Sự Trỗi Dậy Của Các Nền Tảng Tổng Hợp Mô Hình AI: Đơn Giản Hóa Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Mọi Người

Mục lục

1. Giới thiệu
2. Sự Phát Triển Của Thị Trường AI
3. Vai Trò Của Các Nền Tảng Tổng Hợp Mô Hình AI
4. Những "Người Chơi" Chính Trong Thị Trường Tổng Hợp AI
   • 4.1 Nexos.ai
   • 4.2 Eden AI
   • 4.3 There’s An AI For That (TAAFT)
   • 4.4 Toolify AI
   • 4.5 FutureTools
5. Lợi Ích Của Các Nền Tảng Tổng Hợp Mô Hình AI
6. Tác Động Đến Các Ngành Công Nghiệp
   • 6.1 Thương Mại Điện Tử
   • 6.2 Tài Chính Phi Tập Trung (DeFi)
   • 6.3 Chăm Sóc Sức Khỏe
   • 6.4 Marketing
7. Triển Vọng Tương Lai
8. Kết luận

1. Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn là một khái niệm xa vời mà đã trở thành nền tảng, thúc đẩy sự đổi mới, tự động hóa các quy trình và thay đổi các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, các cuộc thảo luận về công cụ AI thường chỉ tập trung vào OpenAI, giống như việc coi Google là toàn bộ thị trường công cụ tìm kiếm. Cách nhìn hạn hẹp này che mờ sự đa dạng của các công nghệ AI hiện có, nhiều công nghệ trong số đó đang đạt được sức hút nhờ những đột phá về khả năng phần cứng.

Sự bùng nổ trong việc ứng dụng AI phần lớn nhờ vào những tiến bộ của Nvidia trong công nghệ GPU, đã mở khóa sức mạnh xử lý vượt xa giới hạn của CPU truyền thống. Bước nhảy vọt này đã cho phép các hệ thống như ChatGPT và Llama thống trị bối cảnh AI. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của các nền tảng tổng hợp mô hình AI đang mang lại sự chú ý cần thiết đến hệ sinh thái rộng lớn hơn, hợp lý hóa quyền truy cập vào một loạt các công cụ AI và giúp công nghệ mang tính chuyển đổi này trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.

2. Sự Phát Triển Của Thị Trường AI

Thị trường nền tảng AI đang tăng trưởng cực nhanh, với nhu cầu không có dấu hiệu hạ nhiệt. Theo IDC, doanh thu toàn cầu cho phần mềm nền tảng AI đã tăng 44,4% vào năm 2023, đạt 27,9 tỷ đô la - một con số dự kiến sẽ tăng vọt lên 153 tỷ đô la vào năm 2028. Đó là tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đáng kinh ngạc là 40,6% trong 5 năm tới.

Sự tăng trưởng bùng nổ này được thúc đẩy bởi việc sử dụng ngày càng nhiều các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) trong kinh doanh, cũng như những tiến bộ trong AI tạo sinh, đang thay đổi các ngành công nghiệp như nghệ thuật bằng cách chuyển đổi văn bản thành hình ảnh. Các công ty đang nhanh chóng đào tạo và đào tạo lại các mô hình AI của họ, thường là hàng quý hoặc hàng năm, để mở rộng khả năng của chúng. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng của các mô hình này tạo ra một bối cảnh phân mảnh, khiến các công cụ tổng hợp AI trở thành một công cụ thiết yếu. Các công cụ tổng hợp giúp các doanh nghiệp điều hướng sự đa dạng ngày càng tăng của các tùy chọn AI, cho phép họ chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu riêng của mình.

Với nhu cầu về nền tảng AI tăng cao, các doanh nghiệp đang đón nhận các giải pháp dựa trên đám mây và các nền tảng thống nhất tích hợp liền mạch AI dự đoán và tạo sinh. Kết quả là một thị trường phát triển nhanh chóng, đang định nghĩa lại cách các công ty đổi mới và cạnh tranh.

