Cách mạng 4.0 còn xa lắm!

Chả biết nhà mình đã cách mạng 4.0 chưa nhưng giờ nhìn đâu cũng thấy máy móc thay con người. Chỗ nào không có máy, ví như quán ăn thì có người bóc bưởi, lột vỏ chuối hộ; tiệm karaoke thì có chân dài cắn hạt dưa giùm, khỏi phải nhấc tay,  tay làm việc khác bổ ích hơn.   

Sướng vậy đó! Nhưng ngẫm cái thân, toàn bị gọi là lều báo, thì mấy bữa nữa 4.0 nó nhào tới, mạng mẽo nó nhanh và hấp dẫn vô cùng, mình có theo kịp không?

Chúng ta đã không còn phải đào mương bằng tay, rèn mài công cụ từ kim loại thô hay phải làm kế toán thủ công nữa. Tuy nhiên, tỷ lệ lao động trên thị trường Mỹ hôm nay lại cao hơn so với 125 năm về trước (năm 1890) và nó dần tăng lên ở mỗi thập kỷ.

Ở một ngành cụ thể là ngân hàng, thì 45 năm sau khi ra mắt máy rút tiền tự động và các máy bán hàng tự động, số lượng giao dịch viên ngân hàng tại Mỹ đã tăng xấp xỉ gấp đôi, từ khoảng 250.000  lên đến 500 ngàn.

Điều này như một nghịch lý vì máy móc dần làm công việc thay cho chúng ta cơ mà? Mình cứ kê cao gối ngủ chờ kách mệnh 4.0?

Hóa ra câu chuyện như thế này. Lại lấy 1 ví dụ đơn giản với ngành ngân hàng. Máy móc thay thế nhiều công đoạn nhưng cuộc sống đòi hỏi mở nhiều chi nhánh hơn, phát sinh những phần việc mới chưa hề có trước đó (như chăm sóc khách hàng, giới thiệu thẻ tín dụng). Bởi thế nên vẫn cần lao động là con người.  Tuy nhiên lúc này con người đòi hỏi phải có tri thức và kỹ năng hơn.

Vậy công việc nào “có tri thức và kỹ năng” để không bị máy móc đe dọa triệt tiêu?

Lều báo như mình biết đánh bóng bàn, ti toe làm thơ, thi thoảng quét nhà và năm thì mười họa vào bếp.  Nhưng khó như làm thơ-sản phẩm của tinh thần, xúc cảm và đầy sáng tạo - thế mà giờ có cả thơ máy, một phần mềm (thomay.vn) mà trẻ nít cũng có thể down load, thì còn cái gì máy không làm được!

Thơ máy 

Tay vợt thần tượng của mình, Timo Boll, xém chút nữa bị cánh tay máy Kuka hạ cho đau đớn thì chả cái gì máy không làm được!

Hãy xem nó là cái quái quỷ gì mà  kinh thế! Thế kỷ 21 là thế kỷ của trí tuệ nhân tạo mà machine learning (dịch là gì cả nhà?) là ngành công nghệ có tác động mạnh mẽ nhất.

Machine learning bắt đầu xâm nhập ngành công nghiệp những năm đầu thập niên 90. Đến nay thì machine learning có khả năng xử lý những việc cực kì phức tạp. Năm 2012, các nhà khoa học đã tạo ra một thuật toán biết chấm điểm các bài luận cấp III. Thuật toán đã chấm điểm được như  thầy cô giáo. Năm 2013 còn có một thử thách cam go hơn: Qua các bức ảnh về mắt, hãy chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường! Một lần nữa, máy chẩn đoán đúng như kết quả của bác sỹ khoa mắt.

Một giáo viên có thể đọc 10.000 luận án, một bác sỹ nhãn khoa có thể khám 50.000 đôi mắt trong sự nghiệp 40 năm. Nhưng máy có thể đọc hàng triệu bài luận án hoặc khám hàng triệu đôi mắt trong vòng vài phút.

