Robot đang đẩy nhanh làn sóng thất nghiệp
Khi con người trải qua cuộc khủng hoảng về đại dịch, ảnh hưởng tới công việc và kinh tế, robot lại trở thành mặt hàng “ nóng” trong cả ngành kinh doanh lẫn sản xuất.
Một báo cáo gần đây từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới cho biết do sự thúc đẩy của đại dịch, làn sóng tự động hóa tiếp theo sẽ diễn ra sớm hơn dự tính. Tới năm 2025, khoảng 85 triệu việc làm trên toàn cầu sẽ bị ảnh hưởng bởi làn sóng này. Việc làm mới vẫn sẽ được tạo ra, nhưng robot sẽ thay thế con người ở nhiều lĩnh vực.
Các robot của Amazon đang vận chuyển hàng tại kho hàng ở Goodyear, Arizona.
Ngành khách sạn, vốn là một trong những mảng chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của đại dịch, đã chứng kiến sự tăng trưởng rõ rệt trong xu hướng áp dụng công nghệ mới. Nhiều khách sạn đã lắp đặt các ki-ốt nhỏ cho phép khách tự làm thủ tục nhận phòng, triển khai một số ứng dụng trên điện thoại để điều khiển TV, đèn hoặc yêu cầu dịch vụ giao đồ tận phòng từ robot.
Ron Swidler, Giám đốc công nghệ tập đoàn Gettys – một công ty tư vấn thiết kế và phát triển khách sạn, cho biết ngày càng có nhiều khách sạn sẵn sàng thử nghiệm công nghệ mới trong thời kỳ đại dịch. Hiện Swidler đang làm nhiệm vụ tư vấn cho tổ chức Hotel of Tomorrow, một liên minh các khách sạn hàng đầu của Mỹ, với mục tiêu đổi mới ngành khách sạn trước bối cảnh dịch bệnh kéo dài. Nhóm này đã đề xuất 5 giải pháp chính lấy công nghệ mới làm cốt lõi.
Swidler cho biết: “Chi phí tự động hóa đang ngày một giảm dần, chất lượng công nghệ cũng ngày một tốt hơn, do đó, chúng tôi muốn áp dụng giải pháp ở những nơi khác trên thế giới vào ngành khách sạn tại Mỹ”. Ông đề cập tới khách sạn FlyZoo của Alibaba, nơi gần như hoạt động hoàn toàn bằng công nghệ, từ nhận phòng đến dịch vụ phòng.
Hiện vẫn chưa rõ liệu nhu cầu gia tăng đối với công nghệ mới có trực tiếp gây ra tình trạng thất nghiệp trong thời kỳ đại dịch hay không. Tuy nhiên, theo một tài liệu do Ngân hàng Dự trữ Liên bang Philadelphia công bố gần đây, những công việc có thể bị thay thế bằng công nghệ có khả năng biến mất cao hơn 4,2% so với các nghề ít gặp rủi ro bởi tự động hóa. Các nghề được coi là có thể tự động hóa gồm nhân viên tiếp tân khách sạn, tài xế và nhân viên bán lẻ.
Việc hàng trăm công nhân thu phí ở Pennsylvania bị sa thải là một ví dụ về cách công nghệ có thể dễ dàng “cuốn bay” việc làm của con người. Tháng 6 vừa qua, chính quyền Pennsylvania đã quyết định sa thải khoảng 500 nhân viên thu phí cầu đường của bang và chuyển sang thu phí bằng hệ thống điện tử.
Video đang HOT
“Chúng tôi hiểu sự an toàn của nhân viên là trọng nhất, nhưng đối với họ việc phải hy sinh công việc vì sự an toàn thật bất công”, Jock Rowe, thành viên của Teamsters Local 77, công đoàn đại diện cho hơn 300 công nhân thu phí bị sa thải, cho biết.
Tác động của suy thoái với sự phát triển của tự động hóa đã được nhiều nhà kinh tế chứng minh. Cụ thể, tự động hóa có thể không phải một hiện tượng phát triển ổn định, mà xảy ra theo từng đợt. Các doanh nghiệp có nhiều khả năng tự động hóa hơn sau khi họ trải qua những cú sốc kinh tế, khi họ phải cắt giảm lao động trước sức ép tài chính.
