Những công việc ta sẽ thua máy móc -- và những việc ta sẽ thắng

Học máy không chỉ dành cho những việc đơn giản như đánh giá rủi ro tính dụng và sắp xếp thư nữa -- giờ đây, nó có khả năng giải quyết những công việc phức tạp hơn thế, như là chấm điểm bài thi và chuẩn đoán bệnh. Với những tiến triến này một câu hỏi xuất hiện: Liệu công việc của bạn có thể thực hiện bởi một con robot hay không?

Đây là cháu tôi.

Bé tên là Yahli.

Bé được 9 tháng tuổi.

Mẹ bé là bác sỹ,
và bố bé là luật sư.

Đến lúc Yahli học đại học,

nghề nghiệp bố mẹ cháu làm
sẽ thay đổi rất đáng kể.

Năm 2013, các nhà nghiên cứu ở ĐH Oxford
đã nghiên cứu về tương lai của việc làm

Họ kết luận rằng cứ 2 việc
thì có 1 việc có rủi ro cao

sẽ bị thay thế bởi máy móc.

Học máy
(machine learning) là công nghệ

có trách nhiệm lớn
trong sự thay đổi này.

Nó là ngành có tác động mạnh nhất
trong trí tuệ nhân tạo.

Nó cho phép máy móc học từ dữ liệu

và bắt chước một vài điều
mà con người có thể làm

Công ty của tôi, Kaggle, hoạt động
dựa trên sự vượt trội của học máy.

Chúng tôi tập hợp
hàng trăm nghìn chuyên gia

để giải quyết những vấn đề quan trọng
cho công nghiệp và học viện

Nó cho chúng tôi một góc nhìn độc đáo
về điều máy tính có thể làm

và không thể làm

và những công việc có thể
bị tự động hóa và bị đe dọa

Học máy bắt đầu xâm nhập ngành công nghiệp
những năm đầu thập niên 90

Nó bắt đầu với những việc đơn giản.

Những việc như đánh giá rủi ro
tín dụng của các đơn xin vay vốn

sắp xếp hộp thư bằng cách đọc
các ký tự viết tay từ mã bưu điện.

Vài năm qua, chúng ta đã có
những bước nhảy vượt bậc

Học máy giờ có khả năng xử lý
những việc cực kì phức tạp

Năm 2012, Kraggle đã thử thách cộng đồng

tạo ra một thuật toán
biết chấm điểm các bài luận cấp 3.

Thuật toán thắng cuộc đã
chấm điểm được như

điểm của thầy cô giáo.

Năm ngoái, chúng tôi đưa ra
một thử thách còn khó hơn.

Qua các bức ảnh về mắt,
bạn có thể chẩn đoán một bệnh về mắt

tên là võng mạc tiểu đường?

Một lần nữa, thuật toán thắng cuộc
có chẩn đoán đúng như

kết quả của bác sỹ khoa mắt.

Nên với những dữ liệu thích hợp,
máy móc sẽ làm tốt hơn cả con người

trong những việc như vậy

Một giáo viên có thể đọc 10 000 luận án
trong sự nghiệp 40 năm.

Một bác sỹ khoa mắt
có thể khám 50 000 đôi mắt.

Máy có thể đọc hàng triệu bài luận án
hoặc khám hàng triệu đôi mắt

trong vòng vài phút.

Chúng ta không có cơ hội nào để
chiến thắng máy móc

ở những việc có khối lượng lớn
và tần suất cao.

Nhưng có những việc ta được
nhưng máy móc thì không.

Việc mà máy móc tiến bộ rất chậm

là giải quyết những tình huống mới.

Chúng không thể giải quyết những việc
chưa từng gặp thường xuyên

Những hạn chế cơ bản
của máy học

là nó cần phải học
từ nguồn dữ liệu khổng lồ trước đó

Con người thì không như vậy.

Chúng ta có khả năng kết nối
các sợi chỉ gần như không liên quan

để giải quyết các vấn đề
ta chưa gặp phải bao giờ.

Percy Spencer là một nhà vật lý
làm việc với radar trong thế chiến thứ 2,

khi anh nhận thấy magnetron
làm chảy thanh sôcôla của anh.

Anh đã biết kết nối hiểu biết về
sóng điện từ

và những hiểu biết về nấu ăn

để có thể phát minh -- đoán xem ?
lò vi sóng.

Đây là một ví dụ khá xuất sắc
về sự sáng tạo

Nhưng những sự thụ phấn này
xảy ra với chúng ta từ những điều nhỏ

hàng nghìn lần mỗi ngày.

Máy móc không thể cạnh tranh

trong việc giải quyết các tình huống mới,

Và điều này đặt ra giới hạn cơ bản
về những việc sẽ bị máy móc hóa

Điều này có ý nghĩa gì
với tương lai công việc ?

Tương lai của bất cứ nghề nào nằm ở
câu trả lời của một câu hỏi duy nhất:

Công việc đó đơn giản,
hay lặp lại và có khối lương lớn thế nào

Và liên quan đến giải quyết
các vấn đề mới như thế nào?

Những công việc lặp lại với khối lương lớn
máy móc sẽ ngày càng thành thạo

Hôm nay chúng chấm điểm tiểu luận
chẩn đoán một số bệnh

Vài năm tiếp theo,
chúng sẽ kiểm soát quản lý sổ sách

chúng sẽ đọc các thủ tục
trong các hợp đồng pháp lý

Chúng ta vẫn cần kế toán và luật sư

Họ sẽ thực hiện các
các khoản thuế phức tạp

các vụ kiện tụng mới

Máy móc sẽ thu hẹp
vai trò của họ

và khiến khó kiếm được những việc trên

Như đã đề cập

Máy tính không thực hiện
các tình huống mới

Các bản thảo của các chiến dịch quảng cáo
để thu hút ngươi tiêu dùng

Cần phải khác biệt

chiến lược kinh doanh là tìm kiếm
các khoảng trống trên thị trường

điều mà không một ai khác làm

Chỉ có con người có thể tạo
các bản thảo cho các chiến dịch quảng cáo

và chỉ có con người có thể phát triển
các chiến lược kinh doanh

Nên Yahli cho dù quyết định của cháu là gì

hãy đón nhận các thử thách hằng ngày

Có như vậy, cháu mới có thể
dẫn trước máy móc

Cảm ơn

(Vỗ tay)