Mới nhất
Tiêu điểm
Bình luận
Share
Email
Khả năng của robot do AI điều khiển vẫn còn hạn chế, nhưng để ngỏ một tương lai thú vị và cũng đáng sợ
Theo một số chuyên gia, mặc dù robot thông minh không có khả năng sớm chiếm lĩnh thế giới, nhưng chúng có thể thay đổi các lĩnh vực quan trọng của nền văn minh hiện đại, thúc đẩy hiệu quả kinh tế và sự tiện lợi hàng ngày trong khi mở ra nhiều nguy cơ lạm dụng cho mục đích sai trái.
Những năm gần đây đã chứng kiến thế giới rung chuyển với những tiến bộ đáng kinh ngạc về trí tuệ nhân tạo và robot, từ việc ChatGPT sáng tác thơ và xe taxi Waymo tự hành đi qua San Francisco cho đến màn nhào lộn của người máy Atlas của Boston Dynamics.
Trong một công dụng tai hại hơn, cuộc chiến ở Ukraine đã cho thấy trước một số nguy cơ gây sát thương lớn tiềm phục trong các loại phương tiện không người lái.
Những tiến bộ như vậy có thể gợi lên một ý tưởng rằng nhân loại đang trên đà tạo ra một robot có thể cạnh tranh với con người về sự nhanh nhẹn và trí thông minh trong thời gian thực. Tuy nhiên, như một số chuyên gia về trí tuệ nhân tạo (AI) và robot đã nói với The Epoch Times, kỳ vọng đó là không thực tế.
Mặc dù cả AI và robot đã tiến bộ vượt bậc đến mức sánh ngang hoặc vượt qua một người bình thường về nhiều phương diện, nhưng chúng vẫn còn thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng vốn cho phép tâm trí và cơ thể con người hoạt động uyển chuyển trong thế giới của chúng ta.
Theo ông Lionel Robert, giáo sư ngành robot tại Đại học Michigan, vấn đề cốt lõi là có quá nhiều “ẩn số.”
Một AI cung cấp cho một robot hoặc một chiếc xe tự hành nhờ vào hiệu quả của AI đối với dữ liệu được sử dụng để “huấn luyện” chúng. Ông Robert giải thích rằng nếu chúng chưa từng gặp phải một tình huống nào đó trước đây thì chúng sẽ không biết cách xử lý như thế nào.
Một ví dụ có thể là một robot đang học cách mở cửa. Với dữ liệu đào tạo đầy đủ, AI có thể học cách nhận dạng các cánh cửa có hình dạng, kích thước, và màu sắc khác nhau — với các khung và tay nắm cửa khác nhau, ở các góc khác nhau và trong các điều kiện ánh sáng khác nhau — và cách thực hiện thao tác mở cửa từ các hướng khác nhau. Nhưng nếu cánh cửa bị chặn bởi một cái hộp thì sao? Robot không có khái niệm cửa bị chặn là gì. Nó thậm chí có thể không nhận ra đó là một cánh cửa nữa. Nó sẽ cần một đợt dữ liệu đào tạo lớn khác để nhận ra một cánh cửa bị chặn bởi một chiếc hộp – những cánh cửa khác nhau, những chiếc hộp khác nhau, những góc độ khác nhau và điều kiện ánh sáng khác nhau. Sau đó, nó sẽ cần được lập trình để thực hiện các thao tác di chuyển các chiếc hộp có kích cỡ và trọng lượng khác nhau. Sau đó, nó có thể tiến hành mở cửa. Nhưng nếu một con búp bê chặn cửa thì sao? Hay một chiếc ghế? Sự phức tạp này dường như vô hạn.
“Chúng ta ứng phó với những tình huống bất ngờ mà chúng tôi chưa từng gặp phải trước đây bằng cách đổi mới. Nhưng những hệ thống này, mà theo đó, không có tính sáng tạo, chúng cần phải nhìn thấy tình huống tương tự trước đó và sau đó phản ứng theo cách tương tự,” ông Illah Nourbakhsh, giáo sư về Đạo đức và Công nghệ Điện toán tại Viện Robot của Đại học Carnegie Mellon cho biết.
Vì lý do này, các chuyên gia đã hoài nghi về việc hiện thực hóa không chỉ một robot đa năng, mà thậm chí là một chiếc xe hơi tự hành thực sự.