3. Vai Trò Của Các Nền Tảng Tổng Hợp Mô Hình AI

AI trước hết là một công cụ. Và các mô hình AI khác nhau có các mục đích khác nhau. Ví dụ: ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ, được thiết kế chủ yếu cho kiến thức chung. Nhưng, ngoại trừ ChatGPT 4.0 mini, nó là một mô hình AI lớn đòi hỏi nguồn lực đáng kể. Đó là lý do tại sao có các mô hình AI mini, mỗi mô hình thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Một cụm các mô hình này là một công cụ tổng hợp AI.

Tốt nhất là nên xem các công cụ tổng hợp mô hình AI như một trung tâm việc làm, nhưng thay vì tìm người để tuyển dụng, nó cung cấp các mô hình AI như một lực lượng lao động. Ví dụ: giả sử bạn đang xây nhà. Ngoài quy trình xây dựng thực tế, bạn cần đánh giá độ bền của vật liệu, khả năng chịu đựng điều kiện thời tiết, v.v., điều này tốn thời gian quý báu cho các tính toán. Nhưng nếu bạn có một mô hình AI được thiết kế đặc biệt để đánh giá vật liệu và thời gian chúng có thể tồn tại, bạn đã tiết kiệm được hàng giờ thời gian mà giờ đây bạn có thể dành để thực sự xây nhà hoặc thu hút khách hàng mới.

Đối với nhiều lĩnh vực và nhiệm vụ khác nhau, các công cụ tổng hợp mô hình AI đóng vai trò là công cụ tối ưu hóa. Khi kết hợp với chuyên môn của con người để đảm nhận các nhiệm vụ phụ mà nếu không sẽ tốn thời gian hoặc tiền bạc, các mô hình AI có thể tăng đáng kể hiệu quả. Và ngay cả khi xem xét chi phí vận hành (chủ yếu là đào tạo), chúng có thể đáng để áp dụng đơn giản chỉ để tiết kiệm thời gian và/hoặc tiền bạc.

4. Những "Người Chơi" Chính Trong Thị Trường Tổng Hợp AI

Mỗi công cụ tổng hợp AI chứa các mô hình AI mini được thiết kế cho một mục đích cụ thể. Vì vậy, nhiều công cụ tổng hợp có thể bao quát mọi khía cạnh của một lĩnh vực cụ thể hoặc chứa một cụm các công cụ AI liên quan đến kinh doanh. Các doanh nghiệp thường biết trước loại công cụ nào họ cần, và sau đó một công ty cung cấp các công cụ tổng hợp AI có thể giới thiệu loại mô hình AI nào doanh nghiệp có thể hưởng lợi và chi phí cũng như lợi ích của chúng là gì. Một số có thể phát hiện ra rằng chi phí lớn hơn lợi ích, trong khi những người khác có thể triển khai AI thành công.

Những "người chơi" chính trong không gian tổng hợp AI có thể cung cấp cho mọi người và các tổ chức các giải pháp là nexos.ai, Eden AI, There’s An AI For That, Toolify AI và FutureTools. Một số cung cấp nhiều mô hình AI hơn, một số khác thì siêu cụ thể, nhưng tất cả đều hữu ích khi chọn các công cụ AI cần thiết.

4.1 Nexos.ai

ChatGPT, Claude và Llama là ba mô hình AI chính, và nexos.ai có khả năng cung cấp các giải pháp cá nhân và kinh doanh kết hợp thành công chúng, cùng với các công cụ khác. Đầu tiên, bạn sẽ cần gửi ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của mình, và nexos.ai sẽ giúp bạn chọn các giải pháp tốt nhất trong số hơn 200 mô hình AI. Các lợi ích chính của nó là:

• Theo dõi chi phí và các chỉ số hiệu suất. Triển khai AI rất hấp dẫn, nhưng nó có thể tốn kém nếu sử dụng không hiệu quả. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là có thể theo dõi chi phí-lợi ích của các công cụ AI.
• Lựa chọn LLM tối ưu nhất. Thay vì để bạn tự mình tìm ra mô hình AI nào bạn cần, nexos.ai giúp bạn chọn các tùy chọn hiệu quả nhất về chi phí để thúc đẩy mục tiêu của bạn.
• Hiệu suất đáng tin cậy. LLM có thể yêu cầu nhiều tài nguyên, thiếu hụt có thể khiến mô hình chạy chậm lại. Nexos.ai ngăn chặn điều đó bằng cách quản lý định tuyến nội dung và thời gian ngừng hoạt động.
• Tiến độ liên tục. AI cần được dạy thường xuyên để cải thiện. Ngoài việc quản lý LLM của mình, nexos.ai còn lên kế hoạch các cải tiến dịch vụ trong tương lai liên quan đến bảo mật, quyền riêng tư và định tuyến mô hình.

