Về chuyện anh chàng bị máy tính đuổi việc: nếu có AI thông minh hơn, chúng ta đã có thể tránh được việc này
Một số người có thể cho rằng trí tuệ nhân tạo đang có quá nhiều quyền lực để ảnh hưởng lên cuộc sống chúng ta nhưng bài viết này, với quan điểm của Adrian Hopgood, lại có một góc nhìn khác.
- Samsung chiến thắng hai cuộc thi lớn về đọc hiểu AI nhờ nỗ lực đầu tư không biết mệt mỏi cho trí tuệ nhân tạo
- Apple vừa giao nhiệm vụ quản lý mọi dự án trí tuệ nhân tạo cho một cựu giám đốc cấp cao của Google
- 6 nghề nghiệp tương lai "cực lạ tai" trong ngành ngân hàng mà trí tuệ nhân tạo không thay thế được trí tuệ con người!
- Chỉ 3 tuần sau tuyên bố làm điện thoại thương hiệu Việt, Vingroup đã mua bản quyền sở hữu trí tuệ từ hãng sản xuất smartphone hàng đầu Tây Ban Nha
- Trí tuệ nhân tạo lại vượt mặt con người: AI Trung Quốc đánh bại 15 bác sĩ trong cuộc thi chẩn đoán khối u
- Samsung thuê hai chuyên gia AI cao cấp về đầu quân nhằm thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo
Ibrahim Diallo bị một cỗ máy đuổi việc, ban quản lý (là con người) đã bất lực nhìn nhân viên mới kí hợp đồng 3 năm, chỉ làm được 8 tháng thì đã phải dọn đồ ra về dưới sự hộ tống của nhân viên an ninh.
Sau chuyện này, một số người có thể cho rằng trí tuệ nhân tạo đang có quá nhiều quyền lực để ảnh hưởng lên cuộc sống chúng ta. Nhưng Adrian Hopgood, giáo sư chuyên ngành Hệ thống Thông minh thuộc Đại học Portsmouth và cũng là giám đốc của Future & Emerging Technologies, có một góc nhìn khác và đã trình bày nó trên The Conversation.
Anh Diallo bị bảo vệ hộ tống ra khỏi khu nhà anh đang làm việc là vì người quản lý cũ của anh đã quên không gia hạn hợp đồng trên hệ thống máy tính mới, và thế là quy trình tự động vẫn cứ làm đúng công việc của mình thôi. Vấn đề trên không phải do cỗ máy, mà chính việc thiếu đi một trí tuệ nhân tạo đủ thông minh đã tạo ra nó.
Trí thông minh của một hệ thống vô tri không dựa trên hiểu biết, tức là chúng không có một bộ não để tóm lược những hiểu biết được nhập vào dưới dạng mệnh lệnh, câu chữ dạng text hay những kết nối logic (trong trường hợp này là thông tin quản lý nhân sự). Bên cạnh đó, hệ thống cũng không có trí thông minh của một cỗ máy, tức là khả năng học từ một nguồn thông tin đầu vào cho sẵn.
Thực tế, việc anh Diallo bị đuổi là kết quả của một hệ thống cũ kĩ, được thiết kế nghèo nàn và xảy ra sự cố do lỗi của chính con người (quản lý cũ). Trí tuệ nhân tạo không có lỗi, nó phải là giải pháp cho vấn đề này.
Kết luận rút ra từ sự vụ này: AI với khả năng xử lý tự động cực kì hoàn hảo cho những tác vụ quản lý nhân sự nhất định, nhưng việc xử lý tự động một cách máy móc theo đúng nghĩa đen cho thấy nó không hề mềm dẻo trong công việc, thậm chí có thể nói nó không hiệu quả.
Đa số các tổ chức lớn đều có những quyển sổ cái cho thể chuyển hóa thành code, biến thành những hệ thống tự động với luật lệ và khuôn mẫu của riêng nó. Nhiều công ty tạo nên những hệ thống bao gồm nhiều khía cạnh chuyên biệt khác nhau, chứ không chỉ việc quản lý nhân sự đơn giản.
Một hệ thống AI hiệu quả có thể pha trộn nhiều kĩ năng lại để làm bản thân nó thông minh hơn. Cách thức áp dụng luật lệ của một AI có thể tới từ chính những tình huống thực tế mà bộ phận hành chính nhân sự gặp phải – nói cách khác là dựa vào trường hợp của anh Diallo, AI sẽ học hỏi để thông minh hơn; cách thức áp dụng những vụ việc trước để tự hoàn thiện này cũng giống cách hệ thống hành pháp của một số nước hoạt động vậy, sử dụng những vụ án trước để làm tiền đề cho vụ án sau dựa vào.
Đã có những AI áp dụng cách thức cập nhật dữ liệu liên tục và tính ra tỉ lệ để nhiều sự việc cùng xảy ra một lúc để tự hoàn thiện mình; cũng đã có những khái niệm AI mới đưa những bằng chứng, những kết luận khác nhau để phán đoán một sự việc không rõ ràng mười mươi và phải suy đoán. Chính những hệ thống như vậy sẽ loại bỏ một quyết định sai lầm, tương tự như cách anh Diallo bị đuổi việc vào buổi sáng xấu trời nọ.
Ta cần nhiều hơn những cách tiếp cận mới, những phương hướng cho phép AI tự học và tự cập nhật. Ta ỷ lại quá nhiều vào những "thuật toán deep learning" – một hệ thống mạng neural được thiết kế dựa trên não bộ con người, có thể nhận ra những hình mẫu nhất định trong những cơ sở dữ liệu lớn. Các nhà khoa học, các chuyên gia đang tranh cãi nhằm tìm ra một cách thức dạy AI hiệu quả hơn, khi mà thuật toán deep learning cực kì hiệu quả trong việc nhìn nhận ra một khuôn mẫu có trước, nhưng lại không hiểu sâu vấn đề.
Sử dụng AI theo cách này sẽ giảm thiểu được lỗi mà kể cả khi có lỗi, hệ thống cũng học và "truyền đạt" lại kiến thức cho các AI đồng nghiệp – những AI cùng hệ thống với nó, nhằm tránh mắc lại lỗi tương tự trong tương lai. Đây chính là điểm con người ta chẳng bao giờ có: người quản lý sau vẫn có thể lặp lại lỗi của người tiền nhiệm, con người chẳng ai hoàn hảo cả nhưng máy móc thì có thể hoàn hảo hơn ta nhiều.
Còn nói về anh nhân viên chẳng có lỗi lầm gì mà lại bị đuổi việc kia, chắc chắn anh không vừa lòng và nhiều khả năng sẽ đưa vấn đề này ra pháp luật. Lại nảy sinh một vấn đề mới: ai sẽ là người chịu trách nhiệm? Mà xa hơn thì ai sẽ là người đứng ra bảo vệ cho cỗ máy kia, nếu như nó bị buộc tội?
Phát triển trí tuệ nhân tạo đang có một tốc độ phát triển kinh hoàng nhưng vẫn đang trong trứng nước, đây chắc chắn là lúc ta cần thiết lập nên một bộ luật cũng như tìm ra những lời giải đáp cho các câu hỏi mang tính nhân đạo khi đối mặt với trí tuệ nhân tạo.
NỔI BẬT TRANG CHỦ
Người Trung Quốc khoe có được GPU AI xịn nhất của NVIDIA bất chấp lệnh cấm vận của Mỹ
Chưa rõ tại sao những GPU này lại có thể xuất hiện ở Trung Quốc.
Thiết kế mới của iPhone 17 Pro được xác nhận bởi nhiều nguồn uy tín