Lý do ch ọn đề tài
Trong những thập kỷ qua, công nghệ thông tin, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo đã phát triển mạnh mẽ, trở thành những yếu tố quan trọng và có sức ảnh hưởng lớn trong đời sống con người.
Những tiến bộ vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo đã tạo ra những thay đổi sâu sắc trong đời sống xã hội Hiện tại, chúng ta vẫn chưa thể hình dung hết quy mô và độ phức tạp của những đột phá này Do đó, việc hình thành một cái nhìn toàn diện và toàn cầu về tác động của công nghệ đối với cuộc sống hiện tại và tương lai là rất cần thiết.
Trong những năm gần đây, máy móc đã vượt trội hơn con người về hiệu suất trong một số công việc liên quan đến trí tuệ Các chuyên gia dự đoán rằng tốc độ phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tiếp tục gia tăng Mặc dù chưa chắc chắn rằng máy móc có thể đạt được trí thông minh so sánh với con người trong 20 năm tới, nhưng AI được kỳ vọng sẽ ngày càng vượt trội hơn trong nhiều lĩnh vực Sự tăng cường khả năng cho AI đang dẫn đến tự động hóa nhiều công việc lặp đi lặp lại, đồng thời nâng cao năng suất lao động, giảm thời gian cần thiết để sản xuất sản phẩm và dịch vụ, cũng như đảm bảo chất lượng theo yêu cầu.
Sự phát triển của tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo đang mang lại nhiều lợi ích kinh tế tiềm năng, góp phần thúc đẩy sự chuyển mình của nền kinh tế thế giới, đặc biệt là nền kinh tế chia sẻ Nền kinh tế này hoạt động trên nền tảng kỹ thuật số, cho phép khách hàng truy cập vào hàng hóa và dịch vụ hữu hình cũng như vô hình, như kỹ năng và thời gian của cá nhân khác, thông qua kết nối Internet.
2 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, "nền kinh tế chia sẻ" đã trở thành chủ đề nóng trên nhiều diễn đàn kinh tế và thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng Mặc dù sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã nâng cao hiệu quả kinh tế của mô hình này, nhưng nó cũng đặt ra những khó khăn và thách thức mà con người không thể tránh khỏi trong tương lai.
Tôi quyết định chọn đề tài "Ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ" nhằm gợi ý hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam trong khóa luận tốt nghiệp cử nhân triết học của mình.
T ổ ng quan tình hình nghiên c ứ u
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã phát triển mạnh mẽ và ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực đời sống Sự phổ biến của mô hình kinh tế chia sẻ đã thúc đẩy các nhà khoa học, nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách tiến hành các nghiên cứu sâu sắc về tác động của trí tuệ nhân tạo.
Kinh tế chia sẻ là một lĩnh vực còn mới mẻ, với lịch sử phát triển ngắn hạn không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn cầu Do đó, so với các vấn đề kinh tế khác, số lượng nghiên cứu về chủ đề này vẫn còn hạn chế, đặc biệt là trong bối cảnh Việt Nam.
Nghiên cứu phạm vi nước ngoài:
Kinh tế chia sẻ trong ngành du lịch đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới, với nhiều đề tài quan trọng Một ví dụ tiêu biểu là nghiên cứu của Kerstin Bremser và Maria del Mar Alonso-Almeida, được trình bày tại Hội nghị Quản trị Quốc tế năm 2017, mang tiêu đề “Kinh tế chia sẻ và du lịch: Ánh sáng và bóng tối”, phân tích những ảnh hưởng tích cực và tiêu cực của mô hình này đối với ngành du lịch.
Kinh tế chia sẻ đang có ảnh hưởng sâu rộng đến ngành du lịch, mang lại nhiều lợi ích như tăng cường sự linh hoạt cho du khách và tạo ra cơ hội kiếm tiền cho người dân địa phương Tuy nhiên, mô hình này cũng không tránh khỏi những mặt tối, bao gồm sự cạnh tranh không công bằng với các doanh nghiệp truyền thống và tác động tiêu cực đến môi trường Việc hiểu rõ cả hai khía cạnh này là cần thiết để phát triển một ngành du lịch bền vững trong bối cảnh kinh tế chia sẻ.