Nhìn chung, nexos.ai rất tiện dụng cho các doanh nghiệp yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện các nhiệm vụ hàng ngày và tối ưu hóa hiệu suất. Nó cũng rất tốt cho việc điều hướng mạng, cung cấp các câu trả lời và thông tin chi tiết đơn giản.

4.2 Eden AI

Eden AI cung cấp các mô hình AI để tối ưu hóa kinh doanh và phát triển nội bộ. Từ mã hóa phần mềm đến xây dựng quy trình làm việc, Eden AI có hơn 100 mô hình AI để lựa chọn. Eden AI cũng rất tập trung vào API, vì vậy nếu đó là những gì bạn cần, tôi khuyên bạn nên xem qua. Quá trình thiết lập cũng rất hợp lý, vì bạn được hướng dẫn trong suốt quá trình. Các lợi ích chính của Eden AI là:

• Thiết lập đơn giản. Bạn có thể bắt đầu từ đầu hoặc bằng cách sử dụng mẫu. Sau đó, bạn chỉ cần chọn một mô hình AI (hoặc các mô hình) phù hợp và tích hợp nó vào hệ thống của mình.
• Giám sát chi phí. Khi AI tiện dụng, rất dễ áp dụng nó một cách bất cẩn, nhưng chi phí bảo trì và ứng dụng sẽ tăng lên. Đó là lý do tại sao việc giám sát chi phí của Eden AI rất hữu ích.
• Mọi thứ cho doanh nghiệp - ở một nơi. Eden AI có các mô hình AI cho marketing, bán hàng, nhân sự và thậm chí cả hỗ trợ khách hàng. Nếu bạn chỉ mới bắt đầu, nó có thể giúp lấp đầy các vị trí mà nếu không sẽ khó tìm người.
• Những người đam mê công nghệ cũng nên đánh giá cao nhiều công nghệ của Eden AI không yêu cầu thiết lập API riêng lẻ.

4.3 There’s An AI For That (TAAFT)

Công cụ tổng hợp AI này là một trong những công ty dẫn đầu thị trường, với hơn 2 triệu người dùng và cơ sở dữ liệu công cụ AI lớn nhất. Nó có thể hơi phức tạp đối với những người mới bắt đầu hoàn toàn, nhưng nếu bạn cần thứ gì đó siêu cụ thể, thì rất hữu ích để khám phá. Các lợi ích chính là:

• Số lượng lớn các mô hình AI. Vì các công cụ AI nhỏ hơn thường rẻ hơn nhưng ít rộng hơn, TAAFT cho phép bạn chọn các mô hình cần thiết dựa trên nhiệm vụ, công việc, tác động, v.v.
• Trả tiền theo công cụ. Nếu bạn không cần một số lượng lớn mô hình AI, hệ thống thanh toán theo công cụ AI của TAAFT rất hữu ích cho những người muốn tiết kiệm.
• Mở rộng liên tục. Các mô hình AI mới được thêm vào thường xuyên, vì vậy nếu bạn không thể tìm thấy những gì bạn cần bây giờ, bạn có thể khám phá nó sau. Rốt cuộc, một số công cụ AI chỉ mất một tháng để đào tạo.

Nhìn chung, There’s An AI For That rất phù hợp cho những người tìm kiếm nhiều mô hình AI khác nhau, từ tối ưu hóa đến sáng tạo.

4.4 Toolify AI

Rất giống với There’s An AI For That, Toolify AI cũng cung cấp một loạt các mô hình AI nhỏ hơn được thiết kế cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Bạn có thể chọn chủ đề (Hình ảnh, Kinh doanh, Chatbot, v.v.) và triển khai nó để đáp ứng nhu cầu của bạn. Có hơn 22.000 công cụ AI bao gồm 233 danh mục. Các lợi ích chính của Toolify AI là lựa chọn mô hình AI lớn, cập nhật công cụ AI hàng ngày và bổ sung mô hình mới liên tục.

