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

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (635.91 KB, 47 trang )

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN, ĐHQGHN
<b>KHOA TRIẾT HỌC </b>

<b>ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO </b>
<b>VÀO NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ HƯỚNG ĐI MỚI CHO NỀN </b>

<b>KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC </b>
<b>NGÀNH TRIẾT HỌC </b>

Hệ đào tạo: Chính quy
Khóa học: QH-2016 -X

</div>
<span class='text_page_counter'>(2)</span><div class='page_container' data-page=2>

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN, ĐHQGHN

<b>KHOA TRIẾT HỌC </b>
<b>--- </b>

<b>ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO </b>

<b>VÀO NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ HƯỚNG ĐI MỚI </b>

<b>CHO NỀN KINH TẾ VIỆT NAM </b>

<b>KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC </b>
<b>NGÀNH TRIẾT HỌC </b>

Hệ đào tạo: Chính quy
Khóa học: QH-2016 -X

<b>Người hướng dẫn: PGS. TS. Nguyễn Anh Tuấn </b>

</div>
<span class='text_page_counter'>(3)</span><div class='page_container' data-page=3>

Tơi xin cam đoan Khóa luận này là cơng 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. Khơng có bất kì sự không trung thực nào trong các kết
quả nghiên cứu.

Nếu có gì sai trái, tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm.

<i>Hà Nội, ngày 1 tháng 06 năm 2020 </i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(4)</span><div class='page_container' data-page=4>

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

<b>Chương 1: KHÁI LUẬN CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ NỀN </b>
<b>KINH TẾ CHIA SẺ ... 8 </b>

1.1.1. Các thời kỳ phát sinh và phát triển của trí tuệ nhân tạo ... 8

<i>Giai đoạn phục hồi và xâm nhập vào các ngành kinh tế quốc dân (thập kỷ </i>
<i>80 - 90 thế kỷ XX)... 11 </i>

<i>Giai đoạn phát triển gần đây ... 15 </i>

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 mơ hình kinh tế chia sẻ nổi bật ... 22

<b>Chương 2: ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO </b>
<b>ĐẾN NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ GỢI Ý HƯỚNG ĐI MỚI CHO NỀN </b>
<b>KINH TẾ VIỆT NAM ... 25 </b>

<b>2.1. Ảnh hưởng tích cực ... 25 </b>

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

</div>
<span class='text_page_counter'>(5)</span><div class='page_container' data-page=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

<b>2.3. Gợi ý hướng đi mới cho nền kinh tế chia sẻ tại Việt Nam ... 34 </b>

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

</div>
<span class='text_page_counter'>(6)</span><div class='page_container' data-page=6>

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 mơ, 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 tồn diện và tồn cầu về cách cơng 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 thơng 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 cơng
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.

</div>
<span class='text_page_counter'>(7)</span><div class='page_container' data-page=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 “mơ 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 đơng 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 mơ 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.

<b>2. Tổng quan tình hình nghiên cứu </b>

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
thơi 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,
khơng chỉ ở Việt Nam mà trên tồn thế giới, nên trên thực tế, so sánh với những
vấn đề kinh tế khác, chưa có nhiều cơng 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

</div>
<span class='text_page_counter'>(8)</span><div class='page_container' data-page=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 mơ hình kinh tế này.

<i>Bài viết “Kinh tế chia sẻ trong thị trường du lịch: Cơ hội và Thách thức” </i>
của Teresa Skalska năm 2017, những đặc điểm của kinh tế chia sẻ trong ngành
<i>du lịch được đưa ra. Ngoài ra, Jeff Hong đã đăng bài viết “Sự trỗi dậy của nền </i>
<i>kinh tế chia sẻ và tương lai của du lịch và ngành công nghiệp du lịch” trong tạp </i>
<i>chí “Khách sạn và Quản trị kinh doanh” năm 2018. </i>

<i>Nghiên cứu “Hy vọng trên nền kinh tế chia sẻ” của Judith Wallenstein and </i>
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 tồn cầu và các mơ hình kinh doanh
cụ thể có khả năng thành cơng.

</div>
<span class='text_page_counter'>(9)</span><div class='page_container' data-page=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.

