Đó là vào 6 giờ rưỡi sáng,
và Kristen đang đưa một bệnh nhân tuyến tiền liệt vào phòng phẫu thuật.
Cô ấy là bác sĩ nội trú đang học việc phẫu thuật.
Công việc của cô là học hỏi.
Hôm nay, cô rất hồi hộp muốn được thực hiện một ca phẫu thuật
bảo vệ tế bào thần kinh, cực kỳ tinh vi giúp duy trì chức năng cương dương.
Bác sĩ phẫu thuật chính vẫn chưa tới.
Cô cùng đội ngũ gây mê bệnh nhân,
và cô chỉ đạo thực hiện đường mổ 20 cm dưới rốn.
Ngay sau khi cố định đường mổ, cô bảo y tá gọi bác sĩ chính tới.
Anh ta tới, mặc áo choàng dài.
Từ đó trở đi, bốn bàn tay đó hầu như chỉ ở bên trong bệnh nhân,
dưới sự hướng dẫn của anh, Kristin thực hiện ca mổ.
Khi tuyến tiền liệt lộ ra (đúng, anh ấy để Kristen thực hiện bảo vệ thần kinh)
anh cởi bỏ bộ đồ bác sĩ,
bắt đầu làm giấy tờ.
Kristen khâu bệnh nhân vào lúc 8:15,
với một bác sĩ nội trú khác đang quan sát cô qua vai.
Và cô để anh ta khâu những đường cuối cùng.
Kristen cảm thấy thật tuyệt.
Bệnh nhân sẽ ổn,
và cô ấy đã là phiên bản tốt hơn của chính mình vào lúc 6:30 sáng.
Đó là một công việc rất khắc nghiệt.
Nhưng Kristen đã học theo cách của hầu hết chúng ta:
quan sát chuyên gia thực hiện,
làm những phần dễ và an toàn
rồi chuyển sang những việc khó và nguy hiểm hơn
dưới sự chỉ dẫn và cho phép của thầy mình.
Cả cuộc đời, tôi luôn cảm thấy cách học này thật tuyệt diệu.
Nó rất cơ bản, là một phần tạo nên con người chúng ta.
Nó có những cái tên khác nhau: học việc, huấn luyện, kèm cặp, dạy nghề.
Trong phẫu thuật, nó được gọi là "nhìn một, làm một, dạy một"
Nhưng quá trình là giống nhau,
và là con đường đã phổ biến từ hàng ngàn năm qua, trên khắp thế giới.
Thế nhưng, cách ta sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay
đang làm cản trở nó.
Ta hy sinh việc học hỏi để theo đuổi năng suất.
Tôi lần đầu nhận ra nó trong công việc phẫu thuật khi ở MIT,
nhưng giờ tôi chắc chắn nó xuất hiện ở khắp nơi,
ở những ngành nghề khác nhau với các loại AI khác nhau.
Nếu ta không làm gì cả, hàng triệu người sẽ gặp trở ngại
trong việc ứng phó với AI.
Giờ hãy quay lại việc phẫu thuật.
Sáu tháng trôi qua thật nhanh.
Lại là 6:30 sáng, và Kristen đang đưa một bệnh nhân tuyến tiền liệt,
nhưng lần này là vào phòng phẫu thuật robot.
Các bác sĩ tham gia
gắn một con robot bốn tay, nặng hơn 450kg vào người bệnh nhân.
Cả hai đều cởi bộ đồ bác sĩ,
điều khiển ở bàn cách đó 3-5 mét
và Kristen chỉ đứng nhìn.
Robot cho phép các bác sĩ chính tự làm toàn bộ thủ tục,
nên anh ta chỉ việc làm theo.
Anh biết Kristen cần thực hành.
Anh muốn cho cô điều khiển.
Nhưng anh cũng biết rằng cô sẽ làm chậm và mắc lỗi nhiều hơn,
và người bệnh cần được ưu tiên.
Thế là Kristen không có cơ hội được giải phẫu suốt ca phẫu thuật đó.
Nếu được phẫu thuật hơn 15 phút suốt ca mổ bốn tiếng thì đó là may mắn.
Và cô biết khi cô nhầm lẫn,
anh ta sẽ bấm vào màn hình, và cô sẽ lại chỉ đứng xem,
cảm giác như đứa trẻ ngốc nghếch đứng trong góc phòng.
Như những nghiên cứu về robot và các công trình trong tám năm qua,
tôi bắt đầu bằng một câu hỏi lớn:
Làm thế nào để học cách làm việc với thiết bị thông minh?
Để trả lời, tôi dành hai năm rưỡi quan sát hàng tá bác sĩ nội trú và phẫu thuật,
thực hiện phẫu thuật truyền thống và phẫn thuật robot, phỏng vấn họ
và nhìn chung, tiếp xúc với bác sĩ nội trú khi họ đang học việc.
Tôi đi đến 18 bệnh viện Mỹ dạy tốt nhất,
và câu chuyện là giống nhau.
Hầu hết bác sĩ nội trú đều ở trong trường hợp của Kristen.
Họ được quan sát rất nhiều,
nhưng hiếm khi được làm.
Họ không phải tự xoay sở và vì thế, không học hỏi được gì.
Đó là tin quan trọng với bác sĩ phẫu thuật
nhưng tôi cần biết tình trạng này phổ biến đến mức nào:
Còn nơi nào khác đang sử dụng AI làm cản trở việc học việc?
Để tìm hiểu, tôi liên hệ với một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu trẻ đang lên,
những người mà đã thất bại trong các ngành liên quan đến AI
ở nhiều lĩnh vực như khởi nghiệp, chính trị
ngân hàng đầu tư và giáo dục trực tuyến.
