TED Salon Zebra Technologies
Matt Beane: How do we learn to work with intelligent machines?
Matt Beane: Học cách làm việc với thiết bị thông minh
Filmed:
Readability: 4.2
1,770,815 views
Con đường đạt tới kỹ năng gần như là như nhau suốt hàng ngàn năm qua, trên khắp thế giới: rèn luyện với chuyên gia, thực hiện những phần nhỏ và dễ trước khi chuyển sang những việc nguy hiểm, khó khăn hơn. Thế nhưng, cách ta sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay đang làm cản trở con đường đó - ta hy sinh việc học hỏi để theo đuổi năng suất - nhà nghiên cứu về dân tộc học trong tổ chức Matt Beane phát biểu. Vậy giải pháp là gì? Beane chia sẻ một tầm nhìn mang tính cách mạng: dùng máy móc để tăng cường và phân bổ kiến thức, vừa tận dụng được tối đa khả năng tuyệt vời của AI vừa giúp con người trau dồi kỹ năng.
Matt Beane - Organizational ethnographer
Matt Beane is an Assistant Professor in the Technology Management Program at the University of California, Santa Barbara and a Research Affiliate with MIT's Institute for the Digital Economy. Full bio
Matt Beane is an Assistant Professor in the Technology Management Program at the University of California, Santa Barbara and a Research Affiliate with MIT's Institute for the Digital Economy. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Đó là vào 6 giờ rưỡi sáng,
00:13
It’s 6:30 in the morning,
0
1292
1875
00:15
and Kristen is wheeling
her prostate patient into the OR.
her prostate patient into the OR.
1
3583
4875
và Kristen đang đưa một bệnh nhân
tuyến tiền liệt vào phòng phẫu thuật.
tuyến tiền liệt vào phòng phẫu thuật.
Cô ấy là bác sĩ nội trú
đang học việc phẫu thuật.
đang học việc phẫu thuật.
00:21
She's a resident, a surgeon in training.
2
9500
2250
00:24
It’s her job to learn.
3
12333
2167
Công việc của cô là học hỏi.
00:27
Today, she’s really hoping to do
some of the nerve-sparing,
some of the nerve-sparing,
4
15292
3351
Hôm nay, cô rất hồi hộp muốn được
thực hiện một ca phẫu thuật
thực hiện một ca phẫu thuật
00:30
extremely delicate dissection
that can preserve erectile function.
that can preserve erectile function.
5
18667
3875
bảo vệ tế bào thần kinh, cực kỳ tinh vi
giúp duy trì chức năng cương dương.
giúp duy trì chức năng cương dương.
00:35
That'll be up to the attending surgeon,
though, but he's not there yet.
though, but he's not there yet.
6
23500
3338
Bác sĩ phẫu thuật chính
vẫn chưa tới.
vẫn chưa tới.
Cô cùng đội ngũ
gây mê bệnh nhân,
gây mê bệnh nhân,
00:39
She and the team put the patient under,
7
27625
2393
00:42
and she leads the initial eight-inch
incision in the lower abdomen.
incision in the lower abdomen.
8
30042
3708
và cô chỉ đạo thực hiện
đường mổ 20 cm dưới rốn.
đường mổ 20 cm dưới rốn.
00:47
Once she’s got that clamped back,
she tells the nurse to call the attending.
she tells the nurse to call the attending.
9
35042
3586
Ngay sau khi cố định đường mổ,
cô bảo y tá gọi bác sĩ chính tới.
cô bảo y tá gọi bác sĩ chính tới.
Anh ta tới, mặc áo choàng dài.
00:51
He arrives, gowns up,
10
39583
2292
00:54
And from there on in, their four hands
are mostly in that patient --
are mostly in that patient --
11
42458
5792
Từ đó trở đi, bốn bàn tay đó
hầu như chỉ ở bên trong bệnh nhân,
hầu như chỉ ở bên trong bệnh nhân,
dưới sự hướng dẫn của anh,
Kristin thực hiện ca mổ.
Kristin thực hiện ca mổ.
01:00
with him guiding
but Kristin leading the way.
but Kristin leading the way.