4.5 FutureTools

Giống như There’s An AI For That và Toolify AI, FutureTools cũng là một công cụ tổng hợp mô hình AI hàng loạt với các bản cập nhật và bổ sung công cụ AI hàng ngày. Mục đích chính của nó là tăng cường kỹ năng, năng suất và sự sáng tạo. Các lợi ích chính của nó là lựa chọn lớn các mô hình AI, kích thước nhỏ (ít tốn tài nguyên hơn) và một danh mục chủ đề đơn giản.

5. Lợi Ích Của Các Nền Tảng Tổng Hợp Mô Hình AI

Mặc dù luôn có nguy cơ việc lạm dụng các mô hình AI có thể thay thế lực lượng lao động của con người, nhưng có vô số lợi ích khi triển khai AI một cách có trách nhiệm. Các lợi ích chính của các công cụ tổng hợp mô hình AI là:

• Truy cập đơn giản. Nếu bạn cần các mô hình AI cụ thể nhưng không chắc chắn nên chọn công cụ nào, các công cụ tổng hợp AI cung cấp một lựa chọn các mô hình hữu ích, đa dạng về danh mục nhiệm vụ và độ phức tạp. Vì vậy, một công cụ tổng hợp AI duy nhất có thể cung cấp mọi thứ bạn cần mà không cần phải tìm kiếm các mô hình riêng lẻ.
• Hiệu quả về chi phí. Mặc dù không nhất thiết phải là một quy tắc, nhưng AI được kết hợp thông minh có thể giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian và tiền bạc. Ví dụ: một nhà nghiên cứu có thể sử dụng AI cho phần mã hóa trong công việc của mình để tập trung vào nhiệm vụ chính. Một kế toán có thể sử dụng AI để hoàn thành biểu đồ, tiết kiệm thời gian quý báu có thể dành để tìm kiếm khách hàng mới. Một công ty cũng có thể tiết kiệm tiền bằng cách để AI bổ sung cho nhân viên con người, tiết kiệm chi phí phải thuê người khác.
• Tính linh hoạt. Các công cụ AI có thể bao gồm một số lượng đáng kể các chủ đề, từ mã hóa và thiết kế đồ họa đến chatbot và tính toán độ bền vật liệu. Có một mô hình AI cho mọi thứ.
• Tiết kiệm thời gian. Một chuyên gia có công cụ AI có thể làm gấp đôi công việc mà họ có thể làm nếu không có AI. Với các mô hình AI đảm nhận các nhiệm vụ nhỏ hơn, tốn thời gian, một người có thể tăng năng suất của mình một cách đáng kể.
• Nâng cao khả năng ra quyết định. Các công cụ tổng hợp AI cung cấp các công cụ cụ thể hoặc các mô hình AI được phân loại có thể giúp cải thiện kết quả cá nhân và kinh doanh.

6. Tác Động Đến Các Ngành Công Nghiệp

Sự trỗi dậy của các công cụ tổng hợp mô hình AI đang định hình lại các ngành công nghiệp bằng cách giúp các công cụ AI tiên tiến dễ tìm, so sánh và triển khai hơn. Đây là cách chúng đang để lại dấu ấn của mình:

6.1 Thương Mại Điện Tử

AI trong thương mại điện tử đang chuyển từ mới lạ sang cần thiết. Đường cong độ trưởng thành của công nghệ AI năm 2022 của Gartner nhấn mạnh rằng AI tạo sinh, một xương sống của các công cụ tổng hợp AI, sẽ đạt đến độ trưởng thành sản xuất trong vòng 2-5 năm, báo hiệu tiềm năng tăng trưởng to lớn. Hiện tại, 78% các thương hiệu thương mại điện tử báo cáo đã triển khai hoặc lên kế hoạch áp dụng AI, thúc đẩy một thị trường dự kiến sẽ đạt 16,8 tỷ đô la vào năm 2030.