<i><b>Nghiên cứu phạm vị trong nước: </b></i>

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:

<i>Bài báo “Dịch vụ 'chia sẻ phòng' Airbnb lấy khách của khách sạn” của </i>
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 phịng 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
<i>của các khách sạn tại Việt Nam. . “Airbnb là một startup với mơ hình kết nối </i>
<i>người cần th nhà, th phịng trọ với những người có phịng cho th trên </i>
<i>khắp thế giới thông qua ứng dụng di động tương tự như ứng dụng chia sẻ xe </i>
<i>Uber. Tất cả việc thanh tốn sẽ được thực hiện thơng qua Airbn, sử dụng thẻ </i>
<i>tín dụng và nhà trung gian này sẽ thu một khoản phí đối với cả người cần đặt </i>
<i>phòng và chủ nhà”. </i>

<i>Bài viết “Chưa thể thu thuế kinh doanh trên Airbnb” của Hồng Phúc, 2018, </i>
trên báo Đầu tư. Một căn nhà, một tầng lầu, hoặc thậm chí một căn phịng cịn
dư, chủ nhân có thể đăng ký cho thuê trên Airbnb. Sau 9 năm xuất hiện, đã có

</div>
<span class='text_page_counter'>(10)</span><div class='page_container' data-page=10>

Airbnb khơng 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 th (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
cơng ty du lịch cịn khơng 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 tồn cho khách th 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, khơng cần xuất hóa đơn hay thanh tốn bằng tiền mặt.

<i>Bài báo “Người tiêu dùng đông nam á sẵn sàng với mơ hình kinh doanh </i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(11)</span><div class='page_container' data-page=11>

trung bình trên tồn 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 mơ 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 tồn cầu. Nền móng cho sự xuất hiện của mơ 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 mơ hình kinh
doanh chia sẻ này, do đó, mơ hình này có thể sẽ phát triển ở mức độ cao hơn
trong những năm sắp tới.

<b>3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu </b>

<i>Mục đích: Trên cở sở nghiên cứu có hệ thống và tổng quan về khoa học AI, </i>
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.

<i>Nhiệm vụ: </i>

- 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.

<b>4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu </b>

<i>Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng của khoá luận là phân tích rõ lịch sử </i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(12)</span><div class='page_container' data-page=12>

<i>Phạm vi nghiên cứu: Qúa trình phát sinh và phát triển của trí tuệ nhân tạo, nền </i>
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.

<b>5. Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu </b>

<i>Cơ sở lý luận: Khoá luận dựa trên cơ sở lý luận là thế giới quan và phương </i>

pháp luận của chủ nghĩa duy vật biện chứng, các cơng 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.

<i>Phương pháp nghiên cứu: Khóa luận vận dụng các phương pháp nghiên </i>

cứu cụ thể như phương pháp phân tích và tổng hợp, so sánh, thống nhất lịch sử -
lơgíc, khái qt hóa, trừu tượng hóa,…

<b>6. Ý nghĩa của khóa luận </b>

<i>Ý nghĩa lý luận: Khố luận góp phần làm rõ về khái niệm trí tuệ nhân tạo, </i>

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.

<i>Ý nghĩa thực tiễn: Khóa luận cũng sẽ như là một tài liệu tham khảo cho </i>

những ai ham thú tìm hiểu về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong nền kinh tế
chia sẻ.

</div>
<span class='text_page_counter'>(13)</span><div class='page_container' data-page=13>

<b>Chương 1: KHÁI LUẬN CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ NỀN </b>
<b>KINH TẾ CHIA SẺ </b>

<i><b>1.1.1. Các thời kỳ phát sinh và phát triển của trí tuệ nhân tạo </b></i>

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:

<i>Giai đoạn phát triển đầu tiên (thập kỷ 60 - 70 thế kỷ XX) </i>

Một người có cơng 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 ơng 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 cơng 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

</div>
<span class='text_page_counter'>(14)</span><div class='page_container' data-page=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 ơng 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 tốn tổng qt bao hàm “thuật phát hiện” - cách tiếp cận tổng quát
hoá để giải các bài tốn 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 cơng 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 ơng đã có 3 đóng

góp lớn về lĩnh vực nghiên cứu AI được ghi vào lịch sử năm 1958. Tại phịng
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

</div>
<span class='text_page_counter'>(15)</span><div class='page_container' data-page=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 đồn
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 tốn. 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 ơng 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 cịn 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

</div>
<span class='text_page_counter'>(16)</span><div class='page_container' data-page=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 Rơbinsơn 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 cơng nghệ hồn tồn 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 tun bố: “Máy móc
trong vịng 20 năm nữa sẽ có khả năng làm tất cả mọi việc con người làm”, hoặc
năm 1967 Minsky tiên đoán: “Qng một thế hệ nữa, việc tạo ra trí thơng minh

nhân tạo sẽ cơ bản được giải quyết”.

