ຄວາມຊື່ສັດທາງວິທະຍາສາດສ່ອງແສງເຖິງຄວາມຈິງ

ມີຄວາມຜິດຖຽງກັນໃນການເຮັດວຽກ: ວິທະຍາສາດບໍ່ເຄີຍເຂັ້ມແຂງກວ່າທຸກມື້ນີ້, ແຕ່ໃນເວລາດຽວກັນ, ຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນວິທະຍາສາດກໍ່ຖືກທໍາລາຍຢ່າງບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.

ຄວາມກັງວົນແມ່ນບໍ່ຫຼາຍປານໃດກ່ຽວກັບ ວິທະຍາສາດ ທີ່ບໍ່ດີຍ້ອນວ່າມັນແມ່ນກ່ຽວກັບວິທີການວິທະຍາສາດ: ຈໍານວນສິ່ງພິມ, ການອ້າງອີງ, ການຈັດອັນດັບແທນສານ. ໃນສະພາບການນີ້, ຄວາມຊື່ສັດທາງວິທະຍາສາດກາຍເປັນເລື່ອງຂອງການຢູ່ລອດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນລະຫັດຈັນຍາບັນ, ແຕ່ກະທູ້ທີ່ຮັກສາວິທະຍາສາດຈາກການຕົກເຂົ້າໄປໃນກ້ຽວວຽນທີ່ທໍາລາຍຕົນເອງ.

ສໍາລັບເວລາຫຼາຍປີ, "ຄວາມຊື່ສັດທາງວິຊາການ" ໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງຫຼາຍແຕ່ເຮັດໄດ້ຫນ້ອຍ. ໂຮງຮຽນ, ສະຖາບັນ, ແລະອົງການປົກຄອງໄດ້ກໍານົດລະບຽບການ, ມາດຖານ, ແລະຄໍາຫມັ້ນສັນຍາ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍຄົນຍັງເລືອກທາງລັດ: ການຫຼອກລວງ, ການຊື້ແລະການຂາຍບົດຄວາມ, ແລະການບິດເບືອນຂໍ້ມູນເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນວິທະຍາສາດທີ່ກວມເອົາຫຼາຍແຕ່ບໍ່ມີຈິດວິນຍານ.

ຄວາມຊື່ສັດທາງວິທະຍາສາດບໍ່ສາມາດເປັນຄໍາຂວັນຢູ່ເທິງກໍາແພງ, ແລະມັນກໍ່ບໍ່ສາມາດເປັນຄວາມຢ້ານກົວທີ່ຈະຖືກຄົ້ນພົບ. ມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການບໍາລຸງລ້ຽງເປັນຄວາມສາມາດພາຍໃນຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າທຸກຄົນ: ການເຄົາລົບຕົນເອງ, ຄວາມກ້າຫານທີ່ຈະບອກຄວາມຈິງ, ແລະຄວາມກ້າຫານທີ່ຈະປະຕິເສດເສັ້ນທາງທີ່ງ່າຍແຕ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນ.

ໃນຍຸກທີ່ປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດ "ເຮັດ" ວຽກງານຫຼາຍຢ່າງສໍາລັບພວກເຮົາ, ສິ່ງດຽວທີ່ເຫລືອໄວ້ສໍາລັບມະນຸດແມ່ນຄວາມຊື່ສັດ. AI ສາມາດຂຽນບົດຄວາມ, ສັງເຄາະຂໍ້ມູນ, ວິເຄາະສະຖິຕິ, ແລະແມ້ກະທັ້ງ "ສ້າງ" ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ແຕ່ນັ້ນຍັງເປັນວິທະຍາສາດບໍ? ຫຼືມັນເປັນພຽງແຕ່ "ຜະລິດຕະພັນທຽມ" ທີ່ມີສີໂດຍວິທີ? ຄໍາຖາມນັ້ນບັງຄັບໃຫ້ພວກເຮົາເບິ່ງຄືນພື້ນຖານ: ວິທະຍາສາດບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການສ້າງຂໍ້ມູນໃຫມ່, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບການຊອກຫາຄວາມຈິງ. ແລະຄວາມຈິງພຽງແຕ່ປະກົດຂຶ້ນເມື່ອມີຄວາມຊື່ສັດ.

ອັນຕະລາຍກວ່ານັ້ນ, ຄວາມກົດດັນໃນການເຜີຍແຜ່ແລະລະບົບການປະເມີນຜົນທາງປະລິມານເຮັດໃຫ້ຄົນເຂົ້າໄປໃນການລ່ວງລະເມີດ AI ໄດ້ງ່າຍ. ເມື່ອເປົ້າຫມາຍບໍ່ແມ່ນ "ຊອກຫາຄວາມຈິງ" ແຕ່ພຽງແຕ່ "ໄດ້ຮັບບົດຄວາມອື່ນ", AI ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອປົກປິດຄວາມຫວ່າງເປົ່າ. ນັ້ນແມ່ນຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ.

