Hệ thống AI do chính tôi xây dựng đã khiến cha tôi thất nghiệp và những điều bạn cần biết để tránh thảm cảnh tương tự

Theo chia sẻ từ Rand Hindi, founder của Snips.ai

Thời điểm năm 2007, khi London bùng nổ với vai trò là trung tâm tài chính của thế giới, một lĩnh vực mới mẻ có tên “algorithmic trading” (giao dịch cổ phiếu bằng thuật toán) cũng bắt đầu nhen nhóm. Về cơ bản, algorithmic trading là phương thức sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán thị trường và đầu tư siêu tốc hơn cả các chuyên gia người thật.

Cũng như bao nghiên cứu sinh Tiến sỹ ngành AI, tôi đã giúp nhiều ngân hàng xây dựng thuật toán giao dịch, khi đó mới chỉ chiếm 3% tổng số hoạt động của họ. Thế nhưng đến năm 2017, những giao dịch thuật toán như vậy đã chiếm trên 90%, thậm chí trong nhiều trường hợp còn thay thế hoàn toàn các trader bằng xương bằng thịt tại nhiều ngân hàng lớn. Và một trong những nạn nhân của công nghệ này không ai khác chính là cha tôi, một trader lão luyện đã có 40 năm trong nghề. Hiện ông đang thất nghiệp bởi những người kiến tạo công nghệ mới như tôi.

Chứng kiến cảnh cha mình mất đi công việc mà ông đam mê, tôi thấy mình phải làm gì đó để ngăn chặn tình trạng tương tự xảy đến với những người khác. Đây cũng là lý do tôi tham gia cùng chính phủ Pháp xây dựng khung chiến lược AI để người dân nơi đây có thể phát triển tốt cả trong thời đại của máy móc.

Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 60 người làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau để hiểu rõ xem công việc của họ sẽ bị AI tác động ra sao để viết thành báo cáo. Có một điều mà chúng tôi nhận ra rõ rệt sau khi hoàn thành bản báo cáo: Sức ảnh hưởng của AI trong thập niên tới đây sẽ còn vượt ngoài tầm chúng ta từng tưởng tượng. Đây sẽ là vấn đề lớn mà các lãnh đạo trên thế giới phải đối mặt, và việc không thể chuyển dịch sang một xã hội AI bền vững có thể dẫn đến nhiều cuộc khủng hoảng về kinh tế cũng như thị trường lao động do việc làm biến mất.

Cần xử lý được Narrow AI trước khi nghĩ đến những thứ siêu việt hơn

Điều đầu tiên cần cân nhắc khi nhìn vào tầm ảnh hưởng của AI đối với cuộc sống con người chính là xác định được loại AI mà chúng ta đang đối mặt. Hiện AI được phân nhóm thành 3 loại:

- Narrow AI (Hay còn gọi là AI yếu): có khả năng mô phỏng một hành vi cụ thể của con người mà không cần nhận thức. Về cơ bản, nó chính là công cụ giúp chúng ta tự động hóa các tác vụ với chức năng tương tự như một thuật toán.

- Strong AI (AI mạnh): có khả năng mô phỏng đầy đủ trí tuệ con người, bao gồm cả những thứ trừu tượng và phải thích nghi với hoàn cảnh,… Strong AI còn được biết đến là AGI, Full AI hay General AI.

- Super Intelligence (siêu trí tuệ nhân tạo): AI thông minh đến mức vượt trên cả trí tuệ của tất cả loài người.

Hiện tại chúng ta có khả năng tạo ra Narrow AI, còn Strong AI và Super Intelligence thì mới có trong tưởng tưởng chứ chưa đến lúc xuất hiện. Thế nhưng chỉ riêng AI yếu thôi cũng đã có thể phá hủy cả xã hội nếu con người không biết cách sống chung với chúng.