Bài viết "Kinh tế chia sẻ trong thị trường du lịch: Cơ hội và Thách thức" của Teresa Skalska (2017) nêu bật những đặc điểm nổi bật của kinh tế chia sẻ trong ngành du lịch Đồng thời, Jeff Hong cũng đã phân tích "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" (2018), làm rõ các xu hướng và thách thức mà ngành du lịch phải đối mặt trong bối cảnh kinh tế chia sẻ ngày càng phát triển.
Nghiên cứu “Hy vọng trên nền kinh tế chia sẻ” của Judith Wallenstein and
Bài viết của Urvesh Shelat và Judith Wallenstein năm 2017 nghiên cứu về nền kinh tế chia sẻ, nhằm xác định xem việc chia sẻ chuyến đi, căn hộ và quần áo đã qua sử dụng có phải là xu hướng bền vững cho doanh nghiệp hay không Nghiên cứu đã phỏng vấn hơn 25 nhà sáng lập và CEO của các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực này, cùng với khảo sát hơn 3.500 người tiêu dùng tại Mỹ, Đức và Ấn Độ Tập trung vào cơ hội từ nền kinh tế chia sẻ, thái độ của người tiêu dùng và các ngành công nghiệp bị ảnh hưởng, nghiên cứu này sẽ tiếp tục khám phá các chiến lược và tương lai của mô hình chia sẻ trong nền kinh tế toàn cầu.
Nghiên cứu của Codagnone (2018) chỉ ra rằng nền kinh tế chia sẻ trong lĩnh vực cho thuê nhà và xe đang phát triển nhanh chóng so với mô hình cho thuê truyền thống Các doanh nghiệp áp dụng mô hình ngang hàng trên nền tảng số đang chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ, thu hút người dùng mới với tỷ lệ gia tăng theo cấp số nhân, đồng thời lôi kéo khách hàng từ các hình thức cho thuê truyền thống Trong khi đó, mô hình cho thuê truyền thống có nguy cơ bị biến mất do sự phát triển chậm chạp của nó.
Trong khi thị trường cho thuê xe truyền thống dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ 2% trong năm 2017, thị trường chia sẻ xe lại có triển vọng phát triển mạnh mẽ hơn.
Nghiên cứu phạm vị trong nước:
Nền kinh tế chia sẻ đã nhanh chóng phát triển tại Việt Nam trong vài năm qua, thu hút sự quan tâm của nhiều nghiên cứu trong nước.
Bài báo “Dịch vụ 'chia sẻ phòng' Airbnb lấy khách của khách sạn” của
Theo báo Tuổi Trẻ, tính đến tháng 6-2017, Việt Nam có khoảng 6.500 cơ sở tham gia Airbnb, thu hút nhiều người dùng nhờ giá cả phải chăng và chất lượng dịch vụ tốt hơn so với khách sạn Giá trung bình mỗi phòng trên Airbnb khoảng 35 USD/đêm, cho thấy dịch vụ này đang dần chiếm lĩnh thị trường lưu trú Khác với khách sạn, trong giao dịch Airbnb, cả khách và chủ nhà đều có thể đánh giá lẫn nhau, tạo ra sự minh bạch và tin cậy Trong vài năm gần đây, số lượng căn hộ dịch vụ cho thuê qua Airbnb tại Việt Nam gia tăng mạnh mẽ, đồng thời khách du lịch đến Việt Nam cũng tăng cao vào năm 2016, nhưng giá phòng khách sạn 4-5 sao không tăng nhiều như trước Điều này cho thấy Airbnb đã bắt đầu ảnh hưởng đến ngành khách sạn tại Việt Nam Airbnb hoạt động như một nền tảng kết nối người thuê với chủ nhà trên toàn cầu thông qua ứng dụng di động, với thanh toán thực hiện qua thẻ tín dụng và một khoản phí được thu từ cả hai bên.
Bài viết của Hồng Phúc năm 2018 trên báo Đầu tư đề cập đến việc thu thuế kinh doanh trên Airbnb tại Việt Nam Với một căn nhà, tầng lầu hoặc phòng trống, chủ sở hữu có thể dễ dàng đăng ký cho thuê trên nền tảng này Sau 9 năm hoạt động, đã có hơn 10.000 cơ sở lưu trú tại Việt Nam tham gia, nhưng việc thu thuế từ Airbnb vẫn là một thách thức lớn.
