Phỏng vấn ủy viên thường trực Toàn quốc Hiệp thương, Bí thư Đảng ủy Đại học Nam Kinh Tần Thiết Ngưu: Phát triển trí tuệ nhân tạo cần loại bỏ bong bóng

Mỗi kỳ báo cáo công tác chính phủ ngày 5 tháng 3 đã đề cập nhiều lần đến “trí tuệ nhân tạo” và lần nữa ghi nhận sự phát triển của trí tuệ thể chất.

Về các chủ đề nóng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và trí tuệ thể chất, phóng viên của 《Tin tức Kinh tế Hàng ngày》 (sau đây gọi là NBD) đã phỏng vấn độc quyền trong kỳ họp Quốc hội toàn quốc lần thứ 14 với ông Tán Thiết Niu, ủy viên ủy ban Thường vụ Chính Hiệp Toàn Quốc, viện sĩ Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, Bí thư Đảng ủy Đại học Nam Kinh.

Ông Tán Thiết Niu từng giữ chức Phó Chủ tịch Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc; vào tháng 8 năm 2022, ông đã nhận giải thưởng cao nhất trong lĩnh vực nhận dạng mẫu quốc tế — Giải thưởng Fu Jing Sun, đây là lần đầu tiên kể từ khi thành lập vào năm 1988, giải thưởng này được trao cho các học giả ngoài khu vực Bắc Mỹ và châu Âu.

Năm nay là năm thứ 40 ông Tán Thiết Niu dấn thân vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, từ nhận dạng hình ảnh ban đầu đến nhận dạng đặc trưng sinh học và phân tích video, ông không ngừng mở rộng hướng nghiên cứu mới. Ông là học giả trong nước đầu tiên nghiên cứu về nhận dạng mống mắt và nhận dạng dáng đi, thành quả nghiên cứu của ông đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực quan trọng như mỏ than, điều tra hình sự.

Trong cuộc phỏng vấn, ông Tán Thiết Niu thừa nhận rằng, những năm gần đây, tiến bộ của công nghệ trí tuệ nhân tạo thực sự “vượt quá mong đợi”, “ngoài dự đoán”. Ông nhớ lại: “Khoảng 10 năm trước, chúng tôi còn xem tương tác ngôn ngữ tự nhiên giữa người và robot là một mục tiêu quan trọng, giờ thì vấn đề này đã gần như được giải quyết cơ bản.”

Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo: "Điều này không có nghĩa là trí tuệ nhân tạo hiện nay là vô địch mọi mặt, nó còn nhiều ‘không thể’ — dù không dùng trí tuệ nhân tạo thì không thể làm được gì. " Ông nhấn mạnh rằng, phát triển trí tuệ nhân tạo cần phải “lý trí, thực tế, không theo đuổi phong trào, phù hợp với điều kiện địa phương để thúc đẩy ứng dụng thực tiễn”, đảm bảo trí tuệ nhân tạo hướng thiện, thực sự hỗ trợ phát triển năng suất mới, góp phần vào hiện đại hóa kiểu Trung Quốc.

1

Chưa phải lúc bàn về sự trưởng thành của ngành công nghiệp

NBD: Năm nay, trên sân khấu Tết Nguyên Đán, biểu diễn của robot lại trở thành chủ đề nóng toàn dân. Bạn nghĩ điều này gửi đi tín hiệu gì? Việc phơi bày tập trung như vậy có phải là dấu hiệu ngành công nghiệp đã trưởng thành?

Tán Thiết Niu: Robot hình người thực sự là lĩnh vực nóng của cuộc cách mạng công nghệ và chuyển đổi ngành công nghiệp hiện nay, được công chúng yêu thích. Nhưng chúng ta cần nhìn ra vấn đề, không chỉ xem cho vui.

Trước hết, từ “秧Bot” năm ngoái đến “VũBot” năm nay［Bot là viết tắt của robot (Robot)］, trình độ của robot hình người do Yushu thể hiện đã gây ấn tượng mạnh, chỉ trong một năm đã từ đi không vững sang có thể lộn nhào, tiến bộ rất nhanh. Điều này thể hiện rõ thành tựu sáng tạo độc lập của chúng ta, chứng minh người Trung Quốc cũng có thể dẫn đầu xu hướng sáng tạo công nghệ thế giới. Vì vậy, cần giữ vững niềm tin vào sáng tạo độc lập, ít nhất về khả năng vận động và kiểm soát, chúng ta đã đứng ở vị trí hàng đầu thế giới trong làn sóng robot hình người này.

Hình ảnh nguồn: chụp từ video

Nhưng cũng cần khách quan nhìn nhận. Không thể đồng nhất robot hình người với trí tuệ nhân tạo, thấy các động tác lộn nhào hay các hành động đẹp mắt khác rồi cho rằng nó đã có trí tuệ cao. Cần làm rõ một khái niệm cơ bản: robot hình người không bằng trí tuệ nhân tạo.

Robot và trí tuệ là hai khái niệm liên quan mật thiết nhưng nội hàm khác nhau. Robot không nhất thiết có trí tuệ, nó chủ yếu là phương tiện mang khả năng trí tuệ nhân tạo, chỉ những robot có trí tuệ mới gọi là robot trí tuệ, robot hình người cũng vậy.

Hiện nay, các cuộc thảo luận sôi nổi về robot hình người chủ yếu thể hiện sự tiến bộ trong kiểm soát và khả năng vận động của robot, giống như biểu diễn đội hình drone, dựa trên các quy trình, hành động, cảnh quan đã biết, đã được lập trình sẵn, huấn luyện trước, không hoàn toàn thể hiện tiến bộ của trí tuệ nhân tạo. Nếu trong quá trình biểu diễn, đột nhiên di chuyển đồ dùng, có thể robot đó không phản ứng kịp. Nếu robot có thể tự tìm đồ dùng, đó mới là độ khó cao, thể hiện trí tuệ nhân tạo thực sự.

Vì vậy, còn quá sớm để nói ngành công nghiệp đã trưởng thành. Tôi cho rằng, nếu robot hình người chỉ mãi nhảy múa, lộn nhào, cuối cùng sẽ là phù du, cần phải có ứng dụng đột phá. Sau Tết Nguyên Đán, lượng đặt hàng rất nhiều, điều này không có gì lạ, nhưng cảm giác mới mẻ, tò mò sẽ không kéo dài. Chìa khóa là nó có phải là nhu cầu thiết yếu, có thể giải quyết vấn đề gì không. Nếu không tìm ra ứng dụng đột phá, cuối cùng sẽ bị lịch sử đào thải.

Có một bài học lịch sử đáng rút ra. Nhật Bản là quốc gia nghiên cứu robot hình người sớm, đã ra mắt robot hình người “ASIMO” gây chấn động toàn cầu vào năm 2000, nhưng sau 22 năm, do chi phí cao và tính thực dụng hạn chế, không tìm được ứng dụng đột phá, cuối cùng rút khỏi sân khấu lịch sử.

Tất nhiên, robot Yushu trong khả năng kiểm soát vận động đã vượt xa “ASIMO” thời đó, nhưng trình độ trí tuệ vẫn còn hạn chế.

2

Robot hình người thông minh

Thực sự phổ biến trong gia đình ít nhất cần hơn 5 năm

NBD: Bạn nghĩ ứng dụng đột phá này sẽ xuất hiện trong lĩnh vực nào?

Tán Thiết Niu: Có rất nhiều, như trong sản xuất, kiểm tra — kiểm tra đường đi, đường cao tốc, dây điện cao thế. Nhưng công việc kiểm tra yêu cầu cao, đòi hỏi robot phải có “mắt vàng” — tức khả năng thị giác mạnh, tốc độ tính toán nhanh, không chỉ cần kiểm soát và vận động, còn phải có khả năng cảm nhận và hiểu môi trường. Trong lĩnh vực kiểm tra, đã có một số ứng dụng thực tế, nhưng trong các cảnh mở vẫn còn nhiều thách thức.

