Tôi đang suy ngẫm về cách xã hội và lối sống của chúng ta sẽ thay đổi cùng với sự tiến bộ của AI.
Khi AI đảm nhận công việc trí óc, dường như con người sẽ ít phải suy nghĩ hơn. Tuy nhiên, tôi tin rằng một loại tư duy khác, khác biệt so với công việc trí óc trong quá khứ, sẽ được yêu cầu ở con người.
Điều này tương tự như cách cơ giới hóa đã giải phóng con người khỏi lao động chân tay ở một mức độ nào đó, nhưng đồng thời, lại đòi hỏi những loại hoạt động thể chất khác.
Những loại hoạt động thể chất khác này liên quan đến các công việc tinh xảo sử dụng bàn tay và ngón tay, chẳng hạn như lao động lành nghề của thợ thủ công 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 hoạt động trí tuệ nào sẽ được yêu cầu ở chúng ta?
Trong bài viết này, tôi sẽ trình bày những suy nghĩ của mình về sự thay đổi trong các mô hình phát triển phần mềm trong thời đại AI, và khám phá "số phận của tư duy" của chúng ta.
Phần mềm hướng quy trình
Tôi đề xuất hướng quy trình là mô hình tiếp theo, vượt ra ngoài các phương pháp hướng đối tượng.
Khái niệm này xem mô-đun trung tâm của lập trình là một quy trình. Một quy trình được khởi tạo bởi các sự kiện hoặc điều kiện, được xử lý bởi các vai trò khác nhau theo trình tự được định nghĩa trước và cuối cùng kết thúc.
Phương pháp xem xét một loạt các bước, từ khởi tạo đến kết thúc, như một đơn vị duy nhất này rất phù hợp với trực giác của con người.
Do đó, phần mềm và hệ thống có thể được hiểu với các quy trình là cốt lõi, từ phân tích yêu cầu đến triển khai, và thông qua kiểm thử 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 độc lập dựa trên các sự kiện hoặc điều kiện khác biệt với quy trình chính, trong khi những quy trình khác có thể bắt đầu khi các điều kiện được đáp ứng bởi quy trình chính.
Tuy nhiên, ngay cả trong những trường hợp như vậy, không cần phải sửa đổi quy trình chính. Chỉ cần định nghĩa quy trình bổ sung để bắt đầu khi quy trình chính đáp ứng điều kiện khởi tạo của nó là đủ.
Hơn nữa, vì một quy trình được xử lý như một mô-đun đơn lẻ, định nghĩa của nó bao gồm tất cả các xử lý mà nó thực hiện.
Ngoài ra, một quy trình cũng sở hữu các biến và khu vực dữ liệu để lưu trữ thông tin cần thiết trong quá trình thực thi, cũng như các điều kiện khởi tạo đã đề cập.
Vì một quy trình là một mô-đun đơn vị bao gồm tất cả các xử lý và khu vực dữ liệu cần thiết, nên khả năng trùng lặp việc triển khai xử lý và dữ liệu có cấu trúc trên nhiều quy trình là rất cao.
Mặc dù một cách tiếp cận là sử dụng các mô-đun chung, nhưng việc chấp nhận sự trùng lặp cũng không sai.
Cụ thể, với sự hỗ trợ của AI trong lập trình, có thể kết luận rằng việc có nhiều triển khai tương tự nhưng khác biệt trên nhiều mô-đun không gây ra vấn đề gì.
Việc tiêu chuẩn hóa các kiểu xử lý và dữ liệu chủ yếu nhằm mục đích giảm lượng mã 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, sự cần thiết phải tiêu chuẩn hóa sẽ giảm đi.
Do đó, chính sách tránh sự phức tạp cấu trúc phần mềm do tiêu chuẩn hóa gây ra, và thay vào đó định nghĩa tất cả các cấu trúc xử lý và dữ liệu riêng lẻ cho từng quy trình, ngay cả khi có sự trùng lặp đáng kể, là hoàn toàn hợp lý.
Điều này ngụ ý việc thoát khỏi khái niệm tối ưu hóa tổng thể và hướng tới tối ưu hóa cá nhân. Việc thiếu tiêu chuẩn hóa cho phép điều chỉnh riêng lẻ các quy trình tương tự.
Xã hội tối ưu hóa cá nhân
Cũng như phần mềm áp dụng tư duy hướng quy trình, trong một xã hội nơi năng suất cao được đạt được thông qua tự động hóa và hiệu quả do AI điều khiển, tư duy chuyển từ tối ưu hóa tổng thể 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 của chúng ta có nhiều giá trị và tiêu chí tiêu chuẩn hóa khác nhau, chẳng hạn như luật lệ, lẽ thường, phép tắc và kiến thức chung.
Tuy nhiên, nếu những điều này được áp dụng nghiêm ngặt cho tất cả các tình huống, thì những bất tiện sẽ phát sinh trong nhiều trường hợp ngoại lệ.
Vì lý do này, trong khi chúng ta coi trọng các giá trị và tiêu chí tiêu chuẩn hóa, chúng ta cũng cho phép phán đoán linh hoạt dựa trên hoàn cảnh và tình huống cá nhân.
Những điều này có thể là những ngoại lệ rõ ràng được ghi trong luật, hoặc những luật nêu rõ rằng phán đoán nên được đưa ra trên cơ sở từng trường hợp cụ thể. Hơn nữa, ngay cả khi không có văn bản hóa rõ ràng, chúng có thể được hiểu ngầm.
Ví dụ, luật pháp cũng nêu rõ nhiều ngoại lệ khác nhau. Ngoài ra, ngay cả khi không được 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 xác là ý tưởng phản ánh các tình huống cá nhân.
