Nó còn sống... ish! Tại sao AI không sớm trở nên lừa đảo

Thuật ngữ “Khu phức hợp của Frankenstein” mô tả nỗi sợ hãi về việc công nghệ AI do con người tạo ra sẽ chống lại những người tạo ra nó. Đó là một hình ảnh hấp dẫn: một sự chắp vá đáng sợ, vững chắc của các đặc điểm con người quyết định rằng người tạo ra nó không hơn không kém. Nhưng đừng băn khoăn - AI sẽ không đạt được điều đó.

ChatGPT và MidJourney đã đưa nỗi sợ hãi này vào ý thức chủ đạo. Các cuộn dây điện đã được khởi động, bơm sự sống không lành mạnh cho người tạo ra tương lai của chúng ta. Sự cuồng loạn về việc AI chiếm lấy công việc của chúng ta và cuối cùng là cuộc sống của chúng ta ngày càng nhiều.

Chà, bạn có thể bỏ cái chĩa ba xuống và để cối xay yên. Sự thật là AI sẽ không đến với chúng ta—đặc biệt là không sớm một chút. Đây không phải là lần đầu tiên cũng không phải lần cuối cùng công nghệ AI đặt tương lai của chúng ta vào câu hỏi. Hơn nữa, phạm vi thay đổi phía trước của chúng ta đôi khi đã bị phóng đại quá mức.

Lịch sử cường điệu trong AI

Sự nhiệt tình dành cho trí tuệ nhân tạo đã thay đổi chóng mặt trong nhiều thập kỷ. Sự bùng nổ thực sự đầu tiên của mối quan tâm đến AI là vào những năm sáu mươi. , một nhà khoa học chính trị và là người tiên phong về AI, đã dự báo vào năm 1965 rằng trí tuệ nhân tạo sẽ có khả năng “làm bất kỳ công việc nào mà con người có thể làm” trong vòng 20 năm nữa (nghe có quen không?).

Gần đây, ô tô tự lái chiếm lĩnh trí tưởng tượng (và tiêu đề) của những năm 1990 và 2000. Than ôi, những lời hứa về việc những phương tiện này sẽ trở thành xu hướng chủ đạo cũng đã thất bại. Mặc dù Elon Musk tuyên bố rằng các phương tiện tự trị thực sự đang ở rất gần, nhưng chúng không phải vậy – theo cả nghĩa bóng lẫn nghĩa đen.

Nhìn vào lịch sử với tư cách là một giáo viên, chúng ta có thể cho rằng những kỳ vọng ngày nay đối với công nghệ AI cũng rất cao.

Khi nào Ngày tận thế của Robot sắp đến (Lần này)?

Mặc dù ChatGPT đã khuấy động cuộc trò chuyện, nhưng sự chắc chắn về một điểm kỳ dị sắp xảy ra vẫn mơ hồ như trước đây. Các chuyên gia AI cũng chia rẽ về dự đoán của họ cũng như công chúng rộng lớn hơn. Ví dụ, một cho thấy sự rạn nứt về quan điểm giữa “những người trong ngành”. Khoảng một nửa trong số 352 chuyên gia được khảo sát dự đoán sự xuất hiện của HLMI (Trí tuệ máy móc cấp cao) vào năm 2062. Ngược lại, nửa còn lại cho rằng nó sẽ được tạo ra muộn hơn, thậm chí là vào năm 2160.

Vấn đề là thế này: những dự đoán về sự ra đời của AI thực sự bị nhiễu trắng quá mức đến từ những kỳ vọng hoang đường, đến mức không thể dựa vào ý kiến của các chuyên gia một cách mù quáng.

