Tôi đã suy ngẫm về cách những tiến bộ của AI sẽ biến đổi xã hội và cách sống của chúng ta.
Khi AI đảm nhiệm nhiều lao động trí óc hơn, có vẻ như con người sẽ không cần phải suy nghĩ nữa. Tuy nhiên, tôi tin rằng một loại hình tư duy khác với những gì chúng ta vẫn thường coi là lao động trí óc sẽ được đòi hỏi ở con người.
Điều này tương tự như cách con người phần lớn được giải phóng khỏi lao động chân tay nhờ cơ giới hóa, nhưng lại được yêu cầu tham gia vào các loại hình hoạt động thể chất khác.
Những loại hình hoạt động thể chất khác này bao gồm công việc tinh xảo bằng tay và đầu ngón tay. Đó có thể là lao động lành nghề như của một nghệ nhân, hoặc vận hành máy tính và điện thoại thông minh.
Tương tự, ngay cả khi chúng ta được giải phóng khỏi lao động trí óc, chúng ta cũng không thể thoát khỏi nhiệm vụ trí tuệ là suy nghĩ.
Vậy, loại hình hoạt động trí tuệ nào sẽ được yêu cầu?
Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu những suy nghĩ của mình về sự thay đổi mô hình trong phát triển phần mềm trong thời đại AI, và khám phá định mệnh của chúng ta với tư cách là những sinh vật phải suy nghĩ.
Phần mềm hướng quy trình
Tôi đề xuất hướng quy trình (process-orientation) là mô hình tiếp theo, vượt ra ngoài hướng đối tượng (object-orientation).
Đây là một phương pháp trong đó mô-đun trung tâm của lập trình là một quy trình. Một quy trình được kích hoạt bởi các sự kiện hoặc điều kiện, được xử lý bởi các vai trò khác nhau theo một trình tự đã xác định trong quy trình, và cuối cùng kết thúc.
Việc xem xét toàn bộ luồng này, từ khởi tạo đến kết thúc, như một đơn vị duy nhất phù hợp với trực giác của con người.
Vì vậy, phần mềm và hệ thống có thể được hiểu chủ yếu thông qua các quy trình, từ phân tích yêu cầu đến triển khai, và thậm chí đến thử nghiệm và vận hành.
Sau khi triển khai các quy trình chính trong một hệ thống, các quy trình phụ trợ hoặc các quy trình để thêm chức năng mới có thể được cắm vào.
Một số quy trình bổ sung có thể bắt đầu bằng các sự kiện hoặc điều kiện độc lập với quy trình chính, trong khi những quy trình khác có thể bắt đầu khi các điều kiện được quy trình chính đáp ứng.
Tuy nhiên, ngay cả trong những trường hợp như vậy, không cần phải sửa đổi quy trình chính. Chỉ cần định nghĩa quy trình được thêm vào sẽ bắt đầu khi quy trình chính đáp ứng các điều kiện khởi động của nó.
Hơn nữa, vì một quy trình được coi là một mô-đun duy nhất, định nghĩa của quy trình bao gồm tất cả các quá trình xử lý mà nó thực hiện.
Không chỉ vậy, một quy trình còn chứa các điều kiện khởi tạo đã nêu ở trên, cũng như các biến và vùng dữ liệu để ghi thông tin cần thiết trong quá trình xử lý.
Vì các quy trình được coi là các mô-đun đơn vị và chứa tất cả các quá trình xử lý và vùng dữ liệu cần thiết, nên có khả năng cao là việc triển khai xử lý và dữ liệu có cấu trúc sẽ bị dư thừa trên nhiều quy trình.
Một lựa chọn là biến chúng thành các mô-đun chung, nhưng việc cho phép sự dư thừa cũng không sai.
Đặc biệt với sự hỗ trợ của AI trong lập trình, việc có nhiều triển khai tương tự nhưng khác biệt trên nhiều mô-đun có thể không gây vấn đề gì.
Tính phổ biến của các kiểu xử lý và dữ liệu chủ yếu nhằm mục đích giảm lượng mã chương trình trong phần mềm được phát triển, giúp việc quản lý và hiểu dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, nếu chi phí quản lý mã triển khai được giảm đáng kể bởi AI, thì sự cần thiết của tính phổ biến sẽ giảm đi.
