Khởi Đầu Kỷ Nguyên AI Trong vòng vài năm trở lại đây, thế giới chứng kiến sự trỗi dậy thần tốc của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) . Từ những thuật t...
Khởi Đầu Kỷ Nguyên AI
Trong vòng vài năm trở lại đây, thế giới chứng kiến sự trỗi dậy thần tốc của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI). Từ những thuật toán sơ khai, AI đã có những bước tiến vượt bậc, len lỏi vào mọi lĩnh vực của đời sống, kinh tế, khoa học và y tế. Ngòi nổ cho cuộc cách mạng này, không thể không nhắc đến công lao của các kỹ sư Google Brain với kiến trúc mạng nơ-ron Transformer năm 2017, một phát minh thay đổi cuộc chơitrong lĩnh vực học máy (machine learning). Transformer đã vượt mặt các thế hệ AI trước đó về khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) và đa dạng tác vụ, giúp AI "hiểu" ngôn ngữ của con người một cách tự nhiên và linh hoạt đến kinh ngạc. Cùng lúc đó, phần cứng cũng có những bước tiến vũ bão: từ chip xử lý trung tâm (CPU), bộ xử lý đồ họa (GPU) vốn làm mưa làm gió trong giới game thủ và thiết kế đồ họa, cho đến các bộ xử lý chuyên dụng cho AI như TPU (Tensor Processing Unit) của Google, hay NPU (Neural Processing Unit) trên các thiết bị di động. Sự cộng hưởng của những yếu tố thiên thời, địa lợi, nhân hòa này đã tạo nên một điểm "Big Bang" trong thế giới AI, khai sinh ra một kỷ nguyên mới với tiềm năng vô tận, song hành cùng những thách thức khó lường.
Bác Sĩ "Nghiện" Công Nghệ
Tôi, Trần Quốc Hoài, bác sĩ chuyên khoa phẫu thuật lồng ngực, mạch máu và tim mạch, nghe có vẻ lạc quẻ và xa lạ với AI phải không? Nhưng ít ai biết, tôi lại là một tín đồ công nghệ từ những năm tháng sinh viên mài đũng quần trên ghế giảng đường. Cái thời mà laptop cá nhân còn là một thứ xa xỉ phẩm, tôi đã cũng nhiều cách nài nỉ ba mua cho bạn laptop đầu tiên, đó là một khoảng tích góp của ba mẹ và còn phải mượn nợ để có đủ tiền. Và thế là… game over! Đam mê công nghệ trỗi dậy mạnh mẽ hơn cả bão dậy thì. Nói thật, tôi mê đến độ nợ môn như chúa Chổm và phải ngậm ngùi ở lại lớp một năm. Nhưng thật ra, ở lại là tại game cả :))! Cái cảm giác được chìm đắm trong thế giới ảo, chinh phục những tựa game kinh điển không giới hạn, nó cuốn hơn cả… crush (mà hồi đó cũng chưa có luôn :)). Mà cũng phải thông cảm, hồi đó chân ướt chân ráo vào đại học, kiến thức y khoa hoàn toàn xa lạ, không như toán lý hóa mà mình thích, sự choáng ngợp với dân tỉnh lẻ cô đơn như tôi, lại không có ai khai sáng định hướng, thêm mồi nhử game online, trượt dốc không phanh là chuyện thường (lại vớ được cái cớ để biện minh :)).