Xe ‘kiểu như’ tự hành
Các công ty xe hơi từ lâu đã hứa hẹn rằng xe tự lái sẽ sớm xuất hiện. Tuy nhiên, mặc dù có một số chương trình thử nghiệm, một chiếc xe hơi nào có thể tự lái một cách đáng tin cậy ở bất kỳ nơi đâu và mọi nơi vẫn còn chưa rõ.
Ông Ram Vasudevan, giáo sư kỹ thuật cơ khí tại Đại học Michigan, cho biết: “Chờ hoài rồi cũng chán vì tôi nghĩ người ta hứa hẹn hão huyền và thực sự thiếu cam kết.”
“Tôi thực sự không nghĩ rằng những hệ thống này sắp được khai triển một cách thực sự hiệu quả.”
Theo ông Nourbakhsh, lý do cho sự hứa hẹn hão huyền này “có liên quan đến lý thuyết hệ thống phức tạp.”
“Khi mọi người tạo ra bất kỳ cỗ máy phức tạp nào và cỗ máy đó đạt được độ chính xác, giả sử đạt mức 90% … thì họ cho rằng, ‘Được rồi, tôi mất chín tiếng đồng hồ để làm việc này, có lẽ chỉ một hoặc hai giờ nữa để đạt được độ chính xác 100%,’” ông nói.
“Và vấn đề là, bất kỳ cỗ máy nào có những bộ cảm biến, bộ truyền động và kết nối với thế giới phức tạp mà chúng ta đang sống đây, mỗi khi gia tăng thêm độ tin cậy mà quý vị cần, đạt từ 90% đến 95%, lên 99%, đều khó hơn lên theo cấp số nhân.”
Trên thực tế, độ tin cậy của một chiếc xe hơi tự hành phải cao hơn 99%. AI buộc phải đưa ra hàng trăm quyết định mỗi ngày và được cho là có hàng triệu, thậm chí hàng trăm triệu quyết định đang được thực hiện.
“Có những tình huống xảy ra một phần một triệu lần, có hàng ngàn tỷ tình huống như vậy đang tồn tại. Quý vị không thể thử nghiệm được tất cả, nhưng các tình huống vẫn xảy ra,” ông Nourbakhsh cho biết.
Ông Vasudevan đồng tình trước vấn đề này.
Ông nói: “Con số đó vẫn lớn đến mức bị nghiêm cấm từ một góc độ rủi ro để chúng ta có thể thực sự khai triển các loại xe này theo phương thức hoàn toàn tự hành.”
Hơn nữa, nếu người ta phát hiện ra một thiếu sót nào đó, thì có thể vô cùng khó khăn để khắc phục.
Ông Nourbakhsh cho biết: “Quý vị đề ra một cách khắc phục để đưa độ chính xác từ 95% lên 96%, rồi chuyện xảy ra sau đó là quý vị lại giảm độ chính xác xuống còn 91% bởi vì cách khắc phục đó của quý vị gây ra tác dụng phụ. Tác dụng phụ đó là quý vị đã làm hỏng một thứ khác vốn thật sự rất dễ vỡ bởi vì nó cũng vốn dĩ rất bấp bênh.”
Tệ hơn nữa, “đôi khi biết rằng quý vị đã làm hỏng một thứ gì đó là điều không thể lường được, bởi vì nếu chỉ là một phần một tỷ thì quý vị không thể tạo ra tất cả các thử nghiệm đó trong thế giới thực,” ông cho biết.
Các nhà phát triển xe hơi tự hành đã phát hiện ra rằng thực sự cần có một chút tinh tế trong việc lái xe.
“Các kỹ sư nghĩ rằng đây là một vấn đề khá dễ dàng vì việc lái xe đã được hệ thống hóa khá tốt, phải vậy không?” ông Robert nói.
“Chúng ta có luật lệ — có đèn đỏ, đèn xanh, rẽ trái, rẽ phải — đó là một thuật toán khá phức tạp trên lý thuyết. Chà, hóa ra việc lái xe là một hoạt động mang tính xã hội rất cao.”
Đặc biệt là trong một thành phố, những người lái xe và khách bộ hành ra hiệu và đôi khi hét vào mặt nhau để không chỉ truyền đạt những gì họ sẽ làm mà còn về cảm nhận của họ. Hành vi và kiểu cách lái xe của họ gợi ý cho người khác về những gì họ muốn làm. Một chiếc xe không người lái thiếu khả năng đó, gây ra sự bất ổn và nhầm lẫn.
“Việc ngầm giao tiếp cũng như phối hợp luôn thường xuyên diễn ra một cách rõ ràng, và thật không dễ dàng để đưa vào trong một thuật toán,” ông Robert nói, đồng thời cho biết rằng “cho đến nay vấn đề này vẫn chưa có một giải pháp quyết định nào.”
“Làm thế nào quý vị có thể dạy cho một chiếc xe trở nên có tính xã hội? Và thậm chí sau đó, làm thế nào để quý vị hướng dẫn cho chiếc xe đó hòa nhập xã hội vào các bối cảnh khác nhau? Chiếc xe đó đón quý vị ở trung tâm thành phố Ann Arbor rồi đưa quý vị đến trung tâm thành phố Detroit — đó là một bối cảnh hoàn toàn khác biệt,” ông giải thích.
Ông cho rằng việc yêu cầu chiếc xe đó xử lý tất cả những điều phức tạp như vậy cũng khiến nó kém “xanh” hơn vì tất cả công suất điện toán cần thiết đều tiêu tốn rất nhiều năng lượng.
Ngoài ra còn có một số hạn chế kỹ thuật. Những chiếc xe hơi tự hành quét qua môi trường xung quanh bằng các “lidar” — những cảm biến sử dụng tia laser để đo khoảng cách của các vật thể khác. Cho đến nay, những cảm biến lidar này đang gặp khó khăn với thời tiết khắc nghiệt vì đôi khi những thiết bị này xem những hạt mưa hoặc bông tuyết là chướng ngại vật.
Ông Vasudevan chỉ ra rằng vấn đề không chỉ là liệu có thể khai triển xe hơi tự hành hay không, mà còn là liệu việc làm như vậy có hợp lý về mặt tài chính hay không. Cho đến nay, các công ty như Waymo cần có các đội ngũ túc trực để nhanh chóng đến khắc phục những trục trặc và hoàn thành việc bàn giao trong những trường hợp xe taxi tự hành bị kẹt hoặc gặp trục trặc khác. Ông lập luận rằng sự dự phòng của con người làm cho hệ thống này trở nên quá đắt đỏ.
Ông cho rằng ngay cả khi AI hiện tại được cải thiện theo một mức độ tầm cỡ, thì những thất bại vẫn xảy ra thường xuyên đến mức không thể mang lại khả năng sinh lời.
“Tôi không nghĩ có con đường nào đi thẳng đến điểm đó trong vài năm tới.”
Theo ông Jessy Grizzle, giáo sư chuyên ngành robot tại Đại học Michigan, một phần của trở ngại này là mọi người kỳ vọng đặc biệt cao về độ an toàn đối với xe tự hành.
Ông nói: “Ngay cả khi những chiếc xe hơi này tự lái an toàn như con người, chúng ta vẫn sẽ đổ lỗi cho chúng nhiều hơn khi các vụ tai nạn xảy ra.”
Hơn nữa, lỗi gây ra các vụ tai nạn có thể sẽ không được quy cho chủ sở hữu xe hơi như thường xảy ra ngày nay, mà là quy cho nhà sản xuất hoặc nhà điều hành AI. Sau đó những người này sẽ phải đối mặt với trách nhiệm pháp lý.
Ông Nourbakhsh nói: “Việc mọi người khao khát các loại xe tự hành phụ thuộc vào ý tưởng rằng chúng rất hoàn hảo, chứ không phải ý tưởng rằng chúng cũng kém như con người.”
Giáo sư Grizzle cho rằng các loại xe tự hành “có thể trở nên khả thi và sinh lời” nếu chúng có thể hoạt động trong một môi trường không yêu cầu các tiêu chuẩn an toàn nghiêm ngặt và các quy định khác, chẳng hạn như các quy định do Cơ quan Bảo vệ Môi trường (EPA) áp đặt.
Ông lập luận rằng, chẳng hạn, các nhà sản xuất xe hơi đầu thế kỷ 20 có được phần lớn thành công nhờ môi trường không có quy định cũng như sự thiếu hiểu biết về tác hại của các sản phẩm của họ.
“Nếu họ phải chế tạo những chiếc xe hơi này và đáp ứng các yêu cầu của EPA vì họ thực sự hiểu về sức khỏe và họ phải có độ tin cậy tương tự về mặt an toàn, thì họ cũng sẽ không bao giờ thành công được.”
Các chuyên gia này cho rằng, giải pháp thiết thực nhất là hạn chế sự phức tạp của môi trường đó.
“Thật dễ dàng hơn để tưởng tượng một chiếc xe 18 bánh lái 100 dặm trên một con đường liên tiểu bang từ nhà kho này sang nhà kho khác, thậm chí 200 dặm, trái ngược với một chiếc taxi tự hành lái qua năm dãy nhà ở thành phố New York. Đó là một điều khó thực hiện hơn nhiều,” ông Robert nói.
Những chiếc xe tự lái cũng có thể hoạt động trong môi trường có hàng rào địa lý, chẳng hạn như trung tâm thương mại, khu nghỉ dưỡng, hoặc khuôn viên nhà dành cho người cao niên.
Tuy nhiên, một dịch vụ như vậy dường như khó có gì tốt hơn là nhảy lên một chiếc xe buýt.
Ông Robert nói: “Mọi người muốn đón từ điểm này sang điểm khác.”
Một giải pháp là thiết kế các con đường, hoặc thậm chí toàn bộ thành phố, với những chiếc xe hơi robot đã ghi nhớ, ví dụ như tạo cho chúng các làn đường riêng biệt, tách biệt với khách bộ hành và các kiểu giao thông khác.
Ông Grizzle nói: “Họ có thể loại bỏ rất nhiều mối nguy hiểm bằng cách thiết kế môi trường thay vì đưa tất cả các tính năng thông minh vào xe hơi.”
Chẳng hạn, ông Michigan đang giới thiệu một làn đường liên tiểu bang riêng biệt dành cho xe hơi tự lái. Điều đó đơn giản hóa đáng kể nhiệm vụ này “bởi vì các loại xe tự hành có thể giao tiếp với nhau,” ông Robert nói.
Đèn giao thông cũng có thể được nâng cấp để kết nối với những chiếc xe hơi tự lái nhằm giúp chúng biết trước sắp có đèn đỏ.
AI hiện tại là quá đủ để xử lý một tình huống như vậy.
Ông Grizzle nói: “Điều đó sẽ không biện minh cho sự phức tạp mà chúng ta đang đưa vào loại xe điển hình mà Waymo đang khai triển.”
Một bước nữa là kết nối những chiếc xe này vào một hệ thống tập trung.
Ông Robert nói: “Hãy tưởng tượng một xã hội mà việc lái xe không do chiếc xe thực hiện, mà được thực hiện bởi một hệ thống định tuyến cao cấp hơn, trên toàn thành phố.”
“Trong thực tế đó, sẽ không có đèn đỏ, không có biển báo dừng, các loại xe này sẽ không bao giờ dừng lại, chúng sẽ phối hợp khi vượt qua nhau một cách hài hòa hoàn hảo.”
Ông nói rằng điều đó có thể đạt được trong 20 năm nữa. Nhưng trong trường hợp này, trở ngại không phải là công nghệ mà là xã hội, vì điều này sẽ yêu cầu mọi người tuân theo một kế hoạch như vậy.
Ông nói: “Nếu quý vị có 100 chiếc xe và 99 chiếc là tự lái còn một chiếc là con người lái, thì điều đó sẽ thay đổi mọi thứ, điều đó sẽ gây ra khó khăn.”
Các robot sống giữa chúng ta
Ngay cả khi xe hơn tự lái không đáp ứng được kỳ vọng của mọi người về chúng, thì vẫn có rất nhiều sản phẩm mà AI có thể thực hiện những kỳ tích ấn tượng trong thế giới thực. Nhiều robot AI đã được khai triển làm nhân viên bảo vệ, nhân viên bệnh viện và trường học, cũng như người giúp việc gia đình.
Tuy nhiên, việc phát triển một robot vạn năng có thể xử lý nhiều loại chuyển động, nhiệm vụ, và tương tác trong thế giới thực thậm chí còn gặp nhiều vấn đề hơn xe hơi tự lái — đặc biệt nếu robot đó có mang hình dáng con người.
