Nguồn hình ảnh: được tạo bởi công cụ AI không giới hạn
Lời khuyên dành cho những nhà đổi mới đầy tham vọng về thử nghiệm, thất bại và tương lai của trí tuệ nhân tạo.
Đổi mới là động cơ mạnh mẽ thúc đẩy tiến bộ xã hội và tăng trưởng kinh tế. Thuốc kháng sinh, đèn chiếu sáng, tủ lạnh, máy bay, điện thoại thông minh -- chúng ta có những thứ này bởi vì các nhà đổi mới đã tạo ra những thứ chưa từng tồn tại trước đây. Danh sách Người đổi mới dưới 35 tuổi của MIT Technology Review công nhận những người đã sớm đạt được những thành tựu to lớn trong sự nghiệp và có tiềm năng đạt được nhiều hơn nữa.
Trong nhiều năm, tôi đã tham gia nghiên cứu AI và phát triển sản phẩm AI và may mắn được tham gia vào một số đổi mới có tác động mạnh mẽ, chẳng hạn như sử dụng phương pháp học tăng cường để điều khiển máy bay trực thăng không người lái tại Đại học Stanford cũng như ra mắt và dẫn dắt Google Brain phát triển sâu học tập trên quy mô lớn, cũng như tạo ra các khóa học trực tuyến dẫn đến việc thành lập Coursera. Tôi muốn chia sẻ với bạn một số ý tưởng về cách thực hiện tốt điều này và tránh một số cạm bẫy có thể gây ra tác hại nghiêm trọng trong quá trình sáng tạo.
AI là động lực chính của sự đổi mới ngày nay
Như tôi đã nói trước đây, tôi tin AI là nguồn điện mới. Điện đã cách mạng hóa tất cả các ngành công nghiệp và thay đổi cách chúng ta sống, và trí tuệ nhân tạo cũng đang làm điều tương tự. Nó vươn tới mọi ngành công nghiệp và mọi lĩnh vực, và những tiến bộ mà nó đạt được đã giúp ích cho vô số người.
Trí tuệ nhân tạo, giống như điện, là một công nghệ chung. Nhiều cải tiến, chẳng hạn như thiết kế y tế, tên lửa vũ trụ hoặc pin, chỉ phù hợp cho một mục đích. Ngược lại, AI có thể được sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, phục vụ các trang web có liên quan đến truy vấn tìm kiếm, tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển để tiết kiệm nhiên liệu, giúp ô tô tránh va chạm, v.v.
Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo tạo cơ hội cho mọi người trong mọi lĩnh vực của nền kinh tế khám phá liệu AI có thể được áp dụng vào lĩnh vực của họ hay không và bằng cách nào. Học trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nhiều cơ hội hơn để làm những việc mà người khác chưa từng làm.
Ví dụ, tại Quỹ AI, studio mạo hiểm mà tôi lãnh đạo, tôi đã may mắn được làm việc trong các dự án ứng dụng AI vào hàng hải, huấn luyện mối quan hệ, quản lý nhân tài, giáo dục và các lĩnh vực khác. Bởi vì nhiều công nghệ AI còn mới nên ứng dụng của chúng trong hầu hết các lĩnh vực vẫn chưa được khám phá. Bằng cách này, hiểu cách tận dụng trí tuệ nhân tạo có thể mang lại cho bạn nhiều cơ hội cộng tác với người khác.
Nhìn về phía trước, một số phát triển đặc biệt thú vị.
MẸO: Trong khi ChatGPT đã phổ biến khả năng nhắc các mô hình AI soạn email hoặc bài thơ, các nhà phát triển phần mềm mới bắt đầu nhận ra rằng việc nhắc nhở cho phép họ xây dựng trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ trong vài phút mà trước đây phải mất hàng tháng. Một làn sóng lớn các ứng dụng AI sẽ được xây dựng theo cách này.
