Tóm tắt: Trong thời đại phát triển của CNTT và sự bùng nổ của cuộc cách mạng 4.0, AI đang là một cụm từ được nhắc tới rất nhiều, đặc biệt trong khoảng thời gian một thập kỷ trở lại đây. Tuy nhiên, các khái niệm hay bản chất của AI thực sự cho tới nay vẫn chưa được hiểu rõ. Chính sự mơ hồ này đã gây ra rất nhiều những vấn đề đáng lo ngại. Một trong số đó có thể nói tới việc trông cậy quá nhiều vào khả năng của AI dẫn đến những ảnh hưởng trong sự phát triển kinh tế khi tác động một phần không nhỏ tới quá trình lao động, sản xuất và dự đoán. Nói cách khác, sự hiểu lầm về vai trò của AI đang là một thách thức rất to lớn khi nó đang được nhiều người đánh giá là có thể thay thế được vị trí của con người hoặc thậm chí là làm được những việc mà con người không thể.

1. Giới thiệu

Những năm đầu của thế kỷ 20, do sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ, nhân loại rơi vào cuộc khủng hoảng liên quan khái niệm thế nào là tính được. Bởi nhiều bài toán khoa học và công nghệ không giải được. Vì thế một số các nhà khoa học đã chính xác hóa khái niệm thế nào là tính được (về cơ bản là khái niệm thuật toán) và trên khái niệm này sẽ xác định thế nào là bài toán không tính được (có nghĩa là bài toán không giải được bằng thuật toán).

Năm 1936, Alan Turing đề xuất mô hình rất tốt để mô tả thuật toán đó là máy Turing. Về bản chất, máy Turing là mô hình máy thông minh. Trên cơ sở cấu trúc máy Turing và nguyên lí làm việc của Von Neumam người ta chế tạo ra máy tính hiện đại. Máy tính hiện đại không chỉ có khả năng tính toán mà còn có khả năng tư duy. Để ghi nhớ công lao của Turing nhân loại đã đề xuất giải thưởng Turing cho những nhà khoa học xuất sắc trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Giải thưởng này tương đương giải thưởng Nobel trong các lĩnh vực vật lí, hóa học, sinh học,...

Từ những mong muốn cũng như những suy nghĩ của các nhà khoa học, các khái niệm về AI sau đó cũng được khởi nguồn và nổi lên trong những năm 1950 tới năm 1960. Trong giai đoạn này, một số nhà khoa học nổi tiếng như Alan Turing, John McCarthy và Marvin Minsky đã đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc xác định một nền tảng vững chắc cho AI. Cuốn sách “Computering Machinery and Intelligence” (máy tính và trí thông minh) được ra mắt vào năm 1950 của Alan Turing chính là một sản phẩm đã đặt một tiền đề to lớn cho AI bằng việc đề xuất một phép thử được mang chính tên của nhà khoa học này. Phép thử này được diễn ra nhiều lần nhằm kiểm chứng xem một máy tính liệu rằng có những suy nghĩ và sự thông minh như chính con người hay không.

Năm 1956, hội nghị Dartmouth tại New Hampshire đã đánh dấu một bước khởi đầu chính thức của lĩnh vực AI. Mục tiêu của hội nghị này nhằm thảo luận về việc mô phỏng khả năng tư duy của con người trên máy tính và tạo ra một máy tính mang đúng suy nghĩ như con người. Ngoài ra, hội nghị cũng nhằm hướng tới việc tạo ra một máy tính có khả năng thực hiện được các hoạt động mà trước đây chỉ có con người mới làm được. Mặc dù, những ý tưởng và mục tiêu tại hội nghị đã đặt một nền móng cho sự phát triển của AI, tuy nhiên các khái niệm cụ thể và các công nghệ dựa trên nền tảng của AI vẫn phải đợi tới sau này mới có thể áp dụng vào thực tế. Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” đã được Marvin Minsky tại Đại học MIT đưa ra năm 1961 trong bài báo “Steps forwards to Artificial Intelligence”.

