Chỉ số ít ngành công nghiệp không bị đe dọa bới sự can thiệp quá mức của tự động hóa. Nghe qua có vẻ đáng sợ nhưng bạn không cần lo lắng.
Theo McKinsey Quarterly, tính năng tự động hóa có thể sẽ loại bỏ rất nhiều nghề nghiệp trong thập kỷ tới hoặc nó sẽ ảnh hưởng đến một phần hay toàn bộ công việc với mức độ nhiều hay ít tùy thuộc vào yêu cầu của công việc đó.
Theo Tờ Future of Employment: Quá trình máy tính hóa tác động đến việc làm truyền thống như thế nào? Những công việc cần sự đồng cảm như nhà trị liệu, tâm lý học, các công việc về kỹ năng xã hội, đàm phán hay quản lý sẽ ít bị ảnh hưởng.
Vai trò của chúng ta là tạo ra tư duy sáng tạo trong suy nghĩ và ý tưởng, chẳng hạn, sáng tạo nội dung, làm việc chăm chỉ, thông minh, hợp lý và tiết kiệm hơn sẽ giúp ta giảm rủi ro và duy trì được công việc.
Thật khó để tưởng tượng ra một cái máy có thể viết ra những ý tưởng và nội dung tuyệt vời, có giá trị. Nhưng máy biên kịch cũng là một ý tưởng hay đấy chứ?!
Gartner dự đoán: “Đến năm 2018, 20% công việc kinh doanh sẽ được thực hiện bằng hệ thống máy móc”
Điều đó đồng nghĩa chúng ta chỉ còn một năm nữa thôi?! Tuy nhiên bạn không cần lo lắng vì “nội dung kinh doanh” không giống hoàn toàn với nội dung sáng tạo được sử dụng trong marketing .
Thế hệ ngôn ngữ tự nhiên.
Thế hệ ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là tên được đặt cho trí thông minh nhân tạo có khả năng tạo ra các văn bản hợp lý và mạch lạc.
Automated Insights giải thích: “Thế hệ ngôn ngữ tự nhiên là một quy trình phần mềm tự động biến dữ liệu thành văn xuôi quen thuộc với con người.”
Nó thông minh nhưng, không thể thay thế được con người, NLG không thể tự sản xuất ra văn xuôi. Nó phải được định dạng theo một khuôn mẫu, và cần các dữ liệu, khuôn mẫu định sẳn.
Ví dụ: để sử dụng công cụ NLG Wordsmith, bạn tải dữ liệu lên, viết theo mẫu và rất nhanh bạn sẽ có nội dung cần.
Bạn đã bao giờ đọc bản báo cáo thu nhập của Forbes? Chúng được tạo ra bằng cách sử dụng Quill, một nền NLG khác. Dưới dưới đây là nội dung chi tiết:
“Ước tính tỉ lệ thuận vẫn không thay đổi trong tháng vừa qua, nhưng đã giảm từ ba tháng trước khi nó còn 39 cent. Về tài chính trong năm, các nhà phân tích kỳ vọng thu nhập 1,68 USD / cổ phiếu. Doanh thu dự kiến sẽ cao hơn 2% so với tổng lợi nhuận trước đó là 369,4 triệu đô la Mỹ vào khoảng 378,4 triệu đô la trong quý này. Trong năm nay, doanh thu dự kiến sẽ đạt 1,56 tỷ USD. “
Bạn nghĩ sao về điều này?
Chắc chắn, máy đã đọc kết quả rất tốt và đủ ý nghĩa. Thậm chí bạn không thể thấy được điểm thiếu sót nào dù nó được thực hiện bằng máy móc. Nhưng thực sự đã có một số lỗi:
Tính nhân văn
Văn bản không mang một cảm xúc nào bởi nó được tạo ra từ một máy móc.
Với văn bản tài chính như trên, chúng ta không yêu cầu nội dung phải tình cảm mà cần tính chính xác về mặt thông tin. Và đó là lý do NLG là lựa chọn lý tưởng.
Cùng xem một ví dụ khác.
Dưới đây là lời mở đầu cho bản tin thể thao (được lấy từ tạp chí The Times New York). Một bản được viết bởi con người và bản khác bằng máy.
“Mọi thứ dường như ảm đạm với The Angels bị bỏ lại vị trí thứ hai ở lượt đua thứ 9, nhưng Los Angeles đã bức phá nhờ một chìa khóa đơn từ Vladimir Guerero và giành chiến thắng 7-6 trước Boston Red Sox tại Fenway Park vào Chủ nhật”.
Đội bóng chày của trường Đại học Michigan giành được vị trí thứ 4 trong lượt đua thứ 5 và cứu vãn trận đấu cuối cùng trong loạt ba trận chung cuộc với Iowa, giành chiến thắng 7-5 và chiều ngày thứ 7 (24/4) tại Khu liên hợp Bóng chày Wilpon, Sân vận động Fisher.
Bạn có thể đoán được tác giả của mỗi đoạn văn trên không?
Nếu câu trả lời là Không, thì không chỉ bạn mà cũng có rất nhiều người giống bạn. Một thí nghiệm tương tự sử dụng nhưng đoạn văn như trên đã được thực hiện và đi đến kết luận “độc giả không thể nhận ra nội dung do máy hay con người viết” (trong đó đoạn thứ hai được viết bởi con người).
Một nghiên cứu cũng yêu cầu người tham gia đánh giá từng phần nội dung trên 12 đặc điểm. Kết quả cho thấy:
Những bài viết từ các chương trình phần mềm và nội dung từ các tác giả, nhà báo (còn được gọi là từ máy tính và con người) có những điểm khá giống nhau về tính chặt chẽ và độ chính xác, đó là những điều máy tính có thể làm được dễ dàng.