Các công cụ tổng hợp là trung tâm của sự phát triển này, cho phép các doanh nghiệp truy cập các công cụ AI cho mọi thứ, từ phân tích dịch vụ khách hàng đến tạo hình ảnh sản phẩm tự động. Bằng cách đơn giản hóa việc triển khai AI, các công cụ tổng hợp trao quyền ngay cả cho các nhà bán lẻ nhỏ để áp dụng các giải pháp trước đây chỉ dành cho những người chơi lớn, hợp lý hóa các hoạt động và tăng doanh số bán hàng.

6.2 Tài Chính Phi Tập Trung (DeFi)

Các công cụ tổng hợp AI đang hợp lý hóa quyền truy cập vào các công cụ giải quyết một số thách thức lớn nhất của DeFi, từ quản lý thanh khoản đến ngăn chặn gian lận. Ví dụ: các mô hình AI được sử dụng trong các sàn giao dịch phi tập trung (DEX) có thể dự đoán nhu cầu thanh khoản, đảm bảo các giao dịch diễn ra suôn sẻ hơn và giảm trượt giá ngay cả trong thời kỳ biến động.

Các công cụ quản lý danh mục đầu tư tự động có sẵn thông qua các công cụ tổng hợp cân bằng rủi ro và phần thưởng một cách linh hoạt, cho phép người dùng tối ưu hóa lợi nhuận mà không cần giám sát liên tục. Trong khi đó, các hệ thống phát hiện gian lận, như các hệ thống được tích hợp vào các nền tảng như KS Pay, giám sát các giao dịch để tìm hoạt động trái phép, tăng cường bảo mật trong một không gian thường bị chỉ trích vì các lỗ hổng. Bằng cách hợp nhất các công cụ AI này, các công cụ tổng hợp giúp các khả năng tiên tiến có thể truy cập được đối với các nhà giao dịch và các tổ chức, thúc đẩy cả hiệu quả và sự tin tưởng.

6.3 Chăm Sóc Sức Khỏe

Vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe đang thay đổi chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và chăm sóc bệnh nhân. Một ứng dụng nổi bật là trong X-quang, nơi các công cụ AI vượt trội trong việc phân tích X-quang để ưu tiên các trường hợp khẩn cấp và phát hiện các bất thường như gãy xương hoặc các dấu hiệu ung thư sớm. Các nền tảng tận dụng các công cụ tổng hợp AI cho phép các bệnh viện truy cập nhiều mô hình chẩn đoán cho các tình trạng cụ thể, hợp lý hóa các quy trình phân loại và giải thích.

Y học cá nhân hóa là một lĩnh vực khác, nơi các công cụ AI phân tích dữ liệu bệnh nhân để đề xuất các phương pháp điều trị phù hợp. Mặc dù việc áp dụng vẫn còn không đồng đều do những lo ngại về đạo đức và sự phản kháng từ ban lãnh đạo, những thành công ban đầu cho thấy đầy hứa hẹn. Ví dụ, chẩn đoán dựa trên AI đã chứng minh kết quả nhanh hơn, chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống, làm nổi bật tiềm năng của chúng trong việc tăng cường khả năng của con người trong chăm sóc sức khỏe.

6.4 Marketing

AI đang cách mạng hóa marketing bằng cách nâng cao cách các doanh nghiệp hiểu và tương tác với khách hàng. Phân tích năm 2018 của McKinsey về hơn 400 trường hợp sử dụng cho thấy marketing là lĩnh vực mà AI mang lại giá trị lớn nhất, và các công cụ tổng hợp AI đang đẩy nhanh quá trình chuyển đổi này. Các nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào các công cụ để tự động hóa việc tạo nội dung, phân khúc khách hàng và nhắm mục tiêu quảng cáo động.

Ví dụ: các mô hình dựa trên AI có thể phân tích mô hình mua hàng để dự đoán nhu cầu của khách hàng và tạo các chiến dịch được cá nhân hóa trong thời gian thực. Bằng cách tập trung các công cụ như vậy, các công cụ tổng hợp trao quyền cho các nhóm marketing để tối ưu hóa mọi giai đoạn trong hành trình của khách hàng, từ nhận thức đến chuyển đổi, đảm bảo ROI tối đa với nỗ lực thủ công tối thiểu.

