Thời đại AI và sự kết thúc của dòng lệnh

1741

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đang khiến nhiều công việc dần biến mất.Trong sự dịch chuyển của cuộc cách mạng số, liệu trí tuệ nhân tạo sẽ là mối đe dọa thay thế các lập trình viên hay tạo ra những cơ hội mới? Đây là chủ đề sẽ được bàn luận trong bài viết này.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được biến đến trong nhiều thập kỷ nhưng trong bối cảnh mà tác động của cách mạng chuyển đổi số ngày càng mạnh mẽ thì mọi người đều nói về AI. Bài viết này không thảo luận về thực tế sử dụng AI trong cuộc sống, tác giả sẽ cố gắng mô tả về tương lai của thế giới trong mắt một công dân kỹ thuật số sống trong thế giới mà nhiều công việc đã biến mất, liệu rằng nghề gõ dòng lệnh có còn tồn tại?

Trước khi bàn về hiện tại và phỏng đoán tương lai, chúng ta hãy ngược dòng thời gian quay lại với bản báo cáo được thực hiện bởi Carl Benedikt Frey và Michael A. Osborne vào năm 2013: Tương lai của việc làm: Bao nhiêu công việc sẽ biến mất bởi máy tính? Bằng việc phát triển mô hình để ước tính xác suất tin học hóa cho 702 nghề nghiệp chi tiết, báo cáo cho thấy khoảng 47% tổng số việc làm ở Mỹ có nguy cơ biến mất.

Vào tháng 1 năm 2019, Kai Fu Lee một chuyên gia trí tuệ nhân tạo & nhà đầu tư mạo hiểm dự đoán rằng tự động hóa sẽ gây ra những thay đổi lớn trong lực lượng lao động. Phát biểu trong một cuộc phỏng vấn của kênh CBS News, ông tin rằng 40% công việc của thế giới sẽ được thay thế bằng người máy có khả năng tự động hóa các tác vụ. Các chuyên gia trong giới tư vấn thường gọi đó là những công việc nhàm chán cần giải phóng cho người lao động.

Một báo cáo thú vị khác: Những công việc nào sẽ bị mất về tay của trí tuệ nhân tạo và người máy? Thực hiện bởi tác giả Takamitsu Sawa đăng trên báo The Japan Times có cùng quan điểm về tiến trình tin học hóa khiến nhiều công việc biến mất, đồng thời cũng chỉ ra sự tương quan của sự tăng trưởng việc làm trong các lĩnh vực mà người máy hiện chưa thể thay thế con người.

Giới tư vấn vẫn thường gắn AI với cơ hội để nhà điều hành có thể luân chuyển mọi người sang những công việc có giá trị hơn vì họ tin rằng AI sẽ tạo ra hàng triệu việc làm nhiều hơn số mà nó sẽ phá hủy. Mặc dù chúng ta có thể khiến tâm trí của mình tự hỏi về việc thực tế rất nhiều tài xế Grab, Uber vẫn đang đều đặn đón trả khách và không còn là viễn tưởng về bổi cảnh xe hơi hoàn toàn vận hành ở chế độ tự lái, hãy để tâm trí của chúng ta suy nghĩ về công việc lập trình viên.

Câu hỏi: Liệu AI có thể học lập trình?

Câu trả lời ở năm 2019: Chắc chắn, trí tuệ nhân tạo có thể viết mã tốt hơn con người. Ngay cả khi vẫn cần thời gian để xây dựng một AI mạnh mẽ (AGI – Trí tuệ tổng hợp nhân tạo), nhưng thực tế là trí tuệ nhân tạo liên tục đánh bại con người ở các lĩnh vực và xem xét đến vấn đề giới hạn thể chất của con người (tuổi tác, bệnh tật, cảm xúc) trí tuệ nhân tạo có quá nhiều ưu thế để tốt hơn con người chúng ta trong: Tốc độ, độ chính xác, tính khách quan và có thể làm việc 24/7.

Nhờ sự phát triển của internet và các công nghệ số, lượng tri thức của thế giới sẽ tăng gấp đôi mỗi tháng hoặc thậm chí cứ sau 12 giờ, điều này chắc chắn vượt quá giới hạn của bộ não con người. Từ ngày đầu tiên mà các nhà khoa học tạo ra máy tính, họ đã mong chờ ngày mà Singularity xảy ra.

Singularity là một giả thuyết cho rằng tới lúc nào đó máy móc sẽ phát triển hơn con người, khi đó chúng ta sẽ phải tự thay đổi chính mình.

Vào năm 2015, Andrej Karpathy, Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Stanford – hiện là Giám đốc AI tại Tesla đã sử dụng mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network) và dựa trên kho lưu trữ Github của mã nguồn Linux để đào tạo một mô hình máy học có thể tạo ra các dòng mã giống người dù còn lỗi cú pháp. Từ năm 2018, nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên học sâu đang cạnh tranh trong lĩnh vực từng thuộc về các nhà phát triển con người – viết mã và các mô hình này đã làm rất tốt. Thuật ngữ Deep Coding không còn là viễn tưởng, trợ lý lập trình BAYOU được tạo ra với sự tài trợ từ Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ bởi nhóm các nhà nghiên cứu của Đại học Rice. Trí tuệ nhân tạo DeepCoder viết mã bằng cách học tập, “chôm chỉa” các dòng mã của các lập trình viên khác do Microsoft và Đại học Cambridge tạo ra.