12
48708
2917
01:04
When the prostates out (and, yes,
he let Kristen do a little nerve sparing),
he let Kristen do a little nerve sparing),
13
52875
4643
Khi tuyến tiền liệt lộ ra (đúng, anh ấy
để Kristen thực hiện bảo vệ thần kinh)
để Kristen thực hiện bảo vệ thần kinh)
anh cởi bỏ bộ đồ bác sĩ,
01:09
he rips off his scrubs.
14
57542
1226
01:10
He starts to do paperwork.
15
58792
1375
bắt đầu làm giấy tờ.
01:12
Kristen closes the patient by 8:15,
16
60833
5375
Kristen khâu bệnh nhân vào lúc 8:15,
với một bác sĩ nội trú khác
đang quan sát cô qua vai.
đang quan sát cô qua vai.
01:18
with a junior resident
looking over her shoulder.
looking over her shoulder.
17
66583
2435
01:21
And she lets him do
the final line of sutures.
the final line of sutures.
18
69042
3083
Và cô để anh ta
khâu những đường cuối cùng.
khâu những đường cuối cùng.
Kristen cảm thấy thật tuyệt.
01:24
Kristen feels great.
19
72833
3042
Bệnh nhân sẽ ổn,
01:28
Patient’s going to be fine,
20
76250
1559
01:29
and no doubt she’s a better surgeon
than she was at 6:30.
than she was at 6:30.
21
77833
3167
và cô ấy đã là phiên bản tốt hơn
của chính mình vào lúc 6:30 sáng.
của chính mình vào lúc 6:30 sáng.
01:34
Now this is extreme work.
22
82208
2834
Đó là một công việc rất khắc nghiệt.
01:37
But Kristin’s learning to do her job
the way that most of us do:
the way that most of us do:
23
85417
3833
Nhưng Kristen đã học theo cách
của hầu hết chúng ta:
của hầu hết chúng ta:
quan sát chuyên gia thực hiện,
01:41
watching an expert for a bit,
24
89625
1893
01:43
getting involved in easy,
safe parts of the work
safe parts of the work
25
91542
3142
làm những phần dễ và an toàn
rồi chuyển sang những việc khó
và nguy hiểm hơn
và nguy hiểm hơn
01:46
and progressing to riskier
and harder tasks
and harder tasks
26
94708
2185
01:48
as they guide and decide she’s ready.
27
96917
2333
dưới sự chỉ dẫn và cho phép của thầy mình.
01:52
My whole life I’ve been fascinated
by this kind of learning.
by this kind of learning.
28
100042
2892
Cả cuộc đời, tôi luôn cảm thấy
cách học này thật tuyệt diệu.
cách học này thật tuyệt diệu.
01:54
It feels elemental,
part of what makes us human.
part of what makes us human.
29
102958
3667
Nó rất cơ bản, là một phần
tạo nên con người chúng ta.
tạo nên con người chúng ta.
01:59
It has different names: apprenticeship,
coaching, mentorship, on the job training.
coaching, mentorship, on the job training.
30
107750
5417
Nó có những cái tên khác nhau:
học việc, huấn luyện, kèm cặp, dạy nghề.
học việc, huấn luyện, kèm cặp, dạy nghề.
02:05
In surgery, it’s called
“see one, do one, teach one.”
“see one, do one, teach one.”
31
113542
3291
Trong phẫu thuật, nó được gọi là
"nhìn một, làm một, dạy một"
"nhìn một, làm một, dạy một"
Nhưng quá trình là giống nhau,
02:09
But the process is the same,
32
117625
1344
02:10
and it’s been the main path to skill
around the globe for thousands of years.
around the globe for thousands of years.
33
118993
4174
và là con đường đã phổ biến
từ hàng ngàn năm qua, trên khắp thế giới.
từ hàng ngàn năm qua, trên khắp thế giới.
02:16
Right now, we’re handling AI
in a way that blocks that path.
in a way that blocks that path.
34
124333
4500
Thế nhưng, cách ta sử dụng
trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay
trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay
đang làm cản trở nó.
Ta hy sinh việc học hỏi
để theo đuổi năng suất.
để theo đuổi năng suất.
02:21
We’re sacrificing learning
in our quest for productivity.
in our quest for productivity.