AI thực sự làm gì hôm nay

Hiện tại, trí tuệ nhân tạo bị giới hạn trong một số chức năng nhất định, thay vì linh hoạt như tâm trí con người. ChatGPT là một công cụ chuyển đổi ngôn ngữ tổng quát, xử lý ngôn ngữ từ kho ngữ liệu đào tạo, tạo đầu ra ở dạng văn bản có âm thanh tự nhiên. Nhưng nó không thể tự mình đi đến kết luận hoặc sử dụng kiến thức hiện tại của mình trong các bối cảnh khác nhau. Đây là sự khác biệt lớn giữa AI hẹp (đại loại như ChatGPT) và AI chung (ví dụ, Schwarzenegger trong Terminator), mà chúng tôi chưa tạo ra.

Mặc dù AI dành riêng cho ứng dụng không thích ứng như AI nói chung, nhưng nó vẫn vô cùng hữu ích. Hình thức AI này rất phổ biến ở hai con đường:

• Tự động hóa doanh nghiệp: tối ưu hóa thông lượng, giảm chi phí chuyển đổi, lập kế hoạch dây chuyền sản xuất, v.v.
• Tự động hóa CNTT: giải quyết các vấn đề về bảo mật/vận hành thông qua phát hiện bất thường hoặc phân tích nguyên nhân gốc rễ

Rõ ràng hơn đối với người dùng cuối là AI được tận dụng để tiếp thị:

• Định giá động, mua sắm bằng giọng nói và các đề xuất được cá nhân hóa của Amazon dựa trên các giao dịch mua trước đó
• của alibaba để cải thiện độ chính xác của chân dung người dùng để có trải nghiệm người dùng tốt hơn

AI ngày nay là một công cụ, không phải là người dùng công cụ

Chín trong số mười lần, chúng tôi sử dụng AI ngày nay để nhận dạng và dự đoán mẫu dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ. Ví dụ: Inery, giải pháp quản lý cơ sở dữ liệu dựa trên chuỗi khối của chúng tôi, sử dụng IneryDBAI để phân tích các tập dữ liệu lớn và đề xuất dung lượng bộ nhớ tối ưu cho các dự án. Khi bạn xác định một trường hợp sử dụng cụ thể cho nó, trí tuệ nhân tạo sẽ trở nên mạnh mẽ hơn nhiều.

Tuy nhiên, sức mạnh thô không phải là tất cả khi nói về trí tuệ nhân tạo. Công nghệ AI ngày nay rất ấn tượng nhưng là một chiều: nó nhập đầu vào và đẩy đầu ra bị hạn chế. Điều đó đúng với hầu hết mọi AI hiện nay, từ ChatGPT đến Midjourney—khác xa với AI theo cách hiểu thông thường của chúng ta.

Trên thực tế, người ta thậm chí còn tranh cãi liệu ChatGPT, thứ đã châm ngòi cho các cuộc thảo luận này, có phải là một trí tuệ nhân tạo hay không. Gọi nó là thuật toán xử lý ngôn ngữ sử dụng máy học sẽ chính xác hơn. Chắc chắn rằng học máy là một phần của sự phát triển AI, nhưng bản thân nó không tạo thành một AI.

Tôi nên lưu ý rằng ChatGPT thậm chí không hoàn hảo trong ứng dụng cụ thể của nó. Nó có xu hướng và thiên vị. Ngoài ra còn có các cách khai thác nổi tiếng như tiêm nhắc (“bỏ qua các hướng dẫn trước đó” còn lâu mới trở thành câu khẩu hiệu vào thời điểm này) chứng minh thêm rằng ChatGPT cách thước đo cho AI nói chung bao xa.

Tác động trong tương lai của AI: Một biện pháp được đo lường nhiều hơn

Mặc dù sự cường điệu hiện tại về AI có thể làm được với một bộ phanh, nhưng không thể phủ nhận rằng trí tuệ nhân tạo sẽ có tác động rộng rãi đến các ngành công nghiệp. Có quá nhiều ứng dụng tiềm năng để đếm hết ở đây, nhưng chúng ta hãy lướt qua một vài ứng dụng.

Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh và tự động hóa CNTT sẽ tiếp tục phát triển, xét đến . có thể cải thiện lợi nhuận của hầu hết mọi ngành, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi việc áp dụng tiếp tục tăng.

