Một khóa học thực hành chuyên sâu về Trí tuệ Nhân tạo.
Tôi rất may mắn được mời đến Ngân hàng Hoa Nam để giảng dạy một khóa học về ứng dụng và quản trị trí tuệ nhân tạo (AI) cho một nhóm các chuyên gia tài chính. Đó là ba giờ đào tạo chuyên sâu, thực hành liên tục. Chúng tôi bắt đầu với dự thảo Luật Cơ bản về AI, định nghĩa một cách nghiêm ngặt AI là gì, từ đó loại bỏ những chương trình tự động thường bị công chúng hiểu sai; chúng tôi đã thảo luận về quyền riêng tư và lý do tại sao mọi người thường cảm thấy bất lực khi sử dụng GPT hoặc Gemini .
Tôi cũng đã giải thích lý do tại sao một số robot dịch vụ khách hàng thường "yếu kém" đến mức nực cười. Điều này không phải vì AI không đủ năng lực, mà vì chúng sử dụng các mô hình cấp thấp, thiếu RAG (Retrieval Augmentation) để bổ sung cho cơ sở dữ liệu, và thậm chí không phân biệt giữa các tác nhân khác nhau cho các kịch bản ứng dụng khác nhau.
Khi "pháo đài chuyên môn" bị trí tuệ nhân tạo xâm nhập
Nhưng điểm nhấn của toàn bộ khóa học xảy ra khi tôi chuyển trở lại vai trò "luật sư" và thử nghiệm hoạt động của trí tuệ nhân tạo ngay tại chỗ.
Tôi đã trình diễn trực tiếp cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện các nhiệm vụ pháp lý như soạn thảo đơn kiện, chuẩn bị thư chứng cứ và sửa đổi hợp đồng.
Ban đầu, các chuyên gia tài chính trong khán giả nhìn người nghe với vẻ lịch sự, nhưng sau đó nét mặt họ chuyển sang vẻ kinh ngạc tột độ. Tại sao lại kinh ngạc? Bởi vì trước đây, đây là một nhiệm vụ chuyên môn cao, đòi hỏi sự hướng dẫn trực tiếp từ các thực tập sinh và luật sư.
Nhưng khi họ tận mắt chứng kiến những quy trình vốn được coi là "thành trì của giới chuyên môn" lại có thể được thực hiện một cách trơn tru và tự động bởi trí tuệ nhân tạo, thì tác động thật sự rất lớn.
Những quan niệm sai lầm về ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Đài Loan: Coi công cụ như đồ chơi.
Công nghệ phần cứng của Đài Loan luôn đi đầu thế giới, nhưng tư duy và ứng dụng phần mềm của chúng ta thường tụt hậu so với xu hướng quốc tế từ 5 đến 10 năm. Thuật toán AI đề xuất những tin tức nào cho bạn trên Facebook?
"Gemini đã chỉnh sửa ảnh của tôi đẹp quá!" "Tôi đã viết một bot phân loại dữ liệu bằng Vibe Coding!" "Tôi đã tạo một phòng chat chăm sóc khách hàng với những phản hồi chân thực hơn!"
Nghe có vẻ hay đúng không? Nhưng thành thật mà nói, điều này đã là tin cũ từ khi Cursor được phát hành cách đây hai năm rồi. Nếu bạn vẫn đang huấn luyện AI để "phản hồi tự nhiên hơn" và "không trông giống robot", thì đó thực sự là điều đáng tiếc, bởi vì đó không phải là trọng tâm hiện tại của việc phát triển AI.
Sức mạnh lớn nhất của trí tuệ nhân tạo không nằm ở việc cho phép người bình thường tạo ra những công cụ nhỏ, mà nằm ở việc cho phép các chuyên gia có kiến thức chuyên môn giải phóng năng lượng gấp mười lần, hoặc thậm chí hàng chục lần.
Tôi không trình bày cách trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thực hiện các nhiệm vụ trong ngành tài chính trong bài thuyết trình tài chính này vì tôi thiếu kiến thức chuyên môn cần thiết về tài chính hoặc kế toán hiện tại, và do đó tôi không đủ điều kiện để giới thiệu các ứng dụng của AI trong lĩnh vực đó.
Nhưng điều tôi muốn nói là: "Khi một luật sư, kế toán viên hoặc bác sĩ chuyên nghiệp biết cách kết hợp chuyên môn của họ với trí tuệ nhân tạo để biến những công việc tẻ nhạt, khó mở rộng quy mô thành các quy trình tự động hiệu quả, đó mới thực sự là bước ngoặt."
Thực tế phũ phàng ở Thung lũng Silicon: Nếu không có sự hợp tác với trí tuệ nhân tạo, bạn thậm chí không tư cách để nộp bài báo của mình.
Để minh họa cho sự chênh lệch hiệu quả lớn đến mức nào, tôi sẽ chia sẻ một thực tế phũ phàng ở Thung lũng Silicon. Nhiều công ty công nghệ hàng đầu ở Thung lũng Silicon hiện đang áp dụng hai chính sách khiến tôi kinh ngạc:
- Thứ nhất, bản nháp ban đầu của tất cả các nhiệm vụ không bao giờ nên được con người hoàn thành từ đầu. Cho dù nhiệm vụ phức tạp đến đâu, trí tuệ nhân tạo (AI) đều có khả năng tạo ra ít nhất 40-50% nền tảng. Hướng dẫn của AI thường chính xác, và nhân viên cần phải chỉnh sửa dựa trên bản nháp do AI hoàn thành, thay vì lãng phí thời gian làm lại từ đầu.
- Thứ hai, khi bạn đang tinh chỉnh và lặp lại bản nháp ban đầu, phần mềm phía máy chủ sẽ giám sát theo thời gian thực để xem tỷ lệ AI bạn đang sử dụng. Nếu bạn không đạt được tỷ lệ đó, công việc của bạn không thể được gửi cho cấp trên để xem xét hoặc chuyển sang giai đoạn tiếp theo.
Lý do rất đơn giản: cấp trên coi trọng chi phí và hiệu quả. Trong lập trình hoặc xử lý tài liệu, nếu bạn không sử dụng trí tuệ nhân tạo để hoàn thành một tỷ lệ nhất định công việc, bạn thậm chí không tư cách để nộp bài. Đó là thực tế.
Khi mà những bộ óc lỗi lạc nhất thế giới đã và đang khuyến khích "sự hợp tác giữa con người và máy móc" và triển khai giám sát dựa trên dữ liệu, sẽ thật kiêu ngạo nếu chúng ta mù quáng cho rằng"con người là đặc biệt" hay "các nghề nghiệp không thể bị thay thế".
Tái cấu trúc chuyên nghiệp thầm lặng
Theo cho rằng cá nhân của tôi, điều quan trọng nhất đối với hầu hết mọi người hiện nay không phải là học lập trình (trừ khi bạn muốn thay đổi nghề nghiệp), mà là xác định rõ ràng: "Điểm mạnh chuyên môn của tôi là gì?" và "Những phần nào trong quy trình làm việc của tôi có thể được giao cho AI?"
Nếu bạn không làm điều này, chắc chắn bạn sẽ không có cơ hội thở trong tương lai, bởi vì theo quy trình làm việc mới, số lượng nhân lực cần thiết có thể chỉ bằng một phần mười so với trước đây, và "bạn và tôi" rất có thể sẽ bị loại khỏi nơi làm việc trong tương lai.