ໃນຍຸກນີ້, ພວກເຮົາຕ້ອງການທັດສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ: ຄວາມຊື່ສັດບໍ່ແມ່ນຂໍ້ຈໍາກັດ, ແຕ່ແຫຼ່ງຂອງການປະດິດສ້າງທີ່ແທ້ຈິງ. ໃນ ໂລກ ທີ່ AI ສາມາດ replicate ເກືອບບໍ່ມີຂອບເຂດ, ພຽງແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບສາມາດສ້າງມູນຄ່າ.

ຄວາມຊື່ສັດຢູ່ທີ່ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ "ບໍ່ໂກງ," ແຕ່ຄວາມສາມາດໃນການກໍານົດຄວາມຄິດສ້າງສັນໃນຍຸກເຄື່ອງຈັກ. ຄົນທີ່ມີຄວາມຊື່ສັດບໍ່ຢ້ານທີ່ຈະຍອມຮັບຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຕົນເອງ. ຄົນ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ສັດ​ຊື່​ຮູ້​ວ່າ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ຜິດ​ພາດ, ເລກ​ໜຶ່ງ​ທີ່​ບິດ​ເບືອນ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ໃຫ້​ຊຸມ​ຊົນ​ທັງ​ໝົດ​ເປັນ​ຕາ​ບອດ. ຄົນທີ່ມີຄວາມສັດຊື່ເຂົ້າໃຈວ່າຄວາມຮູ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຊັບສິນສ່ວນຕົວເທົ່ານັ້ນແຕ່ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງມໍລະດົກຂອງມະນຸດ.

ໃນຄວາມຫມາຍນັ້ນ, ຄວາມຊື່ສັດແມ່ນຄວາມກ້າຫານທີ່ຈະຊື່ສັດກັບຄວາມຈິງ, ເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ມັນບໍ່ສະດວກ, ເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ມັນຊ້າລົງຄວາມກ້າວຫນ້າສ່ວນບຸກຄົນ. ແລະມັນແມ່ນທັດສະນະຄະຕິນີ້ທີ່ປູທາງໄປສູ່ຄວາມຄິດສ້າງສັນທີ່ແທ້ຈິງ - ຄວາມຄິດສ້າງສັນທີ່ບໍ່ສາມາດຈໍາລອງໄດ້ໂດຍ AI.

ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມສັດຊື່ເປັນຈິງ, ລະບົບນິເວດໃຫມ່ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດແມ່ນຈໍາເປັນ. ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງມີການປ່ຽນແປງວິທີການປະເມີນຜົນ, ແທນທີ່ຈະນັບຈໍານວນເອກະສານ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ພິຈາລະນາຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໃຫມ່, ແລະການປະກອບສ່ວນຂອງຊຸມຊົນ; ວາງຈັນຍາບັນຄຽງຄູ່ກັບເທກໂນໂລຍີ: ການສຶກສາແຕ່ລະຄົນຕ້ອງມີຄໍາຫມັ້ນສັນຍາທີ່ຊັດເຈນກັບແຫຼ່ງກໍາເນີດຂອງຂໍ້ມູນ, ວິທີການປຸງແຕ່ງ, ແລະບົດບາດຂອງ AI.

ໃນເວລາດຽວກັນ, ການສຶກສາ ຄວາມຊື່ສັດຄວນໄດ້ຮັບການສອນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ນັກຮຽນບໍ່ພຽງແຕ່ຮຽນຮູ້ວິທີການຂຽນບົດລາຍງານເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີປະສົບການດ້ານຈັນຍາບັນ, ແລະປະຕິບັດຄວາມກ້າຫານທີ່ຈະເລືອກເອົາຄວາມຈິງຫຼາຍກວ່າຜົນສໍາເລັດ. ເປີດ​ເຜີຍ​ແລະ​ໂປ່ງ​ໃສ​ກັບ​ຂໍ້​ມູນ​ເປີດ​, ຂະ​ບວນ​ການ​ເປີດ​ສໍາ​ລັບ​ຊຸມ​ຊົນ​ໃນ​ການ​ຕິດ​ຕາມ​ແລະ​ແບ່ງ​ປັນ​ຄວາມ​ຮັບ​ຜິດ​ຊອບ​. ເມື່ອຄວາມຊື່ສັດກາຍເປັນມາດຕະຖານວັດທະນະທໍາ, ບໍ່ມີໃຜຕ້ອງ "ສົງໄສ" ວິທະຍາສາດ, ເພາະວ່າຄວາມໂປ່ງໃສຈະຕອບ.

ທີ່ມາ: https://thanhnien.vn/liem-chinh-khoa-hoc-thap-sang-su-that-185251002204147723.htm