Mục lục:
Video: Nonstop Việt Mix 2020 Gã Giang Hồ (Remix) ft. Anh Hứa Không Bao Giờ Đua Nữa - DJ Tài Muzik (Tháng Chín 2024)
Cuối tuần này, cuối cùng tôi đã xem Hidden Hidden . Tôi đã mang theo cô con gái 9 tuổi của mình để chứng kiến những người phụ nữ da màu thành công như thế nào trong một số nhiệm vụ của NASA - điều mà trong lịch sử có liên quan đến thành tích nam giới da trắng.
Tất cả các cuộc nói chuyện xung quanh trí thông minh nhân tạo cũng nhiều như chính công nghệ cũng như tác động của việc áp dụng nó đối với các khía cạnh khác nhau trong cuộc sống của chúng ta. Các mô hình kinh doanh trong ngành công nghiệp ô tô, kinh doanh bảo hiểm, giao thông công cộng, tìm kiếm và quảng cáo, cũng như nhiều hậu quả cá nhân hơn như sự tương tác giữa người với người, nguồn kiến thức và giáo dục. Thay đổi sẽ không đến qua đêm nhưng tốt hơn là chúng ta nên chuẩn bị vì nó sẽ đến.
Công nghệ mới yêu cầu kỹ năng mới
Sự thay đổi đến vào năm 1962 cho Bộ phận Máy tính Khu vực Tây tách biệt của Trung tâm Nghiên cứu Langley ở Virginia, nơi ba người phụ nữ là nhân vật chính của câu chuyện làm việc. Nhà toán học Kinda Johnson và giám sát viên thực tế Dorothy Vaughan đều bị ảnh hưởng trực tiếp bởi công nghệ mới được đưa vào cơ sở dưới dạng IBM 7090.
Nếu bạn không quen thuộc với IBM 7090 (tôi không có trước cuối tuần này), thì nó là thành viên thứ ba của loạt máy tính IBM 700/7000 được thiết kế cho các ứng dụng khoa học và công nghệ quy mô lớn. Theo cách nói của giáo dân, 7090 sẽ có thể thực hiện trong nháy mắt tất cả các tính toán mất hàng giờ phân chia máy tính. Dorothy hiểu được mối đe dọa và, được trang bị trí thông minh và một cuốn sách về ngôn ngữ lập trình, đã giúp lập trình IBM 7090, dạy nhóm của cô làm điều tương tự, thay đổi kỹ năng và tiết kiệm công việc của họ.
Tôi nhận ra một phần của câu chuyện này có thể là vì lợi ích của kịch bản phim và thế giới phức tạp hơn nhiều. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng những gì cốt lõi là rất phù hợp - việc tạo ra các bộ kỹ năng mới.
Mặc dù AI có khả năng ảnh hưởng đến không chỉ các công việc thủ công có thể được tự động hóa mà còn về mặt lý thuyết, các công việc đòi hỏi phải học hỏi và ra quyết định, mối đe dọa trước mắt chắc chắn là trước đây.
Chúng tôi tập trung rất nhiều, và đúng như vậy, mất việc làm AI sẽ gây ra nhưng chúng tôi chưa bắt đầu tập trung vào việc dạy các kỹ năng mới để những mất mát đó có thể được hạn chế. Như tôi đã nói, AI sẽ không xuất hiện một cách kỳ diệu chỉ sau một đêm nhưng chúng ta sẽ ngu ngốc khi nghĩ rằng chúng ta có nhiều thời gian để tạo ra các kỹ năng mà thế giới "tăng cường" của chúng ta sẽ yêu cầu. Từ ngôn ngữ lập trình mới đến các ngành luật và bảo hiểm mới, kiểm tra hỏi đáp và nhiều hơn nữa. Trao quyền cho những người có kỹ năng mới sẽ là chìa khóa không chỉ để có việc làm mà còn giữ thu nhập của chúng tôi theo kịp với chi phí cao hơn mà những thế giới mới này sẽ đòi hỏi. Cung cấp một khuôn khổ cho giáo dục là trách nhiệm chính trị cũng như của một công ty.
Chúng tôi sẽ tin ai?