Chơi game vài tháng cũng nhạt. Cái đầu tò mò của dân chuyên toán lại bắt đầu nhảy số, nhiều câu hỏi như: Game được tạo ra như thế nào? Website vận hành ra sao? Mấy hacker siêu đẳng thường trò gì mà oách thế?... Thế là tôi lại cắm đầu vào mò kim đáy bể, tự học, tự mày mò một lĩnh vực hoàn toàn xa lạ nữa. Thời đó, tài liệu tiếng Việt về công nghệ đếm trên đầu ngón tay, muốn đào sâu cuốc bẫm, chỉ còn cách bập bẹ tiếng Anh qua sách, ebook, video các khóa học “tải lậu” từ Torrents. Với nền tảng tiếng anh 5 điểm, tôi dần có thể đọc được tài liệu tiếng anh, nghe hiểu được tiếng anh, nhưng tiếc là tiếng anh bồi, nói và viết tiếng anh của tôi cũng dạng 5đ vì thời đó chỉ đọc và xem video dạy công nghệ, phần mềm thôi. Nhớ lại, tôi có thể thức trắng đêm, bỏ học và đi lâm sàng (lại bùng học! :)) ), chỉ để nuốt trọn hết tài liệu này đến tài liệu khác về game, từ thiết kế đồ họa 3D, hoạt cảnh, ngôn ngữ lập trình game, engine game (Unity, Unreal Engine,...), chỉnh sửa ảnh (Photoshop), sửa video (Adobe Premiere, After Effects). Đến nỗi, chỉ trong một thời gian ngắn, tôi đã tự thân vận động viết được game nho nhỏ, đủ để bán dạo trên mấy chợ ứng dụng CodeCanyon, rồi tập tành code website tí tẹo bằng ngôn ngữ PHP huyền thoại một thời. Tất cả đều là tò mò và tìm kiếm, tìm một vài khóa học lại phát hiện ra hàng chục khóa khác, mỗi khóa lại thấy hay và học mò mẩm liên tục. Nghĩ lại cũng thấy mình cũng khá trâu bò, nhưng cái sự hiếu kỳ tuổi trẻ quả là vô giá (và trả giá :))) những kiến thức đó không chỉ giúp tôi hiểu về máy tính, cách internet vận hành, đến nỗi với các . -- Laptop cày đến tả tơi, bung khớp, bốc khói luôn. Nhớ có lần đang chiến game tăng ca, máy nóng quá đột tử, mở ra thấy mainboard (bo mạch chủ) bị nướng cả một góc! Đúng là của bền tại người mà!
Dạy Toán Online Thời Tiền Sử
Sau giai đoạn game thủ - coder nghiệp dư, tôi lại bén duyên với dạy học online, một lĩnh vực mà có lẽ lúc đó tôi là người tiên phong ứng dụng dạy học online cho học sinh cấp 2 cấp 3. Thời đó, YouTube mới nhen nhóm, tôi đã lọ mọ ghi hình các video dạy toán, rồi sau đó mạnh dạn mở lớp học online trực tuyến (live) cũng kha khá học sinh tham gia, giờ các bạn cũng đã lớn và ra trường hết rồi, khóa đó có bạn cũng học y khoa. Nghe học online bây giờ thì như cơm bữa, chứ hồi đó, công nghệ live còn xa xỉ lắm. Tôi phải thử nhiều phần mềm miễn phí đến tính phí dạng trial dùng thử (và hack trial), sau đó mới chọn được phần mềm chat và live của game thủ - Alo Alo (Garena) - để tương tác thời gian thực với học sinh. Và chế thêm TeamViewer để chia sẻ màn hình, hướng dẫn trực tiếp tận tay. Zoom, Meet, Teams thời đó đâu có như lúc này, Tôi cũng nghía qua Skype (hồi đó hot nhất), nhưng oái oăm thay, độ trễ (delay) cao khi giao tiếp và chia sẻ màn hình, dạy học online bị hạn chế dữ dội. Còn phần mềm chat live của game thủ thì độ trễ phải nói là rất thấp, quá phù hợp để dạy online, hơn hết lúc đó, có lẽ không có phần mềm nào được thiết kế ra để dạy online hết vậy. Chỉ có Alo Alo là mượt mà, gần như không độ trễ. Dân game thủ mà, trễ 1/100 giây là đã “chửi thề” rồi. Chính từ đó, tôi đã nhìn ra tiềm năng lớn của dạy học online. Thời đó, nổi đình đám trong giới học sinh cấp 3 là Học Mãi và Moon.vn, đi theo lối mòn video bài giảng thu sẵn. Sau này, đại dịch Covid-19 ập đến, sức mạnh của học online mới thực sự được khai quật, trở thành phao cứu sinh cho giáo dục. Nhưng quan điểm của tôi học online cũng như viên ngọc thô, nếu cả người dạy và người học không biết cách mài giũa, tận dụng, thì cũng chỉ là công cụ vô tri.
Sao Anh Hoài Ra Trường Hay Vậy?
Thời sinh viên của tôi dữ dội lắm! Bảng điểm thì lấp lánh dấu * (* là điểm thi lại). Thời gian cày game, code, dạy học online ngốn gần hết, thời gian học ở trường thì… đếm trên đầu ngón tay. Cứ thế, tôi vật lộn qua từng kỳ thi, cúp học như cơm bữa. Đến năm cuối, chật vật vượt qua 4 môn Nội, Ngoại, Sản, Nhi - những môn xương sống để xi cà que đến thi tốt nghiệp y khoa. Thi tốt nghiệp tôi cũng phải dính dấu * ở 2 môn thi: Nội-Nhi, Ngoại-Sản, tức là thi tốt nghiệp lần 2 với tất cả các môn thi tốt nghiệp. Vậy mà cuối cùng tôi vẫn vận dụng hết sức bình sinh để lết được ra trường. Mấy đứa em khóa trong khóa hay hỏi: Sao anh Hoài ra trường hay vậy?. Tôi chỉ cười trừ: Chắc tại… “số đỏ!” 👏. Và tôi cũng tốt nghiệp ĐH Y Dược TP.HCM danh giá đó chứ.
Nhưng có lẽ, vận may lớn nhất của tôi là sau khi ra trường, được đầu quân về làm việc chung với một người Sếp vừa giỏi chuyên môn, vừa có tâm có tầm. Sếp tạo mọi điều kiện để tôi được vẫy vùng phát triển bản thân trong ngành y. Thật ra, học đại học Y khoa cũng nhồi nhét cho mình một nền tảng cơ bản. Trải qua hơn 100 kỳ thi lớn nhỏ, chất lượng cũng phải có chút đỉnh chứ (tự an ủi! 😂). Nhất là khi tôi liều mình chọn chuyên ngành Ngoại lồng ngực, mạch máu và phẫu thuật tim - nghe thôi đã thấy ngộp thở với một sinh viên mới ra lò. Kiến thức y khoa nhồi nhét trong đầu cũng chỉ quanh quẩn điểm 6-7. Tôi nhận ra, thực tế lâm sàng ở Việt Nam còn nhiều điểm nghẽn, chất lượng đào tạo không đồng đều giữa các cơ sở, nên thực hành lâm sàng cũng không quá bài bản. Nếu mình cứ học gạo, làm theo lối mòn tư duy mà không tự kiểm chứng, không cập nhật kiến thức, thì sẽ có ngày “toang” thật. Vả lại, tôi đang điều trị sức của cộng đồng, mỗi bệnh nhân đều có một gia đình, và gia đình luôn yêu thương bất cứ ai. Thế là tôi lặn sâu khỏi thế giới ảo và đám bạn một thời gian, dồn hết tâm trí, dành 90% thời gian rãnh để nghiền ngẫm sách chuyên ngành. Từ textbook (sách giáo khoa gối đầu giường), đến các chuyên đề chuyên sâu về từng vấn đề, đặc biệt ngoại khoa thì không thể thiếu Atlas (sách ảnh giải phẫu). Sau này tôi nghĩ rằng, các kỹ năng mềm được hình thành khi chơi game 3D, công nghệ, và khả năng tự học cái mới giúp tôi có thể nhanh chóng tiếp cận kiến thức y khoa chuyên ngành một cách phong phú. Tôi nhận ra rằng những cái mình học ở trường Y chỉ là nền tảng cơ bản, khi đi làm bạn phải học những kiến thức chuyên sâu khác mà trường Y không thể dạy bạn, trường Y chỉ dạy bạn cách học, khả năng tư duy và giải quyết vấn đề để bạn có thể tiến bước trong sự nghiệp về sau. Chính những năm tháng tự học đó, tôi đã lấp đầy những lỗ hổng kiến thức, xây dựng nền tảng vững chắc cho sự nghiệp y khoa hiện tại. Và tôi thầm biết ơn người Sếp tốt đã dìu dắt tôi trên con đường trở thành một bác sĩ thực thụ.
Hack!
Tôi sinh ra trong khó khăn, lớn lên cũng không khấm khá hơn là bao. Nên trong đầu luôn ám ảnh phải tìm cách “hack” mọi thứ, hack phần mềm để sử dụng full tính năng thôi 😀. Nói thật, tôi hack phần mềm tùm lum, hầu như cái gì hack đượcl à tôi hack ngay, vừa để tìm hiểu cách tác giả suy nghĩ để viết ra phần mềm đó vừa để có thể xài premium một cách miễn phí. Lỡ có cái gì mình bó tay không hack được thì chắc chắn có hacker khác hack hộ, mình lấy về mà xài thôi 😀. Cũng vì cái tính cách đó, tất cả ứng dụng, phần mềm tôi chắp bút viết ra đều… miễn phí! Vì mình biết, phần mềm nào cũng sẽ hack được, vậy thôi miễn phí cho mấy hacker như mình khỏe 😀. Miễn phí nên tôi cũng ít khi bận tâm chuyện bảo trì, cập nhật. Một thân một mình cân vài project, thêm việc bảo trì, nâng cấp nữa thì đi sớm mất! Nhưng bù lại, tôi có được sự tự do sáng tạo không giới hạn, không bị trói buộc bởi deadline hay KPI nào cả.
10% thời gian rảnh rỗi còn lại (thật ra cũng không thảnh thơi lắm), tôi vẫn không dứt bỏ nghiệp code. Tôi vẫn âm thầm học và tìm hiểu hầu hết các ngôn ngữ lập trình thịnh hành, rồi ngứa tay tạo ra đủ thứ đồ chơi: phần mềm, game, website… sau này tôi tập trung vào web và phần mềm viết bằng ngôn ngữ của web hơn, vì viết 1 mã nguồn mà có thể xuất ra ứng dụng trên web, android, ios… nhiều ứng dụng của tôi cũng ra cơm ra rau á chứ. Đương nhiên, học hành chắp vá, nửa vời kiểu tay ngang như tôi thì không thể đi đến đâu. Tôi tin, đa số sinh viên Việt Nam mình cũng học kiểu đó. Nhưng được cái, người Việt mình đa tà lắm, khó khăn nào cũng vượt được hết. Và chính cái sự đa-zi-năng đó, đôi khi lại giúp mình có những góc nhìn độc đáo, sáng tạo hơn trong công việc chuyên môn, kể cả trong y khoa.
AI Ngu Ngơ giờ đã trưởng thành
Khi ChatGPT của openAI lộ diện, tôi cũng tò mò tìm hiểu ngay. Thử prompt (câu lệnh) vài dòng, kiểu như "10 cách làm việc online kiếm tiền"… ChatGPT trả lời chung chung, đa số mình điều biết hết rồi, thông tin thì tìm trên Google cũng có, thậm chí Google còn xịn sò hơn. Lúc đó, tôi kết luận vội vàng: AI… tầm thường!. Tôi cũng thử nghiệm nhiều con khác nhau như Copilot, Bard (tên của Gemini hồi đó), Phi, Meta Ollama,... kết quả cũng na ná nhau không quá đặc sắc. Tôi còn test thử ChatGPT bằng mấy câu hỏi khó nhằn về y khoa, kết quả cũng không mấy khả quan. Ví dụ, hỏi về "phác đồ điều trị tràn khí màng phổi áp lực", Lúc đó, tôi càng tin là mình đúng, AI không mấy đặc sắc. Sau này, khi sử dụng nhiều, tôi mới hiểu rằng, nếu bạn hỏi chung chung thì AI cũng sẽ trả lời chung chung mà thôi.
Vậy đó, AI trong mắt tôi lúc đó chỉ xoàng xĩnh vậy thôi. Cho đến khi tôi bắt đầu đọc các áp dụng thực tế mà cộng đồng mạng (dân AI, dân code) đã mô tả, chứng kiến cuộc đua nảy lửa giữa các ông lớn công nghệ để thai nghén ra những mô hình AI khủng bố hơn… thì tôi mới ngỡ ngàng. Hóa ra, mình đã quá chủ quan, đánh giá AI quá sớm. Giống như ếch ngồi đáy giếng. Bước ngoặt đến khi tôi đối diện một dự án lớn trong khoa, tôi bắt đầu sử dụng AI để brain storm và định hình nó giúp đỡ tôi gần như mọi thứ. AI lúc này như một người bạn đồng hành chân thành của tôi và giúp tôi hoàn thành dự án một cách vô cùng xuất sắc.
AI định Hướng Sự Thật, Không Tạo Ra Sự Thật
Kỷ nguyên AI đã chính thức khai màn. Chúng ta phải học cách chung sống hòa bình với AI, tận dụng AI để nâng cao năng suất, hiệu quả công việc. AI sẽ không soán ngôi con người, nhưng chắc chắn sẽ giúp con người khai phá ra những tiềm năng mới, đạt được những thành tựu đỉnh cao hơn trong cuộc đời. Quan trọng là chúng ta phải thấu hiểu bản chất của AI, sử dụng AI một cách thông thái và có trách nhiệm. AI là công cụ vạn năng, nhưng cũng có thể trở thành con dao hai lưỡi nếu chúng ta lạm dụng hoặc sử dụng sai mục đích. Và trong bối cảnh thông tin nhiễu loạn như hiện nay, AI càng cần phải được định hướng để phụng sự sự thật, chứ không phải tô vẽ ra sự thật theo ý đồ chủ quan của con người. Chúng ta cần kiểm soát chặt chẽ dữ liệu đầu vào của AI, đảm bảo tính chính xác, khách quan, và loại bỏ những thiên kiến (bias) có thể ẩn chứa trong dữ liệu. Đồng thời, cần có những cơ chế kiểm định nghiêm ngặt kết quả đầu ra của AI, tránh tình trạng AI tạo ra những thông tin sai lệch (hallucination) hoặc khuếch đại những thông tin giả mạo (misinformation), gây hậu quả khó lường.
AI và Y Tế: Thách Thức và Cơ Hội
Nhiều người băn khoăn: "AI có làm bác sĩ thất nghiệp không?". Tôi nghĩ, AI có thể thay thế một số công việc lặp đi lặp lại, đơn điệu, như hành chính, giấy tờ, thủ tục… nhưng đồng thời sẽ mở ra nhiều chân trời công việc mới, đòi hỏi kỹ năng cao hơn, sáng tạo hơn, như phát triển và vận hành các hệ thống AI trong y tế, đào tạo AI cho nhân viên y tế, nghiên cứu ứng dụng AI trong điều trị bệnh… Nhưng tuyệt đối, AI không thể thay thế tôi mổ cho những bệnh nhân thân yêu của tôi! Phẫu thuật là sự hòa quyện giữa kiến thức chuyên môn sâu rộng, kỹ năng thực hành điêu luyện, kinh nghiệm dày dặn, và cả… trái tim của người bác sĩ, sự đồng cảm, thấu hiểu với nỗi đau của bệnh nhân. AI có thể hỗ trợ trong chẩn đoán hình ảnh (medical imaging), robot phẫu thuật (robotic surgery) với độ chính xác có thể tuyệt đối, nhưng không thể thế chỗ hoàn toàn đôi tay vàng và khối óc linh hoạt của người bác sĩ phẫu thuật.
"AI có đúng tuyệt đối không?". Câu trả lời là "Không!". Tại sao? Vì AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model) như ChatGPT, Gemini… về bản chất là "học từ dữ liệu" (learn from data). Dữ liệu càng khổng lồ, càng đa dạng, AI càng thông thái. Nhưng dữ liệu cũng có thể chứa đựng sai sót, thiên kiến (bias), thậm chí là thông tin sai lệch (misinformation). AI hấp thụ được cả cái đúng lẫn cái sai, và đôi khi còn tái hiện lại những sai sót đó một cách ngây ngô (hallucination). Thực tế, có đến 91% các công ty hàng đầu đang rót vốn mạnh mẽ vào AI (theo thống kê của Gartner), và dự kiến thị trường AI trong y tế sẽ đạt ngưỡng hàng tỷ đô la trong những năm tới (ước tính khoảng 18 tỷ USD vào năm 2029, theo Fortune Business Insights). Điều đó cho thấy tiềm năng khổng lồ của AI, nhưng cũng cần phải thận trọng, kiểm soát, và đặc biệt là phải "kiểm định" chất lượng dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra của AI một cách nghiêm ngặt.
"Vậy bác sĩ có 'mất chén cơm' không?". Tôi nghĩ, không chỉ kỹ sư công nghệ, mà bác sĩ cũng phải học cách vận dụng AI để công tác khám chữa bệnh hiệu quả hơn. AI hiện tại chưa thể tự động hóa hoàn toàn mọi thứ, nhưng có thể trở thành "trợ thủ đắc lực" của bác sĩ, thậm chí là "cánh tay nối dài" của bác sĩ trong nhiều ca khó.
Ví dụ, AI có thể đảm nhiệm vai trò "thư ký y khoa ảo": nghe bệnh nhân trình bày bệnh, ghi chép hồ sơ bệnh án điện tử, gợi ý thực hiện cận lâm sàng, gợi ý kế hoạch theo dõi hoặc phẫu thuật, lên lịch hẹn khám, nhắc nhở lịch uống thuốc, ghi chú lịch họp, lên kế hoạch làm việc chi tiết cho bác sĩ, thậm chí là phiên dịch ngôn ngữ cho bệnh nhân nước ngoài…
AI có thể "nhắc nhở" bệnh nhân uống thuốc đúng giờ, nhắc bác sĩ gọi điện hỏi han tình hình bệnh nhân sau phẫu thuật, hỏi những câu gì ở từng bệnh nhân nào, đưa ra lời khuyên về chế độ ăn uống, tập luyện phù hợp với từng bệnh nhân, cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe (personalized healthcare).
AI có thể là "phần mềm quản lý bệnh án điện tử" thông minh, lưu trữ dữ liệu bệnh nhân một cách khoa học, dễ dàng truy cập, tìm kiếm thông tin bệnh sử, kết quả xét nghiệm, chẩn đoán hình ảnh… giúp bác sĩ có cái nhìn tổng quan và toàn diện về tình trạng bệnh nhân. Và tôi nghĩ sau này các phần mềm y khoa sẽ dần bị thay thế bởi phần mềm AI, nơi mà bác sĩ chỉ ra lệnh, AI sẽ đọc dữ liệu trong database và giúp người dùng truy cập thông tin chính xác và nhanh nhất.
Quan trọng hơn, AI có thể "tư vấn" cho bác sĩ trên từng bệnh nhân cụ thể, hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (clinical decision support system - CDSS). Ví dụ, với bệnh nhân A bị hen suyễn, nhịp tim nhanh, đã phẫu thuật van tim cơ học… hỏi tôi: "Bác sĩ ơi, tôi bị cảm, nhà thuốc bán cho mấy loại thuốc này, uống được không?". Thay vì phải lục tung sách vở, tra cứu tương tác thuốc, tôi chỉ cần tham vấn AI: "Bệnh nhân này có tiền sử gì…, sẽ uống các thuốc cảm này…, phản ứng có thể xảy ra là gì, cần theo dõi những gì?". Chỉ trong vòng tích tắc chưa đến 10 giây, AI đã cung cấp cho tôi một "chiến lược toàn diện". Tôi có thể dựa vào đó, giải thích lại cho bệnh nhân hiểu bằng ngôn ngữ dễ hiểu của mình, đưa ra lời khuyên tối ưu nhất. Thậm chí, AI còn có thể giúp tôi dự đoán nguy cơ biến chứng sau phẫu thuật, tiên lượng bệnh, và đề xuất phác đồ điều trị tối tân cho từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu lớn (Big Data) và các nghiên cứu khoa học mới nhất (Evidence-Based Medicine).
"Kiểm Soát và Kiểm Định" - Chìa Khóa Thành Công
Đương nhiên, mọi thứ phải luôn được kiểm soát và kiểm định chặt chẽ đúng sai. AI không phải là "thánh", không phải lúc nào cũng chuẩn chỉnh tuyệt đối. Nó học từ những gì chúng ta "dạy". Bạn "dạy" đúng, nó sẽ nói đúng. Bạn "dạy" sai, nó sẽ "nhả" ra cái sai đó. AI đôi khi khó bảo lắm, uốn nắn khó lắm! Khi thấu hiểu được cách AI học, chúng ta mới vỡ lẽ rằng, AI thật ra… đúng là "chả biết gì"! Nó chỉ biết ký tự, mã hóa ký tự, và lần mò ra sự liên quan giữa các ký tự đó dựa trên các thuật toán thống kê (statistical algorithms) phức tạp. Nó không hiểu "Mặt trời mọc ở hướng đông" là gì. Nó chỉ biết rằng, khi bạn viết "Mặt trời mọc ở hướng...", thì từ tiếp theo hợp lý nhất là "đông", với tỉ lệ ăn khớp có thể lên đến 95%. Và tỉ lệ 5% còn lại là "không gian sáng tạo" của AI, nơi nó có thể "tạo ra" những câu trả lời bất ngờ, đôi khi vượt xa mong đợi của chúng ta.
Vậy đó, AI là một công cụ lợi hại, nhưng cũng cần được sử dụng một cách thông minh và có trách nhiệm. Trong y tế, AI có thể hỗ trợ bác sĩ, nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, giảm thiểu sai sót y khoa (medical errors), nhưng không thể đóng thế hoàn toàn vai trò của con người. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) và trí tuệ con người (Human Intelligence) mới là chìa khóa vạn năng để tạo ra những đột phá thực sự trong tương lai, mang lại lợi ích to lớn cho sức khỏe nhân loại.
Bình luận