Những bộ phim khoa học giả tưởng bom tấn của Hollywood cùng những bài báo có xu hướng bi quan đã gieo nên một nỗi sợ hãi mơ hồ nhưng thống nhất về khả năng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) một ngày nào đó máy móc sẽ thay thế con người.
Nỗi sợ này đã lớn đến mức Hội nghị các Bộ trưởng Tài chính và Thống đốc Ngân hàng Trung ương của Nhóm các nền kinh tế phát triển và mới nổi hàng đầu thế giới (G20) ngày 9/6 đã thống nhất ý kiến về xây dựng một bộ nguyên tắc để quản lý hoạt động sử dụng AI nhằm đảm bảo các công nghệ này tôn trọng luật pháp, nhân quyền và các giá trị dân chủ và không dẫn đến những rủi ro vô lý.
Hiểu rõ hơn về những tiềm năng của AI
AI là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Các quá trình này bao gồm việc thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin, lập luận để đạt được kết quả gần đúng hoặc được xác định từ trước, và tự sửa lỗi.
Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm các hệ thống nhận dạng tiếng nói và nhận diện khuôn mặt, vật thể hoặc chữ viết. Chúng hiện đang được ứng dụng khá rộng rãi trên nhiều sản phẩm như điện thoại thông minh (smartphone), loa thông minh, camera an ninh hay cao hơn nữa là các máy chủ và các phương tiện tự vận hành.
Khi đề cập đến AI thì không thể không nhắc đến Big Data (Dữ liệu lớn). Đây là thuật ngữ chỉ các tập dữ liệu có khối lượng khổng lồ và phức tạp đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống khó có thể thu thập, quản lý và phân tích đủ nhanh và chính xác.
Dữ liệu của Big Data có thể đến từ những nguồn như các trang web, mạng xã hội, thông tin người dùng từ ứng dụng dành cho máy tính hoặc smartphone, báo chí, các loại hình báo cáo, bên cạnh các thiết bị thuộc hệ thống Vạn vật kết nối Internet ( IoT).
Cùng với Big Data, AI có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về những dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Như trong vấn đề bảo mật, dữ liệu có thể đến từ video, các thiết bị thuộc IoT và những nguồn khác.
Những dữ liệu này sau đó sẽ được AI phân tích nhằm giúp các nhà khai thác chỉ thu thập các dấu hiệu báo động tiềm năng thay vì họ phải tự lọc chúng từ khối lượng dữ liệu đầu vào khổng lồ. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và tài nguyên đáng kể mà còn tăng hiệu quả và khả năng phản ứng của người vận hành.
AI cũng có thể tìm được điểm tương quan giữa các sự kiện dường như không liên quan đến nhau trên bề mặt hoặc khám phá các mẫu với phạm vi rộng hơn. Ví dụ: một số mẫu giao thông nhất định tại một số vị trí trong thành phố có thể được khớp với các điều kiện bất thường xảy ra không thường xuyên ở các vị trí khác. Các hệ thống AI có thể khám phá những tương quan này và đưa ra dự đoán để tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc kiểm soát lưu lượng giao thông tại những địa điểm trên.
Trong lĩnh vực y học, AI đang được nghiên cứu phát triển để có thể xác định các loại bệnh tiềm ẩn trong các xét nghiệm sàng lọc, chẳng hạn như chụp cộng hưởng từ (MRI) hoặc dự đoán vị trí và chuyển động của các vật thể. AI cũng có thể được tích hợp vào chương trình hỗ trợ trực tuyến để trả lời các câu hỏi, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc trợ giúp bệnh nhân thông qua quá trình thanh toán và cung cấp những phản hồi y tế cơ bản.