Visual Transformer: Text Transformer - mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc mạng nơ-ron Transformer do Google Brain và các đồng tác giả phát minh vào năm 2017 đã cách mạng hóa việc viết lách. Vision Transformer, cho phép máy biến áp thích ứng với các tác vụ thị giác máy tính như xác định vật thể trong hình ảnh, ra mắt vào năm 2020 và nhanh chóng nhận được sự chú ý rộng rãi. Tin đồn về các công cụ chuyển đổi hình ảnh trong thế giới công nghệ ngày nay khiến tôi nhớ đến tin đồn của ChatGPT về các công cụ chuyển đổi văn bản vài năm trước. Lĩnh vực xử lý ảnh cũng sẽ mở ra một cuộc cách mạng tương tự. Một phần của cuộc cách mạng này sẽ là tín hiệu thị giác, trong đó tín hiệu là một hình ảnh chứ không phải là một chuỗi từ.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Các phương tiện truyền thông rất quan tâm đến cơ sở hạ tầng phần mềm, phần cứng trí tuệ nhân tạo và các công cụ dành cho nhà phát triển. Nhưng cơ sở hạ tầng AI mới nổi này sẽ không thành công trừ khi có nhiều doanh nghiệp AI có giá trị hơn được xây dựng trên đó. Do đó, mặc dù có rất nhiều sự chú ý của giới truyền thông đối với lớp cơ sở hạ tầng AI, nhưng lớp ứng dụng AI sẽ có sự phát triển lớn hơn.
Những lĩnh vực này mang lại cơ hội phong phú cho các nhà đổi mới. Hơn nữa, nhiều lĩnh vực trong số này nằm trong tầm tay của giới tinh hoa kỹ thuật rộng rãi, không chỉ những người đã làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các khóa học trực tuyến, phần mềm nguồn mở, phần mềm dưới dạng dịch vụ và tài liệu nghiên cứu trực tuyến cung cấp cho mọi người những công cụ để học hỏi và bắt đầu đổi mới. Nhưng ngay cả khi bạn chưa nắm bắt được những công nghệ này thì nhiều con đường đổi mới khác vẫn đang rộng mở.
Lạc quan nhưng dám thất bại
Tuy nhiên, nhiều ý tưởng ban đầu có vẻ đầy hứa hẹn cuối cùng lại trở thành những ý tưởng nguệch ngoạc. Nếu bạn coi trọng sự đổi mới, thất bại là điều không thể tránh khỏi. Dưới đây là một số dự án của tôi mà có thể bạn chưa từng nghe tới vì chúng đều thất bại:
Tôi đã mất rất nhiều thời gian để cố gắng làm cho máy bay bay tự động theo đội hình để tiết kiệm nhiên liệu (tương tự như việc chim bay theo đội hình chữ V). Nhìn lại thì tôi đã làm không tốt và lẽ ra phải sử dụng một chiếc máy bay lớn hơn.
Tôi đã cố gắng điều khiển cánh tay robot để dỡ bát đĩa đủ hình dạng và kích cỡ vào máy rửa bát. Nhưng nhìn lại, tôi đã làm điều đó quá sớm. Các thuật toán học sâu để nhận thức và kiểm soát vẫn chưa hoàn thiện vào thời điểm đó.
*Khoảng 15 năm trước, tôi nghĩ học tập không giám sát (tức là để các mô hình học máy học từ dữ liệu không được gắn nhãn) là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn. Tuy nhiên, thời điểm đã không đúng. Tuy nhiên, khi tính sẵn có của dữ liệu và sức mạnh tính toán tăng lên, phương pháp này cuối cùng cũng có hiệu quả.
