AI ເຮັດໃຫ້ຄົນໂງ່ລົງຫຼືບໍ່! ເມື່ອຄວາມສະດວກກຳລັງບັ່ນທອນສະໝອງ ແລະ ທັກສະທີ່ແທ້ຈິງຂອງມະນຸດ

ທ່າມກາງການຂະຫຍາຍຕົວຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມຜະລິດທະພາບຢ່າງກ້າວກະໂດດ, ຜົນການຄົ້ນຄວ້າຫຼ້າສຸດຈາກສະຖາບັນລະດັບໂລກໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງ “ພາບລວງຕາຂອງຄວາມເກ່ງ” ທີ່ກຳລັງບັ່ນທອນທັກສະການຄິດ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ.

ໃນວົງການເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ການເຮັດວຽກຍຸກໃໝ່, ເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດ (AI) ເຊັ່ນ ChatGPT ແລະ ລະບົບອັດຕະໂນມັດຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ ໄດ້ເຂົ້າມາມີບົດບາດສຳຄັນໃນການເນລະມິດວຽກທີ່ຍາກ ແລະ ຊັບຊ້ອນໃຫ້ສຳເລັດໄດ້ໃນຊົ່ວພິບຕາ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວໄດ້ນຳໄປສູ່ຄຳຖາມສຳຄັນ ທີ່ວ່າ “AI ກຳລັງເຮັດໃຫ້ມະນຸດໂງ່ລົງຫຼືບໍ່?”.

ໃນຂະນະທີ່ຜົນງານຂອງມະນຸດເບິ່ງຄືວ່າສະຫຼາດຂຶ້ນ, ໄວຂຶ້ນ ແລະ ສົມບູນແບບຢ່າງບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ແຕ່ໃນຂະນະດຽວກັນ, ເສັ້ນສະແດງທັກສະທີ່ແທ້ຈິງຂອງມະນຸດພັດກຳລັງຖືກແຊ່ແຂງໄວ້ໂດຍທີ່ເຮົາບໍ່ຮູ້ຕົວ

ເພື່ອພິສູດຂໍ້ສົງໄສດັ່ງກ່າວ, ທີມງານຄົ້ນຄວ້າຂອງ ເດວິດ ອັນເຕີ (David Alter) ຈາກສະຖາບັນເຕັກໂນໂລຊີ ແມັດຊາຊູເຊັດ (MIT) ຮ່ວມກັບ ກູໂກລ (Google) ໄດ້ເຮັດການສຶກສາຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ໂດຍນຳ AI ເຂົ້າໄປແຊກໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຕົວຈິງຂອງທະນາຍຄວາມຈາກສຳນັກງານກົດໝາຍ 11 ແຫ່ງ.

ສິ່ງທີ່ງານຄົ້ນຄວ້ານີ້ຄົ້ນພົບບໍ່ໄດ້ມີພຽງແຕ່ເລື່ອງຂອງຜະລິດທະພາບ (Productivity) ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ເປັນບົດຮຽນສຳຄັນທີ່ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນວ່າ “ຜົນງານທີ່ສຸດຍອດ” ກັບ “ຄວາມເກ່ງທີ່ແທ້ຈິງ” ອາດຈະບໍ່ແມ່ນເລື່ອງດຽວກັນ.

ໂດຍ AI ໄດ້ກາຍເປັນທາງລັດທີ່ຊົງພະລັງສຳລັບມືໃໝ່, ໂດຍກຸ່ມທີ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດສູງສຸດໃນແງ່ຜົນງານແມ່ນທະນາຍຄວາມລຸ້ນໃໝ່ທີ່ມີປະສົບການບໍ່ເກີນ 7 ປີ. ເມື່ອພວກເຂົາໃຊ້ AI ຊ່ວຍຮ່າງເອກະສານ, ຄຸນນະພາບຂອງວຽກກໍເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງກ້າວກະໂດດ ທັງໃນດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມຄົບຖ້ວນ, ຄວາມຊັດເຈນ ແລະ ຄວາມແໜ້ນໜາທາງກົດໝາຍ ຈົນເຮັດໃຫ້ທະນາຍຄວາມມືໃໝ່ສາມາດຜະລິດວຽກໄດ້ໃນມາດຕະຖານທີ່ໃກ້ຄຽງກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີປະສົບການສູງ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພາຍໃຕ້ພູເຂົານ້ຳແຂງຂອງຄວາມສຳເລັດໃນໄລຍະສັ້ນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຕັ້ງຄຳຖາມສຳຄັນວ່າ ທັກສະທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນນັ້ນໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນສະໝອງຂອງມະນຸດ ຫຼື ຖືກວາງໄວ້ພຽງແຕ່ໃນເຊີເວີ (Server) ປະມວນຜົນຂອງຄອມພິວເຕີ. 

ຄວາມຈິງໄດ້ປະກົດຂຶ້ນຫຼັງຈາກຜ່ານໄປ 3 ເດືອນ, ເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າໃຫ້ກຸ່ມຕົວຢ່າງທັງໝົດເຮັດບົດທົດສອບທີ່ຍາກ ແລະ ເລິກເຊິ່ງຂຶ້ນ ໂດຍ “ບໍ່ໃຫ້ໃຊ້ AI ເລີຍ”, ເຊິ່ງເປັນວຽກກວດ ແລະ ແກ້ໄຂຮ່າງສິດທິບັດທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ຕ້ອງໃຊ້ດຸນພິນິດສູງຫຼາຍ.

