Chương 5Con người tồn tại ở đâu trong thế giới công nghệ và công nghiệp

“NHỮNG KHẢ NĂNG NÀO CHỈ CÓ Ở CON NGƯỜI khi công nghệ đang dẫn đầu cuộc đua phía trước?” Đó là câu hỏi phổ biến nhất mà chúng ta vẫn nghe về trí óc và máy móc. Khi bộ công cụ kỹ thuật số thách thức sự vượt trội của con người trong xử lý thông tin hằng ngày, nhận dạng mẫu, ngôn ngữ, trực giác, phán đoán, dự đoán, sự khéo léo về mặt vật lý và rất nhiều thứ khác, có bất kỳ lĩnh vực nào mà chúng ta không muốn bị vượt qua không?

ANDROID CÓ ĐANG MƠ ĐẾN BƯỚC NHẢY VỌT VỀ SỰ SÁNG TẠO?

Câu trả lời phổ biến nhất mà chúng tôi nghe được cho câu hỏi được đặt ra trong đoạn trước đó là “sự sáng tạo”. Nhiều người, nếu không nói là hầu hết những người chúng tôi từng nói chuyện, đều cho rằng có một điều gì đó không thể tái hiện hay mô tả về khả năng đưa ra ý tưởng mới của con người. Chúng tôi nghĩ điều này thật sự đúng; thực tế, chúng ta đã nói điều tương tự trong cuốn The second Machine Age. Nhưng những biểu hiện gần đây trong lĩnh vực sáng tạo thiết kế công nghiệp nặng cho thấy máy móc đang trở nên khá tốt khi tự mình đưa ra những ý tưởng mới vô cùng mạnh mẽ.

Có thể nói rằng hầu hết mọi người không bao giờ nghĩ về các thiết bị trao đổi nhiệt. Nhưng những người thiết kế tủ lạnh, lò nung, động cơ và các thiết bị khác suy nghĩ về chúng rất nhiều. Công việc của thiết bị trao đổi là để nhiệt truyền từ chất lưu này (nói cách khác là chất lỏng hoặc chất khí) sang chất lưu khác mà không để chúng tiếp xúc với nhau. Bộ tản nhiệt phòng ngủ là một thiết bị trao đổi nhiệt –nó truyền nhiệt từ hơi nước đi qua không khí xung quanh nó – và máy điều hòa trong phòng cũng vậy.

Việc chế tạo thiết bị trao đổi nhiệt tốt khá phức tạp. Nó phải hoàn thành mục tiêu chính là truyền đúng lượng năng lượng, đồng thời phải đảm bảo hiệu quả, an toàn, bền bỉ và rẻ tiền. Để đáp ứng tất cả yêu cầu này, nhà thiết kế phải hiểu các mức hiệu suất cần thiết, nhiệt động lực học và chất lỏng, tính chất vật liệu, phương pháp sản xuất và chi phí,... Tất nhiên, trong thực tế, nhiều nhà thiết kế rút ra lượng kiến thức hữu ích khổng lồ đã có trong các thiết bị trao đổi nhiệt thành công trước đó; họ tinh chỉnh thiết kế hiện có để đáp ứng các yêu cầu trong trường hợp sử dụng mới.

Nhưng một nhà thiết kế thiết bị trao đổi nhiệt sẽ làm gì nếu có tất cả các kiến thức lý thuyết mà không có kinh nghiệm tích lũy? Hay nói cách khác, điều gì sẽ xảy ra nếu nhà thiết kế biết chính xác hiệu suất yêu cầu “giới hạn” là gì – kích thước, chi phí, tuổi thọ, sự truyền năng lượng,… – và các nguyên tắc của các chuyên gia tầm cỡ thế giới về khoa học, kỹ thuật có liên quan, nhưng chưa từng làm việc với thiết bị trao đổi nhiệt, hoặc thậm chí không nhận ra giá trị của chúng? Một nhà thiết kế như vậy sẽ có thể nghĩ ra điều gì?

Hình 1 là một ví dụ. Và bây giờ, hẳn bạn cũng đoán ra nó được thiết kế bởi một chiếc máy tính.

Hình 1: Một thiết bị trao đổi nhiệt được thiết kế bằng phần mềm thiết kế theo thuật toán. (nguồn: Autodesk)

Thiết kế nhân tạo tự nhiên

Thiết bị trao đổi nhiệt trong Hình 1 là ví dụ về “thiết kế theo thuật toán”, một quy trình trong đó phần mềm được sử dụng không phải để giúp nhà thiết kế tạo ra các bản vẽ, thực hiện các tính toán và khám phá sự cân bằng, mà thay vào đó thực hiện tất cả công việc đó hoàn toàn tự động và đưa ra một hoặc nhiều thiết kế hoàn chỉnh có thể đáp ứng tất cả yêu cầu.

