4 quyển sách nhất định phải đọc về trí tuệ nhân tạo

Theo New York Times, khoảng 2 năm qua, trí tuệ nhân tạo (AI) là chủ đề được bàn luận sôi nổi, lấn át những lĩnh vực khác trong đời sống công nghệ. Người ta lo sợ rằng AI sẽ biến đổi mọi ngành công nghiệp, sẽ huỷ diệt thế giới, sẽ thay thế loài người trong tương lai. Nhưng AI là gì? Từ đâu đến? Hoạt động ra sao? Đang phát triển theo xu hướng nào?... thì không phải ai cũng biết rõ.

Trước khi ChatGPT xuất hiện, rất khó thuyết phục độc giả quan tâm đến AI. Sam Altman -  CEO OpenAI, tập đoàn đứng sau công cụ AI nổi tiếng nhất hiện nay – sẵn sàng nói với bất kỳ ai chịu lắng nghe rằng cần có quy định về AI. Tuy nhiên, rất ít người quan tâm, biên tập viên khịt mũi, độc giả ngáp dài.

Mọi thứ thay đổi hoàn toàn sau màn ra mắt gây choáng váng của ChatGPT, kích hoạt cuộc đua phát triển AI trên quy mô toàn cầu. Mọi người đều nói về AI nhưng không phải ai cũng hiểu rõ điều họ đang bàn tán.

Trong trường hợp này, một số quyển sách hữu ích về AI sẽ giúp độc giả có được những góc nhìn khác nhau và lý giải các vấn đề chưa được làm sáng tỏ.

The Alignment Problem (2020)

‘The Alignment Problem’ thích hợp cho những ai muốn tìm hiểu những vấn đề cơ bản về AI. Ảnh: New York Times.

Nếu bạn dự định đọc một quyển sách để có hiểu biết cơ bản về AI thì The Alignment Problem chính là lựa chọn thích hợp. Tác phẩm của Brian Christian được xuất bản vào năm 2020, thời điểm chưa diễn ra làn sóng AI rầm rộ.

Theo nhận xét của New York Times, điều đó giúp The Alignment Problem có nội dung tiết chế hơn, khách quan hơn những ấn phẩm ra đời dưới sức ảnh hưởng của cơn sốt AI hậu ChatGPT.

Giá trị cốt lõi của cuốn sách là nội dung được chắt lọc kỹ lưỡng từ quan điểm của các nhà khoa học máy tính, nhà tâm lý học nhận thức và triết học.

Vấn đề với AI không phải là nó sẽ hủy diệt thế giới, Christian nói. Vấn đề là xác định cách điều chỉnh hành vi của máy móc phù hợp với giá trị của con người. Đây là một câu hỏi hóc búa mà nhân loại cố gắng giải quyết nhưng hầu như chưa làm được kể từ khi phát minh ra máy tách hạt bông.

Christian viết: “Khi các hệ thống học máy ngày càng phổ biến và mạnh mẽ, chúng ta sẽ càng thấy mình ở vị trí ‘phù thủy học việc’. Chúng ta triệu tập một sức mạnh, tự chủ nhưng hoàn toàn phục tùng, đưa cho nó một bộ hướng dẫn, sau đó cố gắng điên cuồng để ngăn chặn khi nhận ra mệnh lệnh không chính xác hoặc không đầy đủ".

Artificial Intelligence (2019)

Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans được chấp bút bởi Melanie Mitchell, Giáo sư tại Santa Fe Institute, một chuyên gia kỳ cựu về khoa học máy tính và các hệ thống tính toán phức tạp. Bà là một trong số ít người có thâm niên nghiên cứu trong lĩnh vực AI.

Sách cung cấp cái nhìn toàn diện về lịch sử phát triển AI, bắt đầu với nhà tâm lý học Franl Rosenblatt và mạng lưới thần kinh perceptron của ông vào những năm 1950, cho đến nhà khoa học máy tính hiện đại Fei-Fei Li của Đại học Stanford, người đã tạo ra cơ sở dữ liệu hình ảnh quy mô lớn ImageNet, dùng cho việc huấn luyện các mô hình máy học tiên tiến.

Câu chuyện được Mitchell kể theo trình tự thời gian và chi tiết, bao gồm những đột phá về trí tuệ của nhóm nhà khoa học tại Đại học Dartmouth, đã đặt ra thuật ngữ trí tuệ nhân tạo vào giữa những năm 1950, sự ra đời của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP), một lĩnh vực con của AI, vào những năm 2010. Với Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans, tác giả trả lời các câu hỏi quan trọng về trí tuệ nhân tạo một cách đơn giản và tinh tế.

‘Artificial Intelligence’ mang đến cái nhìn toàn diện về AI. Ảnh: New York Times.

The Algorithm (2024)

‘The Algorithm’ đề cập đến vấn đề sử dụng AI trong quản lý nhân sự. Ảnh: New York Times.

Với tựa đề có vẻ rộng lớn và mơ hồ, nhưng The Algorithm (tạm dịch: Thuật toán) của Hilke Schellmann đề cập chủ yếu đến việc sử dụng AI trong lĩnh vực quản lý nhân sự.

Có thể áp dụng các công cụ AI vào nhiều hoạt động khác nhau như tuyển dụng, đánh giá, giám sát và giữ chân nhân viên. Về mặt lý thuyết, AI mang đến những lợi ích rõ ràng, tăng hiệu quả quản lý và giảm sự thiên vị của con người. Nhưng đi kèm với đó là nguy cơ lạm dụng.

Phóng viên điều tra Schellmann mô tả cả 2 mặt này với góc nhìn sâu sắc. Theo New York Times, điểm mạnh của cuốn sách là xem AI như một công cụ của con người, không sa đà những lý thuyết vĩ đại và suy đoán hoang đường.

Bà bắt đầu cuộc điều tra của mình với rất nhiều hy vọng vào công nghệ mới. “Tôi rất phấn khích khi bắt đầu hành trình nghiên cứu AI trong lĩnh vực việc làm. Cuối cùng, tôi nghĩ AI là một giải pháp cho tuyển dụng nhân sự”, Hilke Schellmann viết.

Tuy nhiên, sau đó sự hào hứng của tác giả suy giảm: “Ít nhất một số công cụ mà mọi người và doanh nghiệp dùng để đưa ra quyết định tuyển dụng không hoạt động như mong đợi. Ít nhất một số công ty đang đưa ra quyết định tuyển dụng có tính rủi ro cao dựa trên các thuật toán sai lệch, vô ích. Điều này gây tổn hại và ngăn cản những người có trình độ nhận được việc làm”.

AI 2041 (2021)

‘AI 2041’ có sự kết hợp thú vị giữa khoa học và viễn tưởng về AI. Ảnh: New York Times.

Điều đặc biệt ở AI 2041 đến từ sự kết hợp của bộ đôi tác giả Kai-Fu Lee và Chen Qiufan. Lee là một nhân vật nổi bật trong lĩnh vực AI của Trung Quốc, cựu chủ tịch Google Trung Quốc, cung cấp nền tảng kiến thức về AI. Trong khi đó, Chen là tác giả nổi tiếng ở thể loại khoa học viễn tưởng, đưa ra những hình dung về tương lai trong quyển sách.

Mỗi chương bao gồm một câu chuyện của Chen, sau đó là phần giải thích về các khái niệm chính của Lee. Cách tiếp cận này tách biệt sự tưởng tượng khỏi thông tin có thể kiểm chứng, phục vụ tốt cho cả 2 mặt.

Phạm vi câu chuyện được đề cập rất ấn tượng, trải dài khắp các châu lục cũng như công nghệ. Từ một nhà sáng tạo nội dung người Nigeria tạo ra những video giả mạo tinh vi, trẻ mồ côi Hàn Quốc học với gia sư AI đến Sri Lanka, nơi xe tự lái có thể gây ra những tai nạn ngoài ý muốn.

Trong một số tác phẩm khác, những giải thích về cơ chế của AI có xu hướng mang tính kỹ thuật một cách buồn tẻ hoặc giản lược nôm na, đại khái, AI 2041 tìm ra cách thông minh để tránh sa vào cả 2 chiều hướng đó.

Khi thừa nhận rằng những hậu quả sâu xa hơn của cuộc cách mạng AI về cơ bản là không thể biết trước được, tác phẩm ủng hộ Định luật Amara: “Chúng ta có xu hướng đánh giá quá cao tác động của công nghệ trong ngắn hạn và đánh giá thấp ảnh hưởng về lâu dài”.