ຜົນການທົດລອງພົບວ່າ ກຸ່ມຜູ້ທີ່ມີປະສົບການສູງທີ່ເຄີຍໃຊ້ AI ມາກ່ອນ ພັດສາມາດເຮັດວຽກນີ້ໄດ້ດີຂຶ້ນຢ່າງມີໄນສຳຄັນ ເຖິງແມ່ນວ່າໃນມື້ທີ່ບໍ່ມີເຄື່ອງມືຊ່ວຍກໍຕາມ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ກຸ່ມຄົນລຸ້ນໃໝ່ພັດບໍ່ພົບການພັດທະນາທັກສະໃນລັກສະນະດຽວກັນ, ເຊິ່ງເປັນເລື່ອງທີ່ກົງກັນຂ້າມກັນຢ່າງຍິ່ງ.

ເຫດຜົນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄວາມແຕກຕ່າງນີ້, ງານຄົ້ນຄວ້າລະບຸວ່າແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບ “ພາບຂອງຄຳຕອບທີ່ດີໃນຫົວ”. ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີປະສົບການສູງບໍ່ໄດ້ໃຊ້ AI ເພື່ອຂ້າມຂັ້ນຕອນ, ແຕ່ໃຊ້ AI ເປັນ “ຄູ່ຄິດ” (Co-thinker) ເພື່ອຮັບຄົມຄວາມຄິດ. 

ເນື່ອງຈາກພວກເຂົາມີພື້ນຖານທີ່ແໜ້ນໜາພໍ, ພວກເຂົາຈຶ່ງຮູ້ວ່າຄຳຕອບທີ່ AI ສ້າງອອກມານັ້ນ ບ່ອນໃດຖືກ, ບ່ອນໃດຜິດ, ຫຼື ບ່ອນໃດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ຈົນເຮັດໃຫ້ການໃຊ້ດຸນພິນິດຂອງພວກເຂົາແຫຼມຄົມຍິ່ງຂຶ້ນ. ແຕກຕ່າງຈາກມືໃໝ່ທີ່ມັກໃຊ້ AI ເປັນທາງລັດ ຈົນພາດຂັ້ນຕອນການສ້າງພື້ນຖານຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງ ແລະ ບໍ່ໄດ້ເກີດການຮຽນຮູ້ຢ່າງຈິງຈັງ.

ສະພາບການດັ່ງກ່າວໄດ້ສ້າງ “ພາບລວງຕາຂອງຄວາມເກ່ງ” (Illusion of Competence) ໃຫ້ເກີດຂຶ້ນໃນອົງກອນ. ຄົນເຮັດວຽກລຸ້ນໃໝ່ຮູ້ສຶກໝັ້ນໃຈໃນຕົວເອງຫຼາຍຂຶ້ນຍ້ອນວ່າວຽກສຳເລັດໄວ, ສວຍງາມ ແລະ ຖືກຫົວໜ້າຕຳໜິນ້ອຍລົງ, ແຕ່ຄວາມເກ່ງນັ້ນບໍ່ໄດ້ຢູ່ທີ່ຕົວຄົນ. 

ຄວາມສ່ຽງທີ່ໜ້າກັງວົນແມ່ນ ເມື່ອຫົວໜ້າເຫັນວ່າຜົນງານຂອງລູກນ້ອງອອກມາເບິ່ງດີ, ກໍອາດຈະເຂົ້າໃຈຜິດວ່າພະນັກງານຄົນນັ້ນເກ່ງແລ້ວ ຈົນຢຸດການສົ່ງເສີມການຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ. ຖ້າອົງກອນປ່ອຍໃຫ້ຄວາມເກ່ງໄປກອງຢູ່ທີ່ເຄື່ອງມື ໂດຍບໍ່ຖ່າຍໂອນຄວາມຊ່ຽວຊານມາທີ່ຕົວຄົນ, ໃນໄລຍະຍາວຈະເຫຼືອພຽງແຕ່ກອງທັບຄົນເຮັດວຽກທີ່ສາມາດຜະລິດວຽກຄຸນນະພາບສູງໄດ້ຕາບໃດທີ່ມີ AI ຢູ່ໃນມື, ແຕ່ຈະບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈ ຫຼື ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ເລີຍເມື່ອເຄື່ອງມືນັ້ນຫາຍໄປ.

ດັ່ງນັ້ນ, ໂຈດໃຫຍ່ໃນຍຸກນີ້ຈຶ່ງແມ່ນການອອກແບບການໃຊ້ “AI for Learning” (AI ເພື່ອການຮຽນຮູ້) ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ “AI for Results” (AI ເພື່ອຜົນຮັບ) ເທົ່ານັ້ນ.

ຂໍ້ມູນ: telegraph, 

#LaoX #AI #MITResearch #HumanIntellect #TechnologyEthics #FutureOfWork #AIforLearning #BrainHealth #LaoNews