Trao đổi với VietNamNet trước những băn khoăn này, PGS.TS Lê Hồng Phương, Khoa Toán - Cơ - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, cho hay thực tế ngành Khoa học dữ liệu không những không có nguy cơ bị trí tuệ nhân tạo thay thế mà ngược lại, AI càng phát triển, càng cần con người hiểu về dữ liệu sâu sắc hơn.
AI chỉ hỗ trợ, con người mới hiểu và chịu trách nhiệm
Theo PGS.TS Lê Hồng Phương, hiện nay các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể trợ giúp con người trong các tác vụ chuyên biệt hoặc chung chung như nhận dạng, tạo hình ảnh và văn bản, xử lý dữ liệu cơ bản, tìm kiếm và giải thích thông tin, tự động phân tích, viết chương trình theo yêu cầu, trực quan hóa kết quả bằng biểu đồ, báo cáo. Đây vốn là những việc con người mất rất nhiều thời gian, nay có thể hoàn thành chỉ trong vài phút.
Dẫu có thể cho kết quả rất nhanh, trí tuệ nhân tạo không có khả năng tự đánh giá xem dữ liệu phân tích đúng chưa, chương trình được viết có theo mục đích, kết quả diễn giải có chính xác hay không.
Vì vậy, người sử dụng các kết quả do trí tuệ nhân tạo tạo ra cần có kiến thức vững chắc về trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu để có thể đánh giá, kiểm chứng.
Quan trọng hơn, con người cần nắm quyền quyết định mục đích hoạt động của trí tuệ nhân tạo, đồng thời kiểm soát tính đúng đắn, hữu dụng, không gây hại của chúng.
Trong trường hợp người sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo nhận thấy kết quả đưa ra có vấn đề hoặc chưa tối ưu, năng lực khoa học dữ liệu chính là yếu tố then chốt để có hành động đúng.
“Nếu không được đào tạo bài bản, con người rất dễ phụ thuộc hoàn toàn vào trí tuệ nhân tạo, thậm chí không nhận ra khi AI đưa ra kết quả sai lệch. Ngược lại, người có nền tảng tốt về khoa học dữ liệu có thể hiểu bản chất thuật toán, điều chỉnh, cải tiến mô hình, thậm chí để vượt lên trên trí tuệ nhân tạo”, PGS Phương nhấn mạnh.
Sinh viên Khoa học dữ liệu cần được trang bị gì?
Trí tuệ nhân tạo đang dần thay thế những công việc đơn giản, sơ cấp, đồng thời hỗ trợ con người trong các công việc đòi hỏi trình độ trung cấp và cao hơn. Do đó, người biết sử dụng trí tuệ nhân tạo như một dạng công cụ trợ giúp sẽ làm tăng năng suất và có lợi thế trong thị trường việc làm.
“So sánh một cách đơn giản, nếu trong quá khứ và cho đến nay, người lao động trong nhiều ngành nghề cần có năng lực sử dụng máy tính thì hiện tại và tương lai, người lao động cần có thêm năng lực sử dụng các phần mềm, công cụ trí tuệ nhân tạo. Xã hội đang chuyển dịch từ giai đoạn tin học hóa sang giai đoạn thông minh hóa”, PGS Phương nói.
Trước sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, PGS.TS Lê Hồng Phương cho rằng sinh viên Khoa học dữ liệu cần được đào tạo toàn diện. Trước hết là cần trang bị tư duy nền tảng, giúp kiểm chứng, giải thích, cải tiến các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Trong đó, kiến thức về toán học, xác suất thống kê, khoa học máy tính vẫn giữ vai trò cốt lõi.
Bên cạnh đó là kỹ năng đặt câu hỏi, phản biện và sáng tạo. Trong tương lai, con người không chỉ làm việc với máy móc mà còn phải “lãnh đạo” các trợ lý AI, biết giao việc, kiểm soát và đánh giá hiệu quả của chúng.
Một yếu tố quan trọng khác là trang bị kiến thức liên ngành. Để có thể thông minh hoá các ngành nghề, kiến thức liên ngành là rất quan trọng và đây mới là “điểm chạm” để tạo ra giá trị cho xã hội.
Cuối cùng, theo PGS Phương, sinh viên cần được trang bị kiến thức về đạo đức và trách nhiệm trong thời đại trí tuệ nhân tạo, từ việc bảo vệ dữ liệu cá nhân đến phát triển và sử dụng trí tuệ nhân tạo minh bạch, liêm chính, vì lợi ích chung.
