AI and the Paradox of Self-Replacing Workers | Madison Mohns | TED

Translator: Nguyen Hue Reviewer: Trần Thái Hưng

Vào một ngày làm việc bình thường, thứ Ba với những cuộc họp

I'm going about my day, normal Tuesday of meetings

when I get a ping from my manager's manager's manager.

thì tôi nhận được tin nhắn từ vị sếp cấp cao của công ty.

It says: “Get me a document by the end of the day

Rằng: “Hãy đưa cho tôi một tài liệu vào cuối ngày

that records everything your team has been working on related to AI."

ghi lại mọi thứ mà nhóm của bạn đang thực hiện quan đến AI.”

As it turns out, the board of directors of my large company

Hóa ra, hội đồng quản trị của công ty lớn của tôi

had been hearing buzz about this new thing called ChatGPT,

đã nghe râm ran về một khái niệm mới gọi là ChatGPT,

and they wanted to know what we were doing about it.

và họ muốn biết chúng tôi đang làm gì với nó.

They are freaking out about the future,

Họ đang hoảng sợ về tương lai,

I'm freaking out about this measly document,

còn tôi thì lo lắng về tài liệu nhỏ nhoi này,

có vẻ như nó là khởi đầu hoàn hảo

it sounds like the perfect start

to solving the next hottest problem in tech, right?

để giải quyết vấn đề nóng nhất sắp tới trong công nghệ nhỉ?

As someone who works with machine-learning models

Là một người làm việc với các mô hình học máy

every single day,

mỗi ngày,

I know firsthand that the rapid development of these technologies

Tôi tận mắt thấy sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ này

poses endless opportunities for innovation.

tạo ra những cơ hội vô tận cho sự đổi mới.

However, the same exponential improvement in AI systems

Tuy nhiên, sự cải tiến theo cấp số nhân tương tự trong các hệ thống AI

is becoming a looming existential threat to the team I manage.

đang trở thành một mối đe dọa hiện hữu đối với đội ngũ mà tôi quản lý.

With increasing accessibility

Với khả năng tiếp cận ngày càng tăng

and creepily human-like results coming out of the field of AI research,

và cho kết quả như con người đến từ lĩnh vực nghiên cứu AI,

companies like my own are turning toward automation to make things more efficient.

công ty tôi đang chuyển sang tự động hóa để làm cho mọi thứ hiệu quả hơn.

Now on the surface, this seems like a pretty great vision.

Thoạt nhìn, đây có vẻ như là một tầm nhìn khá tuyệt vời.

But as we start to dig deeper, we uncover an uncomfortable paradox.

Nhưng khi ta bắt đầu đào sâu hơn, ta phát hiện ra một nghịch lý khó chịu.

Let's break this down.

Cùng phân tích nhé.

In order to harness the power of AI systems,

Để khai thác sức mạnh của các hệ thống AI,

these systems must be trained and fine-tuned

các hệ thống này phải được đào tạo và tinh chỉnh

to match a high-quality standard.

để phù hợp với tiêu chuẩn chất lượng cao.

But who defines quality,

Nhưng ai sẽ xác định chất lượng,

and who trains these systems in the first place?

ai đào tạo các hệ thống này ngay từ đầu?

As you may have guessed, real-life subject matter experts,

Như bạn có thể đoán, các chuyên gia về chủ đề thực tế

oftentimes the same exact people who are currently doing the job.

đa số chính xác là những người hiện đang làm công việc này.

Imagine my predicament here.

Nghĩ xem tôi đã khó khăn như thế nào.

Tôi phải gặp đồng đội đắc lực của mình, những người làm việc cùng tôi nhiều năm,

I get to go to my trusted team, whom I've worked with for years,

look them in the eyes

nhìn vào mắt họ

and pitch them on training the very systems that might displace them.

và hướng dẫn họ đào tạo chính những hệ thống có thể thay thế họ.

