By Bob Rosin

Chúng ta lao xuống đường cao tốc, vượt quá tốc độ cho phép, di chuyển dễ dàng trên con đường bằng phẳng, tin tưởng vào khả năng của mình. TeslaAutopilot của để xử lý những khúc cua nhẹ khi chúng đến.

Nhưng khi chúng tôi đi vào Cầu Cổng Vàng hướng về San Francisco, làn đường thu hẹp lại, bị công trình xây dựng và rào chắn tạm thời ở bên trái lấn chiếm, đường trở nên khó lường, không bằng phẳng và đầy vết nứt - tôi ngay lập tức điều khiển bánh xe.

Bất kỳ ai đã thử tính năng Autopilot trên xe Tesla chắc chắn đều có trải nghiệm tương tự. Nó đủ tốt để xử lý những đoạn đường cao tốc dài đơn điệu. Nhưng khi việc lái xe trở nên khó khăn, rõ ràng là nó không đáp ứng được nhiệm vụ.

Nhưng có gì sai với bức ảnh này? Có lý do cố hữu nào đó tại sao AI nên làm tốt những nhiệm vụ dễ dàng, không tốn nhiều công sức nhưng lại làm tốt những nhiệm vụ khó? Về mặt logic, khi sức mạnh xử lý tăng lên và các mô hình được cải thiện, ở một ngưỡng nào đó, Autopilot phải tốt hơn con người.

Vài năm nữa, khi đường hẹp và việc lái xe trở nên khó khăn, tôi dự kiến ​​sẽ bật Autopilot on.

AI dễ dàng thực hiện nhiệm vụ

Nếu nhìn vào tình trạng của các công ty AI ngày nay, chúng ta sẽ thấy những điểm tương đồng. Cả thế giới sửng sốt trước khả năng đáng kinh ngạc của ChatGPT, các công ty mới xuất hiện mỗi ngày với mục đích phục vụ các trường hợp mới trong mọi ngành.

Phần lớn, những trường hợp sử dụng này tương tự như việc lái xe dọc theo đường cao tốc trải nhựa bằng phẳng. Chúng chủ yếu rơi vào các tình huống “AI nhiệm vụ dễ dàng”: khối lượng lớn, mức độ nghiêm trọng thấp và so với các tình huống khác, khả năng chịu lỗi cao. Hầu hết các công cụ dựa trên AI ngày nay đều tập trung vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cho phép con người giải quyết các tình huống quan trọng, có giá trị cao.

Một số ví dụ: Hơn 1 tỷ USD vốn đầu tư mạo hiểm đã được huy động cho các công ty khởi nghiệp AI trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, bao gồm đơn bội, Tính toán cẩn thận, di chuyển, Quan sát.AI và gorgias, ngoài các sản phẩm từ các công ty đương nhiệm như Sự giao tiếpRobot AI của Fin.

Doanh nghiệp có thể chấp nhận sai sót trong quy trình hỗ trợ, miễn là có thể giải quyết được khối lượng lớn yêu cầu một cách hiệu quả về mặt chi phí; khách hàng sẽ luôn chuyển sang con người nếu AI không hoàn thành công việc.

Tình trạng của AI trong pháp lý cũng tương tự: DoNotPay là một ví dụ điển hình về việc sử dụng AI để giải quyết các vấn đề pháp lý mà đôi khi có thể sai, chẳng hạn như tranh giành vé đỗ xe, hủy đăng ký và vô số các nhiệm vụ pháp lý có mức đặt cược khá thấp khác.

Tương tự như vậy trong y học, các công ty như abridge tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa các ghi chú lâm sàng. Trong trường hợp này, AI không thay thế bác sĩ mà chỉ giúp họ làm việc hiệu quả hơn.

Nhưng đó có phải là tương lai? Có vẻ kỳ lạ khi xếp các mô hình AI - được đào tạo trên nhiều dữ liệu hơn mức mà một cá nhân có thể tiếp thu - để chỉ giải phóng con người khỏi những nhiệm vụ mà hầu hết mọi người đều coi là lặp đi lặp lại, trần tục hoặc “dễ dàng”.

Thay vào đó, có nhiều khả năng AI sẽ bắt đầu đảm nhận những nhiệm vụ khó khăn này.

AI nhiệm vụ khó khăn

Thế giới trông như thế nào khi những nhiệm vụ khó khăn, quan trọng, có rủi ro cao nhất lại là những nhiệm vụ mà AI thực hiện tốt nhất?