Bộ phận này được sản xuất bằng kỹ thuật in 3D. Trên thực tế, chúng ta không thể sử dụng các quy trình sản xuất truyền thống. Nhưng giờ đây, khi in 3D đã trở thành hiện thực, phần mềm thiết kế theo thuật toán không còn bị hạn chế bởi các phương thức sản xuất cũ và có thể tự do tưởng tượng cũng như đề xuất nhiều hình dạng hơn. Và không giống với phần lớn, nếu không muốn nói là tất cả nhà thiết kế, phần mềm không thiên về ý thức hay tiềm thức đối với các phương thức hiện có, vì vậy nó thật sự có thể khám phá một cách tự do hơn.

Phần mềm thiết kế theo thuật toán có thật sự “sáng tạo” hay không? Đây là câu hỏi khó bởi vì sáng tạo là ví dụ điển hình về thứ mà nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo Marvin Minsky gọi là “vali”. Như ông đã nói: “Hầu hết các từ chúng ta sử dụng để mô tả trí óc của mình (như ‘ý thức’, ‘học tập’ hoặc ‘trí nhớ’) là những mớ ý tưởng lộn xộn trong một chiếc vali.” Chúng ta chỉ thấy một mớ bòng bong khi nhìn vào các định nghĩa khác nhau của sự sáng tạo. Chẳng hạn, Từ điển tiếng Anh Oxford nói rằng sự sáng tạo là “sử dụng trí tưởng tượng hoặc ý tưởng ban đầu, đặc biệt là trong việc tạo ra một tác phẩm nghệ thuật.”

Một thiết bị trao đổi nhiệt được tạo ra bởi phần mềm thiết kế theo thuật toán không thật sự đáp ứng định nghĩa này, vì nó không ra đời với mục đích trở thành một tác phẩm nghệ thuật và nó không phải là kết quả từ bất kỳ trí tưởng tượng của ai. Tuy nhiên, Merriam- Webster có một định nghĩa khá khác biệt về sự sáng tạo, đó là: “khả năng tạo ra những điều mới hoặc nghĩ ra những ý tưởng mới.” Theo định nghĩa này, chúng tôi nghĩ rằng phần mềm thiết kế theo thuật toán rõ ràng là sáng tạo.

Con người không đóng vai trò gì trong việc thiết kế bộ phận được thể hiện trong Hình 1, nhưng lại có vai trò quan trọng trong việc cho biết bộ phận nào cần thiết kế cho phần mềm thiết kế. Con người quy định đầu vào của phần mềm mà trong đó họ xác định bộ phận nào có thể được thực hiện. Để làm tốt công việc này, họ phải hiểu vị trí cần thiết phù hợp với bộ phận đó, môi trường nó có thể tồn tại và hoạt động, và năng lượng cần thiết để có thể chuyển đổi,… Nói tóm lại, những người này có rất nhiều kiến thức và kỹ năng về miền có liên quan – cũng như hầu hết nhà thiết kế thiết bị trao đổi nhiệt cần đến bản thiết kế.

Tốc độ cao, thiết kế lạ

Điều gì sẽ xảy ra nếu ít nhất một số kiến thức có liên quan cũng có thể được tạo ra một cách tự động? Điều gì sẽ xảy ra nếu các công cụ bổ sung có thể được thêm vào sự kết hợp giữa phần mềm thiết kế theo thuật toán và in 3D để phát triển hơn nữa các công nghệ kỹ thuật số sáng tạo? Bắt đầu từ năm 2013, Autodesk đã hợp tác với một nhóm các nhà thiết kế xe hơi và người lái xe đóng thế ở Los Angeles để tìm hiểu về những điều này. Mục tiêu của họ là tạo ra một hệ thống tự động có thể thiết kế khung gầm xe đua từ đầu và tự xác định các thông số kỹ thuật cần thiết của khung gầm để mang lại hiệu quả tối ưu hơn.

Để làm được điều này, trước tiên, nhóm nghiên cứu đã chế tạo một chiếc xe đua truyền thống đơn giản nhất – về cơ bản chỉ là khung gầm, hộp số, động cơ, ghế ngồi và bánh xe. Sau đó, nhóm nghiên cứu đã phủ kín khung xe bằng các cảm biến đo lường mức độ liên quan – áp suất, lực căng, nhiệt độ, sự dịch chuyển và tất cả những thứ khác mà khung xe phải đáp ứng. Như chúng ta đã thảo luận trong chương trước, các cảm biến kỹ thuật số hiện nay đều nhỏ, rẻ và có khả năng đáp ứng, do đó, nhóm có thể thu được một lượng lớn dữ liệu chính xác từ khung gầm của công cụ này.

Họ đã đưa chiếc xe hơi cảm biến này đến sa mạc Mojave, nơi tài xế sẽ thử nghiệm vượt qua giới hạn thông thường – tăng tốc, đạp phanh và lái với kỹ năng khó nhất mà không bị va đập, trong khi đó các cảm biến xe sẽ thu thập dữ liệu. Đến cuối cuộc thử nghiệm nguy hiểm này, nhóm nghiên cứu đã có khoảng 20 triệu điểm dữ liệu về cấu trúc của chiếc xe và các lực tác động lên nó, sau đó nhập số dữ liệu này vào Project Dreamcatcher – một công nghệ thiết kế theo thuật toán từ Autodesk – và áp dụng cho mô hình 3D khung gầm hiện có. Hình 2 là những gì phần mềm đưa ra. Đối với chúng tôi, nó chỉ có thể nhận dạng một cách mơ hồ khung gầm xe đua. Nó trông giống như hộp sọ của voi mamut hoặc cá voi, hoặc có lẽ là bộ xương silicon dioxide siêu nhỏ của một tảo cát¹.

