Quá khứ phát triển gian nan với 'những mùa đông AI'

Năm 1958, nhà tâm lý học kiêm nhà nghiên cứu khoa học máy tính Frank Rosenblatt đã giới thiệu tới công chúng về thuật toán Perceptron, tổ tiên lâu đời của thuật toán máy học hiện đại ngày nay.

Perceptron đã được phát triển trên IBM 704- một cỗ máy tính lớn nặng 9 tấn, có công năng ít hơn một chiếc điều khiển tivi hiện đại.

Thuật toán Perceptron là khả năng học mà không cần lập trình trực tiếp, phân biệt các tấm thẻ được in bên trái với các tấm được in bên phải.

Hải quân Hoa Kỳ, nhà tài trợ của dự án, hy vọng Perceptron sẽ là “thai nghén của một chiếc máy tính điện tử mà… có thể đi lại, nói chuyện, nhìn, viết, tự tái tạo và trở nên có ý thức về sự tồn tại của chính mình”.

Cỗ máy sẽ có thể “nhận diện con người và gọi tên họ” và “dịch tức thời lời nói từ một ngôn ngữ sang lời nói hoặc văn bản trong một ngôn ngữ khác.”

Do đặt kỳ vọng quá cao thời điểm đó, dự án này đã thất bại.

Năm 1969, một cuốn sách viết bởi Marvin Minsky và Seymour Papert, hai nhà nghiên cứu AI, đã mô tả những điều trái ngược với những hứa hẹn to lớn về việc Perceptron đã không thể thực hiện những nhiệm vụ đơn giản nhất.

Lịch sử của AI là những cơn hứng khởi theo chu kỳ kết hợp với “những mùa đông AI”, khi mà xuất hiện những giới hạn khiến bầu nhiệt huyết cạn dần và tài trợ bị cắt.

Năm 1973, chính phủ Anh đã từ bỏ gần như toàn bộ nghiên cứu về AI, với lý do là lĩnh vực này đã không đạt được những mục đích vĩ đại.

Sau cuốn sách của Minsky và Papert, trọng tâm của nghiên cứu về AI đã chuyển sang những cách tiếp cận “mang tính biểu tượng”, tập trung vào logic hình thức và lý luận cứng nhắc.

Một lần nữa, sự tiến triển sớm trong việc nghiên cứu đã tạo ra quá nhiều hứng khởi trước những hứa hẹn không thực hiện được, điều này tạo một sự phản ứng dữ dội khác vào những năm 1980.

Tài trợ bị cắt khiến các dự án nghiên cứu bị khép lại. Các nhà chức trách Mỹ đã coi thường những nỗ lực trong nghiên cứu AI và cho rằng AI chỉ hơn “lập trình thông minh” một chút.

AI hiện đại đã đạt những bước tiến dài

Thời điểm hiện tại, nghiên cứu AI đã có những hứng khởi đi đạt được bước tiến đáng kể. Nhưng cũng bởi vậy mà một số nhà nghiên cứu e ngại rằng khi những giới hạn của AI hiện đại trở nên rõ ràng, một thời kỳ chậm phát triển lớn tương tự đang tới gần.

Năm 2018, Filip Piekniewski, một nhà nghiên cứu AI tại Accel Robotics, một công ty khởi nghiệp về lĩnh vực tự động hóa mua sắm, đã ví sự hứng khởi về nghiên cứu sâu với một thị trường chứng khoán chỉ trước khi bong bóng vỡ.

Tiến sĩ Piekniewski viết rằng không thể nói chính xác khi nào thì sự sụp đổ sẽ xảy ra, nhưng “gần như chắc chắn là nó sẽ xảy ra vào một thời điểm nào đó”.

Có lẽ ông dự đoán đúng. Nhưng nếu điều đó xảy ra, có thể không chỉ là về sự phát hiện những hạn chế về kỹ thuật của AI hiện đại, mà còn về cách chúng tương tác với sức mạnh của mình.

Mặc dù báo cáo này tập trung vào các lĩnh vực mà AI chưa hoàn thiện, có những lý do giải thích vì sao mọi người lại hứng khởi về nó.

Các chính phủ và doanh nghiệp đang nhanh chóng áp dụng AI theo những cách mà sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới người dân thường.

Tại các quốc gia có ít đảng phái chính trị, người dân sẽ có ít sự lựa chọn về việc AI có thể làm gì với họ.

