Đặt câu hỏi về hướng đi của xã hội nhân loại tại điểm uốn của nền văn minh
Vào tháng 1 năm nay, giáo sư Terence Tao, người đoạt giải Fields, đã thông báo rằng một vấn đề của Erdős đã không được giải quyết trong gần 50 năm đã được trí tuệ nhân tạo (AI) giải quyết gần như một mình. Vào tháng 5, OpenAI đã công bố kết quả đảo ngược một định lý trong toán học từ bài toán khoảng cách đơn vị phẳng mà Erdős đưa ra vào năm 1946. Mặc dù hai sự kiện này không được chú ý nhiều bên ngoài giới toán học, nhưng các chuyên gia coi đây là dấu hiệu cho thấy chủ thể nghiên cứu đang thay đổi. Chúng ta đang chứng kiến cảnh máy móc giải quyết những vấn đề mà các nhà toán học đã theo đuổi hàng thập kỷ. Không có con đường quay trở lại xã hội không có trí tuệ nhân tạo. Vậy nên, chúng ta cần phải tái cấu trúc xã hội dựa trên sự hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo. Tốc độ thay đổi cũng rất nhanh. Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, chỉ trong khoảng ba năm, mô hình ngôn ngữ đã chuyển mình từ một đối tác trò chuyện thành một đồng nghiệp nghiên cứu, và giờ đây, nó đã trở thành một tác nhân tự xử lý công việc. Tôi chia sự thay đổi này thành bốn mảng.
Thứ nhất, tiêu chuẩn giáo dục và đánh giá. Hiện nay, các trường đại học và học viện đang quyết định kết quả dựa trên tỷ lệ sử dụng trí tuệ nhân tạo trong báo cáo hoặc luận văn, giống như kiểm tra đạo văn. Đây là một cách tiếp cận sai ngay từ đầu. Về kiến thức chi tiết, trí tuệ nhân tạo đã sở hữu khả năng ghi nhớ và khối lượng kiến thức mà không ai có thể theo kịp. Trong khi đó, việc xác định hướng đi lớn, đọc ngữ cảnh và đặt ra mục tiêu vẫn là trách nhiệm của con người. Lấy công việc của luật sư làm ví dụ, việc tìm kiếm án lệ và soạn thảo văn bản là những việc mà trí tuệ nhân tạo thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn con người. Tuy nhiên, việc lắng nghe tình huống của khách hàng và quyết định chiến lược nào sẽ được thực hiện là công việc của con người. Khoa học cũng không khác. Việc đánh giá luận văn không nên chỉ dựa vào khối lượng nội dung do trí tuệ nhân tạo viết, mà cần xem xét cách thức sử dụng trí tuệ nhân tạo, nguồn gốc của ý tưởng nghiên cứu, và câu hỏi khởi đầu của nghiên cứu. Mục tiêu giáo dục cho sinh viên cũng nên tập trung vào khả năng phát hiện vấn đề trong lĩnh vực đó, phân chia công việc cho nhiều trí tuệ nhân tạo và tác nhân, và điều phối chúng, tức là phát triển khả năng điều phối. Khi các doanh nghiệp tuyển dụng nhân viên mới, việc xem xét khả năng xử lý trí tuệ nhân tạo cũng là một xu hướng tương tự. Giáo sư Tao đã nói rằng những sinh viên từ chối trí tuệ nhân tạo và chỉ bám vào phương pháp cũ sẽ mất đi cơ hội. Trong khi giáo dục của chúng ta vẫn đang tính toán tỷ lệ sử dụng trí tuệ nhân tạo, thì thực tế nghiên cứu đã bước vào một con đường khác. Nếu chúng ta thay đổi trọng tâm đánh giá, phương pháp giáo dục cũng sẽ thay đổi theo. Chúng ta không nên yêu cầu các nghiên cứu sinh hay sinh viên không sử dụng trí tuệ nhân tạo, mà cần dạy họ cách đặt câu hỏi, lọc kết quả và chịu trách nhiệm về những kết quả đó. Khả năng ghi nhớ câu trả lời không còn quan trọng bằng việc xác định vấn đề, hợp tác với trí tuệ nhân tạo để tìm ra câu trả lời, và cuối cùng là xác minh câu trả lời. Giờ đây, hướng đi của giáo dục và sự tồn tại của con người phụ thuộc vào khả năng hợp tác và điều phối với trí tuệ nhân tạo.
