Người-gót: một Lịch sử Ngắn gọn của Ngày mai
Homo Deus: A Brief History of Tomorrow
Yuval Noah Harari
9
Sự Phân ly Lớn
1.
Con người sẽ mất đi sự hữu dụng của họ về kinh tế và quân sự, do đó hệ thống
kinh tế và chính trị sẽ thôi không gán cho họ nhiều giá trị nữa.
Những người lính tác chiến trong trận Somme,
1916.
IBM
Watson đánh bại hai đối thủ con người của nó trong Jeopardy! năm 2011.
Khi
bắt đầu chương này, chúng ta đã xác định một số những đe dọa thực tiễn với chủ
nghĩa tự do. Thứ nhất là con người có thể trở nên vô dụng về quân sự và kinh tế.
Đây chỉ là một điều có thể xảy ra, dĩ nhiên, không phải là một tiên tri.
Những
trang trước đưa chúng ta vào một chuyến du lịch ngắn gọn, đi thăm những khám
phá khoa học mới đây vốn ăn mòn và làm suy yếu nền móng của triết lý tự do. Giờ
là đến lúc để xem xét những tác động thực tiễn của những khám phá khoa học này.
Những người với tư tưởng nhân bản tự do đã tán thành và duy trì những thị
trường tự do và những bầu cử dân chủ, vì họ tin rằng mỗi con người là một cá
nhân có giá trị đơn nhất, có một không hai, có những lựa chọn tự do của họ là
nguồn gốc cao nhất của thẩm quyền. Trong thế kỷ XXI, ba phát triển thực tiễn có thể làm tin tưởng này thành
lỗi thời:
2.
Hệ thống vẫn sẽ tìm thấy giá trị trong tập thể con người, nhưng không trong những
cá nhân đơn nhất.
3.
Hệ thống vẫn sẽ tìm thấy giá trị trong một số những cá nhân đơn nhất, nhưng những
người này sẽ thành một tầng lớp ưu tú chọn lọc mới gồm những người-siêu việt được
nâng cấp, chứ không phải là đám đông dân chúng.
Hãy
xem xét chi tiết tất cả ba sự đe dọa. Đe doạ đầu tiên – đó là những phát triển
công nghệ sẽ làm cho con người vô dụng về kinh tế và quân sự – sẽ không chứng
minh chủ nghĩa tự do là sai trên một mức độ triết học nào, nhưng trong thực tế
là điều khó khăn để xem dân chủ, thị trường tự do và những thiết chế tự do khác
có thể tồn tại một đòn như vậy. Dù sao chăng nữa, chủ nghĩa tự do đã không trở
thành tư tưởng thống trị đơn giản chỉ vì những luận chứng triết học của nó là
chính xác nhất. Đúng hơn, chủ nghĩa tự do đã thành công vì đã có nhiều ý nghĩa
chính trị, kinh tế và quân sự trong sự quy gán giá trị cho mỗi con người. Trên những
chiến trường đám đông của những chiến tranh công nghệ ngày nay, và trong những
dây chuyền sản xuất hàng loạt của những nền kinh tế công nghệ ngày nay, mỗi con
người đều được tính toán. Đã có giá trị nào đó cho mỗi bàn tay có thể nắm một
khẩu súng trường, hoặc kéo một đòn bẩy.
Năm
1793 những triều đình của Europe đã gửi quân đội của họ đến để định bóp chết
Cách mạng France ngay trong nôi của nó. Những đuốc lửa cách mạng tích cực ở
Paris đã phản ứng bằng cách công bố levée
en masse (luật tổng động viên) và tung ra một cuộc chiến tranh toàn diện đầu
tiên. Ngày 23 tháng Tám, Hội nghị Quốc gia xuống lệnh rằng “Từ thời điểm này
cho đến khi kẻ thù của nó đã bị đuổi ra khỏi lãnh thổ của nước Cộng hòa, tất cả
người France đều được trưng dụng vĩnh viễn cho những dịch vụ của quân đội. Những
người trẻ tuổi sẽ chiến đấu; những người đã có gia đình phải rèn vũ khí và chuyên
chở lương thực; những phụ nữ phải làm lều bạt, và quần áo, và sẽ phục vụ trong
những bệnh viện; trẻ con phải biến sợi vải vụn cũ vào thành vải mặc; và những
người già phải ra những công trường để khơi dậy lòng dũng cảm của những chiến
binh, và rao giảng sự thù hận với những nhà vua, và sự thống nhất của nước Cộng
hòa.”[1]
Nghị
định này chiếu ánh sáng thú vị về tài liệu nổi tiếng nhất của Cách mạng France
– Tuyên ngôn về Nhân quyền và Dân quyền
– nó đã nhìn nhận rằng tất cả những công dân đều có giá trị ngang nhau và những
quyền chính trị ngang nhau. Có phải đó là một sự trùng hợp rằng những quyền phổ
quát đã được công bố tại cùng thời điểm lịch sử mà nghĩa vụ quân sự phổ quát đã
được ban hành? Mặc dù những học giả có thể lý sự giằng co về những quan hệ
chính xác giữa hai sự kiện, một lập luận phổ biến để bào chữa cho dân chủ trong
hai thế kỷ sau đã giải thích rằng đem cho mọi người những quyền chính trị là tốt,
vì những người lính và những người thợ trong những nước dân chủ làm việc tốt
hơn so với trong những chế độ độc tài. Tuyên bố như thế có nghĩa là đem cho con
người những quyền chính trị làm tăng động lực và sáng kiến của họ, vốn là hữu
ích cả trên chiến trường và trong những nhà máy.
Thế
nên, Charles W. Eliot, chủ tịch (1869-1909) Đại học Harvard, đã viết trên New York Times ngày 05 tháng 8 năm 1917
rằng “quân đội dân chủ đánh nhau tốt hơn so với quân đội do những quí tộc tổ chức
và bị cai quản độc đoán” và rằng “quân đội của những quốc gia, trong đó đám
đông con người ấn định pháp luật, bầu cử những công chức của họ, và giải quyết
những vấn đề hòa bình và chiến tranh, họ chiến đấu giỏi hơn so với quân đội của
một nhà vua chuyên chế, cai trị do quyền kế thừa giòng dõi, và nhận lệnh truyền
từ Gót”.[2]
Một
lý do cơ bản tương tự đằng sau sự ban quyền bỏ phiếu cho phụ nữ ngay sau khi Thế
chiến thứ Nhất bùng nổ. Nhận thấy vai trò quan trọng của phụ nữ trong toàn thể
những chiến tranh công nghệ, những quốc gia nhìn thấy sự cần thiết phải cho họ
những quyền chính trị trong thời bình. Thế nên năm 1918, Tổng thống Woodrow
Wilson đã trở thành một người ủng hộ quyền bầu cử của phụ nữ, giải thích cho
Thượng viện USA rằng Thế chiến thứ Nhất “đã không thể nào chiến đấu thành công
được, hoặc bởi những quốc gia tham gia khác, hoặc bởi USA, nếu nó đã không vì
những dịch vụ của phụ nữ – những dịch vụ phục vụ trong mọi lĩnh vực – không chỉ
trong những lĩnh vực của nỗ lực trong đó chúng ta đã quen với việc nhìn họ làm
việc, nhưng bất cứ nơi nào đàn ông đã từng làm việc, và trên mọi góc và cạnh của
chính cuộc chiến. Chúng ta sẽ không chỉ bị mất tin tưởng, nhưng xứng đáng với sự
mất tin tưởng, nếu chúng ta không phóng thích họ với quyền tuyển cử trọn vẹn nhất.
[3]
Tuy
nhiên, trong thế kỷ XXI, số đông lớn của cả phái nam và nữ đều có thể bị mất
giá trị về quân sự và kinh tế của họ. Đã qua rồi là thời của tổng động viên trong
hai cuộc chiến tranh thế giới. Những quân đội tinh nhuệ nhất của thế kỷ XXI dựa
rất nhiều vào kỹ thuật công nghệ tân tiến nhất. Thay vì phung phí vô hạn những
người lính như những ‘bia thịt’, bây giờ bạn chỉ cần những những con số nhỏ gồm
những người lính được rèn luyện kỹ lưỡng rất thuần thục, số thậm chí còn nhỏ
hơn của những lực lượng đặc biệt gồm những người lính siêu việt và một số ít những
người chuyên môn, những người biết cách chế tạo và sử dụng công nghệ (vũ khí)
phức tạp và tinh vi. Những lực lượng dùng công nghệ cao cấp được những drone không
người lái và những con sâu-cyber [4] điều khiển, đang
thay thế quân đội dựa trên đám đông của thế kỷ XX, và những tướng lãnh ủy nhiệm
ngày càng nhiều hơn những quyết định quan trọng hơn cho những algorithm.
Bên
cạnh tính chất bất thường không thể đoán trước và sự bén nhạy của họ với sợ
hãi, đói khát và mệt mỏi, những người lính bằng xương thịt suy nghĩ và di chuyển
trên một khoảng thời gian đo lường ngày càng không thích hợp. Từ thời của Nebuchadnezzar
đến của Saddam Hussein, mặc dù vô vàn những cải tiến trong công nghệ vũ khí, chiến
tranh đã được tiến hành trên một lịch trình thời gian hữu cơ. Những thảo luận
kéo dài trong nhiều giờ, những trận chiến mất nhiều ngày, và những chiến tranh
kéo dài trong nhiều năm. Tuy nhiên, chiến tranh-cyber có thể kéo dài chỉ một
vài phút. Khi một viên trung úy trong ca làm việc của mình ở cơ quan tư lệnh-cyber
[5] ghi nhận có một gì
đó khác lạ đang xảy ra, cô nhấc điện thoại gọi cho thượng cấp của cô, người ngay
lập tức báo động với (văn phòng tổng thống ở) toà Nhà Trắng. Hỡi ơi, đến khi vị
tổng thống với tay nhấc chiếc điện thoại màu đỏ, cuộc chiến đã xong và thua rồi.
