Robot sẽ đảm nhận công việc của tôi?

Một robot sẽ đảm nhận công việc của bạn? Đây là một câu hỏi dễ hiểu với sự cường điệu hiện tại về robot và trí tuệ nhân tạo. Nhiều người đang hỏi "công việc của tôi sẽ được tự động hóa?" hoặc "công việc của tôi có hoàn toàn không?" khi các công ty và ngành công nghiệp trở nên dư thừa.

Tôi có thể hỏi, liệu một robot có đảm nhận công việc của tôi với tư cách là người viết bài viết này không?

Câu trả lời của tôi là không.

Robot sẽ đảm nhận công việc của chúng ta? Nó rất khó xảy ra bất cứ lúc nào sớm trừ khi bạn có một công việc trong mọi khía cạnh tương đương với thế giới thực tương đương với chơi một trò chơi máy tính. Tôi sẽ giải thích.

Nhiều động lực đang thúc đẩy câu chuyện hiện tại xung quanh robot, chatbots cho doanh nghiệp và AI tiếp quản công việc. Một phần lớn của cuộc thảo luận chỉ là một phần mở rộng của một cuộc thảo luận kinh tế cũ và đang diễn ra xung quanh tác động của tự động hóa và cải thiện năng suất.

Câu hỏi quan trọng hơn về các công việc sẽ được tự động hóa là liệu sẽ có những công việc mới để thay thế chúng hay không. Về cơ bản, những người đi làm đang hỏi trước hết liệu công việc của họ có bị thay thế hay không và thứ hai nếu công việc của họ bị thay thế sẽ có những công việc khác, tốt nhất là tốt hơn, được tạo ra mà họ có thể làm một cách hợp lý. Trường hợp xấu nhất là tự động hóa dẫn đến một lớp người thất nghiệp vĩnh viễn vì các công việc mới không được tạo ra sau khi các công việc cũ được tự động hóa.

Thực tế là cho đến khi trí tuệ nhân tạo thông minh như con người, nó sẽ thay đổi công việc theo cách mà tất cả các công nghệ tiên tiến thay đổi công việc, nó loại bỏ một số nhiệm vụ nhưng thêm các nhiệm vụ mới phải làm. Người lao động trong một ngành công nghiệp bị ảnh hưởng sẽ cần phải cập nhật các kỹ năng của họ, nhưng công việc của họ sẽ không bị loại bỏ. Như trường hợp của tất cả các đổi mới, rủi ro lớn hơn là cần ít người hơn để làm cùng một công việc (hoặc đạt được kết quả tương tự hoặc tốt hơn) vì vậy từ quan điểm đó, công việc bị loại bỏ đối với một số người.

Kể từ buổi bình minh của thời gian, các công cụ, bao gồm cả máy móc, đã được phát minh để tăng năng suất của con người. Điều này có nghĩa là theo thời gian, nhiều công việc đã biến mất, nhưng điều đó đã mở ra cánh cửa cho những công việc mới. Điều đó cũng có nghĩa là mọi người đã trở nên giàu có hơn khi chi phí của các sản phẩm và dịch vụ thiết yếu cũ đã giảm và các sản phẩm và dịch vụ mới, một số hiện đang thiết yếu, đã được phát minh.

Đó là kinh tế học cơ bản, và hầu hết mọi người đều biết điều này. Một người thuộc tầng lớp trung lưu ngày nay khá giả hơn nhiều so với một vị vua sống cách đây vài trăm năm. Khi một người quản lý của một dự án xây dựng khoe khoang rằng anh ta đã cứu được việc làm bằng cách cho những người đàn ông sử dụng thuổng chứ không phải máy móc, anh ta được hỏi "tại sao không lấy đi những chiếc thuổng và đưa cho công nhân thìa trà?". Thật khó để tranh luận rằng việc buộc mọi người làm việc kém hiệu quả hơn sẽ giúp ích cho bất kỳ ai ngoại trừ những người bị ảnh hưởng trực tiếp bởi sự đổi mới có liên quan (và chỉ trong ngắn hạn).