NBD: Bạn nghĩ công nghệ robot hiện tại còn cách rất xa việc thực sự vào gia đình, nhà máy và các cảnh thực tế khác, còn những rào cản chính nào cần vượt qua? Khi nào robot có trình độ trí tuệ cao mới có thể vào hàng nghìn gia đình?

Tán Thiết Niu: Robot đã vào hàng nghìn gia đình, ví dụ như robot quét nhà phổ biến, đã có khả năng trí tuệ nhất định. Nhưng để robot hình người thực sự vào nhà, giúp làm nhiều việc nhà hơn, đạt được sự hợp tác liền mạch giữa người và máy, còn nhiều khó khăn. Theo tôi, ít nhất cần hơn 5 năm nữa.

Lý do là, robot cần có khả năng cảm nhận cảnh quan mạnh mẽ. Nó phải biết môi trường xung quanh là gì, mình đang ở đâu, còn phải hiểu ý định của con người, muốn làm gì. Không thể cứ chắn đường, hoặc khi người khác định lấy cốc lại bắt đầu đổ nước sôi. Phải dựa vào hành vi của người để đoán ý định, điều này rất khó. Nếu không biết người kia muốn làm gì, không thể hợp tác, thậm chí gây rủi ro do thao tác sai.

Một điểm yếu khác là khả năng thao tác tinh xảo ở phần cuối, đặc biệt là “tay”. Hiện tại, khả năng cảm biến xúc giác còn rất hạn chế, không thể chính xác cảm nhận độ trơn, chất liệu, nhiệt độ, độ ẩm của vật thể. Khi nào robot hình người có thể chơi bóng bàn với người và thắng, tôi mới thực sự khâm phục, còn hiện tại còn xa lắm.

NBD: Ngành công nghiệp lạc quan, cho rằng trong 3-5 năm, robot trí tuệ có thể vào hàng nghìn gia đình. Bạn có nghĩ rằng sự lạc quan này có phần quá mức không?

Tán Thiết Niu: Có người cho rằng (ngành công nghiệp) có bong bóng, tôi đồng ý. Tôi cho rằng, có ba bong bóng lớn:

Thứ nhất là bong bóng kỳ vọng. Mọi người kỳ vọng rất cao vào trí tuệ nhân tạo và robot hình người, tiến bộ trong những năm gần đây thực sự vượt quá mong đợi, nhưng điều này không có nghĩa là trí tuệ nhân tạo hiện nay là vô địch mọi mặt. Vì phát triển rất nhanh, cứ nghĩ trong vòng 2-3 năm, trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) sẽ thành hiện thực, điều này quá lạc quan.

Thứ hai là bong bóng đầu tư. OpenAI đã tiêu tốn hàng tỷ đô la, đến nay vẫn chưa có lợi nhuận.

Thứ ba là bong bóng định giá. Dù chưa có lợi nhuận, nhưng định giá của OpenAI đã lên tới hàng nghìn tỷ USD, rõ ràng là quá cao. Một số công ty trí tuệ nhân tạo, chưa có sản phẩm đáng kể đã được định giá hàng tỷ, hàng chục tỷ USD, rõ ràng là ảo tưởng. Thêm vào đó, các phương tiện truyền thông và tự truyền thông đã thổi phồng bong bóng này.

Giáo sư Herbert A. Simon, người đoạt giải Nobel Kinh tế và giải thưởng Turing, đã dự đoán trong làn sóng trí tuệ nhân tạo lần đầu vào năm 1965 rằng, trong 20 năm, máy móc có thể làm mọi công việc con người làm. Nhưng dự đoán này chưa thành hiện thực. Thấy rõ, trong cơn sốt này, cần phải tỉnh táo hơn.

3

Thực hiện trí tuệ nhân tạo tổng quát vẫn còn nhiều chặng đường

NBD: Bạn từng nói “Musk quá lạc quan”, và cho rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát còn xa vời. Nhưng ngành công nghiệp vẫn đua nhau theo đuổi AGI. Trong “lý trí, thực tế” và “chủ nghĩa lý tưởng công nghệ”, bạn nghĩ phát triển trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc nên đi theo hướng nào?

Tán Thiết Niu: Chìa khóa là cách định nghĩa trí tuệ nhân tạo tổng quát. Theo tôi, đó là trí tuệ nhân tạo có khả năng sánh ngang và vượt qua trí tuệ con người (trí tuệ thông minh), ít nhất phải giống như con người, có thể làm mọi việc con người làm. Nếu theo cách này, tôi nghĩ ít nhất trong tương lai gần, rất khó để đạt được.

Lý do là, con người có khả năng đột phá, có kiến thức nền tảng, có thể suy ra từ một ví dụ, hiểu rõ mối liên hệ vật chất và các quy luật vật lý. Quan trọng hơn, con người có thể nghe hiểu ý ngoài lời, đọc hiểu ý nghĩa ngầm trong câu chữ. Hiện tại, trí tuệ nhân tạo đôi khi còn không rõ ràng về kiến thức nền tảng, vì nó dựa trên huấn luyện dữ liệu lớn, chưa thực sự nắm bắt được nguyên nhân, kết quả của thế giới vật chất.

“Trí tuệ” hiện chưa có định nghĩa thống nhất, cơ chế trí tuệ và trí tuệ của con người cũng chưa hoàn toàn rõ ràng. Vượt qua một thứ còn chưa hiểu rõ, về mặt logic là không hợp lý. Chỉ có thể nói, bề ngoài có thể vượt qua, nhưng bề mặt đó không thể bao quát hết mọi khía cạnh, không thể kiểm tra tính toàn diện. Từ bề ngoài, còn có hiểu lầm rằng trí tuệ nhân tạo đã có ý thức và cảm xúc, thực ra chỉ là bắt chước. Bắt chước không phải là có, không phải là nắm bắt.

Về trí tuệ nhân tạo tổng quát, tôi luôn có hai câu hỏi:

Thứ nhất, trong thực tế, có cần thiết phải có trí tuệ nhân tạo tổng quát không? Nói đơn giản, “tổng quát” là làm được mọi việc. Theo tôi, câu trả lời là không, vì chuyên môn hóa là xu hướng. Chúng ta nói về đào tạo nhân lực đa năng, nhưng không có nghĩa là người đó làm tốt mọi việc, không có “chuyên gia toàn năng”.

Vì vậy, tại sao không phát triển một nhóm các trí tuệ chuyên sâu, có khả năng phân công, phối hợp? Ngay cả trong cảnh gia đình, nấu ăn, dọn dẹp, chăm sóc người già đều là của cùng một trí tuệ, nhưng chỉ là đa dụng, chứ không thể gọi là tổng quát.

Thứ hai, liệu trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể đạt được không? Để vượt qua trí tuệ con người, trí tuệ của con người còn chưa rõ ràng, làm sao vượt qua? Vì vậy, tôi cho rằng, đối với trí tuệ nhân tạo tổng quát, vẫn còn nhiều chặng đường, hoặc nói là còn xa vời.

4

Trí tuệ thể chất là con đường tất yếu để tiến gần trí tuệ con người

NBD: Hiện nay có quan điểm cho rằng, trí tuệ thể chất là bước đệm để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát. Bạn nghĩ sao?

Tán Thiết Niu: Tất nhiên, nếu muốn tiến gần trí tuệ và trí tuệ con người vô hạn, theo tôi, trí tuệ thể chất là một con đường, hoặc nói là bước đệm tất yếu. Tuy nhiên, hiện nay, thuật ngữ “trí tuệ thể chất” cũng bị lạm dụng và gắn nhãn quá mức.

Trí tuệ thể chất có hai yếu tố cốt lõi: thứ nhất là có thân thể, tức là có thể nhìn thấy, sờ thấy thể xác vật lý; thứ hai là liên tục tương tác với môi trường, trong quá trình “lăn lộn” để trở nên ngày càng thông minh. Nếu chỉ đơn thuần thực hiện các nhiệm vụ đã định, thì không thể gọi là trí tuệ thể chất.

Hiện nay, có một số hiểu lầm, cho rằng chỉ cần có thực thể, có chút trí tuệ là gọi là trí tuệ thể chất. Điều này là sai. Phân biệt rõ ràng giữa robot và trí tuệ nhân tạo, robot và robot trí tuệ, robot trí tuệ và trí tuệ thể chất là rất cần thiết.

Nói đơn giản, robot là thể xác phần cứng, robot trí tuệ là dựa trên đó tích hợp khả năng trí tuệ. Ví dụ, tay máy công nghiệp thông thường là lập trình sẵn, không có trí tuệ; còn tay máy trí tuệ, khi gặp chướng ngại vật, có thể tự thay đổi đường đi, vòng qua và tiếp tục thực hiện nhiệm vụ.

Vậy, sự khác biệt giữa robot trí tuệ thể chất và robot trí tuệ là gì? Trước tiên, nếu robot là thể xác, chắc chắn là có thân thể. Trong đó, robot trí tuệ thể chất phải trong quá trình tương tác với môi trường, ngày càng trở nên thông minh hơn, học hỏi để nâng cao khả năng, nắm bắt các khả năng chưa được lập trình sẵn. Nếu khả năng chỉ dựa trên lập trình cố định, thì chỉ gọi là robot trí tuệ, không thể gọi là trí tuệ thể chất.

Vì vậy, tại sao nói trí tuệ thể chất là con đường tất yếu để tiến gần trí tuệ con người? Bởi vì, trí tuệ con người chính là tiến hóa như vậy. Muốn tiến gần trí tuệ con người, cách rõ ràng và hiệu quả nhất có thể là học hỏi và tiến hóa giống như con người, mới có khả năng vượt trội hơn.

Trong những năm gần đây, tôi đã có sự chuyển biến rõ rệt về nhận thức về trí tuệ thể chất. Ban đầu còn có nghi ngờ, vì trí tuệ tự nhiên của con người và động vật chính là trưởng thành qua quá trình lăn lộn, trải qua gió mưa, gặp gỡ thế giới để trưởng thành. Chính là như vậy, đó chính là nội hàm của trí tuệ thể chất. Chữ “智” trên chữ “trí tuệ” gồm “知” phía trên và “日” phía dưới, tượng trưng cho trải nghiệm hàng ngày. Trí tuệ, trí lực, trí tuệ đều có nghĩa là trải qua gió mưa, gặp gỡ thế giới, trải nghiệm thực tế.

Vì vậy, trí tuệ thể chất cốt lõi là trong quá trình tương tác với bên ngoài, nhận được sự nâng cao năng lực động. Nếu chỉ có tương tác mà trình độ trí tuệ cố định, thì chỉ gọi là robot trí tuệ, không thể gọi là trí tuệ thể chất. Ví dụ, tay máy, cầm cốc là tương tác, nhưng nếu không học cách cầm chặt hơn, không có cảm biến xúc giác, không phản hồi học hỏi, thì không thể gọi là robot trí tuệ thể chất.

5

Chồng chất sức mạnh tính toán, dữ liệu

Phát triển trí tuệ nhân tạo dựa hoàn toàn vào cách này là không bền vững

NBD: Bạn thường nhắc đến trí tuệ, có thể hiểu trí tuệ này là khả năng của các mô hình lớn không? Bạn nghĩ vai trò của các mô hình lớn trong trí tuệ thể chất như thế nào? Hiện có nguy cơ “quá phụ thuộc vào mô hình lớn” không?

Tán Thiết Niu: Ở đây cần làm rõ một số khái niệm. Mô hình lớn không bằng trí tuệ nhân tạo, trí tuệ thể chất là một con đường, một phương pháp để phát triển trí tuệ nhân tạo, là bước tiến tất yếu để tiến gần trí tuệ con người.

Mô hình lớn là công nghệ trung tâm của cơn sốt trí tuệ nhân tạo hiện nay, dựa trên mạng nơ-ron sâu, mô phỏng cơ chế xử lý thông tin theo tầng của não người, học từ thô đến tinh. Có thể hiểu sơ bộ là một mạng nơ-ron nhân tạo khổng lồ, có hàng tỷ tham số, được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ. Nó chỉ là một phương pháp để đạt được trí tuệ nhân tạo, chứ không phải tất cả. Việc mô phỏng trí thông minh của con người không nhất thiết phải mô phỏng mạng nơ-ron của não người, đó là cách rõ ràng nhất.

