16 Thg 03
AI là "AI"? Là "bạn" hay là "thù"?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những thành tựu vô cùng to lớn của ngành công nghệ. Hiện nay, công nghệ AI đã được ứng dụng vào hầu hết tất cả các ngành nghề giúp tăng tối đa hiệu suất công việc với rất ít chi phí. Nhưng ngoài những điểm sáng đó, AI có những mặt trái gì? Hãy cùng NextJobs tìm hiểu.
Công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ thông minh. AI có khả năng học hỏi và tiếp nhận kiến thức từ dữ liệu, tự động hóa quá trình ra quyết định và giải quyết vấn đề phức tạp liên tục 24/7 mà cần rất ít đến sự trợ giúp của con người.
Do vậy, AI hiện nay đang được tích hợp vào đa dạng tất cả các ngành nghề từ các nhà máy lớn và phức tạp đòi hỏi dây chuyền sản xuất rộng lớn trong các ngành F&B,FMCG,… đến các công việc sáng tạo như Marketing, nghệ thuật hoặc ngành giáo dục.
Sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và con người trong tất cả các ngành nghề giúp mang lại kết quả vượt trên mong đợi, góp phần tối ưu hoá hiệu suất công việc.
Công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) là gì?
Với các ứng dụng đa dạng trong các ngành nghề kể trên. NextJobs sẽ liệt kê cho bạn một số phương pháp AI tiêu biểu đang được sử dụng rộng rãi để phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI)
Ảnh sưu tầm
Học máy (Machine Learning)
Là một phân nhánh quan trọng của AI. Đây là một chứ năng cho phép máy tính tự học hỏi và cải thiện dựa trên dữ liệu mà không cần phải được lập trình cụ thể. Học máy có thể giúp AI tối ưu hoá quá trình ghi nhận thông tin và phân tích dữ liệu trong nhiều lĩnh vực.
Các mô hình AI đang sử dụng Machine Learning có thể kể đến như:
- Trợ lý ảo: Siri, Alexa, Google Assistant, Chat GPT,… giúp cung cấp câu trả lời chuyên sâu và chính xác cho người dùng
- Giảii quyết các thuật toán trò chơi: Alpha Zero, Stockfish,… sử dụng machine learning để giải quyết các thuật toán trong các bàn cờ và các trò chơi liên quan
Điểm chung của tất cả các mô hình trí tuệ sử dụng Machine Learning là khi được nhận càng nhiều dữ liệu, AI sẽ càng thông minh và cho ra kết quả chính xác hơn.
Học sâu (Deep Learning)
Sử dụng mạng nơ – ron nhân tạo tiên tiến (một mô hình toán học được lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của hệ thống thần kinh của con người). Học sâu là một kỹ thuật học máy nâng cao, được dựa trên mạng nơ ron nhân tạo để xử lý dữ liệu phức tạp và tự nhận diện được các mẫu dữ liệu.
Học sâu được ứng dụng rất rộng rãi trong nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ đoán chuỗi thời gian cùng nhiều tác vụ trong các ngành nghề khác nhau có thể kể đến như:
- Hệ thống trả lời tự động: ChatFuel, Mobile Monkey, ChatBot của MBBank,…
- Tư vấn và đưa ra gợi ý tài chính: Wealthfront, Personal Capital,..
- Chăm sóc sức khoẻ: Ada Health, Health Tap, Med 247,…
- Trợ lý ảo: Microsoft Cortana, Google Assistant, Eva của FPT,…
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một phương pháp trí tuệ nhân tạo lắng nghe, phân tích và hiểu được ngôn ngữ con người, cung cấp khả năng giao tiếp tự nhiên hơn với người dùng.
Vì vậy, NLP được sử dụng rộng rãi trong các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) cần sự liên quan và tương tác trực tiếp với con người có thể kể đến như:
- Hệ thống dịch thuật: Google Translate, Microsoft Translator,..
- Phân tích cảm xúc: IBM Watson Personality Insights, Amazon Comprehend,…
- Tóm tắt văn bản: Text Teaser, Summarizer,…
- Tạo nội dung tự động: Quill, Wordsmith
- Nhận dạng giọng nói: Amazon Transcribe, Google Cloud Speech-to-Text,…
Hệ thống học tăng cường (Reinforcement Learning)
Là một phương pháp học máy cho phép AI tự động tìm ra hành động tối ưu dựa trên sự thưởng phạt của môi trường. Điều này giúp cho AI có thể tự dự đoán và phân tích dựa trên các dự liệu hiện có trên môi trường, giúp đưa ra quyết đinh và kết quả chính xác nhất.
Do vậy, Reinforcement Learning được sử dụng phổ biến trong các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) cần đến sự chính xác và phản ứng liên tục và tuỳ biến với các tác động của môi trường xung quanh có thể kế đến như:
- Hệ thống game: Alpha Go trong cờ vây, Open AI Five sử dụng để chơi Dota 2
- Giao thông: Waymo, Marflow, Google Map,…
- Ngành nông nghiệp: Robomart, Blue River Techonology,…
- Ngành tài chính: Deep Trading Bot, Q – Learning Trading Bot,…
Lợi ích và mặt trái của trí tuệ nhân tạo (AI)
Lợi ích của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI)
Với những ứng dụng đa dạng vào rất nhiều ngành nghề kể trên, trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng góp một công sức vô cùng lớn vào sự phát triển của con người.