Đây không phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên. Xương, bộ xương, và các cấu trúc khác trong tự nhiên là những thành tựu của quá trình tiến hóa cổ xưa, kết quả của nó theo nghĩa đen là sự sống và cái chết. Sự tiến hóa đã tạo ra những thiết kế tuyệt vời – những thiết kế mang tính lâu dài, bền vững, tiết kiệm năng lượng, phức tạp, mạnh mẽ và thon gọn.

Hình 2: Mô hình khung xe đua (nguồn: Autodesk)

Vì vậy, có lẽ chúng ta không nên quá ngạc nhiên khi phần mềm thiết kế theo thuật toán được giao nhiệm vụ thiết kế một cấu trúc tối ưu để đáp ứng một tập hợp các yêu cầu về hiệu suất, nó có thể nghĩ ra một thứ gì đó trông giống như đến từ tự nhiên.

Bạn có nhận thấy điểm khác thường nào không? Khung gầm này cũng không đối xứng; bên phải và bên trái của nó không phải là hình ảnh phản chiếu của nhau. Điều này cũng khá hợp lý. Bởi vì một chiếc xe đua thường quay theo một hướng nhiều hơn so với các hướng còn lại khi chạy, nên hai bên khung xe sẽ chịu các lực khác nhau. Các nhà thiết kế đã nhận thức được thực tế này trong một khoảng thời gian khá dài, nhưng những sáng tạo của họ hiếm khi, nếu không muốn nói là chưa bao giờ, bất đối xứng rõ rệt như những thứ từ phần mềm thiết kế theo thuật toán.

Các ví dụ như khung gầm xe đua này thuyết phục chúng ta rằng sáng tạo kỹ thuật số không chỉ là sự bắt chước và phát triển thêm. Máy tính có thể làm được nhiều điều hơn là mở rộng và kết hợp những gì con người đã làm ra. Chúng tôi tin rằng điều gần như ngược lại có thể xảy ra: khi máy tính được trang bị kiến thức khoa học và kỹ thuật tích lũy của chúng ta, được cung cấp các yêu cầu về hiệu suất, hoặc có đủ dữ liệu để tìm ra những yêu cầu đó, chúng có thể và sẽ đưa ra các giải pháp mới mà chúng ta chưa từng nghĩ tới.

Máy tính nói: “Eureka!”¹

Có thể chắc chắn rằng các hệ thống thiết kế kỹ thuật số không có những định kiến và sự mù quáng của con người khi tích lũy kinh nghiệm. Năng lực tính toán đáng kinh ngạc hiện đồng nghĩa với việc những hệ thống thiết kế kỹ thuật số có thể khám phá một cách nhanh chóng và không hề tốn kém nhiều giải pháp khả thi hơn tất cả số người trong một tòa có thể nghĩ ra. Trong thực tế, các hệ thống sáng tạo kỹ thuật số đã làm được điều đó.

Trong các ngành khoa học, việc tìm ra một lý thuyết mới, một lý thuyết mà cuối cùng sẽ được hỗ trợ bởi các kết quả thực nghiệm, là ví dụ điển hình cho sự sáng tạo theo phong cách “Eureka!”. Một nghiên cứu xuất sắc của các nhà sinh học tính toán tại Đại học Y dược Baylor và các chuyên gia phân tích tại IBM đã chứng minh rằng: công nghệ trí tuệ nhân tạo Watson của IBM có thể được sử dụng để đưa ra các giả thuyết khoa học hữu ích. Nhóm nghiên cứu đã tìm kiếm kinase² kích hoạt protein p53, chất có khả năng kiềm chế sự phát triển của bệnh ung thư. Họ đã cho Watson “đọc”³ 70.000 bài báo khoa học được xuất bản về chủ đề này, sau đó yêu cầu công nghệ này dự đoán kinase nào sẽ bật hoặc tắt hoạt động của p53. Watson đã dự đoán bảy ứng cử viên.

Làm thế nào để chúng ta biết liệu đây là những ứng cử viên tốt hay xấu? Chúng ta biết rõ điều này vì các nhà nghiên cứu chỉ đưa cho Watson các bài báo được xuất bản trước năm 2003. Điều này có nghĩa là họ có thể sử dụng sự tiến bộ của khoa học trong vòng 10 năm kể từ năm 2003 đến 2013 để xác định giả thuyết nào của Watson, nếu có, đã được nghiên cứu và hỗ trợ. Trên thực tế, tất cả bảy trong số các ứng cử viên kinase được đề xuất bởi Watson đã kích hoạt p53. Những kết quả này đặc biệt ấn tượng khi xem xét đến khoảng thời gian 30 năm qua, khoa học trong lĩnh vực này mỗi năm chỉ phát hiện ra một kinase kích hoạt p53. Đây không phải là vấn đề bông đùa.

