Được rồi, nói chuyện thực tế một chút nhé.
Có câu này - “cách tiếp cận toàn diện với AI” - lan truyền trên mạng như thể nó có ý nghĩa rõ ràng. Và về mặt kỹ thuật, chắc chắn rồi, nó làm Có ý nghĩa gì đó. Nhưng cách sử dụng nó thì sao? Cảm giác giống như ai đó vừa ghép một câu trích dẫn về chánh niệm và một lộ trình sản phẩm lại với nhau rồi gọi là chiến lược.
Vậy chúng ta hãy cùng tìm hiểu sâu hơn - không giống như một cuốn sách giáo khoa, mà giống như những con người thực sự đang cố gắng hiểu một điều gì đó to lớn, cảm động và thành thật mà nói là hơi khó hiểu.
Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:
🔗 AI sẽ thay thế những công việc nào? – Nhìn về tương lai của công việc
Khám phá những nghề nghiệp dễ bị ảnh hưởng nhất bởi AI và điều đó có ý nghĩa gì đối với tương lai nghề nghiệp của bạn.
🔗 Con đường sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo – Những công việc tốt nhất trong lĩnh vực AI và cách bắt đầu
Khám phá những vai trò AI có nhu cầu cao nhất và tìm hiểu cách khởi nghiệp trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.
🔗 Pre-Lawyer AI – Ứng dụng luật sư AI miễn phí tốt nhất để được hỗ trợ pháp lý tức thì
Bạn cần tư vấn pháp lý? Khám phá cách Pre-Lawyer AI cung cấp hỗ trợ nhanh chóng và miễn phí cho các câu hỏi pháp lý hàng ngày.
Lời Chúa Toàn diện - Đúng vậy, cái đó - Mang theo hành lý kỳ lạ 🧳
Ngày xưa, "toàn diện" là loại từ bạn thường nghe thấy trong một cửa hàng pha lê hoặc trong một lớp yoga khi ai đó cố gắng giải thích tại sao chú chó của họ giờ lại ăn chay. Nhưng giờ thì sao? Nó lại nằm trong các báo cáo khoa học về AI. Nghiêm túc mà nói.
Nhưng hãy bỏ đi lớp sơn bóng tiếp thị và đây là những gì nó có đang cố gắng để đến:
-
Mọi thứ đều được kết nối.
-
Bạn không thể tách biệt một phần của hệ thống và cho rằng nó có thể kể toàn bộ câu chuyện.
-
Công nghệ không tự nhiên mà có. Ngay cả khi ta có cảm giác như vậy.
Vì vậy, khi ai đó nói rằng họ đang áp dụng cách tiếp cận toàn diện đối với AI, thì nên nghĩa là họ đang nghĩ xa hơn KPI và độ trễ của máy chủ. Điều đó có nghĩa là họ đang xem xét các hiệu ứng lan tỏa - có thể nhìn thấy được Và vô hình.
Nhưng thường thì... không phải vậy.
Tại sao nó không chỉ là một thứ “Nice to have” (mặc dù nghe có vẻ như vậy) ⚠️
Giả sử bạn xây dựng được mô hình mượt mà nhất, thông minh nhất và hiệu quả nhất hành tinh. Nó thực hiện đúng chức năng, kiểm tra mọi chỉ số và vận hành mượt mà như mơ.
Và sau đó... sáu tháng sau, nó bị cấm ở ba quốc gia, bị cho là có liên quan đến việc tuyển dụng phân biệt đối xử và âm thầm góp phần làm tăng 20% nhu cầu năng lượng.
Không ai có nghĩa là để gây ra điều đó. Nhưng đó là điều - toàn diện có nghĩa là tính đến những thứ bạn không có ý định nói đến.
Vấn đề không phải là thêm thắt những thứ rườm rà. Vấn đề là đặt ra những câu hỏi khó xử, thường gây khó chịu - ngay từ đầu, lặp đi lặp lại, ngay cả khi câu trả lời gây bất tiện hoặc chỉ đơn giản là khó chịu.
Được rồi, chúng ta hãy thử phân tích từng bên một 📊 (Vì bảng làm cho mọi thứ trở nên chân thực)
| 🤓 Khu vực tập trung | Tư duy AI truyền thống | Tư duy AI toàn diện |
|---|---|---|
| Đánh giá mô hình | “Nó có hiệu quả không?” | “Ai làm việc đó vì - và phải trả giá thế nào?” |
| Thành phần đội | Hầu hết là kỹ sư, có thể là người UX | Các nhà xã hội học, nhà đạo đức học, nhà phát triển, nhà hoạt động - sự kết hợp thực tế |
| Xử lý đạo đức | Phụ lục tốt nhất | Dệt vào từ phút đầu tiên |
| Mối quan tâm về dữ liệu | Trước tiên là quy mô, sau đó là sắc thái | Đầu tiên là quản lý, bối cảnh luôn luôn |
| Chiến lược triển khai | Xây dựng nhanh, sửa chữa sau | Xây dựng chậm, sửa chữa trong khi bạn xây dựng |
| Thực tế sau khi ra mắt | Báo cáo lỗi | Phản hồi của con người, kinh nghiệm sống, kiểm toán chính sách |
Không phải tất cả các phương pháp tiếp cận toàn diện đều giống nhau - nhưng tất cả chúng đều thu nhỏ lại thay vì đào hầm sâu hơn.