Do đó, chính sách tránh sự phức tạp trong cấu trúc phần mềm do tính phổ biến và thay vào đó định nghĩa tất cả các cấu trúc xử lý và dữ liệu riêng lẻ cho mỗi quy trình, ngay cả khi có nhiều dư thừa, là hoàn toàn hợp lý.
Điều này báo hiệu một sự thay đổi từ tư duy tối ưu hóa toàn cục sang tối ưu hóa cá nhân. Điều này là do việc không có tính phổ biến cho phép điều chỉnh riêng lẻ các quy trình tương tự trên các mô-đun khác nhau.
Xã hội tối ưu hóa cá nhân
Tương tự như phần mềm áp dụng tư duy hướng quy trình, trong một xã hội nơi tự động hóa dựa trên AI dẫn đến hiệu quả và năng suất cao, tư duy sẽ chuyển từ tối ưu hóa toàn cục sang tối ưu hóa cá nhân.
Đây là một hiện tượng có thể được gọi là xã hội tối ưu hóa cá nhân.
Xã hội chúng ta có nhiều giá trị và tiêu chuẩn chung, như luật lệ, lẽ thường, phép tắc và kiến thức phổ thông.
Tuy nhiên, nếu những điều này được áp dụng nghiêm ngặt cho mọi tình huống và hoàn cảnh, sự bất tiện sẽ phát sinh trong nhiều trường hợp ngoại lệ.
Do đó, trong khi nhấn mạnh các giá trị và tiêu chuẩn chung, chúng ta vẫn cho phép đưa ra các phán đoán linh hoạt tùy thuộc vào từng tình huống và hoàn cảnh cá nhân.
Đây có thể là các điều khoản ngoại lệ rõ ràng trong quy tắc, hoặc các quy tắc nêu rõ rằng các phán đoán nên được đưa ra trên cơ sở từng trường hợp cụ thể. Hơn nữa, ngay cả khi không được ghi lại rõ ràng, chúng có thể là những hiểu biết ngầm.
Ví dụ, nhiều điều khoản ngoại lệ được nêu rõ trong luật. Ngoài ra, ngay cả khi không thể nêu rõ trong luật, việc tuyên án vẫn bị ảnh hưởng bởi các trường hợp cá nhân thông qua hệ thống tư pháp. Tình tiết giảm nhẹ chính là ý tưởng phản ánh các tình huống cá nhân.
Nhìn theo cách này, rõ ràng là khái niệm tối ưu hóa cá nhân, ban đầu liên quan đến việc kiểm tra cẩn thận tính cá thể của tất cả các tình huống và hoàn cảnh và đưa ra phán đoán dựa trên tính cá thể đó, đã ăn sâu vào xã hội.
Mặt khác, chắc chắn việc đánh giá mọi thứ một cách riêng lẻ và cẩn thận là không hiệu quả. Do đó, trong một kỷ nguyên mà hiệu quả cao là rất quan trọng, tối ưu hóa toàn cục được tìm kiếm.
Tuy nhiên, khi xã hội trở nên hiệu quả cao thông qua AI, giá trị của việc theo đuổi tối ưu hóa toàn cục giảm đi. Và một xã hội tối ưu hóa cá nhân, nơi các phán đoán cẩn thận được đưa ra cho từng tình huống và hoàn cảnh cá nhân, sẽ trở thành hiện thực.
Triết học chủ quan
Việc đưa ra các phán đoán tối ưu cho từng cá nhân dựa trên tình huống hoặc hoàn cảnh có nghĩa là thay vì áp dụng ngay các phán đoán chung, người ta phải suy tính kỹ lưỡng.
Tôi gọi quan điểm đạo đức này, nơi hành động suy tính kỹ lưỡng tự nó mang giá trị, là "triết học chủ quan".
Mọi sự kiện luôn sở hữu một cá tính độc đáo "bây giờ" và "ở đây", khác biệt với các sự kiện khác. Một trách nhiệm tương ứng được đặt lên "tôi" khi đưa ra một phán đoán có tính đến cá tính này.
Việc đưa ra một phán đoán tiêu chuẩn hóa bỏ qua tính cá thể và phù hợp với một khuôn mẫu, hoặc từ bỏ suy tính kỹ lưỡng và đưa ra một phán đoán tùy tiện, là phi đạo đức, bất kể chất lượng của kết quả.