Nhưng tại sao AI chưa thay thế lập trình viên?

Sự phát triển của AI cũng dẫn đến sự gia tăng nhu cầu về các công việc như xử lý và phân tích dữ liệu, ngành phần mềm vẫn cần các nhà khoa học dữ liệu & nhà nghiên cứu AI sử dụng các dòng mã để đào tạo, xây dựng và tối ưu hóa mô hình máy tính dù rằng số dòng lệnh đang ngày càng trở ít hơn. Ở thời điểm khi mà chúng ta đang chờ đợi khả năng tiềm tàng của Trí tuệ nhân tạo rộng, ngành công nghệ phần mềm không chỉ cần kĩ năng lập trình, nhưng chúng ta có quyền nghi ngờ về tác động của AI đối với các nhân viên gõ dòng lệnh lương thấp và kỹ năng thấp.

Công nghệ tạo ra cơ hội chuyển đổi mô hình kinh doanh, thay đổi bản thân chúng ta và chúng ta không nên chỉ sợ hãi. AI đã đem lại một số lợi ích như giúp các nhà phát triển viết mã tốt hơn, tăng năng suất và tự động hóa các nhiệm vụ nhàm chán, có thêm thời gian để học hỏi và xây dựng các kỹ năng khác cho sự nghiệp của họ.

Ví dụ, vào năm 2018 GitHub thông báo việc sử dụng nhiều mô hình AI để trợ giúp các nhà phát triển thực hiện công việc dễ dàng hơn cũng như tăng tính năng cạnh tranh cho phiên bản doanh nghiệp của họ. Nếu bạn chưa thử, hãy truy cập https://experiment.github.com/ và tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa cho phép bạn tìm kiếm mã theo ngôn ngữ tự nhiên mà không cần thiết khớp với từ khóa tra cứu.

Một ví dụ về GitHub tìm kiếm mã theo ngữ nghĩa.

Từ phòng R&D của FPT, cải thiện năng suất cũng là một trong những trọng tâm chính, FPT đã thử vận dụng Mạng nơ ron đối lập sản sinh (Generative Adversarial Network) để xem xét khả năng chuyển đổi các ứng dụng cũ sang nền tảng web. Nếu máy tính có thể chuyển đổi hình ảnh thành mã, khối lượng công việc khi chuyển đổi ứng dụng máy tính để bàn sang ứng dụng web có thể được thực hiện bởi một cụm máy tính thay vì hàng loạt các kĩ sư thực hiện kĩ thuật đảo ngược (Reverse Engineering):

Các nhà phát triển cũng khám phá những dự án đổi mới từ các đối tác để giúp khách hàng của mình phát triển phần mềm tốt hơn, nhanh hơn vì tốc độ và tính linh hoạt hiện là yếu tố quan trọng nhất của mọi doanh nghiệp. Nhóm Microsoft AI đưa ra một minh chứng về mô hình AI biến đổi các thiết kế giao diện vẽ tay thành mã HTML bằng trí tuệ nhân tạo:

Minh họa giải pháp Sketch2Code từ đội ngũ Microsoft AI Lab.

Hình dung về bối cảnh sau khi chúng ta thực hiện hội thảo với người dùng cuối, các phác họa màn hình nguyên mẫu đã ở đó và nhóm phát triển có thể bắt tay xây dựng các tính năng và hoàn thiện trong vài ngày, vì AI đã tạo ra toàn bộ lượng mã cần thiết cho giao diện. Mặc dù vẫn còn nhiều công việc khó khăn và thử thách, nhiều nhiệm vụ cần phải được thực hiện để làm cho tỷ lệ chính xác của AI đạt được độ tin cậy để đưa vào thực tế sản xuất, nhưng chúng ta không cần nghi ngờ gì về việc AI đã, đang và sẽ tạo ra ảnh hưởng lớn đến thế giới lập trình.

Để kết luận, AI mang đến cho ngành công nghiệp phần mềm nhiều cơ hội nhưng AI cũng tạo ra thách thức cho các kỹ sư phần mềm phải thay đổi hướng đến các công việc có giá trị hơn hoặc chấp nhận bị thay thế bằng máy tính.

Tham khảo

  • CBSNews.com. (2019, Jan). Venture capitalist: AI will displace 40 percent of world’s jobs in as soon as 15 years. Retrieved from CBS News: https://www.cbsnews.com/news/venture-capitalist-kai-fu-lee-ai-will-displace-40-percent-of-worlds-jobs-in-as-soon-as-15-years-60-minutes
  • Osborne, M. A., & Frey, C. B. (2013). THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION? Oxford.
  • Sawa, T. (2018, 10). What jobs will be lost to AI and robotics? Retrieved from The Japan Time: https://www.japantimes.co.jp/opinion/2018/10/12/commentary/japan-commentary/jobs-will-lost-ai-robotics/#.XVuwW6r7SzV

Khoa Trần – FHO.STU

Tin liên quan: