Chủ biên PHẠM VĂN THIỀU VŨ CÔNG LẬP NGUYỄN VĂN LIỄN Copyright © 2014 by Nicholas Carr All rights reserved Bản tiếng Việt © NXB Trẻ, 2015 BIỂU GHI BIÊN MỤC TRƯỚC XUẤT BẢN DO THƯ VIỆN KHTH TP.HCM THỰC HIỆN General Sciences Library Cataloging-in-Publication Data Carr, Nicholas G., 1959 Lồng kính : tự động hóa / Nicholas Carr ; Phạm Văn Thiều [và nh.ng khác] chủ biên ; Vũ Duy Mẫn dịch - T.P Hồ Chí Minh : Trẻ, 2015 346 tr ; 21 cm Nguyên : The glass cage : automation and us Công nghệ Khía cạnh xã hội Tự động hóa Khía cạnh xã hội I Phạm Văn Thiều II Vũ Duy Mẫn III Ts IV Ts: Glass cage : automation and us 303.483 ddc 23 C312 Tặng Ann MỤC LỤC GIỚI THIỆU CẢNH BÁO CHO NGƯỜI VẬN HÀNH 11 CHƯƠNG MỘT HÀNH KHÁCH 14 CHƯƠNG HAI ROBOT Ở CỔNG 36 CHƯƠNG BA CHẾ ĐỘ LÁI TỰ ĐỘNG 65 CHƯƠNG BỐN HIỆU ỨNG THỐI HĨA GIẢI LAO, VỚI NHỮNG CON CHUỘT MÚA 91 119 CHƯƠNG NĂM MÁY TÍNH CỔ-TRẮNG 126 CHƯƠNG SÁU THẾ GIỚI VÀ MÀN HÌNH 167 CHƯƠNG BẢY TỰ ĐỘNG HÓA CHO MỌI NGƯỜI 202 GIẢI LAO, VỚI KẺ CƯỚP MỘ 233 CHƯƠNG TÁM MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI BÊN TRONG BẠN 241 CHƯƠNG CHÍN TÌNH YÊU BIẾN ĐỒNG LẦY THÀNH DÃY PHỐ 278 CHÚ THÍCH 308 LỜI CẢM TẠ 335 152 LỒNG KÍNH việc máy móc suy nghĩ người khơng suy nghĩ?” nhà sử học công nghệ, George Dyson, hỏi năm 2008.37 Đó câu hỏi bật tiếp tục chuyển trách nhiệm phân tích định cho máy tính Khả mở rộng hệ thống hỗ trợ định để hướng dẫn suy nghĩ bác sĩ, để kiểm sốt số khía cạnh việc định y tế, phản ánh gia tăng đầy kịch tính gần tin học Khi bác sĩ thực chẩn đoán, họ dựa vào kiến thức với lượng thông tin chuyên ngành khổng lồ học qua nhiều năm đào tạo nghiêm ngặt nghiên cứu tạp chí y khoa tài liệu liên quan khác Cho đến gần đây, cịn khó khăn, khơng phải khơng thể, để máy tính tái tạo kiến thức chuyên ngành sâu thường kiến thức ngầm Nhưng tiến vượt bậc tốc độ xử lý, việc giảm nhanh chi phí lưu trữ liệu kết nối mạng, đột phá phương pháp trí tuệ nhân tạo xử lý ngơn ngữ tự nhiên nhận dạng hình mẫu làm thay đổi tất Máy tính trở nên thơng thạo việc xem xét giải thích lượng lớn văn thông tin khác Bằng cách phát mối tương quan liệu – đặc điểm tượng có xu hướng tìm thấy xuất đồng thời hay – máy tính thường cho dự đốn xác, chẳng hạn tính tốn xác suất mà bệnh nhân với tập hợp triệu chứng có phát triển bệnh đặc biệt, khả để bệnh nhân với bệnh phù hợp với loại thuốc phác đồ điều trị Thông qua kỹ thuật học-máy định mạng thần kinh để mơ hình hóa cách động mối quan hệ M áy tính c ổ - tr ắ ng 153 thống kê phức tạp tượng, máy tính tinh chỉnh cách thức đưa dự đoán chúng xử lý nhiều liệu nhận phản hồi độ xác dự đốn trước đó.38 Các trọng số chúng gán cho biến khác xác hơn, tính tốn xác suất chúng phản ánh tốt xảy giới thực Giống người, máy tính ngày hơm trở nên thơng minh chúng có thêm kinh nghiệm Một số nhà khoa học máy tính tin vi mạch “neuromorphic” (mô hệ thần kinh), có cài đặt giao thức học-máy, làm tăng khả học hỏi máy tính năm tới Máy móc