Ngược lại, ngay cả khi kết quả của phán đoán dẫn đến những hậu quả không mong muốn và điều tồi tệ xảy ra, nếu phán đoán đó đã được suy tính kỹ lưỡng từ nhiều khía cạnh và trách nhiệm được thực hiện đầy đủ, thì bản thân phán đoán đó là có đạo đức.
Vì vậy, khi chúng ta có thể vượt ra ngoài các khái niệm về hiệu quả và tiêu chuẩn hóa, chúng ta sẽ bước vào một kỷ nguyên mà sự tối ưu hóa cá nhân theo yêu cầu, hay triết học chủ quan, được đòi hỏi.
Thiết kế khung làm việc
Dù trong triết học, xã hội, hay phần mềm, một khung làm việc – một cấu trúc khái niệm – là rất quan trọng cho việc tối ưu hóa.
Điều này là do hướng tối ưu hóa thay đổi tùy thuộc vào góc độ mà mỗi chủ thể được xem xét và cách nó được đánh giá.
Từ góc độ tối ưu hóa toàn cục, một khung làm việc cần phải trừu tượng hóa cao các thứ khác nhau và làm cho chúng đơn giản nhất có thể. Trong quá trình trừu tượng hóa này, tính cá thể bị mất đi.
Mặt khác, trong trường hợp tối ưu hóa cá nhân, việc nắm bắt và đánh giá các sự kiện hoặc chủ thể từ nhiều góc độ, được điều chỉnh phù hợp với sự kiện hoặc chủ thể cụ thể đó, là điều mong muốn.
Trong trường hợp tối ưu hóa toàn cục, chỉ một số ít người là đủ để xem xét loại khung làm việc nào nên được sử dụng để hiểu các thứ khác nhau.
Hầu hết mọi người chỉ cần hiểu, đánh giá và phán xét mọi thứ theo khung làm việc được thiết kế bởi số ít người đó.
Tuy nhiên, trong trường hợp tối ưu hóa cá nhân, nhiều người sẽ cần phải nghĩ ra một khung làm việc cho từng vấn đề riêng lẻ để nắm bắt đúng tính cá thể của nó.
Do đó, khả năng và kỹ năng thiết kế khung làm việc sẽ được yêu cầu ở nhiều người.
Định mệnh của tư duy
Việc sắp xếp mọi thứ theo cách này cho thấy một tương lai mà ngay cả khi AI đảm nhiệm công việc trí óc mà con người vẫn thường thực hiện, chúng ta cũng không thể ngừng suy nghĩ.
Chúng ta sẽ được giải phóng khỏi lao động trí óc để đạt năng suất và của cải vật chất. Tuy nhiên, xã hội tối ưu hóa cá nhân và triết học chủ quan sẽ đồng thời yêu cầu chúng ta thiết kế các khung làm việc riêng cho từng vấn đề và suy xét sâu sắc.
Điều này đặt chúng ta vào một tình huống mà chúng ta phải tiếp tục suy nghĩ, thậm chí có lẽ còn nhiều hơn so với xã hội hiện tại.
AI có thể thực hiện công việc trí óc và đưa ra những phán đoán mà bất kỳ ai cũng có thể làm. Nhưng đối với những vấn đề mà "tôi" phải chịu trách nhiệm, AI chỉ có thể cung cấp thông tin, đưa ra tiêu chí phán đoán hoặc đưa ra lời khuyên.
Phán đoán cuối cùng phải do "tôi" đưa ra. Điều này cũng giống như việc, ngay cả bây giờ, người ta có thể tham khảo ý kiến của các nhân vật có thẩm quyền, cha mẹ, hoặc bạn bè về các quyết định cá nhân khác nhau, nhưng không thể ủy quyền việc phán đoán đó.
Và trong một kỷ nguyên hiệu quả cao, việc không tham gia vào việc phán đoán sâu sắc, cá nhân sẽ trở nên không thể chấp nhận được. Điều này là vì cái cớ quá bận rộn để suy nghĩ do yêu cầu của cuộc sống sẽ không còn hiệu lực nữa.
Trong một kỷ nguyên hiệu quả tiên tiến như vậy, chúng ta sẽ không thể thoát khỏi định mệnh của tư duy.