Tuy nhiên, những tiên đốn này đã khơng 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 tốn 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
khơng 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 tốn bằng máy phụ thuộc rất nhiều vào độ phức tạp tính tốn của từng

bài tốn. Rất nhiều bí ẩn vẫn cịn ở phía trước.

<i>Giai đoạn phục hồi và xâm nhập vào các ngành kinh tế quốc dân (thập kỷ </i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(17)</span><div class='page_container' data-page=17>

của máy tính khơng 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 đốn thành cơng như những chun
gia trong lĩnh vực này và nhiều khi cịn chuẩn đốn thành cơng hơn cả những

</div>
<span class='text_page_counter'>(18)</span><div class='page_container' data-page=18>

bản. Thứ nhất, khơng giống với DENDRAL, MYCIN khơng có những quy tắc,
những mơ 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 hồn
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 q trình chuẩn đốn.

Những cách tiếp cận khác để chuẩn đốn bệnh sau đó cũng tiếp tục được
nghiên cứu. Tại trường đại học Rutger, dự án “Máy tính trong ngành sinh hố”
(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 q trình phát triển của bệnh tật. Trong khi đó, một số đơng 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
cơng 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 ngơn ngữ tự nhiên một cách đúng đắn địi hỏi phải có những tri thức
chung về thế giới và phương pháp chung cho việc sử dụng những tri thức đó.

</div>
<span class='text_page_counter'>(19)</span><div class='page_container' data-page=19>

những mẩu đá được đem đến từ Apollo. LUNAR là chương trình ngơn 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 ngơn 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 ngơn 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 thơng minh chạy bằng ngôn ngữ
PROLOG - mà những chiếc máy tính thơng 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 đồn cơng ty tại Mỹ quyết định đầu tư phát triển nó với một mức
độ tương đương. Tập đồn Cơng nghệ máy tính và Cơng nghệ vi điện tử đã tổ

</div>
<span class='text_page_counter'>(20)</span><div class='page_container' data-page=20>

Sự phát triển công nghiệp trí tuệ nhân tạo trong nhiều công ty thể hiện ở
việc các cơng trình nghiên cứu của cơng 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, cơng

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.

<i> Giai đoạn phát triển gần đây </i>

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 trị chơi

Các phương pháp tiếp cận dựa trên mơ 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 tốn 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

</div>
<span class='text_page_counter'>(21)</span><div class='page_container' data-page=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”. Cơng 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, thơng qua 3 q 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 khơng 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.

<i><b>1.1.2. Định nghĩa khái niệm Trí tuệ nhân tạo </b></i>

Trước đây, trên thế giới có rất nhiều định nghĩa khác nhau về trí tuệ nhân
tạo. Cụ thể, tơi 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 khơng 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 tốn.”

</div>
<span class='text_page_counter'>(22)</span><div class='page_container' data-page=22>

Nhìn chung, mỗi khái niệm, định nghĩa ở mỗi giai đoạn, hồn 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 tơi, 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 thơng 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).

</div>
<span class='text_page_counter'>(23)</span><div class='page_container' data-page=23>

triển trí tuệ nhân tạo thì chúng ta cần phải đặt chúng ở vị trí ln 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 - mơ 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.

<i><b>1.2.1. Nguồn gốc của nền kinh tế chia sẻ </b></i>

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
<b>hàng trăm thành phố trên toàn thế giới và được định giá hàng chục tỷ đô la. </b>

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 khơng 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 hồn tốn có thể thực hiện
hoạt động quảng cáo, bán hàng hóa, dịch vụ cũng như tìm kiếm khách hàng của
mình thơng qua mạng lưới Internet khổng lồ.

</div>
<span class='text_page_counter'>(24)</span><div class='page_container' data-page=24>

Mặc dù có sự tăng trưởng nhanh chóng cũng như được phổ biến rộng rãi
đến người tiêu dùng, nhưng khái niệm này khơng 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.”

<i>Koen Frenken (2017), "Viễn cảnh nền kinh tế chia sẻ”, đã định nghĩa nền </i>
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 trơng trẻ, có thể được tìm thấy
thơng 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.

