In the coming years, artificial intelligence is probably going to change your life, and likely the entire world. But people have a hard time agreeing on exactly how. The following are excerpts from a World Economic Forum interview where renowned computer science professor and AI expert Stuart Russell helps separate the sense from the nonsense.
Trong những năm tới, trí tuệ nhân tạo có thể sẽ thay đổi cuộc đời bạn, và thậm chí là cả thế giới. Nhưng người ta vẫn tranh cãi xem chính xác thì thay đổi ra sao. Sau đây là trích đoạn một bài phỏng vấn từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới nơi mà giáo sư khoa học máy tính và chuyên gia AI nổi tiếng Stuart Russell giúp tách biệt điều có nghĩa từ điều vô nghĩa.
There’s a big difference between asking a human to do something and giving that as the objective to an AI system. When you ask a human to get you a cup of coffee, you don’t mean this should be their life’s mission, and nothing else in the universe matters. Even if they have to kill everybody else in Starbucks to get you the coffee before it closes— they should do that. No, that’s not what you mean. All the other things that we mutually care about, they should factor into your behavior as well.
Có một sự khác biệt lớn giữa việc yêu cầu một người làm một việc gì đó và đưa việc đó thành mục tiêu cho một hệ thống AI. Khi bạn nhờ một người lấy giúp bạn một cốc cà phê, bạn không cho rằng việc này là sứ mệnh của cuộc đời họ, và trong vũ trụ không còn gì khác quan trọng nữa. Ngay cả khi họ phải giết tất cả mọi người ở Starbucks để lấy cà phê cho bạn trước giờ đóng cửa— thì họ cũng làm. Không, bạn không có ý đó. Tất cả những thứ khác mà chúng ta cùng quan tâm, chúng cũng nên tính đến hành vi của bạn.
And the problem with the way we build AI systems now is we give them a fixed objective. The algorithms require us to specify everything in the objective. And if you say, can we fix the acidification of the oceans? Yeah, you could have a catalytic reaction that does that extremely efficiently, but it consumes a quarter of the oxygen in the atmosphere, which would apparently cause us to die fairly slowly and unpleasantly over the course of several hours.
Và vấn đề trong cách xây dựng các hệ thống AI hiện nay đó là chúng ta đưa ra một mục tiêu cố định. Các thuật toán yêu cầu chúng ta chỉ rõ mọi thứ trong mục tiêu đó. Và bạn nói xem, ta có thể khắc phục sự acid hóa ở các đại dương không? Có, bạn có thể xử lý cực kì hiệu quả việc đó với một phản ứng xúc tác, nhưng nó sẽ tiêu thụ một phần tư lượng oxy trong không khí, điều này rõ ràng sẽ khiến ta chết một cách chậm rãi và bức bối trong khoảng thời gian tầm vài giờ.
So, how do we avoid this problem? You might say, okay, well, just be more careful about specifying the objective— don’t forget the atmospheric oxygen. And then, of course, some side effect of the reaction in the ocean poisons all the fish. Okay, well I meant don’t kill the fish either. And then, well, what about the seaweed? Don’t do anything that’s going to cause all the seaweed to die. And on and on and on.
Vậy, làm thế nào để tránh khỏi vấn đề này? Bạn có thể nói, ổn thôi, chỉ cần cẩn thận hơn trong việc cụ thể hóa mục tiêu-- đừng quên oxy trong khí quyển. Và rồi, tất nhiên, một số tác dụng phụ của phản ứng trong đại dương sẽ đầu độc tất cả các loài cá. Chà, ý tôi là cũng đừng giết cá. Và rồi, chà, thế còn tảo biển thì sao? Đừng làm bất cứ điều gì khiến tất cả tảo biển phải chết. Và nhiều thứ nữa.
And the reason that we don’t have to do that with humans is that humans often know that they don’t know all the things that we care about. If you ask a human to get you a cup of coffee, and you happen to be in the Hotel George Sand in Paris, where the coffee is 13 euros a cup, it’s entirely reasonable to come back and say, well, it’s 13 euros, are you sure you want it, or I could go next door and get one? And it’s a perfectly normal thing for a person to do. To ask, I’m going to repaint your house— is it okay if I take off the drainpipes and then put them back? We don't think of this as a terribly sophisticated capability, but AI systems don’t have it because the way we build them now, they have to know the full objective. If we build systems that know that they don’t know what the objective is, then they start to exhibit these behaviors, like asking permission before getting rid of all the oxygen in the atmosphere.