Chỉ trong vòng vài giây, một cuộc tấn công cyber đủ tinh vi có thể làm tắt mạng
lưới điện của cả nước USA, nhận chìm những trung tâm kiểm soát không lưu USA,
gây ra vô số tai nạn kỹ nghệ trong những nhà máy hạt nhân và những căn cứ vũ
khí hoá học, làm rối loạn đến tê liệt những mạng lưới truyền thông tình báo của
cảnh sát, và quân đội – và xoá sạch những hồ sơ tài chính và nhà băng khiến
hàng nghìn tỉ đô la chỉ đơn giản bị biến mất không một dấu vết và không còn ai
biết ai có gì. Điều duy nhất đã kiềm chế được sự kích động hoảng sợ của công chúng
là với tất cả Internet, truyền hình và đài phát thanh đều bị mất điện, mọi người
sẽ không nhận thức được trọn vẹn mức độ lớn lao và nghiêm trọng của thảm họa.
Trên
một quy mô nhỏ hơn, giả sử hai chiếc drone chiến đấu với nhau trên không. Một drone
không thể bắn một phát đạn mà không trước hết nhận được lệnh ‘bắn đi’ từ một người
điều khiển núp trong một hầm trú ẩn nào đó. Drone kia thì hoàn toàn tự động. Bạn
nghĩ drone nào sẽ thắng thế? Nếu trong năm 2093 Liên minh già yếu lụ khụ Europe
gửi những drone của nó đến để dập tắt một cuộc cách mạng mới của France, Công xã
Paris có thể ép buộc mọi hacker, computer và smartphone đang sẵn có vào dịch vụ,
nhưng sẽ có ít sử dụng để dành cho hầu hết mọi người, ngoại trừ có lẽ dùng họ
như những khiên chắn đạn. Điều đó nói rằng ngày hôm nay trong nhiều những tranh
chấp bất cân xứng, đã xảy ra rồi hiện tượng đa số công dân bị giảm vai trò phục
vụ xuống thành những khiên chắn đạn cho những loại vũ khí tân tiến.
Những người lính tác chiến trong trận Somme,
1916.
Bên phải:
Ngay
cả nếu bạn quan tâm với công bằng nhiều hơn với chiến thắng, có lẽ bạn nên chọn
để thay thế những người lính và phi công của bạn với những robot và những drone
tự điều khiển. Những con người lính chiến giết người, hãm hiếp và cướp bóc, và
ngay cả khi họ cố gắng để tự kiểm soát hành động và gìn giữ cư xử của họ, họ tất
cả vẫn quá thường xuyên giết những người dân thường vì nhầm lẫn. Những computer
được program với những algorithm đạo đức có thể dễ (cư xử cho) phù hợp với những
phán quyết mới nhất của tòa án hình sự quốc tế (về tội phạm chiến tranh) dàng
hơn rất nhiều.
Trong
lĩnh vực kinh tế cũng vậy, khả năng để cầm một cái búa hoặc bấm một nút nhấn đang
trở nên kém giá trị hơn so với trước. Trong quá khứ, đã có nhiều những việc chỉ
duy nhất con người mới có thể làm. Nhưng bây giờ những robot và những computer đã
đuổi kịp con người, và chẳng bao lâu có thể làm giỏi hơn con người trong hầu hết
những công việc. Đúng, những computer hoạt động rất khác con người, và rằng những
computer sẽ trở nên như-con người trong
một tương lai rất gần xem dường là điều chưa chắc chắn. Đặc biệt, xem dường không
có vẻ rằng những computer sắp sửa có ý thức, và bắt đầu kinh nghiệm được những
xúc động và cảm giác. Trong chục năm vừa qua đã có một sự tiến bộ hết sức rộng
lớn trong trí tuệ computer, nhưng đã chính xác không có bước tiến nào trong ý
thức computer. Theo như chúng ta được biết, những computer vào năm 2016 không
có ý thức nhiều hơn so với những mẫu thức nguyên thủy của chúng trong những năm
1950. Tuy nhiên, chúng ta đang trên bờ vực của một cuộc cách mạng cực kỳ trọng đại.
Con người đang trong nguy cơ mất giá trị của họ, vì trí tuệ thông minh thì được
tách rời khỏi ý thức.
Cho
đến hôm nay, trí tuệ thông minh cao luôn đi đôi với một ý thức phát triển. Chỉ
con người có ý thức mới có thể thực hiện được những công việc vốn đòi hỏi rất
nhiều thông minh, chẳng hạn như chơi cờ chess, lái xe ô tô, chẩn đoán bệnh, hoặc
tìm nhận ra những người khủng bố. Tuy nhiên, hiện nay chúng ta đang phát triển
những loại hình mới của trí tuệ thông
minh không-ý thức vốn có thể thực hiện những công việc như vậy tài giỏi hơn
con người rất nhiều. Đối với tất cả những công việc thuộc loại dựa trên sự nhận
dạng mẫu thức này, và những algorithm không-ý thức có thể nhanh chóng vượt trên
ý thức con người trong sự nhận ra những mẫu thức. Điều này đặt ra một câu hỏi mới
lạ: trong hai, cái nào thì thực sự là quan trọng, trí tuệ thông minh hay ý thức?
Cho đến chừng nào chúng đi đôi với nhau, tranh luận về giá trị tương đối của chúng
chỉ là một trò tiêu khiển lúc nhàn rỗi cho những nhà triết học. Nhưng trong thế
kỷ XXI, điều này đang trở thành một vấn đề chính trị và kinh tế cấp bách. Và điều
là tỉnh táo để nhận ra rằng, ít nhất là cho quân đội và những tập đoàn thương mại
kỹ nghệ, câu trả lời thì rất đơn giản: trí tuệ thông minh thì bắt buộc, nhưng ý
thức thì tùy chọn.
Quân
đội và những tập đoàn không thể hoạt động nếu không có những tác nhân thông
minh, nhưng chúng không cần phải có ý thức và có những kinh nghiệm chủ quan. Những
kinh nghiệm có ý thức của một người bằng xương thịt lái taxi thì vô cùng phong
phú hơn so với của một xe taxi tự lái, vốn hoàn toàn không có cảm nhận gì. Người
lái xe taxi có thể thưởng thức âm nhạc trong khi len lách qua những đường phố sầm
uất của Seoul. Não thức của ông có thể mở rộng trong kinh ngạc khi nhìn lên những
vì sao và chiêm nghiệm những bí mật của vũ trụ. Ông có thể trào nước mắt sung sướng
khi nhìn thấy đứa con gái của mình chập chững những bước đi đầu tiên. Nhưng hệ
thống không cần tất cả những thứ đó từ một tài xế taxi. Tất cả những gì nó thực
sự cần là đưa những hành khách từ điểm A đến điểm B một cách nhanh chóng, an
toàn và càng rẻ càng tốt. Và chiếc xe ô tô tự lái sẽ sớm có khả năng để làm điều
đó tốt hơn nhiều so với một con người tài xế, mặc dù nó không có thể thưởng thức
âm nhạc, hay sửng sốt trước sự thần diệu của đời sống.
Thật
vậy, nếu chúng ta cấm con người tất cả không được lái xe taxi và ô tô, và cho
những algorithm computer độc quyền trong lưu thông, chúng ta khi đó có thể nối
tất cả những xe cộ vào một mạng lưới duy nhất, và qua đó làm những tai nạn xe cộ
hầu như không thể nào xảy ra được. Vào tháng Tám năm 2015, một trong những chiếc
ô tô tự lái thí nghiệm của Google đã có một tai nạn. Khi nó đến gần một chỗ
băng ngang đường, và nhận ra có những người đi bộ đang muốn sang đường, nó tự hãm
phanh xe. Một khoảnh khắc ngay sau đó, một chiếc xe du lịch từ đằng sau đâm vào
nó, người tài xế bất cẩn cả xe du lịch đó có lẽ đang chiêm nghiệm những bí mật
của vũ trụ thay vì trông chừng đường phố. Điều này đã không thể xảy ra nếu cả
hai xe đều được những computer liên kết với nhau ‘giữ tay lái’. Algorithm điều
khiển tất đã có thể biết vị trí và ý định của mỗi chiếc xe trên đường, và sẽ
không cho phép hai trong những ‘con rối’ của nó để va chạm hay đâm vào nhau. Một
hệ thống như vậy sẽ tiết kiệm được rất nhiều thời giờ, tiền bạc và mạng sống của
con người – nhưng nó cũng sẽ không cần đến kinh nghiệm con người để lái một chiếc
xe và hàng chục triệu việc làm của con người.[6]
Một
số nhà kinh tế tiên đoán rằng sớm hay muộn, những con người không được ‘nâng
cao’ sẽ là hoàn toàn vô dụng. Trong khi những robot và những máy in 3D [7] thay thế những người
thợ trong những công việc lao động tay chân như sản xuất áo sơ mi, những
algorithm trí tuệ thông minh cao cũng sẽ làm như vậy với những nghề lao động
trí óc. Những nhân viên nhà băng và những đại lý du lịch, những người chỉ mới một
thời gian ngắn trước đây có vẻ đã hoàn toàn an toàn trước sự tự động hóa, đã trở
thành ‘những chủng loại bị lâm nguy’. Chúng ta sẽ còn cần bao nhiêu nhân viên đại
lý du lịch khi chúng ta có thể dùng smartphone của chúng ta để mua vé máy bay từ
một algorithm?