</div>
<span class='text_page_counter'>(25)</span><div class='page_container' data-page=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 khơng có người tiêu dùng (khách hàng) gọi Grab hay Uber,
sẽ khơng 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 th thì
khơng 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”.

</div>
<span class='text_page_counter'>(26)</span><div class='page_container' data-page=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 khơng cịn nền tảng chia sẻ tồn tại, đồng nghĩa với
<b>việc xa rời nền kinh tế chia sẻ. </b>

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 khơng dùng, máy móc khơng được
khai thác tối đa thời gian sử dụng) sang chỗ mà nó được dùng hiệu quả hơn, với
tính chất điển hình là thơng qua các cơng 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 cịn có thể bán thơng qua thương mại ngang hàng.

Việc này giúp những thứ được lãng phí do khơng dùng đến được tận dụng
thơng 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 khơng 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”.

</div>
<span class='text_page_counter'>(27)</span><div class='page_container' data-page=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 thơng minh thay vì chìa khóa vật lý).

Những mơ hình nổi bật thuộc nền kinh tế chia sẻ có sự lan tỏa nhất định
trên tồn cầu, có thể kể tới như:

<i>Mơ hình RelayRides: Đây là mơ hình chia sẻ xe ơ tơ trong cộng đồng, tận </i>

dụng nguồn tài nguyên đang bị lãng phí là những chiếc xe ơtơ 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
tồn trong ít nhất 2 năm (khơng gây tai nạn, khơng bị phạt). Kết thúc q trình
giao dịch, người thuê và người cho thuê có thể đánh giá lẫn nhau.

<i>Mơ hình Airbnb: Mơ hình Airbnb chia sẻ nhà ở cho người đi du lịch, tận </i>
dụng nguồn tài nguyên đang lãng phí là những căn phịng khơng 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 ln thấp hơn giá th phịng 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.

</div>
<span class='text_page_counter'>(28)</span><div class='page_container' data-page=28>

<i>Nền tảng Uber: Nền tảng Uber tận dụng nguồn tài nguyên ô tô, xe gắn máy </i>
ít được đưa vào lưu thơng 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 mơ 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 thơng
báo điểm đón thơng 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.

<i> Mơ hình TaskRabbit: Cịn gọi là mơ hình giúp đỡ nhau trong cộng đồng, </i>
được đầu tư 38 triệu USD vào năm 2012. Mơ hình này được hiểu một cách đơn
thuần là những người có cơng 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 hồn thành cơng việc sẽ được thanh tốn online. Kết thúc cơng việc, người
lao động và người thuê cũng có cơ hội đánh giá lẫn nhau trên nền tảng.

<i>Mơ hình KickStarter: Cịn gọi là mơ hình gọi vốn từ cộng đồng để thực </i>
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. Mơ 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.

</div>
<span class='text_page_counter'>(29)</span><div class='page_container' data-page=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
cơng ty là do chi phí tổ chức của cơng ty thấp hơn của ngân hàng.

<i>Bartering giữa các doanh nghiệp: Các doanh nghiệp có những tài sản, máy </i>
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 chun mơn riêng
biệt có thể thực hiện đào tạo cho một nhóm doanh nghiệp, chia sẻ kỹ năng của
mình, nhận về thơng tin hữu ích… Thị trường chia sẻ doanh nghiệp với doanh
nghiệp có thể cịn lớn hơn so với thị trường chia sẻ giữa người dân.

<i>Car Pooling – đi chung xe: Mơ hình này xuất hiện vào năm 1970 khi giá </i>
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 ơ tơ, chi phí xăng
rất cao. Vì thế, người dân đi chung xe với nhau để tiết kiệm tiền di chuyển. Tại
Đức, mơ hình car pooling phổ biến đến mức quốc gia này đã xây dựng một làn
đường riêng dành cho các xe chở đông người.

</div>
<span class='text_page_counter'>(30)</span><div class='page_container' data-page=30>

<b>Chương 2: ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO </b>
<b>ĐẾN NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ GỢI Ý HƯỚNG ĐI MỚI CHO NỀN </b>

<b>KINH TẾ VIỆT NAM </b>
<b>2.1. Ảnh hưởng tích cực </b>

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.

