Kỹ sư AI cũng không an toàn trước sự thay thế của trí tuệ nhân tạo

Mỗi khi trò chuyện với một đồng nghiệp kỹ sư khác làm trong ngành công nghệ, chúng tôi thường xuyên đi đến một kết luận giống nhau:

"Các tác nhân AI (AI agents) ngày nay thông minh quá, đến một lúc nào đó công việc của mình sẽ bị chúng thay thế. Cậu không cần lo lắng về chuyện này đâu. Cậu là kỹ sư AI, cậu tạo ra AI, nên cậu không thể bị thay thế được."

Lúc này, gương mặt tôi thường bộc lộ một biểu cảm cụ thể, thể hiện sự khó chịu xen lẫn nét mặt kiểu "làm sao giải thích điều này bằng ngôn ngữ đơn giản bây giờ?". Đó là kiểu biểu cảm bạn có khi gặp một người lạ trong thang máy và không biết nên cư xử ra sao.

Thực tế là, rất có khả năng công việc của tôi sẽ bị thay thế sớm hơn phần lớn các công việc lập trình khác.

Hãy cùng đi sâu vào lý do tại sao tôi lại nghĩ như vậy, bắt đầu bằng việc định nghĩa thế nào là một kỹ sư AI.

Khái niệm AI đang bị lan man

Kỹ sư AI chính xác là gì?

Ý tưởng cho bài viết này xuất hiện sau khi tôi nhìn thấy một đoạn trích trên LinkedIn, được đăng bởi Arvind Narayanan, lấy từ cuốn sách "AI Snake Oil: What Artificial Intelligence Can Do, What It Can’t, and How to Tell the Difference" của ông và Sayash Kapoor.

Mặc dù tôi chưa đọc cuốn sách này, nhưng tôi nghĩ phần mở đầu này giải thích rất tốt tình hình hiện tại của AI — và của các kỹ sư AI. Tại thời điểm này trên thế giới, trí tuệ nhân tạo là tất cả mọi thứ và cũng chẳng là gì cả.

ChatGPT là AI, phần mềm xử lý hậu kỳ ảnh trên điện thoại của bạn là AI, thuật toán chọn quảng cáo tốt nhất để hiển thị trên mạng xã hội là AI, và các nhân vật không phải người chơi (NPC) trong trò chơi điện tử mới nhất của bạn cũng là AI.

Và yet, bốn loại trí tuệ nhân tạo này hoàn toàn khác nhau về mặt công nghệ.

ChatGPT là một LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn), kiến trúc dựa trên Transformer với hàng tỷ tham số. Các thuật toán xử lý ảnh trên điện thoại của bạn có thể là các mạng nơ-ron tích chập (CNN) nhỏ gọn và hiệu quả, được thiết kế để hoạt động với sức mạnh tính toán của thiết bị nhỏ bé đó. Hệ thống gợi ý (Recommender systems) khá phức tạp và có thể sử dụng nhiều loại công nghệ khác nhau được thiết kế riêng cho lĩnh vực ứng dụng. AI của NPC trong trò chơi điện tử thường chỉ là các thuật toán tìm đường và tìm kiếm cổ điển, như A*.

Về mặt công nghệ, kiến thức bạn cần để phát triển bất kỳ loại AI nào trong số này là khác nhau. Chắc chắn, một số nguyên tắc cơ bản là giống nhau — cuối cùng thì mạng nơ-ron có mặt ở khắp mọi nơi — nhưng nếu quay lại các ví dụ ẩn dụ được sử dụng trong hình ảnh trên, bạn có thể nói rằng cả xe hơi và xe đạp đều dùng bánh xe, nhưng bạn sẽ không gọi một cửa hàng sửa xe đạp để sửa bánh xe xe hơi — hay gọi thợ sửa xe để sửa động cơ tên lửa.

Vậy chúng ta phân biệt các loại AI này như thế nào? Câu trả lời là: chúng ta không phân biệt.

Hiện tại, mọi thứ đều được tiếp thị dưới danh nghĩa "Trí tuệ nhân tạo" mà không có bất kỳ sự làm rõ nào về ý nghĩa của nó. Và điều này cũng ảnh hưởng đến chức danh công việc; một người mang chức danh "kỹ sư AI" về mặt lý thuyết có thể làm bất cứ việc gì. Tôi thậm chí đã thấy nhiều người tự nhận là kỹ sư AI trong khi họ chỉ đang sử dụng API của ChatGPT để xây dựng phần mềm của mình.

Nếu tôi tìm kiếm việc làm với tư cách là một kỹ sư AI, tôi sẽ nhận được các đề nghị việc làm thuộc mọi loại AI có thể tưởng tượng ra, kể cả những thứ tôi không quan tâm.