Tất nhiên, mọi người cho rằng những gì chúng ta đang phải đối mặt là một điểm kỳ dị. Một khi trí tuệ nhân tạo (AI) đạt đến mức độ khả năng của con người trên các khía cạnh quan trọng, con người sẽ không còn việc gì để làm.

Có rất nhiều người có quyền lợi mạnh mẽ trong việc thổi phồng quan điểm này. Cảnh báo về những nguy hiểm sắp tới hoặc đưa ra những tuyên bố đáng kinh ngạc về AI tạo ra các nhấp chuột và thích, nó tạo ra sự công khai cho các cá nhân và công ty. Đó là một chủ đề mà mọi người sẽ trả tiền để biết thêm vì nó đồng thời hấp dẫn và đe dọa. Những loại ý tưởng moonshot này thúc đẩy nhân viên và tạo ra doanh số. Nhưng đó là một mối quan tâm thực sự?

Câu trả lời là có và không. Nếu đúng là chúng ta có thể tạo ra một trí tuệ nhân tạo nói chung thì đây chắc chắn sẽ là một mối quan tâm. Và trong trường hợp này, mối quan tâm về việc làm sẽ xếp hạng thấp hơn các mối quan tâm khác (chẳng hạn như về AI thống trị nhân loại) vì năng suất sẽ bùng nổ và đó sẽ là một thế giới phong phú.

Ngay cả khi trí thông minh nói chung còn xa (mà tôi tin là như vậy), thì cũng đúng là mọi người cần hiểu ý nghĩa của những gì họ đang làm với AI để đảm bảo không có hậu quả không lường trước được về cách công nghệ được triển khai. Nếu bạn đang dựa vào máy tính để viết các quy tắc (tức là không lập trình chúng một cách rõ ràng) thì bạn cần đảm bảo rằng nếu các kỹ thuật này được áp dụng cho bất kỳ hệ thống quan trọng nào, mọi người hiểu và tính đến các rủi ro (như cần phải xảy ra với mọi công nghệ được sử dụng cho một hệ thống quan trọng). Điều này có thể biện minh cho việc thổi phồng AI và sự cần thiết phải điều chỉnh các khía cạnh của AI, tuy nhiên nếu không đạt được trí thông minh chung cho AI thì không có mối đe dọa nhị phân nào đối với công việc. Thêm về điều này sau.

Cần lưu ý rằng những lo ngại về tự động hóa công việc và nỗi sợ hãi về việc kết thúc công việc một phần là do sự thất bại có thể dự đoán được của trí tưởng tượng. Chúng ta có thể thấy các công việc bị mất nhưng không thể tưởng tượng điều gì có thể thay thế chúng. Ai có thể thấy trước công nghệ thông tin là một loại công việc quan trọng trước khi máy tính trở thành xu hướng? Ai có thể lường trước tất cả các công việc xung quanh phương tiện truyền thông xã hội trước khi mạng xã hội trở thành xu hướng?

Có một yếu tố của một bước nhảy vọt về niềm tin khi tin rằng tăng năng suất sẽ dẫn đến một cuộc sống tốt hơn cho tất cả mọi người, hiểu rằng bất kỳ thay đổi nào cũng sẽ ảnh hưởng đến các nhóm người khác nhau, vì vậy không phải ai cũng sẽ tốt hơn sau khi thay đổi nhưng phần lớn sẽ như vậy.

Không ai có thể tranh cãi rằng máy tính đã tạo ra nhiều việc làm hơn là chúng phá hủy và tất cả chúng ta đều tốt hơn cho nó. Việc làm đã không bị phá hủy bởi máy tính, công nhân đã có thể hoàn thành nhiều hơn với việc sử dụng máy tính. Điều này sẽ tương tự đối với cách AI, dựa trên cách bot được lập trình.

Khi nào robot sẽ tiếp quản?

