3 begränsningar med AI
På workshopen delade Oscar Lopez Alegre, ordförande för den spanska handelskammaren i Vietnam, som har bott i Vietnam i cirka 15 år och arbetat inom mjukvaruutvecklingsbranschen (VD för Nextway Technology), med sig av intressanta saker.
"Runt 2008-2009 studerade jag AI. På den tiden lekte vi med små robotar som kunde röra sig automatiskt, till och med tända lamporna. Det var väldigt intressant men inte lätt. År 2015 arbetade jag på IBM. Vi använde AI för att automatisera förslag till anställda, skriva automatiska arbetsbeskrivningar", sa Oscar.
Herr Oscar Lopez Alegre anser att AI har vissa begränsningar, så människor måste alltid ha kritiskt tänkande när de använder AI.
FOTO: MY QUYEN
Enligt Oscar var det ganska likt vad som händer med dataanalys nu, men tekniken var begränsad på den tiden. AI är lätt att skapa och lätt att lära sig. ”Idag använder jag AI för allt, inklusive presentationer. AI finns överallt, vi använder det varje dag, och mer och mer. Det är en av de snabbast antagna produkterna i internethistorien. Men allt som AI säger är inte sant. Det är kärnbudskapet”, erkände VD:n.
Den här personen gav ett exempel: ”En gång frågade jag hur många muslimska presidenter det finns i Amerika? Svaret är Barack Obama. Men Obama är inte muslim, det är bara en desinformationskampanj. Sådana falska förutsägelser kan orsaka politiska problem.”
Jag frågade själv hur man förnyar ett spanskt pass i Vietnam. AI:n svarade: det kan göras i "Spanien i Ho Chi Minh-staden", men Ho Chi Minh-staden har inget "Spanien"! Detta visar att AI-genererat innehåll inte alltid är trovärdigt.
Därifrån påpekade Oscar AI:s begränsningar. För det första finns det inget riktigt resonemang. AI ger bara svar baserade på statistisk sannolikhet, inte på förståelse av begrepp. Till exempel, med "2 + 2 = 4", förstår den inte siffran 2 eller addition, utan förutspår bara det korrekta resultatet baserat på inlärning från data. Därför kan den inte kallas sann intelligens.
Nästa begränsning är att utbildningsdata har stor inverkan: Om informationen är partisk, kommer även svaren att vara det. Detta kan orsaka orättvisa, och till och med påverka anställnings- eller uppsägningsbeslut.
För det tredje är partiskhet. ”Om du till exempel ber en AI att berätta ett skämt om latinamerikaner är det okej, men om du frågar den om svarta människor är den blockerad. AI borde inte vara den som ’bedömer’ vad du kan säga”, sa Oscar.
Därför anser denna teknikexpert att människor alltid måste ha kritiskt tänkande och inte bör tro på AI som den absoluta sanningen.
"Numera förlitar vi oss ibland för mycket på dem. Ibland tror vi helt och hållet på det, och glömmer att vi är människor, och att vi har något som kallas kritiskt tänkande. Jag vill påminna folk om att kritiskt tänkande är mycket viktigt, att använda sin hjärna är mycket viktigt. Allt är bara ett verktyg. Du är människa. Glöm aldrig det. Glöm aldrig att du fortfarande är mästaren. Om du inte är mästaren kommer du att ersättas", bekräftade Oscar.
Hur bör universitetsutbildningen förändras?
Tran Tuan Anh, biträdande direktör för filialen och chef för utbildningsavdelningen vid FPT-universitetsfilialen i Ho Chi Minh-staden, var närvarande vid workshopen och informerade om att det förväntas att cirka 39 kärnkompetenser hos nuvarande arbetstagare kommer att förändras fram till 2030 (Future of Jobs Report 2025 - World Economic Forum ).
Dessutom löper cirka 27–28 % av jobben i OECD-länder (Organisationen för ekonomiskt samarbete och utveckling) för närvarande hög risk för automatisering på grund av AI eller relaterad teknik.
Herr Tran Tuan Anh berättar om AI-First-modellen för universitetsutbildning
FOTO: MY QUYEN
”AI förändrar arbetsmarknaden i grunden vad gäller kompetenskrav och jobbegenskaper. Tillämpningen av AI inom alla områden i livet sker snabbt och oåterkalleligt. Så vad är valet för universitetsutbildning när företag måste omskola eller uppgradera sina anställdas kompetens för att möta den AI-integrerade arbetsprocessen?”, sa Tuan Anh.
Enligt Tuan Anh står universitetsutbildningen inför exempellösa utmaningar när det gäller att förbereda akademiker för den nya kontexten. Därför behövs det en modell för universitetsutbildning.
Enligt Tuan Anh kan AI-First-modellen vara den lämpligaste metoden i rådande sammanhang. AI-First är ett paradigmskifte där AI är ett centralt element i processen för strategibyggande, beslutsfattande och drift, istället för att bara betraktas som ett kompletterande verktyg.
Mer specifikt behöver universitet använda AI i undervisning och bedömning, anpassa lärinnehåll och utbildningsvägar, och djupt integrera AI i utbildningsprogram. I synnerhet behöver utbildningsprogrammens ramverk justeras, innehållet i varje ämne omformas med lämplig nivå av AI-integration, bygga en skala för att mäta och utvärdera studenters AI-kapacitet, och få tillgång till nationella och internationella standarder.
"I synnerhet måste universitet bedöma arbetsgivarnas behov och analysera förändringar i arbetsprocesser för att avgöra vilka färdigheter som är viktiga och vilka som inte längre är nödvändiga. Utifrån det måste man bygga ett kompetensramverk utifrån de olika befattningarna", delade Tuan Anh.
Enligt Tuan Anh syftar allt ovanstående till att utbilda studenter till att bli yrkesverksamma med gedigen grundläggande kunskap, djupgående förståelse för området och tvärvetenskaplig inriktning; ha tänkande förmåga (kritiskt, systematiskt, kreativt) och problemlösningsförmåga; ha sociala färdigheter, etik och livslångt lärande. Samtidigt ha en entreprenörsanda, inte för att starta ett företag, utan för att kunna anpassa sig snabbt till förändringar i teknik och arbetsmiljö.
Källa: https://thanhnien.vn/chuyen-gia-cong-nghe-chi-ra-su-thieu-tri-tue-cua-ai-va-loi-nhac-quan-trong-18525091915433146.htm
Kommentar (0)