Sự thất bại của những dự án này khiến tôi đau lòng, nhưng những bài học tôi học được lại đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của những dự án khác. Thông qua những nỗ lực thất bại khi tham gia V-flying, tôi đã học được cách lập kế hoạch dự án tốt hơn và chấp nhận rủi ro trước mắt. Nỗ lực dỡ bát đĩa đã thất bại nhưng nó đã khiến nhóm của tôi xây dựng Hệ điều hành Robot (ROS), hệ thống này đã trở thành một khung nguồn mở phổ biến hiện được sử dụng trong nhiều loại robot từ ô tô tự lái đến chó robot. Mặc dù trọng tâm ban đầu của tôi vào học tập không giám sát là một lựa chọn tồi, nhưng các bước chúng tôi thực hiện rất quan trọng để mở rộng quy mô học tập sâu tại Google Brain.
Đổi mới chưa bao giờ là dễ dàng. Khi bạn làm điều gì đó mới mẻ, sẽ luôn có những người hoài nghi. Khi còn trẻ, tôi gặp phải rất nhiều hoài nghi khi bắt đầu hầu hết các dự án mà cuối cùng lại thành công. Nhưng điều đó không có nghĩa là những người nghi ngờ luôn sai. Tôi cũng gặp phải sự nghi ngờ trong hầu hết các dự án không thành công.
Khi tích lũy được kinh nghiệm, tôi nhận thấy ngày càng có nhiều người đồng ý với mọi điều tôi nói, điều này khiến tôi càng lo lắng hơn. Tôi phải tích cực tìm kiếm những người sẵn sàng thách thức tôi và nói cho tôi biết sự thật. May mắn thay, những ngày này xung quanh tôi có rất nhiều người sẽ nói với tôi khi họ nghĩ tôi đã làm điều gì đó ngu ngốc!
Một mặt, sự hoài nghi là điều bình thường và thậm chí là cần thiết, nhưng mặt khác, xã hội lại rất quan tâm đến các kết quả đổi mới. Đây cũng là lý do chính đáng để chúng ta coi sự đổi mới bằng thái độ lạc quan. Tôi thà đứng về phía người lạc quan muốn thử và có thể thất bại còn hơn đứng về phía người bi quan nghi ngờ về khả năng.
Có trách nhiệm với công việc
Khi chúng tôi tập trung vào trí tuệ nhân tạo như động lực cho sự đổi mới có giá trị trên toàn xã hội, trách nhiệm xã hội trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Người trong và ngoài lĩnh vực này đều đang nhìn thấy hết những tác hại mà AI có thể gây ra. Điều này bao gồm cả các vấn đề ngắn hạn, chẳng hạn như các ứng dụng công nghệ sai lệch và có hại, cũng như các rủi ro dài hạn, chẳng hạn như sự tập trung quyền lực và các ứng dụng có khả năng gây ra thảm họa. Điều quan trọng là chúng ta phải có một cuộc đối thoại cởi mở và nghiêm túc về mặt trí tuệ về những vấn đề này. Bằng cách đó, tất cả chúng ta có thể đồng ý về những rủi ro thực sự là gì và cách giảm thiểu chúng.
Trong thiên niên kỷ qua, các làn sóng đổi mới liên tiếp đã làm giảm tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh, cải thiện dinh dưỡng, tăng tỷ lệ biết chữ, nâng cao mức sống trên toàn thế giới và nâng cao các quyền công dân, bao gồm cả phụ nữ, người thiểu số và những người bị thiệt thòi khác. Tuy nhiên, sự đổi mới cũng góp phần gây ra biến đổi khí hậu, làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng, phân cực xã hội và làm gia tăng sự cô đơn.
Rõ ràng, lợi ích của sự đổi mới đi kèm với rủi ro và không phải lúc nào chúng ta cũng có thể quản lý những rủi ro này một cách khôn ngoan. Trí tuệ nhân tạo là làn sóng tiếp theo và chúng ta có nghĩa vụ học hỏi kinh nghiệm trong quá khứ để tối đa hóa lợi ích trong tương lai và giảm thiểu tác hại cho mọi người. Điều này sẽ đòi hỏi sự cam kết từ cả cá nhân và xã hội nói chung.
