Nhiều ngành nghề sẽ còn tồn tại trong thời gian dài, nhưng những người lao động biết cách sử dụng AI một cách hiệu quả sẽ thay thế những người lao động sử dụng hiệu quả công cụ do AI mang đến
Mặc dù Trí tuệ Nhân tạo (AI) là một công nghệ đa dụng hữu ích cho nhiều mục đích, nhưng không phải lúc nào cũng phù hợp với mọi nhiệm vụ trong doanh nghiệp. Làm thế nào chúng ta có thể quyết định ứng dụng giải quyết một nhiệm vụ/công việc cụ thể nào? Nếu bạn đang giúp một doanh nghiệp tìm hiểu nơi áp dụng Trí tuệ Nhân tạo, công thức dưới đây sẽ giúp bạn xây dựng các kịch bản ứng dụng sáng tạo vào công việc hàng ngày:
- Lựa chọn nhiệm vụ: Xem xét công việc của nhân viên và những người làm việc thầu của công ty, và phân tách công việc thành các nhiệm vụ nhỏ hơn.
- Chia nhỏ nhiệm vụ thành nhiều công việc thành phần: Kiểm tra từng nhiệm vụ thường xuyên được thực hiện để xem liệu nó có thể được cải thiện (bổ sung) hoặc tự động hóa bằng cách sử dụng các công cụ Trí tuệ Nhân tạo giải quyết.
- Đánh giá chất lượng kết quả thực hiện do AI tạo ra so với yêu cầu của nhiệm vụ.
Thay vì xem xét Trí tuệ Nhân tạo (AI) như việc tự động hóa công việc – một câu chuyện phổ biến trong báo chí và trong các cuộc trò chuyện về việc AI dẫn tới mất việc làm – việc nghĩ về công việc như một tập hợp các nhiệm vụ và phân tích khả năng của AI trong việc bổ sung hoặc tự động hóa từng nhiệm vụ riêng lẻ sẽ hữu dụng và thực tế hơn. Cách tiếp cận này dựa trên một phương pháp được phát triển bởi Erik Brynjolfsson, Tom Mitchell và Daniel Rock để hiểu về tác động của AI đối với nền kinh tế. Các nhà nghiên cứu khác đã sử dụng nó để hiểu về tác động của AI tạo ra. Workhelix, một công ty trong danh mục của AI Fund được thành lập bởi Brynjolfsson, Andrew McAfee, James Milin và Rock, sử dụng nó để giúp doanh nghiệp đánh giá cơ hội AI tạo ra của họ.
Ngoài việc phân tích kinh tế, cách tiếp cận này hữu ích cho việc tạo ra ý tưởng dự án. Ví dụ, làm thế nào AI có thể được sử dụng để tự động hóa các doanh nghiệp phần mềm? Liệu nó có thể thay thế công việc của một lập trình viên máy tính?
Thường thì chúng ta nghĩ về lập trình viên máy tính là viết mã, nhưng thực tế họ thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Theo O*NET, một cơ sở dữ liệu trực tuyến về công việc và các nhiệm vụ liên quan được tài trợ bởi Bộ Thương mại Hoa Kỳ, các lập trình viên thực hiện 17 nhiệm vụ riêng biệt. Những nhiệm vụ này bao gồm:
- Viết các chương trình
- Sửa lỗi
- Tư vấn với người khác để làm rõ mục đích của chương trình
- Thực hiện chạy thử nghiệm các chương trình
- Viết tài liệu
Và với những nhiệm vụ cụ thể như vậy, hệ thống như GitHub Copilot có thể tự động hóa một phần việc viết mã. Tự động hóa việc viết tài liệu có thể dễ dàng hơn nhiều, vì vậy một nhóm AI xây dựng công cụ cho các lập trình viên có thể xem xét điều đó. Tuy nhiên, nếu việc tư vấn để làm rõ mục đích của một chương trình qua AI trở nên khó khăn, chúng ta có thể ưu tiên nó thấp hơn.
Một ví dụ khác: Liệu AI có thể thay thế công việc của một chuyên gia X-quang? Khi xem xét tác động của AI đối với một ngành nghề, nhiều người hướng đến những nhiệm vụ đặc biệt nhất của ngành nghề đó, như việc giải thích hình ảnh X-quang. Nhưng theo O*NET, các chuyên gia x quang thực hiện 30 nhiệm vụ. Bằng cách nhìn rộng hơn về các nhiệm vụ này, chúng ta có thể xác định những nhiệm vụ dễ dàng hơn hoặc có giá trị hơn để tự động hóa. Ví dụ, trong khi AI đã đạt được tiến bộ thú vị trong việc giải thích hình ảnh X-quang, một phần của nhiệm vụ này vẫn khó để tự động hóa hoàn toàn. Liệu có các nhiệm vụ khác trong danh sách có thể dễ dàng hơn để tự động hóa, như lấy lịch sử bệnh án của bệnh nhân không?
