Saturday, May 13, 2017

Harari – Người-Gót: một Lịch sử Ngắn gọn của Ngày mai (15)


Người-gót: một Lịch sử Ngắn gọn của Ngày mai
Homo Deus: A Brief History of Tomorrow
Yuval Noah Harari








9
Sự Tách rời Lớn lao


Những trang trước đem chúng ta vào một chuyến du lịch ngắn gọn đi thăm những khám phá khoa học mới đây vốn ăn mòn, 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:

1. Con người sẽ mất đi sự hữu dụng về kinh tế và quân sự của họ, do đó hệ thống kinh tế và chính trị sẽ thôi không gắn nhiều giá trị cho họ.

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 của 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 xử 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 trong hành động trong trận Somme, 1916. Bên phải: Một drone không phi công.

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 mười 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 huống 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, ung thư 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 lợi 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 


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 ung thư 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 ung thư. Lấy thí dụ, trong một thử nghiệm gần đây một algorithm computer chẩn đoán chính xác 90 phần trăm những trường hợp ung thư 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 ung thư 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 mười 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 ung thư, 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 mười 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 công 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 ‘máy học’ (tự viết hay chữa algorithm) 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 [24] 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.[25]



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 mười 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. [26]

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 mười năm sau, Google và Tesla không chỉ tưởng tượng việc này, nhưng làm nó thành thực sự xảy ra. [27]




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 viết sẵn rõ ràng (machine learning), 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 Cancer than 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] That program, 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.
[25] [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.]
[26] [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.]
[27] [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]