35
129625
2690
Tôi lần đầu nhận ra nó
trong công việc phẫu thuật khi ở MIT,
trong công việc phẫu thuật khi ở MIT,
02:25
I found this first in surgery
while I was at MIT,
while I was at MIT,
36
133292
2809
02:28
but now I’ve got evidence
it’s happening all over,
it’s happening all over,
37
136125
2476
nhưng giờ tôi chắc chắn
nó xuất hiện ở khắp nơi,
nó xuất hiện ở khắp nơi,
02:30
in very different industries
and with very different kinds of AI.
and with very different kinds of AI.
38
138625
3875
ở những ngành nghề khác nhau
với các loại AI khác nhau.
với các loại AI khác nhau.
02:35
If we do nothing, millions of us
are going to hit a brick wall
are going to hit a brick wall
39
143083
5851
Nếu ta không làm gì cả,
hàng triệu người sẽ gặp trở ngại
hàng triệu người sẽ gặp trở ngại
trong việc ứng phó với AI.
02:40
as we try to learn to deal with AI.
40
148958
2417
Giờ hãy quay lại việc phẫu thuật.
02:45
Let’s go back to surgery to see how.
41
153125
1772
02:47
Fast forward six months.
42
155708
1935
Sáu tháng trôi qua thật nhanh.
02:49
It’s 6:30am again, and Kristen
is wheeling another prostate patient in,
is wheeling another prostate patient in,
43
157667
5476
Lại là 6:30 sáng, và Kristen
đang đưa một bệnh nhân tuyến tiền liệt,
đang đưa một bệnh nhân tuyến tiền liệt,
nhưng lần này là vào
phòng phẫu thuật robot.
phòng phẫu thuật robot.
02:55
but this time to the robotic OR.
44
163167
3166
Các bác sĩ tham gia
02:59
The attending leads attaching
45
167667
1684
gắn một con robot bốn tay,
nặng hơn 450kg vào người bệnh nhân.
nặng hơn 450kg vào người bệnh nhân.
03:01
a four-armed, thousand-pound
robot to the patient.
robot to the patient.
46
169375
2833
03:04
They both rip off their scrubs,
47
172750
2434
Cả hai đều cởi bộ đồ bác sĩ,
03:07
head to control consoles
10 or 15 feet away,
10 or 15 feet away,
48
175208
3125
điều khiển ở bàn
cách đó 3-5 mét
cách đó 3-5 mét
và Kristen chỉ đứng nhìn.
03:11
and Kristen just watches.
49
179167
3750
Robot cho phép các bác sĩ chính
tự làm toàn bộ thủ tục,
tự làm toàn bộ thủ tục,
03:16
The robot allows the attending
to do the whole procedure himself,
to do the whole procedure himself,
50
184375
3053
nên anh ta chỉ việc làm theo.
03:19
so he basically does.
51
187452
1583
03:21
He knows she needs practice.
52
189917
2101
Anh biết Kristen cần thực hành.
03:24
He wants to give her control.
53
192042
1583
Anh muốn cho cô điều khiển.
03:26
But he also knows she’d be slower
and make more mistakes,
and make more mistakes,
54
194250
3393
Nhưng anh cũng biết rằng cô sẽ
làm chậm và mắc lỗi nhiều hơn,
làm chậm và mắc lỗi nhiều hơn,
03:29
and his patient comes first.
55
197667
1500
và người bệnh cần được ưu tiên.
03:32
So Kristin has no hope of getting anywhere
near those nerves during this rotation.
near those nerves during this rotation.
56
200250
4625
Thế là Kristen không có cơ hội
được giải phẫu suốt ca phẫu thuật đó.
được giải phẫu suốt ca phẫu thuật đó.
03:37
She’ll be lucky if she operates more than
15 minutes during a four-hour procedure.
15 minutes during a four-hour procedure.
57
205417
4375
Nếu được phẫu thuật hơn 15 phút
suốt ca mổ bốn tiếng thì đó là may mắn.
suốt ca mổ bốn tiếng thì đó là may mắn.
03:42
And she knows that when she slips up,
58
210250
2625
Và cô biết khi cô nhầm lẫn,
03:45
he’ll tap a touch screen,
and she’ll be watching again,
and she’ll be watching again,
59
213458
3042
anh ta sẽ bấm vào màn hình,
và cô sẽ lại chỉ đứng xem,
và cô sẽ lại chỉ đứng xem,
03:48
feeling like a kid in the corner
with a dunce cap.
with a dunce cap.
60
216917
2625
cảm giác như đứa trẻ ngốc nghếch
đứng trong góc phòng.
đứng trong góc phòng.
03:53
Like all the studies of robots and work
I’ve done in the last eight years,
I’ve done in the last eight years,
61
221583
3501
Như những nghiên cứu về robot
và các công trình trong tám năm qua,
và các công trình trong tám năm qua,
tôi bắt đầu bằng một câu hỏi lớn:
03:57
I started this one
with a big, open question:
with a big, open question:
62
225108
2118
03:59
How do we learn to work
with intelligent machines?
with intelligent machines?
63
227250
2792
Làm thế nào để học cách làm việc
với thiết bị thông minh?
với thiết bị thông minh?
04:02
To find out, I spent two and a half years
observing dozens of residents and surgeons
observing dozens of residents and surgeons
64
230792
5809
Để trả lời, tôi dành hai năm rưỡi quan sát
hàng tá bác sĩ nội trú và phẫu thuật,
hàng tá bác sĩ nội trú và phẫu thuật,
04:08
doing traditional and robotic surgery,
interviewing them
interviewing them
65
236625
3476
thực hiện phẫu thuật truyền thống
và phẫn thuật robot, phỏng vấn họ
và phẫn thuật robot, phỏng vấn họ
04:12
and in general hanging out
with the residents as they tried to learn.
with the residents as they tried to learn.
66
240125
3338
và nhìn chung, tiếp xúc với bác sĩ
nội trú khi họ đang học việc.
nội trú khi họ đang học việc.
04:16
I covered 18 of the top
US teaching hospitals,
US teaching hospitals,
67
244250
3351
Tôi đi đến 18 bệnh viện Mỹ
dạy tốt nhất,
dạy tốt nhất,
và câu chuyện là giống nhau.
04:19
and the story was the same.
68
247625
1458
04:21
Most residents were in Kristen's shoes.
69
249875
2542
Hầu hết bác sĩ nội trú
đều ở trong trường hợp của Kristen.
đều ở trong trường hợp của Kristen.
04:24
They got to “see one” plenty,
70
252958
1792
Họ được quan sát rất nhiều,
04:27
but the “do one” was barely available.
71
255583
2292
nhưng hiếm khi được làm.
04:30
So they couldn’t struggle,
and they weren’t learning.
and they weren’t learning.
72
258333
2528
Họ không phải tự xoay sở
và vì thế, không học hỏi được gì.
và vì thế, không học hỏi được gì.
04:33
This was important news for surgeons, but
I needed to know how widespread it was:
I needed to know how widespread it was:
73
261291
3810
Đó là tin quan trọng
với bác sĩ phẫu thuật
với bác sĩ phẫu thuật
nhưng tôi cần biết
tình trạng này phổ biến đến mức nào:
tình trạng này phổ biến đến mức nào:
04:37
Where else was using AI
blocking learning on the job?
blocking learning on the job?
74
265125
3833
Còn nơi nào khác đang sử dụng AI
làm cản trở việc học việc?
làm cản trở việc học việc?
04:42
To find out, I’ve connected with a small
but growing group of young researchers
but growing group of young researchers
75
270208
4310
Để tìm hiểu, tôi liên hệ với một nhóm nhỏ
các nhà nghiên cứu trẻ đang lên,
các nhà nghiên cứu trẻ đang lên,
những người mà đã thất bại
trong các ngành liên quan đến AI
trong các ngành liên quan đến AI
04:46
who’ve done boots-on-the-ground studies
of work involving AI
of work involving AI
76
274542
3434
ở nhiều lĩnh vực
như khởi nghiệp, chính trị
như khởi nghiệp, chính trị
04:50
in very diverse settings
like start-ups, policing,
like start-ups, policing,
77
278000
2976
04:53
investment banking and online education.