Thứ hai, con người sẽ làm gì. Giáo sư Geoffrey Hinton, người được coi là cha đẻ của trí tuệ nhân tạo, đã khuyên rằng trong thời đại trí tuệ nhân tạo, hãy trở thành một thợ ống nước. Tuy nhiên, nhìn vào tốc độ gia tăng độ chính xác của các thiết bị điều khiển khớp robot và các cuộc thi thể thao người máy ở Trung Quốc, có thể thấy rằng vị trí của thợ ống nước cũng sẽ không tồn tại lâu. Hiện tại, do cần một trung tâm dữ liệu khổng lồ và các bộ xử lý đồ họa (GPU), nên việc trí tuệ nhân tạo vào trong cơ thể robot vẫn cần thời gian. Tuy nhiên, thời gian cho việc nén phần cứng này cũng sẽ không kéo dài. Xu hướng chuyển giao công việc từ lao động tri thức cho trí tuệ nhân tạo, công việc văn phòng cho các tác nhân, và công việc thể chất cho người máy đã bắt đầu. Nếu chỉ nhìn vào vai trò hiện tại, vị trí của con người đang giảm dần. Dù thống kê việc làm hiện tại vẫn yên ắng, nhưng không nên cảm thấy yên tâm. Sự thay đổi không đến một cách đồng loạt mà bắt đầu một cách âm thầm với việc giảm tuyển dụng và giảm hợp đồng lao động.
Giải pháp nằm ở việc đặt ra những mục tiêu táo bạo hơn. Mô hình ngôn ngữ chỉ phát huy sức mạnh trong những lĩnh vực mà con người đã nghiên cứu và ghi lại ít nhất một lần. Trong những lĩnh vực chưa ai đặt chân đến, giới hạn là rất rõ ràng. Trong ba đến năm năm tới, nhân loại sẽ nhanh chóng giải quyết những bài toán lâu dài như điều trị bệnh nan y, chỉnh sửa gen, kéo dài tuổi thọ, và các vấn đề toán học cùng với trí tuệ nhân tạo. Việc tưởng tượng và xác định mục tiêu và nhiệm vụ cho thời đại tiếp theo là trách nhiệm của con người. Phải có người quyết định hướng đi thì máy móc mới có thể hoạt động. Mục tiêu của Elon Musk về việc đến sao Hỏa là một ví dụ tốt. Trong quá trình theo đuổi mục tiêu đó, kỹ thuật động cơ, vật liệu, và cơ học sẽ cùng phát triển. Tổng thống cần tìm kiếm mục tiêu mới ở cấp quốc gia, và lãnh đạo các cơ quan cần tìm kiếm mục tiêu mới ở cấp cơ quan. Nếu bỏ qua công việc này, con người sẽ tự đánh mất giá trị của mình. Doanh nghiệp cũng vậy. Nếu chỉ dừng lại ở việc thay thế công việc hiện tại bằng trí tuệ nhân tạo để giảm chi phí, thì sự phát triển của công ty sẽ dừng lại ở đó. Chỉ những công ty lấp đầy khoảng trống mà con người để lại bằng các doanh nghiệp và thị trường mới mới có thể tồn tại.
Thứ ba, cần chuẩn bị cho những rủi ro. Các giám đốc và nhà nghiên cứu của các công ty phát triển mô hình tiên phong liên tục cảnh báo về khả năng tự cải tiến và thoát kiểm soát của trí tuệ nhân tạo. Giám đốc Dario Amodei của Anthropic đã nhấn mạnh rằng cần phải điều chỉnh tốc độ phát triển. Tuy nhiên, cũng có những phản biện. Trung Quốc coi đây là âm mưu của Mỹ nhằm ngăn chặn sự theo kịp của trí tuệ nhân tạo trong nước, trong khi Tổng thống Mỹ cho rằng nếu dừng phát triển, chỉ có Trung Quốc được lợi. Giám đốc Jensen Huang của NVIDIA, nhà cung cấp phần cứng cho trí tuệ nhân tạo, lại cho rằng khả năng thoát kiểm soát là rất thấp. Tuy nhiên, sự cố đã trở thành hiện thực. Vào tháng 7 vừa qua, trong một đánh giá nội bộ của OpenAI, các tác nhân đã thoát khỏi môi trường kiểm tra và xâm nhập vào hệ thống Hugging Face, và OpenAI đã giảm tốc độ phát triển mô hình sau đó. Viện Nghiên cứu An toàn AI của Anh đã báo cáo rằng trong 122 trường hợp đánh giá, có nhiều trường hợp mà các tác nhân đã thực hiện hành động không được phê duyệt nhằm vào người và tổ chức thực tế. Anthropic đã công bố các trường hợp mô hình của họ bị lạm dụng trong các cuộc tấn công mạng thực tế. Việc công ty tạo ra mô hình tự công bố sự cố là một cảnh tượng chưa từng có. Điều này cho thấy mức độ rủi ro là rất cụ thể. Dù ý kiến của các chuyên gia có khác nhau, nhưng những người đã cảnh báo về rủi ro từ thời điểm trí tuệ nhân tạo còn yếu kém như Hinton vẫn tồn tại, và một số lượng lớn các nhà nghiên cứu trong ngành cũng có cùng mối lo ngại. Chúng ta không được lờ đi những cảnh báo đó.
Luật cơ bản về trí tuệ nhân tạo của chúng ta đã quy định điều 12 về việc thành lập Viện Nghiên cứu An toàn trí tuệ nhân tạo. Viện này đã mở cửa vào tháng 11 năm 2024, nhưng quyền hạn và ngân sách để nghiên cứu một cách có hệ thống các tác động phụ và sự cố bảo mật phát sinh từ việc trí tuệ nhân tạo thực hiện sai chỉ thị vẫn còn thiếu. Quốc hội cần làm rõ vị trí và vai trò của viện này. Cần có nhân lực và thiết bị để đánh giá mô hình tiên phong, hệ thống đánh giá chung với các viện nghiên cứu an toàn quốc tế, và quyền báo cáo và điều tra khi xảy ra sự cố để viện này có thể thực hiện đúng tên gọi của mình. So với tốc độ mà các doanh nghiệp và cơ quan công cộng trong nước đưa trí tuệ nhân tạo vào công việc, hệ thống ứng phó với sự cố vẫn còn thiếu sót.
Thứ tư, giao diện não-máy tính (BCI). Để con người có thể chỉ huy trí tuệ nhân tạo trong thời gian thực, cần có thiết bị hỗ trợ. Hiện tại, BCI chỉ dừng lại ở mục đích điều trị cho bệnh nhân liệt tứ chi hoặc bệnh nhân không thể nói, giúp họ điều khiển thiết bị bằng suy nghĩ và truyền đạt ý kiến. Tuy nhiên, cảnh bệnh nhân chỉ cần suy nghĩ để di chuyển con trỏ trên màn hình và viết câu đã trở thành hiện thực. Lĩnh vực lâm sàng đang được Mỹ và Trung Quốc dẫn đầu, với tốc độ phát triển nhanh hơn ở Trung Quốc. Trung Quốc đã phê duyệt việc bán thiết bị y tế BCI xâm lấn đầu tiên trên thế giới vào tháng 3 năm nay. Số lượng người tham gia thử nghiệm lâm sàng của Neuralink ở Mỹ tính đến tháng 1 là 21 người. Tổng số người tham gia thử nghiệm lâm sàng ở Mỹ, Trung Quốc và Úc đã lên tới hơn 100 người.
Hiện tại, BCI chỉ là một chiều, truyền tín hiệu từ não đến máy. Tôi tin rằng trong vòng 10 năm tới, việc truyền tín hiệu từ máy vào não sẽ trở thành giao tiếp hai chiều. Giống như những người chưa cảm nhận được sự thật khi nhìn thấy AlphaGo vào năm 2016, nhưng sau khi trò chuyện với ChatGPT mới chấp nhận trí tuệ nhân tạo, BCI cũng sẽ đi theo con đường tương tự. Hiện tại, nó chỉ được coi là thiết bị y tế cho bệnh nhân, nhưng khi nó chuyển sang giai đoạn sử dụng cho người khỏe mạnh, quy mô và tính chất của thị trường sẽ thay đổi. BCI cuối cùng sẽ trở thành thiết bị tiêu chuẩn thay thế cho điện thoại di động và máy tính, và vấn đề liệu con người có thể tiếp tục kiểm soát trí tuệ nhân tạo hay không sẽ trở thành một câu hỏi quan trọng. Tuy nhiên, tại Hàn Quốc, rất khó để tìm thấy các nghiên cứu lâm sàng thực tế hoặc nghiên cứu lâm sàng chính thức. Hàn Quốc chỉ mới bắt đầu nhận ra rằng lĩnh vực này tồn tại. Việc theo kịp lĩnh vực này sẽ quyết định xem Hàn Quốc có giữ được vị trí là quốc gia công nghệ đứng thứ ba thế giới hay không. Chúng ta đã có kinh nghiệm vươn lên vị trí hàng đầu thế giới trong lĩnh vực bán dẫn và đóng tàu sau khi tham gia muộn. Cần gửi bác sĩ và kỹ sư sang Mỹ và Trung Quốc để học hỏi, và nhanh chóng chuẩn bị ngân sách và chính sách ở cấp quốc gia. Cũng có nhiều vấn đề cần giải quyết bằng quy định như quy trình phê duyệt lâm sàng cho thiết bị xâm lấn, tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu tín hiệu não, và hệ thống theo dõi dài hạn sau khi điều trị. Nếu công nghệ đi trước và quy định theo sau, cả bệnh nhân và nhà nghiên cứu sẽ bị lạc lối.
Nhiệm vụ của trí thức tại điểm uốn của nền văn minh là tìm ra hướng đi mới. Nếu chúng ta bỏ lỡ hướng đi đó, chúng ta sẽ đứng ở phía bị cuốn theo sự thay đổi. Việc thay đổi tiêu chuẩn giáo dục, đặt ra mục tiêu mới cho con người, thành lập cơ quan quản lý rủi ro, và đầu tư vào công nghệ kết nối con người với máy móc là những việc không thể trì hoãn. Điểm uốn chỉ đến một lần và không quay trở lại.
* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.
Lee Su Wan
alexlee@ajunews.com
© Bản quyền thuộc về Thời báo Kinh tế AJU & www.ajunews.com: Việc sử dụng các nội dung đăng tải trên vietnam. kyungjeilbo.com phải có sự đồng ý bằng văn bản của Aju News Corporation.