Tuy nhiên, đi cùng với khả năng không thể bàn cãi của AI là những huyễn tưởng và lo sợ cho tương lai của nhân loại. Mối nguy hiểm thực sự không phải là máy tính thông minh hơn con người, mà là chúng ta nghĩ rằng máy tính thông minh hơn mình, và do đó tin tưởng để máy tính thay mình đưa ra quyết định quan trọng. Trong khi trên thực tế, máy tính hoàn toàn có thể mắc những sai lầm trầm trọng, khi cách chúng xử lý dữ liệu không giống cách con người tư duy.
1. Để giải thích cặn kẽ, gỡ giải hiểu lầm, xóa tan huyễn tưởng, mới đây Nhã Nam đã trân trọng giới thiệu tới độc giả cuốn “Huyễn tưởng về trí tuệ nhân tạo” (The AI Delusion) của Gary Smith.
Tác giả là giáo sư trường Cao đẳng Pomona, Mỹ kiêm chuyên gia phân tích và tư vấn kinh tế. Ông tham gia rất nhiều dự án nghiên cứu vạch ra sự đáng ngờ trong việc sử dụng dữ liệu trong phân tích thống kê. Ông là tác giả của 8 cuốn sách giáo khoa, 7 cuốn sách thương mại, gần 100 bài báo học thuật và 7 chương trình phần mềm về kinh tế, tài chính và thống kê. Các cuốn sách nổi tiếng khác của ông như Standard Deviation: Flawed Assumptions (Độ lệch chuẩn: Giả định sai lầm), Tortured Data (Dữ liệu bị tra tấn) cũng cảnh báo về những nguy cơ nhầm lẫn giữa tương quan và nhân quả trong phân tích thống kê.
“Huyễn tưởng về trí tuệ nhân tạo được” chia thành 12 chương, bao gồm nhiều dẫn chứng thực tế từ lịch sử như cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2008, AI Watson của IBM và nhiều dự án AI nổi tiếng khác với mục đích làm rõ cách AI xử lý thông tin, cho kết quả cuối cùng và chỉ ra sự khác biệt giữa AI và bộ não con người, từ đó cho độc giả thấy những rủi ro của việc quá tin tưởng vào kết quả được đưa ra máy tính.
Loài người đang bước vào kỷ nguyên máy móc, thời đại của Dữ liệu lớn (Big data), chứng kiến những khả năng siêu phàm mà máy tính đạt được: Sở hữu bộ nhớ hoàn hảo, khả năng thu thập, xử lý và truy xuất lượng thông tin khổng lồ với tốc độ nhanh chóng mặt. Điều này đã khiến cho nhiều người lo sợ cho tương lai của nhân loại, một nỗi sợ hãi được bồi thêm và kích động bởi hàng loạt tên sách và phim ảnh giật gân. Nhưng giáo sư Gary Smith đã chứng minh, những nỗi sợ ấy đầy mầu sắc huyễn tưởng.
Con người có động lực, cảm xúc, tư duy lập luận và khả năng tự nhận thức. Con người nhận ra sự khác biệt giữa thiện và ác, giữa logic và phi logic, giữa thực tế và tưởng tượng. Máy tính hiện tại không làm được điều này. Vậy nên, trí óc con người không phải là máy tính, và máy tính không phải là trí óc con người. Trí óc con người và chương trình máy tính khác nhau đến mức gần như là sai khi ta gọi máy tính là thông minh, thậm chí cả với trường hợp AI.
2. Tác giả đã lấy rất nhiều ví dụ thực tế để giải thích một cách dễ hiểu cách thức AI hoạt động và cách chúng đưa ra kết quả cuối cùng. Robot đã vượt xa con người trong các nhiệm vụ đơn điệu lặp đi lặp lại, chúng có bộ nhớ tốt hơn, thực hiện các phép tính chính xác hơn và không biết mệt mỏi. Nhưng AI không được lập trình để mô phỏng bộ não con người và AI không thể tư duy, lập luận và loại suy. Từ đó, Gary Smith khẳng định, cho đến giờ máy tính có trí thông minh bao quát đủ để cạnh tranh với con người chưa tồn tại.
Một sự thật được chứng minh là việc khai phá Dữ liệu dù thỉnh thoảng sẽ có một khám phá tri thức thực sự, với số lượng các biến giải thích được xem xét càng lớn thì càng có nhiều khả năng một mối quan hệ được khám phá chỉ là trùng hợp ngẫu nhiên, có tính tạm thời. Và bằng chứng thống kê là không đủ để phân biệt giữa kiến thức thật và giả. Máy tính không thể đánh giá chính xác sự tương quan đó là ngẫu nhiên hay thực sự có ý nghĩa. Công việc đó chỉ dành cho trí tuệ của con người.