Trên thực tế, Narrow AI vốn đã là công cụ khá quyền năng có thể thực hiện những việc như nhận diện hình ảnh, giọng nói, đánh bại kỳ thủ cờ vây số 1 thế giới, mô phỏng tác phẩm của các nghệ sỹ điêu luyện hay hiểu các câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người. Narrow AI cũng có thể giúp bạn điều khiển smarthome, xe tự lái, chẩn đoán bệnh chính xác hơn bác sỹ hay tạo ra những hình ảnh nhìn giống như thật.

Thế nhưng cuối cùng thì AI cũng chỉ là một công nghệ trỗi dậy nhờ sự phổ cập của chip xử lý hiệu năng cao, điện toán đám mây và dữ liệu lớn, cho phép chúng ta nạp vào thật nhiều ví dụ để dạy máy tính cách làm mọi việc thay vì chỉ lập trình chúng như trước đây. Và công nghệ nào cũng chỉ nên đóng vai trò bù đắp cho con người.

Con người và máy tính phải làm sao để bù đắp cho nhau?

Đầu tiên, thay vì duy trì lối suy nghĩ “Con người phải chống lại Máy móc”, hãy nghĩ theo công thức “Con người Máy móc” sẽ làm được gì.

Chẳng hạn một bác sỹ phải thu thập dữ liệu về bệnh nhân để chẩn đoán và đưa ra hướng điều trị. Thế nhưng khi mà Narrow AI có thể phân tích dữ liệu bệnh án và chẩn đoán từ ảnh chụp X-quang tốt hơn con người, vai trò của bác sỹ trong năm 2022 sẽ là gì? Thường những căn bệnh nhẹ nhàng sẽ được “bác sỹ” AI điều trị, còn các bác sỹ người thật sẽ chỉ tập trung giải quyết các ca khó hơn cũng như giúp bệnh nhân hồi phục. Nghề bác sỹ sẽ không biến mất, nhưng công việc của họ chắc chắn thay đổi đáng kể và dần chuyển sang hướng nghiên cứu nhiều hơn so với trước đây.

Nhiều công việc khác cũng sẽ thay đổi theo cách tương tự: hoặc biến mất, hoặc biến đổi. Theo hướng này, chúng ta có thể tạo ra một khung tham chiếu cơ bản để quyết định xem khả năng bị đào thải của một nghề gì đó lớn đến đâu.

Đầu tiên, hãy chia công việc đó thành các tác vụ, bao gồm cả những tác vụ chính thức lẫn các tác vụ cần làm để luyện tập. Kiểm tra khả năng bị tự động hóa của tác vụ đó theo các tiêu chí như:

1. Tác vụ đó có thể được thực hiện bằng công nghệ không? Nếu công nghệ để thực hiện nó không tồn tại, hoặc không đủ dữ liệu để tiến hành thì tác vụ đó chưa thể bị tự động hóa.

2. Tác vụ đó có yêu cầu can thiệp bằng tay nhiều không? Thực tế robot chưa thể đi theo toàn bộ các xu hướng trong AI bởi chi phí thiết kế và thử nghiệm chúng quá lớn. Những thứ đơn giản như nấu nướng hóa ra lại khó được thực hiện bởi robot bởi công việc này đòi hỏi chuyển động tay quá phức tạp.

3. Nếu tự động thì tác vụ đó có được xã hội chấp nhận? Một số công việc có thể được tự động hóa không có nghĩa là con người ta sẽ muốn tự động hóa nó, chẳng hạn như ca hát hay đá bóng. Các công nghệ AI hiện nay có thể dễ dàng phân tích trận đấu real time và áp dụng luật chơi một cách thuần thục, nhưng chắc chắn một trần cầu toàn robot sẽ không phải thứ chúng ta muốn xem.

4. Tác vụ đó có cần cảm xúc thật không? Nếu công việc đòi hỏi phải am hiểu tâm lý, cảm xúc con người thì nó sẽ khó lòng bị thay thế bằng máy móc. Đó chính là lý do các quản lý người thật luôn khiến người ta cảm thấy dễ chịu hơn AI.