<i> Thứ nhất, nó giúp người tiêu dùng có khả năng dựa vào dịng tiền (ít cần </i>
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 khơng 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

thơng 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 tốn và phân tích, phân tích cơng việc của các quỹ
phịng hộ trên thị trường tiền điện tử tồn cầu. Thơng 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.

</div>
<span class='text_page_counter'>(31)</span><div class='page_container' data-page=31>

trường khác nhau và sử dụng các phát hiện của nó để thơng 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 hồn 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 thơng thường. Khơng có
yếu tố con người trong TeroBot; nó khơng hoảng sợ và khơng bị ảnh hưởng bởi
cảm xúc, nó lạnh lùng khi nói đến sự sụp đổ của thị trường, nó được thơng 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 cơng việc đơn
giản bằng cách tự động hóa các cơng việc vô thức. Giờ đây, TeroBot đang sẵn

sàng cách mạng hóa thế giới đầu tư.

</div>
<span class='text_page_counter'>(32)</span><div class='page_container' data-page=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 phịng) là cơ hội để họ có thể nâng
cao thu nhập bên cạnh nguồn thu từ các cơng 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.

<i>Thứ ba, nền kinh tế chia sẻ cũng làm tăng lên nhiều dịch vụ cá nhân sẵn có </i>
hơn. Ví dụ như việc phát triển các cơng 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 tốn
kỹ thuật số nhỏ ngày càng trở nên phổ biến và cần thiết cho người tiêu dùng trở
nên khả thi hơn.

Mơ 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.

<i> Thứ nhất, mơ hình kinh tế chia sẻ giúp hạn chế cơ hội lợi dụng lòng tin </i>
dài hạn nhờ các vịng phản hồi trực tiếp và cơng khai.

</div>
<span class='text_page_counter'>(33)</span><div class='page_container' data-page=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 đồn kết và tự phục vụ thơng 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 mơ hình mà người cho th xe và th xe khơng gặp nhau sang mơ
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.

<i> Thứ hai, đó là tăng tiếp cận với các công cụ và các tài nguyên vật chất </i>
hữu ích khác. Một ví dụ về mơ 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 mơ 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

</div>
<span class='text_page_counter'>(34)</span><div class='page_container' data-page=34>

Một ví dụ khác, một nông dân Thụy Sĩ bắt đầu cho khách hàng của mình
th bị thay vì chỉ bán phơ 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 cơng việc trang trại hàng ngày. Chi phí cho thuê
không bao gồm chi phí của sản phẩm phơ mai cuối cùng, nhưng nó đảm bảo
một mức giá đặc biệt cho việc mua tối thiểu 30kg phơ mai từ con bị 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.

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 ơng q 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 thơng thống hơn.

Năm 2012, Lyft bắt đầu cung cấp dịch vụ chở khách qua những quãng
đường ngắn trong các thành phố. Lyft quảng bá mơ 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 khơng 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”.

</div>
<span class='text_page_counter'>(35)</span><div class='page_container' data-page=35>

Trong một khoảng thời gian, chủ nghĩa nền kinh tế chia sẻ (sharing
economy) ln nằm ở trung tâm trong mơ 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 tơi 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 thơng qua dịng 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 mơ 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.

<i><b>2.1.3. Tác động tới mơi trường </b></i>

Việc phát triển mơ 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 mơi trường. Ví dụ, những sự phối hợp cho th xe giúp cho những
người khơng có xe có thể đi lại được, từ đó cắt giảm được số lượng xe đang xả
khí thải carbon trên mỗi dặm đường.

</div>
<span class='text_page_counter'>(36)</span><div class='page_container' data-page=36>

nguyên xã hội và sự dư thừa năng lực của các sản phẩm dịch vụ. Đây chính là
những yếu tố khiến mơ 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.

<b>2.2. Ảnh hưởng tiêu cực </b>

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 tồn q trình vận hành, hoặc chí ít để đảm bảo sự cơng 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 cơng 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.

</div>
<span class='text_page_counter'>(37)</span><div class='page_container' data-page=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 khơng 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 cơng
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 mơ hình kinh doanh mang lại lợi nhuận cao cho riêng mình.