78
281000
2601
ngân hàng đầu tư
và giáo dục trực tuyến.
và giáo dục trực tuyến.
04:55
Like me, they spent at least a year
and many hundreds of hours observing,
and many hundreds of hours observing,
79
283625
5851
Giống như tôi, họ dành ít nhất một năm
và hàng trăm giờ đồng hồ để quan sát,
và hàng trăm giờ đồng hồ để quan sát,
05:01
interviewing and often working
side-by-side with the people they studied.
side-by-side with the people they studied.
80
289500
3917
gặp mặt và thường làm việc
bên cạnh đối tượng nghiên cứu.
bên cạnh đối tượng nghiên cứu.
05:06
We shared data, and I looked for patterns.
81
294458
2417
Chúng tôi chia sẻ dữ liệu,
và tôi tìm các kiểu mẫu.
và tôi tìm các kiểu mẫu.
05:09
No matter the industry, the work,
the AI, the story was the same.
the AI, the story was the same.
82
297917
5208
Ngành nghề nào, công việc nào
thì câu chuyện về AI là như nhau.
thì câu chuyện về AI là như nhau.
Các tổ chức đang cố gắng từng ngày
để thu quả ngọt từ AI,
để thu quả ngọt từ AI,
05:16
Organizations were trying harder
and harder to get results from AI,
and harder to get results from AI,
83
304042
3642
05:19
and they were peeling learners away from
expert work as they did it.
expert work as they did it.
84
307708
3542
và họ đang tách người học
ra khỏi các công việc chuyên môn.
ra khỏi các công việc chuyên môn.
05:24
Start-up managers were outsourcing
their customer contact.
their customer contact.
85
312333
2875
Những người điều hành start-up
thuê ngoài dịch vụ kết nối khách hàng.
thuê ngoài dịch vụ kết nối khách hàng.
05:27
Cops had to learn to deal with crime
forecasts without experts support.
forecasts without experts support.
86
315833
4042
Cảnh sát học cách dự báo tội phạm
mà không có sự trợ giúp của chuyên gia.
mà không có sự trợ giúp của chuyên gia.
05:32
Junior bankers were getting
cut out of complex analysis,
cut out of complex analysis,
87
320875
3250
Các nhân viên tín dụng non trẻ
bị loại bỏ khỏi những phân tích phức tạp,
bị loại bỏ khỏi những phân tích phức tạp,
05:36
and professors had to build
online courses without help.
online courses without help.
88
324500
3083
và các giáo sư phải tự mình
xây dựng những khoá học online.
xây dựng những khoá học online.
05:41
And the effect of all of this
was the same as in surgery.
was the same as in surgery.
89
329125
3226
Và kết quả của những việc làm này
giống như trong ngành phẫu thuật.
giống như trong ngành phẫu thuật.
05:44
Learning on the job
was getting much harder.
was getting much harder.
90
332375
2917
Việc học hỏi từ việc làm
ngày càng trở nên khó khăn.
ngày càng trở nên khó khăn.
Điều này không thể kéo dài.
05:48
This can’t last.
91
336958
1417
05:51
McKinsey estimates that between half
a billion and a billion of us
a billion and a billion of us
92
339542
4267
McKinsey ước tính khoảng nửa tỉ
tới một tỉ người trong số chúng ta
tới một tỉ người trong số chúng ta
05:55
are going to have to adapt to AI
in our daily work by 2030.
in our daily work by 2030.
93
343833
4125
phải thích nghi với AI
trong công việc hằng ngày vào năm 2030
trong công việc hằng ngày vào năm 2030
Phải thừa nhận,
việc học hỏi từ việc làm
việc học hỏi từ việc làm
06:01
And we’re assuming
that on-the-job learning
that on-the-job learning
94
349000
2011
06:03
will be there for us as we try.
95
351035
1917
sẽ còn tồn tại
nếu ta còn cố gắng.
nếu ta còn cố gắng.
06:05
Accenture’s latest workers survey showed
that most workers learned key skills
that most workers learned key skills
96
353500
4268
Khảo sát ở công nhân mới ở Accenture
cho thấy hầu hết họ học kĩ năng mấu chốt
cho thấy hầu hết họ học kĩ năng mấu chốt
06:09
on the job, not in formal training.
