Lãnh đạo tư tưởng

Vượt qua nỗi sợ hãi về Trí tuệ nhân tạo: Hình thành công dân và Giáo dục toàn cầu nâng cao

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Hiện tại, có một sự quan tâm công khai về các chủ đề Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là những chủ đề liên quan đến Mô hình ngôn ngữ lớn, như ChatGPT [1]. Đây không phải là một sự phát triển ngẫu nhiên: AI đang ở đây để tồn tại và sẽ có những tác động xã hội và kinh tế lớn. Nó được biết đến rằng AI có thể là một phước lành nhưng cũng có thể trở thành một lời nguyền. Trước những nguy cơ tiềm ẩn, nhiều nhà khoa học AI đã thể hiện mối quan ngại về sự phát triển của AI theo cách mà, theo quan điểm của tôi, gần giống như sợ hãi công nghệ. Tuy nhiên, có những biện pháp phòng vệ. Biện pháp đầu tiên là quy định AI toàn cầu. Tuy nhiên, biện pháp phòng vệ thực sự và con đường phía trước là sự hình thành của một loại công dân mới, được giáo dục tốt và thông tin đầy đủ. Bài viết này chính xác giải quyết mối quan hệ giữa AI và sự cần thiết (theo quan điểm của tôi) trong việc cải cách hệ thống giáo dục toàn cầu ở tất cả các cấp.

AI là phản ứng của loài người đối với sự phức tạp ngày càng tăng của xã hội toàn cầu liên kết và môi trường tự nhiên và nhân tạo của chúng ta. Các quá trình tăng trưởng của sự phức tạp vật lý và xã hội là sâu sắc và dường như không thể ngăn chặn. Xã hội Thông tin hiện tại của chúng ta (trong đó dữ liệu tăng trưởng theo cấp số nhân nhưng kiến thức tăng trưởng tuyến tính theo thời gian) đang nhanh chóng chuyển đổi thành một Xã hội Kiến thức (kiến thức thống trị, trong đó kiến thức dự kiến sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân). AI và sự hình thành của công dân có kiến thức là hy vọng duy nhất của chúng ta để có một sự chuyển đổi mượt mà như vậy. Tôi cố ý sử dụng thuật ngữ “hình thành công dân” để nhấn mạnh nhu cầu giáo dục công dân được trang bị kỹ năng tư duy批判, kỹ năng giao tiếp đa phương tiện chính xác, tưởng tượng và trí tuệ cảm xúc, những người sẽ có thể hiểu, thích nghi và cuối cùng là khai thác những khả năng công nghệ và kinh tế to lớn và cơ hội việc làm nằm trước chúng ta. Không phải là một sự trùng hợp rằng mức độ giáo dục như vậy đang được tìm kiếm ngày nay trong nhiều vị trí việc làm quốc tế [2].

Nhu cầu này thấm vào tất cả các cấp độ giáo dục của tất cả các tầng lớp xã hội. Một xã hội bị chia cắt thành 1/3-2/3, trong đó 1/3 dân số hiểu và được hưởng lợi từ tiến bộ khoa học, trong khi 2/3 còn lại bị tụt lại phía sau, bị thiếu thốn và sợ hãi công nghệ, đơn giản là không bền vững, vì nó không thể đảm bảo sự tiến bộ và ứng dụng kiến thức ở cấp độ toàn cầu. Tất cả mọi người nên được hưởng lợi từ kiến thức, bao gồm cả phụ nữ, thiểu số và người dân ở Nam bán cầu. Nếu không, chúng ta có thể phải đối mặt với một sự sụp đổ xã hội thảm khốc, như đã xảy ra vì những lý do khác vào thời kỳ đầu Trung cổ.