Ở cấp độ xã hội, các chính phủ đang chuyển sang quản lý AI. Đối với một số nhà đổi mới, quy định có thể là một hạn chế không cần thiết đối với tiến độ. Tôi không thấy nó theo cách đó. Khi chúng ta bước vào một tương lai không chắc chắn, quy định có thể giúp chúng ta tránh được sai lầm và mang lại những lợi ích mới. Tôi hoan nghênh quy định yêu cầu sự minh bạch hơn đối với các hoạt động không rõ ràng của các công ty công nghệ lớn; điều này sẽ giúp chúng tôi hiểu được tác động của chúng và hướng dẫn họ hướng tới những lợi ích xã hội rộng lớn hơn. Ngoài ra, chúng tôi cần các quy định mới vì nhiều quy định hiện có được viết cho thế giới tiền AI. Các quy định mới cần nêu rõ những kết quả chúng ta muốn và những kết quả chúng ta không muốn, trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
Nhưng tránh tác hại không chỉ là ưu tiên hàng đầu của xã hội. Nó cũng cần phải là ưu tiên hàng đầu của mọi nhà đổi mới. Với tư cách là nhà công nghệ, chúng tôi có trách nhiệm hiểu rõ tác động của nghiên cứu của mình và đổi mới theo những cách có lợi. Theo truyền thống, nhiều nhà công nghệ có quan điểm rằng hình dạng của công nghệ là tất yếu và chúng ta không thể làm gì với nó, vì vậy chúng ta có thể tự do đổi mới. Nhưng chúng tôi biết đó không phải là trường hợp.
Khi các nhà đổi mới chọn nghiên cứu quyền riêng tư khác biệt—cho phép AI học hỏi từ dữ liệu mà không tiết lộ thông tin nhận dạng cá nhân—họ sẽ đưa ra tuyên bố mạnh mẽ về tầm quan trọng của quyền riêng tư. Tuyên bố này giúp hình thành các chuẩn mực xã hội được các tổ chức công và tư thông qua. Ngược lại, khi các nhà đổi mới tạo ra các giao thức mã hóa Web3 để rửa tiền, đó cũng là một tuyên bố mạnh mẽ - và theo ý kiến của tôi, là một tuyên bố có hại - rằng các chính phủ không nên có khả năng theo dõi cách tiền được di chuyển và sử dụng.
Nếu bạn nhận thức được hành vi phi đạo đức, tôi hy vọng bạn sẽ nêu vấn đề đó với đồng nghiệp và cấp trên của mình và tham gia đối thoại mang tính xây dựng với họ. Nếu bạn được yêu cầu làm điều gì đó mà bạn cho là không tốt cho nhân loại, tôi mong bạn sẽ tích cực làm việc để ngăn chặn nó. Nếu bạn không thể làm được điều đó, hãy cân nhắc việc rời đi. Tại Quỹ AI, tôi đã chấm dứt một số dự án mà tôi cho là hợp lý về mặt tài chính nhưng không lành mạnh về mặt đạo đức. Tôi mong bạn làm tương tự.
Hãy tiếp tục và đổi mới! Nếu bạn đã tham gia vào cuộc chơi đổi mới, hãy tiếp tục. Những điều tuyệt vời mà bạn sẽ đạt được trong tương lai vẫn chưa được biết. Nếu ý tưởng của bạn vẫn đang ở giai đoạn mơ ước, hãy chia sẻ chúng với người khác và nhận trợ giúp để biến chúng thành những thành công thực tế. Hãy bắt đầu thực hiện và tìm cách sử dụng sức mạnh của sự đổi mới để làm điều tốt.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Ng Enda: Trí tuệ nhân tạo là động lực chính của sự đổi mới ngày nay
Tác giả: Andrew Ng
Nguồn: Tạp chí Công nghệ MIT
Đổi mới là động cơ mạnh mẽ thúc đẩy tiến bộ xã hội và tăng trưởng kinh tế. Thuốc kháng sinh, đèn chiếu sáng, tủ lạnh, máy bay, điện thoại thông minh -- chúng ta có những thứ này bởi vì các nhà đổi mới đã tạo ra những thứ chưa từng tồn tại trước đây. Danh sách Người đổi mới dưới 35 tuổi của MIT Technology Review công nhận những người đã sớm đạt được những thành tựu to lớn trong sự nghiệp và có tiềm năng đạt được nhiều hơn nữa.