Airbnb không chỉ nổi bật với mạng lưới rộng khắp, giá cả phải chăng và trải nghiệm như người địa phương, mà còn tạo cơ hội giao tiếp giữa người thuê và người cho thuê Tính đến cuối năm 2016, Việt Nam có khoảng 10.000 cơ sở lưu trú đăng ký trên Airbnb, nhưng cơ quan chức năng như Cục thuế TP.HCM và Sở Du lịch vẫn chưa quản lý hiệu quả nền tảng này Một số công ty du lịch còn chưa nhận thức rõ về Airbnb Theo Cục Thuế TP.HCM, từ tháng 5/2017, đã có kế hoạch quản lý các tổ chức, cá nhân kinh doanh thương mại điện tử, trong đó có Airbnb, nhưng kết quả chưa đạt kỳ vọng và chưa thu được thuế từ các đơn vị này Hiện tại, có 2.074 người cung cấp dịch vụ cho thuê trên Airbnb tại TP.HCM, trong đó 45% là nhóm cho thuê nhiều hơn một đơn vị lưu trú Việc thu thuế sẽ là động lực quan trọng để cơ quan chức năng tăng cường quản lý.
Quản lý Airbnb đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho khách thuê và trách nhiệm của người cho thuê, từ đó tạo ra sự ổn định cho nền kinh tế chia sẻ Tuy nhiên, việc quản lý và thu thuế đối với các cá nhân Việt Nam tham gia kinh doanh trên www.airbnb.com gặp nhiều khó khăn, do toàn bộ giao dịch được thực hiện trực tuyến mà không cần xuất hóa đơn hay thanh toán bằng tiền mặt.
Bài báo của Hà Linh (2017) chỉ ra rằng khu vực Đông Nam Á đang chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của các cộng đồng kinh doanh theo mô hình chia sẻ tài sản cá nhân Đặc biệt, người tiêu dùng tại Thái Lan, Philippines và Indonesia rất ưa chuộng việc tăng thu nhập thông qua cho thuê tài sản cá nhân Mô hình kinh doanh chia sẻ này nhanh chóng được đón nhận, với bốn trong năm thị trường hàng đầu sẵn sàng tham gia Chỉ có 12% người tiêu dùng Thái Lan, 13% Philippines, 18% Việt Nam, 14% Indonesia và 28% Malaysia từ chối chia sẻ tài sản của mình Tuy nhiên, Singapore là thị trường khó tính nhất với 32% người được hỏi chưa sẵn sàng tham gia vào mô hình này.
Theo một nghiên cứu toàn cầu, Indonesia và Philippines lần lượt đứng thứ hai và thứ tư về việc thuê hoặc chia sẻ sản phẩm và dịch vụ trong mô hình kinh tế chia sẻ Cụ thể, 87% người tiêu dùng Indonesia và 85% người tiêu dùng Philippines bày tỏ sẵn sàng tham gia vào các dịch vụ này Các tỷ lệ này lần lượt là 84% tại Thái Lan, 76% tại Việt Nam, 74% tại Malaysia, 67% tại Singapore, và 66% cho toàn cầu Sự phát triển nhanh chóng của internet trong khu vực đã tạo điều kiện thuận lợi cho mô hình kinh tế chia sẻ, nhờ vào khả năng kết nối giữa người tiêu dùng, điều này dự báo sẽ thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ hơn trong những năm tới.
M ục đích và nhiệ m v ụ nghiên c ứ u
Mục đích của bài viết là nghiên cứu hệ thống và tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo (AI) cùng nền kinh tế chia sẻ Bài viết tập trung phân tích tác động của việc áp dụng AI vào nền kinh tế chia sẻ cho đến hiện tại và đề xuất những hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam.
- 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
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ đã mang lại nhiều tác động tích cực, bao gồm tối ưu hóa quy trình hoạt động, nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo ra những cơ hội kinh doanh mới Đến nay, AI đã giúp các nền tảng chia sẻ cải thiện khả năng phân tích dữ liệu và dự đoán nhu cầu, từ đó tăng cường hiệu quả hoạt động Hướng đi mới cho nền kinh tế Việt Nam là tích hợp công nghệ AI vào các lĩnh vực như du lịch, giao thông và thương mại điện tử, nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững và nâng cao sức cạnh tranh trong bối cảnh toàn cầu hóa.