Trung Quốc đã đưa ra một kế hoạch về tăng cường kiểm soát bằng AI, và điều này này được thể hiện rõ nhất trong chính sách mà họ đã xây dựng với sự hỗ trợ nhận diện khuôn mặt tại Tân Cương

Tuy vậy, tại các nước khác, người dân thường sẽ có quyền lựa chọn. Ví dụ, vào ngày 5/2, một toà án Hà Lan đã phán quyết rằng SYRI, một hệ thống sử dụng AI được thiết kế để phát hiện gian lận thuế và trợ cấp xã hội, là bất hợp pháp.

Hệ thống này được thiết kế để tiếp nhận lượng lớn dữ liệu từ các ban bộ ngành chính phủ khác nhau và phát hiện các hình mẫu kỳ lạ mà trong đó các hình mẫu này có thể hé lộ sự vi phạm.

Tòa án tin rằng chính phủ Hà Lan đã thất bại trong việc cân bằng nghĩa vụ triệt phá gian lận với nghĩa vụ bảo vệ sự riêng tư của công dân.

Những người tham gia chiến dịch đưa vụ án ra ánh sáng chỉ ra rằng Hà Lan không phải là nơi duy nhất sử dụng AI theo cách như vậy. Anh và Úc đang vận hành những hệ thống tương tự.

Các nhà nghiên cứu hi vọng ứng dụng AI vào Covid-19 có thể suy ngẫm về một cuộc khảo sát cho kết quả rằng khoảng một nửa người Mỹ sẽ từ chối cài đặt một ứng dụng theo dõi thông tin liên lạc và địa điểm trên điện thoại của họ.

Khi con người trở nên quen thuộc với sự pha trộn riêng biệt giữa sức mạnh và sự mong manh của AI, họ có thể miễn cưỡng đặt niềm tin vào nó với những quyết định quan trọng.

AI sẽ được bổ sung để phục vụ con người, không phải thay thế con người

Một nghiên cứu năm 2019 tại Trường Luật thuộc Đại học New York và Học Viện AI Now đã kiểm tra các thuật toán dự báo trị an. Các thuật toán này cho các lực lượng cảnh sát biết đâu là nơi tốt nhất để bố trí các cảnh sát viên, dựa trên các xu hướng từ số liệu tội phạm trong lịch sử.

Các nhà nghiên cứu đã nhìn thấy 13 khu vực bao gồm cả Chicago và New Orleans, nơi có lực lượng cảnh sát có hành vi phân biệt chủng tộc trong lịch sử, đang điều tra về công nghệ này.

Thâm chí người dân Trung Quốc cũng lên tiếng, một khảo sát gần đây cho kết quả rằng 74% người được khảo sát bất mãn về sử dụng nhận diện khuôn mặt.

Các nhà nghiên cứu AI đang bắt đầu vật lộn với những vấn đề như thế này. Hai năm trước, Google đã công bố một bộ “quy tắc AI”, trong đó nói rằng các hệ thống phải “có ích cho xã hội”, “tránh tạo ra hoặc củng cố các thành kiến không công bằng”, và “được xây dựng và kiểm tra về sự an toàn”. Microsoft và Facebook cũng đã đưa ra lời hứa hẹn tương tự.

Lĩnh vực “an toàn AI”, nơi trăn trở với những câu hỏi này, còn non trẻ nhưng đang phát triển.

Facebook thuê hơn 15.000 người kiểm duyệt nội dung. Quả thực, mạng xã hội là một ví dụ của sự phản đối dữ dội chống lại AI đang diễn ra.

Các thuyết âm mưu và thông tin sai lệch được truyền bá bởi các thuật toán, các quốc gia đang ban hành luật lệ để bắt buộc các công ty làm giảm ảnh hưởng của chúng.

AI đang tạo ra công ăn việc làm, chứ không phải là hủy hoại chúng: Facebook đang thuê hơn 15.000 người kiểm duyệt nội dung để khống chế các thuật toán của họ, gấp đôi số lượng nhân sự mà họ đã thuê năm 2017.

Chủ tịch Microsoft Brad Smith cho hay rằng thay vì hỏi AI có thể làm gì, con người cần phải nghĩ về việc AI nên làm gì.

Nói cách khác, các hạn chế về công nghệ của AI còn non trẻ và thiếu sót sẽ dẫn con người tới việc áp đặt thêm các giới hạn chính trị và xã hội lên nó.

Các thuật toán thông minh sẽ phải thích ứng với một thế giới toàn con người, và ít nhất trong lý thuyết, được điều hành bởi con người.