từ một trận chung kết bóng đá 2/275
26 Sep 2024 Đội quân dán nhãn AI của tỷ phú 27 tuổi 2/212
09 Dec 2024 10 nghịch lý quản trị khiến tổ chức mãi loay hoay 2/110
02 May 2025 Vì sao học giỏi mà vẫn nghèo, học dốt lại thành đạt trong cuộc sống? 2/57
11 Mar 2025 Thiên hướng Hành động (Bias for Action) và Thiên hướng Quy trình (Bias for Process) tác động tiêu cực tới "đổi mới và sáng tạo" như thế nào? 2/56
17 Apr 2025 "False dilemma" là gì? 2/64
05 Sep 2025 “Lời Khuyên”: Thuận lý thì ít, nghịch lý thì nhiều. Suy nghĩ không giống nhau thì không nên khuyên nhau. 2/27
01 May 2024 Tổng hợp các thuật ngữ lĩnh vực tư vấn CNTT 2/51
16 Aug 2025 Hoài nghi khoa học với 20 thuật ngữ bi quan về hiệu quả của Scrum 1/26
14 May 2024 Chiến lược răng lược là gì? Làm thế nào để tận dụng chiến lược răng lược trong kinh doanh? 1/208
15 Apr 2025 YouTube đang ủng hộ "Đạo luật No Fakes" nhắm vào các bản sao AI trái phép. 1/153
01 May 2025 Vì Sao Các Cửa Hàng Trung Quốc Không Vội Vã Phục Vụ Khách Hàng? 1/79
11 Sep 2020 Nghịch lý kinh doanh tại Mỹ: Chăm sóc khách hàng không tốt, nhưng công ty lại lãi lớn 1/140
10 Sep 2024 Tại sao những thứ chúng ta muốn lại ít khi có được? 1/196
03 Sep 2020 Hiệu ứng rắn hổ mang, Luật Goodhart, Campbell & Chuyện thi cử 1/193
12 Jul 2021 Để chuyển đổi số, cần “bẻ gãy” (disrupt) trong tư duy 1/179
08 Mar 2020 Vì sao doanh nghiệp cần phải tạo Web bán hàng? 1/160
08 Mar 2022 Mô hình nguồn mở hoạt động ra sao? 1/195
25 Apr 2018 Bảo hộ bản quyền phần mềm dưới khía cạnh sở hữu trí tuệ như thế nào? 1/141
03 Feb 2020 Sản phẩm OEM và ODM là gì? 1/453
19 Aug 2020 Lift & Shift - Phương pháp tối ưu dịch chuyển hệ thống phần mềm qua đám mây 1/148
09 Feb 2021 Tầm nhìn là gì? Tí dụ minh họa cụ thể về tầm nhìn 1/124
03 Oct 2021 Khác biệt giữa thiết kế phần mềm và thiết kế công trình xây dựng /499
17 Aug 2020 Mục tiêu dự án là gì? Làm thế nào để xác định mục tiêu? /220
17 Feb 2018 Hệ luỵ khi sử dụng Web Hosting từ nhà cung cấp kém chất lượng /140
18 Mar 2018 Dịch vụ Hosting cho Website là gì? Các lời khuyên chọn Hosting tốt nhất /234
18 Jul 2020 Lợi ích cận biên (Marginal Utility) là gì? Qui luật lợi ích cận biên giảm dần /613
01 Sep 2023 Định luật Goodhart và định luật Campbell - Nghịch lý về thành tích /192
16 Feb 2024 Nghịch lý của sự hoàn hảo: AI có thể quá tốt để sử dụng? /167
10 Aug 2020 Bạn có biết quy tắc thất bại nhanh: Fail early, fail often, fail cheap, but always fail forward /105
02 Jul 2025 Internet đang bị nuốt chửng bởi những con quái vật "AI" như thế nào? /47

Alex là CEO của Skylum — đội ngũ đứng sau Luminar AI, trình chỉnh sửa ảnh thế hệ mới dành cho những người làm sáng tạo và truyền thông.

Trí tuệ nhân tạo đang mở ra một tương lai đầy hứa hẹn.

Nhưng mặt trái của nó là gì?

Như chúng ta đã thấy trong thập kỷ vừa qua, đổi mới luôn đi kèm cái giá nhất định. Chẳng hạn, trong cuộc bầu cử năm 2016 tại Mỹ, sức mạnh của thuật toán quảng cáo Facebook đã bị đặt nghi vấn khi ảnh hưởng đến khuynh hướng bỏ phiếu của cử tri. Lần đầu tiên trong lịch sử, công chúng nhìn thấy rõ cách một công nghệ vốn sinh ra để giúp doanh nghiệp tăng tỷ lệ chuyển đổi có thể bị tận dụng cho những mục đích hoàn toàn khác — và đó mới chỉ là khởi đầu.

Dù ví dụ này có phần cực đoan, nhưng phạm vi mà công nghệ đang tái thiết xã hội là vô cùng rộng lớn. Uber thay đổi cách chúng ta nhìn về việc di chuyển (thậm chí khiến nhiều người quyết định không mua xe). Doordash, Postmates hay Grubhub định hình lại thói quen giao đồ ăn. Các nền tảng đầu tư dùng AI như Wealthfront cũng đang định nghĩa lại cách chúng ta tiếp cận đầu tư.

Và dù đa phần những đổi mới này mang đến lợi ích, chúng ta vẫn nên lưu tâm đến các vấn đề có thể phát sinh song hành.