This paradox had led me to rely on three ethical principles

Nghịch lý này đã khiến tôi dựa vào ba nguyên tắc đạo đức

that can ensure that managers can grapple with the implications

mà đảm bảo rằng các nhà quản lý phải vật lộn với những tác động

of a self-replacing workforce.

của một lực lượng lao động tự thay thế.

One, transformational transparency,

Một, tính minh bạch chuyển đổi,

Two, collaborative AI augmentation.

Hai, tăng cường AI hợp tác.

And three, reskilling to realize potential.

Và ba, đào tạo lại để nhận ra tiềm năng.

Now before we get into solutions, let’s zoom out a little bit.

Bây giờ trước khi chúng ta đi vào các giải pháp, hãy thu nhỏ một chút.

How deep is this problem of self-replacing workers, really?

Vấn đề tự thay thế người lao động này thực sự sâu sắc đến mức nào?

Research from this year coming out of OpenAI

Nghiên cứu từ năm nay từ OpenAI

indicates that approximately 80 percent of the US workforce

chỉ ra rằng khoảng 80% lực lượng lao động ở Mỹ

could see up to 10 percent of their tasks impacted

có thể thấy tới 10% nhiệm vụ của họ bị ảnh hưởng

by the introduction of AI,

bởi sự ra đời của AI,

while around 19 percent of the workforce

trong khi khoảng 19% lực lượng lao động

could see up to 50 percent of their tasks impacted.

có thể thấy tới 50% nhiệm vụ của họ bị ảnh hưởng.

The craziest thing about all of this is,

Điều điên rồ nhất về tất cả những điều này

is that these technologies do not discriminate.

là những công nghệ này không phân biệt đối xử.

Occupations that have historically required an immense amount of training

Những nghề nghiệp trong lịch sử đòi hỏi một lượng lớn đào tạo

or education are equally as vulnerable to being outsourced to AI.

hoặc giáo dục cũng dễ bị tổn hại khi bị thuê ngoài cho AI.

Now before we throw our hands up and let the robots take over,

Bây giờ trước khi chúng ta giơ tay lên và để robot tiếp quản,

let's put this all into perspective.

chúng ta hãy đưa tất cả vào góc nhìn.

Fortunately for us,

May mắn cho chúng tôi,

this is not the first time in history that this has happened.

đây không phải là lần đầu tiên trong lịch sử điều này xảy ra.

Let's go back to the Industrial revolution.

Hãy quay trở lại cuộc cách mạng công nghiệp.

Picture Henry Ford’s iconic Model T automobile production line.

Hình ảnh dây chuyền sản xuất ô tô Model T mang tính biểu tượng của Henry Ford.

In this remarkable setup,

Trong thiết lập đáng chú ý này,

workers and machines engage in a synchronous dance.

công nhân và máy móc tham gia vào một điệu nhảy đồng bộ.

They were tasked with specific repetitive tasks,

Họ được giao nhiệm vụ lặp đi lặp lại cụ thể,

such as tightening bolts or fitting components

chẳng hạn như siết chặt bu lông hoặc lắp các bộ phận

as the product moved down the line.

khi sản phẩm di chuyển xuống dòng.

Ironically, and not dissimilar to my current predicament,

Trớ trêu, không khác với tình trạng khó khăn hiện tại của tôi,

the humans themselves played a crucial role in training the systems

bản thân con người đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo hệ thống

that would eventually replace their once multi-skilled roles.

cuối cùng sẽ thay thế vai trò đa kỹ năng một thời của họ.

They were the ones who honed their craft, perfected the techniques

Họ là những người đã mài giũa kỹ thuật của mình, hoàn thiện các kỹ thuật

and ultimately handed off the knowledge to the technicians

và cuối cùng truyền lại kiến thức cho các kỹ thuật viên

and engineers involved in automating their entire process.

và kỹ sư tham gia vào việc tự động hóa toàn bộ quy trình của họ.

Now on the outset, this situation seems pretty dire.

Ngay từ đầu, tình hình này có vẻ khá thảm khốc.