<i><b>2.2.2. Nguy cơ cạnh tranh không lành mạnh với các doanh nghiệp </b></i>
<i><b>truyền thống </b></i>

Nhưng câu chuyện cuộc chiến taxi ở Việt Nam, trong làn sóng cơng nghệ
phát triển q chóng vánh, những người tài xế taxi truyền thống có thể mường
tượng ra viễn cảnh “cô thế” trong cuộc cạnh tranh với mơ 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 qn vơ hình đang tấn cơng
họ một cách nhanh chóng. Từ vị trí là đội ngũ vận chuyển chủ lực của đô thị, họ
bị đẩy ra ngồi 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 cơng nghệ, đẩy những mơ hình truyền thống trở thành những
kẻ cô đơn.

</div>
<span class='text_page_counter'>(38)</span><div class='page_container' data-page=38>

cho lái xe, chủ xe và người giới thiệu, là hành vi cạnh tranh khơng lành mạnh
nhằm chiếm lĩnh tồn bộ thị trường vận chuyển hành khách”.

<i><b>2.2.3. Giảm khả năng đo lường nền kinh tế </b></i>

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 cơng ty tư nhân – điều này
cho phép họ linh động điều chỉnh, không phải báo cáo số liệu với cổ đơng,
khơng bị kiểm tốn độc lập và khơng ai có thể giám sát tài khoản.

Một chứng minh điển hình là việc kiểm sốt 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 thơng tin có lợi để làm cơng cụ “tơ hồng” hình ảnh những cơng

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 khơng phải là nói dối mà là nói chọn lọc chỉ những
điều tốt để nói về mình. Nhiều thơng 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 khơng có bất cứ cơ quan nào
khác có thể đụng đến được.

</div>
<span class='text_page_counter'>(39)</span><div class='page_container' data-page=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.

Mơ 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 tốn 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 xi.

<i><b>2.2.4. Nhiều cơ hội lợi dụng lòng tin ngắn hạn </b></i>

Một bất cập khác xoay quanh các hệ thống xếp hạng trong mơ 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.

<b>2.3. Gợi ý hướng đi mới cho nền kinh tế chia sẻ tại Việt Nam </b>

<i><b>2.3.1. Thực trạng nền kinh tế chia sẻ ở Việt Nam </b></i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(40)</span><div class='page_container' data-page=40>

Ahamove.com, jupviec.vn, dobody… những minh chứng cho những lợi ích

mà mơ hình này đem lại.

Khảo Sát Tồn Cầu Về Mơ 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 mơ 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 “khơng 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 cơng nghiệp hóa, hiện đại hóa, hịa

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.

</div>
<span class='text_page_counter'>(41)</span><div class='page_container' data-page=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 khơng ít thách thức, rào cản.

Theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư, nhìn chung sự phát triển của các dịch vụ
theo mơ hình kinh tế chia sẻ tại nước ta trong thời gian qua cịn 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 mơ hình này. Chẳng hạn, mơ 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 cịn bỏ ngỏ đối với mơ 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.

Ngồi ra, mơ hình kinh tế chia sẻ cịn 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.

Mơ hình này cũng đặt ra nhiều thách thức đối với các nhà quản lý chính
sách tại Việt Nam, bao gồm mơi trường kinh doanh thuận lợi, đảm bảo hài hòa
lợi ích đối với các mơ hình kinh doanh dịch vụ truyền thống; Kiểm sốt việc
minh bạch về thơng 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...

</div>
<span class='text_page_counter'>(42)</span><div class='page_container' data-page=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, mơ hình kinh doanh mới này, nếu biến tướng, sẽ tạo ra một
lượng lớn người lao động “nghèo khổ” - khơng 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.

<i><b>2.3.2. Gợi ý chính sách phát triển kinh tế chia sẻ cho Việt Nam </b></i>

Sự phát triển của mơ 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 tồn xã hội và cạnh tranh khơng lành mạnh.

Theo các chuyên gia kinh tế, để tận dụng được những ích lợi mà mơ hình
kinh tế chia sẻ mang lại, trong thời gian tới cần chú ý một số vấn đề sau:

<i>Thứ nhất, cần sớm điều chỉnh và bổ sung kịp thời các văn bản pháp quy để </i>
quản lý tốt hoạt động kinh doanh theo mơ hình kinh tế chia sẻ và khai thác tối
đa tiềm năng của mơ 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 mơi 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 sốt được khoản thuế từ
các cơng ty cung ứng dịch vụ và “người chia sẻ tài sản”.

</div>
<span class='text_page_counter'>(43)</span><div class='page_container' data-page=43>

Thực tế trên thế giới và câu chuyện Uber ở Việt Nam cho thấy, việc quản lý
thuế đối với mơ 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, địi 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
sốt các hoạt động trong mơ hình kinh tế chia sẻ.

<i>Thứ ba, chú trọng công tác an ninh mạng để đảm bảo lợi ích cho người dân </i>
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 tồn thơng 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.

<i>Thứ tư, các chủ thể muốn khởi nghiệp với mơ hình kinh tế chia sẻ cần có </i>
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 tốn trực tuyến, tạo một nền tảng tốt cho
sự phát triển và thành công của kinh doanh chia sẻ...

</div>
<span class='text_page_counter'>(44)</span><div class='page_container' data-page=44>

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 tồn cầu. Đặc biệt, chúng ta đang đón nhận làn sóng mới của
nền kinh tế số, nền tảng cho loại mơ 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 mơ hình kinh
tế mới như mơ hình kinh tế chia sẻ, bên cạnh những mặt mà mơ hình kinh tế

chia sẻ đem lại như tiết kiệm chi phí, giúp bảo vệ mơi 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 mơ 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, mơ 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 mơ hình kinh doanh chia sẻ, đó là sự cạnh tranh “khơng cơng bằng”, tình
trạng này đang khiến cơ quan quản lý của nhiều quốc gia bối rối.

Bên cạnh đó, việc trốn thuế của các cơng 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 cơng ty tư nhân –
điều này cho phép họ linh động điều chỉnh, không phải báo cáo số liệu với cổ
đơng, khơng bị kiểm tốn độc lập và khơng ai có thể giám sát tài khoản.

</div>
<span class='text_page_counter'>(45)</span><div class='page_container' data-page=45>

</div>
<span class='text_page_counter'>(46)</span><div class='page_container' data-page=46>

<i>1. Vụ Khoa học và Công nghệ, Bộ Thông tin và Truyền thơng (2018), </i>
Định hướng chính sách phát triển cơng 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

<i>2. Thái </i> Anh (2018), Luật cho trí tuệ nhân tạo

<i>3. Daniel Faggella (2019), AI in China – Recent History, Strengths and </i>

Weaknesses of the Ecosystem truy cập tại

<i>4. Kinh tế chia sẻ – trụ cột quan trọng trong nền kinh tế số và sự lựa chọn </i>
của Việt Nam ngày 08/11/2019 - TS.Nguyễn Minh Phong

<i>5. Báo cáo “Trí tuệ nhân tạo: Những cơ hội và thách thức” là cơng trình </i>
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
<i>6. Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Kinh tế chia sẻ </i>

<i>7. Thế Trần (2018), Nền kinh tế chia sẻ đang “làm mưa, làm gió” tại trên </i>
thế giới như thế nào?

<i>8. Vy Hương (2018), Chủ động đón nhận “kinh tế chia sẻ, Báo Đại biểu </i>
Nhân dân điện tử

<i>9. Hữu Tuấn (2018), Hệ quả xấu khi mơ hình kinh tế chia sẻ bị biến tướng, </i>
Báo Đầu tư

<i>10. ThS. Nguyễn Phan Anh (2016), Mơ hình nền kinh tế chia sẻ và gợi ý </i>
cho Việt Nam, Tạp chí Tài chính kỳ II, số tháng 7/2016

<i>11. Một số website: investopedia.com, tapchitaichinh.vn, cafee.vn… </i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(47)</span><div class='page_container' data-page=47>

<i>13. Ryan Downie (2016) The Sharing Economy: Financial Services Will Be </i>
Next, August 21, 2016, investopedia.com.

<i>14. Hồng Sơn, Nguyễn Minh (1990), Triết học và vấn đề trí tuệ nhân tạo, </i>
Tạp chí Triết học, số 2, Hà Nội.

<i>15. Nguyễn Thanh Thuỷ, (1999), Trí tuệ nhân tạo, Nxb Giáo dục, Hà Nội </i>
<i>16. Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Lịch sử ngành Trí tuệ nhân tạo </i>
<i>17. Nửa thế kỷ trí tuệ nhân tạo – Giaso sư Hồ Tú Bảo </i>

</div>

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

<b>ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO </b>

<b>VÀO NỀN KINH TẾ CHIA SẺ VÀ HƯỚNG ĐI MỚI </b>

<b>CHO NỀN KINH TẾ VIỆT NAM </b>

Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về