Vâng, chúng ta cần xem xét trường hợp đặc biệt khi AI đạt đến mức độ hiểu biết của con người, nhưng điều này sẽ sớm xảy ra? Nếu AI đạt đến mức độ hiểu biết của con người thì tác động sẽ rất lớn. Đó là sự thật. Nếu AI chỉ đơn giản là một kỹ thuật tự động hóa được cải tiến, tác động sẽ giảm đi nhiều và sẽ dẫn đến sự thịnh vượng lớn cho tất cả mọi người. Tôi nên đề cập rằng nếu AI đạt đến mức độ hiểu biết của con người, điều này cũng có thể dẫn chúng ta đến một tương lai thiên đường như một tương lai đen tối.

Có một số người cho rằng nó sẽ đạt đến mức độ hiểu biết của con người vào năm 2029, chẳng hạn như Ray Kurzweil, người làm việc cho Google. Có những người khác cho rằng điều đó sẽ không bao giờ xảy ra với công nghệ dựa trên silicon hiện tại như George Gilder. Rõ ràng chúng ta biết rằng trí thông minh và ý thức là có thể, bởi vì nó tồn tại ở người, nhưng có khả năng chúng ta đang đánh giá thấp sự phức tạp liên quan, tính mới của trí thông minh và khả năng của các hệ thống và công nghệ dựa trên silicon của chúng ta để sao chép các quá trình sinh học. Điều này áp dụng ngay cả khi chúng ta đang giả định tiến độ theo cấp số nhân về dữ liệu, thuật toán và sức mạnh xử lý. Câu trả lời cho việc khi nào robot sẽ tiếp quản không phải là sớm.

Nếu chúng ta loại trừ trường hợp AI đạt đến mức độ thông minh của con người hoặc ít nhất là nói rằng điều này sẽ không xảy ra trong 20 năm tới, chúng ta có thể giải quyết câu hỏi cấp bách hơn là liệu AI sử dụng công nghệ tiến bộ nhanh chóng ngày nay có cướp đi công việc của bạn hay không.

• Sai lầm đầu tiên là đóng khung câu hỏi. Câu hỏi nên là robot sẽ thực hiện "nhiệm vụ" nào hơn là robot sẽ đảm nhận "công việc" nào. Tất nhiên khi chúng ta nói về robot ở đây chúng ta đang đề cập đến robot vật lý cũng như phần mềm AI có thể cung cấp các dịch vụ dựa trên phần mềm.
• Sai lầm thứ hai là không hỏi AI sẽ thay đổi cách tôi thực hiện một số nhiệm vụ như thế nào. Trong nhiều trường hợp, nó sẽ không thay thế hoàn toàn một nhiệm vụ mà chỉ cải thiện cách nó được thực hiện với sự hợp tác của con người.
• Sai lầm thứ ba là không hỏi nó sẽ cho phép những nhiệm vụ / công việc mới nào?

Câu hỏi thực sự ở đây là bản chất của công việc là gì và mọi người có phải đối mặt với những xích mích không cần thiết trong việc hoàn thành nhiệm vụ không. Câu trả lời chắc chắn là có. Hãy tưởng tượng bạn có thể nói với một AI "chuẩn bị một bài thuyết trình trên X, dài 8 trang và có biểu đồ trên Y" và nó ngay lập tức tạo ra nó cho bạn và bạn có thể cho nó biết những sửa đổi bạn muốn. Quá trình này mất 5 phút thay vì 3 giờ. Một công cụ tiết kiệm thời gian thậm chí còn lớn hơn có thể là một AI giúp bạn quyết định nhiệm vụ nào là quan trọng. Bao nhiêu thời gian bị lãng phí dành thời gian và nỗ lực làm một cái gì đó tốt và sau đó để thấy rằng những gì bạn đã làm là không cần thiết?

Tất nhiên, những điểm trên áp dụng cho bất kỳ mức tăng tự động hóa mới nào. Để trả lời cụ thể các câu hỏi về những nhiệm vụ nào sẽ thay đổi và những tác vụ nào sẽ được kích hoạt khi AI có liên quan, chúng ta cần hiểu cách thức hoạt động của các thuật toán AI.