Yet despite initial fears and hesitations

Tuy nhiên, bất chấp những lo ngại ban đầu và do dự

involved in these technological advancements,

liên quan đến những tiến bộ công nghệ này,

history has proven that humans have continuously found ways

lịch sử đã chứng minh rằng con người đã liên tục tìm ra

to adapt and innovate.

cách thích nghi và đổi mới.

Trong khi một số vai trò thực sự đã được thay thế, các vai trò mới xuất hiện,

While some roles were indeed replaced, new roles emerged,

requiring higher-level skills like creativity

đòi hỏi các kỹ năng cấp cao hơn như sáng tạo

and creative problem solving that machines just simply couldn't replicate.

và giải quyết vấn đề sáng tạo mà máy móc đơn giản là không thể sao chép.

Reflecting on this historical example

Suy ngẫm về ví dụ lịch sử này

reminds us that the relationship between humans and machines

nhắc nhở chúng ta rằng mối quan hệ giữa con người và máy móc

has always been a delicate balancing act.

luôn là một hành động cân bằng tinh tế.

We are the architects of our own progress,

Chúng ta là kiến trúc sư của sự tiến bộ của chính mình,

often training machines to replace us

thường đào tạo máy móc để thay thế chúng ta

while simultaneously carving out unique roles for ourselves

trong khi đồng thời tạo ra những vai trò độc đáo cho chính mình

and discovering new possibilities.

và khám phá những khả năng mới.

Now coming back to the present day, we are on the cusp of the AI revolution.

Bây giờ trở lại ngày nay, chúng ta đang trên đà của cuộc cách mạng AI.

As someone responsible for moving that revolution forward,

Là một người chịu trách nhiệm thúc đẩy cuộc cách mạng đó về phía trước,

the tension becomes omnipresent.

căng thẳng trở nên có mặt khắp nơi.

Option one, I can innovate quickly and risk displacing my team.

Lựa chọn 1, tôi có thể đổi mới nhanh chóng và có nguy cơ thay thế đội ngũ của mình.

Or option two, I can refuse to innovate in an effort to protect my team,

Hoặc lựa chọn 2, tôi có thể từ chối đổi mới trong nỗ lực bảo vệ nhóm của mình,

but ultimately still lose people because the company falls behind.

nhưng cuối cùng vẫn mất người vì công ty tụt lại phía sau.

So what am I supposed to do

Vậy tôi phải làm gì với tư cách là

as a mere middle manager in this situation?

người quản lý cấp trung trong tình huống này?

Knowingly introducing this complex paradox for your team

Việc cố ý giới thiệu nghịch lý phức tạp này cho nhóm của bạn

presents strong challenges for people management.

đặt ra những thách thức mạnh mẽ cho quản lý con người.

Luckily, we can refer back to those three ethical principles

May mắn, chúng ta có thể tham khảo lại ba nguyên tắc đạo đức

I addressed at the beginning of the talk

mà tôi đã đề cập ở đầu cuộc nói chuyện

to ensure that you can continue to move ahead

để đảm bảo rằng bạn có thể tiếp tục tiến về phía trước

without leaving your people behind.

mà không bỏ mặc người của bạn lại phía sau.

First and foremost,

Đầu tiên và quan trọng nhất,

AI transformation needs to be transparent.

chuyển đổi AI cần phải minh bạch.

As leaders, it is imperative to foster dialogue,

Là nhà lãnh đạo, bắt buộc phải thúc đẩy đối thoại,

address key concerns,

giải quyết các mối quan tâm chính

and offer concise explanations regarding the purpose

và đưa ra những giải thích ngắn gọn về mục đích

and potential challenges entailed in implementing AI.

và thách thức tiềm ẩn trong việc triển khai AI.

This requires actively involving your employees

Điều này đòi hỏi nhân viên của bạn tích cực

tham gia vào quá trình ra quyết định

in the decision-making process

and valuing their autonomy.

và đánh giá quyền tự chủ của họ.

Bằng cách giới thiệu khái niệm về sự đồng ý,

By introducing the concept of consent,

especially for employees who are tasked

đặc biệt đối với những nhân viên được giao

with automating their core responsibilities,

tự động hóa trách nhiệm cốt lõi của họ,

chúng tôi có thể đảm bảo rằng họ duy trì tiếng nói mạnh mẽ

we can ensure that they maintain a strong voice

in carving out their professional destiny.

trong việc định sứ mệnh nghề nghiệp của mình.

Next, now that we've gotten folks bought into this grandiose vision

Tiếp, bây giờ chúng ta đã thu hút mọi người vào tầm nhìn rộng lớn này

while acknowledging the journey that lies ahead,

trong khi thừa nhận hành trình phía trước,

let's talk about how to use AI as an augmentation device.

hãy nói về cách sử dụng AI như một thiết bị tăng cường.

Picture the worst part of your job today.

Tưởng tượng phần tệ nhất trong công việc của bạn hôm nay.

What if you could delegate it?

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể ủy thác nó?

And no, not hand it off to some other sad soul at work,

Không, đừng giao nó cho một linh hồn buồn bã nào khác trong công việc,

but hand it to a system that can do your rote tasks for you.

hãy giao nó cho hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ tiêu cực của bạn cho bạn.

Instead of perceiving AI as a complete replacement,

Thay vì coi AI là một sự thay thế hoàn toàn,

identify opportunities where you can use it

xác định các cơ hội mà bạn có thể sử dụng nó

to enhance your employees' potential and productivity.

để nâng cao tiềm năng và năng suất của nhân viên.

Collaboratively with your team,

Hợp tác với nhóm của bạn,

identify areas and tasks that can be automated,

xác định các lĩnh vực và nhiệm vụ có thể được tự động hóa,

carving out more room for higher-value activities

tạo ra nhiều chỗ hơn cho các hoạt động có giá trị cao hơn

requiring critical thinking that machines just aren't very good at doing.

đòi hỏi tư duy phản biện mà máy móc không thực hiện tốt lắm.

Let's put this into an example.

Hãy đưa điều này vào một ví dụ.

Recently, I completed a project with my team at work

Gần đây, tôi hoàn thành dự án với nhóm của mình ở chỗ làm

that's going to save our company over 12,000 working hours.

cái sẽ giúp công ty chúng tôi tiết kiệm hơn 12.000 giờ làm việc.

The folks involved in training this algorithm

Những người tham gia đào tạo thuật toán này

are the same subject matter experts that worked tirelessly last year

là chính các chuyên gia về chủ đề đã làm việc không mệt mỏi vào năm ngoái

to hand-curate and research data to optimize segmented experiences

để quản lý và nghiên cứu dữ liệu để tối ưu hóa trải nghiệm phân trang

across our website.

trên trang web của chúng tôi.

Now because of the sheer amount of time spent and the level of detail involved,

Bây giờ vì lượng thời gian và mức độ chi tiết liên quan,

I would have expected

Tôi đã mong đợi

that there was an immense amount of pride behind this workflow.

rằng có một niềm tự hào to lớn đằng sau quy trình làm việc này.

But to my surprise, as it turns out,

Nhưng trước sự ngạc nhiên của tôi, hóa ra,

the subject matter experts who built this model

các chuyên gia chủ đề đã xây dựng mô hình này

were actually excited to hand these tasks off to automation.

thực sự rất hào hứng khi giao các nhiệm vụ này cho tự động hóa.

There were things that they would have much rather spent their time on,

Có những thứ mà họ muốn dành thời gian hơn, chẳng hạn

like in optimizing existing data to perform better on product surfaces

như tối ưu hóa dữ liệu hiện có để hoạt động tốt hơn trên bề mặt sản phẩm

or even researching and developing new insights to augment

hoặc thậm chí nghiên cứu và phát triển những hiểu biết mới để tăng cường

where the model just simply doesn't do as well.

những gì mô hình đơn giản là không hoạt động tốt.

Lastly, we must reskill in order to avoid replacement.

Cuối cùng, chúng tôi phải tái kỹ năng để tránh thay thế.

Knowingly investing in the professional development

Cố ý đầu tư vào sự phát triển chuyên môn

và hạnh phúc của lực lượng lao động của mình

and well-being of our workforce

ensures that they are equipped with the skills and knowledge

đảm bảo rằng họ được trang bị các kỹ năng và kiến thức

needed to thrive in an AI-powered future.

cần thiết để phát triển mạnh trong tương lai dựa trên AI.

By providing opportunities for upskilling and reskilling,

Bằng cách cung cấp cơ hội nâng cao kỹ năng và tái kỹ năng,

we can empower our employees to rethink their roles as they exist today

chúng tôi có thể trao quyền cho nhân viên của mình nghĩ lại

về vai trò của họ hiện nay và tạo ra những khả năng mới phù hợp với chuyên môn

and carve out new possibilities that align with their evolving expertise

sở thích đang phát triển của họ.

and interests.

So how does this work in practice?

Vậy làm thế nào để điều này hoạt động trong thực tế?

When I started introducing AI as a way to accelerate my team's workflows,

Khi tôi bắt đầu giới thiệu AI như một cách để đẩy nhanh quy trình làm việc của nhóm,

I used it as an opportunity to improve my team's technical literacy.

tôi đã sử dụng nó như cơ hội để cải thiện kiến thức kỹ thuật của nhóm tôi.

I worked with my team of engineers on a tool

Tôi đã làm việc với nhóm kỹ sư của mình về một công cụ

that could transparently identify

có thể xác định một cách minh bạch

the impact of data on a model's outcomes.

tác động của dữ liệu đến kết quả của mô hình.

Sau tôi đến gặp nhà phân tích vận hành của mình,

I then went to my operations analyst,

who didn't have technical training at the time,

người không được đào tạo kỹ thuật vào thời điểm đó

and they were able to quickly identify areas where the model was underperforming

và họ có thể nhanh chóng xác định các khu vực mà mô hình hoạt động kém hiệu quả

and hand off direct suggestions to my data science team

và đưa ra các đề xuất trực tiếp cho nhóm khoa học dữ liệu của tôi

to make those models do better next time.

để làm cho các mô hình đó hoạt động tốt hơn vào lần tới.

Fostering a culture of continuous learning

Nuôi dưỡng văn hóa học tập liên tục

and reskilling is paramount.

và tái kỹ năng là tối quan trọng.

It makes AI transformation a lot more exciting and a lot less scary.

Nó làm cho quá trình chuyển đổi AI thú vị hơn rất nhiều và ít đáng sợ hơn rất nhiều.

We have reached a critical juncture

Chúng ta đã đạt đến một thời điểm quan trọng

where the rapid development of AI technology

nơi sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI

poses both opportunities and challenges.

đặt ra cả cơ hội và thách thức.

As managers and leaders,

Là nhà quản lý và lãnh đạo,

it is imperative that we navigate this terrain

Bắt buộc là chúng ta điều hướng tình hình này

with both sensitivity and foresight.

với cả sự nhạy cảm và tầm nhìn xa.

By embracing innovation,

Bằng cách đón nhận sự đổi mới,

fostering a culture of adaptation,

thúc đẩy văn hóa thích ứng

and ultimately intentionally investing in the professional development

và cuối cùng là cố ý đầu tư vào sự phát triển chuyên môn

and well-being of our workforce,

và hạnh phúc của lực lượng lao động,

we can ensure that we are preparing our team

chúng tôi có thể đảm bảo đang chuẩn bị

cho đội ngũ của mình cho thách thức phía trước

for the challenges that lie ahead

while addressing the complexities of introducing AI.

đồng thời giải quyết sự phức tạp của việc giới thiệu AI.

Together, let's forge a future that harmoniously combines human ingenuity

Cùng nhau, chúng ta hãy cùng nhau tạo dựng một tương lai kết hợp hài hòa

giữa sự khôn ngoan của con người và tiến bộ công nghệ,

and technological progress,

where AI enhances human potential

nơi AI nâng cao tiềm năng của con người

rather than replacing it.

thay vì thay thế nó.

Thank you.

Cảm ơn bạn.

(Applause)

(Vỗ tay)