SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Chúng ta không thể cản trở đà tiến hóa của khoa học và công nghệ. Quá khứ và lịch sử tiến hóa loài người đã chứng minh rõ điều đó. Tấ t cả mọi phát kiến khoa học kỹ thuật đều có hai mặt tốt và xấu. Vấn đề sử dụng nó vào mục đích của từng con người, từng cộng đồng và quốc gia là điều chúng ta nên quan tâm. Một vấn đề nữa là thời điểm và luật lệ kiểm soát, kịp thời, đúng lúc. Con người cũng như sản phẩm do con người tạo ra đầu có tốt và xấu, thiện hảo và hư đối. Đạo đức, công bằng và tinh thần trách nhiệm chung đối với nhân loại luôn đóng vai trò quan trọng trong mọi quyết định để đề phòng hậu quả trước mặt và lâu dài. "Không có gì tốt hay xấu; chỉ có tư duy khiến nó hóa tốt hay xấu mà thôi." Shakespear "Vạn pháp duy tâm tạo" Phật ngôn ĐIỀU ĐÁNG TIẾC NHẤT KHI SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HIỆN NAY. Mỗi thứ sáu, chuyên mục "Tương lai kỹ thuật số" trên trang nhà của Đại học tên tuổi UC Berkley (Hoa Kỳ) đưa ra bài phỏng vấn mới nhất về chủ đề: Năm câu hỏi về tương lai. Phỏng vấn này do người phụ trách chuyên mục là Rebecca Kern thực hiện với sự giúp đỡ của Derek Robertson. (Bài mới nhất của tuần này khiến tôi giật mình nghĩ tới một video của chuyên mục 5W1H Podcast đã gây nhiều xúc động mạnh mẽ trong người xem: "Công nghệ nhân tạo thăng hoa nhân tính" đề cập một công trình của bạn trẻ Minh Trí cùng nhà đầu tư Lê Diệp Kiều Trang, đã đổ nhiều công sức dạy cho AI và mang cả thiết bị về tặng cho người dân xã đảo Thạnh An-huyện Cần Giờ -TPHCM, để giúp chẩn đoán nhanh, chính xác các bệnh về phổi) Người trả lời phỏng vấn trên trang của UC Berkley tuần này là là Jennifer Chayes, trưởng khoa Máy tính, Khoa học Dữ liệu và Xã hội của nhà trường. Vừa qua, UC Berkley vừa thành lập College về các lĩnh vực này vào tháng 5, college đầu tiên sau 50 năm (College trong một đại học thì xếp trên khoa vì có nhiều khoa và vẫn trực thuộc đại học này) Bà Jennifer Chayes đã dành 23 năm tại Microsoft để nghiên cứu các thuật toán đồ thị và máy học. Là một trong những người phát minh ra graphon – được sử dụng trong máy học của các mạng quy mô lớn – bà quan tâm đến việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT để xử lý các bộ dữ liệu mới nhằm giải quyết các vấn đề cấp bách như biến đổi khí hậu. Về quan điểm, cô ấy thiên về hướng cam kết mở rộng sự đa dạng về chủng tộc và giới tính trong STEM. Cuộc trò chuyện này đã được chỉnh sửa và cô đọng cho rõ ràng và không quá dài như dưới đây: 1/ Trong lĩnh vực của bà, có ý tưởng lớn nào đã bị đánh giá thấp ? Có một điều tôi chưa nghe đầy đủ là AI (trí tuệ nhân tạo) cho khoa học. Chúng ta đang nghe về AI trong những lĩnh vực rất giàu dữ liệu, như ngôn ngữ và hình ảnh. Nhưng AI cho khoa học - mà chúng tôi đang phát triển các kỹ thuật mới cho các lĩnh vực có dữ liệu tương đối còn thưa thớt - sẽ biến đổi Y SINH HỌC và SỨC KHỎE. Nó sẽ (giúp xử lý) BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU và TÍNH BỀN VỮNG. Nó sẽ chuyển đổi các nền tảng mà chúng tôi phân bổ nguồn lực trong lĩnh vực Y TẾ CÔNG CỘNG, PHÚC LỢI và CÁC LĨNH VỰC KHÁC. Thực vậy, AI CHO KHOA HỌC thực sự sẽ làm được điều đó. Tôi thấy điều đó là rất lớn. Trường college về Máy tính, Khoa học Dữ liệu và Xã hội của chúng tôi đang đào tạo những người đến với cam kết về sức khỏe cộng đồng hoặc cam kết về khí hậu và tính bền vững, hoặc cam kết về phúc lợi con người và công bằng xã hội, những người sẽ giúp tạo ra những nền tảng cho phép chúng ta thực sự bắt đầu đạt được tiến bộ trong tất cả các lĩnh vực đó vì lợi ích của xã hội. 2/ Bà nghĩ công nghệ nào đã được thổi phồng quá mức? Tôi cũng có nghĩ rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - như ChatGPT) sẽ biến đổi thế giới, nhưng tôi nghĩ chúng đã được cường điệu hóa quá mức. Chúng được cho rằng là có khả năng kỳ lạ để làm những việc mà chúng tôi tin rằng chỉ CON NGƯỜI mới có thể làm được. Và tôi nghĩ rằng AI vừa được đánh giá quá cao và lại vừa bị đánh giá thấp. Tôi nghĩ nó rất khác với trí thông minh của con người. Nó rất tệ trong việc lập kế hoạch. Nó có xu hướng mắc những sai lầm nghiêm trọng, mặc dù có nhiều cách đang được phát triển để cải thiện điều đó. Nhưng mặt khác, tôi nghĩ rằng nó bị đánh giá thấp trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như những tiến bộ mà nó có thể mang lại trong chăm sóc sức khỏe khi tương tác với bệnh nhân. Với liệu pháp sử dụng LLM - có những công ty khởi nghiệp đang làm điều đó - chúng tôi sẽ có thể dạy mọi người tốt hơn khi các LLM trò chuyện với họ. Vì vậy, tôi nghĩ nó sẽ cá nhân hóa rất nhiều thứ mà chúng ta không có đủ nguồn lực để làm. 3/ Cuốn sách nào định hình rõ nhất quan niệm của bà về tương lai? Tôi là một loại người đa kỷ luật. Tôi đã làm toán học. Tôi đã làm vật lý. Tôi đã làm kinh tế. Tôi đã làm sinh học. Tôi đã làm khoa học máy tính. Và theo cách tương tự, tôi không phải là kiểu người chỉ đọc một cuốn sách hay chỉ đọc một thể loại. Tôi rất tin tưởng vào việc kết hợp các quan điểm đa dạng lại với nhau, bao gồm cả hư cấu và phi hư cấu. Tôi quan tâm những bài viết của Kazuo Ishiguro — bất cứ thứ gì ông ấy viết, tôi sẽ ngấu nghiến ngay lập tức — “Never Let Me Go,” “Klara and the Sun.” Tác phẩm của ông cho thấy con người không chỉ bị bóp méo bởi công nghệ mà còn bởi những động cơ kỳ lạ. Sau đó, với tư cách là một nhà văn phi hư cấu - Yuval Harari. “Sapiens” và “21 bài học cho thế kỷ 21” và “Homo Deus.” Tôi yêu những cuốn sách của anh ấy, tôi không đồng ý với mọi thứ, nhưng tôi thấy những gì anh ấy viết rất, rất đáng suy nghĩ. 4/ Chính phủ có thể làm việc gì liên quan đến công nghệ ? Can thiệp lĩnh vực sức khỏe. Chúng tôi cần các bộ dữ liệu lớn hơn những gì chúng tôi có và tôi rất muốn thấy chính phủ yêu cầu phải chia sẻ dữ liệu để rồi từ đó, chính phủ tài trợ cho dịch vụ chăm sóc sức khỏe và rất nhiều dịch vụ liên quan. Vì khi đó chúng ta sẽ có thể đưa ra nhiều lựa chọn hơn, và những lựa chọn chúng ta đưa ra cũng sẽ được điều chỉnh cho phù hợp với các nhóm người khác nhau. Mặt khác, tôi tin rằng chính phủ nên áp dụng các hình phạt nặng nề đối với việc lạm dụng dữ liệu. Vì vậy, tôi nghĩ làm cho dữ liệu dễ truy cập hơn, nhưng tạo ra hình phạt cho việc sử dụng sai. Về quy định về AI, tôi nghĩ chúng ta phải rất cẩn thận. Quy định theo chiều ngang của các công nghệ sẽ rất khó khăn. Ngoài ra còn có một câu hỏi liệu chúng ta có muốn thực hiện quy định dọc về việc sử dụng công nghệ trong các ngành khác nhau hay không. Tôi nghĩ rằng đó có thể là một cách hợp lý hơn để làm điều đó vì chúng tôi hiểu rõ nhất về nó trong trường hợp đó. 5/ Điều gì làm bạn ngạc nhiên nhất trong năm nay? Hai điều - một là kỹ thuật và hai là xã hội. Một là ChatGPT. Tôi biết rằng điều gì đó như thế, cuối cùng sẽ xảy ra, nhưng tôi đã rất ngạc nhiên vì nó xảy ra nhanh như vậy. Tôi đã có thể dự đoán năm hoặc mười năm kể từ bây giờ. Sau đó, tôi cũng ngạc nhiên về cách phản ứng với nó: Phản ứng mạnh mẽ, nhanh chóng và ngoại suy (như thế nào) mà rồi mọi người gán cho nó những sức mạnh mà nó không có. Và cả cách một số phản ứng tôi thấy như không phải dựa trên cơ sở khoa học. Tuy nhiên, phần hay của phản ứng là tạo ra cảm giác rằng giờ đây rất nhiều người trên thế giới sẽ hợp tác với các chuyên gia về máy tính và AI để đảm bảo rằng những sức mạnh này được sử dụng vì lợi ích của xã hội chứ không phải gây hại cho xã hội. Nguyễn Tấn Thọ