97
357792
2291
từ công việc, không phải từ
việc đào tạo chính thống.
việc đào tạo chính thống.
06:13
So while we talk a lot about its
potential future impact,
potential future impact,
98
361292
3517
Nên trong khi ta nói nhiều
về ảnh hưởng tiềm tàng trong tương lai,
về ảnh hưởng tiềm tàng trong tương lai,
điều quan trọng nhất hiện giờ
về AI
về AI
06:16
the aspect of AI
that may matter most right now
that may matter most right now
99
364833
3685
06:20
is that we’re handling it in a way
that blocks learning on the job
that blocks learning on the job
100
368542
3375
chính là cách ta dùng nó
gây cản trở việc học việc
gây cản trở việc học việc
06:24
just when we need it most.
101
372375
1625
khi ta cần nó nhất.
06:27
Now across all our sites,
a small minority found a way to learn.
a small minority found a way to learn.
102
375458
6042
Ở nhiều khu vực, một thiểu số nhỏ
đã tìm ra được cách để tiếp tục học hỏi.
đã tìm ra được cách để tiếp tục học hỏi.
06:35
They did it by breaking and bending rules.
103
383625
3042
Họ học bằng cách phá vỡ
và bẻ gãy quy tắc.
và bẻ gãy quy tắc.
06:39
Approved methods weren’t working,
so they bent and broke rules
so they bent and broke rules
104
387083
4643
Cách thông thường không hiệu quả,
nên họ phá vỡ và bẻ gãy quy tắc
nên họ phá vỡ và bẻ gãy quy tắc
để được thực hành với các chuyên gia.
06:43
to get hands-on practice with experts.
105
391750
1976
06:45
In my setting, residents got involved
in robotic surgery in medical school
in robotic surgery in medical school
106
393750
5601
Ở nơi tôi, các bác sĩ nội trú
xem việc thực hành phẫu thuật robot
xem việc thực hành phẫu thuật robot
06:51
at the expense
of their generalist education.
of their generalist education.
107
399375
3583
như chương trình học cơ bản.
06:56
And they spent hundreds of extra hours
with simulators and recordings of surgery,
with simulators and recordings of surgery,
108
404417
5851
Họ dành ra thêm hàng giờ với giả lập
và đoạn ghi hình ca phẫu thuật,
và đoạn ghi hình ca phẫu thuật,
thay vì học trong trong phẫu thuật.
07:02
when you were supposed to learn in the OR.
109
410292
2541
07:05
And maybe most importantly,
they found ways to struggle
they found ways to struggle
110
413375
3476
Và có thể là quan trọng nhất,
họ tìm ra cách để chật vật thực hành
họ tìm ra cách để chật vật thực hành
07:08
in live procedures
with limited expert supervision.
with limited expert supervision.
111
416875
3750
với ít sự giám sát chuyên môn.
07:13
I call all this “shadow learning,”
because it bends the rules
because it bends the rules
112
421792
4309
Tôi gọi đó là "học trong bóng tối"
vì nó phá vỡ tất cả các quy tắc
vì nó phá vỡ tất cả các quy tắc
07:18
and learner’s do it out of the limelight.
113
426125
2000
và người học
thực hiện nó một cách thầm lặng.
thực hiện nó một cách thầm lặng.
07:21
And everyone turns a blind eye
because it gets results.
because it gets results.
114
429542
4101
Và mọi người đều lờ đi
vì nó mang lại kết quả.
vì nó mang lại kết quả.
07:25
Remember, these are
the star pupils of the bunch.
the star pupils of the bunch.
115
433667
3166
Nên nhớ, đây là nhóm các học sinh ưu tú.
07:29
Now, obviously, this is not OK,
and it’s not sustainable.
and it’s not sustainable.
116
437792
3208
Rõ ràng, việc này không ổn
và không vững bền.
và không vững bền.
Không ai phải đánh liều
để được học hỏi,
để được học hỏi,
07:33
No one should have to risk getting fired
117
441708
2185
07:35
to learn the skills
they need to do their job.
they need to do their job.