Trong nhiều năm, tôi đã tham gia nghiên cứu AI và phát triển sản phẩm AI và may mắn được tham gia vào một số đổi mới có tác động mạnh mẽ, chẳng hạn như sử dụng phương pháp học tăng cường để điều khiển máy bay trực thăng không người lái tại Đại học Stanford cũng như ra mắt và dẫn dắt Google Brain phát triển sâu học tập trên quy mô lớn, cũng như tạo ra các khóa học trực tuyến dẫn đến việc thành lập Coursera. Tôi muốn chia sẻ với bạn một số ý tưởng về cách thực hiện tốt điều này và tránh một số cạm bẫy có thể gây ra tác hại nghiêm trọng trong quá trình sáng tạo.
AI là động lực chính của sự đổi mới ngày nay
Như tôi đã nói trước đây, tôi tin AI là nguồn điện mới. Điện đã cách mạng hóa tất cả các ngành công nghiệp và thay đổi cách chúng ta sống, và trí tuệ nhân tạo cũng đang làm điều tương tự. Nó vươn tới mọi ngành công nghiệp và mọi lĩnh vực, và những tiến bộ mà nó đạt được đã giúp ích cho vô số người.
Trí tuệ nhân tạo, giống như điện, là một công nghệ chung. Nhiều cải tiến, chẳng hạn như thiết kế y tế, tên lửa vũ trụ hoặc pin, chỉ phù hợp cho một mục đích. Ngược lại, AI có thể được sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, phục vụ các trang web có liên quan đến truy vấn tìm kiếm, tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển để tiết kiệm nhiên liệu, giúp ô tô tránh va chạm, v.v.
Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo tạo cơ hội cho mọi người trong mọi lĩnh vực của nền kinh tế khám phá liệu AI có thể được áp dụng vào lĩnh vực của họ hay không và bằng cách nào. Học trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nhiều cơ hội hơn để làm những việc mà người khác chưa từng làm.
Ví dụ, tại Quỹ AI, studio mạo hiểm mà tôi lãnh đạo, tôi đã may mắn được làm việc trong các dự án ứng dụng AI vào hàng hải, huấn luyện mối quan hệ, quản lý nhân tài, giáo dục và các lĩnh vực khác. Bởi vì nhiều công nghệ AI còn mới nên ứng dụng của chúng trong hầu hết các lĩnh vực vẫn chưa được khám phá. Bằng cách này, hiểu cách tận dụng trí tuệ nhân tạo có thể mang lại cho bạn nhiều cơ hội cộng tác với người khác.
Nhìn về phía trước, một số phát triển đặc biệt thú vị.
Những lĩnh vực này mang lại cơ hội phong phú cho các nhà đổi mới. Hơn nữa, nhiều lĩnh vực trong số này nằm trong tầm tay của giới tinh hoa kỹ thuật rộng rãi, không chỉ những người đã làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các khóa học trực tuyến, phần mềm nguồn mở, phần mềm dưới dạng dịch vụ và tài liệu nghiên cứu trực tuyến cung cấp cho mọi người những công cụ để học hỏi và bắt đầu đổi mới. Nhưng ngay cả khi bạn chưa nắm bắt được những công nghệ này thì nhiều con đường đổi mới khác vẫn đang rộng mở.