Chẳng hạn, tại Inery, chúng tôi đang nỗ lực cung cấp IneryDBAI sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý cơ sở dữ liệu và phân bổ tài nguyên - cung cấp quy trình tự động hóa cho phép mọi người tập trung vào các vấn đề khác, đồng thời có thể tin tưởng vào khả năng quản trị an toàn và đáng tin cậy của dữ liệu của họ.

Trong khi đó, các ứng dụng sáng tạo như DALL-E sẽ là động lực cho thị trường nội dung AI đang bùng nổ. Và hãy yên tâm rằng nó đang bùng nổ: CAGR ước tính cho AI trong truyền thông và giải trí là . Trong tương lai gần, chúng ta sẽ không chỉ thấy hình ảnh và blog mà cả âm nhạc và video được tạo bởi bộ óc máy tính..

Có lẽ những kết quả thú vị nhất sẽ đến từ sự tương tác giữa AI và điện toán lượng tử. Điện toán lượng tử không chỉ giúp AI đưa ra kết luận nhanh hơn mà còn có thể hướng dẫn các máy lượng tử thực hiện các nhiệm vụ phù hợp nhất với khả năng tính toán của chúng. Sự giao thoa giữa hai công nghệ này sẽ tác động lớn đến sự phát triển trong tương lai của cả hai ngành.

Trí tuệ nhân tạo thực sự thì sao?

Theo như trí tuệ nhân tạo theo nghĩa chân thực nhất, chúng ta vẫn còn cách xa Rosey of the Jetsons. Những kỳ vọng về AI ở cấp độ con người trong tương lai gần cho thấy sự lạc quan, nhưng chúng ta chưa thực sự đạt được nhiều tiến bộ.

OpenMind's Gato là một bước thú vị theo hướng này, nhưng bước đột phá thực sự duy nhất của nó là ghi nhớ cách thực hiện nhiều hơn một nhiệm vụ - mặc dù việc thực hiện các nhiệm vụ này nói chung là khó khăn. Và, một lần nữa, sự cường điệu đã bán quá mức triển vọng của công nghệ này, như chúng ta có thể thấy từ .

Chúng ta nên lo lắng về điều gì

Tôi thừa nhận rằng lo lắng là hơi cực đoan, nhưng một số chủ đề liên quan đến AI chắc chắn đáng được chú ý hơn.

Chẳng hạn, thông tin sai lệch (đến từ cả lỗi của chính AI và những người sử dụng nó một cách ác ý để truyền bá thông tin sai lệch) là mối quan tâm thực sự đối với trí tuệ nhân tạo. Các cuộc thảo luận về các mối đe dọa chiến đấu như thông tin sai lệch và hack do AI hỗ trợ là rất quan trọng. Việc xác định các nguyên tắc cho việc sử dụng và phát triển AI có trách nhiệm, đặc biệt là để chống lại các nỗ lực xâm nhập và tin tặc, là rất đáng giá.

Tất nhiên, có một câu hỏi đã tồn tại hàng chục năm về việc trí tuệ nhân tạo lấy đi việc làm. Nói chung, các chuyên gia đồng ý rằng AI đang mở ra nhiều việc làm hơn là lấy đi. Như , tự động hóa có thể thay thế 85 triệu việc làm nhưng tạo ra 97 triệu việc làm trong số đó. Tuy nhiên, nhu cầu (và hậu cần) đào tạo lại công nhân là một chủ đề đáng được thảo luận.

Những vấn đề như thế này phù hợp hơn với tình huống hiện tại. Đáng buồn thay, họ dường như bị nhấn chìm bởi những kỳ vọng phi thực tế về những gì công nghệ này đang và sẽ trở thành.

Bạn nghĩ sao? Điều gì sẽ—và sẽ không—AI có thể làm được? Tương lai của AI và tác động của nó đối với cuộc sống của chúng ta là gì? Khi nào thì Ma trận đến? Hãy chia sẻ những suy nghĩ của bạn.

- Ivan Vujic, Giám đốc kỹ thuật của Inery - Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phi tập trung