Vấn đề đạo đức trong xử lý dữ liệu
Một trong những mối quan tâm lớn nhất liên quan tới AI và Big Data là việc sử dụng dữ liệu có đạo đức. Ví dụ như dữ liệu video, đây là loại hình dữ liệu được thu thập một cách thường xuyên bởi cả các thực thể công cộng và tư nhân để ghi lại hoạt động và địa điểm mà các cá nhân lui tới. Hầu hết việc khai thác dữ liệu này hoàn toàn dành cho mục đích điều tra trong trường hợp khẩn cấp hoặc có mối đe dọa đến an ninh.
Tuy nhiên, khi ngày càng nhiều doanh nghiệp tìm cách sử dụng dữ liệu để thu thập những hiểu biết và thông tin bổ sung về khách hàng tiềm năng, những lỗ hổng liên quan đến lĩnh vực này mới thể hiện rõ ràng.
Chỉ riêng trong năm 2018, những vụ bê bối liên quan đến bảo mật dữ liệu người dùng liên tiếp xảy ra đã ảnh hưởng đến hơn 1 tỷ người dùng trên toàn thế giới. Trong đó có thể kể đến những vụ đình đám như khoảng 147 triệu tài khoản Facebook bị ảnh hưởng bởi lỗi bảo mật và mua bán thông tin cá nhân, hay 53 triệu tài khoản Google+ bị lộ thông tin khiến mạng xã hội này buộc phải đóng cửa.
Vụ 500 triệu khách hàng của chuỗi khách sạn Marriott bị tin tặc đột nhập vào hệ thống đặt phòng và đánh cắp thông tin là vụ bê bối bảo mật lớn nhất năm vừa qua, cho thấy vấn đề an ninh dữ liệu không chỉ là mối rủi ro của riêng các “đại gia” công nghệ mà là của bất cứ công ty nào trong thời đại số hóa này.
Một vấn đề khác mà AI cũng phải đối mặt là sự thiên vị trong cách xử lý dữ liệu. Mặc dù các thuật toán xây dựng nên AI được thiết kế để không phân biệt dựa trên giới tính, sắc tộc hay tôn giáo, sự thiên vị vẫn tìm được cách len lỏi vào hệ thống phức tạp này. Ví dụ được đưa ra là Amazon trong năm 2018 đã phải loại bỏ một AI chuyên lọc hồ sơ ứng viên vì nó có thái độ phân biệt đối xử với phụ nữ.
Vì hồ sơ của những người thành công tại Amazon trong 10 năm qua hầu hết đều là nam giới và AI lại thu thập thông tin từ chúng để tổng hợp ra dữ liệu về người được tuyển dụng phù hợp nhất. Do đó, AI kết luận nó cần ưu tiên nam giới hơn và hạ điểm những đơn xin việc có chứa từ khóa “nữ” hoặc “nữ giới”.
Tuy nhiều chính phủ đã xây dựng một chiến lược về phát triển AI, thế giới chưa có một hệ thống điều chỉnh cụ thể và thống nhất dành cho hoạt động này. Những chính sách bảo mật thông tin người dùng tại châu Âu và Mỹ hay bộ nguyên tắc quản lý AI của G20 là những bước tiến đầu tiên, song các doanh nghiệp công nghệ lo ngại chúng quá cứng nhắc và sẽ “bóp nghẹt” tiềm năng của lĩnh vực còn non trẻ này.
Nếu không muốn điều đó xảy ra, các công ty phải chủ động tham gia xây dựng bộ quy tắc ứng xử về dữ liệu trong hoạt động phát triển AI. Khi AI tiếp tục được nghiên cứu rõ hơn, sẽ có những hướng dẫn đạo đức và quy chuẩn kỹ lưỡng được đưa ra để giúp củng cố lòng tin vào các công ty sử dụng thông tin cá nhân để phát triển công nghệ này.
Khi đó, những quy định cấp chính phủ về AI có thể được hoàn thiện, giúp các công ty và tổ chức vừa tận dụng được sức mạnh của AI, vừa tuân thủ những quy tắc đạo đức về dữ liệu và bảo mật./.