5. Tác vụ đó có cần trí tuệ nói chung không? AI hiện nay có thể giỏi hơn con người ở những tác vụ hẹp và cụ thể nhưng lại chưa thể khái quát hóa những gì chúng học được vào những vấn đề mới hay thích nghi với hoàn cảnh mới. Chẳng hạn một chiếc xe tự lái có thể học cách đi trên đường tốt hơn con người nhưng lại chưa thể xử lý một tình huống bất chợt gặp tốt bằng con người. Ví dụ thực tế chính là khi người ta vẽ các đường vạch đứt và liền bao quanh xe tự lái, khiến nó “đứng hình” không biết phải làm thế nào, đơn giản vì xe được dạy là được đi qua vạch đứt nhưng không được phóng qua vạch liền!

Khoảnh khắc xe tự lái "đứng hình" khi bị gặp bẫy vạch kẻ liền

Cuối cùng, hãy tổng kết lại các tác vụ xem kết quả: Nếu 2/3 số tác vụ trong công việc của bạn có thể bị tự động hóa thì nghề này khả năng cao sẽ biến mất. Nếu con số ít hơn 1/3, công việc này sẽ khá an toàn trong tương lai. Với các trường hợp còn lại, công việc sẽ bị biến đổi nhiều với sự tham gia của máy móc.

Tất nhiên, tỷ lệ này cũng có sự khác biệt lớn giữa các quốc gia, bởi nền sản xuất của những nước như Hàn Quốc, Nhật Bản, Đức,… vốn đã được tự động hóa rất nhiều, trong khi Nga, Trung Quốc,… thì lại tự động hóa ít nên chắc chắn sẽ mất nhiều việc làm hơn.

Tỷ lệ robot trên 10.000 lao động ngành sản xuất từng nước năm 2014

Theo một báo cáo của Hội đồng Lao động Pháp, nước này sẽ mất khoảng 10% việc làm, 50% sẽ bị biến đổi và 40% còn lại sẽ không thay đổi nhiều. Cụ thể:

- Các công việc dễ biến mất nhất: tài xế, bác sỹ X-quang, kế toán, trader chứng khoán, môi giới chứng khoán, phụ tá luật sư, chuyên viên help desk, môi giới bất động sản, công nhân nhà máy tay nghề thấp,…

- Các công việc không thay đổi nhiều trong tương lai: y tá, giáo viên, chuyên gia tâm lý, quản lý, chuyên viên phân tích tin tức, chuyên gia tư vấn, nhà khoa học, triết học, designer, nghệ sỹ, đầu bếp, diễn viên,…

- Các công việc sẽ bị thay đổi nhiều: chuyên viên ngân hàng, lập trình viên, chuyên gia phân tích dữ liệu, bác sỹ, luật sư, nhạc sỹ, kịch tác gia, thợ điện, công nhân tay nghề cao,…

- Các công việc mới được tạo thêm: chuyên gia huấn luyện AI, chuyên viên thiết kế giao diện âm thanh, chuyên gắn nhãn dữ liệu,…

Trái với quan niệm thông thường chỉ những nghề tay chân thu nhập thấp mới dễ bị đào thải, rất nhiều công việc trí óc trả lương cao cũng cùng chung cảnh ngộ, điển hình là trader chứng khoán. Lý do là bởi đây chính là những công việc các công ty muốn cắt bỏ đầu tiên ngay khi có thể để tiết giảm chi phí. Đây mới chỉ là nhóm người mất việc, còn nhóm người có nghề nghiệp thay đổi vì AI thì chúng ta vẫn chưa tính tới.

Màu xanh: công việc khá an toàn trong tương lai; Màu cam: công việc sẽ bị biến đổi nhiều trong tương lai; Màu đỏ: công việc có nguy cơ đào thải cao

Nói như vậy để thấy giải quyết vấn đề khủng hoảng việc làm trong thời đại AI không phải là việc chỉ giải quyết vấn đề cho những người thất nghiệp. Để giải quyết tận gốc, chúng ta cần tìm ra hướng giáo dục mới để những người mất việc hay có công việc thay đổi hoàn toàn do AI có thể học hỏi nhanh và thích nghi ngay được với tình hình.