Ẩn dụ về nấu ăn? Tại sao không? 🧂🍲
Bạn đã bao giờ thử nấu món gì đó mới và được nửa chừng thì nhận ra công thức lại giả định rằng bạn có một căn bếp hoàn toàn khác chưa? Kiểu như "Dùng máy nấu sous-vide mà bạn chắc chắn không sở hữu..." hoặc "Để yên trong 12 tiếng ở độ ẩm 47%"? Có chứ.
Đó là AI không có ngữ cảnh.
Toàn diện có nghĩa là kiểm tra nhà bếp trước Bạn bắt đầu nấu ăn. Điều đó có nghĩa là bạn phải biết ai đang ăn, họ có thể ăn gì và không thể ăn gì, và liệu bàn ăn có đủ chỗ cho tất cả mọi người hay không. Nếu không thì sao? Cuối cùng, bạn sẽ có một món ăn rất cầu kỳ khiến cả nửa căn phòng phát ngán.
Thực tế trông như thế nào trên mặt đất (thường là lộn xộn) 🛠️
Chúng ta đừng lãng mạn hóa nó - công việc toàn diện là lộn xộn. Nó thường chậm hơn. Bạn sẽ tranh luận nhiều hơn. Bạn sẽ gặp phải những vấn đề triết lý mà không ai cảnh báo bạn. Nhưng nó là thật. Nó tốt hơn. Nó vẫn đứng vững.
Sau đây là cách nó biểu hiện:
-
Sự hợp tác bất ngờ: Một nhà thơ làm việc với một kiến trúc sư AI. Một nhà ngôn ngữ học chỉ ra những gợi ý có vấn đề. Thật kỳ lạ. Thật tuyệt vời.
-
Điều chỉnh siêu cục bộ: Một mô hình có thể cần đến năm phiên bản để hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh văn hóa khác nhau. Bản dịch không phải lúc nào cũng đủ.
-
Phản hồi hơi đau một chút: Các hệ thống toàn diện thường đón nhận sự chỉ trích. Không chỉ từ người dùng - mà còn từ các nhà phê bình, sử gia, nhân viên tuyến đầu. Đôi khi nó gây khó chịu. Lẽ ra phải như vậy.
-
Những câu hỏi về năng lượng bạn nên tránh: Ừ, mẫu xe mới bóng loáng đó thật tuyệt. Nhưng nó ngốn nhiều năng lượng hơn cả một thị trấn nhỏ. Giờ thì sao?
Vậy hãy chờ xem - Liệu nó có chậm hơn không? Hay chỉ thông minh hơn? 🐢⚡
Ừ... đôi khi thì chậm hơn. Lúc đầu thì chậm hơn.
Nhưng chậm không phải là ngu ngốc. Thậm chí, nó còn mang tính bảo vệ. AI toàn diện có thể mất nhiều thời gian hơn để xây dựng - nhưng bạn sẽ ít có khả năng thức dậy vào một ngày nào đó với một cuộc khủng hoảng quan hệ công chúng, một vụ kiện tụng, hoặc một hệ thống bị phá vỡ nghiêm trọng dưới vỏ bọc "đổi mới".
Chậm hơn có nghĩa là bạn đã nhận thấy mọi thứ trước khi chúng bùng nổ.
Đó không phải là sự kém hiệu quả - đó là sự trưởng thành trong thiết kế.
Vậy, nó có tác dụng gì? Thật sự Bạn có muốn áp dụng phương pháp tiếp cận toàn diện với AI không? 🧭
Nó có nhiều ý nghĩa, tùy thuộc vào người bạn hỏi. Và nên như vậy.
Nhưng nếu tôi phải tóm tắt lại thành một câu không trơn tru lắm thì đó sẽ là:
Bạn không chỉ xây dựng công nghệ. Bạn còn xây dựng xung quanh nó - với con người, những câu hỏi và sự tương tác giúp nó trở nên gần gũi hơn với con người.
Và có lẽ, vào cuối ngày, đó là những gì toàn bộ lĩnh vực này cần: không phải là câu trả lời tốt hơn, mà là tốt hơn câu hỏi.