Trong một vài năm tiếp theo, các nhà khoa học đã nhận thấy rằng, việc dựa trên ý tưởng và lý thuyết cơ bản về AI thông qua một số mô hình như hệ thống logic, máy Turing sẽ tạo ra cơ sở lý thuyết về học máy và thông tin. Một trong những nhà toán học hàng đầu của thế kỷ 20 là Claude Shanon đã có nhiều đóng góp vào việc phát triển lý thuyết thông tin, một phần quan trọng và không thể thiếu của AI. Từ đây, máy tính có thể xây dựng các thuật toán, mô hình có khả năng xử lý dữ liệu và đưa ra các quyết định thông minh. Các nghiên cứu lúc này tập trung chủ yếu vào việc phát triển các thuật toán để giải quyết vấn đề thông qua suy nghĩ logic và rút trích các thông tin cần thiết từ khối dữ liệu lớn.

Cho tới khoảng 10 năm sau đó (1970 - 1980), sự quan tâm về AI bỗng nhiên rơi vào thời kỳ của sự suy thoái. Lĩnh vực AI đã gặp phải nhiều thách thức rất lớn khi sự quan tâm từ cộng đồng nghiên cứu sụt giảm một cách đáng kể. Chính vì lẽ đó, thời kỳ này còn được gọi là thời kỳ mùa đông của AI. Nguyên nhân lớn nhất của thời kỳ này đến từ sự cạn kiệt của các nguồn tài trợ khi các công ty bỏ qua việc đầu tư và nghiên cứu vào AI. Điều này làm cho các đơn vị, tổ chức về học thuật phải tự nỗ lực bằng chính nguồn vốn sẵn có của mình. Một số lĩnh vực liên quan tới AI cũng thiếu tiến bộ, không có tính đột phá và không có khả năng cung cấp các ứng dụng thực tế nhằm đáp ứng những kỳ vọng mà những người theo đuổi về AI đã đặt ra. Thời kỳ này tiếp tục diễn ra trong khoảng một vài năm sau đó, mặc dù đã có một số những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực học máy và thị giác máy tính. Sự suy giảm đến từ nhiều phía, bao gồm sự hạn chế về các hệ thống thông minh hay sự khó khăn của AI khi phải cố gắng giải quyết các bài toán có tính phức tạp. Một yếu tố quan trọng không thể không nhắc tới là sự cường điệu quá mức từ giới truyền thông với những kỳ vọng nghiên cứu không thực tế, không khả thi trong khi các hệ thống AI không đáp ứng tốt được bài toán của các nhà đầu tư. Rõ ràng, mối bận tâm về AI xuất phát ngay từ những lời bóng gió rằng nó có thể sẽ tạo ra một sự bùng nổ vượt xa trí tuệ con người và gây ra những hậu quả nguy hiểm cho nhân loại.

Vào năm 1982, các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford bao gồm Douglas B. Lenat, William Surtherland và James Gibbons đã công bố một bài báo thuộc tạp chí AI Magazinses. Tại đây, bài báo đã chứng minh rằng tính năng thiết lập và phân tích một tập hợp lớn các khả năng của máy vi tính đã giúp con người khám phá ra các thiết bị vi điện tử ba chiều kiểu mới. Phát hiện này được cho là mới mẻ và chưa từng xuất hiện trong bất kỳ nghiên cứu nào trước đó.

