Khi các chuyên gia trong các ngành chạy đua để áp dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo, một câu hỏi đáng lo ngại đang chuyển từ suy đoán sang lĩnh vực bằng chứng đo lường được: liệu chúng ta có đang mất đi những kỹ năng mà những công cụ này nhằm hỗ trợ không?

Một báo cáo đăng trên tạp chí Nature cho thấy đã có những kết quả ban đầu — và chúng không đáng khích lệ. Sự phụ thuộc vào các hệ thống do AI điều khiển đang bắt đầu làm xói mòn khả năng của các bác sĩ, kỹ sư phần mềm và những công nhân lành nghề khác, đặt ra những câu hỏi cấp bách về cách duy trì chuyên môn của con người trong thời đại tự động hóa. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

Bác sĩ làm việc tệ hơn nếu không có AI

Một trong những ví dụ rõ ràng nhất đến từ y học. Một nghiên cứu của các bác sĩ Ba Lan chuyên về nội soi đã xem xét điều gì sẽ xảy ra khi các bác sĩ có kinh nghiệm quen với trợ lý AI và sau đó mất quyền truy cập vào nó.

Các bác sĩ, tất cả đều đã thực hiện ít nhất 2.000 ca nội soi trong suốt sự nghiệp của họ, đã được trang bị một hệ thống AI phân tích hình ảnh nội soi trong thời gian thực và đánh dấu một loại tổn thương đường ruột tiền ung thư được gọi là u tuyến. Công cụ này có sẵn vào một số ngày nhưng không có sẵn vào những ngày khác, tạo ra một thử nghiệm tự nhiên.

Kết quả thật rõ ràng. Trong khoảng thời gian ba tháng trước khi công cụ AI được giới thiệu, các chuyên gia đã tìm thấy ít nhất một khối u tuyến trong 28,4% số lần nội soi. Sau khi công cụ này được giới thiệu, tỷ lệ phát hiện u tuyến khi nội soi được thực hiện mà không có sự hỗ trợ của AI đã giảm xuống còn 22,4%.

Nói cách khác, một khi các bác sĩ bắt đầu dựa vào hệ thống AI, hiệu suất chẩn đoán của chính họ sẽ giảm sút khi không có hệ thống này. Những phát hiện này đã được công bố vào tháng 10 năm ngoái trên The Lancet Gastroenterology and Hepatology.

Các tác giả của nghiên cứu kết luận rằng việc tiếp xúc liên tục với các công cụ như vậy có thể khiến các bác sĩ lâm sàng trở nên “kém động lực, kém tập trung và ít trách nhiệm hơn khi đưa ra các quyết định mang tính nhận thức mà không có sự hỗ trợ của AI”.

Một cuộc khảo sát cho thấy sự lo lắng lan rộng

Nỗi sợ mất kỹ năng không chỉ giới hạn ở một vài nghiên cứu. Một cuộc khảo sát với các nhân viên y tế Hoa Kỳ được công bố hồi đầu tháng 6 cho thấy 70% y tá và 77% bác sĩ lo lắng về việc mất đi kỹ năng do phụ thuộc quá nhiều vào hệ thống AI.

Sự lo lắng đó dường như được chứng minh bằng dữ liệu mới nổi. Khi ngày càng có nhiều chuyên gia tích hợp AI vào quy trình làm việc hàng ngày của họ, khoảng cách giữa những gì họ có thể làm với công nghệ và những gì họ có thể làm mà không cần đến nó có thể ngày càng mở rộng.

Kevin Crowston, một nhà khoa học thông tin tại Đại học Syracuse, đã trình bày thách thức một cách rõ ràng: "Chỉ cần nhận thức được rằng hiện tượng này tồn tại, hy vọng sẽ khơi dậy sự tự suy nghĩ về kỹ năng nào mọi người muốn duy trì và kỹ năng nào họ sẵn sàng thuê ngoài" cho các công cụ AI.

Kỹ sư phần mềm thể hiện các mô hình tương tự

Hiệu ứng làm chết người không chỉ giới hạn ở thuốc. Để điều tra xem liệu các kỹ năng có bị mất đi trong khoa học máy tính hay không, các nhà nghiên cứu tại công ty AI Anthropic đã thiết kế một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát với 52 kỹ sư phần mềm.

Tất cả những người tham gia được yêu cầu thực hiện một nhiệm vụ mã hóa cơ bản. Mọi kỹ sư đều có thể tìm kiếm trên web và truy cập hướng dẫn về cách hoàn thành nó. Một nửa cũng được nhắc sử dụng trợ lý AI. Nghiên cứu, được phát hành dưới dạng bản in trước, được thiết kế để tách biệt tác động của hỗ trợ AI đối với khả năng mã hóa cơ bản.

Các phát hiện này bổ sung thêm bằng chứng cho thấy việc chuyển tải công việc nhận thức thường ngày sang AI có thể làm suy yếu các năng lực cơ bản mà các chuyên gia từng phát triển thông qua thực hành lặp đi lặp lại. Khi AI xử lý công việc nặng nhọc, người thực hành con người sẽ có ít cơ hội hơn để xây dựng và duy trì khả năng thành thạo.