118
443917
2150
để tiếp thu các kĩ năng
cần trong công việc.
cần trong công việc.
07:38
But we do need to learn from these people.
119
446792
2056
Nhưng ta cần học
từ những người này
từ những người này
07:41
They took serious risks to learn.
120
449917
2250
Họ bất chấp rủi ro để học.
07:44
They understood they needed to protect
struggle and challenge in their work
struggle and challenge in their work
121
452792
4351
Họ hiểu họ cần phải bảo vệ
sự chật vật và thách thức trong công việc
sự chật vật và thách thức trong công việc
07:49
so that they could push themselves
to tackle hard problems
to tackle hard problems
122
457167
2892
để thúc đẩy bản thân
xử lí các vấn đề khó
xử lí các vấn đề khó
07:52
right near the edge of their capacity.
123
460083
1959
ở vùng tiệm cận
với khả năng hiểu biết của mình.
với khả năng hiểu biết của mình.
07:54
They also made sure
there was an expert nearby
there was an expert nearby
124
462458
2216
Họ cũng đảm bảo
có một chuyên gia kề cận
có một chuyên gia kề cận
07:56
to offer pointers and to backstop
against catastrophe.
against catastrophe.
125
464698
3094
để đưa ra gợi ý và ngăn chặn hậu quả.
08:00
Let’s build this combination
of struggle and expert support
of struggle and expert support
126
468875
3458
Hãy xây dựng sự kết hợp giữa
sự đấu tranh và sự giúp đỡ chuyên môn
sự đấu tranh và sự giúp đỡ chuyên môn
08:04
into each AI implementation.
127
472708
2750
trong mỗi lần làm với trí tuệ nhân tạo.
08:08
Here’s one clear example
I could get of this on the ground.
I could get of this on the ground.
128
476375
2828
Đây là một ví dụ rõ ràng
tôi có thể đưa ra về vấn đề này.
tôi có thể đưa ra về vấn đề này.
Trước khi robot xuất hiện,
08:12
Before robots,
129
480125
1226
08:13
if you were a bomb disposal technician,
you dealt with an IED by walking up to it.
you dealt with an IED by walking up to it.
130
481375
4792
nếu là người xử lí chất nổ,
bạn giải quyết thiết bị nổ tự tạo
bằng cách đến gần nó.
bằng cách đến gần nó.
Một nhân viên trẻ
đứng cách đó hàng trăm mét,
đứng cách đó hàng trăm mét,
08:19
A junior officer was
hundreds of feet away,
hundreds of feet away,
131
487333
2143
08:21
so could only watch and help
if you decided it was safe
if you decided it was safe
132
489500
3309
chỉ có thể quan sát và giúp đỡ
khi được phép,
khi được phép,
08:24
and invited them downrange.
133
492833
1417
khi bạn cảm thấy an toàn
để họ xử lí cùng.
để họ xử lí cùng.
08:27
Now you sit side-by-side
in a bomb-proof truck.
in a bomb-proof truck.
134
495208
3893
Bây giờ, bạn ngồi cạnh anh ta
trong xe tải thử bom.
trong xe tải thử bom.
08:31
You both watched the video feed.
135
499125
1809
Cả hai vừa xem các video.
08:32
They control a distant robot,
and you guide the work out loud.
and you guide the work out loud.
136
500958
4310
Họ điều khiển robot từ xa,
và bạn chỉ dẫn cho họ thành tiếng.
và bạn chỉ dẫn cho họ thành tiếng.
Những thực tập sinh học tốt hơn
so với thời chưa có robot.
so với thời chưa có robot.
08:37
Trainees learn better than they
did before robots.
did before robots.
137
505292
3208
08:41
We can scale this to surgery,
start-ups, policing,
start-ups, policing,
138
509125
3933
Chúng ta có thể mở rộng việc này
sang phẫu thuật, khởi nghiệp, cảnh sát,
sang phẫu thuật, khởi nghiệp, cảnh sát,
08:45
investment banking,
online education and beyond.
online education and beyond.
139
513082
2625
đầu tư ngân hàng, giáo dục online
và hơn thế nữa.
và hơn thế nữa.
08:48
The good news is
we’ve got new tools to do it.
we’ve got new tools to do it.