Những
người hành nghề trung gian mua bán cổ phần thị trường chứng khoán cũng trong
nguy hiểm. Hầu hết những mua bán hiện nay được những algorithm (chạy trong) computer
điều hành, vốn có thể tiến hành trong một giây nhiều những dữ liệu hơn một người
có thể tiến hành trong cả một năm, và có thể phản ứng với những dữ liệu nhanh
hơn ngay cả chỉ một nháy mắt. Vào ngày 23/04/2013, những hacker [8] Syria đã đột nhập
vào sổ tên Twitter chính thức của cơ quan thông tấn Associated Press. Tại 13:07
họ tweet rằng Nhà Trắng đã bị tấn
công và Tổng thống Obama bị thương. Những algorithm thương mại vốn liên tục
theo dõi những tin tức cập nhật tự động (trên Twitter) phản ứng ngay tức khắc,
và bắt đầu bán những cổ phần ‘như điên’. Chỉ số Dow Jones đã rơi thẳng tuột, và
trong vòng 60 giây mất 150 điểm, tương đương với một sự mất mát của $136.000.000.000
đô la! Lúc 13:10, Associated Press đã xác định rõ ràng tweet này là một trò
chơi khăm lừa bịp. Những algorithm đã sang số quay ngược lại, và đến 13:13, Dow
Jones đã hồi phục gần như tất cả những thiệt hại.
Ba
năm trước đó, vào ngày 06/05/2010, thị trường chứng khoán New York đã trải qua
một cú sốc còn gay gắt hơn. Trong vòng năm phút – từ 14:42 đến 14:47 – chỉ số Dow
Jones đã giảm 1.000 điểm, xóa sạch $1 trillion dollars. Nó sau đó tăng lên trở
lại, trở về với mức trước tai nạn của nó trong chỉ vẻn vẹn hơn 3 phút. Đó là những
gì sẽ xảy ra khi những program trong những computer cực kỳ nhanh phụ trách tiền
nong của chúng ta. Những nhà chuyên môn đã cố gắng kể từ đó để hiểu những gì đã
xảy ra trong sự việc này được gọi là ‘Sự phá sản trong nháy mắt’. Chúng ta biết
có thể đổ lỗi cho những algorithm, nhưng chúng ta vẫn không chắc chắn về đích
xác những gì đã ‘chạy’ sai. Một số những người trung gian mua bán cổ phần ở USA
đã nộp đơn kiện chống lại sự buôn bán cổ phần dùng algorithm, lập luận rằng đó
là ‘đối xử kỳ thị’ với con người, con người chỉ đơn giản là không thể phản ứng
đủ nhanh đến thế để cạnh tranh nổi. Biện luận rằng liệu sự việc này có thực sự
tạo thành một sự vi phạm luật lệ hay không có thể cung cấp rất nhiều công việc
và rất nhiều chi phí cho những luật sư.[9]
Và
những luật sư này sẽ không nhất thiết phải là những con người. Phim ảnh và tivi
đem cho ấn tượng rằng những luật sư thường dành cả ngày của họ trong tòa án lớn
tiếng tranh nhau ‘Phản đối!’; và nói những bài phát biểu hùng hồn đầy nhiệt huyết.
Tuy nhiên hầu hết những luật sư bình thường, không nổi bật, đều dùng thời giờ của
họ để nghiềm ngẫm những chuỗi hồ sơ dài lê thê, tìm những tiền lệ, những sơ hở
và những mảnh bằng chứng vụn vặt nhưng có khả năng liên quan đến vụ án. Một số
đang bận rộn cố gắng tìm ra những gì đã xảy ra vào đêm một John Doe nào đó bị
giết, hoặc xây dựng một hợp đồng kinh doanh khổng lồ, để sẽ bảo vệ khách hàng của
họ chống lại mọi tình cảnh có thể tưởng tượng được. Số phận của tất cả những luật
sư này sẽ là gì, một khi những algorithm chuyên tìm kiếm tinh vi có thể chỉ
trong một ngày tìm ra những tiền lệ nằm ở những chỗ nào so với một người có thể
tìm được trong cả một đời, và một khi ‘scan’ não có thể tiết lộ những dối trá
và lừa đảo với chỉ một nút nhấn? Ngay cả những luật sư và những thám tử giàu
kinh nghiệm cũng không thể dễ dàng nhận ra sự lừa dối chỉ bằng cách quan sát những
diễn tả trên nét mặt và giọng điệu tiếng nói của một người. Thế nhưng, nói dối
bao gồm những vùng não khác biệt với những vùng khi chúng ta nói thật. Chúng ta
vẫn còn chưa đạt đến mức như thế, nhưng có thể mường tượng được rằng trong
tương lai không xa lắm, nhũng máy scan fMRI có thể hoạt động gần hoàn toàn như
những máy không bao giờ nhầm lẫn chuyên tìm sự thật. Như thế hàng triệu những
luật sư, thẩm phán, cảnh sát và thám tử sẽ đi về đâu? Họ có lẽ cần phải trở lại
trường học và học một nghề chuyên môn mới. [10]
Khi
họ được nhận vào lớp học, tuy nhiên, họ có thể cũng khám phá rằng những
algorithm đã đến đó đầu tiên. Những công ty như Mindojo đang phát triển những
algorithm hoạt động hai chiều qua lại [11], không chỉ dạy tôi
toán học, vật lý và lịch sử, nhưng cũng đồng thời nghiên cứu tôi và để nhận biết
tôi chính xác là ai. Những thày giáo kỹ thuật số [12] này sẽ theo dõi chặt
chẽ mọi câu trả lời của tôi, và tôi đã mất bao lâu để trả lời chúng. Theo thời
gian, dần già họ sẽ phân biệt những điểm yếu, cũng như những điểm mạnh riêng của
tôi. Họ sẽ xác định những gì làm tôi phấn khởi, và những gì làm tôi buồn ngủ. Họ
có thể dạy tôi nhiệt động lực học hoặc hình học theo một cách phù hợp với kiểu
tính cá nhân của tôi, ngay cả khi cách thức cụ thể đó không phù hợp với 99 phần
trăm những học sinh khác. Và những thày giáo của thế giới số này sẽ không bao
giờ mất kiên nhẫn, không bao giờ hét mắng tôi, và không bao giờ đình công. Tuy
nhiên, điều là chưa rõ ràng, rằng tại sao tôi sẽ cần phải biết về nhiệt động lực
học hoặc hình học làm gì nữa, trong một thế giới nếu đã có chứa những thày giáo
kỹ thuật số, hay những programs computer có trí tuệ thông minh như thế [13]
Ngay
cả những y sĩ cũng là trò chơi tốt cho những algorithm. Nhiệm vụ đầu tiên và
quan trọng nhất của hầu hết những y sĩ là chẩn đoán bệnh cho chính xác, và sau
đó đề nghị cách chữa trị hiệu quả nhất. Nếu tôi đi đến phòng mạch của một y sĩ,
phàn nàn rằng mình bị sốt và tiêu chảy, tôi có thể đã ăn trúng độc. Nhưng khi
đó, cùng những triệu chứng tương tự có thể là kết quả của một loại virus trong dạ
dày, dịch tả, kiết lỵ, sốt rét, cancer hoặc một số bệnh mới chưa được biết. Y
sĩ của tôi chỉ có năm phút để làm một chẩn đoán chính xác, vì đây là những gì công
ty bảo hiểm sức khỏe của tôi trả tiền cho. Điều này cho phép không có nhiều hơn
một vài câu hỏi và có lẽ một khám nghiệm sức khỏe nhanh chóng. Người thày thuốc
sau đó tham khảo chéo thông tin ít ỏi này với lịch sử sức khỏe của tôi, và với
thế giới rộng rộng lớn gồm những chứng bệnh của con người. Than ôi, ngay cả y
sĩ cần mẫn nhất không phải là đã có thể nhớ được tất cả những bệnh tật và kết quả
những chuẩn khám thường xuyên hàng năm trước đây của tôi. Tương tự như vậy,
không có y sĩ nào có thể quen thuộc rành rẽ được với tất cả những bệnh tật và
loại thuốc men, hoặc đọc mỗi bài báo mới được công bố trong mỗi tạp chí y khoa.
Sau cùng, những y sĩ đôi khi mệt mỏi, hoặc đói, hoặc thậm chí bị bệnh, gây ảnh
hưởng đến những phán đoán của họ. Không có gì ngạc nhiên khi những y sĩ thường
sai lầm trong những chẩn đoán của họ, hoặc đưa ra một điều trị kém hơn là tối
ưu.
Bây
giờ hãy xem Watson nổi tiếng của IBM [14] – một hệ thống trí
tuệ nhân tạo đã thắng giải trò chơi thi đua trên TV Jeopardy! trong năm 2011, đánh bại những người thắng giải trước đó.
Watson hiện đang được huấn luyện để chuẩn bị làm việc nghiêm trang có ý nghĩa hơn,
đặc biệt trong việc chẩn đoán bệnh. Một AI như Watson có những ưu thế tiềm năng
to lớn hơn nhiều so với những y sĩ con người. Thứ nhất, một AI có thể giữ trong
những nhà băng trữ dữ liệu thông tin của nó tất cả những bệnh tật và kiến thức y
khoa được biết trong lịch sử. Sau đó nó có thể cập nhật những nhà băng dữ liệu này
mỗi ngày, không chỉ với những khám phá của những nghiên cứu mới, nhưng cũng với
những số liệu thống kê y khoa thu thập được từ mỗi phòng khám và bệnh viện trên
thế giới.
IBM
Watson đánh bại hai đối thủ con người của nó trong Jeopardy! năm 2011.
Thứ
hai, Watson có thể không chỉ quen thuộc cặn kẽ với toàn bộ hệ gene của tôi và lịch
sử bệnh tật từng ngày một của tôi, mà còn với những hệ gene và lịch sử bệnh tật
của cha mẹ, anh chị em, họ hàng, hàng xóm và bạn bè của tôi. Watson sẽ biết ngay
lập tức có phải tôi vừa mới đi chơi ở một nước vùng nhiệt đới, có phải tôi vẫn
thường bị nhiễm trùng dạ dày định kỳ, có phải đã có trường hợp cancer ruột
trong gia đình tôi, hay trường hợp sáng nay có những người trong thị trấn đang
phàn nàn về bệnh tiêu chảy.