2. Bản chất của trí tuệ nhân tạo và sự khác biệt so với bộ não con người

Sự phát triển của công nghệ thông tin về thực chất đó là quá trình xử lý đi từ dữ liệu đến thông tin, từ thông tin đến tri thức. Thông tin ở đây được hiểu là dữ liệu có nghĩa và tri thức là thông tin có tính quy luật nào đó. Ngày nay, nhân loại đang ngập trong một biển dữ liệu nhưng lại rất nghèo về tri thức. Hai lý do chính dẫn đến điều này đó là việc xuất hiện rất nhiều các công nghệ tìm kiếm như Google, Yahoo, Bing... các thiết bị cá nhân như smartphone, các cảm biến không dây và các mạng xã hội như Facebook, Twitter (X)... Bên cạnh đó, các công nghệ về việc khai phá các dữ liệu lớn vẫn còn rất ít và chưa phát triển. Quá trình khai phá dữ liệu trong hệ thống Big Data rất quan trọng. Bởi lẽ, quá trình này luôn cố gắng tìm kiếm được những giá trị của dữ liệu nhằm hình thành và tạo ra tri thức. Trong quá trình phát hiện tri thức từ dữ liệu, các phương pháp về khai phá dữ liệu dùng để khám phá tri thức được nghiên cứu và phát triển rất sôi động. Cùng với các phương pháp này, các phương pháp và công cụ dùng để thu thập, biểu diễn, xử lý và quản trị tri thức hình thành lên lĩnh vực công nghệ tri thức. Hiện nay, lĩnh vực này là một phần không thể thiếu của ngành AI.

Thông thường tri thức được chia làm hai loại. Phần nhỏ tri thức của nhân loại là những tri thức được thể hiện một cách rõ ràng, chắc chắn và được hệ thống thành các lý thuyết. Phần còn lại chiếm tỉ lệ lớn, đó là các tri thức không chắc chắn. Về cơ bản, AI sẽ tập trung nghiên cứu phần tri thức thứ hai - không chắc chắn, tản mạn và mờ. Mặt khác, AI còn có thể hiểu là một ngành khoa học giúp cho hệ thống máy tính có khả năng nhận biết, lập luận, suy diễn, ra kết luận, giao tiếp, tự thích nghi và biết học dựa trên những dữ liệu tìm kiếm. Ngày nay, lĩnh vực AI cũng đạt được một số thành tựu nhất định. Các thành tựu đó đã mang tới sự phát triển cho một số lĩnh vực bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, học tăng cường, robot và tự động hóa,… Trong lĩnh vực về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình học sâu như BERT và GPT đã đạt được một hiệu suất đáng kể và mang tới các ứng dụng về dịch máy, phân tích cảm xúc hay sinh văn bản tự động. Đối với các lĩnh vực về thị giác máy tính, mô hình mạng nơ ron tích chập (CNN – Convolution Neural Network) và Transformer có thể đưa ra các đặc trưng riêng biệt và chính xác cho các đối tượng để từ đó tạo ra các ứng dụng về nhận diện, nhận dạng vật thể phục vụ trong an ninh và xe tự hành.

So với bộ não của con người, rõ ràng có hai điểm mạnh mà AI được coi là vượt trội. Thứ nhất là ở khả năng tính toán, khi AI có thể thực hiện các phép tính phức tạp và xử lý trên dữ liệu lớn trong thời gian rất ngắn. Thứ hai là ở khả năng lưu trữ khi AI có thể mang trong mình một bộ nhớ siêu phàm mà không bị ảnh hưởng cũng như tác động của các yếu tố bên ngoài.

Tuy nhiên, trí tuệ con người lại có những sức mạnh riêng của nó. Kích thước bộ não con người bị giới hạn bởi một không gian vật lý hạn hẹp nhưng lại có khả năng tìm kiếm được mối liên kết ý nghĩa giữa các kiến thức và kinh nghiệm cá nhân, điều này làm cho sự tích lũy về tri thức càng trở nên sâu sắc và phong phú hơn. Ngoài ra, bộ não con người luôn biết thúc đẩy và phát triển các phương thức xử lý thông tin một cách thông minh. Để tránh cho sự quá tải, trí tuệ của con người biết cắt giảm và lựa chọn các thông tin quan trọng và tránh xảy ra sự khó khăn khi xử lý hàng tỉ tình huống tiềm năng có thể xảy ra. Trí tuệ nhân tạo mặc dù xử lý trên các không gian rất lớn nhưng thực tế lại cho thấy chúng xử lý tri thức kém hiệu quả. Việc xử lý tri thức cần phải xử lý trong những không gian hẹp. Ví dụ cho luận điểm này, không thể không nhắc tới ứng dụng ChatGPT của OpenAI. Hiện nay, trên các nền tảng trực tuyến, rất nhiều thông tin đã đánh giá rất cao khả năng của ChatGPT khi cho rằng nó có khả năng làm bất cứ điều gì được yêu cầu, dù cho yêu cầu đó là một bài thơ hay một bài lập luận cấp đại học. Nhưng Craig Webster, giáo sư của Đại học Aukland đã lưu ý, ChatGPT vẫn có thể mắc sai lầm và có khả năng bịa đặt khi gặp phải lỗ hổng trong quá trình học sâu. Nếu chúng ta hỏi ChatGPT rằng: “Ai có kỷ lục thế giới về việc đi bộ hoàn toàn qua eo biển Anh ?”. Rõ ràng, con người không thể đi trên mặt nước và đi bộ qua đường hầm xuyên qua eo biển Anh, vì vậy câu hỏi này thực sự vô nghĩa. Tuy nhiên, ChatGPT không phát hiện ra điều này và ảo tưởng ra câu trả lời: “Kỷ lục thế giới về việc vượt qua eo biển Anh hoàn toàn bằng đi bộ nhanh nhất là 6 giờ 57 phút”. Điều này là bịa đặt.