Trong một nghiên cứu được công bố năm 2016, các nhà nghiên cứu từ Đại học Rochester đã tìm hiểu 87 triệu bài đăng việc làm trong khoảng thời gian trước và sau cuộc Đại suy thoái năm 2007. Họ nhận thấy rằng những chủ lao động ở các thành phố lớn thường bị ảnh hưởng nặng nề nhất bởi suy thoái kinh tế, do đó họ có xu hướng thích thay thế công nhân bằng công nghệ và lao động lành nghề hơn. Một báo cáo khác của Century Foundation cho thấy số lượng robot được sử dụng đã tăng lên đáng kể vào năm 2009, ngay sau khi cuộc Đại suy thoái kết thúc.
Pepper, một robot được phát triển bởi SoftBank Robotics, đang chào đón khách du lịch tới Tokyo, Nhật Bản.
Trong khi sự gia tăng tự động hóa có thể có lợi cho những người lao động có trình độ học vấn và giúp kích thích nền kinh tế, các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng công nghệ mới sẽ khiến những người lao động phổ thông bị bỏ lại phía sau.
Daron Acemoglu, một nhà kinh tế tại Viện Công nghệ Massachusetts, cho biết: “Tự động hóa là động lực chính khiến gia tăng bất bình đẳng”. Acemoglu là đồng tác giả của một nghiên cứu được công bố gần đây cho thấy tự động hóa đang nới rộng “khoảng cách giàu nghèo” giữa các tầng lớp trong xã hội.
Người lao động phổ thông không chỉ dễ bị mất việc và giảm lượng do công nghệ, mà họ còn bị mất việc nhiều nhất trong đại dịch. Trong người lao động có mức lương cao thường có thể lựa chọn làm việc tại nhà, những lao động phục vụ lương thấp lại dễ bị sa thải hơn do các lệnh cách ly xã hội.
Tuy nhiên, một số chuyên gia cũng cho rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo vẫn chưa đủ thông minh để gây ra một làn sóng sa thải hàng loạt trong tương lai. Công nghệ AI hiện tại cần rất nhiều thời gian và nguồn lực để thực hiện, điều nhiều doanh nghiệp chưa có trong thời kỳ đại dịch.
“Ngay bây giờ, bạn chắc chắn không nên lo lắng về việc công việc của minh bị rơi vào tay một robot AI. Nếu bạn sắp mất việc vì tự động hóa, có lẽ nó sẽ là một số giải pháp đã ra đời được 10 hoặc 15 năm nay”, Matt Beane, Phó giáo sư tại Đại học Quản lý Công nghệ Santa Barbara cho biết.
Acemoglu cho rằng, nếu xã hội có cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm đối với những tiến bộ công nghệ, AI có tiềm năng to lớn giúp con người làm việc năng suất hơn mà không thay thế con người.
Acemoglu nói: “Tôi không nghĩ tự động hóa sẽ là dấu chấm hết cho lao động con người. Chúng ta đã thực hiện tự động hóa quy mô lớn trong 30 năm qua. Đại dịch chỉ đang đẩy nhanh quá trình đó mà thôi”.
Trí tuệ nhân tạo vẫn chưa có khả năng suy luận như con người
Bài kiểm tra đánh giá trình độ ngôn ngữ tại Đại học Nam California cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) chưa thể soạn những câu văn hợp lý và đúng ngữ cảnh, theo Techxplore.
Khả năng vận dụng ngôn ngữ của AI còn nhiều thiếu sót
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing - NLP) là một nhánh quan trọng của ngành trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc nghiên cứu tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ tự nhiên của con người, với mục tiêu giúp máy tính có thể thực hiện những nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ.