Tôi đã đề xuất vào tháng 4 năm ngoái một quan điểm, hiện đang dần được chứng minh: dựa hoàn toàn vào tích trữ sức mạnh tính toán và dữ liệu để phát triển trí tuệ nhân tạo là không bền vững. Có ba lý do: thứ nhất, khả năng nâng cao hiệu suất không thể duy trì, cùng lượng dữ liệu và sức mạnh tính toán, hiệu quả nâng cao ngày càng nhỏ; thứ hai, sức mạnh tính toán không thể duy trì; thứ ba, dữ liệu không thể duy trì. Dữ liệu có sẵn trên internet gần như đã cạn kiệt. Mọi hệ thống vật lý đều có giới hạn, cần tìm hướng đi mới.

DeepSeek nổi bật vì không hoàn toàn dựa vào tích trữ sức mạnh tính toán và dữ liệu, mà dựa trên đổi mới thuật toán, dùng ít chip và dữ liệu hơn để đạt hiệu quả tương đương hoặc tốt hơn.

Mô hình lớn không thể mãi “lớn” mãi, quy mô có giới hạn. Vì vậy, cần tìm hướng đi mới, trí tuệ thể chất là một con đường, không hoàn toàn dựa vào dữ liệu có sẵn trên internet, mà còn trong quá trình tương tác với môi trường, liên tục thu thập dữ liệu, ví dụ như cảm nhận chất liệu, độ trơn trong quá trình cầm lấy cốc.

6

Trong 3~5 năm tới,

Chú ý đột phá trong công nghệ cảm biến và giao diện não bộ

NBD: Trong 3~5 năm tới, những đột phá mang tính cách mạng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và trí tuệ thể chất là gì?

Tán Thiết Niu: Tôi nghĩ có một số hướng đáng chú ý.

Trước tiên, là đột phá về cấu trúc nền tảng và các mô hình học máy mới. Con đường dựa hoàn toàn vào dữ liệu là không bền vững, cần khám phá các mô hình kết hợp dữ liệu và quy tắc. Kết hợp dữ liệu và quy tắc, dùng quy tắc để xử lý phần xác định, dùng dữ liệu để giải quyết phần không xác định. Đồng thời, khám phá các mô hình mới kết hợp dữ liệu và tri thức, thúc đẩy song song dữ liệu và tri thức. Đây là các đột phá công nghệ đáng chú ý trong 3~5 năm tới.

Thứ hai, đột phá trong công nghệ cảm biến, đặc biệt là cảm biến độ nhạy cao, đa chức năng. Điều này liên quan trực tiếp đến khả năng của các bộ phận cuối như tay linh hoạt, rất quan trọng đối với trí tuệ thể chất.

Ngoài ra, cần các phương pháp học máy mới, hướng tới chi phí thấp, hiệu quả cao, giảm phụ thuộc vào sức mạnh tính toán và dữ liệu. Áp dụng các cơ chế dựa trên khoa học thần kinh và khoa học nhận thức, có thể tạo ra các phương pháp trí tuệ mới, mở ra các mô hình mới không dựa trên Transformer, phát triển các hướng đi mới không dựa vào mô hình lớn.

Thêm nữa, các hệ thống trí tuệ, đặc biệt là hợp tác đa trí tuệ, rất đáng chú ý. Đồng thời, hợp tác người-máy cũng rất quan trọng, đặc biệt là công nghệ giao diện não bộ, có thể sẽ có đột phá.

7

Tránh “khoảng cách trí tuệ nhân tạo”

do khác biệt về điều kiện và năng lực

NBD: Bạn có lời khuyên gì về lo ngại phổ biến hiện nay rằng “trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế con người”, đặc biệt là lo ngại rằng trí tuệ thể chất có thể thay thế lao động chân tay? Chúng ta thấy rằng, Đại học Nam Kinh đang thúc đẩy giáo dục phổ cập “1+X+Y” về trí tuệ nhân tạo, hình thức giáo dục này có thể đáp ứng nhu cầu nhân lực trong thời đại AI không?

