ລົງຄ້ອຍຍ້ອນ AI

ປະກົດການຂອງຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກທີ່ຫຼຸດລົງແມ່ນເກີດຂື້ນຍ້ອນວ່າເຄື່ອງມື AI ກາຍເປັນການເຮັດວຽກຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຂຶ້ນກັບ.

ການໃຊ້ AI ຫຼາຍເກີນໄປສາມາດນໍາໄປສູ່ການສູນເສຍທັກສະວິຊາຊີບ. ພາບ: Times of India .

ປັນຍາປະດິດແມ່ນກາຍເປັນປະຈຸບັນໃນຊີວິດປະຈໍາວັນແລະການເຮັດວຽກຂອງປະຊາຊົນຈໍານວນຫຼາຍ. ອີງຕາມບົດລາຍງານທີ່ຈັດພີມມາໃຫມ່ໂດຍ Azumo, ເຖິງ 50% ຂອງພະນັກງານນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ, ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 32% ເມື່ອທຽບກັບປີທີ່ຜ່ານມາ.

ໃນຂະນະທີ່ AI ສາມາດຊ່ວຍເລັ່ງວຽກງານ, ມັນຍັງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນທັກສະດ້ານວິຊາການຂອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້. ມີການຂະຫຍາຍຕົວຂອງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ບໍລິໂພກກໍາລັງສູນເສຍຄວາມສາມາດໃນການຄິດແລະການຕັດສິນໃຈໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍເກີນໄປ.

ຜົນກະທົບກົງກັນຂ້າມຂອງການນໍາໃຊ້ AI

ການຫຼຸດລົງຂອງຄວາມສາມາດໄດ້ຖືກຄາດຄະເນມາດົນນານວ່າເປັນຜົນມາຈາກການພັດທະນາ ວິທະຍາສາດ ແລະເຕັກໂນໂລຢີ, ໂດຍສະເພາະໃນຍຸກທີ່ຜ່ານມາໃນເວລາທີ່ປັນຍາປະດິດໄດ້ປະຕິບັດຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນສະພາບການນັ້ນ, ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ສ້າງຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ທັກສະວິຊາຊີບຂອງຜູ້ໃຊ້.

ການສຶກສາສ່ວນໃຫຍ່ເວົ້າວ່າການຫຼຸດລົງຂອງການປະຕິບັດໃນເວລາທີ່ການນໍາໃຊ້ AI ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນເປັນປະກົດການທົ່ວໄປ. ອີງຕາມຂໍ້ມູນລວມ, Kevin Crowston, ຮອງສາດສະດາຈານຂອງການສຶກສາຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Syracuse, ເຊື່ອວ່າ AI ສາມາດປັບປຸງແລະຫຼຸດຜ່ອນການປະຕິບັດຂອງມະນຸດ (deskilling). ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສະຖານະການສຸດທ້າຍແມ່ນທົ່ວໄປຫຼາຍ.

ອັນນີ້ເກີດຂຶ້ນເມື່ອ AI ເຂົ້າມາຄອບຄອງວຽກງານສ່ວນໃຫຍ່, ໂດຍສະເພາະຖ້າມະນຸດພຽງແຕ່ເຮັດການແກ້ໄຂ ຫຼື ເບິ່ງແຍງກວດກາ, ໂດຍບໍ່ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການວິເຄາະແບບສ້າງສັນ, ເລິກເຊິ່ງ. ລູກຄ້າຈະມີໂອກາດຫນ້ອຍທີ່ຈະຄິດ, ເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນໃນການທົບທວນຄືນແລະການພັດທະນາທັກສະ.

ປະກົດການນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບໄລຍະເວລາຂອງອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາແລະການນໍາໃຊ້ຄອມພິວເຕີຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຖ້າເຄື່ອງຈັກໃນສະຕະວັດທີ 20 ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍໃນການເຮັດວຽກທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, AI ໃນມື້ນີ້ແມ່ນຄ່ອຍໆປ່ຽນແທນສະຫມອງຂອງມະນຸດ.

ເມື່ອໃດກໍ່ຕາມທີ່ຄົນໃຊ້ AI, ພວກເຂົາກໍາລັງຊື້ຂາຍຄວາມສະດວກແລະທັນທີສໍາລັບໂອກາດທີ່ຈະອອກກໍາລັງກາຍສະຫມອງຂອງເຂົາເຈົ້າ. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ MIT ພົບວ່ານັກຮຽນທີ່ໃຊ້ ChatGPT ເພື່ອຂຽນບົດເລື່ອງໄດ້ຖືກຈັດອັນດັບຫນ້ອຍລົງໃນຄວາມເລິກແລະເປັນເອກະລາດໃນແນວຄິດຂອງພວກເຂົາກ່ວາຜູ້ທີ່ໃຊ້ Google ຊອກຫາຫຼືບໍ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອ.

ການນໍາໃຊ້ AI ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສາມາດຂອງທ່ານຫມໍໃນການວິນິດໄສ. ຮູບພາບ: Adobe.

ການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ deskilling ແມ່ນພົບເລື້ອຍໃນຄົນທີ່ໄດ້ຮັບການສຶກສາຫຼືມີວຽກທີ່ຕ້ອງການທັກສະທີ່ສູງກວ່າ. ໃນ ຢາປົວພະຍາດ , ເມື່ອນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອຊ່ວຍໃນການວິນິດໄສ, ທ່ານຫມໍທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອີງໃສ່ AI ເພື່ອຕັດສິນໃຈຄ່ອຍໆສູນເສຍທັກສະວິຊາຊີບຂອງພວກເຂົາ.

