Jonathan Ross, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của công ty chip AI Groq, đưa ra một quan điểm trái ngược: AI sẽ không phá hủy việc làm, mà sẽ tạo ra tình trạng thiếu lao động. Ông nêu ra ba điều sẽ xảy ra vì AI: Đầu tiên, áp lực giảm phát lớn. "Cốc cà phê này sẽ có giá thấp hơn. Nhà ở của bạn sẽ có giá thấp hơn. Mọi thứ sẽ có giá thấp hơn." Ông giải thích rằng điều này sẽ xảy ra thông qua việc robot trồng cà phê hiệu quả hơn và quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn, có nghĩa là mọi người sẽ cần ít tiền hơn. Thứ hai, mọi người sẽ rút lui khỏi nền kinh tế. "Họ sẽ làm việc ít giờ hơn. Họ sẽ làm việc ít ngày trong tuần hơn, và họ sẽ làm việc ít năm hơn. Họ sẽ nghỉ hưu sớm hơn vì họ sẽ có thể hỗ trợ lối sống của mình bằng cách làm việc ít hơn." Thứ ba, những công việc và ngành nghề hoàn toàn mới sẽ xuất hiện. Jonathan chỉ ra lịch sử như một bằng chứng: "Hãy nghĩ về 100 năm trước. 98% lực lượng lao động ở Hoa Kỳ làm trong nông nghiệp. Khi chúng ta có thể giảm con số đó xuống còn 2%, chúng ta đã tìm ra việc cho 98% dân số còn lại làm." Ông tiếp tục: "Những công việc sẽ tồn tại 100 năm nữa, chúng ta thậm chí không thể tưởng tượng được." Các nhà phát triển phần mềm không tồn tại cách đây một thế kỷ. Trong một thế kỷ nữa, họ cũng sẽ không tồn tại, "bởi vì mọi người sẽ mã hóa theo cảm hứng." Điều tương tự cũng áp dụng cho những người có ảnh hưởng, một nghề mà cách đây 100 năm sẽ không thể tưởng tượng nổi nhưng giờ đây kiếm được hàng triệu cho mọi người. Kết luận của ông: áp lực giảm phát, sự rút lui của lực lượng lao động và những ngành công nghiệp mà chúng ta chưa thể tưởng tượng sẽ kết hợp để tạo ra một kết quả... "Chúng ta sẽ không có đủ người."

Giám đốc điều hành NVIDIA, Jensen Huang, cảnh báo rằng vị thế dẫn đầu của Mỹ trong lĩnh vực AI còn rất mong manh. Ông phân tích cuộc cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc thành cái mà ông gọi là "bánh nhiều lớp năm tầng." Và trong khi Mỹ chiếm ưu thế ở một số tầng, Jensen thấy có những điểm yếu nghiêm trọng ở những tầng khác... 1) Năng lượng: Trung Quốc có gấp đôi so với Mỹ mặc dù nền kinh tế nhỏ hơn. Điều này "không hợp lý" theo Jensen. 2) Chip: Mỹ "đi trước nhiều thế hệ," nhưng Jensen cảnh báo về sự tự mãn. "Bất kỳ ai nghĩ rằng Trung Quốc không thể sản xuất là đang bỏ lỡ ý tưởng lớn." 3) Cơ sở hạ tầng: Việc xây dựng một trung tâm dữ liệu ở Mỹ mất khoảng ba năm. Còn ở Trung Quốc? "Họ có thể xây dựng một bệnh viện trong một cuối tuần." 4) Mô hình: Các mô hình tiên tiến của Mỹ là "không thể nghi ngờ là đẳng cấp thế giới," nhưng "Trung Quốc đang đi trước, rất đi trước về mã nguồn mở." 5) Ứng dụng: Cảm xúc công chúng khác biệt rõ rệt. Hỏi cả hai dân số xem AI sẽ mang lại nhiều lợi ích hơn hay gây hại, và "trong trường hợp của họ, 80% sẽ nói AI sẽ mang lại nhiều lợi ích hơn. Trong trường hợp của chúng ta, sẽ ngược lại." Cảnh báo của Jensen rất rõ ràng. Dẫn đầu về chip và các mô hình tiên tiến không đủ khi bạn đang tụt lại về năng lượng, tốc độ cơ sở hạ tầng, mã nguồn mở và niềm tin của công chúng. Chiến thắng trong cuộc đua AI đòi hỏi sức mạnh trên toàn bộ hệ thống, và ngay bây giờ, Mỹ còn nhiều việc phải làm.