Về cơ bản, các thuật toán AI là cách khiến máy tính thực hiện một số tác vụ nhất định mà không cần lập trình rõ ràng để làm như vậy. Các AI được đào tạo để tạo kết nối giữa đầu vào và đầu ra cần thiết mà không cần lập trình rõ ràng kết nối là gì (hoặc bằng cách lập trình một phần và ngoại suy AI từ đó). Nếu bạn muốn AI nhận dạng mèo trong ảnh, bạn không cần phải lập trình thủ công các tính năng của mèo như mắt hình elip, tai nhọn, râu, mà bạn chỉ cần hiển thị cho AI hàng triệu bức ảnh có và không có mèo và nó sẽ tìm ra cách xác định mèo.

Làm thế nào nó làm điều này, so với trí thông minh của con người, không phải là rất "thông minh". Nó là một thuật toán vũ phu cần rất nhiều dữ liệu. Những gì nó làm là cân nhắc tầm quan trọng của các nhóm pixel trong mối quan hệ với nhau để tìm ra một mẫu xác định con mèo. Bằng cách kiểm tra lặp đi lặp lại các lớp của các trọng lượng này (được gọi là mạng lưới thần kinh) hoặc sử dụng các kỹ thuật tương tự khác, nó có thể tạo ra một thuật toán hiệu chỉnh có thể xác định chính xác mèo, ngay cả các trường hợp cạnh của mèo mà một số tính năng quan trọng bị thiếu. Điều này rất mạnh mẽ vì sẽ không thể (hoặc cực kỳ tốn thời gian) để cố gắng lập trình một cái gì đó như thế này theo cách thủ công. Với lượng dữ liệu khổng lồ và nhiều sức mạnh xử lý, có thể tạo ra một loại trí thông minh vũ phu.

Những loại thuật toán này rất hữu ích khi có nhiều dữ liệu (tốt nhất là có cấu trúc cao) dữ liệu. Để đào tạo các thuật toán, nó cũng cần phải rõ ràng liệu một lần lặp nhất định của thuật toán có cải thiện kết quả hay không so với các lần lặp trước đó. Nếu mức độ thành công tương đối không dễ dàng hoặc có thể đo lường ngay lập tức (mơ hồ) từ "đoán" này sang "đoán" tiếp theo, thì đây có thể là một vấn đề khó khăn đối với AI. Điều này thường xảy ra đối với các nhiệm vụ của con người, nơi không có câu trả lời đúng.

Nếu dữ liệu khan hiếm hoặc giải pháp cho vấn đề nằm ngoài dữ liệu, đây cũng là những trường hợp khó khăn đối với AI. Tuy nhiên, những vấn đề mà AI thấy khó khăn chính xác là những vấn đề mà con người giỏi giải quyết.

Ví dụ, mặc dù có dữ liệu phong phú về cuộc trò chuyện của con người, mọi thứ được thốt ra bởi con người đều có một bối cảnh độc đáo tiềm năng về lịch sử của mối quan hệ cụ thể, lịch sử của cuộc trò chuyện và bối cảnh tình huống. Bạn càng đi sâu vào lịch sử, càng có nhiều chiều hướng và càng khó đào tạo AI. Đó là lý do tại sao các giải pháp AI tập trung tốt nhất vào bối cảnh tình huống hẹp cho chatbots (đối với các ứng dụng khác ngoài một câu trả lời hời hợt). Hãy tưởng tượng quyết định nói gì tiếp theo dựa trên thực tế là năm điều trước đó bạn nói tương tự như năm điều bạn nói liên tiếp trong một cuộc trò chuyện khác hai năm trước. Điều này cung cấp cho bạn một số trực giác về vấn đề.

Để tìm ra những nhiệm vụ nào "có nguy cơ", bạn cần tìm ra mức độ chúng có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng các kỹ thuật được mô tả ở trên.

Điều rõ ràng là trong phần lớn các trường hợp, AI sẽ cải thiện năng suất phổ biến nhất bằng cách bổ sung cho con người. Sự kết hợp giữa con người + AI sẽ mạnh hơn nhiều so với chỉ riêng con người hoặc AI.