Thứ
ba, Watson sẽ không bao giờ bị mệt mỏi, bị đói hay bị ốm, và sẽ có tất cả thời
gian có được trên thế giới dành cho tôi. Tôi có thể ngồi thoải mái trên ghế
sofa ở nhà tôi, và trả lời hàng trăm câu hỏi, kể cho Watson nghe tôi cảm thấy chính
xác như thế nào. Đây là tin vui cho hầu hết những người bệnh (ngoại trừ có lẽ những
người tâm lý bất thường bị ám ảnh không dứt về sức khoẻ và những bệnh tật tưởng
tượng của mình [15] ) Nhưng nếu bạn nhập
học trường y khoa ngày nay với hy vọng vẫn còn là một y sĩ gia đình trong hai
mươi năm tới, có lẽ bạn nên nghĩ lại. Với một Watson như vậy quanh đây, không
có nhiều nhu cầu cho những Sherlocks.
Đe
dọa này lơ lửng trên đầu không chỉ của những ‘bác sĩ gia đình’ hay y sĩ tổng
quát, mà còn của những y sĩ chuyên khoa. Thật vậy, có thể là dễ dàng hơn để chứng
minh rằng thay thế những y sĩ chuyên môn về một lĩnh vực tương đối hẹp như chẩn
đoán bệnh cancer. Lấy thí dụ, trong một thử nghiệm gần đây một algorithm
computer chẩn đoán chính xác 90 phần trăm những trường hợp cancer phổi đã giao cho
nó, trong khi những y sĩ con người đã có một tỉ lệ thành công chỉ có 50 phần
trăm.[16] Trong thực tế, tương
lai đã ở đây rồi. Những scan CT và chụp tia X vú phụ nữ [17] để dò cancer đã thường
xuyên được những algorithm chuyên môn kiểm tra, cung cấp thêm một ý kiến thứ
hai cho những y sĩ, và đôi khi khám phá những khối u hay sưng tấy mà những y sĩ
đã bỏ xót, không thấy. [18]
Một
loạt những vấn đề kỹ thuật khó khăn vẫn ngăn chặn Watson và ‘đồng loại’ của nó với
việc thay thế hầu hết những y sĩ ngay vào sáng ngày mai. Tuy nhiên, những vấn đề
kỹ thuật này – dẫu khó khăn ra sao –cần được giải quyết chỉ một lần là xong. Việc
đào tạo những y sĩ con người là một tiến trình phức tạp và tốn kém kéo dài nhiều
năm. Khi tiến trình hoàn tất, sau chục năm nghiên cứu và thực tập, tất cả những
bạn nhận được là một y sĩ. Nếu bạn muốn hai y sĩ, bạn phải lập lại tất cả tiến
trình từ đầu. Ngược lại, nếu và khi bạn giải quyết những vấn đề kỹ thuật cản trở
Watson, bạn sẽ nhận được không chỉ một, nhưng một số lượng vô hạn của những y
sĩ, hoạt động 24 giờ /7 ngày, ở mọi ngõ ngách của thế giới. Vì vậy, ngay cả khi
phải tốn cả $100 tỉ đôla để làm nó hoạt động, trong lâu dài vẫn sẽ rẻ hơn nhiều
so với sự đào tạo những y sĩ con người.
Và
những gì đúng với những y sĩ lại còn đúng gấp đôi nếu so với những dược sĩ. Năm
2011 một hiệu thuốc Tây mở ra ở San Francisco được một robot duy nhất điều hành.
Khi một người đi đến hiệu thuốc, trong vài giây, robot nhận tất cả những toa
thuốc của khách hàng, cũng như thông tin chi tiết về những loại thuốc nào khác họ
đã từng dùng, và những dị ứng nghi ngờ có thể có của chúng. Những robot bảo đảm
những thuốc trong toa mới không kết hợp bất lợi với bất kỳ loại thuốc hoặc dị ứng
nào khác, và sau đó cung cấp cho khách hàng thứ thuốc cần thiết. Trong năm đầu
tiên hoạt động, dược sĩ robot cung cấp thuốc cho 2 triệu toa thuốc, mà không phạm
một sai lầm duy nhất nào. Tính trung bình, những dược sĩ bằng xương thịt phạm
sai lầm khoảng 1,7 phần trăm những toa thuốc. Chỉ tính một mình US, tỉ lệ này thành
con số hơn 50 triệu toa thuốc bị lầm lẫn mỗi năm! [19]
Một
số người biện luận rằng ngay cả nếu một algorithm có thể làm giỏi hơn những y
sĩ và dược sĩ trong những phương diện kỹ thuật nghề nghiệp của họ, nó không bao
giờ có thể thay thế sự ấm áp trong tiếp xúc con người của họ. Nếu CT của bạn
cho thấy bạn bị cancer, bạn muốn nhận được tin này từ một người y sĩ lo lắng
chăm sóc và đồng cảm, hay từ một bộ máy? Tốt, thế còn nếu nhận tin từ một
computer lo lắng chăm sóc và đồng cảm, những lời nói của nó được ‘may cắt đo đạc’
cho thích hợp với loại cá tính tâm lý của bạn? Hãy nhớ rằng những sinh vật đều
là những algorithm, và Watson có thể tìm nhận ra trạng thái tình cảm của bạn với
cùng độ chính xác như nó tìm nhận ra những khối u của bạn.
Ý
tưởng này đã được một số những ban phục vụ-khách hàng thực hiện, chẳng hạn như
những ban đi tiên phong loại đó của Tổng công ty Mattersight, trụ sở tại
Chicago. Mattersight công bố những sản phẩm của nó với quảng cáo sau đây: ‘Bạn
có bao giờ từng nói chuyện với một ai đó và cảm thấy ngay như đã trúng đúng ý bạn?
Cảm giác kỳ diệu bạn có được là kết quả của một sự kết nối trên cá tính.
Mattersight tạo ra cảm giác đó mọi ngày, ở những trung tâm nhận phone của khách
hàng [20] quanh thế giới.’[21] Khi bạn gọi những trung
tâm nhận phone của khách hàng với một yêu cầu, hay khiếu nại, thường mất một
vài giây để chuyển đường gọi của bạn đến một đại diện. Trong những hệ thống
Mattersight, phone gọi của bạn được một algorithm thông minh chuyển đường gọi.
Trước tiên, bạn nêu lý do bạn gọi. Algorithm lắng nghe yêu cầu của bạn, phân
tích những lời nói bạn đã chọn và giọng điệu lời nói của bạn, và diễn dịch
không chỉ trạng thái cảm xúc hiện giờ của bạn mà cũng cả cá tính bạn thuộc loại
nào – có phải bạn là người hướng nội, hướng ngoại, nổi loạn hay có tâm lý lệ
thuộc. Dựa trên thông tin này, algorithm nối bạn với người đại diện xứng hợp nhất
với tâm trạng và cá tính của bạn. Algorithm biết liệu bạn cần một người đồng cảm
để kiên nhẫn lắng nghe khiếu nại của bạn, hay bạn thích một kiểu ‘gọn và thẳng’,
hợp lý, không nói loanh quanh, người sẽ đem cho bạn giải pháp kỹ thuật nhanh nhất.
Một gán ghép tốt có nghĩa cả khách hàng được hài lòng hơn và ban phục vụ-khách
hàng tốn kém ít thời gian và tiền bạc hơn. [22]
Câu
hỏi quan trọng nhất trong kinh tế thế kỷ XXI rất có thể là làm gì với tất cả số
những người thừa thãi. Những con người có ý thức sẽ làm gì, một khi chúng ta có
những algorithm không-ý thức rất thông minh, có thể làm giỏi hơn hầu như tất cả
mọi sự vật việc?
Trong
suốt lịch sử thị trường nhân công đã chia thành ba khu vực chính: nông nghiệp, công
nghiệp và dịch vụ. Cho đến khoảng năm 1800, số đông rất lớn nhũng người đã làm
việc trong nông nghiệp, và chỉ có một số nhỏ làm việc trong công nghệ và những
dịch vụ. Trong thời kỳ Cách mạng Kỹ nghệ, những người ở những nước phát triển đã
rời bỏ những đồng lúa và vườn cây. Hầu hết đã bắt đầu làm việc trong những ngành
kỹ nghệ, nhưng số lượng ngày càng tăng cũng đã chiếm những việc làm trong khu vực
dịch vụ. Trong những chục năm gần đây, những nước phát triển đã trải qua cuộc
cách mạng khác, khi những việc làm công nghệ biến mất, nhưng khu vực những dịch
vụ đã mở rộng. Năm 2010, chỉ có 2 phần trăm những người USA làm việc trong nông
nghiệp, 20 phần trăm làm việc trong công nghiệp, 78 phần trăm làm việc như những
thày giáo, y sĩ, nhà thiết kế trang web, và vv. Khi algorithm không-ý thức có
thể dạy học, chuẩn bệnh, và vẽ kiểu hay tạo mẫu tốt hơn con người, chúng ta sẽ
làm gì?
Đây
không phải là một câu hỏi hoàn toàn mới. Kể từ khi cuộc Cách mạng Kỹ nghệ bùng nổ,
người ta đã lo sợ rằng, cơ giới hoá sẽ gây ra nạn thất nghiệp hàng loạt đông đảo.
Điều này đã không bao giờ xảy ra, vì khi ngành nghề cũ trở nên lỗi thời, những ngành
nghề mới đã phát triển, và luôn luôn có một gì đó con người có thể làm tốt hơn
so với máy móc. Tuy nhiên, đây không phải là một quy luật của tự nhiên, và
không có gì bảo đảm nó sẽ tiếp tục như thế trong tương lai. Con người có hai loại
khả năng cơ bản: khả năng thể chất và khả năng nhận thức. Cho đến chừng nào những
máy móc cạnh tranh với chúng ta chỉ đơn thuần về khả năng thể chất, bạn luôn có
thể tìm thấy những công việc đòi hỏi nhận thức vốn con người làm tốt hơn. Vì vậy,
máy đã chiếm những công việc thuần túy dùng sức lực, trong khi con người đã tập
trung vào những công việc đòi hỏi ít nhất là một số kỹ năng về nhận thức. Tuy
nhiên, điều gì sẽ xảy ra khi những algorithm vượt qua chúng ta trong việc ghi
nhớ, phân tích và nhận biết những mẫu thức?
