Giáo sư Yann LeCun, một trong những nhân vật có tầm ảnh hưởng lớn nhất trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo tại Meta, vừa chia sẻ những quan điểm thẳng thắn về thách thức của các nhà khoa học trong kỷ nguyên thông tin hiện nay.
Thực trạng đáng báo động
Trong một bài đăng gần đây, LeCun nhấn mạnh rằng các nhà khoa học dành nhiều thập kỷ để học cách đo lường chính xác, phân biệt giữa tín hiệu và nhiễu, cũng như nhận diện sự khác biệt giữa mối nguy hại (hazard) và rủi ro (risk). Tuy nhiên, ông bày tỏ sự mệt mỏi khi chứng kiến "nỗi sợ hãi lấn át dữ liệu" một cách thường xuyên trên các nền tảng mạng xã hội.
Tầm quan trọng của dữ liệu
Thông điệp của LeCun không chỉ giới hạn trong nghiên cứu AI mà còn là lời cảnh báo chung cho việc tiếp nhận thông tin khoa học. Ông cho rằng việc công chúng phản ứng dựa trên cảm xúc thay vì các con số thực tế đang gây khó khăn cho nỗ lực truyền đạt các thành tựu và rủi ro thực sự của công nghệ.
Góc nhìn từ chuyên gia
Là người ủng hộ mạnh mẽ AI nguồn mở, LeCun thường xuyên lên tiếng chống lại những lo ngại thái quá về "rủi ro tồn vong" của AI. Lời chia sẻ này một lần nữa khẳng định quan điểm của ông: khoa học cần được dẫn dắt bởi dữ liệu và tư duy phản biện, thay vì bị định hình bởi những lo sợ chưa có cơ sở.