Nhưng nghệ thuật thì khác, phải không?

Sáng tạo kỹ thuật số cũng đã đạt đến trình độ nghệ thuật. Chương trình The Painting Fool (Họa sĩ ngu ngốc) của Simon Colton vẽ ra bối cảnh mà trong đó không có bất kỳ thông tin đầu vào nào của con người, Patrick Tresset đã chế tạo một số cánh tay robot vẽ chân dung của các người mẫu thật với các “bàn tay” khác nhau, và Emily Howell, một chương trình được phát triển bởi Giáo sư Âm nhạc David Cope, sáng tác nhạc theo nhiều phong cách khác nhau.

Chúng ta thường nghe nói các phần mềm mỹ thuật, nhà soạn nhạc và nhiều môn nghệ thuật khác không tài giỏi như đối tác con người của chúng – các sáng tạo của máy móc vẫn còn hời hợt so với những sáng tạo của trí óc con người. Nhưng Cope nói rằng ông đã nhận thấy một hiện tượng thú vị. Như câu chuyện về tác phẩm của ông do Ryan Blitstein đăng trên Tạp chí Pacific Standard năm 2010: “Tại một buổi hòa nhạc ở Santa Cruz, phần giới thiệu của chương trình đã không đề cập đến việc Emily Howell không phải là con người, và một giáo sư hóa học đồng thời là một người hâm mộ âm nhạc đã mô tả buổi biểu diễn tác phẩm của Howell là một trong những trải nghiệm cảm động nhất trong cuộc đời âm nhạc của ông. Sáu tháng sau, khi vị giáo sư đó tham dự một bài giảng của Cope về Emily Howell và nghe buổi hòa nhạc ngày trước được phát từ máy ghi âm, Cope nhớ vị giáo sư đó đã nói rằng: ‘Bạn biết đấy, đó là một bản nhạc tuyệt vời, nhưng tôi có thể nói ngay rằng nó là một bản nhạc được máy tính tạo ra. Trong bản nhạc không có tình cảm, tâm hồn hay chiều sâu của một tác phẩm.’”

Có lẽ chúng ta không nên quá ngạc nhiên khi một “nhà soạn nhạc” kỹ thuật số có thể tạo ra âm nhạc mà mọi người cảm thấy ám ảnh hoặc đáng yêu. Thẩm mỹ của con người – những thứ chúng ta cho là đẹp, hoặc hấp dẫn đúng với sở thích và giác quan của mình – là khái niệm rất phức tạp và khó hiểu (đặc biệt khi khái niệm này thay đổi theo thời gian, giữa các nhóm và các nền văn hóa khác nhau), nhưng điều đó không phải là không thể. Chúng ta đã phát hiện ra ít nhất một số quy tắc và nguyên tắc – như thường xuyên sử dụng “tỷ lệ vàng” khoảng 1,618 đến 1 khi sắp xếp các yếu tố của một bức tranh hoặc bố cục hình ảnh – và vẫn đang học hỏi được nhiều hơn (mặc dù một số có thể vượt qua sự hiểu biết của chúng ta trong một thời gian khá dài).

Kiến thức này đang được áp dụng trong công nghệ và được sử dụng trong một loạt các ngành công nghiệp. The Grid là công ty khởi nghiệp chuyên cung cấp cho cá nhân cũng như các công ty những trang web tùy biến cao phản ánh sở thích của bản thân và tuân theo các nguyên tắc hàng đầu cho thiết kế web, nhưng không có sự tham gia của bất kỳ nhà thiết kế web là con người nào. IBM đã triển khai công nghệ Watson của mình trong nhà bếp, tại đó họ đã đưa ra các công thức nấu ăn trong sách dạy nấu ăn có sự kết hợp mới lạ của các nguyên liệu và hương vị mà mọi người vẫn thích.¹ Tháp Thượng Hải là tòa nhà chọc trời cao 128 tầng nằm ở trung tâm Phố Đông của thành phố. Nó rất tiết kiệm năng lượng, sử dụng công nghệ giúp giảm 34.000 tấn các-bon mỗi năm và sử dụng vật liệu giúp tiết kiệm 58 triệu đô-la chi phí xây dựng. Hơn nữa, chúng ta thấy hình dạng xoắn, lấp lánh của nó khá đẹp. Cả hình dạng và cấu trúc ban đầu của tòa nhà đều do máy tính tạo ra. Sau đó, chúng được các nhóm kiến trúc sư là con người cải thiện trong một quy trình lặp đi lặp lại, nhưng điểm khởi đầu cho các nhóm kiến trúc sư này là một tòa nhà được thiết kế bởi máy tính, khác xa một bản thiết kế trên tờ giấy trắng.

