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 được công bố, “trí tuệ nhân tạo” được đề cập nhiều lần, đồng thời, trí tuệ thể hiện lại được viết vào báo cáo.

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

Ông Tán Thiết Niu từng giữ chức Phó Chủ tịch Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc; tháng 8 năm 2022, ông nhận giải thưởng FJ Sun, giải thưởng cao nhất trong lĩnh vực nhận dạng mẫu quốc tế — đây là lần đầu tiên kể từ khi thành lập năm 1988, giải thưởng này được trao cho học giả ngoài 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 sau này, ông không ngừng mở ra hướng nghiên cứu mới. Ông là học giả Trung Quốc 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 mục tiêu quan trọng, giờ vấn đề này đã cơ bản được giải quyết.”

Tuy nhiên, ông cũng nhắc nhở: “Điều này không có nghĩa là trí tuệ nhân tạo hiện nay là vô địch, nó còn nhiều ‘không thể’ — dù không dùng trí tuệ nhân tạo thì cũng không thể làm được mọi việc.” Ông Tán Thiết Niu nhấn mạnh, phát triển trí tuệ nhân tạo cần “lý trí, thực tế, không theo đuôi, 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 lực sản xuất mới, góp phần vào hiện đại hóa kiểu Trung Quốc.

1

Chưa thể nói ngành công nghiệp đã trưởng thành

NBD: Năm nay, sân khấu Tết Nguyên Đán có sự xuất hiện của robot biểu diễn, lại trở thành chủ đề nóng toàn dân. Bạn nghĩ gì về tín hiệu này? Việc xuất hiện nhiều như vậy có phải là dấu hiệu ngành công nghiệp đã trưởng thành không?

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 thể chỉ xem cho vui.

Trước hết, từ “秧Bot” năm ngoái đến “武Bot” năm nay, các robot hình người do Yushu chế tạo thể hiện trình độ rất ấn tượng, 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 trong 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 nhiều, điều này không 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 bắt đầu nghiên cứu robot hình người khá sớm, năm 2000 đã giới thiệu robot hình người gây chấn động toàn cầu “ASIMO”, nhưng sau 22 năm ra mắt, do chi phí cao và tính thực dụng hạn chế, không tìm được ứng dụng đột phá, cuối cùng đã rút khỏi sân khấu lịch sử.

Tất nhiên, robot Yushu đã vượt xa “ASIMO” về khả năng kiểm soát vận động, 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, đường 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, mà 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 nào cần vượt qua? Khi nào robot có trí tuệ cao mới có thể vào hàng nghìn gia đình?

Tán Thiết Niu: Robot đã vào gia đình rồi, 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, hợp tác liền mạch với con người, 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 biết ý định của người khác muốn làm gì. Không thể cứ chắn đường, hoặc khi người khác muốn 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 của phần cuối, đặc biệt là “bàn tay”. Hiện tại, khả năng cảm nhận 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, thắng được, thì tôi mới thực sự khâm phục, còn hiện tại còn xa lắm.

NBD: Ngành công nghiệp lạc quan, cho rằng trong 3-5 năm có thể đưa robot thông minh vào hàng nghìn gia đình. Bạn nghĩ mức lạc quan này có phải là do quá nhiệt 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, những tiến bộ trong vài năm qua cũng vượt quá mong đợi, nhưng không có nghĩa là trí tuệ nhân tạo hiện nay là vô địch. Vì phát triển rất nhanh, cứ nghĩ trong vòng 2-3 năm, hoặc vài năm nữa, có thể đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), 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. Thêm nữa, các phương tiện truyền thông và tự phát đã thổi phồng bong bóng này.

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

3

Chưa thể đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát

NBD: Bạn từng nói “Musk quá lạc quan”, cho rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát còn xa vời. Nhưng ngành công nghiệp vẫn nhiệt tình 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 thể sánh ngang và vượt qua trí tuệ con người (trí tuệ). Nó ít nhất phải giống con người, có thể làm tất cả các 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, tổng hợp, hiểu rõ ý ngoài lời nói, còn có thể đọc hiểu ý ẩn trong từng câu chữ. Hiện tại, trí tuệ nhân tạo đôi khi còn không rõ ràng về kiến thức nền, vì nó dựa vào huấn luyện bằng dữ liệu lớn, chưa thực sự nắm bắt được mối quan hệ nhân quả của thế giới vật chất và các quy luật vật lý.

“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 chưa hiểu rõ hoàn toàn về mặt logic là không thể. Có thể bề ngoài, nó có thể vượt qua, nhưng bề ngoài không thể bao quát hết mọi mặt, không thể kiểm tra tính toàn diện. Từ bề ngoài, hiện còn có hiểu lầm rằng trí tuệ nhân tạo đã có ý thức và cảm xúc, thực ra nó chỉ thể hiện như có cảm xúc, có ý thức, đó 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 nghề nghiệp có chuyên môn riêng. Chúng ta nói phải đào tạo nhân tài 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, tinh vi? Phân công nhiệm vụ, phối hợp điều phối. 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, có thể đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát không? Để vượt qua trí tuệ con người, trong khi cơ chế trí tuệ của con người còn chưa rõ ràng, làm thế nào để vượt qua? Vì vậy, tôi cho rằng, đối với trí tuệ nhân tạo tổng quát, vẫn còn rất nhiều chặng đường, hoặc nói là còn xa vời.

4

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

NBD: Hiện nay có ý kiến cho rằng, trí tuệ thể hiện là bước đi tất yếu để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát. Bạn nghĩ sao?

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

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

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

Nói đơn giản, robot là thể xác phần cứng, robot trí tuệ là dựa trên đó tích hợp khả năng trí tuệ. Ví dụ, cánh tay robot công nghiệp thông thường là lập trình sẵn, không có trí tuệ; còn cánh tay robot trí tuệ, khi lấy đồ, nếu 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 trí tuệ thể hiện và robot trí tuệ là gì? Trước tiên, robot nếu là thể xác, chắc chắn là có thân thể. Trong đó, robot trí tuệ thể hiện phải trong quá trình tương tác với môi trường, ngày càng trở nên thông minh hơn, qua học tập nâng cao khả năng, nắm bắt các khả năng chưa được lập trình sẵn. Nếu khả năng đã được lập trình sẵn, cố định, thì chỉ gọi là robot trí tuệ, chứ không phải trí tuệ thể hiện.

Vì vậy, tại sao nói trí tuệ thể hiện là con đường tất yếu để tiến gần trí tuệ con người? Bởi vì trí tuệ con người chính là tiến trình 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 hiện. Ban đầu, tôi còn có nghi ngờ. Bởi 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. Phải trải qua thử thách, gặp gỡ thế giới mới có thể trưởng thành. Đây chính là nội hàm cơ bản của trí tuệ thể hiện. Chữ “智” (trí) trên chữ “知” (tri) phía trên, chữ “日” (nhật) 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 hiện cốt lõi là trong quá trình tương tác với bên ngoài, liên tục nâng cao khả năng. Nếu chỉ có tương tác, nhưng trình độ trí tuệ cố định, thì chỉ gọi là robot trí tuệ, không thể gọi là trí tuệ thể hiện. Ví dụ, cánh tay robot, cầm cốc là tương tác, nhưng nếu không học cách cầm chặt hơn, không có cảm giác xúc giác, không có phản hồi học, thì không thể gọi là trí tuệ thể hiện.

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 hiện 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 hiện là một con đường phát triển trí tuệ nhân tạo, là cách để trí tuệ nhân tạo tiến gần hơn 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. Nói đơn giản, mô hình lớn là một mạng nơ-ron nhân tạo khổng lồ, có hàng tỷ tham số, được huấn luyện qua 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 tuệ 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 tụ 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 tụ 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 hiện là một con đường, không hoàn toàn dựa vào dữ liệu sẵn có trên internet, mà trong quá trình tương tác với môi trường, liên tục thu thập dữ liệu, ví dụ như khi cầm ly, cảm nhận chất liệu, độ trơn, độ bóng, v.v.

6

Trong 3-5 năm tới,

Có thể chú ý đến đột phá trong công nghệ cảm biến và giao diện não-mắt

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

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

Thứ nhất, đột phá về cấu trúc nền tảng và mô hình học máy mới. Con đường dựa hoàn toàn vào dữ liệu là không bền vững, cần khám phá 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 mô hình mới kết hợp dữ liệu và tri thức, thúc đẩy song song dữ liệu và tri thức. Đây là những đột phá công nghệ đáng chú ý trong 3-5 năm tới.

Thứ hai, đột phá về 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 hiện.

Thứ ba, 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. Nhờ vào cơ chế của khoa học não bộ 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 con đường không dựa vào mô hình lớn.

Ngoài ra, 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-mắt, có thể sẽ có đột phá.

7

Tránh chênh lệch về năng lực trí tuệ nhân tạo

Dẫn đến “khoảng cách trí tuệ nhân tạo”

NBD: Bạn có lời khuyên gì về lo lắng phổ biến hiện nay rằng “trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế con người”, đặc biệt là lo ngại rằng trí tuệ thể hiện 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.

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

Tuy nhiên, các vị trí mới tạo ra không nhất thiết phù hợp với 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.

Hình ảnh kiểm tra phối hợp người-máy trong kiểm tra định kỳ, nguồn: chụp từ video

Vì vậy, Đại học Nam Kinh đề xuất “ba phù hợp” trong đào tạo nhân lực: thứ nhất, phù hợp với nhu cầu quốc gia, điều chỉnh chuyên ngành phù hợp với yêu cầu của quốc gia; thứ hai, phù hợp với đặc điểm thời đại, đặc biệt là xu hướng trí tuệ hóa. Năm 2024, chúng tôi sẽ mở lớp học bắt buộc về kiến thức phổ thông trí tuệ nhân tạo, bao phủ tất cả các chuyên ngành, đồng thời đào tạo đội ngũ giảng viên, vì trí tuệ nhân tạo sẽ loại bỏ những người không biết về 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 ý kiến hay đề xuất nào khác về phát triển trí tuệ nhân tạo không?

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

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

Song song đó, mở rộng tiêu dùng nội địa là nhiệm vụ hàng đầu để thúc đẩy kinh tế, cần đẩy mạnh AI hỗ trợ tiêu dùng, tạo ra các cảnh tiêu dùng mới, như dịch vụ gia đình, chăm sóc người già (“người cao tuổi”), giáo dục (“trẻ nhỏ”). Cụ thể, robot chăm sóc nếu thực sự có thể hiểu lòng người, an toàn, đáng tin cậy, giá cả phù hợp, thì đó là ứng dụng đột phá tiềm năng. Tất nhiên, còn nhiều vấn đề cần giải quyết như tiêu chuẩn, đạo đức, an toàn, những vấn đề này cần được giải quyết dần trong quá trình phát triển.

Phóng viên|Trần Rủi

Biên tập|Văn Đa

Hình ảnh|Trần Quân Vũ

Bố cục|Văn Đa

Tổng thể|Dịch Khải Giang

**   **

**｜Tin tức Kinh tế Hàng ngày nbdnews Bản quyền bài viết｜   **

Không được phép sao chép, trích dẫn, sao chép hoặc sử dụng dưới dạng phản chiếu mà không có phép