11:09 26/06/2023

Thế giới đang lo lắng điều gì về trí tuệ nhân tạo?

Thanh Minh

Giống như bất kỳ công nghệ đang bùng nổ nào, AI cũng có nhược điểm của nó mà nếu không giải quyết, sẽ gây nỗi hoang mang cho nhiều người ...

Đã có vô số cuộc thảo luận về những nhược điểm của AI. Chỉ cần một lệnh tìm kiếm trực tuyến đơn giản sẽ nhanh chóng đưa đến các bài báo thảo luận về những rủi ro đã có và những rủi ro được dự đoán sẽ xảy ra trong vài tháng hoặc vài năm tới. 

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực kết hợp khoa học máy tính và dữ liệu để giải quyết vấn đề. AI cũng bao gồm các lĩnh vực phụ của học máy và học sâu. Không thể phủ nhận rằng AI nắm giữ nhiều hứa hẹn. Nó có thể cải thiện hiệu quả, cắt giảm chi phí và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển.

Theo dự báo của công ty nghiên cứu công nghệ IDC, chi tiêu toàn cầu cho AI, bao gồm phần mềm, phần cứng và dịch vụ cho các hệ thống lấy AI làm trung tâm, sẽ đạt 154 tỷ USD trong năm nay, tăng 26,9% so với năm 2022. Các ứng dụng cho công nghệ này đang ngày càng phát triển và thế giới chỉ mới bắt đầu khám phá các khả năng của AI.

Tuy vậy, giống như bất kỳ công nghệ đang bùng nổ nào, AI cũng có nhược điểm của nó. Các khả năng của AI ngày càng được khám phá thì đồng thời cũng có nhiều mối lo ngại về những hệ thống phức tạp, không rõ ràng này liệu có thể gây hại cho xã hội. 

MẤT VIỆC LÀM

Hầu hết những người phản đối AI đều thẳng tay chỉ ra “cuộc cách mạng AI sẽ tác động gì đến công việc của chúng ta?”

Trong khi AI hiện vẫn chưa có đầy đủ các khả năng như con người, nhiều người vẫn lo lắng về tình huống mất việc làm. BBC gọi đó là “Nỗi lo lắng vì AI” trong một bài viết nhấn mạnh mức độ tăng trưởng nhanh chóng của các công cụ AI tổng quát, chẳng hạn như ChatGPT của OpenAI và tiến trình chung của “cuộc chạy đua vũ trang AI” tạo ra sự không chắc chắn cho nhân viên.

Trong báo cáo mới nhất về Tương lai của việc làm, Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự đoán sẽ có 69 triệu việc làm được tạo ra bởi AI vào năm 2027 và 89 triệu việc làm bị mất đi. Nhưng ngoài tình trạng mất việc làm, điều mà một số chuyên gia coi là cách mạng hóa thị trường lao động, thì những bất lợi khác của AI cũng rất rõ ràng.

XUẤT HIỆN NHIỀU VỤ TẤN CÔNG MẠNG SỬ DỤNG AI

Khi công nghệ trở nên tinh vi hơn bao giờ hết, những kẻ xấu đã tìm ra những cách mới để khai thác các lỗ hổng và giành quyền truy cập vào thông tin bí mật. Trong những năm gần đây, tin tặc đã nâng cao khả năng với sự trợ giúp của AI.

AI được sử dụng để tự động hóa các cuộc tấn công mạng, giúp tin tặc dễ dàng xác định và khai thác lỗ hổng hơn. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng AI để phát triển phần mềm độc hại có thể trốn tránh các biện pháp bảo mật truyền thống hoặc bot do AI điều khiển để khởi chạy các cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DDoS) phân tán.

Một số vụ vi phạm dữ liệu cấp cao đã xảy ra trong đó AI được sử dụng để phơi bày các hệ thống dễ bị tấn công. Năm 2017, cuộc tấn công mã độc tống tiền WannaCry sử dụng trí tuệ nhân tạo đã lan nhanh trên toàn cầu, lây nhiễm hơn 230.000 máy tính tại hơn 150 quốc gia. Tin tặc đã sử dụng các thuật toán học máy để xác định và khai thác các hệ thống dễ bị tấn công.

Vụ hack SolarWinds vào năm 2020 là một trong những ví dụ gần đây nhất về cách tin tặc sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể nhắm mục tiêu vào các bản cập nhật phần mềm thông thường.

Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự đoán sẽ có 69 triệu việc làm được tạo ra bởi AI vào năm 2027 và 89 triệu việc làm bị mất đi
Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự đoán sẽ có 69 triệu việc làm được tạo ra bởi AI vào năm 2027 và 89 triệu việc làm bị mất đi

AI: CON DAO HAI LƯỠI TRONG CUỘC CHIẾN CHỐNG BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Câu ngạn ngữ nổi tiếng “sức mạnh lớn đi kèm trách nhiệm lớn” được áp dụng khi nói đến AI, vì tiềm năng to lớn của nó đòi hỏi những người liên quan phải xem xét cẩn thận. Từ việc dự đoán các sự kiện thời tiết khắc nghiệt đến tối ưu hóa các hệ thống năng lượng tái tạo, AI đang cách mạng hóa cách tiếp cận của chúng ta đối với sự bền vững về môi trường.

Một nghiên cứu được thực hiện bởi công ty kiểm toán PwC đã tiết lộ rằng vào năm 2030, AI có thể giảm đáng kể lượng khí thải nhà kính toàn cầu tới 4%. Báo cáo Khảo sát AI về Khí hậu của BCG năm 2022 cho thấy 87% giám đốc điều hành (CEO) của khu vực tư nhân và công có quyền ra quyết định về AI tin rằng công nghệ này rất cần thiết trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu.

Tuy nhiên, đào tạo các thuật toán lớn, chẳng hạn như các mô hình học sâu, liên quan đến việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ thông qua các phép tính toán học phức tạp. Những tính toán này yêu cầu tài nguyên điện toán hiệu suất cao, bao gồm bộ xử lý mạnh mẽ và phần cứng chuyên dụng như bộ xử lý đồ họa (GPU). Do đó, việc đào tạo các mô hình này có thể tiêu tốn một lượng năng lượng đáng kể, điều này tác động đáng kể đến môi trường.

Dữ liệu từ Viện Công nghệ Massachusetts cho thấy mức tiêu thụ năng lượng liên quan đến việc đào tạo một thuật toán lớn có thể thải ra tới 284.000 kg carbon dioxide. Nghiên cứu cho thấy mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon của các thuật toán đào tạo có khả năng tăng lên khi nhu cầu về các ứng dụng AI tăng lên.

AI không nhất thiết phải là thuốc chữa bách bệnh để giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu và cần phải có các biện pháp tích cực để giảm thiểu dấu chân sinh thái của việc phát triển và triển khai AI.

NHỮNG SAI LỆCH TRONG DỮ LIỆU KHIẾN AI TRỞ NÊN THIÊN VỊ

Thế giới quan hạn chế khiến sự thiên vị trở thành một phần không thể tránh khỏi trong cuộc sống – đặc biệt là trên mạng. Những thành kiến này được AI phản ánh, thậm chí khuếch đại.

Trong một bài báo trên New York Times, một chuyên gia đã chia sẻ ba nguyên nhân gốc rễ của sự sai lệch trong các hệ thống AI. “Đầu tiên là sự thiên vị trong dữ liệu. Mọi người đang bắt đầu nghiên cứu các phương pháp để phát hiện và giảm thiểu sai lệch trong dữ liệu. Đối với các danh mục như chủng tộc và giới tính, giải pháp là lấy mẫu tốt hơn để bạn có được sự thể hiện tốt hơn trong bộ dữ liệu,” Olga Russakovsky, Trợ lý Giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Princeton, chia sẻ.

Nguyên nhân thứ hai của sự sai lệch nằm ở chính các thuật toán có thể khuếch đại sự sai lệch trong dữ liệu. Vì vậy, các cơ quan chức năng phải suy nghĩ kỹ về cách xây dựng các hệ thống này. Nguy hiểm hơn, rằng nguyên nhân thứ ba có thể là sự thiên vị của con người.

Giải quyết sự thiên vị trong AI đòi hỏi các cá nhân, tổ chức và cơ quan chính phủ phải xem xét gốc rễ của vấn đề, thường là những người tạo ra các dịch vụ AI ngay từ đầu.

Tất nhiên, ưu điểm của AI tại nơi làm việc và trong xã hội vượt xa những nhược điểm. Nhưng cho đến khi một số quy định nghiêm túc được đưa ra, nhược điểm lớn nhất của AI sẽ vẫn là nỗi sợ hãi mà nó tạo ra cho người dùng.