Điều mà máy tính không sở hữu

Nhà tiên phong về lĩnh vực âm nhạc tự động phát David Cope nói rằng: “Hầu hết những gì tôi đã nghe [và đọc] đều tào lao. Đó là vấn đề giữa máy móc với con người, và ‘có phải bạn đang lấy đi thứ nhỏ bé cuối cùng chỉ có ở con người – sự sáng tạo?’ Tôi chỉ thấy điều này thật gian khổ và không sáng tạo.” Chúng ta hoàn toàn có thể hiểu được cảm xúc của ông. Cuộc tranh luận về việc liệu máy tính có thể, hoặc thật sự sáng tạo là đề tài được một số người quan tâm, nhưng chúng ta lại hào hứng với những câu hỏi về cách tối đa hóa sự sáng tạo trên thế giới hơn nhiều. Chúng tôi tin rằng cách đúng đắn để làm điều này là tiến lên ở cả hai mặt trận: tiếp tục làm việc để tạo ra những máy tính có thể đưa ra những ý tưởng mới tuyệt vời, và tìm ra những cách tốt nhất để kết hợp chúng với Đấng sáng tạo ra con người. Các giải pháp tốt nhất ở đây sẽ là sự kết hợp giữa trí óc con người và máy móc.

Quá thường xuyên, khi chúng ta kết hợp chúng lại với nhau, chúng ta yêu cầu trí óc làm những công việc nhàm chán và lặp đi lặp lại mà đáng lẽ nên được xử lý bởi máy móc. Như chúng tôi đã mô tả trong Chương 2, toàn bộ mục tiêu của “quan hệ cộng tác tiêu chuẩn” lâu đời được xây dựng cách đây 20 năm là giải phóng con người khỏi lao động chân tay để tư duy cao cấp hơn bằng cách giao các công việc lặp đi lặp lại cho máy tính. Nhưng ngày nay, các nhà thiết kế và các chuyên gia sáng tạo khác dành quá nhiều thời gian của họ để làm những công việc buồn tẻ. Như cựu Giám đốc Điều hành Autodesk, Carl Bass, đã giải thích với chúng tôi:

Sử dụng các công cụ [thiết kế hỗ trợ máy tính] cũng giống như hình học lớp 11. Bạn ngồi đó, vẽ một đường thẳng, tìm trung điểm, bạn làm điều này, bạn vẽ một thứ khác, bạn đùn và bo tròn¹ nó. Điều thú vị là bạn làm điều đó một cách ngây dại để biết liệu điều mình làm có giải quyết được vấn đề hay không. Bạn có thể xử lý tất cả các chi tiết này trong nhiều tuần rồi mới phát hiện ra rằng cơ chế mà bạn xây dựng thật sự không có hiệu quả. Chúng ta đã đào tạo cả một thế hệ con người để làm việc theo cách này. Tôi nghĩ rằng chúng ta đã cung cấp cho con người những công cụ dở tệ.

Autodesk và các công ty khác đang làm việc trên các công cụ tốt hơn để hỗ trợ sự sáng tạo. Những sản phẩm thế hệ tiếp theo sẽ làm nên những điều khác biệt.

Đầu tiên, họ sẽ cho phép mọi người kiểm tra tính khả thi hoặc sự phù hợp của các ý tưởng trước khi yêu cầu thực hiện nhiều bài “hình học lớp 11”. Thiết kế đầu tiên của Archetypal là một bản phác thảo ngay ở mặt sau của chiếc khăn ăn. Các công cụ kỹ thuật số trong tương lai gần sẽ có thể khai thác thứ gì đó giống như bản phác thảo này – một thứ gì đó được sản xuất nhanh chóng – trong một khoảnh khắc đầy cảm hứng, và đưa ra phản hồi nhanh chóng, chính xác về hiệu quả: liệu tòa nhà có đứng vững trong trận động đất, hay động cơ có thể sản sinh đủ năng lượng không.

Thứ hai, ở mọi giai đoạn của quá trình thiết kế, các công cụ mới sẽ tự động thực hiện nhiều công việc lặp đi lặp lại hơn. Chúng ta lại rất tệ trong việc này – chúng ta mất quá nhiều thời gian và mắc quá nhiều lỗi – vì vậy chúng ta thực sự nên tiếp cận công nghệ và cuối cùng cập nhật quan hệ cộng tác tiêu chuẩn cho những nỗ lực sáng tạo.

Trong một khoảng thời gian rất lâu nữa, con người vẫn sẽ đóng vai trò lớn trong công việc sáng tạo, ngay cả khi công nghệ đi trước chúng ta. Trước đó trong cuốn sách này, chúng ta dành một vai trò tương đối nhỏ cho con người trong rất nhiều tình huống đòi hỏi việc đưa ra quyết định, phán đoán, chẩn đoán hoặc dự báo. Tại sao sự sáng tạo lại khác biệt? Nó khác biệt bởi vì trong nhiều lĩnh vực, việc tạo ra một cái gì đó mới và tốt trên thế giới có lẽ đòi hỏi người sáng tạo phải sống trong thế giới đó, và máy tính không “sống” trong thế giới của chúng ta theo nghĩa của từ này. Đây không phải là nơi để thảo luận “ý thức” là gì – đã có quá nhiều thế hệ và thư viện định nghĩa cụm từ phức tạp này – trừ việc nói rằng máy tính hiện tại không có ý thức. Để biết những gì con người mong muốn tiếp theo thường đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về khái niệm “con người” và trải nghiệm của họ về thế giới bằng tất cả các giác quan và cảm xúc. Chúng tôi có thể nói rằng, trong một thời gian dài sắp tới, con người chúng ta là những đối tượng duy nhất có kiến thức đó.

Khi quan sát vào năm 2008, nhà viết lời Andrew Bird đã phát hiện “điều duy nhất ngăn cách mớ hỗn độn của những quan sát tạp nham với một bài hát là khoảnh khắc của sự tự tin quá mức.” Chúng tôi thích cái nhìn sâu sắc của ông nhưng nghĩ rằng ông đã quá khiêm tốn. Máy tính không bao giờ thiếu tự tin, chúng có thể tạo ra danh sách vô tận các quan sát tạp nham và có liên kết về tình yêu cũng như sự mất mát. Mặc dù vậy, chúng tôi rất ngạc nhiên khi một phần mềm viết lời kỹ thuật số có thể tạo ra những ca từ tuyệt vời như Cole Porter, Joni Mitchell hay Jay Z. Phần lớn sự sáng tạo của họ đến từ việc hiểu biết tình trạng của con người. Không có điều gì chỉ ra rằng chúng ta đang tiến gần đến việc số hóa sự hiểu biết này. Nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo Yann LeCun nghĩ rằng chúng ta cuối cùng cũng sẽ đến đích vào một ngày nào đó, nhưng hiện tại, “có những tiến bộ chính về khái niệm mà chúng ta vẫn không biết cách làm.” Andrew Ng, một nhà nghiên cứu vĩ đại khác, cũng đồng ý với quan điểm này. Ông ấy nói rằng: “Chúng ta không biết bộ não hoạt động như thế nào và thuật toán không hoạt động theo phương thức của bộ não.”

Cho đến khi chúng có thể hoạt động như một bộ não, chúng ta sẽ thấy các thể loại thơ và văn xuôi do trí tuệ nhân tạo sáng tác đăng trên CuratedAI (tạm dịch: Trí tuệ nhân tạo được kiểm duyệt), “tạp chí văn học dành cho con người do máy móc viết.” Một tác phẩm đại diện là “The Music Is Satisfed with Mr. Bertram’s Mind” (“Âm nhạc thỏa mãn tâm trí của Bertram”) do mạng lưới nơ-ron Deep Thunder sáng tác đã xuất hiện vào tháng 8 năm 2016 sau khi được “xuất hiện trên các cuốn tiểu thuyết Jane Austen”. Nó bắt đầu như thế này:

Lạnh lẽo, và không có hồi ức về điều đã xảy ra tại Grief. Nói với người lớn tuổi nhất rằng khi tôi cố gắng là người đầu tiên nhận được lời khen, và tất cả điều này đã bất cẩn được truyền đến ông Crawford; nhưng bà xứng đáng hơn trước đây rất nhiều, và tôi chắc chắn rằng mình không có từ ngữ nào tuyệt vời cả, thưa bà, tôi chắc chắn rằng chúng tôi không biết âm nhạc đã thỏa mãn tâm trí của ông Bertram.

Chúng ta không biết điều đó có nghĩa là gì, và nó sẽ còn gắn bó với tiểu thuyết và lời bài hát do con người tạo ra trong tương lai gần hay không.

KẾT NỐI GIỮA NGƯỜI VỚI NGƯỜI TRONG THẾ GIỚI SỐ HÓA

Bản chất con người vốn dĩ là quan hệ giữa các cá nhân với nhau. Chúng ta là những sinh vật xã hội sâu sắc, tồn tại trong các thực thể ngày càng mở rộng – gia đình, bầy đàn, bộ lạc, thành phố – trong suốt lịch sử tiến hóa hiện đại. Một hậu quả tất yếu của xu hướng này là chúng ta hòa hợp với nhau, dù với tư cách cá nhân hay thành viên nhóm. Hầu như chúng ta đều luôn quan tâm sâu sắc về cách con người phụ thuộc lẫn nhau, về những gì người khác nghĩ về chúng ta (những người xã hội thực sự và những người mắc chứng rối loạn phổ tự kỷ nghiêm trọng thuộc số ít trường hợp ngoại lệ). Đồng nghiệp của chúng tôi tại MIT, đồng thời là nhà nghiên cứu tài năng phi thường, Deb Roy, đã chỉ ra rằng bản chất xã hội này cho chúng ta sự mạnh mẽ để dự đoán những công việc và nhiệm vụ nào sẽ ít bị ảnh hưởng nhất bởi tiến bộ công nghệ: rất đơn giản, đó là vận dụng những xu thế xã hội của chúng ta.

Danh sách các xu thế này bao gồm lòng trắc ẩn, niềm tự hào, sự bối rối, lòng đố kị, tính công bằng và sự đoàn kết. Để xem cách chúng vận hành trong môi trường công việc, hãy lấy ví dụ về một huấn luyện viên bóng đá nữ trung học. Sẽ thật tuyệt nếu cô ấy có hiểu biết chiến lược sâu sắc về môn thể thao này, khả năng quan sát tiến trình của trận đấu và thay đổi chiến thuật một cách thích hợp, nhưng vì dù thắng hay thua đều không có ảnh hưởng lớn đến tài chính, nên khả năng dẫn dắt đội bóng đến chiến thắng không phải là ưu tiên lớn nhất cho công việc này. Thay vào đó, vấn đề được quan tâm là khả năng khiến các cô gái phối hợp tốt với nhau để theo đuổi mục tiêu, dạy họ trở thành đồng đội với tinh thần hỗ trợ lẫn nhau, và phát triển tính cách của họ thông qua thể thao. Huấn luyện viên đã hoàn thành phần việc này bằng cách khai thác lòng trắc ẩn của chính mình và niềm tự hào của các cô gái. Cô cũng tận dụng mong muốn nhận được sự ủng hộ từ phía huấn luyện viên của những cô gái này, bởi họ coi cô là một hình mẫu quyền lực lý tưởng.

Hầu hết chúng ta đều cho rằng những huấn luyện viên bóng đá giỏi thường rất hiếm, nhưng chúng ta quên rằng không tồn tại những huấn luyện không phải con người. Hãy thử tưởng tượng một robot huấn luyện viên bóng đá nữ kỹ thuật số có trí tuệ nhân tạo. Liệu nó có thể nhìn ra những người có tố chất lãnh đạo và những tố chất khác biệt trong đội, đồng thời biết cách xoay sở nếu một số cô gái sở hữu cả hai điều đó? Liệu nó có thể gắn kết đội bóng với nhau trong suốt mùa giải, dung hòa những thứ tốt nhất và tệ nhất? Liệu nó có thể thúc đẩy một cô gái vượt qua sự mệt mỏi và nghi ngờ bản thân, từ đó hoàn thành những điều mà cô ấy nghĩ là không thể? Chúng tôi từng học được rằng không gì là không thể với công nghệ, nhưng ở đây, chúng tôi sẽ nói rằng “gần như chắc chắn là không”.

Máy tính đang làm tốt các nhiệm vụ như xác định trạng thái cảm xúc của con người bằng cách quan sát biểu cảm khuôn mặt và giọng nói của chúng ta, nhưng còn rất lâu nữa chúng mới có thể thực hiện những điều chúng ta vừa liệt kê. Chúng ta tự tin rằng khả năng làm việc hiệu quả theo các trạng thái cảm xúc và các xu thế xã hội sẽ vẫn là một kỹ năng sâu sắc của con người trong thời gian tới. Điều này ám chỉ cách kết hợp lạ thường giữa trí óc và máy móc khi chúng ta tiến sâu hơn vào thời đại máy móc thứ hai: hãy để máy tính đi đầu trong việc đưa ra quyết định (hoặc phán đoán, dự đoán, chẩn đoán,…), sau đó nhường quyền dẫn dắt cho con người nếu cần phải thuyết phục người khác đồng ý với những quyết định này.

Nhiều ví dụ về cách thế giới này được thực tế hóa đến từ lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chẩn đoán y khoa là một bài tập khớp mẫu, nhờ số hóa thông tin chăm sóc sức khỏe cùng những tiến bộ trong học máy và các lĩnh vực khác, máy tính đang đạt được mức hiệu suất siêu phàm trong bài tập này. Nếu hiện tại bác sĩ chẩn đoán giỏi nhất thế giới trong hầu hết các chuyên khoa – X quang, bệnh lý, ung thư,… – chưa phải bằng kỹ thuật số, thì điều đó sẽ sớm xảy ra. Việc có một chuyên gia là con người tham gia xem xét chẩn đoán này vẫn là một ý tưởng tốt,¹ nhưng máy tính sẽ nắm giữ vai trò chủ đạo.

Tuy nhiên, hầu hết bệnh nhân không muốn nhận chẩn đoán từ máy. Họ muốn được chẩn đoán từ một con người bằng xương bằng thịt với lòng trắc ẩn có thể giúp họ hiểu và chấp nhận những tin tức xấu. Và sau khi thực hiện việc chẩn đoán, các chuyên gia y tế có khả năng hình thành các kết nối giữa cá nhân với nhau và vận dụng các xu thế xã hội giá trị cao vì chỉ họ mới có thể khiến bệnh nhân tuân thủ liệu trình điều trị theo quy định. Sự không tuân thủ là một vấn đề lớn trong y học, ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe của hàng triệu người và ước tính tốn chi phí thuốc men lên tới 289 tỷ đô-la mỗi năm tại Mỹ.