Các bài viết bằng máy chứa nhiều thông tin đáng tin cậy. Điều đó rất tốt và cần thiết nhưng đó không phải là những bài có nội dung “tuyệt vời”.
Vậy nên những bài viết bởi con người vượt trội ở hai phạm trù quan trọng: ít nhàm cahsn hơn và dễ hiểu hơn.
Điều đó mang lại một ý nghĩa: Máy tính không thể tạo ra những bài viết mang góc nhìn phê bình, đánh giá và nó không thể hiểu được những sắc thái trong ngôn ngữ.
Nhưng liệu sẽ có một ngày nào đó nó làm được điều đấy?
Thử nghiệm Turing.
Suốt hơn hai thập kỷ qua, mỗi năm, cộng đồng trí tuệ nhân tạo lại tổ chức các cuộc thử nghiệm Turning – một thử nghiệm để xác định máy móc có thể suy nghĩ và nói chuyện như con người hay không. Truning được đặt theo tên của người sáng tạo ra nó Alan Turing – và có thể bạn cũng đã biết ông ta từ bộ phim ăn khách đạt giải Oscar, The Imitation Game.
Năm 2014, một chiếc máy đã đoạt giải Turing Test lần đầu tiên.
Nếu máy móc có thể khiến chúng ta tin rằng mình đang nói chuyện với một con người chứ không phải một cỗ máy thì chắc chắn nó cũng có khả năng viết ra những bài văn tương tự. Chúng ta không thể đoán trước cuộc trò chuyện sẽ diễn ra như thế nào bởi máy móc được lập trình trước về dữ liệu và thông tin để trả lời các câu hỏi.
Đối với những ai không muốn thấy AI thay thế công việc thủ công thì may mắn mọi thứ sẽ không hoàn toàn như thế. Nhiều năm qua, thử nghiệm Turing được xem là chuẩn mực cho trí tuệ AI. Nếu một chiếc máy có thể vượt qua được bài kiểm tra này thì nó được xem là có trí thông minh đạt mức trung bình của con người.
Tuy nhiên, sau khi vượt qua bài đánh giá trên, một số nhà khoa học máy tính và các nhà đầu tư công nghệ đẵ đặt nghi vấn về tính chính xác cảu kết quả này. Scott Aaronson – một nhà kho học máy tính đồng thời là cựu giảng viên của MIT đã thách thức một cuộc trò chuyện với Eugene (chiếc máy tính “chiến thắng”). Dưới đây là nội dung của cuộc nói chuyện:
Bất cứ ai có thể hiểu được dù chỉ một nữa đoạn nói chuyện trên sẽ có thể thấy rằng Eugene không thể thay thế cho con người. Nếu như thế được xem là có trí tuệ bằng với mức trung bình của con người thì có lẽ tác giả đã có suy nghĩ khá đơn giản.
Ray Kurzweil, giám đốc kỹ thuật của Google, tin rằng các máy tính sẽ thông minh hơn con người vào năm 2029. Cụ thể, chúng sẽ “có thể hiểu những gì chúng ta nói, học hỏi kinh nghiệm, tạo ra niềm vui, kể chuyện, và thậm chí tán tỉnh”.
Ông không chỉ mang đến sự hiểu biết về ngôn ngữ tự nhiên cho Google mà còn lường trước được những vấn đề tương tự. Năm 1990, ông tiên đoán rằng vào năm 1998 một chiếc máy tính sẽ đánh bại nhà vô định cờ vua thế giới. Và thực sự điều đó đã xảy ra nào năm 1997.
Siêu máy tính Deep Blue của IBM hiện được trưng bày trong viện bảo tàng.
Tất nhiên, Kurzweil không nói cụ thể về việc tạo ra nội dung, nhưng chắc chắn một máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ và học hỏi từ kinh nghiệm từ những nội dung được thiết kế bởi con người.
Tôi thật sự nghĩ mọi thứ đề có thể miễn là nó được cung cấp đung dữ liệu. Dựa trên những tiên đoán của Kurzweil và chất lượng về nội dung của AI đã tạo ra, tôi hi vọng trong một tương lai không xa, các máy tính có thể tạo ra được những điều tuyệt vời như những gì con người có thể làm được.
Những gì tôi không tin rằng máy tính sẽ có thể làm – dù không phải là bây giờ – nhưng sẽ là suy nghĩ sáng tạo. Và đó là chìa khóa cho tương lai.
Vấn đề là máy tính đang thực hiện phần lớn nội dung kinh doanh và tin báo cáo, tuy nhiên máy tính không thể viết nên những quan điểm, ý kiến hay một cuốn tiểu thuyết?
Việc máy tính tạo ra nội dung AI, còn gọi là thuật toán dựa trên thông tin mà con người cung cấp. Đây chính là một hạn chế của máy tính.
Để thay thế hoàn toàn các công việc thủ công, AI phải có khả năng suy nghĩ giống con người. Nó phải có khả năng cảm nhận (có cảm xúc), hình thành ý kiến, và suy nghĩ một cách nghiêm túc.
Nếu điều đó xảy ra, Chúng ta sẽ còn có thêm nhiều điều để lo lắng hơn thế nữa?
Bạn nghĩ sao? Bạn có tin rằng AI sẽ thay thế con người tạo ra nội dung thật sự sáng tạo? Hãy cho tôi biết ở phần bình luận.
Xin lưu ý: Tất cả các công cụ trong bài viết của chúng tôi đều được đề xuất bởi các tác giả chứ không phải là nhóm biên tập của CMI. Không một cá nhân nào có thể cung cấp tất cả các . Bạn có thể bổ sung thêm vào phần bình luận.