trở nên sáng suốt Chúng ta giận với ý tưởng máy tính “khơn” “thơng minh”, thực tế chúng thiếu am hiểu, đồng cảm, sáng suốt bác sĩ, máy tính tái tạo nhiều phán bác sĩ thơng qua phân tích thống kê lượng lớn thơng tin kỹ thuật số – biết đến “dữ liệu lớn” Nhiều số tranh cãi trước ý nghĩa trí tuệ lại đưa bàn thảo sức mạnh tính tốn siêu tốc máy móc xử lý liệu ngày Các kỹ chẩn đốn máy tính ngày tốt Khi nhiều liệu bệnh nhân thu thập lưu trữ dạng hồ sơ điện tử, hình ảnh số hóa, kết xét nghiệm, thay đổi dược phẩm, và, tương lai không-quá-xa, thông tin đọc từ cảm biến sinh học ứng dụng theo dõi sức khỏe cá nhân, máy tính trở nên thành thạo việc tìm mối tương quan tính tốn xác suất mức chi tiết chưa thấy Các biểu mẫu hướng dẫn trở nên toàn diện kỹ lưỡng Với nỗ lực để đạt hiệu cao việc chăm sóc sức 154 LỒNG KÍNH khỏe, thấy đặc tính Taylorist tối ưu hóa tiêu chuẩn hóa ngự trị khắp lĩnh vực y tế Xu hướng mạnh mẽ hướng tới việc thay phán lâm sàng kết thống kê gọi y-học-dựa-trên-bằng-chứng thắng Các bác sĩ phải đối mặt với áp lực ngày tăng, khơng phải hồn tồn sắc lệnh quản lý, để nhường lại nhiều quyền kiểm soát định chẩn đoán điều trị cho phần mềm Nói cách hà khắc khơng xác, nhiều bác sĩ sớm nhận thấy đóng vai trị cảm biến người để thu thập thơng tin cho máy tính định Bác sĩ khám bệnh nhân nhập liệu vào mẫu điện tử, máy tính huy việc gợi ý chẩn đoán đề xuất phương pháp điều trị Qua gia tăng ổn định tự động hóa máy tính hệ phân cấp Bright, bác sĩ dường định hướng để trải nghiệm, số lĩnh vực hành nghề họ, giảm thiểu kỹ thời xảy với công nhân xưởng máy Họ không đơn độc Sự xâm nhập máy tính vào cơng việc chun nghiệp bậc cao xảy khắp nơi Chúng ta thấy tư kiểm toán viên doanh nghiệp định hình hệ thống chuyên gia việc dự đoán rủi ro thay đổi khác Các chuyên gia tài khác, từ giám đốc tín dụng tới nhà quản lý đầu tư, dựa vào mơ hình máy tính để hướng dẫn định, Phố Wall ngày phần lớn quyền kiểm sốt máy tính tìm kiếm tương quan người lập trình chúng Số người làm đại lý giao dịch viên chứng khoán thành phố New York giảm tới 1/3, từ 150 ngàn xuống 100 ngàn năm 2000 2013, mặc cho thực tế cơng ty Phố M áy tính c ổ - tr ắ ng 155 Wall thường thu lợi nhuận kỷ lục Mục tiêu cao công ty môi giới ngân hàng đầu tư “tự động hóa hệ thống loại bỏ giao dịch viên,” nhà phân tích cơng nghiệp tài giải thích cho phóng viên hãng Bloomberg Đối với giao dịch viên lại, “tất họ làm nhấn nút hình máy tính.”39 Đó thật khơng việc giao dịch cổ phiếu trái phiếu đơn giản mà cách định dạng giao dịch hợp đồng tài phức tạp Ashwin Parameswaran, nhà phân tích cơng nghệ cựu giám đốc ngân hàng đầu tư, lưu ý “các ngân hàng thực nỗ lực đáng kể để giảm số lượng kỹ kiến thức cần thiết để định giá bn bán chứng khốn phái sinh Các hệ thống thương mại sửa đổi để ngày nhiều tri thức nhúng vào phần mềm.”40 Các thuật toán dự đoán thâm nhập vào địa hạt tư mạo hiểm, nơi nhà đầu tư hàng đầu từ lâu tự hào thông thạo