3 begrensninger ved AI
På workshopen delte Oscar Lopez Alegre, president i det spanske handelskammeret i Vietnam, som har bodd i Vietnam i omtrent 15 år og jobbet i programvareutviklingsbransjen (administrerende direktør i Nextway Technology), interessante ting.
«Rundt 2008–2009 studerte jeg AI. På den tiden lekte vi med små roboter som kunne bevege seg automatisk, til og med slå på lysene. Det var veldig interessant, men ikke lett. I 2015 jobbet jeg hos IBM. Vi brukte AI til å automatisere forslag til ansatte, skrive automatiske stillingsbeskrivelser», sa Oscar.
Herr Oscar Lopez Alegre mener at AI har visse begrensninger, så folk må alltid ha kritisk tenkning når de bruker AI.
FOTO: MY QUYEN
Ifølge Oscar var det ganske likt det som skjer med dataanalyse nå, men teknologien var begrenset på den tiden. KI er enkel å lage og enkel å lære. «I dag bruker jeg KI til alt, inkludert presentasjoner. KI er overalt, vi bruker det hver dag, og mer og mer. Det er et av de raskest adopterte produktene i internettets historie. Imidlertid er ikke alt KI sier sant. Det er kjernebudskapet», erkjente administrerende direktør.
Denne personen ga et eksempel: «En gang spurte jeg hvor mange muslimske presidenter det er i Amerika? Svaret er Barack Obama. Men Obama er ikke muslim, det er bare en desinformasjonskampanje. Slike falske spådommer kan forårsake politiske problemer.»
Jeg spurte selv hvordan man fornyer et spansk pass i Vietnam. AI-en svarte: det kan gjøres i «Spania-landet i Ho Chi Minh-byen», men Ho Chi Minh-byen har ikke et «Spania-land»! Dette viser at AI-generert innhold ikke alltid er troverdig.
Derfra påpekte Oscar begrensningene til AI. For det første finnes det ingen reell resonnement. AI gir bare svar basert på statistisk sannsynlighet, ikke forståelse av konsepter. For eksempel, med «2 + 2 = 4» forstår den ikke tallet 2 eller addisjon, men forutsier bare det riktige resultatet basert på læring fra data. Derfor kan det ikke kalles ekte intelligens.
Den neste begrensningen er at opplæringsdata har stor innflytelse: Hvis dataene er partiske, vil også svarene være partiske. Dette kan føre til urettferdighet, og til og med påvirke ansettelses- eller oppsigelsesbeslutninger.
For det tredje er det skjevhet. «Hvis du for eksempel ber en kunstig intelligens om å fortelle en vits om latinamerikanere, er det greit, men hvis du spør den om svarte mennesker, blir den blokkert. Kunstig intelligens bør ikke være «dommer» over hva du kan si», sa Oscar.
Derfor mener denne teknologieksperten at folk alltid må ha kritisk tenkning og ikke bør tro på AI som den absolutte sannheten.
«Nå for tiden stoler vi noen ganger for mye på dem. Noen ganger tror vi fullstendig på det, og glemmer at vi er mennesker, og at vi har noe som kalles kritisk tenkning. Jeg vil minne folk på at kritisk tenkning er veldig viktig, å bruke hjernen er veldig viktig. Alt er bare et verktøy. Du er et menneske. Glem aldri det. Glem aldri at du fortsatt er mesteren. Hvis du ikke er mesteren, vil du bli erstattet», bekreftet Oscar.
Hvordan bør universitetsutdanningen endres?
Til stede på workshopen informerte Tran Tuan Anh, assisterende direktør for avdelingen og leder for opplæringsavdelingen ved FPT-universitetsavdelingen i Ho Chi Minh-byen, om at det forventes at rundt 39 kjerneferdigheter hos nåværende arbeidstakere vil endre seg innen 2030 (Future of Jobs Report 2025 - World Economic Forum ).
I tillegg er omtrent 27–28 % av jobbene i OECD-land (Organisasjonen for økonomisk samarbeid og utvikling) for tiden i høy risiko for automatisering på grunn av AI eller relaterte teknologier.
Herr Tran Tuan Anh forteller om AI-First-modellen for universitetsutdanning
FOTO: MY QUYEN
«KI endrer arbeidsmarkedet dyptgående når det gjelder ferdighetskrav og jobbegenskaper. Bruken av KI på alle områder av livet skjer raskt og irreversibelt. Så hva er valget for universitetsutdanning når bedrifter må omskolere eller oppgradere ferdighetene til arbeidere for å møte den KI-integrerte arbeidsprosessen?», sa Tuan Anh.
Ifølge Tuan Anh står universitetsutdanningen overfor enestående utfordringer når det gjelder å forberede nyutdannede på den nye konteksten. Derfor må det finnes en modell for universitetsutdanning.
Ifølge Tuan Anh kan AI-First-modellen være den passende tilnærmingen i dagens situasjon. AI-First er et paradigmeskifte der AI er et kjerneelement i prosessen med strategibygging, beslutningstaking og drift, i stedet for å bli ansett som bare et tilleggsverktøy.
Universitetene må spesielt bruke KI i undervisning og vurdering, tilpasse læringsinnhold og -løp, og integrere KI dypt i opplæringsprogrammene. Spesielt må rammeverket for opplæringsprogrammene justeres, innholdet i hvert fag må redesignes med passende nivå av KI-integrasjon, bygge en skala for å måle og evaluere studentenes KI-kapasitet, og få tilgang til nasjonale og internasjonale standarder.
«Universitetene må spesielt vurdere arbeidsgivernes behov og analysere endringer i arbeidsprosesser for å avgjøre hvilke ferdigheter som er viktige og hvilke som ikke lenger er nødvendige. Derfra bygge et kompetanserammeverk i henhold til stillinger», delte Tuan Anh.
Ifølge Tuan Anh har alt dette som mål å utdanne studentene til å bli arbeidere med solid grunnleggende kunnskap, dyptgående forståelse av feltet og tverrfaglighet; ha tenkeevner (kritisk, systematisk, kreativ) og problemløsningsevne; ha sosiale ferdigheter, etikk og livslang læring. Samtidig ha en entreprenørånd, ikke for å åpne en bedrift, men for å kunne tilpasse seg raskt til endringer i teknologi og arbeidsmiljø.
Kilde: https://thanhnien.vn/chuyen-gia-cong-nghe-chi-ra-su-thieu-tri-tue-cua-ai-va-loi-nhac-quan-trong-18525091915433146.htm
Kommentar (0)