Cơ chế của Deskilling

Các nhà nghiên cứu mô tả việc bàn giao là một quá trình diễn ra từ từ. Khi một công cụ xử lý một nhiệm vụ một cách đáng tin cậy thì mức độ gắn kết của người lao động với kỹ năng cơ bản sẽ giảm xuống. Theo thời gian, các đường dẫn thần kinh và khả năng phán đoán được mài dũa qua nhiều năm luyện tập bắt đầu mờ nhạt đi.

Trong y học, điều này có thể đặc biệt nguy hiểm. Một bác sĩ từng dựa vào khả năng phán đoán trực quan nhạy bén để phát hiện mô đáng ngờ, sau nhiều tháng hỗ trợ AI, có thể trở nên phụ thuộc vào lời nhắc của hệ thống. Nếu hệ thống bị lỗi hoặc không khả dụng, hiệu quả hoạt động nếu không có sự trợ giúp của bác sĩ có thể không còn đáp ứng được tiêu chuẩn như trước đây nữa.

Yuichi Mori, nhà nghiên cứu bác sĩ tại Đại học Oslo và là đồng tác giả của nghiên cứu nội soi, cảnh báo rằng những người sử dụng các công cụ AI nên lưu ý rằng họ có nguy cơ mất đi một số kỹ năng. Ông nói: “Hiện tại không có giải pháp nào được thiết lập để chống lại việc phá sản”. "Nó sẽ là một chủ đề nghiên cứu rất nóng trong thập kỷ tới."

Tại sao việc kiểm tra tiêu chuẩn lại bỏ sót vấn đề

Một phần khó khăn trong việc giải quyết vấn đề bàn giao là nó vô hình cho đến khi AI bị loại bỏ. Các số liệu hiệu suất có vẻ mạnh mẽ khi sử dụng công cụ này, che giấu sự xói mòn dần dần năng lực của con người bên dưới.

Điều này tạo ra một vòng phản hồi. Công nhân làm việc tốt hơn với AI nên họ sử dụng nó nhiều hơn. Họ càng sử dụng nó nhiều thì họ càng ít luyện tập kỹ năng không được hỗ trợ. Vào thời điểm sự suy giảm trở nên rõ ràng - khi công cụ không còn hoạt động, bị loại bỏ hoặc được thay thế - thì kỹ năng đó có thể đã bị hao mòn.

Hiện tượng này cũng đặt ra câu hỏi về cách các tổ chức nên tổ chức đào tạo và đánh giá như thế nào. Nếu năng lực chuyên môn ngày càng được đo lường trong khi hỗ trợ AI đang hoạt động thì các đánh giá có thể phóng đại những gì người lao động thực sự có thể tự làm.

Bảo tồn chuyên môn của con người

Các nhà nghiên cứu và chuyên gia tại nơi làm việc hiện đang tranh luận về cách bảo tồn các kỹ năng quan trọng của con người trong kỷ nguyên AI. Các giải pháp vẫn chưa rõ ràng, nhưng một số nguyên tắc đang nổi lên.

Đầu tiên, vấn đề nhận thức. Chỉ cần nhận thức được rằng việc hủy bán có thể xảy ra có thể khiến các cá nhân và tổ chức cố tình duy trì hoạt động không được hỗ trợ. Thứ hai, các chuyên gia có thể cần đưa ra những lựa chọn có ý thức về những kỹ năng nào cần giữ sắc bén và những kỹ năng nào cần giao phó. Không phải mọi kỹ năng đều đáng được bảo tồn ở mức tối đa, nhưng một số - đặc biệt là những kỹ năng gắn liền với sự an toàn, chẩn đoán và phán đoán quan trọng - rõ ràng là như vậy.

Thứ ba, các tổ chức có thể cần thiết kế lại quy trình làm việc để AI tăng cường thay vì thay thế công việc nhận thức cốt lõi. Thay vì để công cụ suy nghĩ, AI có thể được coi là công cụ kiểm tra phán đoán của con người, yêu cầu chuyên gia phải đưa ra câu trả lời trước khi tham khảo ý kiến ​​​​hệ thống.

Một thách thức xác định cho kỷ nguyên AI

Báo cáo Nature nêu rõ rằng việc bán lẻ không còn là mối lo ngại giả định nữa. Bằng chứng, dù vẫn còn sớm, đã nhất quán trên các lĩnh vực: khi con người chuyển giao công việc nhận thức cho AI, các kỹ năng cơ bản có thể yếu đi.

Đối với hàng triệu chuyên gia hiện đang tích hợp AI vào công việc hàng ngày của họ, mối đe dọa mang tính cá nhân cũng như xã hội. Một bác sĩ phẫu thuật mất khả năng phát hiện khối u, một kỹ sư quên cách gỡ lỗi mà không có trợ lý, một y tá có trực giác lâm sàng mờ nhạt - đây không phải là những rủi ro trừu tượng.

Như Mori đã lưu ý, vẫn chưa có giải pháp nào được xác định. Nhưng bước đầu tiên, các nhà nghiên cứu đồng ý, là xem xét mối đe dọa một cách nghiêm túc. Những kết quả ban đầu đã có và chúng là một lời cảnh báo: những công cụ được thiết kế để giúp chúng ta tốt hơn có thể, nếu sử dụng một cách bất cẩn, sẽ khiến chúng ta kém năng lực hơn trước.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →