Tuy nhiên, xem xét kỹ hơn về tình trạng hiện tại của công nghệ AI cho thấy những nỗi sợ hãi này, mặc dù phổ biến trong khoa học viễn tưởng, nhưng còn lâu mới được hiện thực hóa trong thế giới thực. Đây là lý do tại sao chúng ta chưa sẵn sàng để tiếp quản AI

Tìm hiểu AI hẹp: Trọng tâm của công nghệ ngày nay

Phần lớn các hệ thống AI mà chúng ta gặp hàng ngày đều là ví dụ về "AI thu hẹp". Các hệ thống này là bậc thầy về chuyên môn, thành thạo trong các nhiệm vụ như giới thiệu bộ phim tiếp theo của bạn trên Netflix, tối ưu hóa tuyến đường của bạn để tránh ùn tắc giao thông hoặc thậm chí những công việc phức tạp hơn như viết bài luận hoặc tạo hình ảnh. Bất chấp những khả năng này, chúng vẫn hoạt động trong những giới hạn nghiêm ngặt, được thiết kế để vượt trội trong một lĩnh vực cụ thể nhưng không có khả năng vượt ra ngoài những ranh giới đó.

Điều này đúng ngay cả với các công cụ AI tổng quát đang khiến chúng ta choáng ngợp với khả năng tạo nội dung trên nhiều phương thức. Họ có thể soạn thảo bài luận, nhận biết các yếu tố trong ảnh và thậm chí sáng tác nhạc. Tuy nhiên, về cốt lõi, những AI tiên tiến này vẫn chỉ đưa ra các dự đoán toán học dựa trên các bộ dữ liệu khổng lồ; họ không thực sự "hiểu" nội dung họ tạo ra hoặc thế giới xung quanh họ.

AI hẹp hoạt động trong khuôn khổ các biến số và kết quả được xác định trước. Nó không thể tự suy nghĩ, học hỏi những gì nó đã được lập trình để làm hoặc phát triển bất kỳ hình thức ý định nào. Vì vậy, mặc dù các hệ thống này có vẻ thông minh nhưng khả năng của chúng vẫn bị hạn chế chặt chẽ. Đối với những người lo sợ GPS của họ một ngày nào đó có thể dẫn họ vào một nhiệm vụ lừa đảo nhằm chinh phục thế giới, bạn có thể yên tâm. Hệ thống định vị của bạn không âm mưu thống trị toàn cầu—nó chỉ đơn giản là tính toán con đường nhanh nhất đến đích của bạn mà không biết đến những tác động rộng hơn trong tính toán của nó.

Mục tiêu khó nắm bắt của trí tuệ nhân tạo tổng hợp

Khái niệm về trí tuệ nhân tạo tổng quát, một AI có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng kiến ​​thức trên nhiều nhiệm vụ giống như con người, vẫn là một mục tiêu xa vời. Các AI tinh vi nhất hiện nay gặp khó khăn với các nhiệm vụ mà trẻ em thực hiện bằng trực giác—nhận dạng đồ vật trong một căn phòng bừa bộn hoặc nắm bắt những chi tiết nhỏ nhặt của một cuộc trò chuyện.

Việc chuyển đổi từ AI hẹp sang AGI không chỉ đơn thuần là vấn đề cải tiến từng bước mà còn đòi hỏi những đột phá nền tảng trong cách AI học hỏi và diễn giải thế giới. Các nhà nghiên cứu vẫn đang giải mã các nguyên tắc cơ bản của nhận thức và học máy, và thách thức phát triển một cỗ máy có thể hiểu thực sự bối cảnh hoặc thể hiện ý thức chung vẫn là một trở ngại khoa học đáng kể.

Sự phụ thuộc dữ liệu và những hạn chế của chúng

Một yếu tố khác là các hệ thống AI hiện tại có nhu cầu dữ liệu vô độ, đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ để học hỏi và hoạt động hiệu quả. Sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu lớn này là một trong những điểm nghẽn chính trong quá trình phát triển AI. Không giống con người, có thể học từ một vài ví dụ hoặc thậm chí từ một trải nghiệm duy nhất, hệ thống AI cần hàng nghìn—hoặc thậm chí hàng triệu—điểm dữ liệu để thành thạo ngay cả những nhiệm vụ đơn giản. Sự khác biệt này làm nổi bật một lỗ hổng cơ bản trong cách con người và máy móc xử lý thông tin.

Nhu cầu dữ liệu của AI không chỉ rộng rãi mà còn cụ thể và trong nhiều lĩnh vực, các bộ dữ liệu quy mô lớn, chất lượng cao như vậy đơn giản là không tồn tại. Ví dụ, trong các lĩnh vực y tế chuyên ngành hoặc trong các lĩnh vực liên quan đến các sự kiện hiếm gặp, dữ liệu cần thiết để đào tạo AI một cách hiệu quả có thể khan hiếm hoặc không tồn tại, hạn chế khả năng ứng dụng AI trong các lĩnh vực này.

Điều đó có nghĩa là quan điểm cho rằng các hệ thống AI có thể tự phát triển để thông minh hơn con người là điều không thể xảy ra.

Một sự tiến hóa được quản lý

Trong khi AI tiếp tục phát triển và tích hợp sâu hơn vào cuộc sống và các ngành công nghiệp của chúng ta, thì cơ sở hạ tầng xung quanh sự phát triển của nó cũng đồng thời hoàn thiện. Sự tiến triển kép này đảm bảo điều đó khi khả năng AI phát triển. Khi công nghệ AI phát triển, nhu cầu về khung pháp lý năng động cũng tăng theo. Cộng đồng công nghệ ngày càng thành thạo trong việc thực hiện các nguyên tắc về an toàn và đạo đức. Tuy nhiên, các biện pháp này phải phát triển theo từng bước với sự phát triển nhanh chóng của AI để đảm bảo hoạt động mạnh mẽ, an toàn và được kiểm soát.

Bằng cách chủ động điều chỉnh các quy định, chúng ta có thể dự đoán và giảm thiểu một cách hiệu quả những rủi ro tiềm ẩn cũng như những hậu quả không lường trước được, đảm bảo vai trò của AI như một công cụ mạnh mẽ để đạt được tiến bộ tích cực thay vì là một mối đe dọa. Việc tiếp tục tập trung vào phát triển AI an toàn và có đạo đức là rất quan trọng để khai thác tiềm năng của nó đồng thời tránh những cạm bẫy được mô tả trong các câu chuyện viễn tưởng. AI ở đây để hỗ trợ và nâng cao khả năng của con người chứ không phải để thay thế chúng. Vì vậy, hiện tại, thế giới vẫn nằm trong tay con người rất nhiều.

Casti Hub dịch

Nguồn: Forbes