Trí tuệ nhân tạo có rất nhiều nhiệm vụ "ngoài tầm với"

Những vấn đề “ngoài tầm với” của trí tuệ nhân tạo


Huệ Anh •Thứ bảy, 12/10/2019


Chia sẻ FBChia sẻ TwitterBình luậnHồi tháng Tư năm nay, Amazon đã sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để theo dõi hiệu quả nhất của nhân viên, nhắc nhở nhân viên làm việc trì trệ, đồng thời tự động loại bỏ những người thực hiện việc chưa hiệu quả. Cũng trong tháng Tư, một sinh viên Đại học Brown đã bị nhầm chính là nghi phạm trong vụ đánh bom Sri Lanka, nguyên nhân vì AI nhận diện khuôn mặt của chính quyền Sri Lanka đã sai lầm.Trí tuệ nhân tạoNghiên cứu của Viện Nghiên cứu Toàn cầu McKinsey (MGI) cho thấy, trí tuệ nhân tạo khó có thể đảm trách nhiệm vụ “không thể đoán trước”, “cần kiến thức hoặc kỹ năng chuyên môn sâu” , “cần tương tác quan hệ lợi ích”. (Ảnh: Metamorworks/ShutterStock)Những sự kiện này cho thấy rằng khi mọi người ngày càng phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo để ra quyết định , và đưa hệ thống AI vào các vấn đề quan trọng như tư pháp, tài chính, tuyển dụng thì có thể gây nên những tác hại khó lường. “Điều tôi lo lắng nhất là hệ thống mà chúng ta muốn dùng để giải quyết vấn đề cuối cùng có thể làm trầm trọng thêm những vấn đề này,” Kate Crawford, đồng sáng lập viên của Viện AI Now tại Đại học New York chia sẻ.


Tại sao trí tuệ nhân tạo sai lầm?


Trước đây, một trong những nguyên do khiến chúng ta tin vào AI chính là AI không bị tác động bởi cảm xúc , và mệt mỏi, có thể trực tiếp phân tích các sự kiện để phán đoán chính xác. Nhưng có rất nhiều nhiều bằng chứng nhận thấy AI cũng có “thiên vị” (AI bias), không phải lúc nào cũng thực tế khách quan như chúng ta tưởng tượng. Theo khảo sát, phần mềm COMPAS dùng để đánh giá rủi ro tái phạm mà một số tòa án Mỹ dùng rất hạn chế khi đánh giá người Mỹ gốc Phi, có thể đánh giá quá mức về nguy cơ họ tái phạm pháp. Hệ thống nhận diện khuôn mặt của các cơ quan thực thi pháp luật có tỷ lệ lỗi cao trong đánh giá nữ giới, thanh thiếu niên và người dân tộc thiểu số. Trường hợp này đã được gọi chính là “AI sai lầm”, vì sao vậy? 1. Do quy trình thiết lập trí tuệ nhân tạoAI hoạt động chuẩn hay là chưa là nhờ quy trình thiết lập, khi thông tin đã được cung cấp trong quy trình chưa đầy đủ, không thể phản ánh thế giới thực phức tạp, AI sẽ mắc những sai lệch. Michael Wagner, đồng sáng lập , CEO của Edge Case Research, chỉ ra rằng trong khi thiết lập AI lái xe tự động, dù máy cảm biến đã phân tích hàng ngàn hoặc hàng triệu hình ảnh cá nhân, nhưng AI vẫn bỏ qua người dùng xe lăn hoặc công nhân xây dựng mặc áo huỳnh quang, vì trong cơ sở dữ liệu thì những trường hợp này là khá hiếm hoi.Wagner cho rằng các sản phẩm an toàn , và đáng tin cậy không chỉ cần kiểm định đối với các sai lầm đã biết, còn phải cẩn thận tìm kiếm các sai lầm mới, những sai lầm này có thể chưa đã được phát hiện cho đến khi sản phẩm đã được sử dụng rộng rãi. 2. Trí tuệ nhân tạo bất lực trước định kiếnChương trình AI cũng có thể “học” định kiến ​​của con người. Khi đào tạo AI, giới chuyên môn dựa vào hàng loạt dữ liệu để tìm kiếm khuôn mẫu vô hình phục vụ phân tích thông tin. Khi những thông tin này ẩn chứa tình trạng thiên vị của con người, AI cũng sẽ tái tạo dữ liệu liên quan đến thiên vị này. Nhưng AI khác với người thật, vì trước định kiến AI không có nguy cơ suy nghĩ. Cassie Kozyrkov, người phụ trách AI của Google cho biết, AI chỉ chính là một dụng cụ để thu thập dữ liệu , trình bày các mẫu, sẽ mãi mãi không bao giờ tự suy nghĩ được. 3. Trí tuệ nhân tạo Không thể xác định đã được giá trị trừu tượngMột lý do khác cho những sai lầm chính là khi con người cố gắng dùng AI trong các quyết định liên quan đến các giá trị trừu tượng như công bằng, chính nghĩa, tin tưởng, bởi vì ý nghĩa trừu tượng chưa thể trình bày chỉ bằng thuật ngữ toán học, khiến phán đoán của AI trái với mong đợi của con người.Chẳng hạn, một ngân hàng muốn dự đoán mức độ tin cậy của người xin vay tiền, “tin cậy” là một khái niệm mơ hồ. Để chuyển đổi điều này thành một thứ có thể tính toán được thì cần lượng hóa nó. Nếu mô hình cho vay thấy rằng người già có xác suất vi phạm cao hơn thì cũng sẽ căn cứ theo độ tuổi để tính khoản cho vay, điều đó có thể tạo ra sự phân biệt đối xử bất hợp pháp.Kunal Verma, đồng sáng lập AppZen, chính là một nền tảng tài chính AI, cũng nói rằng nếu người nộp đơn sống ở khu vực có nhiều người khất nợ thì hệ thống có thể đánh giá họ thuộc đối tượng không đáng tin cậy.


