3 năng lực ra quyết định do con người định hướng mà mọi ngành đều cần.
Với nhiều tháng thảo luận trực tiếp căng thẳng về ‘AI có thể làm gì cho bạn’, các bài suy nghĩ và podcast, tôi muốn đặt câu hỏi ngược lại: AI không thể làm gì? Một số người sẽ nhiệt tình nói “Không có gì. Đó là tiến bộ mang tính đột phá và biến đổi nhất trong công nghệ. Nó đang và sẽ tiếp tục thay đổi thế giới cũng như cách chúng ta tương tác với không gian kỹ thuật số.”
Và các báo cáo nghiên cứu với số liệu thống kê hỗ trợ dự đoán một tương lai có tính AI cao.
- Năm 2018, Viện Toàn cầu McKinsey đã công bố báo cáo Tương lai Công việc ước tính rằng 400 triệu người trên toàn thế giới có thể bị thay thế bởi các hệ thống, công cụ và nền tảng AI vào năm 2030.
- Vào tháng 3 năm 2023, Goldman Sachs đã công bố báo cáo về tác động của nền kinh tế toàn cầu cho thấy rằng “AI có thể thay thế tới 1/4 công việc hiện tại”.
- Đầu tháng này, Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã công bố báo cáo Tương lai Việc làm đồng tình với dự đoán của Goldman Sachs nhưng chia sẻ những con số cụ thể về tác động của tự động hóa đối với việc làm. Ước tính về triển vọng việc làm khá nghiêm trọng: 83 triệu việc làm sẽ bốc hơi và chỉ có 69 triệu việc làm được tạo ra. Đó là sự khác biệt về vai trò công việc là 14 triệu.
Nỗi sợ bị thay thế việc làm và/hoặc không có khả năng đảm bảo một công việc có mức lương đủ sống đang tăng rất cao. Mọi người lo sợ rằng họ sẽ bị tự động hóa khỏi sự nghiệp, công việc và những cách hỗ trợ lối sống mà họ mong muốn. Thậm chí còn có một danh sách các công việc tiềm năng (về công nghệ, truyền thông, luật, v.v.) sắp biến mất do AI. Và phần khó chịu trong mỗi báo cáo này là thiếu quan điểm đối lập, chẳng hạn như chia sẻ các đề xuất về việc chứng minh AI cho sự nghiệp của bạn.
Thay vì tập trung vào việc áp dụng AI theo dự kiến trong mọi khía cạnh của cuộc sống, hãy cân nhắc tập trung vào những gì AI không thể thực hiện được. Không thể sử dụng AI là các hành động, nhiệm vụ và kỹ năng không thể số hóa hoặc tự động hóa. Những thói quen này đòi hỏi con người phải liên tục tham gia vào quá trình đưa ra các quyết định quan trọng và then chốt. Vì vậy, tôi đã xác định ba loại năng lực ra quyết định do con người định hướng mà mọi lĩnh vực và ngành nghề hiện đang cần và sẽ yêu cầu trong tương lai gần.
Nhận thức theo ngữ cảnh. Bây giờ bối cảnh không phải là một khối nguyên khối. Các loại bối cảnh sẽ được con người xem xét có thể có nhiều hơn một trong những bối cảnh sau: văn hóa, kinh tế, tình cảm, lịch sử, địa điểm, chính trị, tình huống và xã hội. Và thường có một đường xuyên suốt bối cảnh khác nhau này. Quan điểm kinh tế không thể tách rời khỏi lăng kính xã hội và/hoặc chính trị. Và việc cô lập những bối cảnh này thành các yếu tố độc lập và được phân bổ giống hệt nhau không phải là điều không thực tế – bất kể số lượng các nhà nghiên cứu AI nổi tiếng đang cố gắng xây dựng một phương trình toán học đại diện bằng các thí nghiệm phức tạp và kết quả được công bố. Những hình ảnh như thế này được chia sẻ trực tuyến đòi hỏi nhận thức về lịch sử, vị trí và chính trị của mọi người để biết rằng chúng được tạo ra và bịa đặt nhằm gợi ra phản ứng nhất định từ công chúng.
