ĐÂY LÀ 10 LÝ DO VÌ
SAO AI KHÔNG THỂ THAY THẾ CÁC NHÀ KHOA HỌC MÁY TÍNH TRONG TƯƠNG LAI GẦN
Khi các hệ thống AI mở rộng các năng lực vốn đã đầy ấn
tượng của chúng, ngày càng có nhiều người tin rằng lĩnh vực khoa học máy tính (Computer
Science – CS) sẽ sớm trôi vào dĩ vãng. Những học sinh đang cân nhắc chọn ngành
hiện nay đang nhận được những lời khuyên chân thành như vậy, nhưng phần lớn trong
số đó chỉ là lời đồn thổi từ những cá nhân, dù thông minh, nhưng lại phát biểu
về những thứ nằm ngoài chuyên môn của họ.
Những nhân vật nổi tiếng
như nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Christopher
Pissarides đã đưa ra lập luận này, và kết quả là nó đã ăn sâu bén
rễ vào cả tư duy đại chúng – tôi thậm chí còn nghe các cố vấn nghề nghiệp ở trường
trung học bác bỏ ý tưởng học ngành khoa học máy tính, mặc dù họ chẳng có kiến
thức gì về lĩnh vực này.
Những tuyên bố này thường có hai điểm chung. Thứ nhất, lời khuyên này đến từ những người không phải là nhà khoa học máy tính. Thứ hai, có một sự hiểu lầm phổ biến về bản chất thực sự của khoa học máy tính.
AI và lầm tưởng về việc thay
thế mã máy tính (code)
Quả thật, không sai khi nói rằng
AI có thể viết code từ các câu lệnh [prompt], cũng như nó có thể tạo ra thơ,
công thức nấu ăn và thư xin việc. Nó có thể tăng năng suất và đẩy nhanh quy
trình làm việc, nhưng không có gì trong số đó loại bỏ giá trị của đóng góp từ con
người.
Viết code không đồng nghĩa với
khoa học máy tính. Người ta có thể học code mà không cần phải tham gia một lớp
học đại học nào, nhưng bằng cấp khoa học máy tính còn vượt xa kỹ năng này. Nó
bao gồm nhiều thứ, trong đó có việc thiết kế các hệ thống phức tạp, thiết kế cơ
sở hạ tầng và ngôn ngữ lập trình tương lai, đảm bảo an ninh mạng và xác minh
tính chính xác của hệ thống.
Dù là bây giờ hay trong tương lai
gần thì AI vẫn không thể thực hiện những nhiệm vụ này một cách đáng tin cậy.
Vai trò của con người vẫn rất quan trọng, nhưng thông tin sai lệch bi quan có
nguy cơ khiến hàng chục ngàn sinh viên tài năng từ bỏ những nghề nghiệp quan trọng
và ý nghĩa trong lĩnh vực thiết yếu này.
AI có thể và không thể làm gì
AI rất giỏi đưa ra dự đoán. AI tạo
sinh nâng cao năng lực này bằng cách thêm một lớp trình bày thân thiện với người
dùng vào nội dung internet – nó viết lại, tóm tắt và định dạng thông tin thành
thứ gì đó trông giống như tác phẩm của con người.
Tuy nhiên, AI hiện tại không thực
sự "suy nghĩ". Thay vào đó, nó dựa vào các lối tắt logic, được gọi
là heuristic, hy sinh độ chính xác để đổi lấy
tốc độ. Điều này có nghĩa là, mặc dù nói chuyện như một con người, nó không thể
lý luận, cảm nhận, quan tâm hay mong muốn bất cứ điều gì. Cách thức hoạt động của
nó không giống với tâm trí con người.
Cách đây không lâu, có vẻ như “kỹ
thuật câu lệnh” sẽ thay thế khoa học máy tính. Tuy nhiên, hiện nay hầu như
không có thông tin tuyển dụng nào cho kỹ sư đặt câu lệnh, trong khi các công ty
như LinkedIn báo cáo rằng, trên thực tế trách nhiệm của các chuyên gia khoa học
máy tính đã mở rộng.
AI thiếu sót ở đâu
AI mang đến cho các chuyên gia khoa
học máy tính những công cụ mạnh mẽ hơn để làm việc. Điều này có nghĩa là giờ
đây họ có thể đưa các khái niệm đi xa hơn – từ khi hình thành ý tưởng cho đến lúc
triển khai ra thị trường – trong khi cần ít người hỗ trợ và nhiều lãnh đạo kỹ
thuật hơn.
Tuy nhiên, vẫn còn nhiều lĩnh vực
mà sự tham gia chuyên môn của con người vẫn rất cần thiết, dù là vì niềm tin,
giám sát hay nhu cầu đối với sự sáng tạo của con người. Ví dụ thì rất nhiều,
nhưng có 10 lĩnh vực nổi bật sau đây:
1.
Điều chỉnh thuật toán quỹ đầu cơ cho phù hợp
với điều kiện kinh tế mới. Điều này đòi hỏi thiết kế thuật toán và hiểu
biết sâu sắc về thị trường, chứ không chỉ là một đống code.
2.