họ cho kinh doanh đổi Những công ty tư mạo hiểm Ironstone Group Google Ventures sử dụng máy tính để phát hình mẫu hồ sơ thành công kinh doanh, họ đặt cược theo Một xu hướng tương tự diễn lĩnh vực luật Trong nhiều năm qua, luật sư phụ thuộc vào máy tính để tìm kiếm sở liệu pháp lý chuẩn bị tài liệu Gần đây, phần mềm đóng vai trò trung tâm văn phòng luật Quá trình quan trọng việc khám phá tài liệu, đó, cách truyền thống, luật sư vào nghề trợ lý đọc qua hàng đống thư từ, email, ghi để tìm kiếm chứng cứ, phần lớn tự động hóa Máy tính phân tích hàng ngàn trang tài liệu số hóa 156 LỒNG KÍNH vài giây Sử dụng phần mềm e-Discovery với thuật tốn phân tích ngơn ngữ, máy tính khơng tìm từ câu có liên quan mà cịn phát mắc xích kiện, mối quan hệ người với nhau, chí cảm xúc động thúc đẩy cá nhân Một máy tính đơn lẻ đảm nhiệm cơng việc hàng chục chuyên viên lương cao Phần mềm chuẩn bị tài liệu nâng cấp Bằng cách điền danh sách kiểm tra đơn giản, luật sư lập hợp đồng phức tạp hay hai đồng hồ – công việc trước phải tiêu tốn nhiều ngày Phía trước thay đổi lớn Các công ty phần mềm pháp lý bắt đầu phát triển thuật toán dự đoán thống kê cách phân tích hàng ngàn vụ tố tụng trước đây, qua đề nghị chiến lược tố tụng có xác suất thành cơng cao, chẳng hạn lựa chọn nơi lập tòa xử án điều khoản thỏa thuận dàn xếp Phần mềm sớm thực loại phán mà đến đòi hỏi kinh nghiệm sáng suốt luật sư tranh tụng lành nghề.41 Lex Machina, cơng ty hình thành vào năm 2010 nhóm giáo sư luật nhà khoa học máy tính Đại học Stanford, đưa kịch tới Với sở liệu bao gồm khoảng 150 ngàn vụ tố tụng sở hữu trí tuệ, họ dùng máy tính để thực phân tích dự đốn kết vụ kiện sáng chế nhiều kịch khác nhau, có tính đến tịa án, chủ tọa phiên tịa luật sư tham gia, đương sự, kết vụ kiện có liên quan, yếu tố khác Các thuật toán dự đoán đảm nhiệm nhiều quyền kiểm soát định đưa giám đốc điều M áy tính c ổ - tr ắ ng 157 hành doanh nghiệp Các công ty chi hàng tỉ dollar năm cho phần mềm “phân tích người” để tự động hóa định tuyển dụng, trả lương, thăng cấp Xerox dựa hồn tồn vào máy tính để lựa chọn ứng viên cho năm mươi ngàn việc làm trung-tâm-cuộc-gọi họ Các ứng cử viên ngồi trước máy tính làm kiểm tra 30 phút cá tính, phần mềm tuyển dụng cho họ điểm số phản ánh khả làm việc tốt, đáng tin cậy, gắn bó với cơng việc họ Công ty tuyển dụng người đạt điểm cao từ chối người có điểm thấp.42 Hãng UPS sử dụng thuật toán dự đoán để vạch lộ trình ngày cho tài xế họ Các nhà bán lẻ sử dụng chúng để xác định cách xếp hàng hóa tối ưu kệ hàng Các nhà tiếp thị quan quảng cáo sử dụng chúng để tìm kiếm địa điểm thời gian chạy quảng cáo đưa thông báo khuyến mạng xã hội Các nhà quản lý ngày thấy đóng vai trị phục tùng phần mềm Họ xem xét đóng dấu kế hoạch định tạo máy tính Có mỉa mai Trong việc chuyển đổi trung tâm kinh tế từ hàng hóa vật chất sang dịng liệu, máy tính mang lại địa vị thịnh vượng cho người lao động lĩnh vực thông tin thập