Đối tượ ng và ph ạ m vi nghiên c ứ u
Khoá luận này tập trung vào việc phân tích lịch sử hình thành và phát triển của Trí tuệ nhân tạo, đồng thời khám phá nguồn gốc và các đặc điểm cơ bản của nền kinh tế chia sẻ Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng sẽ xem xét ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế chia sẻ, nhằm làm rõ mối liên hệ và tác động giữa hai lĩnh vực này.
Nghiên cứu này tập trung vào quá trình hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và nền kinh tế chia sẻ, đồng thời phân tích những tác động của việc áp dụng AI vào nền kinh tế chia sẻ hiện nay Bài viết cũng đề cập đến những định hướng mới cho nền kinh tế Việt Nam trong bối cảnh này.
Cơ sở lý lu ận và phương pháp nghiên cứ u
Khoá luận này được xây dựng dựa trên cơ sở lý luận của chủ nghĩa duy vật biện chứng, kết hợp với các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và bức tranh hiện thực của nền kinh tế chia sẻ trong bối cảnh hiện nay.
Khóa luận áp dụng nhiều phương pháp nghiên cứu quan trọng, bao gồm phân tích và tổng hợp, so sánh, thống nhất lịch sử - lôgíc, khái quát hóa và trừu tượng hóa, nhằm đảm bảo tính chính xác và sâu sắc trong việc nghiên cứu.
Ý nghĩa củ a khóa lu ậ n
Khóa luận này làm rõ khái niệm trí tuệ nhân tạo và quá trình phát triển của ngành khoa học này, đồng thời phân tích bản chất và nguồn gốc của nền kinh tế chia sẻ Nó chứng minh ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đối với nền kinh tế chia sẻ, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam Bên cạnh đó, khóa luận cũng là tài liệu tham khảo hữu ích cho những ai quan tâm đến ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này.
K ế t c ấ u c ủ a khóa lu ậ n
Ngoài phần mởđầu và tài liệu tham khảo, khóa luận gồm 2 chương, 5 tiết
KHÁI LUẬ N CHUNG V Ề TRÍ TU Ệ NHÂN T Ạ O VÀ N Ề N
Trí tu ệ nhân t ạ o
1.1.1 Các thời kỳ phát sinh và phát triển của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên quen thuộc với mọi người nhờ vào những ứng dụng thực tiễn trong cuộc sống hàng ngày Bài viết này sẽ tóm tắt quá trình hình thành, tồn tại và phát triển của trí tuệ nhân tạo cho đến nay, bao gồm ba giai đoạn chính.
Giai đoạn phát triển đầu tiên (thập kỷ 60 - 70 thế kỷ XX)
John McCarthy (sinh 1927) là một trong những nhân vật quan trọng nhất trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) Sau khi tốt nghiệp Đại học Princeton, ông đã chuyển đến Đại học Dartmouth, nơi được coi là cái nôi của khoa học AI Tại đây, McCarthy đã thuyết phục các nhà khoa học nổi tiếng như Minsky, Shannon và Rochester tham gia vào nghiên cứu lý thuyết tự động và mạng thần kinh Vào mùa hè năm 1956, một hội thảo kéo dài hai tháng đã được tổ chức tại Dartmouth để thảo luận về các vấn đề liên quan đến AI, sự kiện này được coi là cột mốc ra đời của ngành AI Hội nghị đầu tiên do Marvin Minsky và John McCarthy tổ chức, quy tụ nhiều nhà khoa học, trong đó có Allen Newell và Herbert Simon, những người được xem là những người sáng lập ngành AI Tại hội nghị này, John McCarthy đã đề xuất 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
Herbert Simon và Allen Newell là hai nhân vật quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính Vào tháng Giêng năm 1956, Herbert Simon đã mở đầu một trong những bài thuyết trình của mình bằng một nhận xét mang tính chất quyết định.
Vào dịp Noel, Allen Newell và tôi đã phát minh ra một chiếc máy có khả năng suy nghĩ, từ đó mở ra khả năng giải quyết các vấn đề trí tuệ của con người một cách hiệu quả.