Tranh luận về việc làm của con người


Nhiều điều tra đã phát hiện ra rằng việc dùng AI trong các ngành công nghiệp khác nhau có thể làm nhiều người bị mất việc làm. Trong một báo cáo vào tháng 6/2019 của Viện Nghiên cứu Kinh tế Oxford (Oxford Economics) đã dự đoán rằng, đến năm 2030, robot cũng sẽ thay thế 8,5% công việc sản xuất trên toàn thế giới (khoảng 20 triệu việc làm). Nhân viên trong nhiều ngành công nghiệp lo lắng các kỹ năng chuyên nghiệp của họ sẽ bị AI thay thế.Đồng thời, có nhiều người lo lắng người ta mang những vấn đề mà thuật toán không thể xử lý cho AI đánh giá. Ví dụ, Amazon đã sử dụng AI để xếp hạng những người tìm việc, Tuy nhiên sau đó thấy rằng hệ thống có xu hướng thuê những người tìm việc là nam giới, mặc dù các kỹ sư đã thực hiện điều chỉnh Tuy nhiên vẫn không thể giải quyết được, cuối cùng phải từ bỏ kế hoạch.Nghiên cứu của Viện toàn cầu McKinsey (MGI) cho thấy, AI khó có thể đảm trách nhiệm vụ “không thể đoán trước”, “cần kiến thức hoặc kỹ năng chuyên môn sâu” và “cần tương tác quan hệ lợi ích”. Nếu cứ giao những nhiệm vụ này cho AI xử lý thì chắc chắn cũng sẽ gây những vấn đề tệ hại.Ví dụ như hoạt động tư pháp, thực thi pháp luật liên quan đến việc đo lường sự công bằng của tất cả các bên, hoặc trong một thời gian cực ngắn cần đánh giá về sự sống , và cái chết, thuật toán AI có thể đảm trách được không? AI có thấy đã được nỗ lực của một người muốn sửa lỗi lầm để thực hiện lại cuộc đời không?Có lẽ, chúng ta phải nhớ rằng, AI không bao giờ chính là vạn năng, nó chỉ chính là một công cụ, không thể thay thế được suy nghĩ của loài người.Huệ AnhXem thêm:


Robot Sophia: Trí tuệ nhân tạo hay là chỉ chính là 1 “con rối”?


Trí tuệ nhân tạo: Chiếc hộp Pandora thời hiện đại?



AIcông nghệ trí tuệ nhân tạotrí tuệ nhân tạo


2019-10-12