Về mặt cơ học, robot hình người đã khá phức tạp, như đã được chứng minh qua những sáng tạo của hãng Boston Dynamics. Những con robot này có thể đi trên các bề mặt và địa hình khác nhau, thậm chí có thể lấy lại thăng bằng khi bị vấp hoặc bị xô đẩy. Chúng cũng có thể quét và “nhìn thấy” môi trường của mình với một mức độ chi tiết gần bằng xe hơi tự lái.
Tuy nhiên, theo các chuyên gia, điều đó còn lâu mới có thể được khai triển trong một môi trường không được kiểm soát, thậm chí bị hạn chế như ở nhà của chúng ta.
Ví dụ, các cuộc biểu diễn của Boston Dynamics vẫn dựa trên một môi trường cố định và thói quen được dàn dựng sẵn.
Ông Grizzle nói, “Cuộc biểu diễn được tổ chức chặt chẽ, như thể quý vị đang tham gia một cuộc thi thể dục dụng cụ vậy.”
Một phần của vấn đề là thiếu dữ liệu đào tạo. Những robot hiện hữu này vẫn còn khá đắt và thường được sản xuất riêng cho các tổ chức nghiên cứu. Ngay cả khi dữ liệu đào tạo được chia sẻ, thì dữ liệu đó vẫn rất ít ỏi so với dữ liệu dành cho xe hơi tự lái.
Ông Maxim Likhachev, giáo sư tại Viện Robot của Đại học Carnegie Mellon cho biết: “Khả năng thu thập đủ lượng dữ liệu đào tạo là một phương diện.”
“Nhưng chỉ mình phương diện đó thôi thì vẫn chưa đủ. Có một số vấn đề về cấp độ thuật toán. Làm thế nào để quý vị có khả năng học tập này kết hợp với khả năng suy luận căn bản — khả năng suy nghĩ, có thể nói như vậy — không chỉ học mà còn thực sự suy nghĩ.”
Ông cho biết, loại robot này cần phải có một số mức độ “suy luận có thảo luận” để “cho phép quý vị suy nghĩ thấu đáo và hiểu tại sao nó lại như vậy và nguyên nhân gây ra một số sự việc nhất định, sau đó đưa ra một chuỗi hành động.”
Giống như trong ví dụ về một cánh cửa bị một chiếc hộp chặn lại, thì robot này cần hiểu cánh cửa bị chặn nghĩa là gì để đưa ra một loạt các bước để giải quyết vấn đề này.
Có một số dấu hiệu cho thấy AI có khả năng suy luận và giải quyết vấn đề một cách ngẫu hứng. Chẳng hạn, bộ xử lý ngôn ngữ ChatGPT có thể tạo ra câu trả lời nghe có vẻ tự nhiên cho các câu hỏi mà bộ xử lý này chưa từng gặp trước đây.
Tuy nhiên, các chuyên gia chỉ ra rằng thật điên rồ khi nghĩ rằng việc gắn một ChatGPT vào robot sẽ cho phép con robot đó giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Một vấn đề là, AI này còn lâu mới đạt đến độ không xảy ra sai sót.
Những người dùng ChatGPT đã đưa ra vô số ví dụ rằng con robot này cung cấp các câu trả lời không đạt yêu cầu, có nguồn hạn hẹp, gây hiểu lầm, hoặc thậm chí sai sự thật.
Ông Grizzle nói: “Nếu quý vị hoặc tôi xem xét con robot này như là người biên tập bản sao và thực sự kiểm tra nguồn gốc của tất cả các tuyên bố đang được đưa ra, thì chúng ta sẽ tìm thấy rất nhiều sai sót.”
“Giờ thì, nếu những sai lầm tương tự được thực hiện trong các hành động thực tế, thì làm như vậy thường dẫn đến thứ gì đó bị hỏng hóc.”
Một số lỗi trong xử lý văn bản và hình ảnh bằng AI có xu hướng được hiểu là sự sáng tạo — một trò đùa vui nhộn. Tuy nhiên, ông Vasudevan chỉ ra rằng đó không phải là một đặc điểm được mong đợi ở những loại robot có ích trong thực tế.