Chẩn đoán sự cố gián đoạn dịch vụ đám mây từ
các nhà cung cấp như Google hoặc Microsoft. AI có thể khắc phục sự cố ở quy mô
nhỏ, nhưng không thể xử lý được các sự cố quy mô lớn, rủi ro cao.
3.
Viết lại code cho máy tính lượng tử. AI không thể làm được
điều này nếu không có nhiều ví dụ triển khai thành công (hiện chưa tồn tại).
4.
Thiết kế và bảo mật hệ điều hành đám mây mới.
Điều này liên quan đến kiến trúc hệ thống cấp cao và thử nghiệm nghiêm ngặt mà
AI không thể thực hiện được.
5.
Tạo ra các hệ thống AI tiết kiệm năng lượng.
AI không thể tự động phát minh ra code GPU có công suất thấp hơn hoặc tái
phát minh kiến trúc của chính nó.
6.
Xây dựng phần mềm điều khiển thời gian thực,
an toàn, chống tin tặc cho các nhà máy điện hạt nhân. Điều này đòi hỏi
chuyên môn về hệ thống nhúng kết hợp với việc dịch code và thiết kế hệ thống.
7.
Xác minh rằng phần mềm của robot phẫu thuật
hoạt động trong điều kiện không thể đoán trước. Việc xác thực quan trọng về
an toàn vượt quá phạm vi hiện tại của AI.
8.
Thiết kế hệ thống xác thực nguồn email và đảm
bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Đây là một thách thức về mật mã và liên ngành.
9.
Kiểm tra và cải tiến các công cụ dự đoán ung
thư dựa trên AI. Điều này đòi hỏi sự giám sát của con người và xác thực hệ
thống liên tục.
10.Xây dựng thế hệ AI an
toàn và có thể kiểm soát tiếp theo. Việc phát triển AI an toàn hơn không thể
chỉ dựa vào AI – đây là trách nhiệm của con người.
Tại sao khoa học máy tính vẫn
không thể thiếu
Có một điều chắc chắn là: AI sẽ định
hình lại cách thức hoạt động của ngành kỹ thuật và khoa học máy tính. Nhưng điều
chúng ta đang đối mặt là sự thay đổi trong phương pháp làm việc, chứ không phải
là sự hủy diệt toàn bộ lĩnh vực này.
Bất cứ khi nào chúng ta phải đối
mặt với một vấn đề hoặc sự phức tạp hoàn toàn mới, chỉ dùng AI sẽ không đủ vì một
lý do đơn giản: nó hoàn toàn phụ thuộc vào dữ liệu quá khứ. Do đó, việc duy trì
AI, xây dựng nền tảng mới và phát triển các lĩnh vực như AI đáng tin cậy và quản
trị AI đều cần đến khoa học máy tính.
Kịch bản duy nhất mà chúng ta có
thể không cần đến khoa học máy tính là khi chúng ta đạt đến điểm mà chúng ta
không còn mong đợi bất kỳ ngôn ngữ, hệ thống, công cụ hay thách thức mới nào
trong tương lai. Điều này gần như không thể xảy ra.
Một số người cho rằng AI cuối
cùng có thể thực hiện tất cả những nhiệm vụ này. Điều này không phải là bất khả
thi, nhưng ngay khi AI trở nên tiên tiến đến mức đó, mọi ngành nghề sẽ gặp phải
nguy cơ như nhau. Một trong số ít ngoại lệ sẽ là những người xây dựng, kiểm
soát và phát triển AI.
Có một tiền lệ lịch sử về điều
này: trong cuộc cách mạng công nghiệp, công nhân nhà máy bị thay thế với tỷ lệ
50:1 do những tiến bộ nhanh chóng về máy móc và công nghệ. Trong trường hợp đó,
lực lượng lao động thực sự tăng trưởng cùng với nền kinh tế mới, nhưng hầu hết
công nhân mới là những người có thể vận hành hoặc sửa chữa máy móc, phát triển
máy móc mới, hoặc thiết kế nhà máy và quy trình mới xoay quanh máy móc.
Trong giai đoạn biến động mạnh mẽ
này, kỹ năng kỹ thuật thực sự là thứ được săn đón nhiều nhất, chứ không phải là
ít nhất. Ngày nay, điều tương tự vẫn đúng: chuyên môn kỹ thuật, đặc biệt là
trong lĩnh vực khoa học máy tính, đang có giá trị hơn bao giờ hết.
Đừng gây lầm lẫn cho thế hệ sau bằng
thông điệp ngược lại kia.
Tác giả
Trường Khoa học và Công nghệ
Decano de IE, Đại học IE
Tuyên bố công khai
Ikhlaq Sidhu không làm việc,
tư vấn, sở hữu cổ phần hoặc nhận tài trợ từ bất kỳ công ty hoặc tổ chức nào được
hưởng lợi từ bài viết này và không tiết lộ bất kỳ mối liên kết có liên quan nào
ngoài công việc học thuật của mình.
Huỳnh Thị Thanh Trúc
dịch
Nguồn: AI won’t replace computer scientists any time soon
– here are 10 reasons why, The Conversation, July 1, 2025.