Trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại sự thay đổi lớn trên toàn cầu (Ảnh minh họa: Hindustan Times).
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại thế giới với tốc độ chưa từng có, từ việc thay đổi cách con người học tập, làm việc đến cách con người tương tác với công nghệ. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của AI cũng mang đến những thách thức mới, đòi hỏi các giải pháp sáng tạo và phối hợp toàn cầu.
Dưới đây là 10 thách thức lớn nhất mà AI đang đặt ra và các chiến lược để giải quyết chúng, theo Foreign Policy.
Khoảng cách kỹ năng trong giáo dục
Thách thức: AI đang thay đổi bản chất của giáo dục và các hệ thống trường học trên toàn thế giới đang “vật lộn” để bắt kịp. Nhiều chương trình giảng dạy vẫn tập trung vào các kỹ năng truyền thống, trong khi các công việc tương lai đòi hỏi sự thành thạo về tư duy tính toán, khoa học dữ liệu và đạo đức AI.
Giải pháp: Các trường học trên toàn cầu cần nghiên cứu phương án cải cách chương trình giảng dạy để tích hợp các môn học liên quan đến AI như lập trình, phân tích dữ liệu và tư duy phản biện. Các chính phủ và khu vực tư nhân nên đầu tư vào các chương trình đào tạo giáo viên và các nền tảng học tập trực tuyến để cung cấp các khóa học AI với giá cả phải chăng. Ví dụ, các sáng kiến như code.org và các khóa học trực tuyến mở rộng (MOOCs) có thể giúp thu hẹp khoảng cách này.
Tác động đến lực lượng lao động
Thách thức: AI đang tự động hóa các công việc lặp lại, khiến hàng triệu lao động trong các ngành như sản xuất, bán lẻ và dịch vụ khách hàng đối mặt với nguy cơ mất việc. Đồng thời, các ngành công nghiệp mới liên quan đến AI đang tạo ra nhu cầu về các kỹ năng mà nhiều người lao động không có.
Giải pháp: Các chương trình đào tạo lại và nâng cao kỹ năng là rất quan trọng. Các chính phủ nên hợp tác với các công ty công nghệ để cung cấp các khóa học miễn phí hoặc chi phí thấp về các lĩnh vực như phát triển AI, quản lý dữ liệu và an ninh mạng. Các chính sách như thu nhập cơ bản phổ quát (UBI) hoặc trợ cấp chuyển đổi nghề nghiệp có thể hỗ trợ người lao động trong giai đoạn chuyển đổi.
Đạo đức và trách nhiệm giải trình
Thách thức: Các hệ thống AI thường đưa ra các quyết định thiếu minh bạch, dẫn đến những lo ngại về trách nhiệm giải trình, đặc biệt trong các lĩnh vực như tư pháp hình sự, chăm sóc sức khỏe và tài chính. Các thuật toán AI có thể vô tình củng cố các thành kiến hiện có.
Giải pháp: Các nhà phát triển cần ưu tiên xây dựng các hệ thống AI minh bạch, có thể giải thích được. Các tổ chức quốc tế nên thiết lập các tiêu chuẩn đạo đức AI toàn cầu như các nguyên tắc do UNESCO đưa ra năm 2021, được cập nhật để giải quyết các vấn đề mới nổi. Các cuộc kiểm tra định kỳ về độ công bằng và tính minh bạch của AI cũng cần được thực hiện.
An toàn và rủi ro hiện sinh
Thách thức: Các hệ thống AI tiên tiến như những hệ thống đạt đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), có thể gây ra rủi ro hiện sinh nếu không được kiểm soát. Các chuyên gia lo ngại về kịch bản mà AI vượt qua sự kiểm soát của con người.
Giải pháp: Các nhà nghiên cứu cần phát triển các cơ chế an toàn mạnh mẽ như “hộp cát” (Sandbox) AI để thử nghiệm các hệ thống trong môi trường được kiểm soát. Các hiệp ước quốc tế, tương tự các hiệp ước kiểm soát vũ khí hạt nhân, có thể hạn chế việc phát triển các hệ thống AI nguy hiểm tiềm tàng. Các tổ chức như Viện An toàn AI (AI Safety Institute) nên được cấp thêm nguồn lực để giám sát.
Quyền riêng tư và giám sát
Thách thức: Các mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu, thường được thu thập từ người dùng mà không có sự đồng ý rõ ràng. Điều này làm tăng nguy cơ giám sát hàng loạt và xâm phạm quyền riêng tư, đặc biệt ở các quốc gia có luật bảo vệ dữ liệu yếu.