Trí tuệ của con người hoạt động khác biệt so với AI, bởi vậy không thể nói AI là thông minh. Robot vượt trội về bộ nhớ, tính chính xác và sức bền nhưng chúng vẫn tồn tại nhiều khuyết điểm: Không biết tư duy, không thể loại suy và không thể phân biệt được dữ liệu tốt - xấu, vô nghĩa - có nghĩa. Máy tính không có tư duy phản biện, chúng chỉ tuân theo lệnh lập trình sẵn. Máy tính không có lập luận, đánh giá được dữ liệu là đúng hay là sai. Thiếu đi trí thông minh của con người trong việc diễn giải ý nghĩa của dữ liệu, máy tính không thể đánh giá liệu các mối tương quan mà chúng tìm ra có ý nghĩa hay không, và chúng hoàn toàn có khả năng mắc những sai lầm rất lớn.
Con người cần tới máy tính để xử lý lượng thông tin lớn, nhưng cũng cần chính trí tuệ của con người để đưa ra những đánh giá cuối cùng về kết quả mà máy tính trả về. Vậy nên, trong kỷ nguyên này, mối nguy thực sự không phải là máy tính thông minh hơn con người, mà là chúng ta nghĩ rằng máy tính thông minh hơn con người, do đó tin tưởng các quyết định quan trọng cho chúng ta.
3. Tỉ phú Warren Buffet từng cảnh báo: “Hãy cẩn thận với những con mọt đam mê công thức”. Còn Gary Smith chia sẻ: Tôi từng học chuyên ngành toán ở trường đại học và giờ thì dạy tài chính và thống kê. Tôi sử dụng toán học hầu như mỗi ngày trong cuộc sống của mình và tôi đã viết hàng tá phần mềm để phân tích dữ liệu cho nghiên cứu của mình. Tôi yêu công thức và tôi yêu máy tính, nhưng tôi cũng biết rằng sức hấp dẫn của toán học có thể khiến chúng ta xây dựng các mô hình toán học làm ta hài lòng, nhưng về cơ bản thì chẳng có giá trị thực tế. Quá nhiều thuật toán khai phá dữ liêu rơi vào loại này.
Tiền rơi chỗ nào người ta nhặt chỗ ấy.
Trở lại thập niên 1990, khi máy tính mới bắt đầu chiếm lĩnh cuộc sống của chúng ta, sự lan truyền của mạng internet đã làm mọc lên vô số các công ty chuyên về internet, thường được gọi là dot-coms (chấm com). Một số dot-com sở hữu ý tưởng rất tốt và đã phát triển thành các công ty lớn mạnh, thành công. Nhưng hầu hết không có kết cục như vậy. Trong rất nhiều trường hợp, ý tưởng đơn giản chỉ là lập một công ty với dot-com trong tên của nó, bán lại cho người khác, rồi rời đi với tiền đầy túi. Đã quá xa rồi cái thời mà người ta nảy ra một ý tưởng tuyệt vời, thành lập một công ty, biến nó thành một công ty thành công và truyền lại cho đời con đời cháu.
Một nghiên cứu cho thấy các công ty đơn thuần không làm gì khác hơn là thêm .com, .net hoặc internet vào tên gọi đã giúp tăng giá cổ phiếu của họ lên gấp đôi. Tiền cứ gọi là từ trên trời rơi xuống.
Điều tương tự đang xảy ra với AI. AI đã trở thành mốt và dường như mọi thứ liên quan đến máy tính đều có thể được gọi là trí tuệ nhân tạo. Quỷ thần ơi, tôi thậm chí còn có thể gọi thuật toán căn bậc hai của mình là AI. Tại sao không chứ?
Một cựu sinh viên đang đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI bảo tôi rằng, “Chuyên gia Khoa học Dữ liệu và Máy học hiện nay là một trong những nghề ‘hot’ nhất. Một vài trong số này là các nhà thống kê được đào tạo bài bản, một số là nhà kinh tế, số khác thì chỉ là lập trình viên tham gia khóa học trực tuyến 6 tuần, vừa đủ để giới thiệu một số công cụ và thủ thuật kỹ thuật nhưng chẳng cung cấp các lý thuyết bổ trợ để giúp họ hiểu được những hạn chế về mặt lý thuyết”. Ai mà bận suy nghĩ làm gì? Cứ gọi nó là AI rồi rao nó thôi. Năm 2017, Hiệp hội Quảng cáo Quốc gia đã chọn “AI” là Từ Tiếp thị của Năm.
Một cựu sinh viên khác, hiện đang là giám đốc tài chính của một công ty lớn, đã viết cho tôi rằng, “Thầy sẽ không tin rằng em nhận được quảng cáo về lợi ích của ‘Dữ liệu lớn’ hay đề nghị cung cấp ‘chuyên môn phân tích’ nhiều đến mức nào đâu - mà lại là từ những người chẳng biết gì về ngành này và (có lẽ) cũng chẳng biết về những hạn chế được nêu chi tiết trong sách của thầy”.
Tác giả Gary Smith viết: “Để thuyết phục người ta trả nhiều hơn mức họ cần cho một thứ họ không thực sự cần, anh cần phải biết hứa hẹn hơn là đảm bảo thực tế. Đó là điều đã xảy ra với bong bóng dot-com và giờ là AI. Chúng ta nên hoài nghi về tuyên bố của những kẻ đang cố gắng bán cho chúng ta thứ gì đó”.