Chúng tôi đang nhìn thấy gợi ý rồi. Các nhà nghiên cứu từ MIT và Bệnh viện đa khoa Massachusetts đang phát triển một mô hình AI có thể phân tích ảnh chụp CT, có khả năng phát hiện ung thư phổi sớm hơn nhiều năm so với bác sĩ X quang ở người. Liệu có một ngày nào đó trong tương lai, một robot có kho kiến ​​thức khổng lồ về các trường hợp trước đó sẽ trở thành bác sĩ chăm sóc chính cho bạn không?

Sản phẩm Không quân Hoa Kỳ Đã chứng minh X-62A Vista, máy bay chiến đấu do AI điều khiển với thời gian phản ứng nhanh hơn và độ chính xác cao hơn phi công con người.

Thách thức.vc công ty danh mục đầu tư Aircover.ai đang xây dựng một kỹ sư bán hàng ảo: Hãy tưởng tượng nếu một đại diện bán hàng trong ngày đầu tiên của họ đã biết cách trả lời hoàn hảo tất cả các câu hỏi mà lẽ ra phải có chuyên gia sản phẩm hoặc SE tham gia cuộc gọi? Bạn có bao giờ thực hiện một cuộc gọi bán hàng có giá trị cao mà không có trợ lý AI không?

Khi AI đảm nhận những nhiệm vụ vượt quá khả năng của con người, dưới đây là một số ngành mà chúng ta có thể dự đoán sẽ bị ảnh hưởng:

Dược phẩm: Hệ thống AI phân tích dữ liệu lâm sàng và dự đoán chẩn đoán với độ chính xác cao hơn bác sĩ, đồng thời đưa ra khuyến nghị về thuốc và kế hoạch điều trị. Phẫu thuật được hỗ trợ bởi AI đang ở giai đoạn sơ khai. Việc khám phá thuốc đã được cách mạng hóa bởi AI.

Giao thông vận tải: Xe tự hành chỉ là sự khởi đầu. Ngoài việc phân đội xe tải, hãy tưởng tượng nếu các phương tiện trên đường giao tiếp với nhau và tạo thành một mạng lưới, hoạt động hiệu quả như một cơ thể duy nhất để giảm thiểu tắc nghẽn một cách thích ứng và vận hành ở tốc độ cao hơn một cách an toàn, thay vì cộng dồn tình trạng chậm trễ khi mỗi người lái xe phản ứng.

SaaS doanh nghiệp: Tại sao mọi CIO phải phát minh lại bánh xe trong tổ chức của họ? Hệ thống nội bộ sẽ tự tích hợp; tự động hóa sẽ kết nối các hệ thống từ các nhà cung cấp khác nhau để đạt được các nhiệm vụ phức tạp. Phân tích dữ liệu thông minh sẽ thông qua các giao diện đàm thoại.

An ninh: Các mô hình tiên tiến đã phát hiện gian lận bằng cách phân tích các mẫu trên hàng triệu giao dịch, vượt xa khả năng của bất kỳ con người nào. Các hệ thống AI tinh vi đã ghi nhận rủi ro cho hàng trăm nghìn nhân viên. Chúng ta sẽ sống trong một tương lai không có mật khẩu, nơi các hệ thống bảo mật doanh nghiệp hoạt động âm thầm ở hậu trường, thích ứng với các tín hiệu từ mạng bảo mật chung giữa các doanh nghiệp.

Lực lượng lao động trong tương lai: Những câu hỏi là không thể tránh khỏi. Vai trò của con người trong thế giới mới này là gì? Giao diện giữa con người và các hệ thống thông minh mới là gì? Cần những mô hình quản trị nào? Chúng ta dành cho các hệ thống này bao nhiêu quyền tự chủ? Chúng ta nên dạy con cái những kỹ năng gì để chuẩn bị cho một tương lai nơi những thách thức trí tuệ khó khăn được xử lý bởi hệ thống thông minh?

Tôi muốn biết những trường hợp sử dụng AI mà bạn đang hình dung trong tương lai.

Bob Rosin là đối tác đầu tư tại Thách thức.vc. Là người sáng lập, doanh nhân nối tiếp và cựu thành viên nhóm lãnh đạo tại Skype, LinkedIn và Đường sọc, anh ấy đã trải nghiệm mọi khía cạnh của cuộc sống khởi nghiệp. Rosin phục vụ trong hội đồng quản trị Gaji Gesa, Nâng cao an ninh và Aircover. Ông cũng là một nhà đầu tư thiên thần tích cực và cố vấn cho các công ty, trong đó có Stripe, công việc, Bản sao (đạt được bởi Google), Dữ liệu con trỏ (đạt được bởi dữ liệuRobot), tâm trí (đạt được bởi Cisco), cài đặt, Thể hình săn chắc, Accord và Sức khỏe đồng cỏ.

Hình minh họa: Dom Guzman