140
516375
2500
Tin tốt là chúng ta có công cụ mới
để làm điều này.
để làm điều này.
08:51
The internet and the cloud mean we don’t
always need one expert for every trainee,
always need one expert for every trainee,
141
519750
4082
Internet và đám mây cho phép ta
không phải lúc nào cũng cần
một kèm một,
một kèm một,
08:56
for them to be physically near each other
or even to be in the same organization.
or even to be in the same organization.
142
524167
4458
phải ở gần bên nhau,
hoặc thậm chí phải trong cùng một tổ chức.
hoặc thậm chí phải trong cùng một tổ chức.
09:01
And we can build AI to help:
143
529292
3041
Và chúng ta có thể tạo ra AI để giúp họ:
09:05
to coach learners as they struggle,
to coach experts as they coach
to coach experts as they coach
144
533167
5059
hướng dẫn học viên khi họ chật vậy,
huấn luyện chuyên gia khi họ huấn luyện
huấn luyện chuyên gia khi họ huấn luyện
09:10
and to connect those two groups
in smart ways.
in smart ways.
145
538250
2542
và kết nối hai nhóm này
một cách thông minh.
một cách thông minh.
Đã có những người đang làm việc
trên các hệ thống như vậy,
trên các hệ thống như vậy,
09:15
There are people at work
on systems like this,
on systems like this,
146
543375
2542
09:18
but they’ve been mostly focused
on formal training.
on formal training.
147
546333
2792
nhưng hầu hết tập trung vào
sự đào tạo thông thường.
sự đào tạo thông thường.
Trong khi học việc mới là lĩnh vực
gặp khủng hoảng lớn hơn.
gặp khủng hoảng lớn hơn.
09:21
And the deeper crisis
is in on-the-job learning.
is in on-the-job learning.
148
549458
2584
09:24
We must do better.
149
552417
1851
Chúng ta phải làm tốt hơn.
09:26
Today’s problems demand we do better
150
554292
2583
Vấn đề hiện nay
yêu cầu ta làm tốt hơn
yêu cầu ta làm tốt hơn
09:29
to create work that takes full advantage
of AI’s amazing capabilities
of AI’s amazing capabilities
151
557375
4875
để tạo ra công việc vừa tận dụng hết
khả năng tuyệt vời của AI
khả năng tuyệt vời của AI
vừa giúp ta cải thiện các kĩ năng
khi thực hiện công việc.
khi thực hiện công việc.
09:35
while enhancing our skills as we do it.
152
563042
2750
09:38
That’s the kind of future
I dreamed of as a kid.
I dreamed of as a kid.
153
566333
2750
Đó là tương lai
mà tôi mơ ước khi còn là một đứa trẻ.
mà tôi mơ ước khi còn là một đứa trẻ.
09:41
And the time to create it is now.
154
569458
2167
Và bây giờ là lúc để thực hiện nó.
09:44
Thank you.
155
572333
1226
Xin cảm ơn.
09:45
(Applause)
156
573583
3625
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Matt Beane - Organizational ethnographerMatt Beane is an Assistant Professor in the Technology Management Program at the University of California, Santa Barbara and a Research Affiliate with MIT's Institute for the Digital Economy.
Why you should listen
Matt Beane does field research on work involving robots to help us understand the implications of intelligent machines for the broader world of work. Any of his projects mean many hundreds of hours -- sometimes years -- watching, interviewing and often working side by side with people trying to work with robots to get their jobs done.
Beane has studied robotic surgery, robotic materials transport and robotic telepresence in healthcare, elder care and knowledge work. He has published in top management journals such as Administrative Science Quarterly, he was selected in 2012 as a Human Robot Interaction Pioneer and is a regular contributor to popular outlets such as Wired, MIT Technology Review, TechCrunch, Forbes and Robohub. He also took a two-year hiatus from his doctoral studies to help found and fund Humatics, an MIT-connected, full-stack IoT startup.
Beane is an Assistant Professor in the Technology Management Program at the University of California, Santa Barbara and a Research Affiliate with MIT's Institute for the Digital Economy. He received his PhD from the MIT Sloan School of Management.
Matt Beane | Speaker | TED.com