Lạc quan nhưng dám thất bại
Tuy nhiên, nhiều ý tưởng ban đầu có vẻ đầy hứa hẹn cuối cùng lại trở thành những ý tưởng nguệch ngoạc. Nếu bạn coi trọng sự đổi mới, thất bại là điều không thể tránh khỏi. Dưới đây là một số dự án của tôi mà có thể bạn chưa từng nghe tới vì chúng đều thất bại:
Sự thất bại của những dự án này khiến tôi đau lòng, nhưng những bài học tôi học được lại đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của những dự án khác. Thông qua những nỗ lực thất bại khi tham gia V-flying, tôi đã học được cách lập kế hoạch dự án tốt hơn và chấp nhận rủi ro trước mắt. Nỗ lực dỡ bát đĩa đã thất bại nhưng nó đã khiến nhóm của tôi xây dựng Hệ điều hành Robot (ROS), hệ thống này đã trở thành một khung nguồn mở phổ biến hiện được sử dụng trong nhiều loại robot từ ô tô tự lái đến chó robot. Mặc dù trọng tâm ban đầu của tôi vào học tập không giám sát là một lựa chọn tồi, nhưng các bước chúng tôi thực hiện rất quan trọng để mở rộng quy mô học tập sâu tại Google Brain.
Đổi mới chưa bao giờ là dễ dàng. Khi bạn làm điều gì đó mới mẻ, sẽ luôn có những người hoài nghi. Khi còn trẻ, tôi gặp phải rất nhiều hoài nghi khi bắt đầu hầu hết các dự án mà cuối cùng lại thành công. Nhưng điều đó không có nghĩa là những người nghi ngờ luôn sai. Tôi cũng gặp phải sự nghi ngờ trong hầu hết các dự án không thành công.
Khi tích lũy được kinh nghiệm, tôi nhận thấy ngày càng có nhiều người đồng ý với mọi điều tôi nói, điều này khiến tôi càng lo lắng hơn. Tôi phải tích cực tìm kiếm những người sẵn sàng thách thức tôi và nói cho tôi biết sự thật. May mắn thay, những ngày này xung quanh tôi có rất nhiều người sẽ nói với tôi khi họ nghĩ tôi đã làm điều gì đó ngu ngốc!
Một mặt, sự hoài nghi là điều bình thường và thậm chí là cần thiết, nhưng mặt khác, xã hội lại rất quan tâm đến các kết quả đổi mới. Đây cũng là lý do chính đáng để chúng ta coi sự đổi mới bằng thái độ lạc quan. Tôi thà đứng về phía người lạc quan muốn thử và có thể thất bại còn hơn đứng về phía người bi quan nghi ngờ về khả năng.
Có trách nhiệm với công việc
Khi chúng tôi tập trung vào trí tuệ nhân tạo như động lực cho sự đổi mới có giá trị trên toàn xã hội, trách nhiệm xã hội trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Người trong và ngoài lĩnh vực này đều đang nhìn thấy hết những tác hại mà AI có thể gây ra. Điều này bao gồm cả các vấn đề ngắn hạn, chẳng hạn như các ứng dụng công nghệ sai lệch và có hại, cũng như các rủi ro dài hạn, chẳng hạn như sự tập trung quyền lực và các ứng dụng có khả năng gây ra thảm họa. Điều quan trọng là chúng ta phải có một cuộc đối thoại cởi mở và nghiêm túc về mặt trí tuệ về những vấn đề này. Bằng cách đó, tất cả chúng ta có thể đồng ý về những rủi ro thực sự là gì và cách giảm thiểu chúng.
Trong thiên niên kỷ qua, các làn sóng đổi mới liên tiếp đã làm giảm tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh, cải thiện dinh dưỡng, tăng tỷ lệ biết chữ, nâng cao mức sống trên toàn thế giới và nâng cao các quyền công dân, bao gồm cả phụ nữ, người thiểu số và những người bị thiệt thòi khác. Tuy nhiên, sự đổi mới cũng góp phần gây ra biến đổi khí hậu, làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng, phân cực xã hội và làm gia tăng sự cô đơn.
