Hạn chế

Điều hướng qua những Hạn chế của AI

Các trường hợp sử dụng mà AI Tạo sinh chưa đáp ứng được #

Điều hướng qua những Hạn chế của AI

Mặc dù AI Tạo sinh (GenAI) đã thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong nhiều lĩnh vực, các tổ chức cần hiểu rõ những hạn chế của nó. Nhận biết được những điểm yếu của GenAI không chỉ ngăn chặn việc phân bổ nguồn lực sai lệch mà còn đảm bảo rằng các giải pháp thay thế, có thể hiệu quả hơn, được xem xét khi thích hợp. Phần này khám phá các trường hợp sử dụng và kịch bản cụ thể mà công nghệ GenAI hiện tại có thể không phải là lựa chọn tối ưu.

1. Ra quyết định quan trọng #

Các mô hình GenAI, dù tinh vi, vẫn thiếu sự hiểu biết thực sự và có thể tạo ra thông tin được trình bày một cách tự tin nhưng không chính xác (hiện tượng được gọi là “ảo giác”). Điều này khiến chúng không phù hợp cho các quy trình ra quyết định quan trọng, đặc biệt là trong các lĩnh vực như:

  • Chẩn đoán Y tế: Mặc dù GenAI có thể hỗ trợ trong việc thu thập thông tin, nó không nên là cơ sở duy nhất cho chẩn đoán y tế hoặc kế hoạch điều trị.
  • Phán quyết Pháp lý: Việc diễn giải tinh tế về luật pháp và tiền lệ đòi hỏi chuyên môn của con người mà GenAI không thể sao chép một cách đáng tin cậy.
  • Đầu tư Tài chính: Mặc dù GenAI có thể phân tích xu hướng, việc đưa ra quyết định tài chính quan trọng chỉ dựa trên lời khuyên do AI tạo ra mang lại rủi ro đáng kể.

Tại sao nó chưa đáp ứng được: GenAI thiếu sự hiểu biết thực tế, trách nhiệm giải trình, và khả năng xem xét các ý nghĩa đạo đức quan trọng trong những kịch bản quan trọng này.

2. Nhiệm vụ đòi hỏi Trí tuệ Cảm xúc #

Mặc dù GenAI có thể mô phỏng sự đồng cảm ở một mức độ nào đó, về cơ bản nó thiếu trí tuệ cảm xúc thực sự. Hạn chế này trở nên rõ ràng trong:

  • Tư vấn Đau buồn: Bản chất tinh tế, sâu sắc cá nhân của việc tư vấn đau buồn đòi hỏi sự đồng cảm và kinh nghiệm của con người.
  • Lãnh đạo trong Tình huống Khủng hoảng: Lãnh đạo hiệu quả trong khủng hoảng thường đòi hỏi việc đọc các dấu hiệu cảm xúc tinh tế và đưa ra quyết định trực giác dựa trên nhiều năm kinh nghiệm của con người.
  • Giải quyết Xung đột: Giải quyết xung đột giữa các cá nhân hoặc bộ phận đòi hỏi sự hiểu biết về cảm xúc và giao tiếp tinh tế mà GenAI không thể cung cấp.

Tại sao nó chưa đáp ứng được: GenAI không thể thực sự hiểu hoặc đáp lại cảm xúc, hạn chế hiệu quả của nó trong các kịch bản mà trí tuệ cảm xúc là tối quan trọng.

3. Nhiệm vụ Sáng tạo đòi hỏi Tính Nguyên bản #

Mặc dù GenAI có thể tạo ra nội dung sáng tạo, về cơ bản nó kết hợp lại và ngoại suy từ dữ liệu hiện có. Điều này dẫn đến những hạn chế trong:

  • Lý thuyết Khoa học Đột phá: Các lý thuyết khoa học thực sự mới thường đòi hỏi những bước nhảy vọt trực giác và hiểu biết liên ngành mà các mô hình GenAI không được thiết kế để thực hiện.
  • Phong trào Nghệ thuật Cách mạng: Mặc dù GenAI có thể bắt chước các phong cách hiện có, việc khởi xướng các phong trào nghệ thuật hoàn toàn mới đòi hỏi mức độ hiểu biết văn hóa và ý định mà AI còn thiếu.
  • Mô hình Kinh doanh Đột phá: Tạo ra các mô hình kinh doanh làm thay đổi cơ bản các ngành công nghiệp thường đòi hỏi những hiểu biết vượt ra ngoài việc nhận diện mẫu trong dữ liệu hiện có.

Tại sao nó chưa đáp ứng được: GenAI bị giới hạn bởi dữ liệu đào tạo của nó và thiếu khả năng tạo ra những ý tưởng thực sự nguyên bản vượt qua các mô hình hiện có.

4. Nhiệm vụ đòi hỏi Tương tác Vật lý hoặc Trải nghiệm Cảm giác #

GenAI hoạt động trong lĩnh vực kỹ thuật số và thiếu sự hiện diện vật lý, điều này hạn chế khả năng áp dụng của nó trong:

  • Thủ công và Kỹ năng Vật lý: Các nhiệm vụ như làm mộc, phẫu thuật, hoặc chơi nhạc cụ đòi hỏi phản hồi vật lý và kỹ năng vận động tinh.
  • Kiểm soát Chất lượng cho Sản phẩm Vật lý: Đánh giá chất lượng của hàng hóa vật lý thường đòi hỏi các đầu vào cảm giác (chạm, ngửi, nếm) mà GenAI không thể sao chép.
  • Ứng phó Khẩn cấp: Người ứng cứu đầu tiên cần đưa ra quyết định trong tích tắc dựa trên các dấu hiệu môi trường vật lý mà GenAI không thể nhận thức được.