Kết luận: Chúng ta không có cơ hội nào để chiến thắng máy móc ở những việc có khối lượng lớn và tần suất cao.

Tự động hóa đang cướp đi việc làm của chúng ta. Đó là thực tế! Xe tự hành (self-driving car) đang thử nghiệm rộng rãi ở các quốc gia tiên tiến. Theo một nghiên cứu của ĐH Michigan (USA) tỷ lệ tai nạn của xe tự hành cao gấp đôi xe thường và lỗi chưa bao giờ thuộc về xe tự hành. Chúng thường bị tông vào “mông”.  Đơn giản vì chúng luôn có phản ứng nhanh hơn xe có tài xế nên (để an toàn tuyệt đối) dừng ngay trong những tình huống chưa cần thiết phải dừng (nếu là tái xế lái xe).

Ở Mẽo còn thế, về VN mình í à, xin lỗi, ba ngày xe bẹp dúm vì bị tông trước tông sau. Nên mình vẫn còn cửa cho nghề xe. Nhưng cận thị hơn 10 diop sao lái đây?

Cơ hội nào để sống sót những ngày sắp tới? Ơn giời! Có những việc lều báo mình làm được nhưng máy móc thì không. Máy móc tiến bộ rất chậm khi giải quyết những tình huống mới. Chúng không thể giải quyết những việc chưa từng gặp thường xuyên. Những hạn chế cơ bản của machine learning là nó cần phải học từ nguồn dữ liệu khổng lồ trước đó. Con người thì không như vậy. Chúng ta có khả năng kết nối các sợi chỉ gần như không liên quan để giải quyết các vấn đề chưa gặp phải bao giờ.

Các bạn muốn có dẫn chứng? Đây: Percy Spencer, một nhà vật lý làm việc với radar trong thế chiến thứ II, khi nhận thấy magnetron làm chảy thanh sôcôla, anh đã kết nối hiểu biết về sóng điện từ và  việc nấu ăn để phát minh ra lò vi sóng.

Vì thế, tương lai của bất cứ nghề nào cũng đều nằm ở câu trả lời của câu hỏi: Công việc đó đơn giản, hay lặp lại; có khối lượng lớn thế nào, có liên quan đến giải quyết các vấn đề mới ra sao?

Ơn giời! Việt Nam ta là trùm của “nói zzậy mà hổng phải zzậy” “ con gái nói có là không” nên các bạn yên tâm đi! Không có việc nào giống nhau (ở tính lặp lại) nên machine learning (nền tảng của trí tuệ nhân tạo)  với những thuật toán ghê gớm kiểu gì thì cũng bó tay chấm com nhá. Có tài thánh!  Máy phải học ở nguồn dữ liệu khổng lồ trước đó nhưng ở VN ta tống vào máy dữ liệu nó nuốt không trôi vì thiếu, cọc cạch và không đồng bộ. Còn những tình huống mới thì liên tục xuất hiện ở VN và có thể nói độc nhất vô nhị toàn cầu luôn nên đừng hy vọng nhập máy mà chạy đc ở VN.

Trong khi đó khả năng kết nối các sự kiện, hành vi để có những sáng tạo thần thánh – điều chỉ con người mới có thế mạnh – thì ta nhất quả đất. Giả sử như chỉ nhìn thủ trưởng cái là mình biết kết nối ABCD… Đó! Ưu việt ở chỗ đó! Mà cái kết nối này nó rất …vi diệu. Chẳng đâu có cả, chỉ ở mỗi VN. Vì thế các cụ cứ yên tâm đi! Cách mạng 4.0 còn xa lắm!

Con người hiếm khi hành xử theo cách hợp lý nhất trong khi đó máy móc luôn chuẩn xác và hoàn mỹ. Relax!  

(PS: Số liệu chuẩn vì lấy trên mạng Ted, nghiên cứu nghiêm túc, rải rác ở vài chỗ khác không nhớ nguồn)