Tán Thiết Niu: Trí tuệ nhân tạo thay thế một số vị trí công việc là điều tất yếu, là quy luật của tiến bộ công nghệ. Nhưng nhìn chung, nó không có ý định phá hủy toàn bộ sinh kế của con người.

Theo dự báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới trong “Báo cáo việc làm tương lai năm 2025”, từ năm 2025 đến 2030, toàn cầu sẽ có khoảng 92 triệu việc làm bị thay thế, đồng thời dự kiến tạo ra 170 triệu việc làm mới. Kinh nghiệm lịch sử cho thấy, tiến bộ công nghệ và việc làm có mối quan hệ là: thay thế cục bộ, tăng trưởng dài hạn, là quá trình tối ưu hóa cấu trúc.

Tuy nhiên, các vị trí mới này không nhất thiết phù hợp với những người bị thay thế. Nếu mọi người không kiên trì học tập suốt đời, không chú trọng đào tạo lại, có thể đối mặt với thất nghiệp. Ngược lại, nếu có kế hoạch dự phòng, tăng cường đào tạo tại chỗ, đổi mới chương trình và phương thức đào tạo, thì người lao động có thể thích nghi với yêu cầu mới của công việc.

Ví dụ, trong lĩnh vực kiểm tra, hợp tác người-máy, như robot hỗ trợ kiểm tra, có thể là ứng dụng đột phá tiềm năng, miễn là đảm bảo an toàn, đáng tin cậy, giá cả hợp lý. Nhưng còn nhiều vấn đề cần giải quyết như tiêu chuẩn, đạo đức, an toàn, đều phải từng bước xử lý trong quá trình phát triển.

Về giáo dục, Đại học Nam Kinh đề xuất “ba phù hợp”: thứ nhất, phù hợp với nhu cầu quốc gia, điều chỉnh chuyên ngành theo yêu cầu quốc gia; thứ hai, phù hợp với đặc điểm thời đại, đặc biệt là xu hướng trí tuệ hóa, năm 2024, mở lớp học bắt buộc về trí tuệ nhân tạo cho tất cả sinh viên các ngành, đồng thời đào tạo giảng viên, vì AI sẽ loại bỏ những người không biết AI; thứ ba, phù hợp với sự phát triển của sinh viên, dạy theo năng lực từng người.

Đây là logic cốt lõi của cải cách giáo dục, không phải để gây chú ý.

NBD: Bạn còn có suy nghĩ hay đề xuất nào khác về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo?

Tán Thiết Niu: Tôi nghĩ còn một số điểm cần chú ý:

Trước hết, cần đặc biệt quan tâm đến vấn đề vùng miền và ngành nghề trong việc ứng dụng AI, tránh để “khoảng cách trí tuệ nhân tạo” gia tăng, làm trầm trọng thêm bất bình đẳng vùng miền, ngành nghề, gây căng thẳng xã hội.

Thứ hai, mở rộng tiêu thụ nội địa là nhiệm vụ hàng đầu để thúc đẩy kinh tế, cần đẩy mạnh AI hỗ trợ tiêu dùng, tạo ra các cảnh mới như dịch vụ gia đình, chăm sóc người già (“một ông bà”) và giáo dục (“một trẻ nhỏ”). Cụ thể, robot chăm sóc nếu thực sự hiểu lòng người, an toàn, giá hợp lý, sẽ là ứng dụng đột phá tiềm năng. Nhưng còn nhiều vấn đề cần giải quyết như tiêu chuẩn, đạo đức, an toàn, đều phải từng bước xử lý trong quá trình phát triển.

Phóng viên|Trần Ruy

Biên tập|Văn Đa

Hình ảnh|Trần Quân Vũ

Bố cục|Văn Đa

Tổng thể|Dịch Khải Giang