7. Triển Vọng Tương Lai

Khi thị trường AI mở rộng về quy mô và độ phức tạp, các công cụ tổng hợp mô hình AI không chỉ hữu ích mà còn trở nên không thể thiếu. Chương tiếp theo trong quá trình phát triển của chúng hứa hẹn các công cụ với hệ thống đề xuất nâng cao, hướng dẫn người dùng đến các mô hình AI phù hợp nhất dựa trên nhu cầu cụ thể của họ. Cải thiện khả năng tương tác giữa các hệ thống AI khác nhau sẽ giúp tích hợp đa nền tảng liền mạch và các tính năng bảo mật nâng cao sẽ giải quyết những lo ngại kéo dài về quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu.

Nhưng để các công cụ tổng hợp AI đạt được tiềm năng tối đa, cần có những cải tiến chính. Khả năng truy cập của người dùng vẫn là một trở ngại, vì nhiều công cụ tổng hợp vẫn yêu cầu chuyên môn kỹ thuật để điều hướng hiệu quả. Dân chủ hóa các nền tảng này bằng các giao diện trực quan và các quy trình giới thiệu rõ ràng hơn có thể mở ra AI cho những người dùng không có chuyên môn kỹ thuật và các doanh nghiệp nhỏ hơn. Các cân nhắc về đạo đức cũng quan trọng không kém: các công cụ tổng hợp phải đảm bảo rằng các công cụ AI tuân thủ các tiêu chuẩn minh bạch và công bằng, giảm nguy cơ thiên vị hoặc lạm dụng.

Hơn nữa, điều cần thiết là các công cụ tổng hợp tập trung vào việc tối ưu hóa quy trình hơn là thay thế hoàn toàn sức lao động của con người. Tự động hóa quá mức có nguy cơ gây tổn hại đến tầng lớp công nhân-người tiêu dùng bằng cách làm xói mòn công việc và làm giảm sức mua, tạo ra hiệu ứng gợn sóng có thể làm suy yếu chính các thị trường mà AI hướng đến phục vụ.

Một thách thức khác nằm ở khả năng mở rộng và thích ứng. Khi các công nghệ mới nổi như AI lượng tử và điện toán thần kinh xuất hiện, các công cụ tổng hợp sẽ cần phải nhanh chóng thích ứng để cung cấp hỗ trợ cho những đổi mới tiên tiến này. Điều này không chỉ liên quan đến việc tích hợp các mô hình mới mà còn giáo dục người dùng về lợi ích và hạn chế của chúng.

Cuối cùng, có một nhu cầu cấp thiết về các cơ chế xây dựng lòng tin. Với sức mạnh của AI đi kèm với nguy cơ lạm dụng, và các công cụ tổng hợp phải thúc đẩy sự tin tưởng bằng cách cung cấp thông tin rõ ràng về nguồn gốc và các tiêu chuẩn đạo đức của các mô hình mà họ lưu trữ. Tính minh bạch sẽ là chìa khóa để đảm bảo người dùng cảm thấy tự tin khi áp dụng AI cho các nhiệm vụ quan trọng.

8. Kết luận

Tương lai của AI nằm ở việc tạo ra các hệ sinh thái nơi các công cụ đa dạng hoạt động cùng nhau một cách liền mạch. Các công cụ tổng hợp AI được định vị để trở thành kiến trúc sư của một tương lai kết nối với nhau, thu hẹp khoảng cách giữa công nghệ và người dùng đồng thời đảm bảo rằng lợi ích của AI có thể tiếp cận, đạo đức và có tác động.

Giống như cuộc Cách mạng Công nghiệp đã định hình lại thị trường việc làm, AI có tiềm năng định nghĩa lại sự nghiệp hiện đại - không phải bằng cách loại bỏ hoàn toàn công việc mà bằng cách thay đổi bản chất của công việc. Giống như máy móc đã từng chuyển người lao động từ lao động chân tay sang các vai trò chuyên biệt hơn, AI có thể thúc đẩy con người hướng tới các công việc đòi hỏi sự sáng tạo, tư duy phản biện và trí tuệ cảm xúc. Điều quan trọng là phải hướng dẫn quá trình chuyển đổi này một cách chu đáo, đảm bảo rằng AI đóng vai trò là một sự bổ sung cho nỗ lực của con người thay vì thay thế, giúp xã hội điều chỉnh và phát triển trong một nền kinh tế được chuyển đổi.