Đúng là có thể có một số nhiệm vụ nhất định, chẳng hạn như lái xe tải hoặc ô tô trên một số tuyến đường nhất định, có thể hoàn toàn tự động, tuy nhiên ngay cả trong trường hợp đó, sự hiện diện của con người có thể được yêu cầu cho trường hợp không lường trước được, chẳng hạn như trong trường hợp sự cố, tai nạn hoặc sự cố an ninh. Nó có thể chỉ ra rằng xe tải không người lái mà không có bất kỳ sự hiện diện của con người có thể cực kỳ dễ dàng để cướp.

Một thợ sửa ống nước có thể có một ứng dụng giúp chẩn đoán các vấn đề, nhưng thợ sửa ống nước có thể sẽ phải tự khắc phục sự cố.

Tự động hóa đã tạo ra một thế giới nơi tập trung nhiều hơn vào trải nghiệm và giải trí so với trước đây và xu hướng đó có thể sẽ tiếp tục. Mọi người đến nhà hàng, tổ chức đám cưới lớn hơn, kỳ nghỉ kỳ lạ hơn và tiêu thụ trải nghiệm và giải trí nhiều hơn so với trước đây, và AI sẽ duy trì xu hướng này. Ngày càng có nhiều việc làm được tạo ra trong lĩnh vực "Trải nghiệm".

Mặc dù tác động của việc tăng năng suất là tích cực, nhưng chắc chắn đúng là tự động hóa và toàn cầu hóa nhiều hơn dẫn đến nhiều người chiến thắng hơn sẽ có tất cả các tác động và sẽ làm tăng bất bình đẳng trên thế giới. Lao động phổ thông và bán lành nghề sẽ cải thiện cuộc sống trên một số chỉ số, nhưng có thể sẽ tiếp tục tụt hậu so với công nhân có tay nghề cao. Điều này có thể có tác động tiêu cực đến cộng đồng và chính trị trừ khi các vấn đề được giải quyết.

Tăng năng suất cải thiện cuộc sống của mọi người trên hành tinh, vì ngay cả những người sẽ được hưởng lợi nhiều nhất về tài chính và rất giàu có từ những đổi mới mới sẽ chỉ có thể nắm bắt cho mình một tỷ lệ nhỏ giá trị của việc tạo ra cho toàn xã hội.

Quá trình chuyển đổi sang nền kinh tế mới sẽ cần phải được quản lý để đảm bảo rằng không có nhóm người nào trải qua sự suy giảm thảm khốc về mức sống của họ khi năng suất tăng tốc.

Điều quan trọng cần lưu ý là mọi thứ đã nói ở trên áp dụng cho tất cả sự đổi mới, không chỉ đổi mới liên quan đến AI. Tất cả sự đổi mới đều có tác động đến lực lượng lao động và đòi hỏi người lao động phải được giáo dục bổ sung để duy trì việc làm. Các tổ chức giáo dục cần điều chỉnh chương trình giảng dạy bao gồm chương trình giảng dạy đại học với các yêu cầu thay đổi của thị trường việc làm. Chúng ta đã thấy quá trình này diễn ra liên tục khi tự động hóa đã biến đổi thế giới nói riêng trong 200 năm qua.

Trong tương lai gần, khoa học sẽ tiến bộ và máy móc sẽ tiếp tục khen ngợi công nhân của con người và làm cho họ làm việc hiệu quả hơn. Một cỗ máy sẽ không thể tái tạo trí thông minh mới lạ của con người để đối phó với các tình huống độc đáo hoặc đưa ra các giải pháp đáng ngạc nhiên. Máy móc cũng không thể thay thế cảm giác kết nối của con người rất quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp, từ sức khỏe đến các ngành công nghiệp giải trí.

AI sẽ có thể loại bỏ hiệu quả công việc vất vả và loại bỏ ma sát khi có điều kiện thích hợp (nhiều dữ liệu thích hợp). Giống như tăng năng suất lịch sử, tăng năng suất từ AI sẽ tiếp tục cải thiện cuộc sống của mọi người trên thế giới trực tiếp hoặc gián tiếp và sẽ tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và việc làm mới chưa được tưởng tượng.