Và lí do ta không phải làm điều đó với con người là vì con người thường nhận định rằng họ không biết tất cả mọi thứ mà ta quan tâm. Nếu bạn nhờ một người lấy giúp bạn một cốc cà phê, và tình cờ bạn đang cớ mặt ở khách sạn George Sand ở Paris, nơi cà phê có giá 13 euro mỗi cốc, thì hoàn toàn hợp lí khi người ta quay lại và nói, chà, 13 euro đó, bạn chắc muốn mua chứ, hay là tôi có thể qua nhà kế bên và lấy một cốc? Và đó là điều hoàn toàn bình thường mà một người sẽ làm. Thử hỏi, nếu tôi định sơn lại nhà bạn-- thì có ổn không nếu tôi dỡ hết ống thoát nước rồi lắp lại? Chúng ta không nghĩ đây là một năng lực cực kỳ phức tạp, nhưng hệ thống AI không có bởi vì cách chúng ta tạo ra chúng ngày nay, là chúng phải biết mục tiêu đầy đủ. Nếu chúng ta xây dựng những hệ thống mà chúng không biết rõ mục tiêu là gì, thì khi đó chúng bắt đầu biểu hiện ra các hành vi này, như là việc hỏi xin phép trước khi loại bỏ toàn bộ khí oxy trong bầu khí quyển.
In all these senses, control over the AI system comes from the machine’s uncertainty about what the true objective is. And it’s when you build machines that believe with certainty that they have the objective, that’s when you get this sort of psychopathic behavior. And I think we see the same thing in humans.
Hiều theo nghĩa này, thì việc kiểm soát hệ thống AI đến từ sự không chắc chắn của cỗ máy về mục tiêu thực sự là gì. Và khi bạn chế tạo những cỗ máy mà chúng tin chắc chắn rằng chúng có mục tiêu, thì khi đó bạn sẽ nhận được dạng hành vi có triệu chứng tâm lý. Và tôi nghĩ chúng ta cũng thấy điều tương tự ở con người.
What happens when general purpose AI hits the real economy? How do things change? Can we adapt? This is a very old point. Amazingly, Aristotle actually has a passage where he says, look, if we had fully automated weaving machines and plectrums that could pluck the lyre and produce music without any humans, then we wouldn’t need any workers.
Điều gì xảy ra khi AI với mục đích chung tấn công nền kinh tế thực? Mọi thứ thay đổi thế nào? Liệu ta có thể thích nghi không? Đây là một quan điểm rất cũ. Thật đáng ngạc nhiên, Aristotle thực tế có một đoạn văn nói rằng, hãy nhìn xem, nếu chúng ta có những chiếc máy dệt tự động và phím gảy tự động có thể gảy đàn lia và tạo ra nhạc mà không cần con người, thì chúng ta sẽ không cần bất kì một công nhân nào cả.
That idea, which I think it was Keynes who called it technological unemployment in 1930, is very obvious to people. They think, yeah, of course, if the machine does the work, then I'm going to be unemployed.
Ý tưởng đó, mà tôi nghĩ đó là Keynes người đã gọi điều đó là thất nghiệp công nghệ ở năm 1930, là điều rất hiển nhiên đối với con người. Họ nghĩ rằng, vâng, tất nhiên, nếu máy móc làm việc, thì tôi sẽ thất nghiệp.
You can think about the warehouses that companies are currently operating for e-commerce, they are half automated. The way it works is that an old warehouse— where you’ve got tons of stuff piled up all over the place and humans go and rummage around and then bring it back and send it off— there’s a robot who goes and gets the shelving unit that contains the thing that you need, but the human has to pick the object out of the bin or off the shelf, because that’s still too difficult. But, at the same time, would you make a robot that is accurate enough to be able to pick pretty much any object within a very wide variety of objects that you can buy? That would, at a stroke, eliminate 3 or 4 million jobs?