Vào năm 1956, nhân loại đã đạt đến một bước ngoặt mà không ai nói đến. 10 nhà khoa học đã tập hợp trong các căn hộ đại học để theo đuổi một ý tưởng mà thế giới gọi là "khoa học viễn tưởng." Đây là khoảnh khắc Big Bang của AI: Cuối mùa hè năm 1955... John McCarthy (một giáo sư toán học tại Dartmouth College) đã tập hợp một đội ngũ ngôi sao: • Marvin Minsky - nhà toán học Harvard thông minh • Nathaniel Rochester - kỹ sư thực tiễn của IBM • Claude Shannon - thiên tài lý thuyết thông tin • Cùng 6 nhà nghiên cứu khác Cùng nhau, họ đã soạn thảo một đề xuất nghiên cứu cho một hội thảo mùa hè kéo dài hai tháng tại Dartmouth College. Mục tiêu táo bạo của họ? Chứng minh rằng máy móc có thể mô phỏng mọi khía cạnh của trí thông minh con người — học hỏi, lý luận, ngôn ngữ, giải quyết vấn đề. McCarthy đã đặt tên cho lĩnh vực nghiên cứu mới mẻ này: "Trí tuệ nhân tạo." Đó là khoảnh khắc ra đời của AI. Nhưng việc tìm kiếm ai đó để tài trợ cho nghiên cứu này đã chứng tỏ là rất khó khăn ↓ McCarthy đã yêu cầu 13.500 đô la (khoảng 159.000 đô la ngày nay) từ các nhà tài trợ tiềm năng. Phản ứng? Từ chối sau từ chối. Các tổ chức không thể nắm bắt được những hệ quả. Ý tưởng về máy móc "suy nghĩ" là quá táo bạo, quá triết lý, quá không chắc chắn. Lĩnh vực này thậm chí còn chưa tồn tại - làm thế nào ai có thể biện minh cho việc đầu tư vào nó? Cuối cùng, sau nhiều tháng kiên trì, Rockefeller đã đồng ý tài trợ cho dự án. Nhưng có một điều kiện: Họ chỉ đầu tư 7.500 đô la (88.000 đô la ngày nay). Chỉ vừa đủ để trang trải chi phí. Tháng 6 năm 1956, nghiên cứu bắt đầu ↓ 11 nhà khoa học đã tập hợp trong các căn hộ đại học và thuê nhà nghỉ trong 6-8 tuần. "Vào thời điểm đó, tôi tin rằng nếu chúng tôi có thể tập hợp mọi người lại để dành thời gian cho nó, chúng tôi có thể đạt được tiến bộ thực sự," McCarthy đã phản ánh. Công nghệ mà họ có rất nguyên thủy, khiến việc thử nghiệm các ý tưởng lý thuyết gần như không thể. Nhưng thách thức còn sâu hơn cả phần cứng ↓ Không ai có thể đồng ý về ý nghĩa thực sự của "trí thông minh." Có phải là giải quyết vấn đề? Lý luận? Ngôn ngữ? Học hỏi? Nhóm đã vật lộn với những câu hỏi cơ bản mà không có câu trả lời. • Minsky sau này đã thừa nhận rằng họ "nhận ra trí thông minh không phải là một câu đố gọn gàng mà là một vùng hoang dã rộng lớn." • Một người tham gia đã mô tả rằng "lập trình máy móc để học giống như nuôi dạy một đứa trẻ với một bộ công cụ hỏng." Khi mùa hè kết thúc vào năm 1956, công việc của họ cũng kết thúc. Họ ra đi với: Không có nguyên mẫu Không có sự đồng thuận Không có đột phá Nhưng một điều quan trọng hơn đã xảy ra ↓ Họ đã tạo ra nền tảng cho một lĩnh vực nghiên cứu khoa học hoàn toàn mới. Mọi hệ thống AI ngày nay — từ ChatGPT đến xe tự lái — đều có nguồn gốc từ 6 tuần đó ở New England. Mùa hè năm 1956 không sản xuất ra "máy suy nghĩ" hoạt động nào. Nhưng nó đã cho AI một cái tên, một tầm nhìn, và một cộng đồng những người tư duy nổi loạn sẵn sàng mạo hiểm mọi thứ cho một giấc mơ không thể. Mùa hè đó là khoảnh khắc Big Bang của AI. Và những sóng xung kích vẫn đang mở rộng cho đến hôm nay. — Cảm ơn bạn đã đọc! Bạn thích bài viết này chứ? Theo dõi @RealBigBrainAI để có thêm nội dung như thế này.