Tại sao nó chưa đáp ứng được: Thiếu sự hiện diện vật lý và trải nghiệm cảm giác hạn chế hiệu quả của GenAI trong các nhiệm vụ đòi hỏi tương tác với thế giới vật lý.

5. Ra quyết định Động trong Thời gian Thực #

Mặc dù GenAI có thể xử lý thông tin nhanh chóng, nó gặp khó khăn trong việc ra quyết định thời gian thực trong môi trường cực kỳ năng động:

  • Huấn luyện Thể thao: Đưa ra quyết định chiến thuật trong tích tắc trong trận đấu đòi hỏi mức độ phân tích thời gian thực và trực giác mà các mô hình GenAI hiện tại không thể đáp ứng.
  • Chiến thuật Quân sự: Quyết định trên chiến trường đòi hỏi phản ứng ngay lập tức với điều kiện thay đổi nhanh chóng vượt ra ngoài các kịch bản đã định trước.
  • Quản lý Sự kiện Trực tiếp: Quản lý các tình huống bất ngờ trong các sự kiện trực tiếp đòi hỏi tư duy nhanh và khả năng thích ứng mà GenAI hiện tại còn thiếu.

Tại sao nó chưa đáp ứng được: Các mô hình GenAI, mặc dù nhanh, không được thiết kế cho loại ra quyết định tức thời, thích ứng cần thiết trong những kịch bản này.

6. Nhiệm vụ đòi hỏi Giải thích Lý luận #

Trong nhiều bối cảnh chuyên nghiệp và quy định, việc cung cấp câu trả lời hoặc quyết định là chưa đủ - lý do đằng sau nó phải được giải thích:

  • Tuân thủ Quy định: Nhiều ngành công nghiệp đòi hỏi quy trình ra quyết định rõ ràng, có thể kiểm toán mà các mô hình GenAI hiện tại gặp khó khăn trong việc cung cấp.
  • Nghiên cứu Học thuật: Quá trình đánh giá ngang hàng đòi hỏi giải thích rõ ràng về phương pháp và lý luận, điều mà GenAI thường không thể cung cấp một cách thỏa đáng.
  • Lập luận Pháp lý: Xây dựng lập luận pháp lý đòi hỏi một chuỗi lý luận rõ ràng có thể được xem xét và tranh luận, điều này vượt quá khả năng hiện tại của GenAI.

Tại sao nó chưa đáp ứng được: Bản chất “hộp đen” của nhiều mô hình GenAI khiến việc cung cấp giải thích rõ ràng, từng bước cho đầu ra của chúng trở nên khó khăn.

Điểm chính cho Lãnh đạo #

  • CEO: Hiểu rằng GenAI là một công cụ mạnh mẽ nhưng không phải là thuốc chữa bách bệnh. Đầu tư vào chuyên môn của con người cho các quyết định quan trọng và lãnh đạo sáng tạo.
  • COO: Triển khai GenAI trong các hoạt động mà nó xuất sắc, nhưng duy trì giám sát của con người đối với các quy trình phức tạp, tinh tế, đặc biệt là những quy trình liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ vật lý.
  • CPO: Tận dụng GenAI để nâng cao tính năng sản phẩm, nhưng dựa vào hiểu biết của con người cho những đổi mới đột phá và thiết kế trải nghiệm người dùng đòi hỏi sự đồng cảm sâu sắc.
  • CTO: Phát triển một cách tiếp cận kết hợp kết hợp điểm mạnh của GenAI với các phương pháp truyền thống, đặc biệt là đối với các hệ thống quan trọng và những hệ thống đòi hỏi dấu vết kiểm toán rõ ràng.

Hộp Thông tin: Mùa đông AI và Bài học cho Kỳ vọng về GenAI #

Lịch sử của AI đã chứng kiến những giai đoạn phấn khích lớn tiếp theo là thất vọng và giảm tài trợ, được gọi là “mùa đông AI”. Những giai đoạn đáng chú ý nhất xảy ra vào những năm 1970 và cuối những năm 1980, khi những lời hứa về AI giống con người không thành hiện thực.

Bài học chính:

  1. Tránh quá phóng đại khả năng: Hãy thực tế về những gì GenAI có thể và không thể làm.
  2. Tập trung vào các ứng dụng cụ thể, có thể đạt được thay vì trí thông minh tổng quát giống con người.
  3. Duy trì chiến lược đầu tư cân bằng không quá phụ thuộc vào một công nghệ duy nhất.
  4. Liên tục đánh giá lại và điều chỉnh kỳ vọng dựa trên kết quả thực tế.

Bằng cách hiểu những chu kỳ lịch sử này, các tổ chức có thể điều hướng tốt hơn qua cuộc cách mạng GenAI hiện tại, duy trì sự nhiệt tình trong khi đặt ra kỳ vọng thực tế và chuẩn bị cho những thách thức tiềm ẩn phía trước.