Giống như tôi, họ dành ít nhất một năm và hàng trăm giờ đồng hồ để quan sát,
gặp mặt và thường làm việc bên cạnh đối tượng nghiên cứu.
Chúng tôi chia sẻ dữ liệu, và tôi tìm các kiểu mẫu.
Ngành nghề nào, công việc nào thì câu chuyện về AI là như nhau.
Các tổ chức đang cố gắng từng ngày để thu quả ngọt từ AI,
và họ đang tách người học ra khỏi các công việc chuyên môn.
Những người điều hành start-up thuê ngoài dịch vụ kết nối khách hàng.
Cảnh sát học cách dự báo tội phạm mà không có sự trợ giúp của chuyên gia.
Các nhân viên tín dụng non trẻ bị loại bỏ khỏi những phân tích phức tạp,
và các giáo sư phải tự mình xây dựng những khoá học online.
Và kết quả của những việc làm này giống như trong ngành phẫu thuật.
Việc học hỏi từ việc làm ngày càng trở nên khó khăn.
Điều này không thể kéo dài.
McKinsey ước tính khoảng nửa tỉ tới một tỉ người trong số chúng ta
phải thích nghi với AI trong công việc hằng ngày vào năm 2030
Phải thừa nhận, việc học hỏi từ việc làm
sẽ còn tồn tại nếu ta còn cố gắng.
Khảo sát ở công nhân mới ở Accenture cho thấy hầu hết họ học kĩ năng mấu chốt
từ công việc, không phải từ việc đào tạo chính thống.
Nên trong khi ta nói nhiều về ảnh hưởng tiềm tàng trong tương lai,
điều quan trọng nhất hiện giờ về AI
chính là cách ta dùng nó gây cản trở việc học việc
khi ta cần nó nhất.
Ở nhiều khu vực, một thiểu số nhỏ đã tìm ra được cách để tiếp tục học hỏi.
Họ học bằng cách phá vỡ và bẻ gãy quy tắc.
Cách thông thường không hiệu quả, nên họ phá vỡ và bẻ gãy quy tắc
để được thực hành với các chuyên gia.
Ở nơi tôi, các bác sĩ nội trú xem việc thực hành phẫu thuật robot
như chương trình học cơ bản.
Họ dành ra thêm hàng giờ với giả lập và đoạn ghi hình ca phẫu thuật,
thay vì học trong trong phẫu thuật.
Và có thể là quan trọng nhất, họ tìm ra cách để chật vật thực hành
với ít sự giám sát chuyên môn.
Tôi gọi đó là "học trong bóng tối" vì nó phá vỡ tất cả các quy tắc
và người học thực hiện nó một cách thầm lặng.
Và mọi người đều lờ đi vì nó mang lại kết quả.
Nên nhớ, đây là nhóm các học sinh ưu tú.
Rõ ràng, việc này không ổn và không vững bền.
Không ai phải đánh liều để được học hỏi,
để tiếp thu các kĩ năng cần trong công việc.
Nhưng ta cần học từ những người này
Họ bất chấp rủi ro để học.
Họ hiểu họ cần phải bảo vệ sự chật vật và thách thức trong công việc
để thúc đẩy bản thân xử lí các vấn đề khó
ở vùng tiệm cận với khả năng hiểu biết của mình.
Họ cũng đảm bảo có một chuyên gia kề cận
để đưa ra gợi ý và ngăn chặn hậu quả.
Hãy xây dựng sự kết hợp giữa sự đấu tranh và sự giúp đỡ chuyên môn
trong mỗi lần làm với trí tuệ nhân tạo.
Đây là một ví dụ rõ ràng tôi có thể đưa ra về vấn đề này.
Trước khi robot xuất hiện,
nếu là người xử lí chất nổ,
bạn giải quyết thiết bị nổ tự tạo bằng cách đến gần nó.
Một nhân viên trẻ đứng cách đó hàng trăm mét,
chỉ có thể quan sát và giúp đỡ khi được phép,
khi bạn cảm thấy an toàn để họ xử lí cùng.
Bây giờ, bạn ngồi cạnh anh ta trong xe tải thử bom.
Cả hai vừa xem các video.
Họ điều khiển robot từ xa, và bạn chỉ dẫn cho họ thành tiếng.
Những thực tập sinh học tốt hơn so với thời chưa có robot.
Chúng ta có thể mở rộng việc này sang phẫu thuật, khởi nghiệp, cảnh sát,
đầu tư ngân hàng, giáo dục online và hơn thế nữa.
Tin tốt là chúng ta có công cụ mới để làm điều này.
Internet và đám mây cho phép ta
không phải lúc nào cũng cần một kèm một,
phải ở gần bên nhau, hoặc thậm chí phải trong cùng một tổ chức.
Và chúng ta có thể tạo ra AI để giúp họ:
hướng dẫn học viên khi họ chật vậy, huấn luyện chuyên gia khi họ huấn luyện
và kết nối hai nhóm này một cách thông minh.
Đã có những người đang làm việc trên các hệ thống như vậy,
nhưng hầu hết tập trung vào sự đào tạo thông thường.
Trong khi học việc mới là lĩnh vực gặp khủng hoảng lớn hơn.
Chúng ta phải làm tốt hơn.
Vấn đề hiện nay yêu cầu ta làm tốt hơn
để tạo ra công việc vừa tận dụng hết khả năng tuyệt vời của AI
vừa giúp ta cải thiện các kĩ năng khi thực hiện công việc.
Đó là tương lai mà tôi mơ ước khi còn là một đứa trẻ.
Và bây giờ là lúc để thực hiện nó.
Xin cảm ơn.
(Vỗ tay)