Ngược lại, vì tôi chủ yếu làm việc với hình ảnh, tôi có thể tự nhận mình là Kỹ sư Thị giác máy tính (Computer Vision Engineer), và tôi sẽ nhận được hàng tấn lời mời làm việc không liên quan gì đến AI, vì Thị giác máy tính là một lĩnh vực rộng lớn hơn nhiều so với chỉ riêng AI.

Vậy, chính xác thì kỹ sư AI là gì? Chà, tôi đi đến kết luận rằng nó là bất cứ thứ gì bạn muốn nó là.

Tại sao bạn lại lo lắng mình sẽ bị thay thế?

Đó là một câu hỏi dễ hiểu. Tôi vừa nói rằng AI là một thuật ngữ bao trùm bao gồm nhiều chủ đề khác nhau. Các LLM như ChatGPT chỉ là một phần của cái được gọi là AI.

Vậy tại sao tôi lại phải lo lắng?

Vấn đề là, các LLM và mô hình nền tảng (foundation models) này đang trở nên quá tổng quát đến mức chúng bắt đầu bao gồm nhiều lĩnh vực hơn dưới "mặt trận" của thế giới AI. Chỉ vài ngày trước, Meta đã phát hành phiên bản mới của DINO, một mô hình thị giác đa năng, mạnh mẽ và hiệu quả có thể dễ dàng áp dụng cho các nhiệm vụ khác nhau với rất ít công sức. Không cần sử dụng chú thích (annotations) và có hiệu suất rất tốt. Không còn nhu cầu nghiên cứu về một chủ đề cụ thể nữa — bạn đã có một giải pháp "plug-and-play" (cắm là chạy) có thể sẽ hoạt động cho nhiều ứng dụng.

Đây là hướng đi mà AI đang theo đuổi: "nuốt chửng" tất cả các nhánh khác của AI vào các mô hình tổng quát có thể áp dụng cho mọi thứ. Tại sao phải mất công tinh chỉnh giải pháp cho một vấn đề cụ thể khi bạn có thể chỉ sử dụng đột phá về khái quát hóa mới nhất từ các ông lớn công nghệ? Chúng ta cuối cùng sẽ đạt đến điểm mà việc thuê các kỹ sư AI và nhà nghiên cứu AI sẽ không còn thuận lợi đối với hầu hết các công ty. Những nhà nghiên cứu AI giỏi nhất sẽ tập trung tại các ông lớn công nghệ, và phần còn lại của thị trường sẽ bị bão hòa nghiêm trọng. Các giải pháp AI được tùy chỉnh sẽ trở thành một món xa xỉ mà hầu hết các công ty sẽ vui vẻ tránh xa.

May mắn thay, điều này chưa xảy ra. Các mô hình tổng quát vẫn chưa đủ chuyên biệt cho nhiều lĩnh vực — đặc biệt là khi dữ liệu từ các lĩnh vực đó khan hiếm hoặc khó thu thập. Không thể đạt được kết quả tốt nhất chỉ bằng cách dựa vào một mô hình tổng quát. Nhưng hãy đợi thêm vài năm, và điều này sẽ thay đổi. Các mô hình sẽ trở nên tổng quát đến mức chỉ với một mẫu nhỏ từ lĩnh vực bạn muốn áp dụng, chúng sẽ nhanh chóng chuyên biệt hóa cho ứng dụng đó.

Hầu hết các kỹ sư AI sẽ bị AI thay thế sớm hơn các nhà phát triển phần mềm, những người vẫn sẽ được cần thiết để tích hợp các mô hình AI này vào các ứng dụng.

Và tôi không nghĩ các tác nhân AI có thể đánh cắp hoàn toàn công việc của họ — ít nhất là chưa. Vẫn phải có người sử dụng AI để xây dựng ứng dụng họ muốn, và người đó cần có kiến thức để đảm bảo AI đang làm đúng việc theo cách tốt nhất có thể. Đây không phải là điều AI có thể thay thế hoàn toàn, vì các tác nhân cần một người dùng, và người dùng đó phải biết họ đang xây dựng cái gì.

Nhưng đây là chủ đề cho một bài viết khác. :)

Tôi không biết cá nhân các tác giả và không liên kết với họ theo bất kỳ cách nào. Mục đích của liên kết chỉ là ghi nhận công tác giả — tôi không nhận được lợi ích gì từ việc đó.

Theo quan điểm của tôi, điều này cũng sẽ mang lại sự phẳng hóa của đường cong tiến bộ AI, vì sẽ ngày càng ít kỹ sư AI hơn, dẫn đến ít ý tưởng và nghiên cứu hơn, với chỉ một thị trường ngách gồm những kỹ sư rất giàu kinh nghiệm và cứng đầu (như hầu hết các cấp cao) làm việc trong lĩnh vực này.