Ý
tưởng rằng con người sẽ luôn luôn có một khả năng độc đáo vượt ngoài tầm với của
những algorithm không -ý thức thì chỉ là mơ tưởng theo ý thích. Câu trả lời
khoa học hiện tại cho ‘ước mơ bay cao theo khói thuốc’ này có thể được tóm tắt
trong ba nguyên lý đơn giản:
1.
Những sinh vật là những algorithm. Mỗi động vật – bao gồm Homo sapiens – là một kết hợp gồm những algorithm hữu cơ định hình bởi
chọn lọc tự nhiên qua hàng triệu năm tiến hóa.
2.
Những tính toán Algorithm không chịu tác động bởi những vật liệu mà từ đó bạn
xây dựng computer. Cho dù bạn xây dựng một bàn tính từ chất gỗ, sắt hoặc nhựa, 2
hạt cộng với 2 hạt bằng 4 hạt.
3.
Do đó, không có lý do để nghĩ rằng những algorithm hữu cơ có thể làm những sự
việc mà những algorithm vô cơ sẽ không bao giờ có thể tái tạo hoặc vượt qua. Cho
đến chừng nào những tính toán vẫn còn đúng, có hiệu lực, có gì là vấn đề nếu những
algorithm được thể hiện trong carbon hoặc trong silicon? [23]
Đúng
vậy, hiện nay có rất nhiều những sự việc vốn những algorithm có carbon làm tốt
hơn so với những algorithm không carbon, và những nhà chuyên môn tuyên bố lập
đi lập lại rằng có một gì đó sẽ ‘mãi mãi’ nằm ngoài tầm tay của những algorithm
không carbon. Nhưng hóa ra ‘mãi mãi’ (ngày nay trong khoa học computer) thường
có nghĩa là không lâu hơn một hoặc hai mươi năm. Cho đến một thời gian ngắn trước
đây, nhận diện mặt người là một thí dụ được ưa chộng để đưa ra bằng chứng về một
gì đó mà ngay cả những trẻ sơ sinh thực hiện một cách dễ dàng nhưng vẫn thoát
khỏi tầm với của ngay cả những computer mạnh nhất trên trái đất. Ngày nay program
nhận diện khuôn mặt có thể nhận ra những mặt người hiệu quả và rất nhanh hơn
con người rất nhiều . Những cơ quan cảnh sát và tình báo hiện nay dùng những
program như vậy để scan hàng vô số những cuộn video dài đằng đẵng hàng giờ, từ những
camera an ninh, truy lùng hoạt động của những tình nghi và tội phạm.
Trong
những năm 1980, khi người ta thảo luận về bản chất độc đáo của loài người, họ
có thói quen dùng cờ chess như bằng chứng chính về sự ưu việt của con người. Họ
đã tin rằng những computer sẽ không bao giờ thắng người chơi cờ chess. Vào ngày
10 Tháng 2 năm 1996, (supercomputer) Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch
cờ chess thế giới Garry Kasparov, chôn vùi vĩnh viễn lời tuyên bố đặc biệt về sự
ưu việt của con người.
Deep
Blue đã được những người sáng tạo của nó đem cho một bước khởi đầu tiến trước,
những tác giả của nó đã program nó không chỉ với những nguyên tắc cơ bản của cờ
chess, mà còn với những hướng dẫn chi tiết về chiến lược chơi cờ chess. Một thế
hệ mới của AI, áp dụng ‘học hỏi của máy’ [24] để làm ngay cả những
sự việc đáng ghi nhận và vừa khéo léo vừa tinh tế và gọn đẹp hơn nhiều. Trong
tháng 2 năm 2015 một program có tên DeepMind đã được Google phát triển, đã tự học
bằng cách riêng của nó để biết cách chơi 49 trò chơi video cổ điển trên máy
Atari. Một trong những người viết program, tiến sĩ Demis Hassabis, đã giải
thích rằng “thông tin duy nhất chúng tôi đem cho hệ thống đã là những (tọa độ của
những) pixel thô trên màn ảnh và ý tưởng
rằng nó phải có được một điểm số cao. Và tất cả mọi sự việc khác chính nó đã phải
tự tìm ra.lấy”. DeepMind [25] đã thành công để ‘học
được’ những quy tắc của tất cả những trò chơi đem trình bày với nó, từ Pac-Man
và Space Invaders, đến đua xe và những trò chơi tennis. Nó sau đó đã chơi hầu hết
những trò chơi này cũng như hoặc giỏi hơn con người, đôi khi có những chiến lược
vốn chưa bao giờ từng xảy ra với những người chơi là con người.[26]
Deep
Blue đánh bại Garry Kasparov.
Những
algorithm computer gần đây cũng đã chứng minh giá trị của chúng trong những trò
chơi dùng bóng. Trong nhiều những chục năm, những đội baseball dùng sự khôn ngoan, kinh nghiệm và cảm xúc theo bản năng của
những người săn lùng và những quản lý chuyên nghiệp để tuyển chọn người chơi.
Những người chơi bóng giỏi nhất đem lại hàng triệu đô la, và dĩ nhiên những đội
bóng giàu có đã săn và ‘mua’ được những tinh hoa trên thị trường, trong khi những
đội nghèo hơn đã phải bằng lòng với những gì còn thừa lại. Năm 2002, Billy
Beane, người quản lý đội bóng có ngân quĩ hạn hẹp Oakland Athletics, đã quyết định
đánh bại hệ thống chọn lựa này. Ông đã dựa trên một algorithm computer phức tạp
được những nhà kinh tế và những chuyên viên mê chơi computer game để tạo ra một
đội bóng chiến thắng từ những người chơi bóng vốn đã bị những người săn lùng hoặc
bỏ qua, hoặc đánh giá thấp không chọn. Những người trong giới sành sỏi cũ đã tức
điên lên với algorithm của Beane, nó xâm nhập vào địa hạt ‘thiêng liêng’ của
baseball. Họ nói rằng chọn những người chơi basseball là một nghệ thuật, và rằng
chỉ có con người thân mật và một kinh nghiệm lâu dài với trò chơi mới có thể sành
sỏi được. Một program computer không bao giờ có thể làm điều đó, vì nó không
bao giờ có thể đưa ra ánh sáng được những bí mật và tinh thần của baseball.
Họ
sớm đã phải nuốt giận của họ. nhóm algorithm với ngân sách eo hẹp Beane ($44
triệu) không chỉ đứng vững chống lại những đội baseball khổng lồ như New York
Yankees ($125 triệu), nhưng đã trở thành đội đầu tiên trong Liên đoàn baseball
USA để giành thắng 20 trận liên tiếp. Nhưng Beane và Oakland không thể vui hưởng
thành công của họ cho được lâu dài. Chẳng bao lâu, nhiều đội baseball khác đã
tiếp nhận cách giải quyết dùng algorithm tương tự, và bởi vì những đội Yankees
và Red Sox có thể trả nhiều tiền hơn cho cả những người chơi lẫn program
computer, những đội có ngân quĩ thấp như Oakland Athletics bây giờ đã có một cơ
hội lại càng nhỏ hơn để thắng hệ thống tuyển chọn so với trước đó. [27]
Năm
2004 Giáo sư Frank Levy từ MIT và Giáo sư Richard Murnane từ Harvard, đã xuất bản
một nghiên cứu kỹ lưỡng về thị trường việc làm, liệt kê danh sách những ngành
nghề có nhiều xác xuất trải qua sự tự động hóa nhất. Những tài xế xe vận tải đã
được đưa ra như một thí dụ về một công việc có khả năng không thể tự động hóa
được trong một tương lai gần. Thật khó để tưởng tượng, họ đã viết, rằng những
algorithm có thể lái những xe vận tải an toàn trên một đường phố đông đảo. Chỉ
vẻn vẹn khoảng chục năm sau, Google và Tesla không chỉ tưởng tượng việc này,
nhưng làm nó thành thực sự xảy ra. [28]
Trong
thực tế, khi thời gian trôi qua, nó trở thành dễ dàng và càng dễ dàng hơn để
thay thế những con người với những algorithm computer, không chỉ đơn thuần vì
những algorithm ngày càng thông minh hơn, nhưng cũng vì con người càng được
chuyên nghiệp hoá. Những người săn bắn hái lượm thời cổ thành thạo một loạt rất
rộng rãi những kỹ năng để sống còn, đó là tại sao nếu thiết kế một robot săn bắn
hái lượm sẽ là điều vô cùng khó khăn. Một robot như vậy sẽ phải biết cách mài
đá thành cạnh sắc hay nhọn mũi từ những sỏi đá thô, biết làm thế nào để tìm nấm
loại ăn được trong một khu rừng, làm thế nào để biết dùng lá hay vỏ cây băng bó
vết thương, làm thế nào để săn lùng một con mammoth khổng lồ, và làm thế nào để
phối hợp một cuộc đột kích với một tá thợ săn khác. Tuy nhiên, trong vài nghìn
năm qua con người chúng ta đã được chuyên môn hoá. Một tài xế taxi hoặc một y
sĩ tim mạch đều rất chuyên môn trong một góc nhỏ hẹp hơn nhiều so với một người
săn bắn hái lượm, khiến là dễ dàng hơn để thay thế họ với AI.
Ngay
cả những người quản lý phụ trách tất cả những hoạt động này đều có thể được
thay thế. Nhờ những algorithm mạnh mẽ của nó, Uber có thể quản lý hàng triệu
tài xế taxi chỉ với một số ít người. Hầu hết những lệnh điều khiển được những algorithm
đưa ra mà không cần bất cứ giám sát nào của con người.[29] Trong tháng 5 năm
2014, Deep Knowledge Ventures – một công ty đầu tư mạo hiểm Hong Kong chuyên về
những công ty mới khởi nghiệp trong ngành y học tái tạo – đã làm một việc chưa
cong ty nào từng làm là bổ nhiệm một algorithm, tên gọi là VITAL, vào hội đồng
quản trị của nó. VITAL ra những khuyến nghị đầu tư bằng cách phân tích một lượng
lớn những dữ liệu về tình hình tài chính, những thí nghiệm lâm sàng và sở hữu
trí tuệ của những công ty tương lai. Giống như năm thành viên khác của hội đồng
quản trị, algorithm VITAL được bỏ phiếu về việc liệu công ty có nên đầu tư vào
một công ty cụ thể nào đó hay không.