Trong bài báo công bố vào ngày 16.11 tại hội nghị Phát hiện Phương pháp Thực nghiệm trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Findings of Empirical Methods in Natural Language Processing - EMNLP), trợ lý giáo sư Xiang Ren và học trò Yuchen Lin trình bày thử nghiệm mới nhất của họ trong lĩnh vực NLP. Hai thầy trò đưa ra một loạt danh từ và động từ rồi giao cho máy tính soạn những câu mô tả tình huống hằng ngày. Chẳng hạn, với tập hợp từ "chó", "đĩa", "ném", "bắt", máy tính đặt câu: "hai con chó ném đĩa vào nhau". Sau nhiều lần thử nghiệm, Xiang Ren và học trò nhận thấy rằng các câu mà máy tính tạo ra đều đúng ngữ pháp nhưng sai logic.
So sánh kết quả đặt câu giữa con người và máy tính. Những câu máy tính đặt là: "Con chó ném đĩa vào cầu thủ bóng đá", "Hai con chó ném đĩa vào nhau", "Một con chó ném đĩa và một con chó khác bắt đĩa"...
Bài kiểm tra này dựa trên giả định rằng trí tuệ nhân tạo vẫn chưa nắm vững những ý niệm thông thường như người ném đĩa và chó bắt đĩa. Mặt khác, một người có khả năng suy luận bình thường sẽ biết rằng hai con chó không thể ném đĩa vào nhau.
Yuchen Lin nhận định: "Robot cần hiểu các kịch bản tự nhiên trong cuộc sống hằng ngày trước khi thực hiện những hành động tương tác với con người. Con người có được khả năng đặt câu nhờ hiểu và ứng dụng các khái niệm mà họ nhận ra trong môi trường xung quanh. Khi AI đạt được khả năng này thì đây sẽ là một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của nhân loại. Nhưng chúng tôi muốn kiểm tra xem máy tính có thể đạt được khả năng suy luận phổ quát hay không".
Hiện giờ AI đã có thể viết báo nhưng Yuchen Lin cho rằng chúng chỉ bắt chước từ những gì đã học. Nói cách khác, khả năng suy luận còn quan trọng hơn kiến thức về ngôn ngữ. Nếu không có khả năng suy luận, rất dễ xảy ra những tình huống như chủ nhân yêu cầu robot lấy sữa nóng nhưng robot không hiểu nên lấy một cốc sữa hay cả hộp sữa.
Những bài báo và kiểm tra trắc nghiệm trước đó chưa phản ánh toàn diện khả năng của AI
Hai thầy trò đã tạo chương trình CommonGen để kiểm tra nhiều mô hình máy tính khác nhau. CommonGen tích hợp một tập dữ liệu gồm 35.141 khái niệm, có thể tạo ra 77.449 câu. Ngay cả mô hình ngôn ngữ hoạt động tốt nhất cũng chỉ đạt tỉ lệ chính xác là 31,6%, trong khi đó tỉ lệ này ở con người lên đến 63,5%. Xiang Ren và Yuchen Lin mong rằng chương trình của họ sẽ hỗ trợ các nghiên cứu liên quan đến NLP trong tương lai.
Bộ đôi cũng cho rằng những bài kiểm tra của các nhà nghiên cứu đi trước chủ yếu là làm trắc nghiệm nên không đủ độ khó đối với máy tính. Ví dụ, khi họ đặt câu hỏi là "Người lớn dùng keo dính ở đâu?" với ba đáp án A: phòng học, B: văn phòng, C: ngăn bàn thì các máy tính đều dễ dàng chọn đúng đáp án B. Còn các bài kiểm tra của CommonGen thì đòi hỏi khả năng suy luận phức tạp hơn.
"Bằng cách giới thiệu khả năng suy luận và kiến thức chuyên sâu cho máy tính, tôi tin rằng một ngày nào đó chúng ta sẽ thấy các AI như Samantha trong bộ phim Her , có thể phản ứng và tương tác với chúng ta một cách tự nhiên", Yuchen Lin chia sẻ.
Robot biết đi theo chủ nhân Robot Aether có thể nhận diện khuôn mặt để xác định và bám theo người dùng trong môi trường phức tạp. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Monash (Australia), JDQ Systems và Đại học British Columbia (Canada) đã phát triển robot Aether với khả năng theo dõi đường đi của một người cụ thể trong khoảng cách nhất định. Robot Aether có...