Danh sách từ O*NET là một điểm khởi đầu hữu ích, nhưng chúng cũng hơi chung chung. Nếu bạn thực hiện loại phân tích này, bạn có khả năng đạt được kết quả tốt hơn nếu bạn hiểu đúng nhiệm vụ được thực hiện bởi nhân viên của công ty cụ thể mà bạn đang làm việc.
Một tác dụng phụ không may của cách tiếp cận này là nó thường tìm ra các nhiệm vụ con người để tự động hóa thay vì ứng dụng sáng tạo mà không ai đang làm. Brynjolfsson than phiền rằng điều này dẫn đến “Bẫy Turing,” trong đó chúng ta thường sử dụng AI để thực hiện công việc của con người thay vì đưa ra các nhiệm vụ mà không có con người nào đang thực hiện. Nhưng đôi khi, nếu chúng ta có thể thực hiện một việc gì đó mà con người thực hiện nhưng thực hiện nó nhanh hơn và rẻ hơn 10.000 lần, nó có thể thay đổi bản chất của doanh nghiệp. Ví dụ, email đã tự động hóa việc truyền tải tin nhắn. Nhưng điều này không làm giảm giá trị hệ thống bưu chính; thay vào đó, nó đã thay đổi cách chúng ta gửi thông điệp và tần suất giao tiếp của chúng ta. Tìm kiếm trên web đã tự động hóa việc tìm kiếm bài viết. Điều này không chỉ làm cho người thư viện trở nên hiệu quả hơn, mà còn thay đổi cách chúng ta truy cập thông tin. Vì vậy, ngay cả khi AI giải quyết một nhiệm vụ mà con người thực hiện, nó vẫn có thể dẫn đến sự thay đổi cách một doanh nghiệp hoạt động một cách cách cách mạng.
Nhiều công việc mà trong đó một số nhiệm vụ có thể tự động hóa không có khả năng biến mất. Thay vào đó, Trí tuệ Nhân tạo (AI) sẽ bổ sung cho lao động của con người trong khi con người vẫn tiếp tục tập trung vào những việc họ làm tốt hơn. Tuy nhiên, các công việc có thể tự động hóa một phần hoặc hoàn toàn có khả năng biến mất, khiến người ta mất việc làm. Trong những trường hợp như vậy, như một xã hội, chúng ta có trách nhiệm chăm sóc những người có nguồn sống bị ảnh hưởng, để đảm bảo họ có một mạng an toàn và cơ hội để học lại và tiếp tục đóng góp. Trong khi đó, giảm chi phí cung cấp một số dịch vụ cụ thể có thể tạo ra sự tăng cầu cho một số công việc, giống như việc phát minh ô tô đã dẫn đến sự bùng nổ lớn về số lượng công việc lái xe. Như vậy, AI sẽ tạo ra nhiều công việc cũng như tiêu diệt một số công việc.
Một số lập trình viên lo lắng rằng Trí tuệ Nhân tạo sẽ tự động hóa công việc của họ. Tuy nhiên, lập trình bao gồm đủ nhiều nhiệm vụ khác nhau, trong đó có một số nhiệm vụ khó tự động hóa, nên tôi cho rằng có rất ít khả năng AI sẽ tự động hóa những công việc này trong tương lai gần. Theo đuổi sự nghiệp dài hạn trong lĩnh vực phần mềm vẫn là một lựa chọn tuyệt vời, nhưng chúng ta nên đảm bảo áp dụng các công cụ AI vào công việc giúp tăng năng suất cũng như duy trì vị trí cạnh tranh hiệu quả. Nhiều ngành nghề sẽ còn tồn tại trong thời gian dài, nhưng những người lao động biết cách sử dụng AI một cách hiệu quả sẽ thay thế những người lao động sử dụng hiệu quả công cụ do AI mang đến.
Tôi hy vọng rằng bạn sẽ thấy cách tiếp cận này hữu ích khi bạn đang nảy ra ý tưởng cho các dự án Trí tuệ Nhân tạo. Nếu các dự án của chúng ta ảnh hưởng đến công việc của người khác, hãy cố gắng bảo vệ nguồn sống của họ. Tôi hy vọng rằng thông qua việc xây dựng các hệ thống AI, chúng ta có thể tạo ra – và chia sẻ một cách công bằng – giá trị cho tất cả mọi người.