Thiết kế lại hệ thống giáo dục trong kỷ nguyên AI

Thuận lợi mà AI mang đến chính là việc chúng ta không còn phải học quá nhiều kỹ năng để xử lý công việc như trước đây bởi những phần việc nhàm chán lặp đi lặp lại đã có thể chuyển hết cho máy tính. Chính vì vậy mà các kỹ năng mềm (như khả năng đồng cảm, kỹ năng quản lý, học hỏi, sáng tạo,…) có thể chuyển giao giữa nhiều nghề khác nhau lại càng khiến cho việc chuyển nghề trở nên nhanh chóng hơn trong tương lai.

Thứ quan trọng nhất bạn cần có chính là khả năng học hỏi không ngừng, sau đó là thời gian và nguồn tư liệu học dồi dào. Thay vì mất 4 năm “mài mông” trên giảng đường đại học, bạn chỉ cần theo những khóa ngắn kéo dài vài tuần đến vài tháng hay tham gia thực tập để thu nạp đủ kỹ năng mới cho công việc. Thực chất chúng ta đã thấy những công việc như vậy tồn tại rồi: tài xế Uber, nhà khoa học dữ liệu hay coder đều là những nghề bạn có thể tự tạo/tự học qua một vài chứng chỉ để nhanh chóng gia nhập lực lượng lao động đương thời.

Chính vì vậy mà thay vì mắc kẹt với các công việc chỉ dựa trên những thứ bạn học nhiều năm trước, hãy học hỏi không ngừng suốt đời để thích nghi với những công việc mới nhanh chóng như cách mà chúng ta chuyển nhà.

Làm thế nào để khuyến khích việc học cả đời? Đầu tiên, chính phủ và các công ty cần cùng nhau khuyến khích điều này. Chẳng hạn như Trung tâm Lao động quốc gia Pháp Pole Emploi. Ai cũng biết và có thể ghé đến đây. Nếu Pole Emploi trở thành một trung tâm giáo dục với một nền tảng online như Coursera để các công ty có thể đóng góp nội dung học với một mức phí nhất định thì ai cũng có thể theo học để nâng cao kỹ năng. Những trung tâm như vậy có thể kết hợp tốt cả khả năng phân phối của chính phủ lẫn kinh nghiệm thực tiễn của các công ty tư nhân.

Khi giáo dục ngày càng được rút ngắn và dễ tiếp cận, con người ta có thể chuyển nghề nhanh chóng và dễ dàng hơn. Điều này cũng giúp hình thành nên một thị trường lao động linh hoạt hơn với những người cần tìm việc có nhiều lựa chọn hơn, còn những ai muốn tìm kiếm nhân sự cũng không cần phải chờ đợi quá lâu mới tìm được người phù hợp. Theo đó, cung và cầu trên thị trường tuyển dụng cũng sẽ được dung hòa.

Thêm vào đó, bởi một số nghề dễ bị đào thải hơn các nghề khác nên chúng ta cũng cần thực hiện “giáo dục phòng bị” cho những người thuộc nhóm nguy cơ cao. Bạn có thể hỏi họ sẽ sống ra sao nếu không đi làm mà chỉ đi học? Đây chính là chủ đề gây nhiều bàn cãi về việc liệu có nên ban hành một mức “thu nhập cơ bản phổ quát” (universal basic income), trong đó các quỹ bảo hiểm thất nghiệp sẽ chi trả một khoản nhất định hàng tháng cho những người đang đi học, bất kể tình trạng của họ có ra sao. Mức thu nhập cơ bản này sẽ giúp mọi người dễ dàng quay lại tiếp tục việc học hơn.

Có thể chúng ta dự đoán sai, có thể AI chưa sớm đạt đến mức đó, nhưng khả năng viễn cảnh này xảy đến vẫn là quá cao. Và mặc dù mọi thứ giờ đây đã là quá muộn với cha tôi thì vẫn chưa có gì là quá muộn với tất cả chúng ta: Con người có thể xây dựng một tương lai trong đó máy móc sẽ trợ giúp đắc lực chứ không phải chiếm mất miếng cơm của chúng ta!