Allen Newell và Herbert Simon đã phát triển chương trình máy tính mang tên Nhà lý thuyết logic (Logic Theorist), có khả năng tìm ra các chứng minh cho các định lý toán học thông qua suy diễn logic Chương trình này sử dụng một bộ quy tắc và thuật toán, bắt đầu từ các sự kiện toán học để tự động suy ra những chứng minh cơ bản Sau khi ra đời, chương trình đã chứng minh hầu hết các lý thuyết trong phần “Những quy tắc toán học” của Russell và Whitehead Russell đã mô tả một cách hào hứng về việc Herbert Simon trình diễn chương trình có thể chứng minh lý thuyết một cách hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
Những thành công ban đầu của Allen Newell và Herbert Simon còn gắn với
GPS (General Problem Solver - Hệ giải bài toán tổng quát) là một chương trình được phát triển để mô phỏng các phương pháp giải quyết vấn đề của con người, khác với Logic Theorist Chương trình này sử dụng các thuật toán bao gồm “thuật phát hiện”, cho phép tiếp cận tổng quát để giải quyết các bài toán Vì vậy, GPS có thể được coi là chương trình đầu tiên thể hiện cách tiếp cận “suy nghĩ như con người”.
Vào năm 1952, Arthur Samuel đã giới thiệu một phương pháp mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, không chỉ khẳng định khả năng của máy tính mà còn tập trung vào việc ứng dụng thực tế các chương trình Phương pháp này đã mở ra hướng nghiên cứu mới cho các nhà khoa học AI sau này.
Năm 1958, McCarthy đã chuyển từ Dartmouth đến MIT, nơi ông thực hiện ba đóng góp quan trọng cho nghiên cứu AI Tại phòng thí nghiệm Memo số 1 về AI, ông đã phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp, ngôn ngữ này vẫn giữ vị trí thống trị trong lĩnh vực AI cho đến ngày nay.
AI đã được phát triển với sự hỗ trợ của ngôn ngữ lập trình Lisp, công cụ mà McCarthy cần để biểu diễn tri thức Tuy nhiên, ông gặp khó khăn trong việc nhập dữ liệu vào máy tính, dẫn đến những thách thức trong quá trình phát triển.
Năm 1958, các nhà nghiên cứu tại MIT đã phát minh ra lý thuyết phân chia thời gian (time-sharing), dẫn đến việc phát triển hệ thống time-sharing thực nghiệm, góp phần thành lập Tập đoàn trang thiết bị kỹ thuật số (Digital Equipment Corporation), hiện là một trong những tập đoàn sản xuất máy tính lớn nhất thế giới Cùng năm, McCarthy đã công bố bài viết "Những chương trình với cảm nhận phổ biến", mô tả chương trình giả thuyết Advice Taker, được xem là một trong những hệ thống AI đầu tiên Khác với các lý thuyết trước đó, Advice Taker sử dụng tri thức chung để giải quyết vấn đề, như việc lập kế hoạch đi đến sân bay với những tiền đề đơn giản Chương trình này còn có khả năng chấp nhận những tiền đề mới trong quá trình hoạt động, từ đó mở rộng khả năng ứng dụng và thành công trong các tình huống chưa được lập trình Advice Taker thể hiện các quy tắc trung tâm trong biểu diễn tri thức và lập luận, giúp tạo ra một hình thức biểu diễn tri thức rõ ràng và điều khiển quá trình suy diễn.
Năm 1958, Marvin Minsky gia nhập MIT và cùng với John McCarthy nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI) Mặc dù họ đạt được một số thành công, nhưng đã phát triển theo những hướng khác nhau: McCarthy tập trung vào biểu diễn tri thức và lập luận trong logic hình thức, trong khi Minsky chú trọng vào việc phát triển các chương trình làm việc và hệ thống đối logic Năm 1963, McCarthy chuyển đến Stanford và thành lập phòng thí nghiệm AI.
Nghiên cứu của Rôbinsơn tại Stanford tập trung vào việc sử dụng logic học để phát triển Ultimate Advice Taker, một chương trình được đề xuất nhằm giải quyết bài toán thông qua thuật toán chứng minh định lý đầy đủ của logic vị từ Các nghiên cứu này nhấn mạnh đến các phương pháp lập luận logic với mục đích chung, mở ra hướng đi mới trong việc áp dụng lý thuyết vào thực tiễn.