Bước vào thập kỷ tới, đây là bốn vấn đề đáng để chúng ta theo dõi.

1. Theo dõi từ xa và đo lường hiệu suất

Khi đại dịch Covid-19 buộc thế giới phải làm việc từ xa vào năm 2020, mọi doanh nghiệp đều phải chấp nhận để nhân viên làm việc tại nhà.

Điều này kéo theo hàng loạt câu hỏi về an ninh dữ liệu — và cả tranh luận về mức độ “quan sát” mà doanh nghiệp nên có đối với nhân viên ngoài văn phòng truyền thống.

Khi thế giới dần phục hồi, nhiều công ty có khả năng sẽ tiếp tục duy trì mô hình làm việc từ xa hoặc hybrid. Điều đó đồng nghĩa với việc nhiều công nghệ mới sẽ ra đời để giúp nhà quản lý giám sát nhân viên tốt hơn — nhưng đồng thời đặt ra câu hỏi đạo đức:

Doanh nghiệp có nên được thấy mọi thứ trên màn hình nhân viên?
Có nên được biết hành vi của họ trong căn hộ hay ngôi nhà của họ?
Ranh giới giữa công việc và đời sống riêng tư nằm ở đâu?

2. Quá nhiều tự động hóa, quá ít giá trị thật

Một trong những sai lầm lớn nhất của doanh nghiệp khi triển khai tự động hóa là tin rằng chỉ cần có công nghệ là xong.

Họ mua hàng loạt phần mềm nhưng lại không tích hợp đúng cách vào quy trình hiện có. Kết quả: 32%–41% chi phí phần mềm nội bộ bị lãng phí, chỉ vì công cụ không được kết nối đúng với các quy trình do con người điều hành.

Khi AI tiếp tục hứa hẹn khả năng tự động hóa gần như vô hạn, tình trạng “mua về nhưng không tích hợp” sẽ còn tăng tốc. Doanh nghiệp tin rằng một công cụ nào đó có thể giải quyết mọi vấn đề — mà không dành thời gian để tối ưu cách công cụ đó hòa vào hệ thống hiện hữu.

3. Quyền riêng tư dữ liệu

Mười năm trước, việc đưa toàn bộ dữ liệu doanh nghiệp lên cloud là một điều khó tưởng tượng.

Ngày nay, chuyện đó đã trở thành tiêu chuẩn. Netflix là ví dụ điển hình về việc di chuyển toàn bộ hạ tầng lên cloud sau sự cố hỏng cơ sở dữ liệu năm 2008.

Nhưng cloud cũng mang theo một rủi ro mới: dữ liệu được “đụng chạm” bởi nhiều bên hơn.

Khi các công cụ SaaS ngày càng tích hợp chặt chẽ với nhau, khả năng cấp nhầm quyền truy cập hoặc rò rỉ dữ liệu sẽ tăng theo. Dữ liệu được chia sẻ qua nhiều tầng hệ thống hơn, đồng nghĩa rủi ro cũng lớn hơn.

4. Deepfake – Khi thật giả lẫn lộn

Sự trỗi dậy của AI và machine learning cũng tạo điều kiện cho công nghệ deepfake bùng nổ.

Vài tháng trước, loạt video deepfake Tom Cruise lan truyền mạnh mẽ trên TikTok, cho thấy công nghệ này đã đạt độ tinh vi đáng sợ. Người xem bình thường gần như không thể phân biệt đâu là thật, đâu là giả — nhưng hàng triệu người đã xem những video đó.

Ứng dụng của deepfake có thể gây hại nhiều hơn có lợi:

chính trị gia
lãnh đạo doanh nghiệp
người nổi tiếng
hoặc bất kỳ cá nhân nào

… đều có thể trở thành nạn nhân.

Dù vậy, công nghệ này vẫn tiếp tục phát triển và dần len vào đời sống.

Lời kết

Khi AI và machine learning tiếp tục thay đổi thế giới theo hướng tích cực, chúng ta cũng cần cảnh giác với những tác động tiêu cực đi kèm — và bắt đầu những cuộc thảo luận đạo đức cần thiết để định hướng tương lai theo hướng lành mạnh, an toàn và bền vững hơn.

A A A A

[{"displaySettingInfo":"[{\"isFullLayout\":false,\"layoutWidthRatio\":\"\",\"showBlogMetadata\":true,\"showAds\":true,\"showQuickNoticeBar\":true,\"includeSuggestedAndRelatedBlogs\":true,\"enableLazyLoad\":true,\"quoteStyle\":\"1\",\"bigHeadingFontStyle\":\"1\",\"postPictureFrameStyle\":\"1\",\"isFaqLayout\":false,\"isIncludedCaption\":false,\"faqLayoutTheme\":\"1\",\"isSliderLayout\":false}]"},{"articleSourceInfo":"[{\"sourceName\":\"Forbes\",\"sourceValue\":\"https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2021/05/12/the-dark-side-of-tech-four-potential-problems-to-keep-an-eye-on-in-2021/\"}]"},{"privacyInfo":"[{\"isOutsideVietnam\":false}]"},{"tocInfo":"[{\"isEnabledTOC\":true,\"isAutoNumbering\":false,\"isShowKeyHeadingWithIcon\":false}]"},{"termSettingInfo":"[{\"showTermsOnPage\":true,\"displaySequentialTermNumber\":true}]"}]

Nguồn

{content}