Mặc dù, theo định nghĩa được trình bày ở trên, AI có thể sinh ra các kết quả dựa trên quá trình học, nhưng tính sáng tạo và linh hoạt lại thua kém rất xa thậm chí là không bao giờ đạt được như bộ não của con người. Có thể nói, việc giải quyết một vấn đề phức tạp trong một tính huống mới là một trong những điểm mạnh của trí tuệ con người. Điều này chính là một phần cơ sở để trả lời rằng, việc AI có thể thay thế vai trò của con người là điều không thể. Một lý do khác để trả lời cho luận điểm trên xuất phát từ việc con người có thể tương tác và giao tiếp với nhau một cách tự nhiên và biểu hiện cảm xúc một cách phong phú và đa dạng. Một trong những kỹ năng được hình thành từ bộ não con người mà AI không có đó là tư duy phản biện, cụ thể là phản biện tại những thời điểm mang tính tức thì. Mặc dù công nghệ đã phát triển đến mức có thể thực hiện các nhiệm vụ với tốc độ và độ chính xác cao nhưng cho đến nay nó vẫn chưa có khả năng sử dụng tư duy phản biện. Trí tuệ nhân tạo thường được dạy để thực hiện các nhiệm vụ theo những gì nó đã biết, nhưng nó không thể đưa ra quyết định khi gặp phải những tình huống vượt quá những gì nó đã học được. Bên cạnh đó, AI lấy dữ liệu làm nguồn sống. Giờ đây, khi dữ liệu ngập tràn những thông tin sai được phổ cập nhanh hơn nhiều so với thông tin thật sẽ vô tình tạo ra những điểm yếu của AI khi nó dễ dàng bị đánh lừa. Trong khi đó, con người với sự thức tỉnh và nhận thức có thể nhận ra.

Trong thế kỷ XX, Alan Turing cùng với nhà toán học Kurt Godel đã cố gắng chứng minh toán học là ngôn ngữ nhất quán cuối cùng của khoa học. Tuy nhiên, họ chỉ ra một nghịch lí “không thể chứng minh một số phát biểu toán học là đúng hay sai và một số vấn đề tính toán không thể giải quyết bằng thuật toán”. Alan Turing đã đề xuất một số bài toán không giải được. Một trong các bài toán đó là không tồn tại một thuật toán để kiểm tra một thuật toán khác có đúng hay không. Dựa trên kết quả này, chúng ta có thể suy ra rằng, sẽ không thể tồn tại một phần mềm dùng để kiểm tra một phần mềm khác là đúng hay sai. Như vậy, không tồn tại một công cụ tự động hóa nào có thể kiểm tra xem một phần mềm hoạt động có đúng hay không.