Xem
xét hồ sơ của VITAL cho đến nay, có vẻ như nó đã nhặt lấy một thói xấu của nghề
quản lý: chuộng người cùng gia đình! Nó đã đề nghị đầu tư vào những công ty trong
đó algorithm được cấp cho nhiều quyền hơn. Với sự ủng hộ của VITAL, Deep
Knowledge Ventures gần đây đã đầu tư vào Silico Medecine, trong đó phát triển
những phương pháp dùng computer hỗ trợ cho sự nghiên cứu dược phẩm, và trong
Pathway Pharmaceuticals, trong đó dùng algorithm OncoFinder để chọn và xếp hạng
tỉ lệ những trị liệu cancer được cá nhân hoá.[30]
Khi
những algorithm đẩy con người ra khỏi thị trường công ăn việc làm, giàu có có
thể trở nên tập trung trong tay của tầng lớp chọn lọc nhỏ vốn sở hữu những algorithm
đầy toàn năng khác, tạo ra sự bất bình đẳng xã hội chưa từng có. Ngoài ra, những
algorithm có thể không chỉ quản lý những doanh nghiệp, nhưng thực sự đi đến nắm
quyền sở hữu chúng. Hiện nay, pháp luật của con người đã công nhận những thực
thể liên-chủ thể, như những tập đoàn và những quốc gia như những “pháp nhân”. Mặc
dù cả Toyota lẫn Argentina đều không có một cơ thể cũng không có một não thức, chúng
phải tuân theo luật pháp quốc tế, chúng có thể sở hữu đất đai và tiền bạc, và chúng
có thể đi kiện và bị kiện trước tòa án. Chúng ta có thể sớm cấp cho algorithm
tư cách tương tự. Một algorithm khi đó có thể sở hữu một quỹ đầu tư mạo hiểm mà
không cần phải tuân theo những mong muốn của bất kỳ chủ nhân con người nào.
Nếu
algorithm làm những quyết định đúng, nó có thể tích lũy một tài sản, vốn sau đó
nó có thể đầu tư khi nó thấy thuận lợi, có lẽ mua nhà của bạn (đang thuê) và trở
thành chủ đất của bạn. Nếu bạn vi phạm những quyền lợi đã được pháp luật công
nhận của algorithm – thí dụ, bằng cách không trả tiền thuê nhà – algorithm có
thể thuê luật sư và kiện bạn ra tòa. Nếu những algorithm giống như vậy luôn làm
tốt hơn những con người quản lý quỹ đầu tư, chúng ta có thể kết thúc với một tầng
lớp thượng lưu algorithm nắm giữ hầu hết trái đất chúng ta. Điều này nghe có vẻ
như không thể nào xảy ra, nhưng trước khi gạt bỏ ý tưởng, hãy nhớ rằng hầu hết
trái đất của chúng ta đã được sở hữu hợp pháp bởi những thực thể liên-chủ thể
không-con người, cụ thể là những quốc gia và những tập đoàn công ty. Thật vậy,
5.000 năm trước phần lớn Sumer đã do những vị gót tưởng tượng như Enki và
Inanna sở hữu. Nếu những vị gót có thể sở hữu đất và thuê người, tại sao những
algorithm lại không?
Như
thế, mọi người sẽ làm gì? Nghệ thuật thường được nói là để cung cấp cho chúng ta
chốn trú ẩn tối hậu (và duy nhất con người) của chúng ta. Trong một thế giới những
computer thay thế những y sĩ, những tài xế, những thày giáo và ngay cả những chủ
đất, tất cả mọi người cũng sẽ trở thành một nghệ sĩ. Tuy nhiên, rất khó để hiểu
rằng tại sao sự sáng tạo nghệ thuật sẽ được an toàn, sẽ thoát khỏi những
algorithm. Tại sao chúng ta chắc chắn quá như vậy rằng những computer sẽ không có
khả năng để làm hay hơn chúng ta trong việc soạn nhạc? Theo những nhà khoa học
sự sống, nghệ thuật không phải là sản phẩm của một vài tinh thần mê đắm trong
huyễn hoặc hay linh hồn siêu hình, nhưng đúng hơn là những algorithm hữu cơ nhận
ra được những mẫu thức toán học. Nếu như vậy, tại sao những algorithm vô cơ không
thể thành bậc thày quán triệt nghệ thuật là không có lý do
David
Cope là một giáo sư âm nhạc học tại đại học California ở Santa Cruz. Ông cũng
là một trong những nhân vật gây nhiều tranh luận bất đồng trong thế giới của âm
nhạc cổ điển. Cope đã viết những computer program để soạn những concerto, hợp xướng,
symphony và opera. Sáng tạo đầu tiên được ông đặt tên là EMI (Experiements in
Musical Intelligence), chuyên bắt chước phong cách của Johann Sebastian Bach. Đã
mất bảy năm để tạo ra program này, nhưng một khi công trình hoàn tất, EMI đã soạn
5.000 bài hợp xướng ‘theo kiểu Bach’ trong chỉ một ngày. [31] Cope đã sắp xếp một
buổi trình diễn của một vài bản hợp xướng chọn lọc trong một hội diễn âm nhạc tại
Santa Cruz. Những người nhiệt tình trong đám khán giả đã ca tụng buổi trình diễn
tuyệt vời, và giải thích một cách hào hứng âm nhạc đã chạm phần sâu thẳm nhất của
họ như thế nào. Họ không biết rằng nó được EMI sáng tác chứ không phải Bach, và
khi sự thật được tiết lộ, một số phản ứng với sự im lặng cau có, trong khi những
người khác hét lên tức giận.
EMI
đã tiếp tục làm cho hay hơn, và đã học để bắt chước Beethoven, Chopin,
Rachmaninov và Stravinsky. Cope đã nhận một hợp đồng cho EMI, và album đầu tiên
của nó – Âm nhạc Cổ điển do Computer Sáng tác – bán chạy đáng ngạc nhiên. Công luận
đã đem thêm sự thù địch về từ những người mê âm nhạc cổ điển. Giáo sư Steve
Larson từ Đại học Oregon đã gửi đến Cope một thách đố cho một cuộc thách thức âm
nhạc. Larson đã đề nghị rằng những nghệ sĩ piano chuyên nghiệp lần lượt chơi 3 bản
nhạc ngắn: một của Bach, một của EMI, và một của chính Larson. Những người nghe
sau đó sẽ được yêu cầu bỏ phiếu để chọn ai đã sáng tác bản nhạc nào. Larson đã tin
chắc rằng người nghe sẽ dễ dàng nhận biết sự khác biệt giữa những tác phẩm ‘có
hồn’ của con người và những sáng tác vô hồn của một bộ máy. Cope đã chấp nhận
thách đố. Vào ngày đã định, hàng trăm giảng viên, sinh viên và người hâm mộ âm
nhạc, đã tụ họp trong phòng hòa nhạc của Đại học Oregon. Vào cuối buổi biểu diễn,
đã thực hiện một cuộc bỏ phiếu. Kết quả? Những khán giả nghĩ rằng bản nhạc của
EMI là chính thực của Bach, bản của Bach được cho do Larson soạn và bản của
Larson được cho là do một computer soạn.
Giới
phê bình đã tiếp tục biện luận rằng âm nhạc của EMI thì tuyệt vời về kỹ thuật,
nhưng rằng nó thiếu một gì đó. Nó thì chính xác quá. Nó không có chiều sâu. Nó
không có hồn. Thế nhưng, khi mọi người nghe những tác phẩm của EMI mà không được
cho biết về nguồn gốc của chúng, họ thường xuyên ca ngợi chúng chính xác cho tính
chất tình cảm có hồn của chúng và cộng hưởng cảm xúc của chúng.
Sau
thành công của EMI, Cope đã sáng tạo những program mới hơn và ngay cả còn tinh
tế phức tạp hơn. Thành tựu hoàn thiện của ông là Annie. Trong khi EMI đã soạn
nhạc theo những quy luật đã ấn định trước, Annie đã dựa trên khả năng ‘học hỏi
của máy’. Phong cách âm nhạc của nó liên tục thay đổi và phát triển trong đáp ứng
với những input mới từ thế giới bên
ngoài. Cope hoàn toàn không có ý tưởng nào về Annie sẽ sắp sửa sáng tác gì tiếp
theo. Thật vậy, Annie không hạn chế chính nó chỉ với sáng tác âm nhạc mà còn khám
phá những hình thức nghệ thuật khác như thơ haiku. Năm 2011, Cope đã xuất bản Comes the Fiery Night: 2.000 Haiku của Người
và Máy. Trong số 2.000 haikus trong quyển sách, một số được Annie ‘vô cơ’ viết,
và phần còn lại của nhà thơ ‘hữu cơ’. Cuốn sách này không tiết lộ đâu là đâu. Nếu
bạn nghĩ rằng bạn có thể nói ra sự khác biệt giữa sáng tạo con người và output của computer, mời bạn hãy thử xem
sao. [32]
Trong
thế kỷ XIX, Cách mạng Kỹ nghệ đã tạo ra một giai cấp đông đảo mới gồm những người
vô sản thành thị, và chủ nghĩa xã hội lan rộng vì không có ai khác tìm cách để
đáp ứng những nhu cầu trước đó chưa từng có của họ, và những hy vọng và sợ hãi
của họ. Chủ nghĩa tự do cuối cùng đánh bại chủ nghĩa xã hội chỉ bằng sự tiếp nhận
và áp dụng những phần tốt nhất của những chương trình của chủ nghĩa xã hội.