May mắn thay, các khái niệm cơ bản cần thiết để hiểu AI và Khoa học Thông tin (ví dụ: sự tương tự của dữ liệu, phân cụm, phân loại) là đơn giản và có thể được giảng dạy ở tất cả các cấp độ giáo dục. Nếu được giảng dạy đúng cách, chúng có thể dễ dàng được nắm bắt ngay cả bởi những người không được giáo dục. Điều này sẽ giúp chống lại sự thiếu hiểu biết và sợ hãi công nghệ AI. Sự tiến bộ giáo dục như vậy chỉ yêu cầu ý chí chính trị và sự điều chỉnh giáo dục để cung cấp giảng dạy phù hợp những khái niệm này, chủ yếu thông qua việc sắp xếp lại chương trình Toán học và Tin học ở tất cả các cấp độ giáo dục. Tất nhiên, chúng ta đã quan sát thấy (một phần) sự toán học hóa tất cả các Khoa học (bao gồm cả Khoa học Tự do), điều này dường như là không thể tránh khỏi. Nó không chắc chắn rằng nó có thể thực hiện được, xét đến sự tách biệt truyền thống giữa Khoa học/Kỹ thuật và Khoa học Nhân văn ở tất cả các cấp độ giáo dục. Tuy nhiên, nó có thể thực hiện được, vì ngoài Toán học, các nghiên cứu cổ điển là một công cụ lý tưởng để phát triển tư duy批判 và sự chính xác của biểu đạt. Tự nhiên, trong một môi trường như vậy, việc ghi nhớ kiến thức một cách vô tư hoặc việc cung cấp kỹ năng tại chi phí của việc thu được kiến thức rộng lớn và sâu sắc hơn không có chỗ đứng.

Trong giáo dục đại học, những thay đổi sẽ rất lớn và sẽ đến rất sớm (hầu hết trong số chúng). Tôi trình bày một số đề xuất mà tôi đã chi tiết trong cuốn sách ‘Khoa học và Xã hội Trí tuệ nhân tạo’ [2], được xuất bản vào tháng 10 năm 2022, và tôi dám nói hoặc hy vọng rằng chúng đã được tiên tri.

1. Tạo ra các Trường ‘Khoa học và Kỹ thuật Thông tin’ với các Bộ phận:

  • Tin học
  • Toán học
  • Kỹ thuật Máy tính
  • Khoa học và Kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo
  • Khoa học Internet/Tuyến

Những nỗ lực như vậy đã được thực hiện trên toàn thế giới, như có thể thấy trong Hình 1. Mặc dù được thúc đẩy bởi nhu cầu, nguyên nhân cơ bản cho sự phát triển như vậy là sự công nhận ‘thông tin’ (và kiến thức) như một chủ đề khoa học độc lập, ở cùng cấp độ với vật chất (Vật lý, Hóa học), môi trường (Khoa học Kỹ thuật), và sự sống (Khoa học Sức khỏe, Sinh học). Dường như Khoa học Máy tính (được gọi là Tin học ở nơi khác) đã trở thành khoa học mẹ của các ngành học khác, ví dụ, Khoa học và Kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo. Điều tương tự đã xảy ra vào thế kỷ 19: vào thời điểm đó, Vật lý và Hóa học đã sinh ra tất cả các Khoa học Kỹ thuật.

Hình 1: Số lượng chương trình đại học AI trên toàn thế giới.

2. Tạo ra các Bộ phận cho ‘Khoa học và Kỹ thuật Tâm trí và Xã hội’ trong các Trường Nghệ thuật và Khoa học Nhân văn (có thể có một thuật ngữ phù hợp hơn). Tôi tin rằng đây là đề xuất đột phá nhất của tôi. Hiện tại, Khoa học Nhân văn đang phải đối mặt với áp lực lớn nhất từ sự tiến bộ của AI, điều này có thể không rõ ràng ngay lập tức. Thật vậy, sự toán học hóa của các chủ đề cổ điển (ví dụ, Ngôn ngữ học, Xã hội học) đã tiến bộ đáng kể. Việc tạo ra các Bộ phận ‘Khoa học Nhân văn Kỹ thuật số’ sẽ là một lựa chọn khác tốt. Nếu không, giải pháp thay thế duy nhất tôi thấy là việc tạo ra các bộ phận cho ‘Kỹ thuật Ngôn ngữ học/Philological’ hoặc ‘Kỹ thuật Xã hội’ trong các Trường Khoa học Tự nhiên hoặc Kỹ thuật. Là một người hâm mộ các nghiên cứu cổ điển (mặc dù được đào tạo như một kỹ sư), tôi sẽ không muốn chứng kiến sự suy tàn của các Trường Khoa học Nhân văn.