kỷ cuối kỷ 20 Những người sống nghề thao tác tín hiệu biểu tượng hình trở thành ngơi kinh tế mới, công việc nhà máy từ lâu thuộc tầng lớp trung lưu chuyển nước trao cho robot Các bong bóng dot-com cuối năm 1990, mà vài năm phấn khích, nhiều cải tn từ mạng máy tính 158 LỒNG KÍNH vào tài khoản mơi giới cá nhân, dường báo trước khởi đầu thời đại hồng kim hội kinh tế khơng giới hạn – điều mà người ủng hộ công nghệ đặt cho tên gọi “sự bùng nổ dài (long boom)” Nhưng thời gian tươi đẹp phù du Bây thấy rằng, Norbert Wiener dự đốn, tự động hóa khơng ưa chuộng Máy tính cơng cụ tốt việc phân tích biểu tượng, phân tích quản lý thơng tin chúng huy chuyển động robot công nghiệp Ngay người vận hành hệ thống máy tính phức tạp bị việc vào tay phần mềm, trung tâm liệu, nhà máy, ngày trở nên tự động Các hệ máy chủ lớn điều hành công ty Google, Amazon Apple tự hoạt động Nhờ q trình ảo hóa, kỹ thuật công nghệ sử dụng phần mềm để tái tạo chức thành phần phần cứng máy chủ, hoạt động sở giám sát kiểm soát thuật toán Các vấn đề mạng lỗi ứng dụng tự động phát sửa chữa, thường vài giây Có thể cho việc “trí thức hóa lao động” cuối kỷ 20, học giả truyền thông người Ý Franco Berardi gọi nó,43 tiền thân việc tự động hóa trí tuệ đầu kỷ 21 Ln mạo hiểm để suy đốn máy tính xa tới đâu việc mô hiểu biết phán đoán người Những ngoại suy dựa xu hướng tính tốn gần dẫn tới ảo tưởng Nhưng giả thiết, trái ngược với hứa hẹn độ người truyền bá dữ-liệu-lớn, có giới hạn khả áp dụng tính hữu dụng dự đốn dựa-trên-tương-quan hình thức khác phân M áy tính c ổ - tr ắ ng 159 tích thống kê, rõ ràng máy tính cịn chặng đường dài để chạm tới giới hạn Đầu năm 2011, siêu máy tính Watson IBM chiếm vương miện vô địch Jeopardy!, đánh bại hai đấu thủ hàng đầu chương trình đố vui, thấy kịch nơi mà tài phân tích máy tính tiến tới Khả giải mã bí ẩn Watson đáng kinh ngạc, theo tiêu chuẩn lập trình trí tuệ nhân tạo đại, máy tính khơng thực kỳ cơng vượt trội Đó là, bản, tìm kiếm sở liệu khổng lồ tư liệu cho câu trả lời tiềm sau đó, cách làm việc đồng thời qua loạt quy trình dự đốn, xác định câu trả lời có xác suất cao Nhưng thực kỳ cơng cách nhanh chóng tới mức vượt người đặc biệt thơng minh thử nghiệm rắc rối liên quan đến kiến thức tổng hợp, trò chơi chữ, ghi nhớ Watson đại diện cho thành hình thức thực dụng trí tuệ nhân tạo Quay trở lại năm 1950 1960, máy tính kỹ thuật số cịn mẻ, nhiều nhà tốn học kỹ sư, số nhà tâm lý học triết học, tin não người phải hoạt động máy tính kỹ thuật số Họ nhìn thấy máy tính ẩn dụ mơ hình trí tuệ Theo đó, tạo trí tuệ nhân tạo đơn giản: bạn cần tìm thuật tốn chạy bên hộp sọ sau bạn dịch chương trình thành mã phần mềm Nhưng khơng hoạt động Chiến lược trí tuệ nhân tạo ban đầu thất bại thảm hại Bất điều diễn bên não tỏ khơng 160 LỒNG KÍNH thể rút gọn tính tốn xảy bên máy tính.(*) Các nhà khoa học máy tính ngày tiến hành cách tiếp cận khác với trí tuệ nhân tạo, vừa tham vọng vừa hiệu Mục đích khơng cịn để tái tạo q trình tư người – điều vượt phạm vi hiểu biết – để tái tạo kết Các nhà khoa học nhìn vào sản phẩm tư – chẳng hạn định tuyển dụng, câu trả lời cho câu hỏi tam khoa – sau lập trình máy tính để đạt kết theo cách vơ suy nghĩ Hoạt động mạch máy tính Watson giống với hoạt động tâm trí người chơi Jeopardy!, Watson giành điểm số cao Những năm 1930, thực luận án tiến sĩ mình, nhà tốn học tính tốn tiên phong người Anh Alan Turing đưa ý tưởng “máy tiên tri.” Đó loại máy tính, áp dụng quy tắc rõ ràng lên kho liệu thông qua “một số phương thức không xác định,” trả lời câu hỏi mà thường đòi hỏi kiến thức ngầm người Turing tị mị tìm hiểu xem “nó tiến xa tới đâu việc loại bỏ khả trực giác giữ lại kỹ năng.” Đối với mục đích thí nghiệm tư mình, ơng thừa nhận khơng có giới hạn * Việc sử dụng thuật ngữ mạng lưới thần kinh, xử lý neuromorphic (sinh học thần kinh) cho ấn tượng máy tính hoạt động theo cách não hoạt động (hoặc ngược lại) Nhưng thuật ngữ không nên hiểu theo nghĩa đen; chúng cách phát biểu Vì chưa hiểu não hoạt động nào, tư ý thức xuất từ tác động lẫn tế bào thần kinh sao, xây dựng máy tính hoạt động não M áy tính c ổ - tr ắ ng 161 cho khả tính tốn siêu tốc máy, khơng có giới hạn cho tốc độ tính tốn hay lượng liệu mà xử lý “Chúng ta khơng quan tâm địi hỏi nhiều kỹ tới đâu,” ơng viết, “và giả thiết có sẵn cách vơ hạn.”44 Turing, thường lệ, nhà tiên tri Cũng vài người khác vào lúc đó, ơng hiểu trí tuệ tiềm ẩn thuật tốn, ơng nhìn thấy trước trí tuệ giải phóng tính tốn tốc độ cao Máy tính sở liệu ln ln có giới hạn, hệ thống Watson, thấy xuất máy tiên tri có khả hoạt động Điều Turing tưởng tượng, kỹ sư xây dựng Kỹ thay khả trực giác Khả phân tích liệu Watson đưa vào sử dụng thực tế trợ giúp chẩn đoán cho bác sĩ ung thư bác sĩ khác, IBM thấy trước ứng dụng lĩnh vực pháp luật, tài chính, giáo dục Các quan thám CIA NSA cho biết thử nghiệm hệ thống Nếu ô tô không người lái Google bộc lộ sức mạnh máy tính tái tạo kỹ tâm lý chúng ta, để ngang vượt qua di chuyển giới vật lý, Watson chứng tỏ sức mạnh máy tính tái tạo kỹ nhận thức chúng ta, ngang vượt qua để điều hướng giới biểu tượng ý tưởng NHƯNG VIỆC tái tạo kết tư khơng phải tư Như 162 LỒNG KÍNH Turing nhấn mạnh, thuật tốn khơng thay (sự hiểu biết qua) trực giác cách hồn tồn Sẽ ln ln có vị trí cho “những phán tự phát mà khơng phải kết chuỗi suy luận có ý thức.”45 Điều thực làm cho thông minh khả rút kiện từ tài liệu giải đốn mơ hình thống kê mảng liệu Đó khả để mang lại ý nghĩa cho việc – để đan kết kiến thức có từ quan sát kinh nghiệm, từ sống, thành hiểu biết phong phú linh hoạt giới mà áp dụng cho nhiệm vụ thách thức Đó phẩm chất mềm trí tuệ, bao trùm nhận thức ý thức vô thức, suy luận cảm hứng, cho phép người tư cách khái niệm, phê phán, ẩn dụ, suy đoán, sắc sảo – để logic trí tưởng tượng cất cánh Hector Levesque, nhà khoa học máy tính chế tạo robot Đại học Toronto, cung cấp ví dụ câu hỏi đơn giản mà người trả lời giây lát lại gây trở ngại cho máy tính: Quả bóng lớn đâm xun qua bảng làm styrofoam (xốp cách nhiệt) Cái làm styrofoam, bóng lớn hay bảng? Chúng ta đưa câu trả lời cách dễ dàng hiểu styrofoam xảy bạn thả vật xuống bảng bảng cịn tính từ lớn Chúng ta hiểu thấu bối cảnh, tình trạng từ sử dụng để mơ tả Máy tính, khơng có hiểu biết thực giới, thấy ngôn từ câu hỏi mơ hồ cách vơ vọng Nó cịn bị nhốt thuật tốn Rút gọn trí tuệ thành M áy tính c ổ - tr ắ ng 163 phân tích thống kê tập lớn liệu “có thể dẫn đến với hệ thống có hiệu suất ấn tượng học-giả-ngu-xuẩn”, Levesque nói Chúng tuyệt vời với cờ vua hay Jeopardy! hay nhận dạng khuôn mặt tập trí óc giới hạn chặt chẽ, chúng “hồn tồn vơ vọng bên ngồi phạm vi tinh thơng chúng.”46 Sự xác chúng đáng kể, thường triệu chứng nghèo nàn nhận thức Ngay nhắm vào câu hỏi tuân theo câu trả lời xác suất, phân tích máy tính khơng phải hồn hảo Tốc độ xác bề ngồi tính tốn máy tính che giấu hạn chế biến dạng liệu nền, chưa kể đến khơng hồn hảo thuật tốn khai thác liệu Bất kỳ liệu lớn chứa vô số mối tương quan giả mạo với đáng tin cậy Khơng khó để bị lừa trùng hợp ngẫu nhiên gợi lên mối tương quan tưởng tượng.47 Khi tập liệu đặc biệt trở thành sở cho định quan trọng, liệu phân tích trở nên dễ bị tổn hại sửa đổi Để tìm kiếm lợi tài chính, trị, xã hội, người cố tìm cách lách hệ thống Như nhà khoa học xã hội Donald T Campbell giải thích báo tiếng năm 1976, “Một số xã hội sử dụng nhiều cho việc định, trở thành đối tượng cho áp lực tham nhũng dễ bóp méo sửa đổi trình xã hội mà lẽ thiết kế để theo dõi.”48 Sai sót liệu thuật tốn bỏ mặc chuyên gia, phần lớn chúng ta, chịu ảnh hưởng hình thức đặc biệt nguy hại thiên vị tự động hóa “Mối đe dọa chúng 164 LỒNG KÍNH ta để bị ràng buộc cách vơ thức vào kết phân tích có hợp lý để nghi ngờ điều khơng đúng,” Viktor Mayer-Schưnberger Kenneth Cukier cảnh báo sách Dữ liệu lớn (Big Data) năm 2013 “Hoặc gán mức độ thật cho liệu mà khơng xứng đáng.”49 Một nguy đặc biệt với thuật tốn tính tốn tương quan xuất phát từ tin cậy vào liệu khứ để dự đoán tương lai Trong hầu hết trường hợp, tương lai xảy mong muốn; tiếp nối tiền lệ Nhưng tình đặc biệt điều kiện xoay chiều khỏi khuôn mẫu thiết lập, thuật tốn đưa dự đốn hồn tồn sai – thực tế tạo thảm họa cho số quỹ đầu tư cơng ty mơi giới tin học hóa mức độ cao Với tất quà tặng hấp dẫn, máy tính thể đáng sợ thiếu tri giác thông thường Càng bám vào nhà nghiên cứu Kate Crawford Microsoft gọi “chủ nghĩa cực đoan liệu,”50 bị cám dỗ để làm giảm giá trị nhiều tài mà máy tính khơng thể bắt chước – ban nhiều quyền kiểm soát cho phần mềm tới độ, trái ngược với lẽ thường, giới hạn khả người để rèn luyện tri thức có từ kinh nghiệm thực tế thường dẫn đến hiểu biết sáng tạo Như số hậu không lường trước hồ sơ y tế điện tử cho thấy, mẫu công thức thiết rút gọn dễ dàng trở thành áo giáp tâm thức Từ năm 1960, bác sĩ, giáo sư y khoa Lawrence Weed Vermont người cổ vũ mạnh mẽ hùng hồn cho việc sử dụng máy tính để giúp bác sĩ đưa định sáng suốt.51 Ông coi cha đẻ M áy tính c ổ - tr ắ ng 165 hồ sơ y tế điện tử Nhưng ông cảnh báo “việc sử dụng sai lầm kiến thức thống kê” y học “sẽ loại bỏ cách hệ thống hiểu biết liệu đặc thù cần thiết cho việc chăm sóc bệnh nhân.”52 Gary Klein, nhà tâm lý học chuyên nghiên cứu cách thức người định, có lo lắng sâu sắc Bằng cách buộc bác sĩ phải tuân theo tập hợp quy định, y học dựatrên-bằng-chứng (EBM) “có thể gây cản trở tiến khoa học,” ông viết Nếu bệnh viện công ty bảo hiểm “sử dụng EBM, bảo trợ trước đe dọa vụ kiện kết bất lợi xuất với việc chệch khỏi thực tiễn tốt nhất, bác sĩ khơng sẵn sàng dùng thử phương pháp điều trị chưa đánh giá thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm sốt Tiến khoa học bị kìm hãm bác sĩ tuyến đầu, người hợp chuyên môn y khoa với nghiên cứu, bị ngăn cản thăm dò nản lòng theo đuổi khám phá.”53 Nếu khơng cẩn thận, tự động hóa lao động tinh thần, cách thay đổi tính chất trọng tâm nỗ lực trí tuệ, rốt làm xói mịn tảng thân văn minh: ham muốn hiểu biết giới Các thuật tốn dự đốn có tài siêu nhiên phát mối tương quan, chúng thờ với nguyên nhân tảng đặc điểm tượng Tuy nhiên, việc giải mã nguyên nhân – bóc tách tỉ mỉ thứ hoạt động theo cách chúng – điều mở rộng tầm hiểu biết người cuối mang lại ý nghĩa cho việc tìm kiếm tri thức Nếu xem tính tốn tự động xác suất đủ cho mục đích chun mơn xã hội, có nguy 166 LỒNG KÍNH đánh làm suy yếu mong muốn động lực để tìm kiếm lời giải thích, để mạo hiểm đường quanh co dẫn tới thông thái kỳ diệu Tại lại lo lắng máy tính cho “câu trả lời” hai phần nghìn giây? Trong tiểu luận “Chủ nghĩa lý trị” năm 1947, nhà triết học người Anh Michael Oakeshott cung cấp mô tả sinh động người lý đại: “Tâm trí khơng có khơng khí, khơng có thay đổi mùa nhiệt độ; q trình trí tuệ anh ta, giới hạn có thể, bị lập với tất ảnh hưởng bên ngồi vào khoảng khơng.” Người lý khơng quan tâm tới văn hóa hay lịch sử; không nuôi dưỡng quan điểm cá nhân Suy nghĩ tập trung vào “tốc độ nhanh chóng để rút gọn đống kinh nghiệm rắc rối hỗn độn” “một công thức.”54 Phát biểu Oakeshott cho mơ tả hồn hảo trí tuệ máy tính: thực dụng cách xuất sắc suất hoàn toàn thiếu hiếu kỳ, trí tưởng tượng, tính chất trần tục ... bị kết nối mạng tầm tay Chúng ta chạy ứng dụng Chúng ta tra cứu từ hình Chúng ta nhận lời khuyên từ giọng nói mơ kỹ thuật số Chúng ta nghe theo khơn ngoan thuật tốn Tự động hóa máy tính làm cho... Cataloging-in-Publication Data Carr, Nicholas G., 19 59 Lồng kính : tự động hóa / Nicholas Carr ; Phạm Văn Thiều [và nh.ng khác] chủ biên ; Vũ Duy Mẫn dịch - T.P Hồ Chí Minh : Trẻ, 2 015 346 tr ; 21 cm Nguyên... giác hoàn thành hài lòng Quá thường xuyên, tự động hóa giải phóng khỏi làm cho cảm thấy tự Vấn đề tự động hóa có nghĩa xấu Tự động hóa tiền thân nó, giới hóa, phát triển nhiều kỷ, kết hoàn cảnh