Rõ ràng, lợi ích của sự đổi mới đi kèm với rủi ro và không phải lúc nào chúng ta cũng có thể quản lý những rủi ro này một cách khôn ngoan. Trí tuệ nhân tạo là làn sóng tiếp theo và chúng ta có nghĩa vụ học hỏi kinh nghiệm trong quá khứ để tối đa hóa lợi ích trong tương lai và giảm thiểu tác hại cho mọi người. Điều này sẽ đòi hỏi sự cam kết từ cả cá nhân và xã hội nói chung.
Ở cấp độ xã hội, các chính phủ đang chuyển sang quản lý AI. Đối với một số nhà đổi mới, quy định có thể là một hạn chế không cần thiết đối với tiến độ. Tôi không thấy nó theo cách đó. Khi chúng ta bước vào một tương lai không chắc chắn, quy định có thể giúp chúng ta tránh được sai lầm và mang lại những lợi ích mới. Tôi hoan nghênh quy định yêu cầu sự minh bạch hơn đối với các hoạt động không rõ ràng của các công ty công nghệ lớn; điều này sẽ giúp chúng tôi hiểu được tác động của chúng và hướng dẫn họ hướng tới những lợi ích xã hội rộng lớn hơn. Ngoài ra, chúng tôi cần các quy định mới vì nhiều quy định hiện có được viết cho thế giới tiền AI. Các quy định mới cần nêu rõ những kết quả chúng ta muốn và những kết quả chúng ta không muốn, trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
Nhưng tránh tác hại không chỉ là ưu tiên hàng đầu của xã hội. Nó cũng cần phải là ưu tiên hàng đầu của mọi nhà đổi mới. Với tư cách là nhà công nghệ, chúng tôi có trách nhiệm hiểu rõ tác động của nghiên cứu của mình và đổi mới theo những cách có lợi. Theo truyền thống, nhiều nhà công nghệ có quan điểm rằng hình dạng của công nghệ là tất yếu và chúng ta không thể làm gì với nó, vì vậy chúng ta có thể tự do đổi mới. Nhưng chúng tôi biết đó không phải là trường hợp.
Khi các nhà đổi mới chọn nghiên cứu quyền riêng tư khác biệt—cho phép AI học hỏi từ dữ liệu mà không tiết lộ thông tin nhận dạng cá nhân—họ sẽ đưa ra tuyên bố mạnh mẽ về tầm quan trọng của quyền riêng tư. Tuyên bố này giúp hình thành các chuẩn mực xã hội được các tổ chức công và tư thông qua. Ngược lại, khi các nhà đổi mới tạo ra các giao thức mã hóa Web3 để rửa tiền, đó cũng là một tuyên bố mạnh mẽ - và theo ý kiến của tôi, là một tuyên bố có hại - rằng các chính phủ không nên có khả năng theo dõi cách tiền được di chuyển và sử dụng.
Nếu bạn nhận thức được hành vi phi đạo đức, tôi hy vọng bạn sẽ nêu vấn đề đó với đồng nghiệp và cấp trên của mình và tham gia đối thoại mang tính xây dựng với họ. Nếu bạn được yêu cầu làm điều gì đó mà bạn cho là không tốt cho nhân loại, tôi mong bạn sẽ tích cực làm việc để ngăn chặn nó. Nếu bạn không thể làm được điều đó, hãy cân nhắc việc rời đi. Tại Quỹ AI, tôi đã chấm dứt một số dự án mà tôi cho là hợp lý về mặt tài chính nhưng không lành mạnh về mặt đạo đức. Tôi mong bạn làm tương tự.
Hãy tiếp tục và đổi mới! Nếu bạn đã tham gia vào cuộc chơi đổi mới, hãy tiếp tục. Những điều tuyệt vời mà bạn sẽ đạt được trong tương lai vẫn chưa được biết. Nếu ý tưởng của bạn vẫn đang ở giai đoạn mơ ước, hãy chia sẻ chúng với người khác và nhận trợ giúp để biến chúng thành những thành công thực tế. Hãy bắt đầu thực hiện và tìm cách sử dụng sức mạnh của sự đổi mới để làm điều tốt.