“Giấy phép sáng tạo trong khoa nghiên cứu chế tạo robot có xu hướng là một điều không thể tha thứ.”
Nghịch lý thay, robot càng hữu ích về sức mạnh và tốc độ, thì những lỗi mà nó có thể mắc phải sẽ càng thảm khốc.
Ông Vasudevan châm biếm: “Nếu quý vị chế tạo một con robot thực sự mạnh mẽ, thì quý vị cũng đang chế tạo một cỗ máy tạo tai nạn thực sự mạnh mẽ.”
Một lần nữa, giải pháp này sẽ là điều chỉnh môi trường cho các con robot.
Trong vòng năm năm tới, chúng ta có thể chứng kiến các robot được khai triển trên các sàn nhà máy có khả năng hoạt động trong một môi trường bán kiểm soát, có khả năng xử lý các biến thể nhỏ trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong một môi trường ổn định. Ông Grizzle dự đoán rằng thay vì để những con robot trợ giúp con người, thì con người sẽ được đào tạo để làm việc với robot một cách an toàn và hiệu quả.
Ông nói: “Có một robot có thể cầm nhiều bộ phận trong tay, lắp ráp chúng và chuyển chúng cho con người, điều đó sẽ xảy ra.”
“Điều đó sẽ xảy ra và sẽ cách mạng hóa xã hội. Điều đó sẽ không xảy ra với tốc độ mà mọi người mong muốn.”
Ông Robert lập luận rằng thay vì phát triển một robot hình người phổ quát, thì sẽ thực tế hơn nếu phát triển những robot không phải hình người mà chỉ có thể thực hiện một số nhiệm vụ hạn chế, nhưng thực hiện các nhiệm vụ đó tốt hơn con người.
“Tại thời điểm này, điều đó khả thi hơn rất nhiều,” ông nói.
Chiến tranh robot
Một số chuyên gia gợi ý rằng quân sự là một lĩnh vực mà robot có khả năng tăng trưởng.
Ông Grizzle nói: “Tôi không thể mường tượng được bất cứ thứ gì thực sự tuyệt vời mà chúng ta có thể phát triển để mang lại lợi ích cho chúng ta trong gia đình, trong các nhà máy của chúng ta … mà không thể biến thành một thứ vũ khí.”
Quân đội Hoa Kỳ cũng như quân đội của các quốc gia khác từ lâu đã nỗ lực phát triển các robot chiến đấu.
Ông Nourbakhsh nói: “Thực sự có thể dễ dàng hơn khi cho robot lâm chiến.”
Các vấn đề như một con robot hạ được thứ gì đó hoặc phá hỏng thứ gì đó dường như không quan trọng bằng một khu vực chiến sự đang diễn ra.
Mặt khác, lợi thế của chúng dễ dàng nổi bật.
Một con robot không cần ăn uống, không mệt mỏi miễn là còn pin, có thể được lập trình để không bao giờ hoài nghi về các mệnh lệnh và không đào thoát khi bị bắn.
Robot này có thể đồng thời xử lý không chỉ những gì trong tầm nhìn của nó, mà còn cả thông tin đến từ các robot và phi cơ không người lái khác. Chúng thậm chí có thể đồng bộ hóa và phối hợp hỏa lực của mình một cách hoàn hảo.
“Nó có thể chính xác hơn, toàn diện hơn nhiều,” ông Robert nói, đồng thời gọi điều này là một “hệ số nhân lực lượng có thể thực sự thay đổi một cuộc chiến theo những cách mà chúng ta không lường trước được.”
Mặc dù robot hai chân vẫn dễ bị vấp ngã, nhưng robot bốn chân, chẳng hạn như robot Spot của Boston Dynamics, đã có thể xử lý nhiều loại địa hình và chướng ngại vật.
Khả năng này có thể được tăng cường hơn nữa bằng cách chế tạo robot cho các trường hợp cụ thể.
Ông Robert nói: “Nếu quý vị biết một robot sẽ ở trong một sa mạc, thì quý vị sẽ thiết kế một robot để ở trong một sa mạc.”
Pin vẫn không dùng được lâu, nhưng robot có thể được thiết kế ở dạng dễ hỏng — để tự hủy sau khi cạn kiệt đạn dược.
Ông nói: “Chúng được coi là đắt tiền, nhưng có thể tiêu xài được.”
Các robot này thậm chí có thể được lập trình để xác định các chiến binh của kẻ thù, không chỉ giữa người với người thông qua nhận dạng khuôn mặt, mà thậm chí còn theo thuật toán bằng cách nhận dạng một kiểu hành vi.
Ông Nourbakhsh cho biết nếu nhiệm vụ xác định mục tiêu được chuyển giao cho một AI, thì “quý vị sẽ có thể có một phi cơ không người lái ẩn nấp tìm kiếm các chữ ký kỹ thuật số và tín hiệu phù hợp rồi khai hỏa.”
“Điều đó dễ dàng hơn nhiều so với việc robot điều hướng khắp thành phố New York để giao bánh pizza.”
Cho đến nay, các robot sát thủ vẫn có thể bị qua mặt.
Ông Robert cho biết: “Nếu quý vị có thể tìm ra thuật toán này, nếu quý vị có thể tìm ra điểm yếu duy nhất nằm ở đâu, thì robot sẽ không thể thích ứng nhanh như vậy được.”
Tuy nhiên, hiệu quả của chúng được kỳ vọng là sẽ tăng lên với mỗi kiểu thiết kế và bản cập nhật nhu liệu mới.
Những robot chiến đấu tự hành như vậy gây ra hàng loạt vấn đề về đạo đức và thậm chí cả địa chính trị.
Từ quan điểm của quốc gia vốn khai triển các robot này, những lợi thế chính trị có thể phát sinh.
Ông Robert lưu ý: “Nếu quý vị là một chính trị gia, nếu binh sĩ Hoa Kỳ không thiệt mạng, thì sẽ không có lời than khóc nào để kêu gọi chấm dứt chiến tranh.”
Nếu không có áp lực chính trị như vậy, thì có thể các chính phủ sẽ sẵn sàng tiến hành chiến tranh vô thời hạn — miễn là ngân sách quân sự cho phép.
Ông cho hay: “Quý vị có thể mường tượng một viễn cảnh mà về căn bản mọi người rất hào hứng lâm trận và thậm chí còn sẵn sàng ở lại trong một cuộc chiến hơn nữa.”
Vậy điều gì sẽ xảy ra khi các robot sát thủ phạm lỗi?
“Nếu quý vị đặt một con robot vào một ngôi làng và robot này sát hại một số trẻ em vô tội, thì liệu chúng ta có nói rằng, ‘Chà, đó là một trục trặc kỹ thuật’ chăng?” ông Robert hỏi.
Ngay cả khi các robot này được hoàn thiện đến mức chúng sẽ ít có khả năng sát hại thường dân hơn một người lính, điều đó không có nghĩa là thương vong dân sự sẽ thực sự giảm xuống.
“Khi chúng ta tạo ra nhiều máy móc thông minh hơn trong thế giới của mình, thì nhìn chung chúng ta đã gây ra nhiều thiệt hại phụ hơn vì chúng ta tự nhủ rằng bom thông minh là chính xác hơn,” ông Nourbakhsh cho biết. “Nhưng thực tế là bom chính xác hơn có nghĩa là ở cấp độ hệ thống, chúng ta sẵn sàng sử dụng vũ khí này nhiều hơn. Vì vậy, ngay cả khi mỗi quả bom sát hại ít người vô tội hơn, thì chúng ta lại oanh tạc nhiều hơn để cuối cùng chúng ta tiêu diệt nhiều người vô tội hơn.”
Cũng đáng xem xét là bất cứ thứ gì mà một quốc gia đưa ra chiến trường gần như chắc chắn sẽ bị các đối thủ của mình sao chép.
Ông Nourbakhsh lập luận rằng cho dù là dân sự hay quân sự, thì gần như chắc chắn rằng các robot AI sẽ bị lạm dụng.
“Mọi người sẽ tìm các phương pháp để chiếm lấy công nghệ tương tự đó và sử dụng nó cho mục đích cá nhân của riêng họ,” ông cho biết, đồng thời dự đoán “robot phá hoại” hoặc “robot đe dọa” là những tội ác trong tương lai.
Nhóm tin tức Anh ngữ Epoch Times Tiếng Việt biên dịch
Quý vị tham khảo bản gốc từ The Epoch Times