Một trong những chủ đề được quan tâm là khả năng máy tính có thể mô phỏng bộ não con người hay không Nhiều người tin rằng công nghệ có thể sao chép chính xác bộ não con người vào phần cứng và phần mềm máy tính, dẫn đến việc bộ não mô phỏng trong máy tính gần như giống hệt bộ não thật Năm 1965, Simon lạc quan tuyên bố rằng "Máy móc trong vòng 20 năm nữa sẽ có khả năng làm tất cả mọi việc con người làm", trong khi Minsky dự đoán vào năm 1967 rằng "Việc tạo ra trí thông minh nhân tạo sẽ cơ bản được giải quyết trong một thế hệ nữa."
Mặc dù những tiên đoán về trí tuệ nhân tạo không thành hiện thực, nhưng điều này đã giúp các nhà nghiên cứu nhận thức rõ hơn về những hạn chế của các hệ logic hình thức Chính phủ Mỹ và Anh đã cắt giảm nhiều đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực này, nhưng những thất bại ban đầu đã mở ra cơ hội để hiểu rằng khả năng tính toán của máy phụ thuộc vào độ phức tạp của từng bài toán Định lý Godle về tính không đầy đủ năm 1931 đã chỉ ra rằng trong mọi hệ hình thức, luôn tồn tại những mệnh đề đúng mà không thể chứng minh được Vẫn còn nhiều bí ẩn cần được khám phá trong tương lai.
Giai đoạn phục hồi và xâm nhập vào các ngành kinh tế quốc dân (thập kỷ
Vào những năm đầu thập kỷ 80 của thế kỷ trước, ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đã bước vào một giai đoạn hồi sinh mạnh mẽ kéo dài khoảng 15 năm, đánh dấu sự bùng nổ và cạnh tranh quốc tế Ý tưởng cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI trong thời kỳ này là khái niệm về trí thông minh.
Kinh t ế chia s ẻ
1.2.1 Nguồn gốc của nền kinh tế chia sẻ
Nền kinh tế chia sẻ, mặc dù còn mới mẻ, đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm qua Các công ty trẻ như Uber và Airbnb hiện đang phục vụ hàng triệu khách hàng, mở rộng hoạt động tại hàng trăm thành phố trên toàn cầu và đạt giá trị hàng chục tỷ đô la.
Sự phát triển của Internet và dữ liệu lớn đã thu hẹp khoảng cách giữa chủ sở hữu tài sản nhàn rỗi và những người có nhu cầu sử dụng chúng Sự gia tăng các nền tảng di động và trực tuyến đã kết nối hiệu quả các cá nhân và tổ chức Giờ đây, cá nhân có thể quảng cáo, bán hàng hóa và dịch vụ, cũng như tìm kiếm khách hàng thông qua mạng lưới Internet rộng lớn.
Việc trao đổi giữa cá nhân và tổ chức có thể diễn ra theo nhiều hình thức, bao gồm trực tiếp ngang hàng hoặc gián tiếp qua bên trung gian như cửa hàng, trang web hay ứng dụng Hình thức trao đổi này có thể thực hiện trực tuyến hoặc ngoại tuyến, và có thể miễn phí hoặc có phí, trong đó "phí" có thể là tiền, điểm hoặc các hình thức khác.
Trong nền kinh tế chia sẻ, người tiêu dùng đảm nhận hai vai trò quan trọng: vừa là bên thụ hưởng dịch vụ, vừa là bên cung cấp tài nguyên.
Mặc dù kinh tế chia sẻ đang phát triển nhanh chóng và được nhiều người tiêu dùng biết đến, nhưng vẫn chưa có một định nghĩa chính thức cho khái niệm này Do đó, nó còn được gọi bằng nhiều tên khác nhau, chẳng hạn 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 là một mô hình thị trường kết nối các cá nhân qua mạng lưới phân tán để chia sẻ hoặc trao đổi tài sản chưa được sử dụng, bao gồm nhiều loại hàng hóa và dịch vụ Mô hình này không chỉ mang lại lợi ích tài chính mà còn tạo ra giá trị phi tiền tệ cho người tham gia Việc áp dụng quy định bảo vệ người tiêu dùng trong bối cảnh nền kinh tế chia sẻ là cần thiết để đảm bảo quyền lợi và sự an toàn cho người dùng.