Chỉ có con người mới tìm ra lỗi và giải thích các lỗi của phần mềm một cách chi tiết và rõ ràng. Việc quá tin tưởng vào các phần mềm dựa trên trí thông minh nhân tạo có thể xảy ra các tai họa không lường trước được. Một ví dụ có thể nói tới là các vụ tai nạn rơi máy bay khi phi công quá tin tưởng vào hệ thống tự lái hay các phần mềm giúp tự động hóa quá trình thiết lập chỉ số của máy bay khi đi qua các vùng bị tác động nhiều bởi tự nhiên. Hay trong bài toán xe tự hành, chúng ta cũng không thể đánh đổi mạng sống của chính bản thân cho một cỗ máy mặc dù kể cả khi cỗ máy đó được cho là hoạt động một cách hoàn hảo đi chăng nữa.

Như vậy có thể thấy, trí tuệ máy và trí tuệ con người đều cùng phát triển, nhưng giữa chúng bị cách nhau bởi một số bài toán không giải được.

Giáo sư Karim Lakhani [2] của trường quản trị kinh doanh - Đại học Harvard cho rằng “AI sẽ không thể thay thế con người, nhưng con người kết hợp với AI có lợi thế lớn hơn khi con người không có sự hỗ trợ của AI”.

Từ những lập luận ở trên, rõ ràng câu trả lời cho việc liệu rằng AI có thể vượt qua con người hay không đã được sáng tỏ. Kể cả như tồn tại một cỗ máy nào đó có mang trong mình một sự tính toán đến hoàn hảo thì như chính Alan Turing cũng đã từng nói rằng “Nếu một cỗ máy được kỳ vọng là không thể sai lầm, thì nó cũng không thể coi là thông minh”. Đây có thể coi là một lời khẳng định chắc chắn về giới hạn của AI sẽ vĩnh viễn không bao giờ có thể đạt đến giá trị, trình độ và năng lực của bộ não con người. Con người tạo ra AI và AI là người bạn đồng hành hỗ trợ con người trong đời sống xã hội.

3. Những sai lầm về vai trò của trí tuệ nhân tạo

Việc đánh giá quá cao vai trò của AI có thể gây ra rất nhiều tai hại đáng nghiêm trọng và ảnh hưởng lớn tới xã hội. Khi đánh giá cao AI có thể khiến con người quá tin tưởng vào tự động hóa mà bỏ qua vai trò của chính mình khi dễ dàng mất kiểm soát trong những tình huống quan trọng. Trí tuệ nhân tạo không phải là một giải pháp hoàn hảo và có thể gây ra những lỗi phát sinh vào bất cứ thời điểm nào. Việc đánh giá quá cao AI có thể dẫn đến sự phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ, làm giảm hiệu quả trong việc xử lý các vấn đề khi có sự cố xảy ra. Trí tuệ nhân tạo có thể ảnh hưởng đến các vấn đề xã hội và đạo đức như quyền riêng tư và an ninh mạng. Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra các hệ thống phức tạp mà không dễ dàng để giải thích. Điều này có thể tạo ra những quá trình không minh bạch, làm tăng sự lo ngại về việc ra quyết định mà không có sự hiểu biết hoặc kiểm soát từ con người. 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. Cuối cùng, có thể làm mất đi sự kết nối giữa con người và làm giảm đi giá trị của sự sáng tạo, sự đa dạng và mặt nhân văn trong xã hội. Vì vậy, việc đánh giá vai trò của AI đặc biệt là trong bối cảnh ngày nay cần được tiến hành một cách cân nhắc và cẩn trọng.

4. Kết luận

Bài báo đã trình bày một số khái niệm cơ bản của AI từ lịch sử hình thành tới các hệ quả mà nó đã mang đến cho nhân loại ngày nay. Đồng thời, đã đưa ra một số luận điểm để chứng minh rằng, AI không thể thay thế con người mà là một người bạn đồng hành hỗ trợ con người. Người có được sự hỗ trợ của AI sẽ có nhiều lợi thế hơn trong công việc và cuộc sống so với người không có sự hỗ trợ của AI.

Trong kỷ nguyên AI này, chúng ta rất cần hoàn thiện các bộ luật và các quy định cần thiết đối với các nội dung do AI tạo ra nhằm bảo vệ người sử dụng cũng như tuân thủ pháp luật và bảo vệ sự an toàn của xã hội.