BT gần đây đã thông báo rằng họ sẽ cắt giảm 55.000 nhân viên, với khoảng 11.000 trong số này liên quan đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Phần còn lại của việc cắt giảm là do hiệu quả kinh doanh.
Việc cắt giảm nhân lực vì AI đặt ra một số câu hỏi về tác động của nó đối với nền kinh tế rộng lớn hơn: công việc nào sẽ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi công nghệ, những thay đổi này sẽ diễn ra như thế nào và những thay đổi này sẽ được đón nhận như thế nào? Sự phát triển của công nghệ và tác động liên quan của nó đối với cơ hội việc làm là một chủ đề lặp đi lặp lại kể từ cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 hiện hữu. Ngày xưa, cơ giới hóa từng là nguyên nhân gây lo lắng về tình trạng mất việc làm, thì ngày nay, các thuật toán AI có khả năng cũng sẽ làm điều tương tự. Đối với nhiều hoặc hầu hết các loại công việc, việc giữ chân con người sẽ rất quan trọng trong tương lai gần.
Công nghệ đằng sau Chatbot AI
Công nghệ đằng sau cuộc cách mạng hiện tại này chủ yếu là cái được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng tạo ra các câu trả lời tương đối giống con người. Nó là nền tảng cho ChatGPT của OpenAI, hệ thống Bard của Google và Bing AI của Microsoft.
Đây là tất cả các mạng lưới thần kinh: các hệ thống máy tính được mô phỏng thô sơ theo cách các tế bào thần kinh (nơ-ron) kích hoạt trong não bộ con người. Các mạng lưới thần kinh phức tạp này được huấn luyện – hoặc làm quen với – văn bản, thường được lấy từ các nguồn trên internet.
Quá trình đào tạo cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ đàm thoại và để thuật toán chia câu hỏi thành các thành phần. Các thành phần này sau đó được xử lý để tạo ra câu trả lời phù hợp với câu hỏi được đặt ra.
Kết quả là một hệ thống có thể đưa ra những câu trả lời hợp lý cho bất kỳ câu hỏi nào mà nó được hỏi.
AI tạo cơ hội cho người lao động có tất cả thông tin họ cần trong tầm tay mà không cần “Google”. Thực tế, nó loại bỏ con người khỏi vòng lặp, nghĩa là bất kỳ tình huống nào mà công việc của một người liên quan đến việc tìm kiếm một mục và tạo liên kết giữa chúng đều có thể gặp rủi ro. Ví dụ rõ ràng nhất ở đây là các tổng đài viên.
Tuy nhiên, vẫn có khả năng các thành viên của cộng đồng sẽ không chấp nhận AI giải quyết vấn đề của họ, ngay cả khi thời gian chờ cuộc gọi trở nên ngắn hơn nhiều.
Mặc dù các Chatbot ngày càng trở nên có năng lực và khéo léo hơn, nhưng nó vẫn hoạt động trong những môi trường có nhiều hạn chế. Nó dựa vào các cảm biến cung cấp thông tin về thế giới và sau đó đưa ra quyết định về dữ liệu không hoàn hảo này.
Trí tuệ nhân tạo chưa sẵn sàng cho không gian làm việc này, thế giới là một nơi lộn xộn và không chắc chắn mà con người có khả năng thích nghi vượt trội. Thợ sửa ống nước, thợ điện và các công việc phức tạp trong sản xuất – ví dụ như ô tô hoặc máy bay – sẽ gặp rất ít hoặc không có sự cạnh tranh đối với AI trong thời gian dài.
Tuy nhiên, tác động thực sự của AI có thể được cảm nhận ở khía cạnh tiết kiệm hiệu quả hơn là thay thế hoàn toàn công việc. Công nghệ này có thể biến thành một trợ lý của con người. Điều này đã xảy ra, đặc biệt là trong các lĩnh vực như phát triển phần mềm.
Thay vì sử dụng Google để tìm hiểu cách viết một đoạn mã cụ thể, việc hỏi ChatGPT sẽ hiệu quả hơn nhiều.
Việc các công ty có viện cớ vào AI để tìm cách cắt giảm lực lượng lao động hay không phụ thuộc vào khối lượng công việc của họ. Vương quốc Anh đang thiếu hụt sinh viên tốt nghiệp ngành Stem (khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học), đặc biệt là trong các ngành như kỹ thuật, nên khó có khả năng xảy ra tình trạng mất việc làm trong lĩnh vực này.
Nguy cơ thông tin sai lệch
Đương nhiên, sẽ luôn có sự hoài nghi và việc áp dụng AI vào việc phát triển các hệ thống quan trọng về an toàn, chẳng hạn như y học, sẽ mất một khoảng thời gian đáng kể. Để các hệ thống này phát triển, cần phải lấy con người làm trọng tâm của quy trình.
Điều này rất quan trọng, vì các LLM này được đào tạo bằng cách sử dụng internet, do đó, chúng có thể học phải những thông tin sai hoặc các thông tin cực đoan trên internet.
An ninh mạng ngày càng trở thành mối quan tâm khi các hệ thống ngày càng được nối mạng nhiều hơn, cũng như nguồn dữ liệu được sử dụng để xây dựng AI. Các LLM dựa vào thông tin mở như một khối xây dựng được hoàn thiện bởi sự tương tác. Điều này làm gia tăng các vụ lừa đảo trên mạng.
Ví dụ: tin tặc có thể tạo các trang web độc hại và đặt chúng ở những nơi mà chúng có thể bị một chatbot AI chọn. Do yêu cầu đào tạo hệ thống trên nhiều dữ liệu nên rất khó để xác minh mọi thứ đều chính xác.
Điều này có nghĩa là, với tư cách là người lao động, chúng ta cần tìm cách khai thác khả năng của các hệ thống AI và sử dụng chúng hết tiềm năng. Luôn đặt câu hỏi về những kết quả mà AI đưa ra thay vì tin tưởng vào chúng một cách mù quáng. Khoảng thời gian này gợi nhớ đến những ngày đầu của GPS, khi hệ thống thường dẫn người dùng vào những con đường không phù hợp với phương tiện của họ.
Nếu áp dụng tư duy hoài nghi vào cách chúng ta sử dụng công cụ mới này, chúng ta sẽ tối đa hóa khả năng của nó đồng thời tăng lực lượng lao động – như chúng ta đã thấy qua tất cả các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây.
Theo Devdiscourse