ໃນການສຶກສາທີ່ຈັດພີມມາຢູ່ໃນ Lancet, endoscopists ໃນປະເທດໂປແລນຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI ເປັນປົກກະຕິມີອັດຕາການກວດພົບເນື້ອງອກກ່ອນມະເຮັງຕ່ໍາກວ່າທ່ານຫມໍທີ່ເຮັດການວິນິດໄສດ້ວຍຕົນເອງ.

ໃຊ້ AI ໃນທາງທີ່ຖືກຕ້ອງ

ບໍ່ແມ່ນທຸກຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ນໍາໄປສູ່ການ deskilling. ອີງຕາມ Crowston, ຖ້າ AI ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຊ່ວຍ, ບໍ່ທົດແທນ, ຜູ້ໃຊ້ອາດຈະຍັງຕ້ອງພັດທະນາທັກສະໃນການປະເມີນຜົນ, ການແກ້ບັນຫາແລະການຕັດສິນ.

ເຄື່ອງມືຄວນຖືກໃຊ້ເພື່ອແນະນຳ ຫຼື ຮ່າງແນວຄວາມຄິດຕົ້ນແບບເທົ່ານັ້ນ. ຜູ້ໃຊ້ຄວນເຂົ້າໄປໃນນິໄສຂອງການວິເຄາະ, ຄໍາຖາມ, ແລະທ້າທາຍຜົນໄດ້ຮັບ AI. ຖາມວ່າ "ເປັນຫຍັງການສະແດງອອກນີ້ຈຶ່ງມີຄວາມຫມາຍ?", "ມີຂໍ້ມູນໃດໆທີ່ຈະສະຫນັບສະຫນູນມັນ?", ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ສໍາເນົາ.

ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບພາກສະຫນາມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຖືກນໍາໃຊ້. ອີງຕາມທ່ານ Ho Quoc Tuan, ອາຈານອາວຸໂສຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ Bristol, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງມືອື່ນໆເຊັ່ນ Excel, Stata, Python, Matlab, ບໍ່ມີຫຍັງຜິດພາດກັບການໃຊ້ AI, ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນແມ່ນຕ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ທ່ານກໍາລັງໃຊ້.

ການຄິດວິພາກວິຈານແມ່ນທັກສະທີ່ຈໍາເປັນໃນເວລາທີ່ໃຊ້ AI. ຮູບພາບ: Globalbiz Outlook.

ແຕ່ລະ chatbot ມີຈຸດແຂງຂອງຕົນເອງສໍາລັບແຕ່ລະວຽກງານ. ໃຊ້ແພລະຕະຟອມແລະຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການສ້າງນິໄສກົນຈັກ, ຍ້ອນວ່າ deskilling ມັກຈະເກີດຂື້ນເມື່ອທ່ານຄຸ້ນເຄີຍກັບຮູບແບບຄໍາແນະນໍາດຽວເທົ່ານັ້ນ.

ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນແມ່ນວ່າຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງເຮັດເພື່ອໃຫ້ຄໍາສັ່ງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນກັບ AI. ທ່ານ​ຕວນ​ເຊື່ອ​ວ່າ, ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ AI ສາ​ມາດ​ຫຼອກ​ລວງ​ຜູ້​ທີ່​ບໍ່​ແມ່ນ​ຜູ້​ຊ່ຽວ​ຊານ​ໄດ້​ຢ່າງ​ງ່າຍ​ດາຍ, ແຕ່​ສາ​ມາດ​ສ້າງ​ຈິດ​ໃຈ​ຫົວ​ຂໍ້​ໄດ້​ງ່າຍ.

ຄວາມຜິດພາດຂອງ AI ສາມາດຢູ່ໃນ 1% ຂອງການນໍາສະເຫນີ, ໂດຍສະເພາະໃນການເຮັດວຽກທີ່ສໍາຄັນ, ຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ, ບ່ອນທີ່ຜູ້ພິພາກສາຜູ້ຊ່ຽວຊານຈະສຸມໃສ່ທຸກຕົວເລກ. ຄວາມຜິດພາດສາມາດເປີດເຜີຍຄວາມບໍ່ຮູ້, ການຂາດການກະກຽມ, ແລະຜົນກະທົບຕໍ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼືຊື່ສຽງຂອງທຸລະກິດ.

ສຸດທ້າຍ, ໃຫ້ສັງເກດວ່າ AI ສາມາດສ້າງແຫຼ່ງຫຼືຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ທ່ານ Dao Trung Thanh, ຮອງຜູ້ອຳນວຍການສະຖາບັນ ABAII ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ລາວນຳໃຊ້ AI ໃນແຕ່ລະວັນ, ນັບແຕ່ການຮ່າງບົດສະຫຼຸບເຖິງການສະຫຼຸບເອກະສານ, ແຕ່ສະເໝີຕົ້ນສະເໝີປາຍບໍ່ໃຫ້ມີມະນຸດເຂົ້າມາແທນທີ່ການອ້າງອີງ ແລະ ບົດສະຫຼຸບ.

ຫຼັງຈາກສໍາເລັດວຽກງານ, ປະເມີນສິ່ງທີ່ AI ເຮັດໄດ້ດີແລະສິ່ງທີ່ຕ້ອງປັບປຸງ. Thanh ແນະນຳວ່າ ທຸກໆການອ້າງອິງຈະຖືກທົບທວນດ້ວຍຕົນເອງ. ຂະບວນການນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຮຽນຮູ້ຄຽງຄູ່ກັບ AI, ແທນທີ່ຈະຖືກທໍາລາຍ.

ທີ່ມາ: https://znews.vn/xuong-doc-vi-ai-post1595636.html