Trong thế kỷ XXI chúng ta có thể chứng kiến sự tạo lập của một một giai cấp
đông đảo mới: những người hoàn toàn không có bất kỳ giá trị nào về kinh tế,
chính trị hoặc thậm chí nghệ thuật, những người không đóng góp gì vào sự thịnh
vượng, quyền lực và vinh quang của xã hội.
Tháng
chín năm 2013, hai nhà nghiên cứu ở đại học Oxford, Carl Benedikt Frey và
Michael A. Osborne, đã xuất bản ‘Tương lai của Việc làm “, trong đó họ đã khảo
sát khả năng rất có thể xảy ra của những ngành nghề khác biệt bị những
algorithm computer dành quyền kiểm soát trong vòng 20 năm tới. Algorithm do
Frey và Osborne khai triển đã làm những tính toán ước định rằng 47 phần trăm những
việc làm ở USA có nguy cơ cao. Lấy thí dụ, có một xác suất 99 phần trăm rằng đến
năm 2033, những người rao bán qua phone và những người ước định bảo hiểm sẽ bị
những algorithm lấy mất việc. Có một xác suất 98 phần trăm rằng tình trạng
tương tự cũng sẽ xảy ra với những trọng tài thể thao, 97 phần trăm rằng thế đó
sẽ xảy ra với những người thu tiền và 96 phần trăm với những đầu bếp. Những người
hầu bàn – 94 phần trăm. Những trợ lý pháp luật – 94 phần trăm. Hướng dẫn viên du
lịch – 91 phần trăm. Thợ làm bánh mì và bánh ngọt – 89 phần trăm. Tài xế xe
buýt – 89 phần trăm. Những lao động trong ngành xây cất – 88 phần trăm. Phụ tá
thú y – 86 phần trăm. Nhân viên an ninh – 84 phần trăm. Thủy thủ – 83 phần
trăm. Những người pha rượu ở các bar – 77 phần trăm. Chuyên viên văn khố – 76
phần trăm. Thợ mộc – 72 phần trăm. Nhũng người canh chừng và cứu trợ tai nạn ở
hồ bơi, bãi biển – 67 phần trăm. Và vân vân... Dĩ nhiên có một số việc làm an
toàn. Khả năng những algorithm computer sẽ thay thế những nhà khảo cổ của năm
2033 chỉ là 0,7 phần trăm, vì công việc của họ đòi hỏi những loại rất tinh vi của
nhận diện mẫu thức, và không tạo ra lợi nhuận lớn lao. Thế nên, những công ty
hoặc chính phủ sẽ làm những đầu tư cần thiết nhằm tự động hóa ngành khảo cổ học
trong vòng hai mươi năm tới là việc khó có thể xảy ra. [33]
Dĩ
nhiên, đến năm 2033 nhiều những nghề chuyên môn mới có thể sẽ xuất hiện, lấy
thí dụ, những nhà thiết kế thế giới ảo. Nhưng những nghề chuyên môn loại như vậy
có lẽ sẽ đòi hỏi rất nhiều sáng tạo và linh động hơn việc làm tầm thường của bạn,
và không rõ liệu những người tính tiền hay những người bán bảo hiểm ở tuổi bốn
mươi sẽ có thể tự tái tạo bản thân mình để thành những nhà thiết kế thế giới ảo
(chỉ cần thử tưởng tượng một thế giới ảo được một đại lý bảo hiểm tạo ra!). Và ngay
cả nếu họ có làm được như vậy, với tốc độ tiến triển loại như vậy tất trong
vòng chục năm nữa họ có thể lại phải tự tái tạo bản thân mình một lần nữa. Sau
cùng, những algorithm rất có thể cũng làm giỏi trội, hơn hẳn con người trong việc
thiết kế thế giới ảo. Vấn đề then chốt không phải là tạo những việc làm mới. Vấn
đề then chốt là tạo những việc làm mới trong đó con người thực hiện tốt hơn so
với algorithms.[34]
Công
nghệ (với năng xuất cao may mắn đem lại) phồn thịnh và giàu có thể sẽ làm cho
việc nuôi và hỗ trợ khối dân chúng vô dụng, dẫu rằng khối người này không có bất
kỳ ráng sức nào, là điều có thể làm được. Nhưng điều gì sẽ khiến họ bận rộn và
hài lòng? Người ta phải làm một gì đó, hoặc họ sẽ hoá cuồng. Những người vô dụng
này sẽ làm gì cho hết ngày? Một giải pháp có thể là cung cấp cho họ những loại
thuốc và những trò chơi computer. Những người (xã hội) không cần này có thể dành
càng thêm nhiều thời gian trong những thế giới ảo 3D, vốn sẽ cung cấp cho họ hứng
thú hơn nhiều, và nhiều dấn thân trong cảm xúc hơn thực tại buồn tẻ bên ngoài. Thế
nhưng một phát triển như vậy, sẽ giáng một đòn chết người vào tin tưởng tự do về
sự thiêng liêng của đời sống con người và của những kinh nghiệm con người. Có
gì là thiêng liêng như vẫn nói trong những kẻ vô dụng và ăn bám, những người dành
trọn ngày của họ trong thế giới ảo, nuốt những kinh nghiệm nhân tạo ở vùng đất huyễn tưởng? [35]
Một
số nhà chuyên môn và nhà tư tưởng, điển hình như Nick Bostrom, báo trước rằng
loài người có nhiều phần sẽ không phải chịu sự suy thoái thấp hèn này, vì một
khi trí tuệ nhân tạo vượt qua trí tuệ con người, nó có thể chỉ đơn giản là tiêu
diệt loài người. AI có lẽ rất có thể làm như vậy, hoặc vì sợ rằng loài người sẽ
quay sang chống lại nó và định rút nút cắm điện của nó, hoặc nó theo đuổi một mục
tiêu riêng hết sức sâu kín, con người không thể dò biết. Sẽ là điều vô cùng khó
khăn cho con người để kiểm soát động cơ tự nguyện của một hệ thống thông minh
hơn họ rất nhiều.
Ngay
cả program-trước hệ thống (AI) với những mục tiêu xem dường hiền lành vẫn có thể
có phản tác dụng kinh hoàng. Một trường hợp phổ biến, tưởng tượng khi một công
ty thành công thiết kế được trí tuệ siêu thông minh đầu tiên, và giao cho nó làm
thử một việc hiền lành như tính số Pi Trước khi mọi người kịp nhận ra những gì
đang xảy ra, AI chiếm trọn trái đất, diệt sạch loài người, mở một chiến dịch
chinh phục đến tận cùng của thiên hà, và biến đổi tất cả vũ trụ được biết đến
vào một siêu computer khổng lồ để chạy hàng tỉ năm này sang hàng tỉ năm kia, tính
toán con số Pi cho chính xác hơn bao giờ. Dù sao chăng nữa, đây là sứ mệnh ‘thiêng
liêng’ đấng ‘sáng tạo’ của nó đã giao cho nó! [36]
Một Xác suất 87 Phần trăm
Lê Dọn Bàn tạm dịch – bản nháp thứ nhất
(Oct/2016)
[1] [F. M. Anderson (ed.), The Constitutions and Other Select Documents
Illustrative of the History of France: 1789–1907, 2nd edn (Minneapolis: H.
W. Wilson, 1908), 184–5; Alan Forrest, ‘L’armée de l’an II: la levée en masse
et la création d’un mythe républicain’, Annales
historiques de la Révolution française 335 (2004), 111–30.]
[2] [Morris Edmund Spears (ed.), World War Issues and Ideals: Readings in
Contemporary History and Literature (Boston and New York: Ginn and Company,
1918), 242. The most significant recent study, widely quoted by both proponents
and opponents, attempts to prove that soldiers of democracy fight better: Dan
Reiter and Allan C. Stam, Democracies at
War (Princeton: Princeton University Press, 2002).]
[3] [Doris Stevens, Jailed for Freedom (New York: Boni and Liveright, 1920), 290. See
also Susan R. Grayzel, Women and the
First World War (Harlow: Longman, 2002), 101–6; Christine Bolt, The Women’s Movements in the United States
and Britain from the 1790s to the 1920s (Amherst: University of
Massachusetts Press, 1993), 236–76; Birgitta Bader-Zaar, ‘Women’s Suffrage and
War: World War I and Political Reform in a Comparative Perspective’, in Suffrage, Gender and Citizenship:
International Perspectives on Parliamentary Reforms, ed. Irma Sulkunen,
Seija-Leena Nevala-Nurmi and Pirjo Markkola (Newcastle upon Tyne: Cambridge
Scholars Publishing, 2009), 193–218.]
[4] cyber-worm
[5] cyber-command: thí dụ của US: United
States Cyber Command (USCYBERCOM) hay của Germany: Cyber and Information Space
Command" (CIR)
[6] [Matt Richtel and Conor Dougherty,
‘Google’s Driverless Cars Run into Problem: Cars with Drivers’, New York Times, 1 September 2015,
accessed 2 September 2015,
http://www.nytimes.com/2015/09/02/technology/personaltech/google-says-its-not-the-driverless-cars-fault-its-other-drivers.html?_r=1;
Shawn DuBravac, Digital Destiny: How the
New Age of Data Will Transform the Way We Work, Live and Communicate
(Washington DC: Regnery Publishing, 2015), 127–56]
[7] 3D printer; máy in thường dùng kỹ thuật
laser, in chồng nhiều lớp lên nhau, ddeert ạo hình ảnh nooit 3 chiều.
[8] Hacker: kẻ chặt đốn (cây cối) dọn quang
lối đi, cũng chỉ những người thích và viết program giỏi, nay dùng chỉ những
người xâm nhập những computer nhưng không có sự đồng ý của chủ (hay bất họp
pháp), để lấy ‘trộm’ thông tin (tin tặc) hay phá hoại sofware trong hệ thống.
Nhiều nghĩa như thế, nên dùng nguyên từ gốc ‘hacker’; từ ‘tặc’ không thích hợp
để nói về những nhân vật loại như Julian Asange, tác giả những vụ WikiLeaks.