Giải quyết xung đột. AI không thể xử lý được ma sát. Trên thực tế, nó chọn một bên – bên không tốt đẹp nhất. Vào năm 2016, chatbot AI của Tay đã đăng những dòng tweet mang tính phân biệt chủng tộc, kỳ thị phụ nữ và các chủ nghĩa khác trong vòng chưa đầy 1 ngày trước khi nó bị đóng cửa. Chuyển nhanh đến tháng 3 năm 2023, chatbot AI của Snapchat sử dụng ChatGPT đã phổ biến những lời khuyên không phù hợp cho một người lớn nói rằng họ là trẻ vị thành niên. AI không biết khi nào nên im lặng hay không trả lời. AI được lập trình để đưa ra phản hồi. Chất lượng, sự phù hợp và giá trị của câu trả lời đó vẫn còn nhiều nghi vấn. Xử lý các câu hỏi hóc búa là một điểm yếu rõ ràng của các hệ thống, công cụ và nền tảng AI. AI có khả năng cung cấp cho con người nhiều lựa chọn, nhưng nó không thể Thực ra giúp chúng tôi có sự lựa chọn sáng suốt.
Tư duy phản biện. Khả năng đánh giá và đánh giá hoàn cảnh của con người là một trong những đặc điểm nổi bật của chúng ta. Kỹ năng tư duy phê phán kết hợp giải quyết vấn đề, tính tò mò, tính sáng tạo, suy luận và chiến lược. AI không thể làm tốt một trong những yếu tố tư duy phản biện này. Ví dụ, lập trình máy tính, hay còn gọi là mã hóa, có thể giải quyết các vấn đề toán học. Nhưng một khi bất kỳ yếu tố nào trong phương trình toán học trở thành đại diện cho mọi người, thì cách giải quyết vấn đề thông qua phương pháp mã hóa sẽ bị phá vỡ do kết quả là ít nhất một nhóm nhân khẩu học bị loại trừ và bị áp bức. Trong một ví dụ khác, nghệ thuật AI đã cố gắng khẳng định rằng AI có tính sáng tạo. Tuy nhiên, có một số tranh chấp vi phạm bản quyền phức tạp làm dấy lên mối lo ngại về việc sử dụng hợp pháp (và đạo đức) nội dung bị loại bỏ khỏi các kho lưu trữ trực tuyến. AI đạt đến trần xi măng này vì các lý luận và đánh giá được đưa ra bằng cách cân bằng giữa kinh nghiệm sống, chuyên môn và kỹ năng. AI không có kinh nghiệm thực tế và kiến thức chuyên môn hạn chế do các tập dữ liệu đào tạo/thử nghiệm và kỹ năng lập trình quy định. Phần còn lại sẽ do mọi người thực hiện khi họ rèn luyện kỹ năng tư duy phản biện của mình.
AI không thể cung cấp nhận thức theo ngữ cảnh, giải quyết xung đột hoặc tư duy phản biện. Nếu bạn tham gia vào một nghề nghiệp hoặc thực hiện các kỹ năng đòi hỏi sự kết hợp của ba chức năng này thì bạn sẽ có con đường kiếm sống. Rất có thể, nhiệm vụ công việc của bạn sẽ xoay vòng chứ không biến mất để bạn có thể chẩn đoán tác động của nhiều bối cảnh, quản lý căng thẳng và suy nghĩ chín chắn. Ví dụ: đối với các lập trình viên – có bằng khoa học máy tính hay không – chúng ta sẽ cần giải thích và diễn giải những gì AI thực sự đang làm. Bạn sẽ không thể trở thành nhà phát triển phần mềm nếu không nhận thức được những tác động xã hội tiềm ẩn của những dòng mã bạn viết. Về bản chất, điều rất quan trọng là tất cả chúng ta đều có thể hiểu được các sắc thái điểm mạnh và điểm yếu của kỹ năng giao tiếp dựa trên kỹ thuật số trong lĩnh vực chính của mình.
Bài viết này ban đầu được xuất bản trên Medium.
Brandeis Marshall, Brandeis Marshall là người sáng lập và Giám đốc điều hành của DataedX Group, một doanh nghiệp tác động xã hội tập trung vào giáo dục và đạo đức dữ liệu. Với tư cách là nhà chiến lược công bằng dữ liệu, cô đã tư vấn và đào tạo hàng nghìn cá nhân về cách nhận biết tác hại của thuật toán và nhân bản hóa dữ liệu. Cuốn sách của cô, “Lương tâm dữ liệu: Cuộc vây hãm thuật toán đối với nhân loại của chúng ta”, đề cập đến những hạn chế của vòng đời dữ liệu và phát triển phần mềm, nhằm vào các tài năng công nghệ nổi loạn sẵn sàng giải quyết tác động có hại của việc thực hành dữ liệu đối với các nhóm bị thiệt thòi.
Nguồn bài viết
Để lại một bình luận