Các công việc trước đó cần rất nhiều thời gian và nhân lực như tư vấn, hỗ trợ, lên ý tưởng, phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán, điều khiển và vận hành máy móc hoặc thậm chí là vận hành bộ máy nhân lực đều được giải quyết nhanh gọn và hiệu quả nhờ trí tuệ nhân tạo (AI).
Điều này góp phần làm tăng hiệu suất công việc, bỏ đi những quy trình không cần thiết. Từ đó, con người có thể tập trung vào các phân tích chuyên sâu, sáng tạo. Tiết kiệm được rất nhiều thời gian để có được dữ liêu và ý tưởng.
Ảnh sưu tầm
Mặt trái của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI)
Ngoài những điểm sáng kể trên, AI cũng sẽ tiềm ẩn những mặt trái mà chúng ta không thể bỏ qua. Những điều này tác động tiêu cực đến người sử dụng AI mà xa hơn nữa là tác động vĩ mô đến toàn bộ các ngành nghề trên toàn thế giới.
Ảnh sưu tầm
Thị trường lao động:
Trí tuệ nhân tạo sẽ gây ảnh hưởng trực tiếp đến như cầu tìm kiếm lao động của xã hội, các công việc mang tính lặp đi lặp lại với quy trình đơn giản hoặc các công việc dịch thuật các bài viết phổ thông giờ sẽ cần ít người hơn.
Các công việc này sẽ chỉ cần một nhân lực chuyên môn cao để giám sát và thực thi các lệnh trên trí tuệ nhân tạo (AI) để cho ra kết quả cuối cùng. Đây sẽ là một vấn đề xã hội cần được quan tâm và giải quyết thông qua đào tạo lại nguồn nhân lực và tạo ra những cơ hội việc làm mới.
Bảo mật thông tin:
AI khi được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu sẽ chưa một lướng lớn thông tin của người sử dụng. Các tài nguyên này có thể bị xâm phạm bất hợp pháp cho mục đích cá nhân. Điều này vi phạn đến bảo mật thông tin và xâm phạm quyền riêng tư của người dụng.
Do vậy, việc sử dụng an toàn, đảm bảo bảo mật thông tin và tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu sẽ là yếu tố quan trọng
Thiên vị và định kiến:
AI được lập trình và kiểm soát bởi con người, do vậy các định kiến và thiên vị là điều không thể tránh khỏi. Người sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ gần như tin tưởng tuyệt đối vào các thông tin mà AI đưa ra, nếu các mã nguồn đầu vào chưa thiên vị, AI sẽ phản ánh và tiếp tục những định kiến tiêu cực xã hội hiện tại.
Do vậy, đảm bảo dữ liệu đầu vào đa dạng và công bằng sẽ giúp kết quả mà AI đưa ra khách quan và tích cực nhất.
Quyền kiểm soát và trách nhiệm:
Việc phân định trách nhiệm giữa con người và AI trong trường hợp xảy ra sự cố, sai sót vẫn là một thách thức lớn. Các đầu việc được thực hiện giữa con người và trí tuệ nhân tạo (AI) chưa được bổ rõ ràng, do vậy khi xảy ra sự cố sẽ rất khó để truy cứu trách nhiệm.
Vì vậy, việc xây dựng quy định và chuẩn mực pháp lý phù hợp sẽ giúp định hướng việc sử dụng AI một cách an toàn và có trách nhiệm
Tư duy logic :
Trí tuệ nhân tạo (AI) được tạo ra để cho con người kết quả chính xác nhất từ tra cứu đến dự báo dữ liệu hoặc thậm chí là điều khiển và vận hành. Điều này trong tương lai nếu không có được định hướng đào tạo hợp lý sẽ gây ra hiện tượng phụ thuộc và lười biếng trong lối tư duy và giải quyết vấn đề của xã hội.
Vì vậy, có được các định hướng tư duy để hiểu được các công nghệ trí tuệ nhân tạo là công cụ và ứng dụng hiệu quả vào công việc cũng như trong cuộc sống là phương pháp lâu dài và hiệu quả nhất.
Lời kết
Trí tuệ nhân tạo (AI) không đơn thuần là “bạn” hay “thù”, mà phụ thuộc vào cách chúng ta áp dụng và kiểm soát công nghệ này. Để tận dụng được lợi ích của AI và giảm thiểu những mặt trái, chúng ta cần đầu tư vào việc nghiên cứu, phát triển và đặt ra các quy định phù hợp, đồng thời nâng cao nhận thức của người dùng về cách sử dụng AI một cách an toàn và có trách nhiệm.
Tags
Mọi người cũng tìm đọc
Dành
cho bạn
Nhạy bén trong kinh doanh có cần thiết trong Digital Sales?
Mức lương nghề Digital Sales là bao nhiêu? Thu nhập có khủng như lời đồn?
Sales Công nghệ số – Digital Sales là gì? Tất tần tật kiến thức về Digital Sales bạn cần biết
Sales công nghệ số – Nghề mới, liệu có thể tự học?
Top 03 chiến lược Digital Sales hiệu quả