Giải pháp: Các quy định nghiêm ngặt về bảo vệ dữ liệu như Luật bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu mới (GDPR) của Liên minh châu Âu, nên được áp dụng rộng rãi hơn. Các công ty cần áp dụng các kỹ thuật bảo mật dữ liệu như liên kết dữ liệu (federated learning) và mã hóa để bảo vệ thông tin người dùng. Các chiến dịch nâng cao nhận thức cộng đồng cũng có thể giúp người dùng hiểu rõ quyền riêng tư của họ.
Sự bất bình đẳng toàn cầu
Thách thức: Sự phát triển và triển khai AI tập trung ở một số quốc gia phát triển, làm gia tăng khoảng cách công nghệ giữa các nước giàu và nghèo. Các quốc gia đang phát triển có nguy cơ bị tụt hậu trong cuộc đua AI.
Giải pháp: Các tổ chức quốc tế như Liên hợp quốc và Ngân hàng Thế giới (WB) nên có những quỹ tài trợ các sáng kiến chuyển giao công nghệ AI cho các nước đang phát triển. Các nền tảng mã nguồn mở và các công cụ AI chi phí thấp có thể giúp dân chủ hóa việc tiếp cận công nghệ này.
Tiêu thụ năng lượng và tác động môi trường
Thách thức: Việc đào tạo các mô hình AI lớn đòi hỏi lượng điện năng khổng lồ, góp phần làm tăng lượng khí thải carbon. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình như GPT-4 có thể tiêu tốn năng lượng tương đương với hàng trăm hộ gia đình trong một năm.
Giải pháp: Các nhà nghiên cứu nên tập trung vào việc phát triển các thuật toán AI tiết kiệm năng lượng hơn. Các công ty công nghệ cần đầu tư vào các trung tâm dữ liệu chạy bằng năng lượng tái tạo. Các chính sách như thuế carbon đối với các hoạt động AI tiêu tốn nhiều năng lượng có thể khuyến khích các thực hành bền vững. Nghiên cứu xây dựng thị trường tín chỉ carbon để kiểm soát lượng phát thải từ các công ty, doanh nghiệp và thực hiện các cam kết Tại Hội nghị COP26, nhằm giảm phát thải khí nhà kính về mức bằng “0” vào năm 2050 và ứng phó với biến đổi khí hậu.
Tuyên truyền sai lệch và thông tin giả
Thách thức: AI có thể được sử dụng để tạo ra deepfake, nội dung tuyên truyền và thông tin sai lệch (fake news), làm xói mòn niềm tin vào truyền thông và các tổ chức công.
Giải pháp: Các công cụ phát hiện nội dung do AI tạo ra cần được phát triển và tích hợp vào các nền tảng truyền thông xã hội. Các chiến dịch giáo dục công chúng về nhận diện thông tin sai lệch, cùng với các quy định về việc sử dụng nội dung do AI tạo ra, có thể giảm thiểu tác động này.
Tích hợp AI trong quốc phòng
Thách thức: Các ứng dụng AI trong quân sự như vũ khí tự động, thiết bị bay không người lái (UAV), máy bay tàng hình… đặt ra câu hỏi về đạo đức và an toàn. Một cuộc chạy đua vũ trang AI có thể làm gia tăng căng thẳng địa chính trị, điển hình như trong cuộc xung đột quân sự Nga – Ukraine hay Israel – Hamas hiện nay.
Giải pháp: Các hiệp ước quốc tế cần được thiết lập để cấm hoặc giới hạn việc sử dụng AI trong các hệ thống vũ khí chết người. Các quốc gia ưu tiên các ứng dụng AI trong quốc phòng cho các mục đích phi chiến đấu như hậu cần và phân tích tình báo.
Thiếu sự phối hợp toàn cầu
Thách thức: Không có sự phối hợp toàn cầu, các quốc gia và công ty đang phát triển AI theo những cách có thể mâu thuẫn hoặc gây hại. Sự thiếu thống nhất về quy định và tiêu chuẩn làm phức tạp hóa việc quản lý AI.
Giải pháp: Cơ quan quản lý AI toàn cầu nên được thành lập để giám sát sự phát triển, triển khai AI. Các hội nghị quốc tế định kỳ có thể giúp xây dựng sự đồng thuận về tiêu chuẩn, quy định AI.
AI mang lại tiềm năng to lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức phức tạp đòi hỏi sự hợp tác giữa các chính phủ, ngành công nghiệp và xã hội dân sự. Bằng cách giải quyết các thách thức này một cách chủ động, con người có thể khai thác sức mạnh của AI để mang lại lợi ích cho nhân loại, đồng thời giảm thiểu các rủi ro. Con đường phía trước sẽ không dễ dàng nhưng với tầm nhìn chung và hành động phối hợp, có thể định hình một tương lai nơi AI phục vụ lợi ích của tất cả mọi người.
https%3A%2F%2Fdantri.com.vn%2Fthe-gioi%2F10-thach-thuc-lon-tu-tri-tue-nhan-tao-va-cac-giai-phap-20250525113355262.htm