Cho đến giữa năm 2015, Iora Health, một công ty có trụ sở tại Cambridge, Massachusetts, đã điều hành 13 phòng khám chăm sóc sức khỏe ở sáu tiểu bang ở Mỹ, cố gắng giữ cho mọi người khỏe mạnh bằng cách ghép đôi họ với các “huấn luyện viên sức khỏe”. Các chuyên gia này cung cấp lời khuyên y tế nhưng cũng chịu khó lắng nghe, dành thời gian với bệnh nhân và làm cho toàn bộ trải nghiệm chăm sóc sức khỏe mang tính liên kết cá nhân sâu sắc thay vì chỉ từ một chiều. Cách tiếp cận này dường như đang mang lại hiệu quả. Một bài báo trên tờ Boston Globe viết: “Tại một địa điểm của Iora, theo công ty, tỷ lệ nhập viện thấp hơn 37% và chi phí chăm sóc sức khỏe thấp hơn 12% so với nhóm kiểm soát sử dụng hệ thống chăm sóc sức khỏe thông thường. Tại hai địa điểm khác, số ca cấp cứu đã giảm ít nhất 30%.”

Con người sẽ tiếp tục đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong các hệ thống cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tiến bộ trong tương lai, nhưng không phải với cùng một vai trò như ngày nay. Các điều phối viên chăm sóc nhạy bén về mặt cảm xúc và xã hội, thay vì các nhà chẩn đoán tài giỏi và các HiPPO khác, có thể sẽ đóng vai trò trung tâm. Ở phần trước, chúng tôi đã kể một câu chuyện đùa cũ về hai nhân viên – con người và con chó – trong nhà máy tương lai. Chúng tôi đề nghị một tinh chỉnh nhỏ trong chăm sóc sức khỏe: văn phòng y tế tương lai có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo, một người và một chó. Công việc của trí tuệ nhân tạo sẽ là chẩn đoán bệnh nhân, công việc của con người là thấu hiểu, truyền đạt chẩn đoán và hướng dẫn bệnh nhân điều trị, còn công việc của con chó sẽ là cắn những người cố gắng phê phán trí tuệ nhân tạo.

TÓM TẮT CHƯƠNG

▶ Giờ đây, máy tính có thể làm được nhiều thứ hơn, đáp ứng hầu hết các định nghĩa về “sáng tạo” – thiết kế các bộ phận có tính năng và thẩm mỹ, sáng tác nhạc, đưa ra các giả thuyết khoa học hữu ích,…

▶ Khả năng sáng tạo của máy tính đang mở rộng nhanh chóng. Ví dụ, giờ đây chúng không chỉ thiết kế một bộ phận đáp ứng yêu cầu mà còn tìm ra những yêu cầu đó từ một khối dữ liệu.

▶ Những “nhà sáng tạo” kỹ thuật số này thường đưa ra các giải pháp rất khác so với con người. Đây là một điều tốt, vì sự đa dạng quan điểm thường dẫn đến kết quả tốt hơn.

▶ Nhưng máy tính vẫn không thật sự hiểu được tình trạng của con người, vì chúng không trải nghiệm thế giới theo cách của chúng ta. Chúng ta không mong đợi sẽ sớm được đọc một cuốn tiểu thuyết hoàn chỉnh từ chính các máy móc này.

▶ Nỗ lực sáng tạo là một trong những lĩnh vực hiệu quả nhất về sự kết hợp mới giữa trí óc và máy móc. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn là để máy móc đảm đương công việc “khó nhằn”, và đưa ra các đề xuất ban đầu để con người có thể mở rộng và cải thiện.

▶ Công nghệ kỹ thuật số không giỏi trong việc đáp ứng hầu hết các xu thế của xã hội chúng ta. Vì vậy, công việc khai thác các xu thế xã hội này có thể sẽ tiếp tục thuộc về con người trong thời gian tới. Những công việc này bao gồm các nhiệm vụ đòi hỏi sự đồng cảm, khả năng lãnh đạo, làm việc nhóm và huấn luyện.

▶ Khi công nghệ tiến bộ, các kỹ năng xã hội cấp cao thậm chí có thể trở nên giá trị hơn so với các kỹ năng định lượng tiên tiến. Và khả năng kết hợp xã hội với các kỹ năng định lượng thường sẽ có tỷ lệ trả công cao nhất.

CÂU HỎI

1. Những người sáng tạo và cải tiến nhất trong tổ chức của bạn phải làm bao nhiều công việc nhàm chán, có tính chất lặp đi lặp lại?

2. Bạn có tự tin chỉ ra sự khác biệt giữa một bức tranh, giai điệu, thiết kế trang web hoặc giả thuyết khoa học do con người tạo ra so với do máy móc tạo ra không? Bạn có tự tin rằng những thứ do con người tạo ra sẽ tốt hơn không?

3. Sự kết nối giữa người với người có thể giúp cải thiện hiệu suất của bạn cũng như tổ chức ở mảng nào?

4. Trong số các nhiệm vụ hiện đang được thực hiện bởi con người trong tổ chức của bạn, đâu sẽ là công việc khó khăn nhất để máy tính đảm nhận? Tại sao bạn nghĩ vậy?

5. Nhìn vào các nhiệm vụ và quy trình hiện có trong công việc hoặc tổ chức của bạn, bạn thấy đâu là sự phân chia công việc lý tưởng giữa con người và máy móc?

6. Những sản phẩm hoặc dịch vụ mới nào có thể được tạo ra bằng cách kết hợp các khả năng nổi bật của máy móc với sự tiếp xúc của con người?