Nhìn theo cách này, chúng ta có thể thấy rằng khái niệm tối ưu hóa cá nhân, ban đầu liên quan đến việc kiểm tra cẩn thận tính cá nhân của tất cả các tình huống và đưa ra phán đoán dựa trên tính cá nhân đó, đã ăn sâu vào xã hội.
Mặt khác, chắc chắn là không hiệu quả khi cẩn thận phán đoán từng vấn đề riêng lẻ. Do đó, trong một thời đại mà hiệu quả cao là rất quan trọng, tối ưu hóa tổng thể được tìm kiếm.
Tuy nhiên, khi xã hội trở nên hiệu quả cao nhờ AI, giá trị của việc theo đuổi tối ưu hóa tổng thể sẽ giảm đi. Thay vào đó, một xã hội tối ưu hóa cá nhân chắc chắn sẽ được hiện thực hóa, nơi các phán đoán cẩn thận được đưa ra cho từng tình huống cá nhân.
Triết học chủ quan
Việc đưa ra các quyết định tối ưu hóa cá nhân theo hoàn cảnh và tình huống có nghĩa là, thay vì áp dụng ngay một phán đoán chung, người ta phải suy ngẫm sâu sắc.
Tôi gọi quan điểm đạo đức này, nơi hành động suy ngẫm sâu sắc tự nó đã mang giá trị, là triết học chủ quan.
Mọi sự kiện, "ở đây và bây giờ," vốn dĩ đều sở hữu một tính cá nhân riêng biệt so với tất cả các sự kiện khác. "Cái tôi" đưa ra phán đoán, có tính đến tính cá nhân này, sẽ phải chịu một trách nhiệm tương xứng.
Việc bỏ qua tính cá nhân và đưa ra các phán đoán tiêu chuẩn hóa, theo công thức, hoặc từ bỏ việc suy ngẫm và đưa ra các quyết định tùy tiện, là phi đạo đức, bất kể chất lượng của kết quả.
Ngược lại, ngay cả khi một phán đoán dẫn đến những hậu quả tiêu cực không mong muốn, phán đoán đó vẫn là đạo đức nếu nó đã được suy xét đầy đủ từ nhiều góc độ và trách nhiệm giải trình được thực hiện.
Do đó, khi chúng ta có thể vượt ra ngoài các khái niệm về hiệu quả và tiêu chuẩn hóa, chúng ta có thể sẽ bước vào một kỷ nguyên mà triết học chủ quan, như một hình thức tối ưu hóa cá nhân theo yêu cầu, trở nên cần thiết.
Thiết kế khung
Dù trong triết học, xã hội hay phần mềm, một khung (framework) – tức một cấu trúc tư duy khái niệm – là yếu tố then chốt để tối ưu hóa.
Điều này là do hướng tối ưu hóa thay đổi tùy thuộc vào góc độ nhìn nhận và cách đánh giá mỗi đối tượng.
Từ góc độ tối ưu hóa tổng thể, các khung cần phải trừu tượng hóa cao các vấn đề khác nhau để làm cho chúng đơn giản nhất có thể. Trong quá trình trừu tượng hóa này, tính cá nhân sẽ bị mất đi.
Mặt khác, trong trường hợp tối ưu hóa cá nhân, việc nắm bắt và đánh giá các sự kiện hoặc đối tượng từ nhiều góc độ, được điều chỉnh theo bản chất cụ thể của chúng, là điều đáng mong muốn.
Đối với tối ưu hóa tổng thể, chỉ một số ít người là đủ để xem xét loại khung nào nên được sử dụng để hiểu các vấn đề khác nhau.
Hầu hết mọi người chỉ cần nhận thức, đánh giá và phán xét các vấn đề theo các khung do những cá nhân ít ỏi đó nghĩ ra.
Tuy nhiên, trong trường hợp tối ưu hóa cá nhân, nhiều người sẽ cần phải tự mình nghĩ ra các khung cho từng vấn đề cụ thể, để nắm bắt chính xác tính cá nhân của vấn đề đó.
Vì lý do này, khả năng và kỹ năng thiết kế khung sẽ được yêu cầu ở nhiều người.
Số phận của tư duy
Khi chúng ta sắp xếp suy nghĩ theo cách này, một tương lai hiện ra nơi, ngay cả khi trí tuệ nhân tạo đảm nhận công việc trí óc mà con người từng đảm nhiệm, chúng ta không thể ngừng suy nghĩ.
Chúng ta sẽ được giải phóng khỏi lao động trí óc nhằm mục đích năng suất và của cải vật chất. Tuy nhiên, xã hội tối ưu hóa cá nhân và triết học chủ quan, mặt khác, sẽ đòi hỏi chúng ta phải thiết kế các khung cá nhân cho từng vấn đề và tham gia vào việc suy xét sâu sắc.
Điều này đặt chúng ta vào một tình huống mà chúng ta phải tiếp tục suy nghĩ, thậm chí còn nhiều hơn so với xã hội hiện tại.
AI có thể thực hiện lao động trí óc và đưa ra các phán đoán mà bất kỳ ai cũng có thể làm. Tuy nhiên, 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.
Quyết định cuối cùng phải do "tôi" đưa ra. Điều này tương tự như việc, ngay cả bây giờ, các cá nhân có thể tham khảo ý kiến của các nhà chức trách, cha mẹ, hoặc bạn bè về các quyết định khác nhau, nhưng không thể ủy thác chính việc phán đoán.
Và trong một kỷ nguyên hiệu quả tiên tiến, việc không tham gia vào phán đoán sâu sắc, cá nhân sẽ không còn được chấp nhận. Bởi vì lời bào chữa rằng "quá bận để suy nghĩ" sẽ không còn đúng nữa.
Trong một kỷ nguyên hiệu quả tiên tiến như vậy, chúng ta sẽ không thể thoát khỏi số phận của tư duy.