(người France rất bảo thủ và kiên quyết trong việc ‘giữ gìn sự trong sáng ’ của
tiếng Gôloa, cũng dùng ‘hacker’, không dịch!)
[9] [“Bradley Hope, ‘Lawsuit Against Exchanges
Over “Unfair Advantage” for High-Frequency Traders Dismissed’, Wall Street Journal, 29 April 2015,
accessed 6 October 2015, http://www.wsj.com/articles/lawsuit-against-exchanges-over-unfair-advantage-for-high-frequency-traders-dismissed-1430326045;
David Levine, ‘High-Frequency Trading Machines Favored Over Humans by CME
Group, Lawsuit Claims’, Huffington Post,
26 June 2012, accessed 6 October 2015,
http://www.huffingtonpost.com/2012/06/26/high-frequency-trading-lawsuit_n_1625648.html;
Lu Wang, Whitney Kisling and Eric Lam, ‘Fake Post Erasing $136 Billion Shows
Markets Need Humans’, Bloomberg, 23 April 2013, accessed 22 December 2014,
http://www.bloomberg.com/news/2013-04-23/fake-report-erasing-136-billion-shows-market-s-fragility.html;
Matthew Philips, ‘How the Robots Lost: High-Frequency Trading’s Rise and Fall’,
Bloomberg Businessweek, 6 June 2013,
accessed 22 December 2014, http://www.businessweek.com/printer/articles/123468-how-the-robots-lost-high-frequency-tradings-rise-and-fall;
Steiner, Automate This, 2–5, 11–52;
Luke Dormehl, The Formula: How Algorithms
Solve All Our Problems – And Create More (London: Penguin, 2014), 22]
[10] [Jordan Weissmann, ‘iLawyer: What Happens
when Computers Replace Attorneys?’, Atlantic,
19 June 2012, accessed 22 December 2014,
http://www.theatlantic.com/business/archive/2012/06/ilawyer-what-happens-when-computers-replace-attorneys/258688;
John Markoff, ‘Armies of Expensive Lawyers, Replaced by Cheaper Software’, New York Times, 4 March 2011, accessed
22 December 2014,
http://www.nytimes.com/2011/03/05/science/05legal.html?pagewanted=all&_r=0;
Adi Narayan, ‘The fMRI Brain Scan: A Better Lie Detector?’, Time, 20 July 2009, accessed 22 December
2014, http://content.time.com/time/health/article/0,8599,1911546-2,00.html;
Elena Rusconi and Timothy Mitchener-Nissen, ‘Prospects of Functional Magnetic
Resonance Imaging as Lie Detector’, Frontiers
in Human Neuroscience 7:54 (2013); Steiner, Automate This, 217; Dormehl, The Formula, 229.]
[11]
Interactive algorithm
[12] Digital
teachers
[13] [B. P. Woolf, Building Intelligent Interactive Tutors: Student-centered Strategies
for Revolutionizing E-learning (Burlington: Morgan Kaufmann, 2010); Annie
Murphy Paul, ‘The Machines are Taking Over’, New York Times, 14 September 2012,
accessed 22 December 2014,
http://www.nytimes.com/2012/09/16/magazine/how-computerized-tutors-are-learning-to-teach-humans.html?_r=0;
P. J. Munoz-Merino, C. D. Kloos and M. Munoz-Organero, ‘Enhancement of Student
Learning Through the Use of a Hinting Computer e-Learning System and Comparison
With Human Teachers’, IEEE Transactions
on Education 54:1 (2011), 164–7; Mindojo, accessed 14 July 2015,
http://mindojo.com/.]
[14] Watson: là một hệ thống computer đặc biệt
có thể trả lời câu hỏi (QA), ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) gồm những software
phức tạp, có khả năng phân tích dữ liệu, thu tập thông tin, trình bày kiến
thức, lý luận tự động, và hoạt động không cần phải có program với tất cả
algorithm viết sẵn rõ ràng (machine learning: học hỏi của máy), nhằm đạt đến
hiệu năng cao nhất và tốt nhất có thể có được. Watson được dùng như một máy
chuyên trả lời câu hỏi, trình bày giải pháp tốt nhất cho những vấn đề được hỏi,
dùng ngôn ngữ nói thông thường của con người. Máy được đặt tên theo Thomas J.
Watson, người sáng lập công ty IBM.
[15]
hypochondriacs
[16] [Steiner, Automate This, 146–62; Ian Steadman, ‘IBM’s Watson Is Better at
Diagnosing Cancerthan Human Doctors’, Wired, 11 February 2013, accessed 22
December 2014,
http://www.wired.co.uk/news/archive/2013-02/11/ibm-watson-medical-doctor;
‘Watson Is Helping Doctors Fight Cancer’, IBM, accessed 22 December 2014,
http://www-03.ibm.com/innovation/us/watson/watson_in_healthcare.shtml;
Vinod Khosla, ‘Technology Will Replace 80 per cent of What Doctors Do’, Fortune, 4 December 2012, accessed 22
December 2014,
http://tech.fortune.cnn.com/2012/12/04/technology-doctors-khosla; Ezra
Klein, ‘How Robots Will Replace Doctors’, Washington Post, “10 January 2011,
accessed 22 December 2014, http://www.washingtonpost.com/
blogs/wonkblog/post/how-robots-will-replacedoctors/2011/08/25/gIQASA17AL_blog.html.]
[17]
mammogram
[18] [Tzezana, The Guide to the Future, 62–4]
[19] [Steiner, Automate This, 155.]
[20] Call
center
[21] [http://www.mattersight.com.]
[22]
[Steiner, Automate This, 178–82;
Dormehl, The Formula, 21–4; Shana
Lebowitz, ‘Every Time You Dial into These Call Centers, Your Personality Is
Being Silently Assessed’, Business Insider,
3 September 2015, retrieved 31 January 2016,
http://www.businessinsider.com/how-mattersight-uses-personality-science-2015-9.]
[23] Organic
và inorganic: về hóa học, nếu trong molecule của một hợp chất có những atom
carbon (hữu cơ) hay không có carbon, hoặc hydrocarbon (vô cơ) – thuật ngữ vô cơ
và hữu cơ đã có do (mượn chữ Tàu) nhấn mạnh vào tính chất những gì có carbon là
có cơ thể sống (‘hữu cơ’) và ‘vô cơ’ (không có cơ thể sống).
[24] machine learning: là một loại AI, cho
computers khả năng ‘học’ nhưng không cần được chỉ dẫn (program) sẵn. Machine
learning chú trọng vào sự phát triển những computer programs có thể ‘tự’ thay
đổi khi được gặp những dữ liệu thông tin mới. Tạm hiểu như chính algorithm
trong computer với thời gian sẽ có thể tự thay đổi cho hoàn thiện hơn, để ứng
hợp với những dữ kiện, điều kiện, thông tin (kinh nghiệm) mới.
[25] the
DeepMind team now claims, is a “novel artificial agent” that combines two
existing forms of brain-inspired machine intelligence: a deep neural network
and a reinforcement-learning algorithm.
[26] [Rebecca Morelle, ‘Google Machine Learns
to Master Video Games’, BBC, 25 February 2015, accessed 12 August 2015,
http://www.bbc.com/news/science-environment-31623427; Elizabeth Lopatto,
‘Google’s AI Can Learn to Play Video Games’, The Verge, 25 February 2015, accessed 12 August 2015,
http://www.theverge.com/2015/2/25/8108399/google-ai-deepmind-video-games;
Volodymyr Mnih et al., ‘Human-Level Control through Deep Reinforcement
Learning’, Nature, 26 February 2015,
accessed 12 August 2015,
http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html.]
[27] [Michael Lewis, Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game (New York: W. W.
Norton, 2003). Also see the 2011 film Moneyball, directed by Bennett Miller and
starring Brad Pitt as Billy Beane.]
[28] [Frank Levy and Richard Murnane, The New Division of Labor: How Computers are
Creating the Next Job Market (Princeton: Princeton University Press, 2004);
Dormehl, The Formula, 225–6]
[29] [Tom Simonite, ‘When Your Boss is an Uber
Algorithm’, MIT Technology Review, 1
December 2015, retrieved 4 February 2016,
https://www.technologyreview.com/s/543946/when-your-boss-is-an-uber-algorithm/]
[30] [Simon Sharwood, ‘Software “Appointed to
Board” of Venture Capital Firm’, The
Register, 18 May 2014, accessed 12 August 2015,
http://www.theregister.co.uk/2014/05/18/software_appointed_to_board_of_venture_capital_firm/;
John Bates, ‘I’m the Chairman of the Board’, Huffington Post, 6 April 2014, accessed 12 August 2015,
http://www.huffingtonpost.com/john-bates/im-the-chairman-of-the-bo_b_5440591.html;
Colm Gorey, ‘I’m Afraid I Can’t Invest in That, Dave: AI Appointed to VC
Funding Board’, Silicon Republic, 15
May 2014, accessed 12 August 2015,
https://www.siliconrepublic.com/discovery/2014/05/15/im-afraid-i-cant-invest-in-that-dave-ai-appointed-to-vc-funding-board.]
[31] Một thí dụ - nghe một bản hợp xướng theo
phong cách của Bach của Emmy của David Cope ở đây
[32] [Steiner, Automate This, 89–101; D. H. Cope, Comes the Fiery Night: 2,000 Haiku by Man and Machine (Santa
Cruz: Create Space, 2011). See also: Dormehl, The Formula, 174–80, 195–8, 200–2, 216–20; Steiner, Automate This, 75–89.]
[33] [Carl Benedikt Frey and Michael A.
Osborne, ‘The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to
Computerisation?’, 17 September 2013, accessed 12 August 2015,
http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf.]
[34] [E. Brynjolfsson and A. McAffee, Race Against the Machine: How the Digital
Revolution is Accelerating Innovation, Driving Productivity, and Irreversibly
Transforming Employment and the Economy (Lexington: Digital Frontier Press,
2011).]
[35] nguyên văn La La Land
[36] [Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (Oxford: Oxford
University Press, 2014).]
