Theo Forbes, AI đang tiến bộ với cấp số nhân qua nhiều năm, song các phương tiện truyền thông thường phóng đại những gì mà nó và robot có thể làm được. Sự thật là dù công nghệ đang phát triển vượt bậc, giúp tự động hóa một số công việc, những công việc bị tự động hóa thường đơn giản và ít hơn so với những gì nhiều người mường tượng.
Đơn cử, công nghệ máy học (machine learning) giỏi trong việc lấy dữ liệu đầu vào, gọi là Input A, và tạo ra phản ứng đơn giản là Output B. Hãy nghĩ về chương trình được dạy để có thể nhận biết con mèo trong một bức ảnh. Chúng ta đưa một loạt ảnh vào là A, và chương trình cho chúng ta biết hình ảnh có chứa mèo là B.
Công nghệ máy học có hai nhược điểm chính. Trước hết, nó đòi hỏi lượng dữ liệu học tập lớn để bắt đầu sản xuất Output B một cách đáng tin cậy. Vì vậy, kỹ sư phải cung cấp cho chương trình hàng chục ngàn, thậm chí trăm ngàn ví dụ hình ảnh, và cho chương trình biết rằng liệu hình ảnh có mèo hay không, để nó có thể “học” được con mèo trông như thế nào trong nhiều ngữ cảnh.
Dù có tiềm năng lớn trong việc tự động hóa nhiều nhiệm vụ theo kiểu Input A - Output B, trong đó có việc quét video an ninh để tìm hành vi đáng ngờ, cảnh báo tài xế về người đi bộ trên đường, sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ đơn giản cũng đòi hỏi đầu tư và nỗ lực đáng kể. Chỉ khi các công nghệ này trở nên phổ biến hơn, chúng ta mới có thể chứng kiến chuyện con người mất công ăn việc làm vì máy tính.
May mắn hơn nữa là rất nhiều công việc đòi hỏi nhiều hơn là quy trình đơn giản Input A - Output B. Nhiều công việc đòi hỏi phẩm chất bổ sung và rất “người” như giao tiếp, đồng cảm, sáng tạo, tư duy chiến lược, đặt câu hỏi và mơ mộng. Đây là những “kỹ năng mềm”, sẽ có giá trị trong môi trường làm việc với AI và công nghệ ngày càng tiên tiến.
Đơn cử, đồng cảm và giao tiếp là hai kỹ năng khiến con người khó lòng bị thay thế hoàn toàn trong y tế, dù AI đang có nhiều ứng dụng y tế, chẳng hạn như là phát hiện chính xác bệnh trên phim chụp hơn. Chắc chắn, khó có bệnh nhân nào muốn một con robot đến báo tin rằng họ đã mắc ung thư.
Dù con người ngày càng nỗ lực phát triển tính toán tình cảm, chúng ta vẫn còn cách rất xa ngày mà công nghệ có thể thực sự nhận ra cảm xúc của con người và phản ứng một cách thích hợp. Bất cứ công việc nào đòi hỏi sự đồng cảm nào như bác sĩ, y tá, nhà vật lý trị liệu đều khó bị công nghệ thay thế trong tương lai gần.
Tư duy phê phán là một trong những kỹ năng AI chưa giỏi. Dù AI có tiên tiến đến mức nào, cuộc sống vẫn sẽ cần quyết định và phán quyết của con người. Ví dụ gần đây là cách doanh nghiệp luật đang dùng AI để giúp xác định tài liệu liên quan trong nhiều vụ kiện, song họ vẫn cần con người để phán quyết một quyết định xử án.
Chương trình máy tính giỏi đưa ra các lựa chọn, song chưa hẳn là giỏi trong việc cung cấp các lựa chọn có chất lượng sáng tạo cao. Dù AI về cơ bản có thể “sản xuất” thực phẩm, âm nhạc, nghệ thuật, kết quả gặt hái được thường ít truyền cảm hứng. Bất cứ nghề nào cần sáng tạo thực sự như nhà văn, kỹ sư, nhà phát minh, doanh nhân, nghệ sĩ, nhạc sĩ có lẽ vẫn sẽ do con người đảm nhiệm trong tương lai gần.
Một điểm yếu nữa của AI và robot là chiến lược và quản lý công nghệ, lắp đặt bảo trì. Trong kinh doanh, công cụ tự động hóa chỉ là công cụ. Nó không có khả năng đưa ra chiến lược tổng thể cần thiết để các nhiệm vụ riêng rẽ có thể được xử lý đúng. Tương tự, cho đến khi robot có sẵn robot bên trong để tự lắp đặt và bảo trì, những người làm công việc liên quan đến quản lý công nghệ vẫn sẽ an toàn. Con người càng quen thuộc với công nghệ, họ càng có khả năng triển khai và bảo trì nó hơn.
Ngoài các kỹ năng trên, kỹ năng thể chất và tầm nhìn, trí tưởng tượng cũng là hai yếu tố mà robot và AI khó lòng sánh kịp với con người. Nếu bạn lo rằng công việc của mình một ngày nào đó có khả năng bị robot thay thế, điều tốt nhất bạn có thể làm lúc này là nâng cao kỹ năng mềm như giao tiếp, tư duy chiến lược, giải quyết vấn đề, đồng cảm và sáng tạo.
Theo Thanh Niên