Koen Frenken (2017) định nghĩa nền kinh tế chia sẻ là mô hình trong đó người tiêu dùng cho phép truy cập tạm thời vào tài sản vật chất nhàn rỗi của họ cho những người khác, thường là với mục đích kiếm tiền.
Nền kinh tế chia sẻ, theo Benita Matofska (2016), là một hệ sinh thái kinh tế xã hội tập trung vào việc chia sẻ tài nguyên vật chất và con người Nó bao gồm các hoạt động như tạo ra, sản xuất, phân phối, thương mại và tiêu thụ hàng hóa và dịch vụ giữa các cá nhân và tổ chức khác nhau.
Sự tồn tại của nhiều định nghĩa về nền kinh tế chia sẻ gây ra sự mơ hồ và tranh cãi trong giới học giả Một ví dụ điển hình là sự bất đồng về việc liệu các dịch vụ cá nhân như giúp việc hay trông trẻ trên nền tảng như TaskRabbit, cũng như dịch vụ vận chuyển của các hãng như Grab hay Uber, có được xem là một phần của nền kinh tế chia sẻ hay không Một số chuyên gia cho rằng những dịch vụ này nên được phân loại vào nền kinh tế theo yêu cầu.
Trong nền kinh tế chia sẻ, các định nghĩa về đối tượng tham gia có sự khác biệt rõ rệt Một số định nghĩa chỉ nhấn mạnh đến “các cá nhân”, trong khi những định nghĩa khác mở rộng khái niệm này để bao gồm cả các giao dịch giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp.
Theo Koen Frenken và Juliet Schor (2016), nền kinh tế chia sẻ được xác định bởi ba đặc điểm chính: “tương tác giữa người tiêu dùng với người tiêu dùng”, “quyền truy cập tạm thời” và “hàng hóa vật chất” Điều này có nghĩa là các dịch vụ như đi chung xe hay quá giang xe cũng thuộc nền kinh tế chia sẻ, vì người tiêu dùng không chỉ sử dụng dịch vụ (đi xe) mà còn “bán” hoặc “trao đổi” những tài sản rảnh rỗi (chỗ ngồi còn lại) để nhận lại giá trị vật chất khác, từ đó giúp giảm chi phí.
Nếu không có khách hàng gọi Grab hay Uber, sẽ không có chuyến đi nào được cung cấp Sự phát triển của Grab, Uber và các hãng vận tải khác gắn liền với dịch vụ "thuê xe" hơn là "chia sẻ xe" Điều này chứng tỏ rằng các giao dịch giữa doanh nghiệp và người tiêu dùng đang tách rời khỏi mô hình kinh tế chia sẻ.
Dịch vụ cho thuê nhà ở giữa người tiêu dùng, như trên nền tảng Airbnb, phản ánh rõ nét tiêu chí của nền kinh tế chia sẻ Tuy nhiên, việc một cá nhân mua căn nhà thứ hai chỉ để cho khách du lịch thuê không được coi là một giao dịch thuộc nền kinh tế chia sẻ.
Theo định nghĩa của Koen Frenken và Juliet Schor, eBay, một nền tảng giao dịch lớn, không thực sự hoạt động theo mô hình kinh tế chia sẻ Điều này là do các giao dịch giữa người tiêu dùng với nhau trên eBay dẫn đến việc sở hữu hàng hóa một cách "vĩnh viễn" thay vì "tạm thời".
Kinh tế chia sẻ được hiểu là việc chia sẻ tài sản vật chất rảnh rỗi giữa cá nhân và tổ chức nhằm mục đích có lợi nhuận hoặc phi lợi nhuận Theo quan điểm của Koen Frenken và Juliet Schor, khái niệm này chỉ tồn tại trên nền tảng "chia sẻ" Cụ thể, khi một chủ sở hữu muốn chia sẻ tài sản của mình với người khác, đó chính là kinh tế chia sẻ Ví dụ, một người mua xe ô tô không chỉ để phục vụ cho bản thân mà còn có thể chia sẻ với những người cần sử dụng.
21 giờ đây khi anh ta muốn tham gia làm tài xế Grab hay Uber để tận dụng sự