Bạn có thể nghĩ về các nhà kho nơi mà các công ty hiện đang vận hành cho thương mại điện tử, chúng được tự động hóa một nửa. Cách nó hoạt động đó là một nhà kho cũ— nơi bạn có hàng tấn đồ đạc chất đống ở khắp mọi nơi và con người đi lục lọi xung quanh, sau đó mang chúng trở lại và gửi đi— có một con rô-bốt sẽ đi và lấy bộ kệ đỡ là cái chứa đồ vật bạn cần, nhưng con người phải lấy món hàng ra khỏi thùng hoặc khỏi kệ, bởi vì điều đó vẫn còn quá khó. Nhưng, tại cùng một thời điểm, liệu bạn có thể tạo ra một con rô-bốt có đủ độ chính xác để lấy ra gần như bất kỳ đồ vật nào trong vô số đồ vật mà bạn có thể mua không? Liệu điều đó, ngay lập tức, xóa bỏ 3 hoặc 4 triệu việc làm?
There's an interesting story that E.M. Forster wrote, where everyone is entirely machine dependent. The story is really about the fact that if you hand over the management of your civilization to machines, you then lose the incentive to understand it yourself or to teach the next generation how to understand it. You can see “WALL-E” actually as a modern version, where everyone is enfeebled and infantilized by the machine, and that hasn’t been possible up to now.
Có một câu chuyện thú vị mà E.M. Forster đã viết, nơi mọi người hoàn toàn phụ thuộc vào máy móc. Câu chuyện thực chất là về một sự thật nếu bạn trao quyền quản lý nền văn minh của mình cho các cỗ máy, thì bạn sẽ mất đi động lực để tự mình hiểu về nó hoặc để dạy cho thế hệ sau cách hiểu nó. Bạn có thể thấy “WALL-E” thực sự là một phiên bản hiện đại, nơi mọi người đều bị các cỗ máy làm cho yếu đi và đối xử như một đứa trẻ sơ sinh, và điều đó vẫn chưa khả thi cho đến nay.
We put a lot of our civilization into books, but the books can’t run it for us. And so we always have to teach the next generation. If you work it out, it’s about a trillion person years of teaching and learning and an unbroken chain that goes back tens of thousands of generations. What happens if that chain breaks?
Chúng ta đưa rất nhiều nền văn minh của mình vào sách, nhưng sách không thể làm việc đó thay ta. Và vì thế chúng ta luôn phải truyền dạy cho thế hệ sau. Nếu bạn tính được, đó sẽ là khoảng một nghìn tỷ năm dạy và học của con người và một chuỗi liên tục đã đi qua hàng chục nghìn thế hệ. Điều gì xảy ra nếu chuỗi đó bị phá vỡ?
I think that’s something we have to understand as AI moves forward. The actual date of arrival of general purpose AI— you’re not going to be able to pinpoint, it isn’t a single day. It’s also not the case that it’s all or nothing. The impact is going to be increasing. So with every advance in AI, it significantly expands the range of tasks.
Tôi nghĩ đó là điều chúng ta cần phải nhận thức được khi AI tiến xa hơn. Ngày xuất hiện thực sự của AI có mục đích chung— bạn sẽ không thể xác định chính xác, đó không phải là một ngày cụ thể. Nó cũng không phải là kiểu được ăn cả ngã về không. Tác động sẽ ngày càng gia tăng. Vậy với mỗi tiến bộ của AI, nó sẽ mở rộng đáng kể phạm vi các nhiệm vụ.
So in that sense, I think most experts say by the end of the century, we’re very, very likely to have general purpose AI. The median is something around 2045. I'm a little more on the conservative side. I think the problem is harder than we think.
Theo nghĩa đó, tôi nghĩ hầu hết chuyên gia đều nói rằng vào cuối thế kỷ này, chúng ta rất, rất có thể sẽ có Ai phục vụ cho mục đích chung. Trung bình là đâu đó gần năm 2045. Tôi nghiêng về phía bảo thủ hơn một chút. Tôi nghĩ vấn đề này khó hơn chúng ta nghĩ.
I like what John McAfee, he was one of the founders of AI, when he was asked this question, he said, somewhere between five and 500 years. And we're going to need, I think, several Einsteins to make it happen.
Tôi thích điều mà John McAfee, một trong những nhà sáng lập AI, khi được hỏi câu hỏi này, ông ấy đã nói, đâu đó giữa năm và 500 năm. Và chúng ta sẽ cần đến, tôi cho rằng, vài Einsteins để biến điều đó thành hiện thực.