3. Tạo ra các bộ phận cho ‘Khoa học và Kỹ thuật Sinh học’ trong các Trường Khoa học Sức khỏe. Về cơ bản, đây sẽ là một sự tiến hóa cấp tiến của các Bộ phận Kỹ thuật Y sinh với sự bổ sung của các chủ đề mới, chẳng hạn như Kỹ thuật Di truyền và Sinh học Hệ thống.

4. Bắt buộc phải bao gồm các khóa học Toán học và Khoa học Máy tính trong chương trình của tất cả các ngành học mà không có ngoại lệ. Đơn giản, một hoặc hai khóa (thấp) về Thống kê hoặc Lập trình không đáp ứng được nhu cầu hiện tại.

Một số đề xuất trên (không phải tất cả) đã được đề xuất hoặc thực hiện ở cấp độ quốc tế. Cho dù sự quán tính của hệ thống giáo dục toàn cầu, tôi không ngây thơ đến mức tin rằng những ý tưởng như vậy có thể được thực hiện mà không có phản ứng hoặc qua đêm. Tuy nhiên, những đề xuất này (hoặc thậm chí tốt hơn) có thể được thảo luận ở cấp độ chính trị và trong các trường đại học (ở cấp độ khoa học), để mỗi quốc gia có thể bước vào kỷ nguyên Xã hội Kiến thức sắp tới với những điều kiện tiên quyết tốt nhất có thể.

Tài liệu tham khảo

[1] Ioannis Pitas, “Khoa học và Xã hội Trí tuệ nhân tạo Phần A: Giới thiệu về Khoa học Trí tuệ nhân tạo và Công nghệ Thông tin“, https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, “Khoa học và Xã hội Trí tuệ nhân tạo Phần C: Khoa học Trí tuệ nhân tạo và Xã hội“, Amazon /Createspace, https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

Đọc thêm

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML khóa học ngắn, “Khoa học và Kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo và Tác động của nó đến Xã hội”, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, “Khoa học và Kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo: Một ngành khoa học mới?“, https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

[PIT2023b] Ioannis Pitas, “ChatGTP trong giáo dục”, http://icarus.csd.auth.gr/ai-science-and-engineering-a-new-scientific-discipline/

[PIT2023c] I. Pitas, “Trí tuệ nhân tạo không phải là Tháp Babel mới. Chúng ta phải cảnh giác với sợ hãi công nghệ thay vào đó”, Euronews, 8/5/2023, https://www.euronews.com/2023/05/08/trí tuệ nhân tạo không phải là Tháp Babel mới. Chúng ta phải cảnh giác với sợ hãi công nghệ thay vào đó

Giáo sư Ioannis Pitas (IEEE giáo sư, IEEE Distinguished Lecturer, EURASIP fellow) là Giáo sư tại Bộ phận Tin học của AUTH và Giám đốc của Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo và Phân tích Thông tin (AIIA) . Ông từng là Giáo sư thỉnh giảng tại một số trường đại học. Ông đã xuất bản hơn 920 bài báo, đóng góp vào 45 cuốn sách trong lĩnh vực quan tâm của mình và biên tập hoặc (đồng-)tác giả thêm 11 cuốn sách về Thị giác máy tính và Học máy. Ông là chủ tịch của Học viện Tiến sĩ Trí tuệ nhân tạo Quốc tế (AIDA).