IBM 7090 thay thế Kinda khi kiểm tra các tính toán, nhưng khi Friendship 7 sẵn sàng ra mắt, một số khác biệt nảy sinh trong các tính toán điện tử cho tọa độ phục hồi của viên nang. Phi hành gia John Glenn yêu cầu giám đốc của Nhóm công tác vũ trụ yêu cầu Kinda kiểm tra lại các con số. Khi Kinda xác nhận tọa độ, Glenn cảm ơn đạo diễn nói: "Bạn biết đấy, bạn không thể tin vào thứ gì đó bạn không thể nhìn vào mắt".
Tôi không biết Glenn có thực sự nói như vậy không nhưng khi nghe nó, tôi nghĩ ngay đến AI. Người tiêu dùng sẽ tin tưởng ai? Nhiều người nghĩ rằng AI sẽ không khác biệt so với bất kỳ công nghệ nào trước đây, nhưng tôi tin rằng suy nghĩ như vậy làm suy yếu nơi AI thực sự có thể đưa chúng ta. Xe tự hành là kịch bản chúng ta thường nhắc đến nhất. Chúng tôi có thể tin tưởng chiếc xe tự đỗ hoặc cảnh báo chúng tôi nếu một chiếc xe nằm trong điểm mù của chúng tôi. Chúng tôi thậm chí có thể thử một thiết lập bán tự trị trên đường cao tốc trống. Nhưng chúng ta đã sẵn sàng để tin tưởng vào chiếc xe và rời mắt khỏi đường và rời tay khỏi bánh xe chưa? Làm thế nào các thương hiệu sẽ kiếm được sự tin tưởng của chúng tôi? Nó sẽ là số vụ tai nạn mà họ có liên quan? Sự đảm bảo rằng, trong trường hợp tai nạn, máy tính của họ được lập trình để cứu những người trong xe?
Điều gì xảy ra nếu chúng ta thay đổi kịch bản và nói về chẩn đoán y tế. Ngày nay, chúng tôi có xu hướng chọn bác sĩ và chuyên gia dựa trên các khuyến nghị từ các nhà cung cấp bảo hiểm, bạn bè hoặc thậm chí là nhận xét về Yelp. Cách cư xử bên giường, nhân viên tiếp tân lịch sự và thời gian chờ đợi ngắn đều đóng một vai trò. Nhưng đối với bất cứ điều gì nghiêm trọng hơn, tất cả những gì nó rút ra là hồ sơ theo dõi chẩn đoán đúng và cứu sống. Chúng ta sẽ tin tưởng một máy một mình? Hay chúng ta vẫn sẽ muốn một bác sĩ mà chúng ta có thể nhìn vào mắt cùng với máy? Một báo cáo của Nhà Trắng tháng 10 nói về ý tưởng liên kết con người và máy móc. Trong khi họ làm như vậy như là một phần của cuộc thảo luận về mất việc làm, tôi nghĩ rằng công thức cũng áp dụng cho bản chất con người của chúng ta là xây dựng niềm tin với một người khác.
Vấn đề tương tự về niềm tin cũng sẽ được áp dụng cho các kịch bản khác, nơi không phải cuộc sống của chúng ta mà sự riêng tư và bảo mật của chúng ta có thể gặp nguy hiểm. Ở đây cũng vậy, niềm tin sẽ có vấn đề. Chúng tôi tin tưởng ai với trợ lý kỹ thuật số của chúng tôi, với tự động hóa nhà của chúng tôi? Khi cuộc sống không gặp rủi ro, ít nhất là không trực tiếp, tôi cảm thấy người tiêu dùng sẽ thể hiện sự linh hoạt hơn, đặc biệt là khi ý nghĩa đầy đủ không được nắm bắt và sự thuận tiện và có lẽ giá cả là vấn đề quan trọng nhất.
Tuy nhiên, trong cả hai trường hợp, tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng AI sẽ thúc đẩy người tiêu dùng cân nhắc nhiều hơn là công nghệ một mình và tìm kiếm những đặc điểm trong các thương hiệu có liên quan truyền thống hơn với con người: trung thực, đồng cảm, trung thành và dịch vụ.
